智能抽水蓄能电站工程数据中心建设研究

佟德利，郝 峰，魏春雷，茹松楠

（国网新源控股有限公司，北京市 100761）

0 引言

随着信息化技术的发展和实践，抽水蓄能电站信息化水平得到了大幅提升，但在信息化设计规划层面上，还存在信息数据孤岛运行、业务系统融合度不高以及基础建设重复投资等现实问题。为全面实现数字化、信息化、互动化、智能化电站，首先需要解决“数据”的问题，数据分为结构化、半结构化、非结构化，这些不同的数据在不同阶段又难以共享、不能整合和互动。比如在设计阶段，变更会导致数据变化；在施工阶段，数据分散在各个管理系统等。

基于上述问题，结合新源公司推进“两型两化”（数字化智能型电站、信息化智慧型企业）建设总体安排的要求，建设工程数据中心是必然趋势，并且工程数据中心也是智能抽水蓄能电站的核心和实体化。而建设智能抽水蓄能电站工程数据中心的目的是整合数据资源、科学管理数据、合理应用数据，针对电站所处各个阶段的各类数据，打通数据应用的壁垒，实现设备设施资产全过程、全寿期数据管理，并以信息数字化、通信网络化、集成标准化、运管一体化、业务互动化、运行最优化、决策智能化为特征，实现生产运行可靠、经济高效、友好互动目标的智能型抽水蓄能电站。本文从工程数据中心架构的框架入手，通过建立一致的数据模型、编码系统、接口规范、图纸格式等涉及设计、施工、运维应用的数据标准体系，实现电站数据统一采集、存储、共享和发布，并结合抽水蓄能电站规划设计、工程建设、运行维修3个阶段来研究抽水蓄能电站工程数据中心的智能化、数字化的建设情况。

1 工程数据中心架构

工程数据中心以分布式存储、分布式数据库、高性能三维引擎等技术为基础，实现对百太量级结构化及非结构化数据的存储、满足工程设施模型及地理信息模型的可视化展示要求。在数据的存储类型上，工程数据中心具有良好的适应性，能够满足不同数据类型的数据存储要求。工程数据中心作为基础性平台，还将提供完善的数据访问接口及展示组件服务。

1.1 框架

智能抽水蓄能电站工程数据中心满足电站规划、基建、生产运行各阶段业务数据的移交和接入，并为电站信息系统提供数据支撑和应用需求。数据处理域遵循新源公司统一数据模型和数据架构要求，实现业务数据的融合共享，支撑电站应用中心建设。数据分析域基于大数据平台构建，提供大数据计算组件、存储组件、明细数据汇总、轻度数据汇总等组件。数据管理域实现对数据存储结构与标准化约束的定义，对数据资产、数据接入、数据安全等实现统一管控。

1.2 主要功能

智能抽水蓄能电站的建设应以电站的数字化建设为基础，以信息模型为载体，以信息分类与编码为纽带，以业务系统数据移交和集成为手段，搭建工程数据中心，并通过智能网络的建设，实现智能设备、智能系统与工程数据中心的信息自动交互[1]；通过数据挖掘、数据分析、虚拟仿真、移动互联等技术手段，以工程数据中心为基础，建立符合智能控制要求的应用服务组件，实现电站的智能化建设和管理，总体功能结构如图2所示。

工程数据中心可以建立统一的工程数据数字化标准体系，实现现状数据、全过程数据收集与存储。并且，数据中心可以基于工程全息数字化模型，实现数字化综合应用，提供丰富的数字化数据服务。具体功能如下：

（1）数据收集与存储：存储所有需要共享的数据资源，通过集群应用、网络技术、分布式存储系统等，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能。同时将数据结构定义与数据实体存储分离，满足工程全阶段数据差异化应用与拓展需求，并对这些数据资源进行统一的管理维护[2]。

图1 工程数据中心整体框架Figure 1 Overall framework of engineering data center

（2）数据交换：与外部的数据交换通过工程数据中心统一进行，基于同一数据模型，实现工程基本信息、过程信息、模型属性、关联图档、实时数据等多方数据交换与共享，并建立高效的数据交换机制[3]。

