張 星 燎,關(guān) 杰 林,李 香 華,丁 倫 軍
(中國(guó)長(zhǎng)江電力股份有限公司,湖北 武漢 430014)
隨著中國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全與信息化戰(zhàn)略以及《“十四五”能源領(lǐng)域科技創(chuàng)新規(guī)劃》的發(fā)布與落實(shí),聚焦新一代信息技術(shù)與水電能源融合發(fā)展,開展水電信息化、數(shù)字化、智能化技術(shù)攻關(guān)和示范,持續(xù)推動(dòng)水電站運(yùn)行管理智能化建設(shè)已成為水電行業(yè)的重點(diǎn)工作。
在探索研究方面,目前針對(duì)智能水電建設(shè)的研究工作大多聚焦于設(shè)備自動(dòng)化控制,致力于推動(dòng)水電站業(yè)務(wù)信息化向數(shù)字化轉(zhuǎn)變[1]。如大渡河公司在中國(guó)較早開展了“國(guó)電大渡河智慧企業(yè)”建設(shè)工作,利用云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)自動(dòng)化融合、移動(dòng)互聯(lián)等先進(jìn)信息技術(shù),將生產(chǎn)、建設(shè)、經(jīng)營(yíng)、管理等業(yè)務(wù)信息化、數(shù)字化,為電站運(yùn)行管理的風(fēng)險(xiǎn)控制和決策制定提供科學(xué)技術(shù)支撐[2-3]。盡管如此,在基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和人工智能的業(yè)務(wù)整體智能化建設(shè)研究方面成果仍然較少,亟待進(jìn)一步開展深入研究。
在建設(shè)實(shí)踐方面,國(guó)內(nèi)外企業(yè)嘗試推動(dòng)單一電站運(yùn)行管理的智能化建設(shè)工作,但也多處于由傳統(tǒng)信息化向數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)階段。如豐滿水電廠以《智能水電廠技術(shù)導(dǎo)則》為建設(shè)依據(jù),重點(diǎn)關(guān)注控制一體化和整體信息化建設(shè),為單個(gè)電站的信息化建設(shè)提供了參考[4]。加拿大魁北克水電公司歷經(jīng)十余年的研究和探索,在機(jī)組狀態(tài)智能評(píng)估和轉(zhuǎn)輪裂紋、空蝕智能檢測(cè)方面已初具成效[5]。然而,在大規(guī)模梯級(jí)電站調(diào)度、大型水電站運(yùn)行、巨型機(jī)組檢修等流域梯級(jí)電站生產(chǎn)管理業(yè)務(wù)智能化建設(shè)方面的成果尚不多見。此外,在以往實(shí)踐過程中,還存在行業(yè)實(shí)踐缺乏戰(zhàn)略性規(guī)劃和思維,對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及數(shù)據(jù)治理不夠規(guī)范,對(duì)基礎(chǔ)平臺(tái)的重視程度亟待加強(qiáng),數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)應(yīng)用實(shí)踐較少等重要問題[6]。
當(dāng)前,中國(guó)已形成以長(zhǎng)江干流三峽-葛洲壩梯級(jí)為核心,以金沙江下游烏東德、白鶴灘、溪洛渡、向家壩為主干,金沙江中游梯級(jí)、雅礱江梯級(jí)、大渡河梯級(jí)、嘉陵江梯級(jí)和烏江梯級(jí)等五基地混聯(lián)的水電格局,其規(guī)模舉世矚目[7]。梯級(jí)水電站的調(diào)度運(yùn)行相較于單一水電站,約束條件多、涉及面廣,水力運(yùn)用、電力運(yùn)行邊界復(fù)雜,如何運(yùn)行管理好流域梯級(jí)水電站,推進(jìn)流域梯級(jí)調(diào)度運(yùn)行管理智能化建設(shè),充分發(fā)揮梯級(jí)水庫(kù)防洪、發(fā)電、航運(yùn)、水資源利用等綜合效益,對(duì)于保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全、提升水資源利用效率具有重要意義。
針對(duì)已有研究仍然存在若干局限(偏重于設(shè)備自動(dòng)化智能化、通信架構(gòu)改造、單一電站為主等),結(jié)合國(guó)內(nèi)大規(guī)模梯級(jí)水電站已初具規(guī)模,亟需進(jìn)一步提高運(yùn)營(yíng)管理水平的現(xiàn)實(shí)需求。本文從戰(zhàn)略層面考慮,重點(diǎn)針對(duì)流域梯級(jí)水電站核心業(yè)務(wù)需求,深度融合新一代信息技術(shù)與水電業(yè)務(wù),提出了智能水電概念及其內(nèi)涵,明確了水電站運(yùn)行管理智能化建設(shè)的主要目標(biāo),設(shè)計(jì)了智能水電建設(shè)的總體架構(gòu),初步構(gòu)建了智能水電建設(shè)藍(lán)圖,并以長(zhǎng)江干流巨型梯級(jí)水電站為例,對(duì)梯級(jí)電站運(yùn)行管理智能化探索實(shí)踐進(jìn)行了分析總結(jié)。
立足水電行業(yè)智能化建設(shè)的迫切需求,在分析國(guó)內(nèi)外水電行業(yè)智能化建設(shè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,提出了智能水電概念,其內(nèi)涵主要包括兩個(gè)方面:智能水電的基本定義和智能水電的基本特征。
