关于建设智慧水电企业的调研报告
金沙公司金银台枢纽胡磊
近年来，国内水电行业都在开展智慧企业建设，推动传统能源企业管理革命性变革，以“智能自主、人机协同”为目标，在电站数字化、网络化、智能化的基础上，将大数据、人工智能等先进数字科技与电厂运营管理深度融合，通过整合运行管理历史和人工经验，构建“运行智能、巡检智能、操作自主、人机协同”的全新水电生产组织形态与管理模式。如何在我司全面应用，实现智慧水电智能自主运行管理方式，形成具有新时代特点的自主创新技术成果和实践经验，取得良好的经济效益和社会效益将是本文调研的主要方向。
一、智慧企业的概念
智慧企业是在企业数字化改造和智能化应用之后的新型管理模式和组织形态，是先进信息技术、工业技术和管理技术的深度融合。通过智慧企业建设不仅可以促进企业内部生产关系的转型升级，完成与"互联网+"社会生产力的和谐对接，还能进一步释放企业员工的创新创效活力，为企业提供可持续发展的源动力。
智慧水电站是在自动化的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术，加强信息管理和服务；清楚掌握发电流程、提高发电过程的可控性、减少人工干预、及时正确地采集发电过程数据，从而科学地制定发电计划，构建高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化工厂。智慧水电站把VR、大数据等运用到工业领域，方便监控现场、事故预报与诊断，实现了从数字化到智慧化的跨越，改变了以往的运行管理模式，实现了从人工决策到类机器决策的过程。
二、我国智慧水电建设的现状及发展趋势
2018 年 5 月 8 日至 9 日，在北京华北电力大学，联合举办了2018 年智慧电厂（第一期）论坛。论坛得到广大电力企业、科研院校和信息科技公司的积极响应，来自燃煤电厂、 燃气电厂、水电厂、核电站等基层电厂的代表，大唐集团公司和国家能源投资集团公司参会都超过了 100 人。华能、华电、国电投、中广核、国投电力、华润电力、京能、中能建等，都有很多下属电厂派员参加。中国电力工程顾问集团、电规总院、西安热工院，以及其他各电力集团公司科研院、电力设计院，华北电力大学、东南大学等都积极派人参会。通过两天的报告交流，论坛取得丰硕成果。其中大唐南京发电厂、大唐泰州热电公司、国电大渡河流域水电开发公司、华润电力控股有限公司、神华国华（北京）燃气热电有限公司等单位就智能发电和探索建设智慧电厂的实践作了详细的介绍。
2019年12月17日，由中国企业联合会、中国企业家协会主办的“2019中国智慧企业发展论坛”在浙江省德清国际会议中心举办。主题为“智能自主 全面赋能”。国家能源集团大渡河流域水电开发有限公司党委副书记、总经理涂扬举出席，并代表智慧企业推进委员会发布《智慧水电企业建设指南》，从此拉开了智慧水电企业建设新篇章。
目前，大渡河水电公司通过探索物联网、大数据和人工智能技术与流域梯级电站群自主运行、远方操作、智能巡检等成套关键技术，建成了首个“自感知、自运行、自学习、自决策”的梯级电站群。2020年10月08日，由中国水利发电工程学会和中国大坝工程学会联合主办的水库大坝和水电站智能建造与运行学术交流会上，大渡河公司被授予梯级水电站群智能运行创新实践基地。
瀑布沟水电通过建立生产知识图谱，借助5G传输智能安全帽采集到的实时视频，运用现实感知模型计算人员精准位置，姿态动作及环境风险。并结合安全管理业务流程和认知图谱，实现人员、设备安全。借助环境感知辅助降低操作人员的精神压力，让云计算成为生产过程中的智慧大脑，提升安全管理水平。
大岗山水电通过运维生产管理模型的建立，解决现行运维管理模式与智慧电厂建设的不平衡性，建立全面融合制度、机器、设备、人员的新型管理方案，提高运维管理的感知能力、分析能力、规划能力及自主决策能力。
猴子岩水电运用流失算法，通过机组振摆、水头、有功、导叶开度等数据进行建模，针对大量生产数据未得到有效利用、应急人员对机组运转特性存在盲区、智慧发电控制策略有死区、设备状态评估无前瞻等痛点进行水轮机运转特性在线辨识。
大渡河水电通过整合大渡河公司水文、水工专业领域现有技术及数据资源，结合流域各区域的降雨地灾预警需求特点，构建集多源气象信息融合预报、降雨地灾关联预测、预警信息发布功能为一体的降雨地灾预警模型。
大唐亭子口水电采用5G水下机器人搭载清淤和巡检作业设备，可以在不排水的条件下，替代人工水下作业，降低了成本提高了效率。
诸如此类的给设备赋能、将大数据、物联网等应用至水电生产、管理中的案例比比皆是。目前我国智慧水电建设开展的热火朝天，智慧水电的建设日渐成熟，大渡河水电、大唐、华能、华电等水电企业已走在智慧企业建设道路的前端，推动智慧水电企业建设也将成为社会进步的必然趋势。
