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建筑智能化 智能化技术在电站检修中的应用研究余道武（浙江华业电力工程股份有限公司）【摘要】文章研究了智能化技术在电站检修中的应用，在明确智能技术应用必要性的基础上，首先分析了智能巡检系统的总体方案设计、具体设备监控、数据传输应用等主要环节，然后强调了远程诊断检修、智能学习自修、数字孪生大修等技术应用要点，有利于改变传统电站检修模式，加快电站运维管理的智能化转型，提高电站关键业务能力，实现更好的综合效益。【关键词】电站检修；智能化技术；运营管理中图分类号：TM62；TP399 DOI：10.13655/ki.ibci.2024.02.045Research on the Application of Intelligent Technology in Power Station MaintenanceYU Dao-wu（Zhejiang Huaye Power Engineering Co.,Ltd.）【Abstract】This paper studies the application of intelligent technology in power station maintenance.On the basis of clarifying the necessity of intelligent technology application,it first analyzes the overall scheme design,specific equipment monitoring,data transmission application and other main links of the intelligent inspection system,and then emphasizes the key application points of remote diagnosis and repair,intelligent learning and self-repair,digital twin overhaul and other technologies,which is conducive to changing the traditional power plant maintenance mode,accelerating the intelligent transformation of power station operation and maintenance management,improving the key business capabilities of the power station,and achieving better comprehensive benefits.【Keywords】power station maintenance;intelligent technology;operation management1 引言现阶段，许多电站已经实现了无人值班的管理模式，但是由于技术、设备等方面的问题，这种管理模式实施得并不彻底，依然存在着管理成本高且效率低的问题。尤其是在设备检修环节，需要打破固定思维模式，优化调整检修计划管理，提高智能化检修水平。在自动化监测、远程诊断分析的基础上，利用智能学习技术，挖掘海量数据中的隐藏关联信息，可实现检修方案的智能优选，提高电站检修的质量和效率。2 智能化技术在电站检修中应用的必要性在传统的电站检修管理中，更多的是采用定期检修模式，根据实际工作开展情况，报送检修计划，经审批后予以执行，这种管理模式存在着一定的弊端。比如，有些设备运行状态良好，如果按计划进行检修，会降低电站发电能力，增加检修成本，而有些设备存在较多缺陷，可能经常会由于各种故障被迫停运检修，无法正常执行发电和检修计划，从而形成更严重的故障损失。因此，定期检修缺乏灵活性，不能根据电站实时运行情况动态调整检修工作，使管理单位处于被动地位，难以保证电站检修的综合效益。同时，随着电站规模的不断扩大以及管理模式的持续更新，对人员的综合素质要求越来越高，存在着人员数量不足、素质跟不上需求的问题，经常出现因人为因素产生的检修安全事故，不但管理成本高，而且效率较低。