1.1.1智能水電的基本定義
智能水電作為數(shù)字水電的一部分,是水電行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐,是智能制造在水電行業(yè)的落地,是面向流域梯級(jí)多個(gè)電站在智能電站基礎(chǔ)上的升級(jí)。圖1展示了數(shù)字水電、智能水電和智能電站之間的包含關(guān)系。
圖1 數(shù)字水電、智能水電和智能電站等概念之間的關(guān)系
具體而言,智能水電是指水力發(fā)電生產(chǎn)業(yè)務(wù)的智能化建設(shè),即圍繞水力發(fā)電的調(diào)度、運(yùn)行、檢修、安全等業(yè)務(wù),以自動(dòng)化、信息化、數(shù)字化為基礎(chǔ),通過云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信、人工智能等新一代信息技術(shù)的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)業(yè)務(wù)的智能化管控,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)水電站本質(zhì)安全、運(yùn)行可靠、效益最優(yōu)。
為更清晰地說明智能水電的涵義,圖2展示了智能水電系統(tǒng)的一種實(shí)現(xiàn)框架,即面向流域梯級(jí)水電站,通過對(duì)水電站物理實(shí)體及其運(yùn)行過程的數(shù)字化,以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為核心構(gòu)建虛實(shí)映射的數(shù)字孿生體系,基于大數(shù)據(jù)和水電相關(guān)的多學(xué)科機(jī)理實(shí)現(xiàn)智能模型的構(gòu)建和優(yōu)化迭代,從而實(shí)現(xiàn)梯級(jí)水電站安全、可靠、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行。
圖2 智能水電系統(tǒng)架構(gòu)
1.1.2智能水電的基本特征
智能水電系統(tǒng)應(yīng)具備自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化、自協(xié)同、自穩(wěn)定等多種智能特征。
(1) 自學(xué)習(xí),指智能水電系統(tǒng)能夠通過學(xué)習(xí)算法和水電數(shù)據(jù)進(jìn)行自我訓(xùn)練,具備發(fā)現(xiàn)新的規(guī)則和知識(shí)的能力。
(2) 自優(yōu)化,指智能水電系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行過程中,能夠基于系統(tǒng)運(yùn)行的參數(shù)分析決策結(jié)果制定滿足系統(tǒng)性能更優(yōu)的策略并通過系統(tǒng)進(jìn)行控制調(diào)優(yōu)。
(3) 自協(xié)同,指不需要上級(jí)的統(tǒng)一協(xié)同指令,智能水電系統(tǒng)動(dòng)態(tài)獲取現(xiàn)場(chǎng)變化數(shù)據(jù),各應(yīng)用之間主動(dòng)協(xié)調(diào)處理需要一致行動(dòng)解決的問題。
(4) 自穩(wěn)定,指智能水電系統(tǒng)能夠在內(nèi)外部工況的各種變化中,具備應(yīng)對(duì)偏離平衡狀態(tài)的擾動(dòng)自我處理,主動(dòng)恢復(fù)平衡狀態(tài)的能力。
基于智能水電的定義和特征,結(jié)合梯級(jí)水電站實(shí)際業(yè)務(wù)需求,智能水電建設(shè)目標(biāo)應(yīng)包括以下幾點(diǎn)。
(1) 全面感知。通過數(shù)據(jù)采集平臺(tái)的建設(shè),全面采集壩體、設(shè)備、水文、環(huán)境、經(jīng)營(yíng)以及人員行為等數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)電站生產(chǎn)要素的全面采集。建立完善的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、分析平臺(tái),提供有效的數(shù)據(jù)分析方法,實(shí)現(xiàn)各類數(shù)據(jù)的有序存儲(chǔ)、有效集成、高效處理和智能分析,為電站安全運(yùn)行、科學(xué)調(diào)度、精益生產(chǎn)、卓越經(jīng)營(yíng)提供數(shù)據(jù)支撐。
(2) 安全運(yùn)行。通過建設(shè)全面的安全風(fēng)險(xiǎn)管控體系、安全風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)及相應(yīng)應(yīng)急安全管理措施,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備(設(shè)施)安全、生產(chǎn)安全、網(wǎng)絡(luò)安全等水電站本質(zhì)安全要求。