（3）数据服务：工程数据中心以先进、成熟的技术构建，建立了标准化的框架体系，除了向工程数据中心自身提供支持，同时提供丰富的数据与应用服务，支持外部系统基于此框架完成应用拓展[4]。主要包括数据发布：对外提供工程信息、地理信息、数字化模型、工程文档等数据接口与服务，实现数据增值应用；应用发布：以应用服务方式发布工程三维可视化的GIS、模型数字化浏览应用，实现外部系统便捷调用与集成；拓展开发：基于工程数据中心提供的完整开发与应用接口，可快速实现自己的专项拓展需求开发。

图2 智能抽水蓄能电站总体功能结构图Figure 2 General functional structure diagram of intelligent pumped storage power station

1.3 建设过程研究

工程数据中心建设是实现国网新源数字化智能电站建设的重要组成部分。工程数据中心建设应遵循新源公司统一数据标准进行数据存储、管理和应用，以满足数据交互和共享需求[5]。在数据存储方面，工程数据中心侧重于存储设备数据和现场施工作业数据。在数据应用方面，能够将数据移交至电站生产期。

基于此，在采集和存储电站前期规划设计信息，基建期工程设计、施工、设备数据和资料的基础上，建立覆盖规划、施工服务于生产和管理的智能电站工程数据中心。建设具体过程：

（1）建立符合公司自身关于智能电站发展需求的技术标准体系，主要包括工程数据描述标准、工程信息模型交付标准、工程数据集成与交付技术规程，为抽水蓄能电站的全生命周期数字化管理提供指导。

（2）在智能电站标准体系的统一约束下，构建一个能够支撑工程全生命周期的数字化信息采集、存储、共享、分析为一体的工程数据中心平台，包括工程数据中心服务器软硬件平台、数据结构与基础框架等，工程数据中心图如图3所示。

（3）基建期应用数字化移交平台,采集设计、施工、设备全过程数据，最终通过数字化移交平台，实现工程数字化交付。

（4）实现抽蓄电站主要机电设备供应商数据采集与存储，包括设备三维模型、设备设计制造相关参数，通过与设备供应商的数据融合实现设备三维状态展示[6]。

（5）将基建智能管控系统、五防系统等建设过程系统数据按照统一的标准集成至数据中心，并且遵循国网SG-CIM4.0模型进行业务数据建模和信息关联，实现业务数据、三维信息模型、设备属性等信息关联和共享。

（6）基于现场服务总线和消息中间件，建设数据共享与服务平台，实现电站工程数据共享、对外服务，为企业智慧管理提供数据服务和应用支撑。

图3 工程数据中心图Figure3 Pumped storage power station engineering data center

2 规划设计管理

智能抽水蓄能电站在规划设计阶段主要体现数字化、智能化的功能，具体表现为:

（1）提高电站数字化水平：实现全厂数据共享互动化、设备网络化和数字化、生产数据信息平台一体化，消除电站信息孤岛。

（2）提高设备智能化：有效融合信息通信技术与电站自动化技术，使设备具有执行能力的同时兼具思维能力。

（3）提高电站智能化水平：在电站数字化、设备智能化的基础上应用大数据技术，深度挖掘生产实时数据，使电站具备智能控制、智能分析等能力。

（4）促进水电管理方式变革：采用智能化系统和设备，降低设备对人的依赖，为电站实现闭门运行创造条件，推动水电行业管理变革[7]。

通过建立数字化智能型电站标准体系、建立数字化移交平台、建设工程数据中心、建设公司级数据中心等来体现电站数字化功能。电站标准体系为新源公司参与编制的《智能抽水蓄能电站技术导则》[8]；数字化移交平台是信息数据通过移交规则转变为全过程数据移交，并奠定了电站全生命周期数字化应用的基础；工程数据中心具有高安全性、高可靠性、高可用性、高拓展性、设计数字化、设备数字化、施工数字化、生产实时数字化的特点；公司级数据中心是应用云平台技术，将两级数据中心融合，形成公司系统分布式云平台架构。

通过智能设备、智能系统、智能网络、智能控制以及智能分析来体现电站智能化功能。智能设备自身具有实时分析、故障诊断和预测预警能力；智能系统可以实现联动策略、动态参数优化、故障阈值调整、推送维保提示等功能；智能控制的作用主要体现在物理电站与数字化模型同步运行、数字化模型通过自学习优化运行参数、电站与电网实现智能联动3个方面；智能分析的作用主要是使电站各系统设备运行、管理及监测数据得到扩展应用，智能分析电站运维需求，实现电站智能决策、智慧管理。