采用智能化管理模式，运用互联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，能够加快电站运行管理的数字化、自动化、精细化水平，更加全面准确地感知设备实时运行状态数据信息，经过联合远程分析诊断，作出科学检修决策，有效降低了对人员素质的依赖，优化了管理资源配置，确保电网系统的安全稳定运行。实施智能检修管理是行业发展的要求，也是技术设备升级的要求，能够推动电站的148 建筑智能化 提质增效，实现高质量可持续发展。3 智能化技术在电站检修中的具体应用研究3.1 智能巡检技术3.1.1 总体方案设计总体方案设计采用智能巡检技术，在常规计算机监控系统远程巡屏的基础上，创建智慧巡检系统，可以自动完成现场及设备实时监视工作，并生成巡检报告，一旦发现异常情况，可以自动报警，给出处理决策。根据电站设备布置情况及巡检要求，设计智能巡检管理系统，主要包括智能感知系统、数据平台服务器、智能监视控制系统、网络传输系统等部分，其中，智能感知系统由巡检机器人、设备传感器、智能摄像机、声音采集器等组成，数据平台服务器布置在统一数据中心，网络传输系统则由交换机、无线AP等设备组成。各感知设备能够自动采集数据信息，统一存储传输到数据管理平台，计算机监控系统对数据信息进行实时监控并报警，管理人员在移动终端就可以接收到相关信息。在人工智能、机器学习、大数据等技术的支持下，构建巡检标准模型，智能巡检系统可以自动从数据中心拾取实时巡检数据，并将数据与模型特征值对比分析，如果存在异常情况就会发送信号给管理人员，按照工作流程处理相关问题，实现智能巡检的效果1。3.1.2 具体设备监控具体设备监控在总体框架方案的基础上，针对具体设备监控进行智能化设计。以水电站智能巡检为例，在水轮机室安装设备传感器、智慧摄像机、智能声音采集器等装置，摄像机可以360度自动转动，全方位摄取图像，智能巡检系统可以根据声音、图像数据对比检查是否存在管路渗漏、震动、异响等问题，校核位移传感器位置，保证巡检工作的正常开展。在水轮机室外配备智能巡检机器人，拾取机组调速器、电机温度、压力表、阀门渗漏等图像以及电机运行声音，用于巡检系统的分析判断。同样，在发电机层、主变及电抗器平台、出线场及GIS室、用电层及机旁盘层等设备也要配备相应的智能巡检机器人、智能摄像机，采集设备运行图像和声音信息，实时判别各种设备的运行异常状态，实现自动化监控巡检的作用。3.1.3 数据传输应用数据传输应用为了保证巡检数据的顺利传输，需要在电站内各层布置无线路由，巡检机器人、智能摄像机采集到的数据通过无线路由传输到数据中心，在无线信号覆盖前，可以通过光缆进行数据传输。通过智能巡检应用平台，能够制定、修改巡检计划，生成巡检报告，设置巡检点表、巡检频次、巡检路径，监控巡检点状态，利用不断完善的设备特征模型，实时判断分析设备状态，对异常情况作出声光报警，向移动端发送信息。根据实际工作需求，做好智能巡检平台登录及控制权限管理，保证系统运行的安全性和稳定性，对于发现的巡检异常点，可以通过控制巡检感知设备重点监视，加密巡检频次，提高巡检工作的质量和效率2。3.2 智能检修技术3.2.1 远程诊断检修远程诊断检修远程诊断检修系统主要是通过采集、读取统一数据平台中的自动化监测数据，利用模型识别、特征计算等分析技术，实时掌握电机、变压器等设备的运行状态，开展趋势预测分析，根据预测结果作出技术诊断和维护决策，有针对性地进行设备优化和维护消除。在此基础上，根据电站设备运行历史数据模型分析，结合检修计划安排和设备实时状态，构建机组状态检修决策方案，调整常规检修计划，有效节约检修成本，提高电站运行效率。基于大数据、互联网、智能传感器等技术应用，打造由智能采集终端、传感器设备、巡检无人机、监测机器人等构成的自动监测系统，全面采集相关数据信息，通过光纤通信和无线通信保证数据传输的稳定性，同时，利用双重供电模式，维护系统的稳定运行。数据采集系统应该根据环境变化自动调整数据采集时间和频率，并初步进行数据修正，在数据采集自动化的基础上，实现数据分析智能化，实现实时在线检测和智慧诊断，以自动化监测为基础，集合信息科学、计算机、大数据、云计算、人工智能、图像识别等相关技术，基于互联网平台进行在线监测、模型分析、图像分析。