(3) 精益生產(chǎn)。通過建設(shè)高效的生產(chǎn)運(yùn)行管理體系和相應(yīng)的支撐平臺(tái),有效開展設(shè)備巡檢監(jiān)控,設(shè)備趨勢(shì)分析與缺陷診斷,實(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)防性維護(hù),建立有效的設(shè)備運(yùn)行優(yōu)化體系,提升設(shè)備安全可靠性和機(jī)組的可用率。
(4) 卓越運(yùn)營(yíng)。通過建設(shè)智能高效的經(jīng)營(yíng)管理體系和相應(yīng)的支撐平臺(tái),創(chuàng)造價(jià)值最大化和關(guān)鍵經(jīng)營(yíng)指標(biāo)最優(yōu),同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)水電運(yùn)行、安全監(jiān)控、設(shè)備檢修等領(lǐng)域的全面管理。在數(shù)據(jù)分析平臺(tái)支撐下實(shí)現(xiàn)對(duì)組織架構(gòu)、管控方式、運(yùn)行模式的不斷改革。
(5) 綜合效益最優(yōu)。在全面狀態(tài)感知、有效數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,綜合考慮流域水雨情及水庫(kù)調(diào)度、水文預(yù)報(bào)、電力生產(chǎn)計(jì)劃等要素,實(shí)現(xiàn)調(diào)度期內(nèi)防洪、發(fā)電、航運(yùn)、水資源利用等綜合效益的最優(yōu)化。
基于智能水電的定義特征以及建設(shè)目標(biāo),搭建了智能水電建設(shè)總體架構(gòu),其以統(tǒng)一的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為支撐,圍繞智能運(yùn)行、智能調(diào)度、智能檢修、智能安全等業(yè)務(wù),建設(shè)全領(lǐng)域、跨時(shí)空、多學(xué)科交叉的數(shù)字孿生智能水電體系,深入應(yīng)用新一代信息技術(shù),實(shí)現(xiàn)流域梯級(jí)大型水電站的更高設(shè)備可靠度、更多發(fā)電量、更強(qiáng)外部條件適應(yīng)性、更少人力需求和更好經(jīng)濟(jì)效益。智能水電建設(shè)總體架構(gòu)如圖3所示。由總體架構(gòu)圖可知,智能水電建設(shè)主要包括前端感知、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、虛擬電站、大數(shù)據(jù)中心、水電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、智能應(yīng)用等內(nèi)容。
圖3 智能水電建設(shè)的總體架構(gòu)
1.3.1前端感知和網(wǎng)絡(luò)設(shè)施
水電站前端感知系統(tǒng)建設(shè)除傳統(tǒng)的監(jiān)控(監(jiān)測(cè))系統(tǒng)利用網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)外,還應(yīng)包括新型工業(yè)傳感器、巡檢機(jī)器人、視頻攝像頭、移動(dòng)終端采集裝置、物聯(lián)網(wǎng)關(guān)、智能終端設(shè)備等新設(shè)備、新技術(shù)的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)全息感知。網(wǎng)絡(luò)設(shè)施建設(shè)的主要目標(biāo)是建立全面覆蓋生產(chǎn)控制大區(qū)、管理信息大區(qū)、大數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,全面支撐梯級(jí)水電站運(yùn)行管理的智能化建設(shè)。
1.3.2虛擬電站
通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將水電站物理系統(tǒng)中的實(shí)體對(duì)象及業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化為虛擬電站的機(jī)理模型、信息模型,建立水電站真實(shí)資產(chǎn)與模擬環(huán)境之間低延時(shí)、高保真的虛擬鏡像。基于數(shù)字孿生的仿真能力,模擬水電業(yè)務(wù)從需求到生產(chǎn)發(fā)電的全過程綜合仿真,形成發(fā)現(xiàn)、評(píng)估、診斷、優(yōu)化的仿真處理結(jié)果,指導(dǎo)物理資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)和決策,同時(shí)真實(shí)資產(chǎn)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)為虛擬電站的模型提供準(zhǔn)確的修正,進(jìn)一步優(yōu)化仿真環(huán)境,實(shí)現(xiàn)更趨近、趨優(yōu)真實(shí)資產(chǎn)的運(yùn)行。虛擬電站包含了物理場(chǎng)仿真、水電綜合仿真、設(shè)備仿真、關(guān)鍵部件仿真等建設(shè)內(nèi)容。
