基于综合智能管控平台的泵站运维系统设计

刘晓东

（山东省调水工程运行维护中心棘洪滩水库管理站，山东 青岛 266109）

泵站在水利工程建设中具有重要的作用。在城市居民区的供水、排水以及农业灌溉等方面起到至关重要的作用。随着物联网技术的发展，智能化、自动化等高新技术被广泛应用，其中，智能管控泵站是将现代智能化技术与传统泵站系统结合的新型水利设施。现阶段，当泵站运营时须采集大量数据，因此数据采集不及时、不全面，计算机智能控制运维系统在泵站中的处理能力不足，泵站的运维系统出现故障或预警不及时。针对这类状况，须设计一种精确、高效以及实用的智能管控平台泵站运维系统，该系统可利用远程监控、及时预警设备故障以及异常的运营情况等功能，及时、准确地将泵站运维数据传输至云端服务器，协助运维人员排除故障，并进行维修。通过智能控制系统提高泵站的运行效率，使泵站的运维系统更自动化、信息化与安全化[1]。因此，该文旨在探究如何利用综合智能管控平台实现对泵站运维系统的信息化管理。首先，采用泵站运维系统所需的硬件设备进行硬件设计；其次，分析该系统所要实现的功能及需求，设计系统软件；最后，通过试验分析，验证该系统运行效率的稳定性与可靠性，保证泵站运维系统正常工作。

1 智能管控系统框架设计

基于综合智能管控平台的泵站运维系统包括运营数据采集模块、远程监控模块、故障诊断维修模块以及安全管理4 个模块。具体框架图如图1 所示。

图1 综合智能管控平台泵站运维系统框架

运营数据采集的过程是通过采集实时数据与监测运行状态等设备，采集泵站在运行过程中的实时数据，包括泵站运行状况、趋势以及异常情况等参数；远程监控模块的作用是通过实时监测与远程控制设备，监测泵站设备的水位、水压以及泵站设备故障等；安全管理模块通过访问控制与权限管理等设备，保障泵站数据安全；故障诊断维修模块是通过故障诊断与维修设备，自动或协助运维人员定位故障原因并提供故障处理方案。以上为综合智能管控平台泵站运维系统设计，通过各个模块间的配合，可以对泵站整个系统运行时的监察与管理，提高泵站智能化管理的手段与效率，保证运营数据传输的稳定性。

2 硬件设计

基于综合智能管控平台的泵站运维系统硬件设计主要通过OHR-PR20 系列可编程PLC 控制器采集与存放泵站运行的实时数据，并通过机外执行完成对泵站各个运维系统进行控制；采用JG-880OSND-IRCC2 系列的高清红外高速远程监控器通过前端设备传送的数据实时掌握泵站运行动态，确保在最短时间内勘测泵站故障点以及原因，并通过远程控制解决问题；采用DKSENSORS，WH311 系列的水位传感器以及MPX2202AP 集成式压力传感器对泵站水位、水压进行勘测，从而获取电压、电流以及水流量等关键参数。此外，硬件设计部分还包括A/D 转换器、Web云端服务器一系列硬件设备的组合，对智能泵站的运维系统进行实时监测、预警以及排除故障，为数据的传输提供稳定可靠的硬件支持。

3 软件设计

3.1 泵站运营数据采集

运营数据采集是泵站运维系统中重要的装置之一，主要负责管理泵站数据以及优化泵站运行速度。对数据进行统计，以可视化的形式展示泵站内的水流量、压力和水位等一系列数据，并生成报表和图表。将监测设施采集的数据传输至数据库中心进行处理和存储。系统可帮助运维人员了解泵站运行状况、趋势和异常情况，及时进行故障维修。具体数据采集流程如图2 所示。

图2 运营数据采集流程

根据流程图可知，在运营数据采集过程中，整合泵站当前水流量以及水压等重要数据后，采用压力传感器以及水位传感器对以上数据进行筛选，将筛选后的数据进行存储，然后确定泵站运行状态是否正常，如果监测到泵站发生故障及时预警，将故障数据通过特定传输通道输送至远程客户端，同时为维修人员提供可靠的维修方案，最后将以上监测到所有的数据详细精确存储至数据库，电压计算如公式（1）所示。

式中：Us为电源电压；P为被测量电压；a为水压误差系数；Pr为电压误差；利用Uo的表达式可控制以及修正电压。

3.2 远程监控

远程监控模块旨在根据泵站对远程监控系统的需求，直观清晰地为用户展现泵站运行状态[2]。系统的显示界面需要展现较多泵站图像以及各类数据列表，并需要通过实时刷新数据库更新数据且具有对访问速度及管理能力的高精度、高效率等要求。根据以上需求，泵站运维系统的远程监控模块主要采用HYM708S 系列的远程监控硬件设备，以PLC 作为控制中心实现监测泵站数据的采集与处理，远程监控模块的具体运行流程如下：第一步，根据泵站需求，定点建立远程监控系统，安装软件和硬件设备。调整数字视频录像机DVR 的IP 地址；第二步，布控所需无线视频监控的移动宽带、ISDN 数据线、Wi-Fi 等互联网通道，实现泵站各个角落的全方位控制勘察；第三步，连接泵站设备，将泵站设备与远程监控系统进行连接，可使用网络连接或无线连接配置；第四步，设置监控系统要监测的指标和参数，例如水位、流量以及压力等具体数据。泵站流量的计算如公式（2）所示。

