陳沈偉，孔令嘉

（1.浙江浙能嘉興海上風(fēng)力發(fā)電有限公司，浙江 嘉興 314000；2.上海中電興華智能科技有限公司，上海 靜安 200040）

1 研究背景

由于海上風(fēng)電場(chǎng)海域閃電、高鹽霧、高濕度等環(huán)境惡劣對(duì)設(shè)備影響較大，機(jī)組易出現(xiàn)故障，海上不確定因素多和有效作業(yè)窗口期短，運(yùn)維人員安全出海作業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)大、運(yùn)維效率低和現(xiàn)場(chǎng)安全管控困難，解決海上風(fēng)電運(yùn)維作業(yè)人員安全保障問題，如進(jìn)入風(fēng)機(jī)人員實(shí)時(shí)定位，運(yùn)維巡檢、檢修作業(yè)定位與視頻監(jiān)控全過程可控、能控、在控，風(fēng)機(jī)作業(yè)智能安全報(bào)警、作業(yè)時(shí)設(shè)備周邊環(huán)境安全提醒和危險(xiǎn)行為預(yù)警是研究重點(diǎn)。利用邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)技術(shù)和AⅠ視頻監(jiān)控聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)作業(yè)區(qū)塊鏈安全管控。構(gòu)建運(yùn)維本質(zhì)安全業(yè)務(wù)場(chǎng)景4 大管控：設(shè)備缺陷定位感知獲取、巡檢到位推出檢查項(xiàng)、電氣倒閘操作遠(yuǎn)方智能監(jiān)護(hù)、工作票執(zhí)行越界報(bào)警。

搭建海上風(fēng)電風(fēng)機(jī)外部塔臺(tái)工作區(qū)域（以下簡(jiǎn)稱：A 區(qū)）和風(fēng)機(jī)塔筒內(nèi)工作區(qū)域（以下簡(jiǎn)稱：B區(qū)）三維模型。在A 區(qū)和B 區(qū)部署能源互聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)，UWB 人員定位基站，機(jī)器視覺基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)在A 區(qū)起重作業(yè)相關(guān)的電子圍欄自動(dòng)繪制算法、電子圍欄自動(dòng)生效算法、電子圍欄自動(dòng)撤銷算法等，在B 區(qū)作業(yè)人員與設(shè)備的安全距離算法，有限空間判斷人員活動(dòng)情況與風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。通過能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，不斷訓(xùn)練，得出作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高準(zhǔn)確率AⅠ模型，最大限度地消除作業(yè)人員在A 區(qū)和B作業(yè)的安全隱患，實(shí)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)智能化本質(zhì)安全管理從0到1的變化。風(fēng)機(jī)塔臺(tái)和機(jī)艙如圖1所示。

圖1 風(fēng)機(jī)塔臺(tái)和機(jī)艙

傳統(tǒng)電力行業(yè)作業(yè)人員對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的安全環(huán)境主要靠人工經(jīng)驗(yàn)判斷，在無(wú)法獲得全局信息的情況下，往往會(huì)漏判故障點(diǎn)。

生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)交差作業(yè)情況比較多，事故往往出在信息不通，僅憑工作人員的感覺來掌握周邊安全狀況，難免事故發(fā)生。

操作管理智能化不足，任務(wù)策劃、執(zhí)行方式采取人工設(shè)定，分析、預(yù)測(cè)、操作步驟依賴生產(chǎn)人員的經(jīng)驗(yàn)。

2 理論基礎(chǔ)及相關(guān)技術(shù)介紹

2.1 技術(shù)方向

本研究重點(diǎn)在設(shè)備智能化和人員智慧化2 個(gè)方面進(jìn)行研究。一是基于工業(yè)能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備智能化升級(jí)所需的邊緣傳感器產(chǎn)品、以及深度學(xué)習(xí)算法系統(tǒng)。二是提供支持現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員執(zhí)行操作、檢修工作的安全生產(chǎn)基礎(chǔ)業(yè)務(wù)支撐，以及能源互聯(lián)網(wǎng)云知識(shí)庫(kù)積累。

