摘要: 目前，水电厂一直沿用传统的计划检修模式对发电设备进行检修，这种检修模式能定期对设备进行全面检查，提高设备整体运行稳定性，但这种检修模式也对无故障的设备进行多次拆卸， 检修费用高， 时间长，而且多次拆卸无故障的设备也有可能导致设备故障的出现。鉴于水轮发电机组智慧检修是建立在设备状态参数监测大数据基础之上的，是通过对机组状态的分析诊断， 达到自动预警风险和智能提出检修建议的目的，探析了水电机组智慧检修建设的原则、总体架构和应具有的功能， 为智慧检修建设提供思路。
关键词: 水轮发电机组；智慧检修；状态分析诊断
引言
我国水电站正在向“无人值班， 少人值守”的运行模式转变。具备国际先进水平的监控、保护等自动控制系统得到了广泛的应用，站内自动化系统如: 工业电视、水情测报、枢纽观测等也大量推广， 水电站整体自动化水平已经达到或接近世界领先水平。
1、智慧检修技术支持系统
1.1数据中心
1.1.1功能模块
1) KKS 编码管理与服务。对所有数据进行 KKS编码邦定，通过编码管理和使用数据。2) 数据服务接口。为外部应用程序提供标准统一的数据访问接口。3) 数据库同步接口。当外部数据采用数据库形式存储时，采用增量同步的方式，将源数据库数据同步存储到数据中心的功能接口。4) 数据库访问接口。将源数据库当作外挂数据库，需要数据是直接访问读取，不进行数据库转存。5) 级联接口。是数据中心之间的通信接口， 可在两个数据中心之间进行结构化数据交互， 是多个平台级联形成分布式系统的关键部件。6) 数据采集接口。从智能数据终端读取并存储数据的接口。7) 数据存储与访问。基于数据编码， 实现数据存储，检索，访问等功能的软件模块。
1.1.2 数据中心技术要求
数据中心见图1。
图 1数据中心框图
1) 数据编码。平台要求对所有的接入数据进行编码配置，编码规则由设计单位负责设计，并经业主单位组织讨论和审查通过后方能实施。2) 数据获取。为了实现跨系统的数据获取， 同时兼顾先进性、合理性和经济型的原则，平台系统提供了数据采集、数据库同步和数据库访问等通信接口模块。3) 数据服务。平台系统能有效的管理所有接入数据中心的实时数据，并支持标准的服务接口，如同图书馆的检索查询服务， 方便应用程序查询和使用这些数据。4) 数据中心级联。在数据统一编码的前提下， 每个平台系统数据中心，称为一个数据节点，这些节点即可以是电站数据中心，也可以是集团或流域数据中心。多个数据节点之间，可以利用平台系统级联接口连接，形成分布式平台系统，在这些节点之间，数据交互是由平台系统自动完成的，数据是透明传递的; 每一个数据节点都可以加载算法引擎和应用中心。采用节点级联机制搭建的分布式系统实质上就是流域( 集团) 数据中心， 即实时大数据共享平台。电站平台系统服务器完成数据接入并以数据服务的方式对外提供数据，分析中心平台系统服务器完成与电站节点的自动通信和联络， 并根据业务或终端客户要求自动读取电站节点的数据， 进行分析、挖掘处理， 将最终结果展现给用户。
1.2 算法中心
1.2.1 功能模块
1) 采用流式算法，在线实时运行。2) 内置算法配置和管理， 可以配置多个独立运行的算法模块。3) 输入数据来源于数据中心， 由算法引擎统一读取，再分发给各算法模块， 避免数据重复调用， 减小数据中心负荷。4) 计算结果汇总存入数据中心， 利用数据中心的数据共享功能，供应用程序使用。
1.2.2 技术要求
实时数据是自动化系统不断生成的数据， 如同水流一样绵绵不断， 要捕捉“流动”数据中携带的信息，需要连续不断的对数据进行计算，及时获取特征数据，这种计算方法称为“流式计算”。与传统的基于存储数据的挖掘算法相比，流式计算具备很强的实时性，可进行模块化分解和组合，具有普遍的工程意义，已被广泛的用于多种大数据实时分析系统中，见图 2、图 3。平台系统提供“流式算法引擎”来组织流式算法，使用者可以组态配置算法引擎来实现各种流式算法。算法引擎包括如下功能: ①内设多种工业算法元; ②多个算法元可以组态配置为流算法模块; ③优化调度多个算法模块的同步运行; ④内嵌对数据中心的读写操作。
