红水河水电资源梯级开发与运维优化研究

2022-04-18何麟

水电站机电技术 2022年4期

何麟

（广东省能源集团天生桥一级水电开发有限责任公司水力发电厂，贵州兴义 562400）

1 红水河水电资源梯级开发

随着科学技术的改进和历史研究的蕃昌，过多利用河流的位能和重力势能开展水力发电的能源越来越低价，也益发容易调峰，过多使用大自然水文科学程序循环重新运行重新开始的绿色能源的主要地位也越来越受到人类的偏爱。水力发电天然资源的开发利用已成为当今水利资源开发利用的首要内容。间歇流水力发电梯级开发能够充分利用渠道沉降和排涝沟渠，最大限度地延伸间歇流水力发电和海上运输天然资源，取得较大的综合性收益成为现实。

红水河沿岸有10个梯级水电站(天生桥一级、天生桥二级、平班、龙滩、岩滩、大化、百龙滩、乐滩、桥巩、大藤峡10个梯级电站),总装机容量约1 300万kW。

水力发电枢纽的建筑施工是提高水利资源利用效率的最有效途径之一，但对间歇流生态关系组成环境的碰击也相当大。梯级水力发电枢纽充分利用与间歇流生态关系组成的环境协调关系的基础研究已变成海内外基础科学研究的热门话题。发展河流梯级水电可以充分利用水流缺口，最大限度地开发水资源。但在河流梯级开发进程中对水文情势和生态环境等方面既存在优势,也带来了不可忽视的弊端。

水能资源的质量是相对清洁和可再生能源，水能资源是使用水的势能，完全是一个物理过程，在这个过程中,1 m3的水，不是1 m3的水的污染，不排放1 m3有害气体，也不排放1 kg的固体废物，是一种清洁能源。只要地球的水循环不暂停，河流不干燥，水资源是永恒的，是可再生能源。水电站的建设目前仍是最有效的改善水资源利用的方法之一，但也因此对河流生态环境产生了很大的影响。

图1 红水河梯级电站

图2 红水河梯级电站

2 运维优化研究

随着我国水电建设水平的提升，设备建造水准的提高，水力发电枢纽机组正朝着高容量、大规模、高比速、高负荷的方向延伸，完整的电网广域监测系统的复杂性愈来愈高。大型水力发电枢纽机组的运行和维护也陷入着种种质疑。一方面，鉴于大型机组结构复杂，涉及其安全防护启动并执行主要因素含有液压系统、机械设备、电气控制等层面。另一方面，水电机组设备故障与监测数据两者之间普遍存在着非线性动力学的典型性，不足以猎取设备故障样品，样本容量小，给水电机组的故障电流科学分类法和诊断标准产生了相当大的质疑。这种成分径直的结果是大型水电机组故障电流辨别出和诊断过程的荆棘，安全防护运转高风险劳动生产率便更显著。倘若生产系统和防护不妥，将诱使各量度单位和安全监控的故障电流，这将诱使偶然重新启动和突发故障的提高，负面影响输电网络的可维护性和热稳定性。因此，大型水力发电枢纽机组的运转防护水平亟须进一步提高，完整的机组操作保养电网广域监测系统须要逐渐地向生产过程自动化技术、数字化和网络化发展方向延伸。

尽管我国水力发电枢纽机组程序状态监测数据与协调控制科学技术完成或达到最低限度较晚，但通过铭牌容量的不断增加和运转保养经验的堆集，我国水力发电枢纽机组上线和离线程序状态预警系统与协调控制工程科学取得了显著成绩。

若干专科院校的教育者将水轮机动力装置智能化协调控制工程技术分作经验型和模壳型两类。建立于经验证据的故障诊断的首要需过多利用运转工作人员和专业人士累积的表层传统知识训导机组的控制系统和执行保养。此种科学研究方法涵盖了模糊集理论。若干专科院校的教育者将故障诊断研究方法分作三大类：建立于合乎规范的工具与案例大全，统计数据推进方法和手段，建立于模具的关联要领。此中建立于常例的科学方法含有人工智能、故障树；计算机数据智慧驱动研究方法覆盖人工神经网络，支持向量机和另外的研究方法。

一系列大型水力发电枢纽机组人工智能运转保养的关系，呈交了建立于深度学习技术上的大型水力发电站机组智能化管理维护软件框架,如图3所示。