(1) 物理場(chǎng)仿真。建立基于溫度場(chǎng)、應(yīng)力場(chǎng)、聲場(chǎng)、電場(chǎng)、電磁場(chǎng)、流體場(chǎng)等物理場(chǎng)的全息化機(jī)組“數(shù)字模型”,通過仿真、數(shù)據(jù)反演等計(jì)算數(shù)據(jù),結(jié)合運(yùn)維實(shí)際對(duì)水輪發(fā)電機(jī)組關(guān)鍵部件開展評(píng)估,實(shí)現(xiàn)運(yùn)行工況與設(shè)計(jì)工況的實(shí)時(shí)比對(duì),形成數(shù)字機(jī)組與實(shí)體機(jī)組的動(dòng)態(tài)鏡像關(guān)系,指導(dǎo)設(shè)備始終處于最優(yōu)工況。基于多場(chǎng)耦合分析,為實(shí)現(xiàn)設(shè)備壽命預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)支撐。
(2) 水電綜合仿真。水電綜合仿真是針對(duì)流域的梯級(jí)水電站,構(gòu)建全流域、全領(lǐng)域、全要素的水電綜合仿真模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)整體流域的水情、氣象、梯級(jí)調(diào)度等業(yè)務(wù)的綜合仿真分析。
(3) 設(shè)備仿真。設(shè)備仿真是針對(duì)水電站的核心設(shè)備,基于設(shè)備結(jié)構(gòu)、運(yùn)行機(jī)理、控制原理等設(shè)計(jì)數(shù)據(jù),構(gòu)建多維度的仿真分析模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的運(yùn)行工況、綜合狀態(tài)、故障現(xiàn)象的仿真分析,為設(shè)備應(yīng)用及業(yè)務(wù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐。
(4) 關(guān)鍵部件仿真。關(guān)鍵部件仿真是針對(duì)核心設(shè)備的關(guān)鍵部組件,對(duì)部件的潛在故障、使用壽命進(jìn)行仿真分析,為智能預(yù)警、故障診斷、壽命預(yù)測(cè)等高級(jí)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐。
1.3.3大數(shù)據(jù)中心
大數(shù)據(jù)中心主要對(duì)水電站電力生產(chǎn)全業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)(包含生產(chǎn)數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)和計(jì)算數(shù)據(jù)等)的標(biāo)識(shí)體系、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)接口等進(jìn)行規(guī)范管理,打破信息孤島,構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn),實(shí)現(xiàn)水電生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值最大化。
根據(jù)水電生產(chǎn)業(yè)務(wù)及組織結(jié)構(gòu)特點(diǎn),可在主站側(cè)和廠站側(cè)分別建設(shè)大數(shù)據(jù)中心,完善各廠站以及主站的數(shù)據(jù)匯聚。廠站側(cè)大數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)本單位全部生產(chǎn)數(shù)據(jù)匯集和存儲(chǔ)。廠站側(cè)和主站側(cè)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)均包括硬件建設(shè)、軟件建設(shè)、數(shù)據(jù)整合、應(yīng)用部署等工作。主站側(cè)大數(shù)據(jù)中心與廠站側(cè)數(shù)據(jù)中心是集中與分布的關(guān)系,每個(gè)廠站側(cè)大數(shù)據(jù)中心是主站側(cè)大數(shù)據(jù)中心的一個(gè)分布式數(shù)據(jù)庫(kù),兩者之間通過數(shù)據(jù)庫(kù)同步功能自動(dòng)實(shí)時(shí)完成數(shù)據(jù)傳輸,實(shí)現(xiàn)對(duì)廠站側(cè)數(shù)據(jù)的匯聚備份功能。
1.3.4水電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
水電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)需要具備海量數(shù)據(jù)與各類水電行業(yè)模型管理、建模分析與智能決策、高級(jí)應(yīng)用敏捷開發(fā)與創(chuàng)新、水電資源集聚與優(yōu)化配置等一系列關(guān)鍵能力。這些傳統(tǒng)數(shù)字化應(yīng)用所無法提供的功能正是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心。按照工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布的《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)參考架構(gòu)》的功能層級(jí)劃分,水電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)包括邊緣層、PaaS層和SaaS層3個(gè)關(guān)鍵層級(jí),以及IaaS層作為計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源的支撐。