图 2基于存储数据的挖掘计算
图 3基于时间序列的流式计算
为了应对不同监测系统的数据流， 采用“流式算法引擎”，使系统能获得实时的量化状态指标，见图 4。
图 4实时数据挖掘中心框图
2 、对智慧检修建设原则的思考
水电企业智慧检修建设应该达到的目标是对发电机组风险识别自动化和决策管理智能化。通过机组运行大数据的挖掘和分析计算，做到应修才修，改变现行计划检修模式， 实现降低检修成本提高经济效益的目的。智慧检修建设应该遵循以下原则:1) 规约标准化。为了避免因规约不统一、不标准而造成不同厂家的功能模块无法互联、数据格式有所不同，应清理当前各种系统的通信规约、数据格式、模型架构和接口规范， 主动制订一批成熟、兼容、通用的规约和标准，使通信规约、数据格式、模型架构和接口规范等的标准化，确保不同厂家提供的同类系统以及各系统之间能够有效互联， 确保未来新建功能模块能有效接入系统中。2) 平台统一化。根据各级运行管理人员对于设备信息和管理信息查阅的需求， 统一安排水电机组的数据采集内容和设备，安排数据经由网络传输至主站，消除数据采集重复、通道繁杂、维护困难等问题。同时，在新系统中建设检修中心统一的数据存储模块，在汇聚全部运行、设备信息的基础上，按照部门需求实现可定义的数据编组、订阅、分发服务， 使得各部门只需与统一的数据平台接口即可获得所需形式和内容数据，实现统一数据中心职能， 为设备状态实时监控， 智能分析等应用的开展奠定基础。3) 预警智能化。根据各级运行管理人员对于日常业务开展的需求，在统一显示界面，统一数据源的基础上，将数据服务、网络服务、告警服务、界面服务等通用服务项目归并智慧检修中心平台之上， 而各功能模块仅专注于设备监视和设备状态分析功能， 从而降低软硬件维护开销， 提高运行人员工作效率。利用各专业、各系统数据集中存储的便利条件，以数据中心的方式对同构或异构的数据库进行统一管理， 按照自定义的主题抽取多个库中的数据， 开发诸如设备状态多维度分析和评价功能，专家诊断系统等，全面提升检修中心的运维管理能力。4) 管理高效化。检修管理系统按照“互联网 + 智慧检修”的建设思路， 构建纵向贯通、横向集成的流域级检修管理平台，重点开发并建成设备检修工作通知、实施、流程审批、作业审批汇报、电子签章的全程电子化操作，实现检修报告电子化生成、检修工作竣工报告电子化生成， 以及建立完善的检修设备库、检修知识库、标准作业库和标准业务流程工序卡。建设智能手机的信息管理系统， 最终建成一套真正的“电子化、智慧化、可追溯化”的信息管理系统， 全面实现上下信息渠道畅通和数据共享与应用。
结束语
智慧检修建设符合中国制造 2025 发展规划， 有利于传统行业的转型升级， 提高企业竞争力。智慧检修的建设最终达到变革目前水电机组计划检修模式， 解决计划检修模式下的过修、漏修弊端，对水电机组检修行业起到一个示范作用， 带动整个水电检修行业技术转型升级，引领行业的发展。
参考文献:
[1]涂扬举.建设智慧企业 推动管理创新[J].四川水力发电,2017,36(01):148-151.
[2]涂扬举.智慧企业建设引领水电企业创新发展[J].企业文明,2017(01):9-11.
[3]涂扬举.水电企业如何建设智慧企业[J].能源,2016(08):96-97.
论文作者:徐春雷1,任淼2,周明1,方桂荣1
论文发表刊物:《电力设备》2018年第16期
论文发表时间:2018/10/1
标签：数据论文; 数据中心论文; 算法论文; 智慧论文; 系统论文; 接口论文; 设备论文; 《电力设备》2018年第16期论文;