3 工程建设管理

工程建设主要包括施工安装、设备调试、施工验收3个部分。

3.1 施工安装

（1）施工单位应利用设计单位交付的设计信息模型开展施工信息模型创建和深化应用，通过施工信息模型辅助现场土建施工、机电设备安装，并进行算量统计、进度仿真、施工工艺模拟、施工问题跟踪等数字化应用。

（2）施工资料应由施工单位统一采用数字化交付手段，按照新源公司《智能抽水蓄能电站信息分类与编码标准》[9]相关要求进行分类与编码，实现施工资料的全过程数字化管理和完整保留。

（3）建设单位应采用智能化、集成化、共享化的基建管控平台，实现对施工单位、施工过程、施工质量、施工进度、施工安全等内容的统筹协调和全方位管理。

（4）施工安装过程宜优先采用智能化管理系统和设备，如大坝碾压智能化控制系统、电缆自动敷设管理系统、智能安全帽、智能监控设施等。

3.2 设备调试

（1）智能设备在安装完毕后进行互操作特性测试、智能控制试验与特性测试。

（2）智能设备实施网源协调特性评估。

（3）智能系统实施不同系统间和不同工况下的协同特性测试。

（4）调试记录与报告进行数字化交付。

3.3 施工验收

（1）验收范围包括智能网络及通信系统、智能系统、智能设备等。

（2）智能设备及智能终端具备互操作性和一致性测试报告。

（3）检查设备配置和技术文件，确认设计、安装、操作、维护和试验文档的完整性。

（4）详细记录验收过程中的缺陷和问题，满足问题处理和系统完善的要求。

（5）验收资料完备、规范，并进行数字化交付。

4 运行维修管理

智能抽水蓄能电站在运维修试期间应定期对智能系统、智能网络、智能设备进行检验测试和评估，并且要满足以下要求：

（1）检验测试应优先采用现场检验和测试。

（2）对于难以进行现场检验和测试的智能设备或系统，宜采用试验评估或远程操作进行检验。

（3）智能抽水蓄能电站在投产后1年以内，以及连续运行5年后针对智能设备、智能系统、智能网络和智能控制应进行不少于一次的系统性检测评估。

（4）检验测试和评估应涵盖全部主设备和智能生产辅助系统。

智能抽水蓄能电站应随着新技术、新方法、新工艺、新材料的出现，进行定期评估，并在评估基础上不断完善抽水蓄能电站的数字化和智能化水平。智能化程度评估需满足以下基本原则。

（1）应采用功能验证、性能测试、专家评审等多种方式。

（2）针对信息化、数字化、智能化等相关技术在抽水蓄能电站的应用范围、应用深度，以及上述技术的应用对抽水蓄能电站安全、经济、环保运行水平提升的成效进行评估。

（3）数字化和智能化水平的评估宜在电站级和公司级两个层面进行，并根据各抽水蓄能电站的电站级评估成果进行汇总和评判，确定和制定完善策略。

（4）数字化和智能化水平的评估宜按年度进行，并按年度对相关技术指标进行修订和完善。

在运维修试阶段，工程数据中心通过对运检智能作业、设备设施健康评价、虚拟仿真运行等高级应用平台提供数据服务进行生产管控，达到运检作业标准化、状态评价专业化、生产操作可视化、管理应用智能化目标。同时，也理应对智能系统、智能网络、智能设备进行检验测试和评估，对新技术、新方法、新工艺、新材料的出现，进行评估，并根据测试与评估结果改善或提升工程数据中心的服务能力。

5 结束语

智能抽水蓄能电站的建设应以电站的数字化建设为基础，以信息模型为载体，以信息分类与编码为纽带，以业务系统数据集成为手段，搭建工程数据中心，并通过智能网络的建设，实现智能设备、智能系统与工程数据中心的信息自动交互，并且以工程数据中心为基础，建立符合智能控制要求的应用服务组件，实现电站的智能化建设和管理。

工程数据中心的建设是一个复杂的工程，也是一个循序渐进的过程，这个循序渐进包括对数据中心的理解、认识、功能完善以及数据完善过程；同时数据中心也是一个需要多方协作的系统工程。在进行数据中心的管理过程中还需要企业各方包括领导决策层、管理层、 业务层等的共同参与。工程数据中心的建设只有开始，没有结束，需要在建设的过程中不断自我完善，下一阶段的主要任务是通过“应用带动数据，数据推动应用”，使得越来越多的数据进入数据中心，让数据中心生成越来越多的信息，从而为企业提供丰富的数据服务。