水电智慧化建设中基于人机双域模式的智慧化度评估

梁 庚，李 文，崔青汝

（1.华北电力大学控制与计算机工程学院，北京市 102206；2.国能智深控制技术有限公司，北京市 102209；3.北京市电站自动化工程技术研究中心，北京市 102209；4.国电新能源技术研究院有限公司，北京市 102209）

0 引言

智慧化建设现正在我国水电行业蓬勃开展。智慧化建设水平的评估是伴随水电智慧化建设中逐步出现的一个重要问题，也逐渐成为水电智慧化建设的必要组成。国内部分大型发电企业制定并颁布了企业级的水电智能电站建设规范[1]，其中也涉及了智慧化建设的评价体系，从智慧化分级和基础类、功能类、智能类指标等方面设计和规范了水电站智能化、智慧化建设水平的评价依据，并给出了水电企业智能化评分细则，从基础设备、智能平台、管理平台等多个方面设计规范了各项功能的权重得分，对国内水电智慧化建设具有重要的参考价值，对智慧化建设评估的实施也具有指导性的意义。

同时注意到，目前这种基于指标和得分的评价体系在可持续性发展、可扩展性等方面仍存在显著的不足，不能很好地满足智慧电厂在功能扩展、系统升级等方面技术进步的要求，在智慧化评价方面无法实现 “与时俱进”的有效性和可持续性。

本文提出一种基于“流和流域”的智慧域定义，给出了智慧域中人脑型智慧子域和机器智慧子域的概念，同时探讨基于人脑型智慧子域和机器智慧子域相互发展关系的智慧化基本发展方向，给出了基于“双域”模式的智慧化度评估的基本策略。

1 流与流域

流可看作是运行或传递在物理空间、信息空间中具有连续性、实时性的集合体，常见的流形包括如能量流（能流）、信息流、物质流（物流）等多种不同的形态。物理空间和信息空间中的流形可以相互独立或是具有一定的联系，如CPS。信息流是在信息空间中传递的具有连续性、实时性的信息或数据；能量流是在物理空间中运行和传递的具有连续性、实时性的能量；物流是在物理空间中运行和传递的具有连续性、实时性的物质。信息流主要出现在管理系统中，如智慧化建设中的智慧党建、智慧工会等形式都是面向信息流的；能流则通常是生产过程，也是智慧电厂建设所涉及的主要流形。能流常常和物流联系在一起，如智慧煤场管理，煤炭既是物流，又是能量的载体，所以也可视为能流。

流是在流通道中运行和传递的。流通道是能流传递需要依托的介质以及介质传送所进一步依托的物理设备及其控制机构，如火电厂中的给风、给水、水蒸气等，以及机组的水冷壁、过热器、再热器、汽轮机等。又如水电站机组的引水隧洞、水轮机、尾水洞以及各类阀门等设备也是能流通道。能流通道包括多个层次，各层次间呈现支撑关系。能流在能流通道上流动时二者会发生交互，引起能流通道的各类问题，如振动、偏移、渗漏、蠕变等，这些也都构成智能化、智慧化中故障诊断、报警和预警等需要解决的主要问题。

流及其通道所经过的具有一定物理空间或信息空间的范围形成“流域”。流域既可以是狭义的小空间的，也可以使广义的大空间的，需要视与流域相关的问题属性而定。工业生产的生产过程是一种典型的能流流域。例如，在水电站生产中，能流流域可以从进水口开始直到尾水渠，这个过程及其周边的所有设备都可认为在流域内。

2 智慧域与人机智慧子域

如果在流域中具有数字化处理设备，则依托流域形成了智慧域。智慧域的智慧水平是由智慧化度描述和界定的。智慧域中包括人脑型智慧子域（简称人域）和机器智慧子域（简称机域）。机器智慧子域由多个机器智慧主体和通信网络构成，机器智慧主体是系统的各级处理器，包括各类电子设备和数字化设备；人脑型智慧子域则由各级人员（如监控人员，维护人员，决策者等）构成，特点是信息流必须经过人脑的分析处理才能进入下一环节。

