【文字实录】大唐重庆分公司 段美前：大唐重庆分公司彭水电站智慧电厂建设与实践——2023年发电企业数字化转型研讨会（智慧水电）

主持人：

    前面各位专家把智慧电建建设的宏观思路和建设方法都做了分享，下面我们电厂同志，在真正专家指导下做一些智慧电站探索与实践方面的分享。下面有请大唐重庆分公司水电及新能源创新中心副主任段美前段总，他给我们分享的是“大唐重庆分公司彭水电站智慧电厂建设与实践”，有请段总。
    
段美前：

    各位领导，各位专家，上午听了很多数字化转型的厂家在数字化转型方面提供的技术和研究。我们作为电站使用单位在智慧电厂建设方面有一些探索和实践，下面我重点介绍一下重庆分公司彭水电站的案例。
    我分为基本情况、设计架构、基础建设、应用建设、成效及案例以及经验分享进行介绍。
    一、基本情况。
    重庆分公司是集水电、火电、风电大型的能源企业，总的装机容量398万，9个基层企业。彭水水电站是作为重庆市最大的一个水电站，装机容量也不算大，在四川这些大水电站面前比起来也不算大，175万。重庆分公司建设智慧电厂有一个优势在于我们有一个全资的IT公司科源公司为我们智慧电厂进行了支撑。
    2019年8月以五中心、两平台为架构的智慧电厂建设正式启动。2021年12月第一阶段建设完成，2021年2月份按照彭水电厂实践在银盘和酵木塘智慧水电推广建设开展，12月份进行了评价，今年就是进行了一些案例推广。
    我们应用场景以生产现场为主，水论发电机组、生活生产水厂、船闸、外围排水系统等这些地方。基本的架构是以五中心、两平台，五中心是指应急指挥中心、技术支持中心、优化运行中心、安全管控中心、大数据中心，平台有汇能工业互联网平台。今天领导在问给谁用，从电站角度用的比较是技术支持中心和安全管控中心，应急指挥中心是区域分级管控，大数据中心是基础数据资源和存储资源以及应用的资源。
    边缘层也提到，大家谈到数字化转型，我们的理解数字化转型到底要怎么做？我们的数据化转型肯定要有数据，在传统的基础上包括水电厂计算监控单元，常规的在线监测，还有库坝监测，水情水料的监测，常规下还进行数字化改造，通过边缘层，通过边缘计算进入IaaS层，IaaS层提供服务器池的功能。
    下面谈一下网络，这是彭水电厂数据传输的网络搭建的示意图，现场进行工业电视，一区、二区数据，这里强调三区，通过核心交换机传到电厂边缘计算存储平台，包括服务器，通过安全专网再传到集控中心大数据中心里面。大数据中心主要是给到用户。我们有一个地灾系统实现互联网信息共享，通过网络安全设备进行隔离和防护。
    三、基础建设。
    我们在建设智慧电厂时会发现平时传统的监控系统的数据，包括健康监测数据。我们提智慧电厂时提到管用、实用、好用，集团提到三效，就是以解决问题为出发点，我们也对现场进行了改造。今天提到机组音频采集，无线数字化测温，以及RFID无线测温，还有盈利监测以及主编监测，还包括GCB监测，集团要求GCB要接入监控系统里面。油液在线监测，是经常出现问题的设备。
    面临一个问题，这些设备进行数字化改造后怎么实现数据的利用以及数据的查看，在之前这些系统都是独立部署在线地，形成数据的孤岛，如果这样也达不到我们的目的。我们在做这个同时也做了边缘数据平台，按照不同的系统通过标准的通信协议接入平台，平台具有展示作用，还有就是计算，通过计算后结果传输到云平台上去。
    经过这么多数据改造后，要把数据传到集控中心里也存在一个问题，以前常规走电力两条线专网，后面发现不满足要求，后面我们就用了不够了就扩容到100兆。传输监测波形数据量占用带宽非常高，后来把波形数据在线地处理后形成结果，这也是进行了网络方面的优化。