通过远程诊断系统，不同角色能够以不同权限进入系统访问控制，从而使各个层级都能掌控电站运行管理情况，远程进行检修沟通决策，注重防火墙设计，在实现协同管理的同时，保证关键业务和关键信息的安全性，能够及时发现和防御系统入侵。远程诊断系149 建筑智能化 统能够展示包括实时运行参数、机组设备数据、安全运行天数等综合信息，具备健康状况分析、评价对比分析、决策历史分析曲线等状态监测功能以及能效分析、效益优化功能，并对设备状态、检修决策、检修评价、检修资料等方面进行管理，利用检修评估结果做出科学的实时检修决策。3.2.2 智能学习自修智能学习自修机器学习是人工智能的核心技术，涉及多个领域、多门学科，研究计算机模拟、实现人类学习行为，通过不断获取新知识、新技能，组织完善系统知识结构，改善系统自身性能，在大数据环境下，利用机器学习技术能够更加高效地获取知识，而且朝着智能数据分析的方向发展，基于大数据挖掘、分析、处理的机器学习能够获得更为精准的预测成果。除了在线监测、远程诊断检修功能的实现，充分利用机器学习技术，能够深度学习不同工况和运行方式下的电站设备维护检修策略，通过模拟学习，获取知识、技能，持续优化改善系统自身性能，当出现类似问题后，能够自动完成故障诊断处理工作，实现有效的缺陷自愈效果。从某种角度上讲，智能学习和设备自愈是远程诊断决策的高级阶段，在智能系统与感知设备、现场机器人的协同作业下，可以及时解决电站生产运行过程中相对简单、频繁发生的维护消除工作，比如，水电站中经常出现的堵漏、疏排、紧固检修作业，从而实现智能感知、分析、决策、执行，尽可能减少人工检修工作，避免因人工操作失误导致的检修事故3。3.2.3 数字孪生大修数字孪生大修数字孪生技术充分利用了物理模型、传感器采集、运行历史等渠道获取的数据信息，集成了多学科、多概率、多尺度的仿真过程，能够在虚拟空间中完成映射，反映对应实体装备的全生命周期过程，在智能建造领域应用具有较高的关注度。利用数字孪生技术进行电站智能检修具有一定的必要性和可行性，通过融合物理实体电站与数字孪生模型，实现相应的功能与应用，可视化实时显示电站运行状态，并对电站设备的发展趋势进行预测。创建数字孪生智能大修数字化管理系统，可以实现电站机组智能化检修决策。首先，针对电站机组进行实景重构、数字孪生建模，根据电站构成，应用图云匹配算法，研究纹理图像与模型自动配置模式，构建电站孪生场景，结合相关设备资料，应用模型溯源技术，建立设备部件孪生体，实现设备与模型的精准映射，完成精细化建模。管理人员可以通过操控孪生模型实现设备现场及远程互动，并利用机器学习算法和人工智能迭代更新模型数据，实现电站设备的自动故障诊断、异常预警处理。其次，开展数字孪生智能检修策划，收集整理电站大修的各种资料，分析研究典型检修案例，结合电站检修流程数字孪生模型，构建机组大修资源库，打造检修资源配置预测模型，实现电站检修的全过程、全资源管控，在电站全景数字孪生模型的支持下，进行电站检修措施方案推演、大修风险推演、行车作业方案推演。评估各类推演方案，实现智能化优选检修作业方案的目的，并针对实际大修任务合理设计检修作业项目，通过检修作业仿真，动态展示检修场景和实施要点，确保大修作业的标准化实施。最后，根据检修前后全景感知数据，构建基于机器学习的检修效果评估模型，完善检修评估指标体系，全面真实地反映检修效果，实现精准评估。另外，在物联网技术的支持下，能够实现数据共享、协同运维的效果4。4 结语综上所述，针对现阶段电站管理存在的不足之处，加快技术变革十分必要，通过大数据、互联网、云计算、人工智能、信息模型、数字孪生等技术的结合应用，能够推动电站管理的智能化转型。在电站巡检过程中，运用智能化技术，能够自动发现异常情况，给出预警信号，降低人工巡检工作强度，在设备检修过程中，运用智能化技术，不但能够实现在线诊断和远程协同决策，而且能够通过智能学习实现设备自愈，利用数字孪生技术还可以实现数据全息感知与管理，为智能化检修决策提供支持。参考文献1 檀炜.基于智能电站功能结构的状态检修策略构建J.仪器仪表用户，2023，30（3）：79-83.2 叶宏，孙勇，阎峻，等.数字孪生智能抽水蓄能电站研究及其检修应用J.水电能源科学，2022，40（6）：201-206.3 余斌，徐彪，周挺，等.湖南电网侧储能电站运维检修现状分析与解决思路J.湖南电力，2022，42（2）：89-93.4 尹熬.以大数据为支撑的流域电站检修管理应用趋势和探索J.红水河，2020，39（2）：93-96.150