设备数字化转型升级，智能运维保障水电站安全运行
发布时间：2024-07-05
电站有火电站、水电站、风力电站、核电站、燃油电站、燃气电站等等，拿水电站来说，它不仅仅起着生产电能的作用，还肩负着防汛、抗旱、灌溉、防止破坏生态环境、减少环境污染、节约不可再生资源等诸多作用，因此，对于水电站的运营管理变得尤为重要，关乎着水电站是否能平稳运行，更关乎着民生大计。
- 长期以来，水电站的运维巡检工作主要依靠人工进行定时检查、驻点值守，时效性差，日常的巡检维护业务需要投入大量的人力物力，导致维护成本高昂。
- 由于配电站房分布广、布线通讯难等因素，导致数据无法全面上传，难以实现实时监控，这意味着运维人员无法及时了解设备的实际运行状态，增加了故障发生的可能性。
- 不同厂家的监控子系统难以实现互联互通形成数据孤岛，而且在线监测数据较为单一、不够全面，难以满足实现油汽水重要设备状态智能分析、预警及诊断的数据要求。
由此，中云科技为水电站量身打造了一套智能运维解决方案，运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，对水电设备的运行状态进行实时监控和智能分析。
设备管理，智能化建设
01 数据采集，智能诊断
通过实时采集设备运行数据，系统能够自动识别设备故障，并提前预警，为运维人员提供及时、准确的故障信息。
结合泵机、电机设备设计数据、历史监测数据和实时监测数据，基于人工智能的数据分析挖掘和生产设备故障诊断机理，达到设备特征提取和建立诊断模型，从而搭建机电设备异常预警和健康管理系统，根据实时运行监测情况进行状态异常判断和预警，并实现关键设备寿命预测。
02数据驱动，算法支撑
利用大数据分析和机器学习等技术手段，对采集到的数据进行处理和分析，通过设备资产数字化管理模型，建设设备数据库，将水电站油气水重要辅助设备部件、测点、运行状态等数据进行资源化管理，建立水电站数字孪生模型。
中云科技拥有近100多种面向零部件级别的诊断算法模型，涵盖了90%以上的工业设备故障失效模型，包括故障频率、轴心轨迹、波形特征值、脉冲转速、功率谱等等。同时进行数据整理和清洗，以确保数据质量。利用统计分析、机器学习、数据挖掘等技术对设备数据进行分析，为设备管理决策提供有力支持。
先验知识+小样本算法实现设备故障智能诊断准确率95%，故障零漏报。
03优化管理，安全保障
为运维人员提供一个统一的运维管理平台，方便对水电站进行全面监控和管理。通过数据可视化技术，将复杂的运行数据以直观的方式呈现给运维人员，便于快速了解电站运行状况。
支持远程操控和协作功能，提高运维响应速度和处理能力。
提供专业的培训和技术支持，帮助运维人员提高技能水平和工作效率。
应用案例，数字化进阶
某水电厂油气水重要辅助设备在线监测数据较为单一、不够全面，难以满足实现油汽水重要辅助设备状态智能分析、预警及诊断的数据要求。
经过现场勘查，在水电厂油泵水泵气机上安装振动、温度和声音传感器、电流谐波传感器等采集振动、温度、声音、电流等在线监测数据，实时获取油泵水泵气机设备振动、温度、声音、电流等在线监测数据，并将数据传输至电厂工业大数据平台。
基于温振声电流在线监测数据建立典型故障诊断模型实现对油泵水泵气机设备的智能预警、智能诊断、健康预测等功能，实现油泵水泵气机等设备状态的实时监测和预测性维护，降低设备故障发生的可能性，提高设备的稳定性和可靠性，确保水电厂持续稳定运行。
如今，智能运维系统已经成功应用于多个水电项目中，不仅大幅提高了设备运维的效率和准确性，保证了设备的安全生产、实现降耗增效。
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