三、我司在智慧水电企业建设中的现状
从嘉陵江流域水电企业目前情况来看，电厂的运行管理仍然在沿用传统的运营管理模式，电厂仍未能形成厂级的统一数据平台，实时数据与相关管理数据无论在存储管理还是应用方面都是割裂的。运行大多仍根据定值曲线自动调整，未进行优化，检修方面也仍在沿用定检定修。设备巡检工作采用人工巡视+工业电视巡视。水情调度采用人工预测，主观判断为主。从冷端优化、运行优化类到故障早期预警、设备可靠性评价等检修类应用仍处于分散应用状态。金沙公司初探了“联合调度”，提出了建设嘉陵江流域集控中心，其它大多数电站仍依靠提升自动化程度或信息化程度的形式推进，仍未能与实际生产相结合，距离实现智慧企业相距甚远。
四、传统生产运行中的不足
传统的水电生产运行采用人工巡视，多班组值班制度，检修方面沿用每年定检定修，管理采用多人分工管理模式，还是以水为天、靠水吃饭的调度模式，这些传统的水电运营已无法满足社会进步的要求，在实际生产中也体现出了多方面的不足，例如：
1、传统的检修工作缺乏针对性，导致检修并不彻底，安全隐患无法全面排除，还可能会反复停机、停电检修，检修期间弃水风险较大，检修工期较长，造成资源的浪费，检修成本的增加。
2、传统的巡视工作，主要采用人工巡视，每天有3次固定路线和多次临时机动巡检任务。每次巡视耗时1-3个小时，人均步行2万多步，巡检人员的责任心差异、技能水平高低、巡检范围与频率等因素，在一定程度上影响巡检质量。人工巡视也只能看到设备外表，来主观的判断设备运行状况。对设备掌握有很多不确定性，同时人工巡视效率不高且存在漏巡风险、巡视过程中存在诸多不安全因数等。
3、传统的班组值班、多人分工分散式管理模式，需要大量人员，造成人工成本的增加，管理成本的增加，信息传递不及时等现象。这种管理模式工作效率低，还受管理人员个人情绪及管理水平的影响。
4、传统的水情调度，依靠收集上游电站放水计划进行粗狂式调度，未能精确考虑气候变化引起的水情变化、 ……此处隐藏871个字……统一平台：运用无边界网络技术、云计算技术、移动互联技术，创建员工协同工作、数据实时交换、信息实时处理的信息化基础平台。三、集成集中：通过整体规划、系统整合、数据集中、集成运行等策略，消除业务系统分类建设、条块分割、数据孤岛的现象，构筑企业级统一服务平台。四、智能协同：在相关数据、平台、应用的支撑下，实现人、系统、设备之间的高效协作；在人工智能和大数据技术的支持下，实现自动风险识别和智能决策管理。
1、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。
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。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。
2、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，比如丽水市投运的智慧水电系统平台，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的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。
七、我司建设智慧水电存在的问题
1、智慧水电投资建设方向及预期效益评估。在港投集团层面上，关于在智慧电厂怎么投资，在哪个电站投资以及预期的投资回报是什么的决策，仍然缺乏这种类型的评估。
2、如何为港投集团和嘉陵江流域打造智慧电站。在单个发电厂中建设智慧水电项目会影响较少的历史数据样本，单独的设计和设计差异以及模型选择的差异。准确实现数据驱动型业务的智能场景非常困难。依靠现有的数据平台无法实现，需要更大数据样本的支持。
3、在港航公司及港投集团层面，智慧电厂的建设不能成为新的数据岛。为了进行规范化，集约化的管控，建设智慧电站项目，必须做好管理和数据共享。
八、结语
智慧企业的探索和实践，需要从系统科学理论的角度，面对这一复杂系统，充分运用云数据、物联网、移动终端、智能化设备等信息技术，实现对企业资源要素及其运行的数字化采集，构筑企业数据资产和知识库，打造企业神经系统和智能中枢，实现企业多个层次的自我闭环、自动决策和自我演进。智慧企业是一个持续优化、主动演进的过程，就如人的智慧永无止境一样，智慧企业既是一种未来形态，也是一个过程，在演进过程中随时呈现出多种组织形态、管理模式和能力成熟度。
创新不止步，改革再前行。金沙公司将不忘初心、牢记使命，全面落实集团公司总体发展战略，愿意做智慧电厂建设的引领者、实践者、推动者，为传统企业注入转型升级、提质增效的新动能，为集团公司建设具有竞争力的一流水电企业作出更大贡献。
