大型水利枢纽泵站智能化技术研究

袁志波，高 兴，于洪亮

（江苏省江都水利工程管理处，江苏 扬州 225200）

0 引言

泵站智能化管理的概念在 20 世纪 60 年代末泵站自动化系统出现之后就被提出，发展模式随着技术的发展也发生了很大的变化[1]。发达国家在泵站的运行、管理方面自动化程度高，监控系统完善。美国在 20 世纪 60 年代已经在加州的调水工程中安装了智能管理控制系统，智能管理控制系统包括计算机、通信和电子设备，可对该调水工程 17 座泵站（水电厂）、71 座节制闸的 198 个闸门及其他各种设备设施，实行计算机通信、监控、调度和管理[2–5]。

我国泵站智能化技术的研究开展较晚，泵站的状态分析、运行控制等主要依靠经验进行管理，智能化管理理念还处于探讨和摸索阶段，王龙飞[6]、谢晓峰[7]、陈爱武[8]等对泵站的科学和安全管理进行了探讨与研究，认为智能化技术研究是泵站管理精细化、调度精准化的保证，具有十分重要的意义。

江都水利枢纽是江苏省江水北调的龙头，也是国家南水北调东线工程的源头，4 座大型泵站是其核心工程部分。作为国家重要的水利工程，泵站工程的高效稳定运行直接影响到我国社会的发展。目前江都水利枢纽泵站已实现工程运行的自动化，但泵站总体智能化技术水平还不高，只是将泵站开停机操作从开关柜前手动操作移至计算机屏幕前鼠标操作，而忽视了泵站的最大流量、定流量、经济、安全等运行的核心需求。具体现状如下：

1）数据处理简单，运行数据分析研判能力较差。目前，泵站已能够对主机组、电气设备、辅机设备、清污机闸门、各类水工建筑物等智能感知体系数据实现终端采集与存储，但采集数据还停留在查询、展示及简单的汇总统计层面，缺乏对运行数据的充分处理与分析，未能运用相关后台算法与计算模型实现对数据的有效性研判，缺乏对数据的趋势分析、预测评估及后期的预警警示能力。

2）缺乏对泵站不同模式运行的深入研究，泵站智能化程度较低。江都水利枢纽泵站已建设了泵站监控系统，实现了计算机控制开停机，增加了一定的数据采集、状态展示、报警等功能，但较多考虑设备控制管理，较少考虑泵站的精准执行调度和一键启停等现实需求，从而制约了工程运行管理的水平和效益的充分发挥。

针对江都水利枢纽泵站群下游受江潮影响扬程变幅较大，上游水位控制要求高的特点，深化智能控制技术与泵站运行管理技术的融合，强化泵站数据研判和智能控制技术对泵站各业务领域的服务与支撑，不断提高泵站的智能化水平，最大程度地发挥泵站运行管理中的效率，具有重要的现实意义。

1 泵站智能化技术的研究思路

1.1 总体技术框架

为保证泵站智能化系统的扩展，宜采用模块化的体系进行系统设计。模块化的结构统一了数据源，将分析的核心对象集中到数据库服务器上，简化了整合共享的开发、维护和使用[9]。以此为出发点，江都水利枢纽泵站智能化技术框架如图1 所示。

图1 江都水利枢纽泵站智能化技术框架图

1.2 技术实现

建成江都水利枢纽泵站智能化技术应用体系，可切实提高泵站的智能化管理水平，促进工程管理效率的提高。基于泵站数据的智能化技术研究主要从以下 2 个方面进行：

1）智能研判体系。智能研判体系建设以一体化管控平台软件的实时、历史数据为基础，结合工程管理的要求对数据进行分析，实现泵站的智能告警、预测分析、运调建议，实现数据层、系统层、业务层的精准研判。

2）智能控制系统。按照江都水利工程管理处调度要求的目标水位和流量，根据主机组特性曲线、水文环境、泵站工况、安全运行等条件，进行智能调度控制的整体策略设计。

2 泵站智能化技术的应用实现

通过人工智能、大数据等互联网技术开展泵站智能化技术研究，强化智能化对泵站各业务领域的服务与支撑，不断提高泵站的智能化水平，才能最大程度地发挥水利信息化资源在泵站管理中的效率。

2.1 智能研判体系建设

建立江都水利枢纽泵站关键信息标准化模型，对智能感知体系采集的数据进行数据、系统、业务的研判，针对泵站主机、辅机、闸门、清污机、水工建筑等全站设备形成设备运行分析告警知识库，依托智能化抽取与分析算法，过滤信息系统的原始数据并从中挖掘设备运行的特征数据，最终实现泵站的智能研判[10]。