1.3.5數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能應(yīng)用
智能應(yīng)用構(gòu)建的具體步驟包括數(shù)據(jù)獲取、學(xué)習(xí)算法選擇、模型訓(xùn)練、業(yè)務(wù)算法構(gòu)建、智能應(yīng)用開發(fā)等內(nèi)容,如圖4所示。
圖4 智能應(yīng)用構(gòu)建的技術(shù)路線
(1) 海量數(shù)據(jù)獲取。數(shù)據(jù)獲取是智能化建設(shè)的源頭,針對(duì)調(diào)度、運(yùn)行、檢修等業(yè)務(wù)需要解決的問題,以及所涉及的資產(chǎn)設(shè)備,需要利用新型傳感器、專用感知設(shè)備,以及信息系統(tǒng)集成等技術(shù)手段,不斷提升數(shù)據(jù)獲取能力。
(2) 數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理。構(gòu)建面向數(shù)據(jù)的全生命周期的統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理體系,利用數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)治理工具等數(shù)據(jù)管理相關(guān)技術(shù),提高數(shù)據(jù)治理的整體效率。通過主數(shù)據(jù)管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)模型管理和數(shù)據(jù)開放共享機(jī)制等數(shù)據(jù)管理能力的建設(shè),體現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)洞察等多方面的數(shù)據(jù)價(jià)值。
(3) 學(xué)習(xí)算法選擇。在統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)上,利用生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),選擇相應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建智能模型。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法選擇的過程中,有兩種技術(shù)路線:① 以大數(shù)據(jù)分析為核心的技術(shù)路線。選擇分類算法、聚類算法等學(xué)習(xí)算法,對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,挖掘數(shù)據(jù)中存在的響應(yīng)知識(shí)和規(guī)則,從而構(gòu)建智能模型。② 以機(jī)理模型分析為核心的技術(shù)路線。選擇回歸算法等學(xué)習(xí)算法,針對(duì)已存在的機(jī)理公式或者規(guī)則,利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,構(gòu)建與真實(shí)情況相匹配的機(jī)理模型。
(4) 智能模型訓(xùn)練。智能模型是指以資產(chǎn)設(shè)備或業(yè)務(wù)對(duì)象為核心,面向不同業(yè)務(wù)范圍的一組模型的集合,例如:氣象模型、水文模型、地貌模型、水輪發(fā)電機(jī)模型、需求模型等。針對(duì)不同的問題可以選擇不同的技術(shù)路線來不斷完善某個(gè)對(duì)象的智能模型。
針對(duì)大部分對(duì)象,特別是無法明確機(jī)理的對(duì)象,可通過大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)路線構(gòu)建相應(yīng)的智能模型,例如預(yù)警模型、評(píng)估模型、診斷模型等。這些模型都是基于歷史數(shù)據(jù),針對(duì)已發(fā)生過的現(xiàn)象進(jìn)行分析和構(gòu)建。
針對(duì)機(jī)理明確的對(duì)象,特別是非常關(guān)鍵的對(duì)象,在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)路線的基礎(chǔ)上,可通過機(jī)理分析的技術(shù)路線,構(gòu)建更加全面、精準(zhǔn)的智能模型,例如綜合預(yù)警模型、健康狀態(tài)評(píng)估模型、診斷模型、預(yù)測(cè)模型等。這些模型以機(jī)理為依據(jù),經(jīng)算法訓(xùn)練后,與真實(shí)情況高度一致,能夠通過仿真分析實(shí)現(xiàn)狀態(tài)預(yù)測(cè),從而解決從未發(fā)生過的未知問題。
(5) 業(yè)務(wù)算法構(gòu)建。業(yè)務(wù)算法是針對(duì)業(yè)務(wù)問題應(yīng)用智能模型來構(gòu)建相應(yīng)智能算法。智能化建設(shè)中的業(yè)務(wù)算法主要是指面向業(yè)務(wù)的智能應(yīng)用在解決業(yè)務(wù)問題時(shí)所采用的算法。面向業(yè)務(wù)的智能化本質(zhì)上就是決策和優(yōu)化,相應(yīng)地,業(yè)務(wù)算法主要包括決策算法和優(yōu)化算法兩類。
