泛在电力物联网下的抽水蓄能电站智慧管理模式思考

何 铮 ，张 林

（1.浙江仙居抽水蓄能有限公司，浙江省仙居县 317300；2.中国电建集团华东勘测设计研究院 有限公司，浙江省杭州市 311122）

0 引言

抽水蓄能电站机组启停便捷、反应迅速、技术成熟、经济合理，在坚强智能电网中承担调峰填谷、调频调相、事故备用和黑启动等辅助服务功能。伴随全球能源结构转型和能源消费革命，抽水蓄能电站在保障大电网安全、提供系统灵活调节和促进新能源发展方面发挥越来越重要的作用[1]。截至2018年底，国内在运抽水蓄能装机规模已达2999万kW，在建抽水蓄能装机达到4400万kW。随着抽水蓄能电站规模的不断扩大，对生产运维人员的数量和能力需求呈快速上升趋势。2019年初，国家电网有限公司提出建设泛在电力物联网的构想，为抽水蓄能电站管理模式的变革指明了方向。在确保生产安全的前提下融合新技术，不断提升电站的智慧管控水平，降低对于人的管理的依赖性，建立基于泛在电力物联网的智慧电站将成为必然。

1 抽水蓄能电站生产管理现状

随着抽水蓄能电站“无人值班、少人值守”技术的不断发展，设备自动化程度的不断提高，计算机监控、继电保护、在线监测系统日趋完善，运行人员在现有业务范围内的作用逐渐弱化，而设备维护质量的高低成为设备稳定运行的保证。若仍然维持原有的生产模式，必将导致维护人员数量少，维护力量匮乏，维护人员多数是救火式的消缺，电站的设备管理无法到位。因此，电站的生产管理要求我们必须把设备管理的关口前移，把电站的核心业务从设备运行向设备管理转变[2]。国网新源控股有限公司于2013 年开始，在所属17家在运抽水蓄能电站推行运维一体化模式。实施运维一体化模式后，电站生产组织机构一体、运检业务融合、人员轮换灵活，取得了很好的效果。

根据发展战略规划，未来8～10年国家电网管理范围内将有26个电站陆续投产，熟练生产人员的培养和电站生产运维工作面临巨大压力，在运维一体化管理基础上通过智慧管控手段提升电站管理效能势在必行。国网新源控股有限公司适时提出了建设数字化智能型电站、信息化智慧型企业的战略总路径，抽水蓄能电站智慧管理模式应运而生。

2 抽水蓄能电站智慧管理模式的构思

2.1 虚拟电站及应用

三维可视化和虚拟交互技术为工业生产和管理带来了新的推动力，也为抽水蓄能电站的运维管理提供了新的思路。实现物理抽水蓄能电站建设投产的同时，建立一套可视化的虚拟抽水蓄能电站无疑是实现虚拟运维的关键。目前在三维建模、虚拟场景创建方面，已经有了成熟的技术和很多案例，对于抽水蓄能电站而言，通过地理信息系统（GIS）和建筑信息模型（BIM）技术，可以完整地创建整个抽水蓄能电站地理测绘、水工建筑物、机电设备三维可视化模型，如图1所示。

图1 三维可视化模型创建Figure 1 3d visual model creation

2.1.1 虚实结合

虚拟场景可以为生产运维人员带来逼真的可视化体验，在此基础上，结合倾斜摄影、工业电视和视频监控系统、360全景等手段，可以实现虚实结合，进一步丰富生产运维管理场景。而增强现实（AR）技术的出现，则将计算机渲染生成的虚拟场景与真实世界中的场景无缝融合，也为抽水蓄能电站的虚拟运维提供了可操作性。

2.1.2 增强现实（AR）技术应用

在虚拟生产运维场景建设的基础上，充分结合现有生产管理模式，在管控可视化、运行监控、巡检、两票执行、故障处理等方面发挥虚拟场景作用，实现生产作业的虚拟化、场景化。

运行监控方面，通过AR技术，同时将设备基础台账、监控系统实时信息、状态监测系统实时数据等与三维可视化模型、现场实际设备关联，各系统间信息通过5G无线专网实时传输，基础数据存储于专网云端服务器。现场运维人员可通过AR眼镜、PAD等前端设备点选现场设备后，可实时查阅设备基础台账，了解设备实时运行信息（温度、振摆、报警），通过数字化三维建模和测点位置直观查看设备内部运行状况。

两票执行方面，在移动作业终端上获取两票相关设备的实时状态，包括断路器（开关）、隔离开关（刀闸）、阀门、接地刀闸、接地线等；工作票许可前，自动获取安全措施中相关设备的实时状态，提示用户工作票是否具备许可条件；执行操作票时，自动获取安全措施中相关设备的实时状态。如果实时设备状态与操作票中要求的状态不一致，弹出窗口提示用户异常。虚拟场景中，展示已执行的工作票范围和设备隔离状态，让用户对现场工作情况一目了然；同时，以两票的时间要素和空间要素生成虚拟电子围栏，对相应的工作人员进行授权，对非授权人员的闯入进行报警和监控，防止非授权人员误入设备间造成误操作。进一步以智能控制为基础，以实时数据和虚拟/工业电视展示为依据，开发对油、气、水、二次开关的远程控制，实现一键式典型隔离操作，降低人对设备操作的影响。