式中：Q为泵站流量系数；m为最大一次灌水额度；A为灌溉面积；T为灌水延续时间，指灌区一次灌水所需延续的天数，一个周期取7 天；t为水泵每天工作时间；η为灌溉水的有效利用系数，此处取0.85。泵站的水压主要取决于液体流量和扬程的变化。扬程是指液体从输入端到输出端的静压差，如公式（3）所示。

式中：M为扬程；m为特定时间内平均水流量额度；K为摩擦系数；ρ为特定质量密度。通过扬程可计算泵站正常运行是水压的大小，如公式（4）所示。

式中：Pa为泵站水压值；m为扬程；ρ为特定质量密度；g为重力加速度。

通过以上公式对监测数据的计算可精确勘测出泵站实时运行状态是否正常。

第五步，实时监测泵站运行状态，通过监控系统实时获取泵站的运行数据，并将其显示在远程监控界面上。

第六步，报警和异常处理，当监控指标超过设定的数据指标或出现异常情况时，监控系统会发出报警信息，操作员可以及时采取措施进行处理，保证泵站正常运行。

3.3 故障诊断维修

基于智能管控平台的泵站运维系统可以提供高效且智能化的故障诊断和维修功能。以下是根据泵站运维技术人员对泵站运行时故障诊断和维修的具体设计。

3.3.1 故障诊断

建立故障诊断数据库，收集和整理泵站的历史故障数据，并构建一个故障诊断数据库。数据库中应包括故障类型、典型故障特征、可能的原因和解决方案等信息。采用机器学习和数据分析技术，利用机器学习算法（例如分类、聚类和回归等）和数据分析方法对实时监测数据进行处理，从而自动识别和分类泵站故障。该文基于故障诊断数据库和算法，设计故障诊断引擎，能够根据实时数据进行故障诊断，并输出诊断结果。具体泵站故障计算如公式（5）所示。

式中：FI为泵站故障指数；A为故障特征值；B为权重系数；∑为求和指示。

根据泵站的不同故障特征，为每个特征赋予相应的权重系数，对各特征值的加权求和得到故障指数。当故障指数超过一定阈值时，可以判断存在故障。

3.3.2 故障报警和通知

定义各种故障类型的报警规则，包括阈值设定、故障模式识别等。当监测数据超过设定的阈值或触发特定故障模式时，系统会自动触发报警。将报警信息发送给泵站专业技术人员，可以通过手机短信、电子邮件和应用程序通知等方式进行通知。技术人员可以及时了解故障信息，并采取相应的维修行动。根据故障严重程度，将报警划分为以下几点不同的级别，以便运维人员根据紧急程度进行相应的处理。

3.3.2.1 阈值报警

当监测参数超过或低于设定的阈值时触发报警。例如当泵站压力超过预设的最大值或低于最小值时，触发报警。

3.3.2.2 故障模式识别

基于历史故障数据和模式识别算法，建立故障模型，当检测到与已知故障模式相似的运行状态时触发报警。

3.3.2.3 异常检测

使用统计分析方法或机器学习算法，检测监测参数的异常行为。当监测参数的变化超出正常范围时，触发报警。

3.3.2.4 维修工单管理

当发生故障时，系统自动生成维修工单，包括故障描述、紧急程度和相关数据记录等。根据技术人员的工作负载和专业技能，将维修工单分派给合适的人员。可以考虑技能匹配度、工作负荷均衡等因素进行分派。技术人员可以查看和更新工单状态、记录维修过程、添加备注等信息。管理人员可以随时跟踪工单进展情况，确保及时维修和关闭工单。

3.3.2.5 维修记录和知识库

系统应记录每次维修的详细信息，包括故障描述、维修措施以及使用的零件等。维修记录可用于故障分析、评估维修效果和未来维修。

3.3.2.6 知识库和经验分享

建立一个知识库，包括存储泵站维修的经验、故障处理方法和维修手册等信息。技术人员可以在维修过程中参考知识库，获取相关信息和建议。

3.3.2.7 数据分析和改进

对故障诊断和维修过程的数据进行分析，发现潜在的问题和改进机会。例如可以分析常见故障类型、故障频率以及维修耗时等指标，并提供报表和图表进行可视化展示。性能改进建议：基于数据分析结果，系统可以提供性能改进的建议，例如优化维护计划、升级设备和改进工艺等，以提高泵站的稳定性和可靠性。