2.1.1 智能数据抽取

采用智能抽取算法，对信息系统提供的原始数据进行分析和抽取。有效性判断策略包括：1）偏差筛选。剔除相同类型数据中偏差较大的数据，如剔除振动数据中变化幅值与其他测点存在明显差别的信息。2）稳定性筛选。剔除不稳定的数据，比如机组开机非稳态情况下的振动摆动或温度。3）数值统计。将相同类型的数据通过数值统计方法整理成单个值，如 1 组振动数据最终形成 1 个值。

2.1.2 智能分析

采用人工智能分析算法与挖掘手段，对智能抽取过滤后的有效数据进行挖掘，获得能够表达设备或系统运行状态的特征信息。智能分析算法包括趋势、极值、启停、综合计算、相关性、线性拟合、专业、数学模型等分析。

在智能分析的基础上，根据工程实际情况、理论知识和实践经验建立整体研判体系，形成告警库。告警方式主要有：1）短期研判告警。对当前设备运行数据的斜率与分析获得的标准趋势进行比较，如果短期阶跃较大则进行告警。2）长期趋势告警。分析得到的长期趋势如果超过阀值则进行告警。3）故障诊断。得到与故障或事故关联的信息，在故障发生时或发生前可以利用发现的关联规则准确及时地进行故障诊断，指导运维人员及时、高效地处理事故或故障。

2.1.3 智能报告

利用电量、温度、振动、摆度、噪声、位移等数据趋势和分级告警研究成果，以电气设备、主机组、辅机和水工建筑物为单元，结合多个关联数据之间的综合分析，建立设备状态分级评价模型，实现泵站安全评价。同时，研判结果通过系统故障树和发光字图形化展示，自动汇总当日、当月、当年系统内的报警情况，运行管理人员可根据设备的报警状态实时调整维修保养计划，实现泵站设备的智能精准维护，提高运行设备的可靠性。

2.2 智能控制系统开发

建立夹江段及芒稻河段一维非恒定流模型，结合三江营附近水位站监测的长江实时潮位，推求江都抽水站进水池水位变化趋势；利用历史监测数据，对主机组特性曲线进行标定，建立准确的水泵运行模型；利用优化调度算法，对影响泵站出水口水位变化的关键因素进行关联分析，建立出水口水位变化趋势的计算模型；利用运行和计算模型，结合历史调度经验，设计泵站智能调度的整体策略，最终实现泵站的智能调度控制。

2.2.1 泵站优化调度

实现泵站不同模式下的运行是优化调度模块的总体目标，即依据电价、调度等要求确定每天某一固定时段所需要的抽水量，在每一个固定时段再根据此时段所需要的抽水量、水泵自身的功率约束、水泵水量与功耗的对照表，选择最经济的、安全可靠的，最大流量的泵站配置方案。泵站优化调度主要实现能耗、费用、效率、排涝 4 个方面的优化，每个方面的优化均通过以下 3 个步骤实现：

1）下游潮位预测。未来时段下游水位的预测采用循环神经网络（RNN）中的长短期记忆网络（LSTM）完成，该网络适合处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的场景。下游潮位预测，将结合上下游水位长序列实测值，以及最近 72 h 实测值，预测未来时段下游水位变化趋势。

2）上游水位计算。上游水位的推求要根据河网初始条件、多变量寻优时假定的机组运行状态，结合时间步长依次求解，求解时采用简化的水动力模型，结合边界条件及开机状况计算得到上游水位变化。上游水位计算结果既是河网水位约束的判定依据，也是假定的机组运行状态下实际扬程计算依据。

3）优化求解。优化求解是对机组运行状态调整次数，以及单个状态的持续时长、叶角和开机台数进行优选，提供不同模式运行的泵站最优配置方案，达到泵站的等流量和等水位控制目标。考虑到机电设备的性能，机组运行状态调整的次数为有限值。单个状态的持续时长、叶角、开机台数，属于多变量非线性优化问题，采用遗传算法求解。同时，在算法的求解过程中也要考虑扬程、峰谷电价、机组效率和设备安全等约束条件。通过优化求解，可实时计算出泵站优化运行的叶角、台数及时段。