故障处理方面，利用AR眼镜等前端设备实现现场故障信息实时采集，传输至后方平台进行信息汇总分析，将矢量化图纸与现场设备故障信息进行自动关联，实现故障查找、故障分析的智能化，故障发生时，系统自动关联相关图纸、手册、解决方案等，供现场人员参考，帮助非本专业的ONCALL人员快速分析判断故障，做出正确决策。在现场遇到疑难故障时，现场AR前端设备将成为后方技术支持团队的“眼睛”，供不在场专家实时了解现场情况，并通过三维可视化模型为现场处置人员提供直观的缺陷排查和处理指导。

2.1.3 全景驾驶舱

在厂站级三维可视化全景模型创建的基础之上，在公司（总部或区域）级建立全景驾驶舱，在GIS地图上融合所辖各电站三维可视化全景模型，实现公司级管控的全局化和可视化，在新源控股有限公司总部统一的决策平台上，可快速实现对各电站生产、经营等情况的实时查看和辅助决策，各电站的运行情况可通过可视化场景快速切换，真正实现对全局的管控。为未来抽水蓄能电站的电站级数据中心和公司级数据中心建设提供全景可视化手段，从二维扁平化管理逐步转变化三维立体化管理。

2.1.4 仿真培训

仿真培训结合了三维建模技术、三维动画技术和虚拟现实技术，以实现抽水蓄能电站工艺流程、设备安装拆卸仿真、安全应急演练等为目标，结合先进的计算机图形处理技术，提升运维检修人员的培训感受，提高设备检修维护工作效率与操作规范性，实现主要机电设备虚拟拆解培训与检修操作的可视化操作、精细化管理，达到提升检修维护质量的目的。对于电站运维人员的培养和专业技能的提升将发挥重要作用。

2.2 设备大数据分析和辅助决策

设备大数据分析的基础是数据，对于抽水蓄能电站尤其是已经投产多年的电站来说，数据的积累已经到了一定程度，但在应用层面这些孤立的数据还无法被应用到设备健康的评估过程中。所以对于已经投产的抽水蓄能电站来说，只有在各个烟囱式的系统外建立起集中式的数据中心或者数据中台，将各个业务系统的数据予以集成与统一，通过数据清洗、数据分类、数据共享等技术为上层的高级应用提供基础。

健康状态是当前系统所处的状态，健康指数是与期望的正常性能状态相比较的性能下降或偏差程度，状态预测是根据系统现在或历史状态预测性地诊断系统未来的健康状态。要实现对抽水蓄能电站设备综合健康状态评价与预测，需要评估系统设备当前的状态，并预测其未来状态以及设备寿命周期。首先，确定设备的监控部位和特征参数，并制定设备综合健康状态评价模型，运用参数检测法和大数据算法进行实时健康监测，得到健康指数用以判断设备的状态；其次，通过参数模型法拟合健康指数随时间的变化趋势，得出未来某时刻系统健康参数的随机分布，并预测设备的健康状态和维护时间节点。

以标准化、数字化、网络化、智能化为技术手段提高设备的安全可靠性，提升设备检修维护管理水平，推进抽水蓄能电站设备状态检修。实现现场测控技术的数字化，研究将机组振摆、压力脉动、发电机局放、变压器油色谱等在线监测数据及监控系统部分数据采集整合到同一平台，通过数学运算提取信号特征值，利用大数据技术分析和统计设备运行规律，直观呈现长周期趋势分析结果，评估设备健康状态，为状态检修提供科学依据。

2.3 智慧物资管理

设备备品备件作为抽水蓄能电站设备检修维护的一个重要支撑，这些物资管理的水平直接关系到生产效益、效率。对于抽水蓄能电站，应结合先进的物联网技术、网络通信技术，通过构建智慧物资管理体系，将入库、出库、盘点、理货、备品备件定额等物资管理工作移动化、智能化、流程化、网络化，并实现仓储管理与设备管理、物资采购以及相关经营管理分析系统的智慧联动、辅助决策，减轻管理人员的工作量。在强大的物联网技术支撑下，进一步打通设备、仓储、采购、物流、财务结算等各环节智慧管控链，从总部到电站层面，实现以智慧物资管理为核心的集团化经营管理模式，有效降低成本提升管理效益。

2.4 机器辅助运维

抽水蓄能电站具有厂房空间结构复杂，设备种类多等特点，日常设备巡检和维护工作量大，随着工业机器人技术的发展，机器人在抽水蓄能电站中的应用场景将得到进一步扩展。

对于风洞、顶盖等空间狭小、不易检查清理的区域，检修和维护时常常因为人员进入不便而影响检修维护质量，利用轨道机器人、行走机器人等工业机器人进行此类区域的检查、检修和维护，可实现降低人工成本的同时保证机组检修维护的准确性；对于变压器等高压设备故障后无法实现不停机进行近距离检查、更换零件、维护的设备，工业机器人可以实现在不停机的情况下在线进行检查、检修和维护。