著眼于“人機(jī)數(shù)字化共生”技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，利用云知識(shí)庫(kù)、工業(yè)能源互聯(lián)網(wǎng)，打造“人機(jī)一體化”“工業(yè)末端輔助決策神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)”“高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)實(shí)體化數(shù)字孿生”等智慧安全作業(yè)綜合解決方案。

2.2 數(shù)據(jù)集成架構(gòu)

后臺(tái)：SpringBoot+Mybatis+MySQL+場(chǎng)景地圖，提供數(shù)據(jù)服務(wù)、應(yīng)用服務(wù)、展示服務(wù)。

數(shù)據(jù)：云端數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL，非關(guān)系型MongoDB、緩沖數(shù)據(jù)庫(kù)Redis 等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、分類、存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)分析、管理應(yīng)用等。

前端：PC 端瀏覽器、PC 桌面+移動(dòng)終端應(yīng)用（安卓App、iOS App、微信小程序）、大屏展示、駕駛艙、遠(yuǎn)程支持、異常數(shù)據(jù)推送、數(shù)據(jù)監(jiān)控。

數(shù)據(jù)采集：設(shè)備啟停開關(guān)量、拉力、震動(dòng)、溫度、圖像識(shí)別（作業(yè)人員、工作區(qū)域設(shè)備、位置標(biāo)識(shí)等）。

精準(zhǔn)定位：工作區(qū)域人員定位、設(shè)備（物資）定位。

能源互聯(lián)網(wǎng)基本組成：UWB、基站、網(wǎng)絡(luò)（NB-ⅠoT、ZigBee、網(wǎng)橋、Wi-Fi、有線）、傳感器、視頻算法識(shí)別、電子圍欄、區(qū)域作業(yè)安全警示、物聯(lián)邊平臺(tái)、安全生產(chǎn)管控系統(tǒng)、大屏展示等。

UWB精準(zhǔn)定位架構(gòu)如圖2所示。

圖2 UWB精準(zhǔn)定位架構(gòu)

2.3 基礎(chǔ)管理支持

A區(qū)危險(xiǎn)點(diǎn)和B區(qū)重點(diǎn)部位劃分：A區(qū)（塔臺(tái)）危險(xiǎn)點(diǎn)主要是風(fēng)機(jī)塔臺(tái)起重設(shè)備下方、檢修交叉作業(yè)面、人員登船/離船落地點(diǎn)。B區(qū)（塔筒）重點(diǎn)部主要是箱變層、流變層、電纜層、機(jī)艙層、控制柜。

作業(yè)（特種）人員資質(zhì)：通過采集承包商臺(tái)賬信息、培訓(xùn)、考試、違章，實(shí)現(xiàn)外來作業(yè)人員資質(zhì)過程管控。

運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)兩票與執(zhí)行時(shí)間控制：運(yùn)行人員執(zhí)行工作票和倒閘操作票時(shí)，通過電子圍欄算法，識(shí)別是否越界和走錯(cuò)電氣間隔，出現(xiàn)人員傷害和誤操作發(fā)生。

2.4 技術(shù)平臺(tái)支持

基礎(chǔ)：以能源互聯(lián)網(wǎng)為主體，結(jié)合NB-ⅠoT等能源互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，采用SA+MEC 組網(wǎng)方式，構(gòu)建“Wi-Fi+數(shù)字孿生底座”。以數(shù)據(jù)環(huán)境建設(shè)、地理場(chǎng)景搭建、組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)場(chǎng)景、大數(shù)據(jù)為支撐。

感知：設(shè)備運(yùn)行“脈搏”數(shù)據(jù)，反映實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)軌跡；通過“感知”真實(shí)物理場(chǎng)區(qū)，建立場(chǎng)區(qū)和數(shù)字孿生區(qū)之間的精準(zhǔn)映射。

操控：實(shí)現(xiàn)智能干預(yù)，進(jìn)而為智慧場(chǎng)區(qū)大腦提供海量運(yùn)行數(shù)據(jù)，使得場(chǎng)區(qū)作業(yè)具備自我學(xué)習(xí)、智慧生長(zhǎng)能力。

2.5 深度學(xué)習(xí)

隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的逐年提高，機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)有了顯著發(fā)展，再加上卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的興起，許多以往無(wú)法完成的運(yùn)算如今已經(jīng)可以通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行計(jì)算，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展起到了正向推動(dòng)作用，深度學(xué)習(xí)方法也得以發(fā)展。深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)新方向，近年來在計(jì)算機(jī)視覺以及語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域得到較好應(yīng)用，其中較為優(yōu)秀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)例如Alexnet、RNN 等被研究人員不斷優(yōu)化、整合，并構(gòu)建了Caffe、PyTorch、Tensor-Flow 等框架，降低了之后研究人員以及企業(yè)對(duì)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的門檻。

當(dāng)前，企業(yè)內(nèi)部各部門數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不一、數(shù)據(jù)的自采率和實(shí)時(shí)性不高等問題普遍存在，制約了企業(yè)數(shù)字孿生刻畫的準(zhǔn)確度。隨著深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等新興機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，實(shí)現(xiàn)多維異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度特征提取，大大提高了數(shù)據(jù)分析效率，使得構(gòu)建面向企業(yè)的復(fù)雜數(shù)字孿生體成為可能。

3 研究成果

3.1 業(yè)務(wù)模型

3.1.1 構(gòu)建計(jì)算型能源互聯(lián)網(wǎng)邊平臺(tái)

搭建風(fēng)機(jī)塔筒內(nèi)、外區(qū)域重點(diǎn)部位、危險(xiǎn)點(diǎn)等工作區(qū)域模型，部署能源互聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)，UWB人員定位基站，機(jī)器視覺基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)典型高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)關(guān)鍵要素聯(lián)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)感知與管控。

3.1.2 搭建物聯(lián)基礎(chǔ)支撐平臺(tái)

搭建業(yè)務(wù)基礎(chǔ)支撐平臺(tái)以數(shù)據(jù)環(huán)境建設(shè)、地理場(chǎng)景搭建、組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)場(chǎng)景、大數(shù)據(jù)為支撐；以基礎(chǔ)支撐與智能數(shù)據(jù)一體化平臺(tái)為業(yè)務(wù)開發(fā)基架。增強(qiáng)海上風(fēng)電生產(chǎn)業(yè)務(wù)應(yīng)用之間的聯(lián)系，建立完善的設(shè)備管理平臺(tái)，統(tǒng)一作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)流程與數(shù)據(jù)，做好生產(chǎn)管理基礎(chǔ)與標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)信息平臺(tái)支撐工作。

3.2 數(shù)據(jù)分析

運(yùn)用“事件網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)，可以將海上風(fēng)電運(yùn)行巡檢、故障診斷的各種屬性通過KKS位置碼映射到虛擬空間中，形成可拆解、可修改、可重復(fù)操作的數(shù)字鏡像，使標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程透明化，并結(jié)合在定期工作、管理流程等方面的數(shù)據(jù)，構(gòu)建起完整的企業(yè)數(shù)字孿生體，實(shí)現(xiàn)在設(shè)備運(yùn)行、運(yùn)行參數(shù)和作業(yè)工序上的協(xié)同關(guān)系。通過作業(yè)任務(wù)模型計(jì)算獲得優(yōu)化的策略，并通過指令反饋到操作執(zhí)行層。因此，能夠以生產(chǎn)模型為基礎(chǔ)快速構(gòu)建行業(yè)知識(shí)圖譜，通過基于歷史數(shù)據(jù)的智能調(diào)參，快速完成業(yè)務(wù)模擬仿真，大大降低運(yùn)算量，提升了分析效率，節(jié)省了企業(yè)對(duì)硬件設(shè)備的投入。

3.3 電子圍欄算法

3.3.1 原則

電子圍欄算法首先選擇人員定位判斷點(diǎn)是否在電子圍欄內(nèi)/外，用數(shù)學(xué)來描述就是判斷一個(gè)點(diǎn)是在多邊形內(nèi)/外部，這里的多邊形默認(rèn)為有向多邊形，規(guī)定沿多邊形的正向，邊的左側(cè)為多邊形的外側(cè)域，即多邊形邊按順時(shí)針方向遍歷。