2.2.2 泵站智能控制

梳理泵组的运行经验，研究电气设备、主机组、油气水等系统的最佳启停策略，实现电气设备、主机组、辅机的自动闭环控制和智能保护。制定泵站的“一键启停”开机、停机、事故停机等流程，实现“一键启停”指令下发后，主机、辅机设备，工作、事故闸门按照设定的流程自动操作，减少或杜绝人工干预，从而提高开停机过程的智能化程度，减轻运行维护人员的劳动强度。事故停机流程也可由触发条件自动触发，自动断开断路器，关闭辅机、闸门等设备，实现整个过程的无人干预。

1）“一键启停”控制体系的建立。常规而言，在 PLC 子站中可以实现泵站的供水、励磁、叶片调节装置、真空等系统的控制，为设计功能组提供足够的控制信号及信息。“一键启动”基本完成机组启动任务，表现在机组已投入运行并稳定在一定流量状态；“一键停止”应以水泵主机停运、破坏真空为终点。“一键启停”控制体系由以下 2 个模块组成：a.“一键启停”模块，各水泵机组在不同状态实现全程无人干预的启停自动控制，运行人员只要操作1 个控制键就可完成全部系统和设备的控制过程；b.控制巡检联动模块，对泵站“一键启停”控制系统与巡检系统进行有效协调，提高对泵站设备的监控能力[11]。

2）优化调度模型的集成。依据需要，优化调度模型在泵站原监控系统中可以将优化调度模型直接嵌入泵站自动化系统中，根据泵站现有状况及要求计算出不同运行模式的参数，这种方式虽然比较直接，但是计算耗时，实时性较差，常用于不需频繁更改泵站参数的经济运行模式中。各种状况下不同要求的运行参数都可以利用优化调度模型计算出，汇总成经济数据库，在泵站自动化运行系统中，根据现有状况及要求从数据库中提取经济运行参数，即可实施针对性的运行模式，这种方式虽然比较繁琐，但是实时性较好，大多用于需要实时调整泵站参数的经济运行模式中。

2.2.3 泵站设备管理

江都水利枢纽泵站设备的维护保养是指将分布在不同位置的各种类型的设备统一管理起来，这样可以对设备进行以下管理和评估：

1）设备运行管理。对机组累计总运行时长、单月运行时长、维修时间、运行状态评估等进行对比，运行人员可以根据机组运行状态合理选择机组设备进行运行。

2）设备拆换管理。根据机组的检修周期要求进行拆换维修，记录拆换的设备号、所处现场位置、设备功能、技术改造部位等。

3）设备状态实时评估。机组设备状态实时评估是对整个机组全生命周期的历史状态结合当前运行状态进行的评价，根据评价结果显示当前各机组状态。根据机组安装验收数据、振动、摆度、温度、维护拆换数据等参数建立设备状态评价模型，对采集的实时数据提取状态特征参数，计算当前的状态特征值，调用相应的状态评价模型，得出机组的状态评估结果。

3 泵站智能化技术研究的成果分析

江都水利枢纽通过智能研判体系建设和控制系统开发的研究，可实现的具体成果如下：

1）实现了泵站多角度、多维度的数据分析。通过对采集数据的智能抽取与提取，对过滤后的有效数据进行挖掘，获得能够表达设备或系统运行状态的特征信息，并通过多角度的研判分析挖掘采集数据之间的趋势、关联关系等，为通用业务的应用提供辅助决策。

2）提出了一种基于预测技术的告警策略。运行过程可对阈值参数智能优化，利用预测模型对相关数据进行组合评判并提前预警，解决了传统泵站控制方式的人工经验依赖性问题，并根据现场在线实时监测设备运行状况，迅速将相关故障反馈给运行人员，提高了运行管理水平。

3）提出了泵站优化调度方法。可根据某时段实际工况，求解优化调度方案，计算出最优的运行方案，从而提升泵站优化运行模式的经济和社会效益，为今后设备改造投资的盈亏分析提供依据。

4 结语

本研究针对江都水利枢纽泵站的控制应用需求，从智能研判和控制 2 个方面，重点解决了泵站由自动化向智能化跨越这一水利信息化发展必须面对的问题和挑战，构建了泵站智能化技术应用体系，提高了工程调度决策、指令执行的精准性，加强了泵站设备的运行状态监管，促进了泵站工程安全、高效、经济运行。尽管本研究提出了部分关键的泵站智能化技术，但研究还不够全面，如移动机器人巡检、与视频系统联动等还未进行深入的研究。下一步，江都水利枢纽将继续进行更多方面的探索，努力通过智能化技术研究不断提高工程管理水平。