智能水电站的监测数据集成及运行分析

尚 文

（云南电力有限公司大寨分公司，云南曲靖 655800）

随着智能电网建设、我国能源结构的调整，智能水电站已成为水电行业的主要发展方向与目标。作为智能水电站的重要组成部分，状态监测系统可保证水电站的安全、稳定运行。因此，在实际工作中应做好信息监测数据的采集、整理工作，以提升监测数据本身的应用价值。

1 智能水电站的监测任务分析

1.1 设备运行监视

在智能水电站正常工作的过程中，对设备运行状态进行监视是基础的工作内容，根据得到的机组状态数据、运行参数，提升实时监控水平。若被监测的参数出现越线行时，监控系统将通过报警系统发出报警信号，并实时记录事故报警信号。监控软件定期会更新报表，详细记录发电量、电压、电流、温度、水压等重要参数。除此之外，针对关键参数可生成实时趋势曲线图、历史趋势曲线图，可对这些关键参数进行分析处理。工作人员应定期对设备运行数据进行整理，提取一些关键性信息，不断提升水电站运行状态安全性。

1.2 机组运行控制

在机组运行时，计算机监控系统可自动控制机组，包括对机组开停机控制、机组电压和无功功率调节、机组频率和有功功率调节等。机组并网前，计算机监控系统将自动进行机组频率调节、电压调节，控制与电网间的频差、压差、相角差，实现安全可靠并网。在机组实现并网处理后，计算机控制系统可根据运行状态，完成经济运行过程控制，并结合系统运行过程中出现的负荷变化调整运行功率，提升运行过程的应用效果，满足系统稳定运行的基础要求。除此之外，建立的监控系统，需要对隔离开关、共用设备运行状态进行监督，完成工作内容转换，确保机组运行状态的稳定性。

1.3 运行事故处理

在机组运行期间，若发生了运行事故，多采用手动控制的方式进行调节，对操作员的工作经验要求较高，若操作人员综合能力较弱，将对运行人员的生命安全造成较大威胁。在智能水电站稳定运行的过程中，会在系统内部加装传感器，根据传感器传输的数据信息，严格监控系统目前的工作状态。

在系统中应提前设置预警红线，发现异常数据信息后，可及时进行预警，同时快速锁定出现故障的部位，以降低系统运行过程的经济损失，提升系统运行过程的稳定性。

2 面向智能水电站的监测数据集成要点

2.1 总体框架设计

在对总体框架进行优化设计时，应建立安全可靠的监测数据平台，为智能水电站提供优质的数据服务，奠定系统稳定运行的基础条件。

（1）控制单元平台。

平台中会借助GPS定期完成相应工作，自动修改系统其他结构的时间，提升系统传输信息的同步性。各分系统相互间不允许私自访问，应保持系统的独立性，以提升传递数据的真实性。

（2）通信传递平台。

主要对系统工作情况进行采集，在初步筛选整理后，可利用平台直接将信息传递到控制单元，再进行分析。针对控制单元下达的指令，应通过通信平台完成下发，以提升监测数据传递过程的有序性。

2.2 数据组织方法

进行监测数据集成处理时，应做好数据组织方法的筛选工作，目前使用较多的处理方法为多层次筛选方法。

（1）监测级数据。

该数据指系统运行期间的状态数据，在采集过程中，在不同时间采用多元化数据的方式，以提升采集数据内容的合理性。常用的监测级数据包括时间状态数据、日常状态数据等。

（2）特征级数据。

此类数据可直接反馈子系统运行稳定性的相关数据，收集数据时，以子系统为单位进行汇总整理，常用的特征级数据包括设备性能指标、运行趋势数据等。

（3）决策级数据。

此类数据主要评估系统运行状态评估、诊断故障，是系统优化方向确定的重要参考。

2.3 数据关联策略

（1）多层次数据关联处理。

基于采集的监测级数据，以时间为整理维度对其进行细化处理，并建立各分支的运行模型，根据运行数据的反馈结果，对系统显性特征进行分析，了解不同节点的应用情况。

（2）多来源数据关联。

在智能水电站运行过程中，其运行数据总量较大，需要对数据进行综合性分析，以判断数据信息的健康状况，也可对其性能指标进行系统化处理，得到更具备应用价值的数据信息，提高系统的智能化分析能力。