3.3.2 方法

采用判斷點(diǎn)與多邊形關(guān)系的點(diǎn)線判斷法、射線法。

在風(fēng)機(jī)塔筒外運(yùn)用點(diǎn)線判斷法：把多邊形的每條邊看作首尾相連的有向線段。如果一個(gè)點(diǎn)相對(duì)于多邊形的每條邊（有向線段）的方向（左側(cè)還是右側(cè)）都相同，那么這個(gè)點(diǎn)就在這個(gè)多邊形內(nèi)部，如圖3 所示。這種方法只適用于凸多邊形，而不適用于凹多邊形。定義點(diǎn)在有向線段的一側(cè)，定義有向線段(x1,y1)，(x2,y2)， 對(duì)于點(diǎn)(x,y)計(jì)算：v=(x2-x1)(y-y1)-(y2-y1)(x-x1)。

圖3 點(diǎn)線判斷法原理

在風(fēng)機(jī)塔筒內(nèi)運(yùn)用射線法：這種方法相比較其他算法而言，它不但可以正確使用在凹多邊形上，而且不需要考慮精度誤差問題。該算法思想是從點(diǎn)水平出發(fā)做一條射線，計(jì)算該射線與多邊形的邊的相交點(diǎn)個(gè)數(shù)，當(dāng)點(diǎn)不在多邊形邊上時(shí)，如果是奇數(shù)，那么點(diǎn)就一定在多邊形內(nèi)部；否則，在外部，如圖4所示。

圖4 射線法原理

3.4 研究應(yīng)用價(jià)值

基于智慧物聯(lián)設(shè)備和NB-ⅠoT技術(shù)，結(jié)合風(fēng)機(jī)內(nèi)作業(yè)人員實(shí)時(shí)信息進(jìn)行研判分析，發(fā)現(xiàn)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警，該項(xiàng)研究可向傳統(tǒng)火電和陸地風(fēng)電進(jìn)行推廣。

在能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)落地應(yīng)用方面，通過作業(yè)區(qū)域電子圍欄算法，實(shí)現(xiàn)海上風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)作業(yè)環(huán)境信息采集自動(dòng)“感知”“算法判定”“智能干預(yù)”等能源互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用，做到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先。

在安全生產(chǎn)業(yè)務(wù)方面，通過數(shù)據(jù)分析與精準(zhǔn)定位可視化，實(shí)現(xiàn)可全天候運(yùn)行和對(duì)海上惡劣環(huán)境的適應(yīng)性更強(qiáng)的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)遠(yuǎn)程可視、可控，有效地減輕安監(jiān)人員工作量，提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控效率。業(yè)務(wù)與定位數(shù)字化模塊開發(fā)，支持新能源海上風(fēng)電遠(yuǎn)程安全智能集控運(yùn)維管理模式的建立。

通過能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)研判、巡點(diǎn)檢任務(wù)、兩票執(zhí)行過程監(jiān)督、問題告警、場(chǎng)景模式、數(shù)據(jù)歸集、深度學(xué)習(xí)等多種方式，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)“三種人”（員工、承包商、訪客）管控。重點(diǎn)防控承包商作業(yè)無(wú)票工作，作業(yè)人員與實(shí)際不符，作業(yè)資質(zhì)不夠，造成擴(kuò)大作業(yè)范圍和人身傷害。

4 結(jié)束語(yǔ)

通過創(chuàng)新性研究，在A 區(qū)和B 區(qū)作業(yè)層創(chuàng)建“典型高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)關(guān)鍵要素聯(lián)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)感知與管控系統(tǒng)”，搭建“電力生產(chǎn)高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)本質(zhì)安全需求+新一代信息技術(shù)”融合創(chuàng)新的高速公路首段路基，構(gòu)建高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)關(guān)鍵要素（包括人、設(shè)備、環(huán)境、制度標(biāo)準(zhǔn)）相互聯(lián)動(dòng)，以在本質(zhì)安全層面實(shí)現(xiàn)作業(yè)過程風(fēng)險(xiǎn)感知與管控的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。

同時(shí)，通過研究解決了電力行業(yè)多年來高危作業(yè)依靠人為經(jīng)驗(yàn)判斷的時(shí)代，降低了人因造成的安全事故，從而科學(xué)有效地進(jìn)行特種行業(yè)的作業(yè)操作，避免重復(fù)作業(yè)、解決現(xiàn)場(chǎng)交叉作業(yè)帶來的安全事故，提高工作效率，節(jié)約大量人力成本和檢修成本。