机器智慧子域的构成呈现层次化，自底向上依次是基础级数字化测控仪表、基础级控制系统、智能化平台，而联系各组成部分的是各类高速数字化通信网络，如5G网络、工业以太网等。其中基础级数字化测控仪表和基础级控制系统构成基础级闭环控制，是机器域的基本组成部分，例如分散控制系统中的现场级（现场级智能仪表）和控制级（过程控制站），边缘计算设备等；智能化平台实现原由人脑智慧子域智慧体完成的复杂的分析、决策等功能，并逐渐实现信息流在机器域内的闭环性、实时性、连续性。数字化电厂可以建立和实现更大规模的机器域，因此成为智慧化电厂建设的基础。

流、流域、智慧域、人/机智慧子域的关联和演进关系如图1所示。

图1 流、流域、智慧域、人/机智慧子域的关联和演进Figure 1 The relationship between flow，flow area，smartization domain and human/machine smartization subdomains with their evolution

对“机器域”和“人域”及其相互关系的理解可以从工业4.0的发展史得到启发。工业4.0的发展史反映了工业的发展过程，实际上也是一个机器与人关系的发展过程，如表1所示。

表1很好地体现了工业技术的发展目的是由机器逐渐取代人类劳动，在更大的范围和更高层面上减轻人类劳动强度。这一发展过程也在仪控系统的发展中得到了很好的体现。从最早的基地式仪表、单元组合式仪表、组装式仪表，直到后来的分散控制系统，再到今天的智能工厂，无不体现着这一发展规律，这也为智能化、智慧化技术的发展提供了指引：智能化、智慧化技术的发展也呈现为在智慧域内逐渐扩大机器智慧子域而减小人脑智慧子域，原来由人脑智慧子域完成的工作逐渐交由机器智慧子域完成，直至人脑智慧子域缩小为机器智慧子域边界上的一个节点，也即实现人域对机器域干预的最小化。在高度智慧化度的系统中，人脑型智慧主体仅作为只读节点或组态节点，对实时信息流的干预度达到最小。现阶段智慧化建设中智慧域、人/机智慧子域仍然存在较强的关联和信息交流，人脑型智慧子域中的人脑智慧体仍然发挥着不可替代的作用[2-8]。现阶段智慧化建设中智慧域、人/机智慧子域的关联和结构体系如图2所示。

表1 工业4.0的发展过程Table 1 The development of Industry 4.0

图2 现阶段智慧化建设中智慧域、人/机智慧子域的关联和结构体系Figure 2 Relationship and architecture of smartization ，human/machine smartization sub-domains in their current forms

现阶段智慧化建设中存在的主要问题是在检修方面仍然依赖人工技术，需要进入人脑智慧子域来解决问题。目前的智慧化技术仍然是操作指导模式（OGM）的，智慧化程度还远不够彻底。3D打印、智慧仓库管理、智慧物流、检修机器人等先进智慧化技术的普及和应用将很好地解决这个问题。

智慧化建设高级阶段中，机器智慧子域基本取代人脑智慧子域的功能，人脑智慧子域进一步缩小为机器智慧子域边缘的节点。智慧化建设高级阶段中智慧域、人/机智慧子域的关联和结构体系如图3、图4所示。

图3 智慧化建设高级阶段中智慧域、人/机智慧子域的关联变化Figure 3 Changes of relationship between smartization，human/machine smartization sub-domains in their developed forms

图4 智慧化建设高级阶段智慧域、人/机智慧子域的新型关系Figure 4 New relationship and architecture of smartization，human/machine smartization sub-domains in their developed forms

3 基于人机双域模式的智慧化度评估

基于上述提出的智慧域、人/机智慧子域及以其为基础的智慧化建设目标，智慧域的智慧化度评估的前提条件是保证能流的稳定、可靠运行以及流域的安全和经济性，在相同或相似的能流运行稳定、可靠性指标和流域的安全、经济性指标的基础上，可以采用下列策略对智慧域的智慧化度进行评估。

