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发布时间：2019-12-20
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北极星水力发电网讯:近年来，大渡河大力开展智慧企业建设，推动传统能源企业管理革命性变革，根据流域梯级水电站群的特点，以“智能自主、人机协同”为目标，在电站数字化、网络化、智能化的基础上，将大数据、人工智能等先进数字科技与电厂运营管理深度融合，通过整合运行管理历史和人工经验，构建“运行智能、巡检智能、操作自主、人机协同”的全新电力生产组织形态与管理模式，在大渡河瀑布沟、大岗山、猴子岩、深溪沟、枕头坝二级5座电站全面应用，实现了全新的智慧水电厂智能自主运行管理方式，形成了具有新时代特点的自主创新技术成果和实践经验，取得了良好的经济效益和社会效益，成为了落实集团公司“一个目标、三型五化、七个一流”总体发展战略的最佳实践，打造了新时代国有企业落实国家创新驱动发展战略、深化提质增效的成功样板。
从物理到云端，实现一体化运营
云端数据交互、云端状态监测、云端人机协同……大渡河在智能自主智慧电厂建设过程中，通过数字化改造、智能化升级，将由一个个冰冷的机组设备组成的物理电厂，打造为更具感知力、更富生命力的数字电厂，从而实现“云端电厂”的管理模式。
智能自主智慧电厂面向传统水电企业，拉开了智慧化改造的大幕。智慧电厂建立在智慧企业管控模型下，在传统有层级的“物理企业”基础上，通过构建物理电站的“数字孪生体”，形成与之对应的无层级的“数字企业”，通过有层级的“物理企业”与无层级的“数字企业”智能协同融合，从而使水电企业呈现自动预判、自主决策、自我演进的智慧化运行状态。
泛在感知体的建设，成为打通物理电厂与数字电厂之间的数据桥梁。大渡河通过运用先进的传感技术、在线监测技术充分感知大数据、采集大数据，形成了机电设备、水库大坝、水情气象等全面系统的数据感知网络。在生产设备数据感知领域，上线了开物云云端SAAS平台，建成了智慧检修数据智能中台，在数据的精准分发、安全管控、数据预处理上实现了数据服务化，完成了40492个监测量、1846项技术参数、14599项缺陷数据、154503项两票数据、7049项检修任务数据、369路工业电视数据的数据融合，及时掌握设备健康运行状况水平。在水情雨情数据感知领域，建立了由105个遥测站点组成、覆盖全流域的水情自动测报系统，运用美国国家环境预报中心、国家气象中心和欧洲中期天气预报中心等三大专业机构气象背景数据，每5分钟滚动采集水情雨情信息，形成了覆盖全流域的高精度水情测报系统。在库坝边坡数据感知领域，安装了1.9万个自动化监测点，分布在大渡河流域电站大坝及周边山体中，实时收集掌握各类位移、变形、沉降等数据。通过泛在感知体的全面建设，准确掌握厂站监控、继电保护、稳定控制、励磁、调速、机组振摆保护等相关生产数据，建立完备的设备画像，还原生产业务场景，实现对水电站生产环境、要素对象和运行过程的全面感知和智能控制。
2019年，大渡河流域装机最大的瀑布沟水电站迎来了首台机组投产发电十周年的重要时刻。十年再造一个瀑布沟正成为现实，而这个“再造”，正是再造一个在物理瀑布沟电厂镜像后的数字电厂。依托于全息生产管理平台，大渡河在瀑布沟电站建立了3D智能虚拟电厂，为现场作业人员提供了云端漫游巡回场景。通过接入全站的监控系统、工业电视系统、状态监测、人员定位系统、智能机器人巡检系统等生产数据，实现了水电生产过程中的各类数据、图像、定位信息等在虚拟水电厂场景中的真实展现，大至库区山体、机电设备、机组主变，小至屏柜、空开、把手、阀门、指示灯、表记仪器，运维人员通过VR眼镜或是控制大屏，即可开展虚拟巡回作业，取代部分现场巡回。同时可以模拟预演特定工况，对各种启停操作、正常运行、工况转换和故障运行状态等进行仿真，增强运维人员的沉侵感与实操感。
从人工到智能，实现无人化生产
将干部员工从艰苦、重复、繁重、危险的工作中解放出来，这是智能自主智慧电厂建设的重要目的。通过智能化技术与装备的不断更新投入，持续提升现场智能运行水平，才能全面打造无人电厂。
在大渡河流域各电站中，智能化的应用范围越来越广。大渡河公司采用了移动监测与固定监测相结合、视觉识别与数据分析相结合、前端设备采集与后台系统判断相结合的方式，在现场部署了智能巡检机器人、工业摄像系统、红外热成像仪、智能监测等设备，应用智能分析模型、图像及视频流识别、声音分析等技术手段全面感知、预测设备缺陷或故障趋势，实现了温度、声音、故障信息及“三漏”缺陷的实时监视和智能识别，代替人员巡视检查设备状态。