    三区现在比较重要的业务点就是视频会议系统，经常被占用，我们通过一些技术进行优化，目前彭水公司视频主要是走电力两道线，如果出现问题会自动切换到专线上面去，专线上对视频流进行限流，保证其他数据达到稳定的传输，这是数据采集方面。还有大数据，大数据中心部署在集控中心这里，我们主要用于资源池。
    四、应用建设。
    安全管控系统，主要是有安全生产管理、现场安全管控等组成，安全管控相信每个电厂都有这样一个系统。包括两票台帐等东西。现场安全管控系统利用常规，不是很复杂的技术做作业、现场等综合管理。包括人员融合定位，我们用的是人脸识别加FID以及门禁卡三合一，主要是对人员行为综合性的管理，我们要求定位到多少。因为在实际应用中发现定位到多少，你很难和实际应用结合起来。我们把不人常规的路径，包括巡检是否按照每天的巡检路线去巡检了，通过三合一的方式能够实现这样的一些基本功能。工作票与三讲一落实联动、工作票与门禁联动，当开票以后工作地点以及和人员门禁进行关联，工作班成员，包括工作班负责人，门禁会自动打开，他到工作票地点后门禁就授权了，其他是没有权限的。
    设备设施异常管理，我们做了烟雾报警，包括漏水，最底层的廊道，以及人员，我们结合水电厂进行船舶报警，其实AI技术非常普遍，每个电厂做这个就是结合电厂实际加强一些应用。包括我们之前也做过一些安全带，但是做安全带测试的时候发现，能够把安全带做出来，但是怎么判定它违不违章，包括人员玩手机的功能，用AI方式非常容易实现，但是你要判定他违章还是有一定的差别。所以我们做这些时主要是做漏油、漏水等方面的报警。
    还有工作票与现场视频联动，以及现场异常告警视频联动，大数据中心把数据融合到大数据中心后，实现数据联动和共享。当我们监控系统报了报警，某一个碰或者某个地方有异常，可以进行联动，可以让我到报警的地方去，从而实现联动的功能。
    这是AI的分析、视频，这是调速器漏油的场景，这是一个红外测温。我想强调一点，就是红外测温方面，这是一个厂家把红外测温做了，我们做了以后把数据提取出来，我们日常不需要看画面，我们把关键的部位，以前出现过问题，或者是平时需要人测，但是不方便测的地方通过红外测温，把温度提取进来后，通过刚刚分布式的平台接入设备诊断系统，设备诊断系统进行报警级的设定，等一下会给分享几个案例。
    安全警示教育方面，主要是以前我们做了一些警示教育片，安全生产技能培训是我们公司的一个员工，他自己通过几百张CD图纸，通过软件把水能发电机组5000多个零部件，通过3D打印的方式打印出来了，这里看到的是现场组装好的3：25的比例打出来的实体。新员工培训中起到非常重要的作用，每个螺栓都有，不然平时新进员工都没办法看到组装。
    地质灾害监测利用物联网、大数据挖掘、地理信息、北斗定位等先进技术手段集成整合电厂，，地灾风险分析与预警，降雨量达到一定级别。人车风险管理，现在我们公司安车都要扫码，扫码后会登记人员乘车目的地和乘车地点，行车过程中出现告警会通过APP推送给车上安全员，行程结束会进行结束，这样可以在行车过程中提示前方的危险。实际上百度地图在城市道路上可以非常精确，这个适用于中小水电站以及偏远水电站没有道路信息，它可以在行使过程中进行及时提醒。北斗应急通信是国家要求。关键指标统计是统计车辆的行程数，包括扫码人员综合的报表。
    三维实景地图的地灾监测系统是基于卫星遥感进行的三维实景地图，根据卫星遥感的图片进行实时对比，这是给水中观测人员进行使用，这个观测员应用的比较多。