对于设备多、工作量大、重复性高、工作枯燥的巡检工作，通过巡检机器人可以替代人工进行设备巡检，提高设备的可靠性和安全性；对于巡检风险较大的部位和设备，通过巡检机器人不仅可以节约时间，还可以减轻巡检风险。

2.5 厂级、区域和总部一体化管理

随着网络通信技术的发展，5G技术的到来，厂级、区域级、总部级的联动将变得越来越顺畅，也必将逐步实现一体化的管理。具体来说，对于厂级而言，智慧管理模式的转变将成为技术发展的成果，现场生产管理、运维检修等对于人的专业性、人的数量要求将变得越来越小。精干的专工队伍可以实现对厂站（单个或区域厂站群）的日常运维管理，而在其背后是区域和总部给予重要支撑，区域将对现场的故障诊断、检修决策提供专家级技术支撑，而在公司总部将进行总体决策，真正实现厂级、区域和总部的一体化管理，解决长期以来困扰抽水蓄能电站人员数量欠缺、队伍年轻化造成的技术技能水平不足的问题。

3 抽水蓄能电站智慧管理模式的技术实现 手段

3.1 增强现实技术（AR）

增强现实技术，是通过对于现实场景的加工以及特定场景的识别，获得由虚拟信息与现实景物混合的场景，增强人机交互的体感，使我们的工作变得非常便捷、准确。目前AR技术被应用于机械、医疗、军事、航空、旅游、教育等各行各业。在德国，工程技术人员在进行机械安装、维修、调式时，通过头盔显示器，可以将原来不能呈现的机器内部结构，以及它的相关信息、数据完全呈现出来，并可以按照电脑的提示来进行工作，解决技术难题。目前，国内AR技术仍处于萌芽阶段，在多个领域均有应用，但在抽水蓄能电站尚属空白。

3.2 抽水蓄能大数据技术

抽水蓄能电站涉及的业务系统众多，不同的业务系统被分割为不同的“信息孤岛”，彼此之间数据不能共享。不能从电站整体的角度分析解决问题；为了保证系统的实时性，大量有助于提高计算精度和准确率的信息并没有介入统一的数据中心，从而造成系统因为无法协调全部可用资源而使得整体运行效率和数据利用率低。因此，抽水蓄能大数据技术的应用迫在眉睫。

抽水蓄能大数据与传统互联网大数据不同，抽水蓄能大数据的可靠性、实时性及整体性对于大数据的分析与应用具有至关重要性[1]。应用大数据分析技术对机组实际积累的历史数据和实时运行数据进行各种工况、设备运行状态寻优，持续改进机组性能，优化机组的不稳定工况和运行方式，建立设备健康评价指标，提高机组运行效率的同时减轻生产管理人员工作负荷。

3.3 人工智能技术

人工智能（AI）是从功能上对人脑的抽象、简化，是模拟人类智能的一条重要途径。目前，国内外已开发了多种人工智能工具，包括：专家系统（ES）、人工神经网络（ANN）、模糊集（FS）、遗传算法（GA）等[2]，对于人工智能技术的作用已经得到肯定，但是目前这方面的研究才刚刚起步，在抽水蓄能电站中的应用还比较少。目前人工智能技术在机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人等方面的应用还主要在航天应用等高端应用场景，在抽水蓄能电站的应用还有待进一步研究。

4 抽水蓄能电站智慧管理模式推广应用需解决的问题

随着新技术的发展，未来抽水蓄能电站的管理模式必将从对于人的高度依赖逐步转变为机器的管理，专业人员也将逐步从现场生产中解放出来，真正实现电站的无人值守和少人值班[3]。当然，在技术发展过程中，数字孪生、人工智能、智能机器人等技术的引用不可或缺，前期建立的虚拟运行场景将逐步从物理上的一一对应，逐渐提升为数字型的一一对应，即一个与物理电站具有同样生命力的孪生电站将步入生产管理的视野中，同时对于电站现场的巡检、维护等工作也将逐步从现有人工机制转换为机器工作模式，即智能机器人将逐步取代专业人员的工作，在生产效率、安全管控方面将得到进一步地提升。同时，随着机器学习技术的发展，传统的专家知识库将逐步演变为机器的学习，传统的设备检修工作也将真正实现状态化检修，电站的经济社会效益将得到进一步的提升与发展。电站管理最终将真正实现无人值班、关门运行的模式，同时在检修维护方面，智能机器人也将在人工智能、机器学习技术的发展下逐渐崭露头角［4-8］。

5 结语

抽水蓄能电站建设的高速发展必然带来管理模式创新的需求，而新技术的发展恰恰给现有的生产管理模式乃至整个经营模式的创新带来了机遇，如何利用新技术不断带来的红利，真正应用到抽水蓄能电站的智慧管理模式中也是亟待研究的重点。抽水蓄能电站管理不仅范围广、内容多，对于专业性、安全性的要求也是非常高，抽水蓄能电站有关管理单位更需要不断转变思路、调整思维方式，利用新技术对管理模式不断创新，真正实现无人电站的愿景。