水電廠自動化控制與智能監(jiān)控系統(tǒng)融合技術(shù)研究

水電作為清潔可再生的能源，在我國能源結(jié)構(gòu)中有著重要地位，伴隨水電開發(fā)規(guī)模持續(xù)拓展，水電廠工藝流程漸趨復(fù)雜態(tài)勢，對自動化控制與智能監(jiān)控提出了更高級別的要求。以往自動化控制系統(tǒng)和智能監(jiān)控系統(tǒng)相互獨立存在，數(shù)據(jù)孤島難題明顯突出，難以達成信息共享與協(xié)同優(yōu)化自標，給系統(tǒng)性能的提升造成制約，急需推動自動化控制與智能監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)深度融合，讓兩大系統(tǒng)的協(xié)同效應(yīng)得以充分施展，大幅提高水電廠智能化水平及運行效率，本文針對系統(tǒng)融合的意義及策略進行深度探討。

一、水電廠自動化控制與智能監(jiān)控系統(tǒng)融合的意義

（一）提高水電廠運行效率與安全性

水電廠包括發(fā)電機組、升壓站、引水隧洞等設(shè)備設(shè)施，各環(huán)節(jié)彼此相聯(lián)，于傳統(tǒng)的工作模式下，各子系統(tǒng)的監(jiān)視控制工作由自動化控制系統(tǒng)開展。智能監(jiān)控系統(tǒng)的核心用途是狀態(tài)監(jiān)測，兩系統(tǒng)維持著相對獨立情形，缺少高效的數(shù)據(jù)交互與聯(lián)合管控，實現(xiàn)全局協(xié)調(diào)優(yōu)化障礙重重。若設(shè)備出現(xiàn)故障，或者外部環(huán)境劇烈改變時，監(jiān)控系統(tǒng)及時探知異?，F(xiàn)象并發(fā)出警報[1]。如果控制系統(tǒng)無法獲取相應(yīng)信息展開快速調(diào)節(jié)，可能會造成事故延展、設(shè)備毀壞，所以推進兩大系統(tǒng)的有機結(jié)合，達成故障診斷、風(fēng)險預(yù)警這類智能監(jiān)控信息與調(diào)速、勵磁等控制指令的實時共享及協(xié)同，進而可以提高設(shè)備健康狀態(tài)及運行功效，保證電站安全且可靠運行。

（二）優(yōu)化水電廠資源配置與能源利用

受來水量、電網(wǎng)調(diào)度曲線等因素影響，水電站運行工況復(fù)雜多變，傳統(tǒng)控制方式主要依靠人工經(jīng)驗制定調(diào)度策略，很難適應(yīng)瞬息方變的工況，導(dǎo)致水電優(yōu)勢未得到充分發(fā)揮。自動化控制與智能監(jiān)控系統(tǒng)融合后，可利用監(jiān)控系統(tǒng)采集的海量運行數(shù)據(jù)，深入分析負荷特性、來水規(guī)律，構(gòu)建精準的需求預(yù)測模型，為優(yōu)化調(diào)度控制提供依據(jù)[2]。運用大數(shù)據(jù)分析、智能優(yōu)化等技術(shù)，可建立考慮多種約束的智能調(diào)度模型，綜合考慮樞紐梯級電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度，最大限度提高水能利用效率，實現(xiàn)水電效益最大化。通過對設(shè)備健康狀態(tài)、檢修資源的智能分析，可制定設(shè)備預(yù)防性檢修策略，在設(shè)備完好率和檢修成本間實現(xiàn)最優(yōu)平衡，減少非計劃停機時間，從而優(yōu)化水電站的資源配置[3]。