(6) 智能應(yīng)用開發(fā)。面向調(diào)度、檢修、運(yùn)行等核心業(yè)務(wù),面向不同的業(yè)務(wù)問題,應(yīng)用對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)算法構(gòu)建相應(yīng)的智能應(yīng)用。針對(duì)不同業(yè)務(wù)方向,智能應(yīng)用所關(guān)注的核心主要包括效率、可靠性、安全性等維度,其中調(diào)度業(yè)務(wù)關(guān)注效率,檢修業(yè)務(wù)關(guān)注效率,運(yùn)行生產(chǎn)關(guān)注效率、可靠性、安全性。針對(duì)效率、可靠性、安全性3個(gè)維度,分別應(yīng)用決策和優(yōu)化兩種業(yè)務(wù)算法解決各個(gè)業(yè)務(wù)方向的核心問題。
長(zhǎng)江干流烏東德、白鶴灘、溪洛渡、向家壩、三峽和葛洲壩水電站(也稱為金沙江下游-三峽梯級(jí)水電站),構(gòu)成了世界最大清潔能源走廊,同時(shí)也是長(zhǎng)江流域聯(lián)合防洪體系的最重要組成部分。待白鶴灘電站16臺(tái)百萬(wàn)千瓦機(jī)組全部投運(yùn)(當(dāng)前已投運(yùn)15臺(tái)),6座梯級(jí)水電站的總裝機(jī)容量將達(dá)7169.5萬(wàn)kW,約占全國(guó)水電裝機(jī)總量的19%,其中單機(jī)容量70萬(wàn)kW及以上級(jí)巨型機(jī)組數(shù)量占世界同容量級(jí)別水電機(jī)組68%,具有電總量大、調(diào)峰能力強(qiáng)特點(diǎn),可有效緩解華中、華東地區(qū)及川、滇、粵等省的用電緊張局面,有力促進(jìn)電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。
金沙江下游-三峽梯級(jí)水電站規(guī)模巨大,其運(yùn)行管理面臨約束條件多、涉及面廣、保電保安全責(zé)任重大,以及水力運(yùn)用、電力運(yùn)行條件復(fù)雜等難題。為實(shí)現(xiàn)梯級(jí)水電站本質(zhì)安全、提質(zhì)增效、科學(xué)決策,筆者團(tuán)隊(duì)一直致力于梯級(jí)水電站運(yùn)行管理智能建設(shè)工作,積極開展新技術(shù)、新設(shè)備、新應(yīng)用的探索研究、標(biāo)準(zhǔn)制定、試點(diǎn)應(yīng)用等工作,目前已在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、關(guān)鍵部件物理場(chǎng)仿真、多級(jí)數(shù)據(jù)匯聚、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)部署、智能業(yè)務(wù)應(yīng)用構(gòu)建等方面取得了一定的實(shí)踐成果。
金沙江下游-三峽梯級(jí)水電站的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施主要由生產(chǎn)控制大區(qū)網(wǎng)絡(luò)、管理信息大區(qū)網(wǎng)絡(luò)、商密網(wǎng)專網(wǎng)、通信專網(wǎng)、硬視頻會(huì)議專網(wǎng)等5大類網(wǎng)絡(luò)組成。通過網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)打通了覆蓋生產(chǎn)和管理信息系統(tǒng)信息流、業(yè)務(wù)流和網(wǎng)絡(luò)通道。在安全可控前提下,實(shí)現(xiàn)了對(duì)生產(chǎn)控制大區(qū)和管理信息大區(qū)全企業(yè)生產(chǎn)、管理和網(wǎng)絡(luò)安全信息的收集采集,為梯級(jí)水電站運(yùn)行管理智能化建設(shè)提供了數(shù)據(jù)采集、傳輸和匯聚的基礎(chǔ)。
針對(duì)三峽電站安裝運(yùn)行的ALSTOM/HEC機(jī)組的關(guān)鍵部件,構(gòu)建了材料、應(yīng)力場(chǎng)、電磁場(chǎng)和溫度場(chǎng)仿真模型。通過仿真、數(shù)據(jù)反演等計(jì)算數(shù)據(jù),填補(bǔ)了關(guān)鍵部件無“監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)”的空白,結(jié)合運(yùn)維實(shí)際對(duì)水輪發(fā)電機(jī)組關(guān)鍵部件開展評(píng)估,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)行工況與設(shè)計(jì)工況的實(shí)時(shí)比對(duì),指導(dǎo)設(shè)備始終處于最優(yōu)工況。