    技术支持中心是我们五中心的一个重点，有两个系统，第一个是设备远程诊断与预警系统，这是与外部厂家合作做的，后期做了设备工况及趋势趋势预警系统，这是我们创新中心和科研公司完全自主开发的一套预警系统，这个系统结合了现场的东西。我们把智慧巡检方面应用风电场里，做了一些基本的功能，还有大坝安全监测的管理。
    技术支持中心设备远程诊断系统，主要是做全景展示，把监控系统和动态监测系统，通过系统进行集中展示。同时我们把常用的50几个重要的参数，把5台机组放在一起，便于运行人员监盘时，对每台机组相同工况或者不同工况进行及时对比，便于监盘效率，我们平时在集控中心监盘，水电站主要是值守不监盘。
    状态检测是系统的一个特点，利用大数据分析，主要是分析特征值，通过特征值会显示黄色、绿色、红色，绿色表示正常，黄色是预警告警，红色是需要对数据进行分析。劣势化讯桶通过环变量和特征值结合，会分析出现问题的十天、三十天、二十天趋势的一个告警。这个告警最重要的是对数据分析有一定的考评，预测分析还需要努力。故障预测结合几个状态量，几个特征值，包括缓变量的东西综合起来的告警，但这个东西也需要电站人员深入参与进去才能更好结合电站的实际。
    因为遇到刚刚说的设备系统平台也好，如果没有电站人员深度参与的话，我们有些系统实用性还是存在一定的问题。在这个基础上我们在总结设备诊断系统后我们自己开发了设备工况及趋势预警系统，主要有一个趋势预警，工况、辅机、油位、水位、温度、电流六大预警，工况方面举一个例子，研究负荷实时发电量，我们会发电量相关的，最重要的几个指标是什么，通过大量数据分析判定，就会发现一些和发电量息息相关的，我们会总结前面一两年几万个数据，通过分析数据软件，仿真模拟出这台机组发电实时负荷和这两个关键指标的函数关系，我把这个函数关系实时结合起来，就会预测出理论值，然后再和实时值比较。当然辅机预警也是用同样的方式。曲线追踪，可以看到实时的曲线。统计分析是统计一段时间内特征值的重要参数，包括它的报表。算法工具箱这里想强调一下，其实也和他们交流过很多，我们上了一些应用平台，如果前期都是IT行业的人来做，如果没有电站或者是有懂业务流程，懂现场人深度参与，可能做出来的东西和现场有一定的差距。我们在讨论这个系统时讨论开放性和生态。开放性就是我们做了一些模块，我们数据引进后，现场有很多数据，有电流的，有顶盖压力等，需要一些预警模。电站人员想到他的机理和原理后，他通过工具箱自己拖拽里面的很多模块，自己形成告警的一个原理。可视化展示，显示数据的实时值和理论值，包括辅机的一些机理。
    其实不是很复杂，我可以举一些简单的例子。传统的健康监控系统报警，，数据没到不会出现告警，平时也不会发现问题。但是有了机理会统计泵运行的起停间隔，或者还有谁位涨的缓变量或者说梯度也好，我们就会分析发现异常。当监控系统阈值告警在报警之前，或者说没报出来之前我们就及时发现了问题。包括我们解决一些泵的时候，水电站有一个特点，水电站所有的电机、电流很少接入到计算机监控系统，平时对它分析就是有起停泵的信号。我们结合电厂的实际需求用了流线的一些技术，一个CT传感器就几十块钱，就把偏远地区的电机电流等通过工业电视网络光纤技术接入系统，丰富了数据也方便了我们的运行。
    这是我说的LoRa技术，这个技术非常成熟，这个是借用，不是我们独创的。用这个技术把以前从来没有电气电流接入，后期会持续接，而且成本非常低，完全靠自己接进来，没有任何的施工方。
    我们看一下这个案例，振摆案例，，我们发现实时值比理论值高很多，在这里对它进行了标记告警。传统来看，按照国标振摆数据监测量是非常大，这个是报不出来的，但是通过我们这套系统就可以报出来。还有可以监测油箱上升趋势，如果按照以前是没有达到报警值，但是我们通过上升趋势报警，也是进行了提前的预判。电机电流这个东西接入后，我们对电机电流进行了预警。