二、水電廠自動化控制與智能監(jiān)控系統(tǒng)融合的策略

（一）構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集與傳輸平臺

若想達成自動化控制與智能監(jiān)控系統(tǒng)的融合，數(shù)據(jù)融合是必不可少的核心，要恰當采用傳感器、智能儀表、工業(yè)以太網(wǎng)等技術(shù)渠道，搭建規(guī)格一致的數(shù)據(jù)采集模式，達成對機組運行狀態(tài)、設(shè)備狀況、水電廠用電等各類數(shù)據(jù)的實時采集，憑借這一采集工作，搭建數(shù)據(jù)傳輸?shù)募苫窬?。采用諸如OPCUA、IEC61850等開放性通信協(xié)議，推進各系統(tǒng)數(shù)據(jù)彼此聯(lián)通及交互，借助大數(shù)據(jù)平臺達成海量結(jié)構(gòu)各異數(shù)據(jù)的集中存貯管理，開展數(shù)據(jù)清洗、關(guān)聯(lián)分析等相關(guān)處理工作，創(chuàng)建覆蓋全廠的一體化數(shù)據(jù)視圖，為智能分析與輔助決策筑牢可靠底座。

涉及某大型水電廠的時候，不同系統(tǒng)里，傳統(tǒng)的振動、溫度等狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)呈分散分布，與調(diào)速器、勵磁等控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)各自相互分離，為加快數(shù)據(jù)融合節(jié)奏，電廠依托工業(yè)以太網(wǎng)搭建起監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，對機組振動、軸承溫度、定子繞組溫度等狀態(tài)量做統(tǒng)一接入，而且與SCADA系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通。憑借時序數(shù)據(jù)庫達成海量數(shù)據(jù)高效存儲、檢索及分析，為智能監(jiān)控在數(shù)據(jù)上給予支撐，依靠數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析找出，機組振動加劇與調(diào)速系統(tǒng)開度波動呈現(xiàn)相關(guān)關(guān)系，由此為切入點優(yōu)化控制邏輯，增強了機組運作的平穩(wěn)屬性，完成自動化控制及狀態(tài)監(jiān)測業(yè)務(wù)的融合，把數(shù)據(jù)采集傳輸平臺當作支撐力量，是促進系統(tǒng)互聯(lián)、達成數(shù)據(jù)互通的關(guān)鍵一步。

（二）開發(fā)智能化的故障診斷與預(yù)警模型

眾多設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)內(nèi)蘊含著設(shè)備的退化規(guī)律及故障征兆信息，采用如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)這類人工智能技術(shù)，構(gòu)建出設(shè)備健康評估及故障預(yù)警模型。促成從“事后診斷”到“預(yù)測性維護”的飛躍式進步，經(jīng)過對典型故障案例的學(xué)習(xí)與鉆研，創(chuàng)建按照故障模式、部位、原因、機理等維度呈現(xiàn)的知識圖譜，形成內(nèi)容充實的故障知識寶庫，利用諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機的算法。

依托海量工況數(shù)據(jù)與故障標簽樣本實施訓(xùn)練，創(chuàng)建包括主要故障模式的多分類診斷模型，從振動、油品等監(jiān)測數(shù)據(jù)里挖掘出有效的退化特征，借助退化趨勢外推、剩余壽命預(yù)估等技術(shù)手段，構(gòu)造設(shè)備剩余壽命預(yù)測的實用模型。采用診斷、預(yù)測等模型實施整合應(yīng)用，達成設(shè)備故障的預(yù)先察覺及前瞻性檢修，最大程度縮減非計劃停機的風(fēng)險系數(shù)，增進設(shè)備可靠性水平。以某水電廠發(fā)電機組實例說明，聚焦定子繞組局部放電這一核心故障類型，電廠建立起基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷模型，使用繞組溫度、振動、局放超聲等異構(gòu)的多源監(jiān)測數(shù)據(jù)，采集多尺度時頻域特征。同時，采用遷移學(xué)習(xí)等辦法搭建端到端診斷體系，此模型可高效辨認不同發(fā)展階段的局放故障，實現(xiàn)超出 95% 的診斷精準比率，基于這一基礎(chǔ)，電廠另外采用支持向量回歸等機器學(xué)習(xí)算法，設(shè)立針對繞組絕緣老化走勢的預(yù)測模型，迅速發(fā)出絕緣擊穿存在風(fēng)險的預(yù)警，精準推斷剩余壽命時長。達成從“事后搶修”到“狀態(tài)檢修”的轉(zhuǎn)變，設(shè)備智能監(jiān)控的關(guān)鍵是把海量狀態(tài)數(shù)據(jù)蘊含的價值充分挖掘出來，建設(shè)精準高效的診斷預(yù)估模型，造就設(shè)備全生命周期健康管理的實力。