金沙江下游-三峽梯級(jí)水電站的數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)分為三級(jí):各生產(chǎn)單位安全Ⅱ區(qū)設(shè)置數(shù)據(jù)匯集中心,作為全部生產(chǎn)控制大區(qū)生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的臨時(shí)匯集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心;各生產(chǎn)單位管理信息大區(qū)設(shè)置Ⅲ區(qū)數(shù)據(jù)中心,用于存儲(chǔ)本生產(chǎn)單位全生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和部署單位級(jí)生產(chǎn)管理類信息系統(tǒng);公司統(tǒng)一設(shè)置集中云計(jì)算大數(shù)據(jù)中心和統(tǒng)一備份數(shù)據(jù)中心,用于集中部署公司級(jí)應(yīng)用系統(tǒng)。圖5展示了梯級(jí)水電站的多級(jí)數(shù)據(jù)匯聚架構(gòu)。多級(jí)數(shù)據(jù)中心通過數(shù)據(jù)集成及處理、數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)遠(yuǎn)傳等功能,實(shí)現(xiàn)對(duì)梯級(jí)水電站生產(chǎn)業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用,支撐了基于人工智能和大數(shù)據(jù)分析的智能化應(yīng)用開發(fā)。
圖5 梯級(jí)水電站的多級(jí)數(shù)據(jù)架構(gòu)
按照“一體化、組件化、智能化”原則,建設(shè)了公司(主站)及廠站一體化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。平臺(tái)提供開放的、統(tǒng)一的開發(fā)與運(yùn)行環(huán)境,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用快速開發(fā)、“插拔式”部署和統(tǒng)一運(yùn)行管理。平臺(tái)分為主站側(cè)平臺(tái)和廠站側(cè)平臺(tái),在主站側(cè)和廠站側(cè)進(jìn)行兩級(jí)部署,主站側(cè)及廠站側(cè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)采用同源架構(gòu)、分布部署。
(1) 主站側(cè)平臺(tái)。側(cè)重模型訓(xùn)練、知識(shí)發(fā)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)全公司生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的統(tǒng)一存儲(chǔ)和管理,在全公司范圍統(tǒng)一提供工業(yè)服務(wù)能力支撐,向用戶提供便捷的應(yīng)用開發(fā)工具,幫助實(shí)現(xiàn)定制化應(yīng)用開發(fā)。同時(shí),基于主站側(cè)全量數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)算法模型統(tǒng)一訓(xùn)練并向各廠側(cè)平臺(tái)下發(fā)。
(2) 廠站側(cè)平臺(tái)。側(cè)重?cái)?shù)據(jù)采集、模型應(yīng)用,負(fù)責(zé)采集數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)廠側(cè)設(shè)備、人員、環(huán)境、業(yè)務(wù)管理等數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入、本地緩存、邊緣計(jì)算和智能聯(lián)動(dòng)等,并與主站側(cè)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換。廠站側(cè)平臺(tái)與主站側(cè)平臺(tái)采用同構(gòu)設(shè)計(jì),可按需實(shí)現(xiàn)模塊化部署。
2.5.1長(zhǎng)江上游水雨情遙測(cè)系統(tǒng)
創(chuàng)建了中國(guó)水電企業(yè)中規(guī)模最大、功能最全和技術(shù)最先進(jìn)的水雨情遙測(cè)系統(tǒng),自建及共享站點(diǎn)共1 450余個(gè),接受氣象部門20 000多條氣象站信息,覆蓋長(zhǎng)江上游流域,10 min內(nèi)可完成長(zhǎng)江上游水雨情采集、傳輸、匯聚與處理,實(shí)現(xiàn)了流域水雨情全要素信息實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、自動(dòng)采集、高效傳輸、快速處理。整個(gè)遙測(cè)系統(tǒng)暢通率、可用度均超99%,實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性在國(guó)內(nèi)外同類遙測(cè)系統(tǒng)中處于領(lǐng)先地位。
2.5.2機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)與趨勢(shì)分析平臺(tái)