考虑到智慧化建设的发展主要趋势是机器智慧子域的不断扩大和人脑型智慧子域的不断缩小，因此在采用确定的智慧域范围的前提下，对人脑型智慧子域范围大小的评估可以较好地表征相关智慧域的智慧化度，评估机制可采用如下总体策略：

（1）根据能流运行及能流通道情况确定智慧域范围。但智慧域的范围在选取时不易界定，广义的流域包括能流流经区域的过程层、监控层、管理层等多个层次[9-12]；狭义的流域只包括生产相关的层次，不包含管理层等。作为简化手段，可取为电力生产的机组容量（如水电机组容量）作为智慧域评估的界定。

（2）建立生产运行指标集合I，包括：

1）安全性指标子集IS：包括事故指标、设备事故、一类障碍、大坝状态等；

2）生产运行指标子集IP：包括等效可用系数、机组停运率、自动开机成功率、AGC投入率等；

3）运营指标子集IM：包括评价容量、实际发电量、发电利用小时、计划发电量等；

4）水能指标子集IE：包括水能提高利用率、弃水损失电量、水量利用率、水情自动测报系统畅通率等。

从而有

（3）建立生产运行指标集合I的得分P(I)

针对以上各项指标子集内的各元素，可设置分值P，如P(IS)表示安全指标子集得分。从而可以得到指标集I的总得分，如下：

（4）建立人脑型智慧子域的权重分值P(M)。P(M)的本质是考察智慧域中经由人脑处理环节M的信息量或数据量，用于表征人脑型智慧子域在智慧域内的抽象的范围的大小。M应为信息处理闭合环路中的一个节点。当M为开环的信息通道的中间点或终点时，则此M节点不予考虑。同时，需要指出的是，M的闭环是广义的，即严格的信息连续处理的闭环或者是操作指导型（OGM）的闭环。为简化计算和便于实施，P(M)的数值可以取为电站值班员对生产过程处理记录数据量，包括运行、检修等多个人工环节的处理记录。在智慧化度评价时，对各智慧域内各人脑型智慧体节点进行功能分析时需明确各个节点信息流的来向与去向，从而准确获得人脑智慧子域及的机器智慧子域分布及关联关系，有助于P(M)的准确确定。

（5）使用如下表达式对能流通道智慧域的智慧化度W进行评估：

式中：f1、f2为转换函数，f1功能是将P(M)值等价转换为与P(I)相同意义的分值；即从所以智慧域的总智慧得分中扣除人脑型智慧子域中人脑智慧体作用下的得分；f2功能是将机组容量转为等效的在智慧域的完全智慧度情况下的应得得分。W值是无量纲的，是一个百分比例的形式，用于描述智慧域中的机器智慧子域的占比，也即机器智慧化的程度。

在智慧化度评估具体实施时，可以大体从电站值班员的数量、值班时数来进行简易评估，但存在准确度不够高的问题。

4 结束语

智慧化电站建设是当前水电建设的主要方向和未来的发展趋势。水电建设的智慧化度评估对于水电智慧化建设具有重要的推动和促进作用。当前的水电智慧化建设的评估工作也正处于起步阶段，目前的相关研究和企业规范仍主要着眼于智慧电站本身的设备、系统、功能、特征等角度。本文从能流流域所在智慧域中的机器智慧子域和人脑型智慧子域出发，通过分析智慧化建设的发展方向以及智慧两域的相互关系，给出了基于人机双域模式的智慧化度评估的总体策略和实施步骤，希望能够从一个新的、更广泛、直观的角度上看待智慧化建设。本文所提出的评估策略仍存在较多未充分考虑的问题，尤其是转换函数f1、f2的科学合理的确定仍然需要深入探讨。从应用和发展的角度，目前的水电智慧化建设可沿用指标形式的评估模式，未来随着技术的不断发展，可逐步过渡到依据人机双域模型的智慧化度评估模式，并最终实现统一的评估模式。