水電站的能耗如何實現生產設備全面物聯，大數據集中管控是新基建政策下勢必迎來井噴的一個細分領域。用能設備的狀態檢測、優化運行、指標監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。大數據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，對提升發電企業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、火電站部署大數據分布式采集服務節點，完成現場實時數據的采集、存儲、傳輸和共享。在華能集團公司本部及下屬區域公司部署AI計算引擎服務和應用展示服務端，用于大數據的智能分析、預警和故障診斷等智能算法的部署運算和應用展示。

基于工業大數據和人工智能的數據處理方法及模型計算方式，結合機器學習的動態建模理論，設計開發用于水電站、火電站主設備的趨勢預警、故障診斷、運行優化、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據分析任務。

針對設備異常、復雜工況等風險因素，使用基于大數據的安全預警模型，實現設備的異常檢測和風險評估。及時發送風險預警信息，提高檢修運維效率，減少因設備異常而產生的經濟損失。現已開發水電設備診斷模塊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，為電廠節省了500萬元。

通過使用基于大數據的智能化設備趨勢分析模型，華X能集團公司實現了企業生產設備間的聯動調節與管理，提高了能源使用效率，降低了企業生產能耗。其中熱力引導系統模型在重慶珞璜電廠的應用使鍋爐降低煤耗，兩臺機組共節省7480噸煤，實現直接經濟效益698萬元。

來源：鄧鋤頭挖科技/百家號

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