    风电参考水电，解决能源爬风机上去巡检的痛点，其实上风机非常的危险，我们主要想到的是能够让现场设备看得见，还有听得着，摸得着。看得见通过工业电视，摸得着是红外测温方式测温，把电缆温度测出来。听得见是装声音传感器，让人员不需要爬上风机就能很清楚知道每台风机机舱里面实时状况，这是现场画面和功能。把温度接入系统里，这只是工业画面而已，人们不会看这个画面，有异常会进行告警。
    大坝监测与安全管控系统，这是分公司进行管理，大坝的水文信息以及传感器录入工作进行统一管理，实现分公司区域级对现场以及水电站的管理，应急指挥实现风险监测与预警、应急资源管理与调配、数字化应急预案，包括指挥调度与辅助决策、应急通讯与远程回上，应急事件发生时通过广播、短信等方式实现信息的上传下达，优化运行中心是对计算机监控系统进行升级，包括进行负荷分配、开停机和优化调度，包括智能监盘应用。以前找厂家做过但是不是很好，后面做的监盘是集控中心参与，他自己想需要哪些，这个系统没有写到这里，因为自己深度参与使用效果还是良好的，包括水情水调系统，基于大数据中心实现数据的共享。
    全息展示平台实际上就是做减法，刚刚听到的系统很多，运行人员会说到底看监控系统还是3C系统，这些系统给谁看。全息展示平台就是把我们建立系统的实时数据以及告警集成到展示平台里来，设备状态监测有一个告警，会在全息展示平台里会有报警，就是电站实际范围内，这样就只监测这个数据，我们监测只看全息展示平台就可以，就可以把五中心两平台里重要的信息登录进去。
    五、成效及案例。
    一般现场没有违章了，包括外围人员，外围人员以前违章是非常多的。设备工况预警预报14次，综合预警成功率达到82%，生产管理模式转变，人工巡检次数由每日3次减少到2次，外围由每日3次减少到1次，每日1次是启动工作，，这是漏水故障，通过监控系统油分水装置提前了十几个小时预警。
    在EL304层进行了温度高警，告警后回放录像发现有老鼠活动，我们就把老鼠逮住了。励磁电缆市场长时间高温运行，有老化风险，我们把步骤优化后也解决了这个隐患问题。
    2021年7月1号机组听到声音特别大，当时也是比较着急，因为在防洪期间，就在想要不要停下来，后来跟一个月前比较，发现一个月前也有这个问题，后来就不处理继续运行，后来检修时发现是螺杆的问题，如果没有前期的音频，，工业电视平台，可以非常方便实现AI智能学习，漏油漏水。还有音频系统的建立，成本非常低，可以在工业电视平台基础上集成在一起。
    扩大前端监测范围，利用互联网、物联网、5G等，实现5G全覆盖，基本上也没有什么费用，扩大数字化采集和数字化改造。还有刚刚提到应用系统，最大的感受是这些系统要IT和OT的深度融合，要真正做到实处才能真正起到应有的效果。
    管理经验是个人的经验，重视顶层设计特别是数据，网络等基础的体系建设、重视业务与信息深度融合，重视人才的培养，包括管理人才、应用人才、技术人才。
    逐步转变员工思维方式，数字化转型之后很多员工停留在传统思维上，不愿意使用系统，这也成为数字化转型的障碍。我的感觉是上了系统后增加基层员工的工作量，所以他们会有一定的抗拒，但是怎么让他们把系统用好，这些是我们从制度等方面需要深度思考的地方。
    我的汇报就到这里，谢谢大家！不当之处请大家批评指正。
    

注：文字实录未经专家整理核实，仅作参考使用，具体解释权归本次会议主办方所有。

未经授权，请勿转载