水電站的能耗如何實現(xiàn)生產設備全面物聯(lián)，大數(shù)據(jù)集中管控是新基建政策下勢必迎來井噴的一個細分領域。用能設備的狀態(tài)檢測、優(yōu)化運行、指標監(jiān)管等是水電站日常生產管理的重要任務，受制于人力資源和技術手段，這些工作的開展難度巨大。大數(shù)據(jù)與人工智能技術為安全生產提供了革命性的方法和技術，適時引入這些技術和方法，對提升發(fā)電企業(yè)的技術管理水平有重要的意義。

人工智能模塊的技術關鍵在于建立系統(tǒng)模型，包括結構與辨識兩部分。模型結構的確認由領域工程師完成，模型參數(shù)的辨識由機器學習（算法）完成。人工智能的算法應用提供了多種機器學習算法，可用于各種模型的在線學習。

在華X能集團公司所屬水電站、火電站部署大數(shù)據(jù)分布式采集服務節(jié)點，完成現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)的采集、存儲、傳輸和共享。在華能集團公司本部及下屬區(qū)域公司部署AI計算引擎服務和應用展示服務端，用于大數(shù)據(jù)的智能分析、預警和故障診斷等智能算法的部署運算和應用展示。

基于工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能的數(shù)據(jù)處理方法及模型計算方式，結合機器學習的動態(tài)建模理論，設計開發(fā)用于水電站、火電站主設備的趨勢預警、故障診斷、運行優(yōu)化、運行特性的多種人工智能模塊，部署至華X能集團公司本部的AI計算引擎服務端，完成安全生產決策支持所需的在線智能數(shù)據(jù)分析任務。

針對設備異常、復雜工況等風險因素，使用基于大數(shù)據(jù)的安全預警模型，實現(xiàn)設備的異常檢測和風險評估。及時發(fā)送風險預警信息，提高檢修運維效率，減少因設備異常而產生的經(jīng)濟損失。現(xiàn)已開發(fā)水電設備診斷模塊128個，應用模型258個，可取代20%以上的常規(guī)設備巡檢任務，通過設備模型已成功預測100多次故障，通過及時報警檢修，為電廠節(jié)省了500萬元。

通過使用基于大數(shù)據(jù)的智能化設備趨勢分析模型，華X能集團公司實現(xiàn)了企業(yè)生產設備間的聯(lián)動調節(jié)與管理，提高了能源使用效率，降低了企業(yè)生產能耗。其中熱力引導系統(tǒng)模型在重慶珞璜電廠的應用使鍋爐降低煤耗，兩臺機組共節(jié)省7480噸煤，實現(xiàn)直接經(jīng)濟效益698萬元。

來源：鄧鋤頭挖科技/百家號

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