建立了種類多、測(cè)點(diǎn)廣、特征量全的機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與機(jī)組健康趨勢(shì)分析平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了電站機(jī)組群關(guān)鍵參量全方位實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),為機(jī)組安全運(yùn)行“事前預(yù)控”提供數(shù)據(jù)支撐。10 s內(nèi)可完成機(jī)組群百萬(wàn)個(gè)開關(guān)量、模擬量點(diǎn)位數(shù)據(jù)的采集、傳輸和處理。通過在線監(jiān)測(cè)與智能趨勢(shì)分析,結(jié)合實(shí)際運(yùn)行經(jīng)驗(yàn),綜合分析設(shè)備運(yùn)行參數(shù),可及時(shí)準(zhǔn)確判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),適時(shí)調(diào)整設(shè)備運(yùn)行工況或盡早發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障征兆并及時(shí)處理,變“事后處理”為“事前預(yù)控”。
2.5.3梯級(jí)水電站運(yùn)行管理決策支持系統(tǒng)
圍繞金沙江下游-三峽梯級(jí)水電站實(shí)際生產(chǎn)業(yè)務(wù),構(gòu)建了整個(gè)長(zhǎng)江上游綜合水文、水資源、水能的精準(zhǔn)模擬體系,提出了流域多尺度梯級(jí)水庫(kù)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型、集成耦合技術(shù)和求解算法,發(fā)展和優(yōu)化了聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度方案,提出了預(yù)報(bào)及調(diào)度運(yùn)行評(píng)價(jià)、上下游利益分配的關(guān)鍵技術(shù),形成了一整套功能完善、技術(shù)先進(jìn)的梯級(jí)水庫(kù)群智能化水資源調(diào)度決策系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了大范圍、多變量、多目標(biāo)的巨型電站群一體化智能預(yù)報(bào)、發(fā)電控制、協(xié)同調(diào)度和優(yōu)化決策的落地應(yīng)用,將梯級(jí)發(fā)電計(jì)劃準(zhǔn)確率提高至99.5%。
在大水電運(yùn)行管理時(shí)代,科學(xué)合理地實(shí)施水電站精細(xì)化調(diào)度,深層次挖掘在運(yùn)水電潛力對(duì)實(shí)現(xiàn)水能資源高效開發(fā)利用、減少電力系統(tǒng)化石能源消耗、推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)、促進(jìn)“雙碳”目標(biāo)最終實(shí)現(xiàn)具有重要作用。
為推動(dòng)實(shí)現(xiàn)大水電本質(zhì)安全、提質(zhì)增效、科學(xué)調(diào)度,本文開展了梯級(jí)水電站運(yùn)行管理智能化建設(shè)研究,從戰(zhàn)略層面考慮,重點(diǎn)圍繞流域梯級(jí)水電站核心業(yè)務(wù)需求,深度融合新一代信息技術(shù)與水電業(yè)務(wù),提出了智能水電概念及其內(nèi)涵,明確了水電站運(yùn)行管理智能化建設(shè)的主要目標(biāo),設(shè)計(jì)了智能水電建設(shè)的總體架構(gòu),初步構(gòu)建了智能水電建設(shè)藍(lán)圖。長(zhǎng)江干流智能水電的建設(shè)實(shí)踐表明,通過提升梯級(jí)水電站運(yùn)行管理的智能化程度,10 min內(nèi)可完成長(zhǎng)江上游水雨情采集、傳輸、匯聚與處理,10 s內(nèi)可完成機(jī)組群百萬(wàn)個(gè)開關(guān)量、模擬量點(diǎn)位數(shù)據(jù)的采集、傳輸和處理,梯級(jí)發(fā)電計(jì)劃的準(zhǔn)確率也提升至99.5%,顯著提升了梯級(jí)水電站運(yùn)行管理水平。實(shí)例研究結(jié)果驗(yàn)證了智能化建設(shè)的必要性和所提出的智能水電系統(tǒng)架構(gòu)的合理性。
本文僅從宏觀、戰(zhàn)略層面提出了一套較為完整的梯級(jí)水電站運(yùn)行管理智能化建設(shè)體系框架,而尚未勾勒出理論、方法、技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。大數(shù)據(jù)中心建設(shè)已實(shí)現(xiàn)1主站側(cè)和4廠站側(cè)的數(shù)據(jù)互通,截至本文撰寫之時(shí)已存儲(chǔ)數(shù)據(jù)22 101.5億條,數(shù)據(jù)容量達(dá)到454.03 TB。水電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)已實(shí)現(xiàn)主站側(cè)與部分廠站側(cè)研發(fā)部署,初步實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、模型統(tǒng)一化、算法共享化、界面友好化等。在后續(xù)研究中,研究團(tuán)隊(duì)將在大數(shù)據(jù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)、軟硬件基礎(chǔ)夯實(shí)、前沿技術(shù)探索、業(yè)務(wù)智能應(yīng)用等方面開展深入研究,進(jìn)一步細(xì)化梯級(jí)水電站運(yùn)行管理智能化建設(shè)的具體實(shí)現(xiàn)。