通过智能管控平台的泵站运维系统，可以实现故障诊断和维修的远程监控、数据分析、快速响应和预防性维护，提高泵站设备的可靠性和运行效率[3]。具体操作流程如图3 所示。

图3 故障诊断维修流程

如图3 所示，基于泵站故障运维系统的监测是通过不同类型的传感器对泵站运行数据的扫描筛选实现的。例如通过温度传感器中Pt100 系列铂热电阻测量泵站内水温，将所测温度物理量转换为电信号，根据传输转换后的电子信号及时掌握泵站水温运行状况；铂热电阻的电阻值与温度如公式（6）所示。

式中：Pt为温度t时的阻值；Pt0为温度t0（通常t0=0℃）时对应的电阻值；a 为温度系数；将温度传感器所测部件传送至PLC 模块进行处理，从而协助总控制端控制泵站的运行状态。

3.4 安全管理

泵站安全管理在基于综合智能管控平台的泵站运维系统设计中具有重要的作用，其操作要求如下：1）用户权限管理。根据泵站安全管理的需求，设定不同的用户角色，例如管理员、操作员和维护人员等，并为每个角色分配相应的权限。2）访问控制。通过用户名和密码进行身份验证，确保只有经过授权的用户可以访问和操作系统。3）安全事件记录与分析。系统负责记录所有安全事件的详细信息，包括时间、地点、事件类型以及责任人等，对安全事件进行分析和统计，以便发现潜在的安全问题。4）改进措施跟踪。系统追踪安全评估的结果和改进措施的执行情况，确保及时解决安全问题。

泵站运维系统考虑安全管理，包括访问控制、权限管理和数据加密等措施，以保护泵站数据的安全和机密性。同时，系统支持故障日志记录和安全审计功能，以便追踪和分析故障事件，保障泵站安全运行。

4 试验分析

4.1 试验准备

为保证基于综合智能管控平台的泵站运维系统运行的稳定性与可靠性，通过模拟试验测试系统的性能。试验测试须准备PowerVaultME5 系列的中央处理器，该处理器具有16GB 的控制内存，可混合其他驱动器的SED，为采集与存储数据提供强大的性能与容量。采用JG-880OSNDIRCC2 系列高清远程监控器，监测泵站运行状态。提供Web 客户端、WAP 手机端与ME5 处理器连接，通过远程系统进行操作。通过采集实用、可靠的数据信息，以支撑试验的准确性与可信度，为泵站的监测、控制和优化提供支持。

4.2 试验结果

试验开始前，根据试验所需准备相应的试验工具以及试验场地，保障试验过程中相关人员的安全。使用精确的采集工具采集与泵站运行相关的重要参数。例如，对不同型号的泵机进行测验，采集泵站的扬程系数、泵站流量以及泵站运行的效率等数据，同时测试远程监控系统运行速率及抗压能力。结合以上采集数据对智能管控平台泵站运维系统进行详细分析，并生成详细的试验报告，对该系统运行效率、稳定性进行评估，通过试验中呈现的问题以及需要改进的地方，提出相应的解决方案。试验数据见表1。

表1 试验数据结果

由表1 的试验数据可知，通过试验测试智能管控平台泵站运维系统的运行效率，当不同型号的泵机工作时，流量的输送速度发生变化，其中，当泵机运行时，A4流量为31.61m3/s，与A3、A2、A1相比，泵机效率呈稳定上升的趋势，这说明当流量速率不同时，该系统能正常运行，稳定性与可靠性较好。随着流量增加系统的效率提高，随着扬程递增，运行效率递增的趋势较为稳定，说明该系统的硬件设备性能、抗压性较强。此外，智能管控平台泵站运维系统可通过远程监控功能，实时对泵站运行状态进行监测，提高泵站设备运行的安全性，通过系统的故障预警维修以及安全管理功能可以及时发现泵站故障点以及原因，为维修人员提供远程技术支持，能够在缩短设备维修时间的同时将故障原因及解决方案进行总结，存储至系统数据库中，为未来的运维操作提供数据报告。因此，基于综合智能管控平台的泵站运维系统提高了泵站的运行效率。

5 结语

基于综合智能管控平台的泵站运维系统的设计为泵站管理以及运维人员提供了良好的工作环境，提高泵站运行的性能。首先，该文通过实际需求对泵站运维系统硬件进行选型；其次，通过系统具体设计的方案，对系统软件进行设计，其中包括泵站运营数据采集、远程监控、故障诊断维修以及安全管理等模块，旨在提升泵站运维系统的监测以及管理运维等方面。通过智能管控平台的泵站运维系统的设计，以期为水利工程的发展提供有效的帮助，推动水利工程发展的步伐。在未来的研究中，应进一步完善与改进泵站运维系统，从而满足智能系统设计与实际应用中的多样性、复杂性的新要求，提升智能泵站运维系统在不同场景中的应用适应性与可靠性。