2.4 关联集成方法

在智能水电站运营过程中，做好数据集成、数据关联性处理较为重要。基于目前的运营情况，在实际的运营处理环节中，需要做好数据集成的分层处理，主要分为机组层、厂站层两部分内容。在机组层的处理过程中，应确保传输数据的同步性，可利用系统工况间关联性，将数据进行汇总处理，根据机组分类、时间维度等参数，建立模块数据库，以提高关联结果的可靠性。在厂站层数据处理过程中，对异常事件、潜在故障进行分析，得到可靠的数据分析结果。

2.5 监测元数据建模

在对监测元数据进行综合性处理时，做好数据建模是较为基础的工作内容，该工作内容也是完成监测数据集成处理的重要保障。在智能水电站模拟处理环节中，常用的模拟量元数据类型包括模拟量数据、开关量数据。以模拟量数据模型为例，在具体的应用过程中，需要利用抽样与量化的方式，分析水电站系统的运行功率、机组振动情况等。在信息应用过程中，需要做好采集模拟量数据的编号处理，按照规律完成名称内容的编辑工作，提升分析内容的稳定性。在模型中，需要做好各变量相关性的分析处理，了解具体的应用内容，提升分析结果的可靠性。

2.6 数据共享服务

在水电站运行参数集成处理的过程中，需要了解到水电站状态监测系统需要的建设周期较长，根据水电站运行情况，进行新系统的引用和升级。在平台升级、扩容过程中，需要将原有数据共享到新建立的平台中，系统设计期间设备需要具备较强的共享性。在具体的应用过程中，需要明确数据信息存储位置、以往编号、数据格式等内容，在共享时需要具备较强的兼容性，确保所有数据传递过程的统一性。与此同时，在数据监测处理的过程中，需要对监测元数据进行优化整理，不断完善监测体系，提升体系本身的使用价值。

3 面向智能水电站的运行关键技术分析

3.1 通用数据层

在智能水电站运行过程中，通用数据层是确保监测工作有序进行的基础条件，可完善数据平台。在具体的设计过程中，需要对监测平台的应用模块进行区分，根据时间维度和基础类别完成模块分类。针对完成分类的内容，需要做好编号工作，确保数据表本身的使用价值。与此同时，需要根据实际情况建立数据库，目前常应用到的数据库种类包括元数据库、应用数据库、JDBC数据库，且数据层中会提前预留拓展模块，在智能水电站模块后续功能拓展中，可提供比较便捷的途径，提升数据分析本身的使用价值。

3.2 分布式业务层

在监测系统运行过程中，其工作模式可分为在线工作、离线工作模式两种。在线工作模式主要涉及的管理内容包括系统运行报表整理、系统智能化巡检、机械设备动态数据采集等，业务内容繁多，逻辑关系的复杂度较高。离线工作模式主要完成历史数据查询、历史数据提取、离线数据计算等，工作内容比较简单。为了确保系统工作过程的流畅性，依托分布式业务层，完成既定工作，也可借助标准化数据流程，完成既定的业务工作，有效完成基础数据的分流采集。在业务数据整理过程中，可采用分流整理的方法完成，减少业务功能之间的冲突[1]。

3.3 表示层分析

在监测系统运行期间，涉及表示层的运行应用。一般情况下，可依托MVC框架完成软件设计，且该过程在应用期间会对组织代码进行处理，满足系统稳定表达的基础要求。在表示层运行过程中，可利用Model完成封装用户提交的请求信息，同时利用数据展示的方式，完成信息请求，利用请求内容进行前端技术信息的综合处理，确保信息运行过程的可靠性。在系统运行期间，可采用TCP通信方式进行数据信息的快速传递，以达到实时相应数据层的基础要求[2]。

3.4 专家交互层

在监测系统稳定运行的过程中，应依靠多类型数据进行信息处理，需要对故障排查、管理等内容进行学习，以满足系统稳定运行的基础要求。在水电站设备升级改造的过程中，应将此类信息及时录入系统中，在数据处理期间，应不断优化交互层内容的兼容性，使其可根据相关要求，传递不同类型的应用数据，提高信息的交互效果，提升数据信息的使用价值。

4 结语

综上所述，在智能水电站建立过程中，做好监测数据的采集工作，可有效提升系统工作期间的稳定性。在监测系统建设过程中，需要考虑信息传输精准度、实时性等内容，根据实际问题优化监测系统，提升监测系统工作状态的稳定性。