（三）優(yōu)化調(diào)度控制算法與策略

水電運行調(diào)度涉及來水預(yù)測、負荷分配、梯級協(xié)調(diào)等諸多復(fù)雜因素，具有巨大的優(yōu)化潛力，要充分利用氣象、水文等方面的監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立多時間尺度的來水預(yù)測模型，為優(yōu)化調(diào)度提供基礎(chǔ)支撐。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建精準的短期功率負荷預(yù)測模型，綜合考慮外部電網(wǎng)調(diào)度需求，制定優(yōu)化的日前與日內(nèi)功率計劃，在實時控制階段，可構(gòu)建考慮機組組合特性、梯級響應(yīng)等多自標優(yōu)化模型，采用進化算法、強化學(xué)習(xí)等智能優(yōu)化技術(shù)求解，得到最優(yōu)機組組合和開機方式，實現(xiàn)水電站AGC性能、發(fā)電效益及電網(wǎng)頻率穩(wěn)定的統(tǒng)一協(xié)調(diào)優(yōu)化，通過機組組合特性的自主學(xué)習(xí)與自適應(yīng)，可實現(xiàn)全工況范圍內(nèi)的智能調(diào)速控制，充分發(fā)揮水電快速調(diào)峰的能力。以某梯級水電站為例，傳統(tǒng)調(diào)度主要依靠人工經(jīng)驗完成，短期來水數(shù)據(jù)未得到充分挖掘，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的來水情況。電站采用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，融合氣象預(yù)報、上游來水監(jiān)測等多源數(shù)據(jù)，研發(fā)出多時間尺度的來水預(yù)測模型，與傳統(tǒng)方法相比，預(yù)測精度提升 10% 以上。

三、結(jié)束語

新時期水電廠若要高質(zhì)量發(fā)展，自動化控制與智能監(jiān)控系統(tǒng)融合是必然所需，水電企業(yè)需精準掌握系統(tǒng)融合的發(fā)展走向，迅速構(gòu)建起統(tǒng)一高效的數(shù)據(jù)采集傳輸體系。采用人工智能、大數(shù)據(jù)等新興科技，建設(shè)把監(jiān)測、診斷、預(yù)警、優(yōu)化、調(diào)度集于一體的智能體系，帶動水電站管理流程的再造及運維模式的變革；采用融合創(chuàng)新模式，水電企業(yè)可達成設(shè)備狀態(tài)的全息感知、健康風(fēng)險的智能式預(yù)警與生產(chǎn)過程的自適應(yīng)優(yōu)化管控。由此帶動資產(chǎn)全生命周期管理進程，增進能源利用成效，助力電網(wǎng)實現(xiàn)安全經(jīng)濟的運行模式。

參考文獻：

[1]王翔宇、陳武暉、郭小龍、常喜強。發(fā)電系統(tǒng)數(shù)字化研究綜述[J].發(fā)電技術(shù)，2024，45（01）：120-141.

[2]胡周達、林紅沖、李凱璇、劉嘉、王凱。人工智能在發(fā)電廠設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)，2023，52（07）：242-243.

[3]唐佳慶、周文、毛哲、戴偉民、劉森。水電廠輔助設(shè)備智能診斷系統(tǒng)研究[J].水利水電技術(shù)（中英文），2022，53（S2）：469-473.作者單位：國能大渡河流域水電開發(fā)有限公司龔嘴水力發(fā)電總廠