以活跃在各个电厂的智能巡检机器人为例。瀑布沟水电站运维人员在日常巡检过程中，每天有3次固定路线和多次临时机动巡检任务。每次巡检耗时2-3个小时，人均步行2万多步，巡检人员的责任心差异、技能水平高低、巡检范围与频率等因素，在一定程度上影响巡检质量。如今，通过图像识别、噪音监测、红外测温等技术，实现了24小时不间断的智能巡检，大量减少了现场人员的工作量，提高了巡检质量。在设备分析方面，每次夜班需要3名运行人员耗时6个小时的工作量，进行人工导录数据，开展计算分析。而在相关机器学习技术的支持下，通过对设备运行状态和健康度进行建模，实现了设备状态评估自动化，实时跟踪设备运行趋势，提前预警设备故障。
与传统水电站呈现出鲜明变化的是，大渡河公司各个电站的中控室已全面取消，人工抄表、监盘等工作职能已不复存在。取而代之的是新成立的应急处置中心，主要承担着故障诊断、补充巡检和应急处置等工作。回忆起枯燥的监盘工作，基层生产运维人员感慨：“以往我们每天开展巡屏，涉及5000多个巡检点、100多个页面、24小时不间断监视，如今通过智能化手段，实现了现场无人值班，系统自动完成巡屏和监视工作，自动推送巡检结果，工作模式、工作效率发生根本性变化，运维人员工作重点从简单重复劳动向数据分析转变。”
成效显而易见。近年来，在大渡河公司装机容量在增长近一倍的情况下，企业用工数量基本没有增加，较电力系统定员标准节约人员近 1000 人。
从封闭到互通，实现联动化响应
无层级化的智慧电厂，将一个个独立、分散的智能系统串联起来，形成更加扁平化的管控模式，实现统一集中管控，大幅提升企业规范管理水平与风险防控能力。
数据，成为打通系统壁垒的纽带。大渡河公司开发了水电多系统智能联动平台，实现水电站不同生产系统的智能协同联动。根据生产流程相关性设计联动逻辑，在安全I至III区制定了实时监控、五防闭锁、火灾消防、状态监测、视频监控等5大类联动体、70余项联动功能，实现监控、消防、工业电视、智能巡检等多个核心生产系统的协同工作。在现场设备发生异常时能够第一时间将图像、声音等信息推送给生产人员，提高了现场应急处置的效率。
在现场应急处置的实践中，一旦发生故障或事故，需要调度不同区域的巡检人员，根据事故等级对不同的设备进行操作处理。这对生产应急响应能力提出了更高要求，若处置不及时，甚至可能造成事故范围扩大。各个系统互相排列组合，组成不同的联动方案，如上位机监控系统联动工业电视、门禁、智能安全帽等系统，消防系统联动工业电视、通风空调、智能oncall等系统，通过这样的联动系统，完成相关隔离措施，控制故障范围提高了应急处置效率，每次报警平均节省3分钟。
对于安全风险源的识别，更加体现了数据互通化的重要性。通过建立综合性信息化平台，实现隐患排查、风险评估、危险源管控、违章识别等模块功能联动，保持“人、机、环、管”各要素在生产活动中的最佳匹配。现场运维作业人员配备了一系列智能管控成套装备，集成了智能安全帽系统、定位系统内、智能钥匙系统以及智能安全屏柜、智能安全梯、智能安全带等智能装备数据平台，相关信息数据全面对接联动，实现11种违章的自动识别。当出现违章风险时，系统及时向当事人和相关管理人员发出预警信息，确保随时掌握生产现场动态，及时纠正并制作违章作业行为。生产现场额的前端与后台数据也实现了互通化构建。在电厂生产运维人员移动平台上开发了一套手机APP应用，实现隐患排查、外委监护、工作票交底、人身安全风险分析预控等功能，运维人员通过手机实现数据实时同步，随时开展填报、审批、流转、检查等工作，大幅提升了工作效率。
从单一到多源，实现数据化管控
从单一数据点，到多维数据源，大渡河公司不断拓展生产大数据的广度与深度，让大数据更好地服务企业经营管理，取得了一系列实质性成效。
以水为天、靠水吃饭，这是几代水电人难以突破的行业技术瓶颈。在创新技术的支撑下，大渡河公司首创流域多源数据融合分析技术，建立了高精度水情预测预报及电力调控体系，构建了基于降雨、径流、大气环流指数时空场的多因子集，创建大数据驱动的高精度水情气象耦合洪水概率预报技术，结合多时空尺度流域产汇流耦合预报模型，将预报水平分辨率由3km提高到1.5km。同时，基于多层控制模型簇的大型梯级电站实时负荷自动分配的新方法，建立了自适应复杂洪水情势的流域泄洪闸门智能调控系统，在行业内首次实现了大型流域调度由单机直调向多电站“一键调”的转变，一年减少约3万次负荷调节的工作量，实现三站全年负荷调节零干预。通过调节拦蓄洪水，成功应对了10余次丹巴、尼日河特大暴雨汛情，调蓄大洪水总量超过50亿立方米，确保了下游沿河两岸地方防汛安全。近年来，通过定量降水预
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