关键词：水电站；智慧水电；技术
当前电力行业尤其是发电企业面临着改革与转型的严肃问题，随着管控模式的不断变化发展，服务理念、技术、数据、市场等等需要融合共享，大数据和人工智能赋能电力企业，特别是国家发改委发布《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》后，水电企业提出了智慧水电的概念。智慧水电通过将先进的信息技术应用于水电厂生产的整个过程，整理分析过去与现在的生产数据，并预测和指导企业员工未来的工作方向，使信息技术与传统的工业技术、管理技术相结合，全面提升电厂的生产技术和管理水平，从而提高企业的经济效益。智慧水电的建设最关键的是人工智能和大数据技术的应用。
一、智慧水电平台框架
（一）智慧水电平台框架组建思路
更安全、更经济、更环保、更先进、更高效是智慧水电发展的必然需求，云计算、大数据、物联网、人工智能、移动互联、5G应用等技术赋能电力企业，智慧水电建设必然离不开这些技术，其中物联网构建人机交互的新环境，特别是移动边缘计算。云上和云下的结合，水电厂作为底层，云上和云下内化为两个层面，形成一个整体的体系框架，这即是智慧水电。
从信息化建设的角度来说，水电站的智慧水电平台重点是要以设备的智能巡检，故障精准定位排查，系统协同联动来确定主要目标，以自动化控制为基本点，以数据的共融共通为核心点，依托大数据分析或者是智能化分析等技术手段来引导水电站整个管理模式的自我演进，形成更加科学的新型管理模式。由此智慧水电平台，要从水电站的生产过程、业务流程、物理对象、环境条件等方面进行数字化处理，然后将水电站的生产经营的各个环节业务进行量化，通过构建数据中心以及高速的传输网络来完成海量数据的互联互通，这些都是构建的物理环境，进一步在物理环境上要达到多维分析、态势感知、趋势预测、远程控制、风险预警等集成的统一平台，再将其与云端的智能电厂平台对接，实现监测、数据、运检、调度、算法等于一体，实现云端的智能协同。
（二）智慧水电平台框架组成
可以将智慧水电平台划分为三个层级，包括云端智能协同层，数据集成层以及水电站物理层。
云端智能协同层应当是一个综合分析平台，要集成数据、算法、监控、运检、调度等功能，并通过接口兼容集中管控的管理大屏、移动设备、数字化门户等。它是一个典型的云服务架构层，包括资源层、中间层、共享服务层以及接口层，资源层包括物理资源和虚拟资源池，属于底层，主要包括各种硬件设备，如计算机、网络、服务器、数据库等，物理资源层之上还有虚拟资源池，用虚拟化技术将硬件当中存储的资源汇聚的一个虚拟的资源池当中即云端，中间层为系统开发和测试提供接口，共享服务层主要提供应用软件，接口层则主要提供不同权限用户访问云端的接口。
数据集成层，核心是数据库，它属于云服务架构当中的虚拟资源层，统辖地图数据、安全数据、检修数据、设备数据、运行数据、水文检测数据等等，实现方法也比较简单，可以采取网格技术来实现数据集成。在数据集成上描述模型提供聚合形式，这个模型是一个数据空间加上它的聚合空间。解释模型将描述模型揭示的信息之间的关系进行定义，然后预测模型利用已知的关系推测出更多的描述信息。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在数据的集成当中相互关联的数据库实际上可以很容易被归纳在一起，创建一个单一的虚拟数据库，或者称为异构数据库系统，而实际上每个数据库在加入异构数据库系统之前本身就拥有自己的数据库管理系统。这种数据库方案并不需要改变原来的数据结构，可以使数据整合方案更简单经济。而该技术下的关键是中间件层，中间件层和每一个后台数据库用其自带的接口连接，将分布的数据库映射为一种统一的虚拟数据库模型，应用就可以利用该虚拟数据库去访问需要的信息。
水电站物理层主要是依托物联网技术在水电站布置各种智能化前端设备，包括传感器、监控视频终端、自动化控制装备等等，通过这些设备以及网络来实现水电站水工建筑、水利机械设备、发电设备、输配电设备等的智慧互联。
二、智慧水电平台建设思考
智慧水电系统平台符合我国城市大脑和大数据战略布局和整体规划要求，实现对我国水电站的基础信息管理，实现生态流量的实时监测与分析；整合行业信息资源，整合水电站基础信息、现场图片、基础地理、地形数据、遥感数据、全景图等，实现多源、多维、多态水电数据支撑；利用移动端和手机APP 实现对电站信息的动态反馈。
从技术层面来说，现阶段有很多技术可以实现智慧水电平台的建设，目前已经有很多成功的案例，比如丽水市近期投运了智慧水电系统平台，该系统主要包括数据支撑平台、智慧水电信息系统、移动端APP。又比如浙江宇丰水电集团有限公司投运了水库工程标准化运行管理平台、智慧水电标准化运行管理平台实现了大屏幕切换显示，实现了状态监控、视频监控、水位监控等大屏幕显示。实现了电气主接线、状态监控界面、报警光字牌、视频监控画面、油气水画面、水位波动和报警画面、水电站文化风景图、安全运行时间等通过手机界面随时随地查看，提高了整个电站的安全管理水平。实现了水电站安全云巡检、水库大坝安全云巡检，手机终端查看巡检记录、巡检报告、设备异常情况等。
可以看到数据已经成为水电站管理当中非常重要的资产，未来智慧水电必定会大量依靠专业数据中心来进行管理，电厂职工角色必定要逐步转向大数据开发、维护与应用，而大数据的应用最关键的是给管理和决策做支撑，因此要实现数据采集的统一性和标准化，打通水电站各业务子系统、应用子系统，形成数据的网络集成，为不同场景提供所需数据，从实时以及历史数据当中进行可视化的大数据分析，其中关键点是数据挖掘，数据挖掘是数据分析的基础，为了推动智能化分析，可以使用机器学习的方法，现阶段机器学习有很多种实现方法，比如自适应增强方法。采用全数据链闭环反馈自适应模式，对水电系统的核心要素、重点目标、线上线下位置、状态、数据、关联、分析等数据进行全面挖掘分析和智能化分析应用。
结束语：
综上所述，智慧水电建设是水电站转型与改革阶段的重点，而人工智能和大数据技术的应用则是智慧水电的关键。目前，我国智慧水电还处于探索与实践阶段，智慧水电的建设必将经历一个长期的奋斗过程。随着水电站信息化基础设施不断完善，智能化技术的应用必定会进入快车道，相信在每一位水电工作者的努力下，智慧水电的美好梦想一定会变成现实。
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论文作者:黄杰
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年第 21期
论文发表时间:2020/5/8