傳統發電站的智能化改造，如同為老工匠配備高科技工具，提升效率與精準度。改造后的發電站兼具傳統與智能，更高效、環保，適應現代能源需求。智慧系統搭建平臺是連接感知層和應用層的橋梁，將原始數據轉化為有價值的信息，為智能決策和應用提供支持。

上期介紹了傳統發電站改造過程中能源效率管理、設備檢測診斷、故障定位分析模塊的實操教程。

本期將繼續深入介紹電能質量檢測、智能調度優化、實時監控報警以及預防性維護模塊等內容。

智慧平臺改造傳統發電實操教程：

1.電能質量監測

智慧系統平臺搭建電能質量監測模塊，需要充分利用電能質量監測數據，結合數據分析、預警機制、治理策略等技術手段，實現電能質量評估、預警和治理。在實施過程中，要注重需求分析、方案設計、設備選型、數據質量、系統集成、測試驗收和運維管理等關鍵環節，確保系統穩定可靠運行，為電網安全、穩定、經濟運行提供有力保障。

1. 數據采集層

?目標: 全面、精準、實時地采集電能質量數據。

?實操要點:

?監測點選擇: 根據電網結構、負荷特點、敏感用戶分布等，合理選擇電能質量監測點，如變電站、配電室、重要用戶接入點等。

?監測設備選型: 選擇符合國家標準、性能穩定可靠的電能質量監測設備，如電能質量分析儀、諧波監測儀等。

?監測參數設置: 根據實際需求設置監測參數，如電壓、電流、頻率、諧波、閃變、三相不平衡度等。

?數據存儲: 將采集的電能質量數據存儲在本地或云端，便于后續分析和處理。

2. 數據傳輸層

?目標: 安全、可靠、高效地傳輸電能質量數據。

?實操要點:

?傳輸協議選擇: 根據數據量、實時性要求選擇合適的協議。

?網絡架構設計: 采用光纖專網、電力無線專網等網絡架構，確保數據傳輸的穩定性和可靠性。

?數據加密: 對傳輸的數據進行加密，防止數據泄露和篡改。

?數據壓縮: 對數據進行壓縮，減少傳輸帶寬占用，提高傳輸效率。

3. 平臺處理層

?目標: 對電能質量數據進行分析處理，實現電能質量評估、預警和治理。

?實操要點:

?數據清洗: 對接收到的數據進行清洗，去除異常值和缺失值。

?數據分析: 利用統計分析、趨勢分析、關聯分析等方法，分析電能質量數據，評估電能質量水平。

?預警機制: 設置電能質量指標限值，當監測數據超過限值時及時預警，提醒相關人員進行處理。

?治理策略: 根據電能質量問題的類型和嚴重程度，制定相應的治理策略，如無功補償、諧波治理等。

?知識庫構建: 將電能質量案例、治理經驗等知識存儲在知識庫中，為電能質量評估和治理提供支持。

4. 應用展示層

?目標: 直觀、清晰地展示電能質量監測結果和預警信息。

?實操要點:

?可視化界面設計: 設計簡潔、直觀的可視化界面，方便用戶查看電能質量監測結果和預警信息。

?數據報表生成: 自動生成電能質量監測報告，包括電能質量指標統計、趨勢分析、預警信息等。

?GIS地圖展示: 將電能質量監測點、監測數據、預警信息等展示在GIS地圖上，方便用戶直觀了解電能質量分布情況。

?移動端應用: 開發移動端應用，方便用戶隨時隨地查看電能質量監測信息和接收預警信息。

5. 關鍵實施要點

?需求分析: 明確電能質量監測模塊的功能需求和性能指標。

?方案設計: 根據需求分析結果，設計合理的系統架構和技術方案。

?設備選型: 選擇性能穩定、可靠性高的電能質量監測設備和軟件平臺。

?數據質量: 確保數據采集的準確性和完整性，提高數據分析的可靠性。

?系統集成: 將電能質量監測模塊與其他模塊進行集成，實現數據共享和功能聯動。

?測試驗收: 對系統進行全面的測試，確保系統功能和性能滿足要求。

?運維管理: 建立完善的運維管理體系，確保系統長期穩定運行。

電能質量監測是智慧電廠的核心環節，依托電壓、電流、頻率等指標的實時分析，可有效保障電力系統穩定。例如，某電廠部署智能監測系統后，電壓暫降響應時間壓縮至50毫秒，年減損超800萬元；某風電場監測到8.2%諧波畸變，治理后線路損耗降低12%，年省成本300萬元；智能監測系統可使故障處理時間從4小時降至15分鐘，功率因數動態精度達0.98以上，為新型電力系統建設提供關鍵技術支撐。

2.智能調度優化

智慧系統平臺搭建智能調度優化模塊，需要充分利用電網運行數據和調度相關信息，結合優化算法、預測算法、安全校核算法等技術手段，實現調度計劃優化、安全校核、風險評估等功能。在實施過程中，要注重需求分析、方案設計、算法選擇、數據質量、系統集成、測試驗收和運維管理等關鍵環節，確保系統穩定可靠運行，為電網安全、穩定、經濟運行提供有力保障。

1. 數據采集層

?目標: 全面、精準、實時地采集電網運行數據和調度相關信息。

?實操要點:

?數據來源: 

?SCADA系統: 獲取電網實時運行數據，如發電出力、負荷、電壓、潮流等。

?EMS系統: 獲取電網模型、設備參數、調度計劃等信息。

?氣象系統: 獲取天氣預報信息，如溫度、濕度、風速等，用于負荷預測和新能源發電預測。

?市場交易系統: 獲取電力市場交易信息，如電價、電量等，用于經濟調度。

?數據預處理: 對采集的原始數據進行清洗、轉換、歸一化等處理，提高數據質量。

?數據存儲: 將預處理后的數據存儲在實時數據庫或歷史數據庫中，便于后續分析。

2. 數據傳輸層

?目標: 安全、可靠、高效地傳輸電網運行數據和調度相關信息。

?實操要點:

?傳輸協議選擇: 根據數據量、實時性要求選擇合適的協議。

?網絡架構設計: 采用電力調度數據網、光纖專網等網絡架構，確保數據傳輸的穩定性和可靠性。

?數據加密: 對傳輸的數據進行加密，防止數據泄露和篡改。

?數據壓縮: 對數據進行壓縮，減少傳輸帶寬占用，提高傳輸效率。

3. 平臺處理層

?目標: 對電網運行數據和調度相關信息進行分析處理，實現調度計劃優化、安全校核、風險評估等功能。

?實操要點:

?負荷預測: 利用歷史數據、天氣預報等信息，預測未來負荷變化趨勢。

?新能源發電預測: 利用氣象數據、歷史發電數據等信息，預測未來新能源發電出力。

?調度計劃優化: 基于負荷預測、新能源發電預測、電網模型等信息，優化發電計劃、機組組合、潮流分布等，提高電網運行經濟性和安全性。

?安全校核: 對調度計劃進行安全校核，確保電網運行安全穩定。

?風險評估: 評估電網運行風險，制定相應的風險防控措施。

?知識庫構建: 將調度經驗、案例分析等知識存儲在知識庫中，為調度決策提供支持。

4. 應用展示層

?目標: 直觀、清晰地展示調度優化結果和預警信息。

?實操要點:

?可視化界面設計: 設計簡潔、直觀的可視化界面，方便用戶查看調度優化結果和預警信息。

?調度計劃展示: 以圖表、曲線等形式展示調度計劃，方便用戶理解和執行。

?安全校核結果展示: 以圖形化方式展示安全校核結果，方便用戶識別電網運行風險。

?預警機制: 設置預警閾值，當電網運行出現異常時及時預警，提醒相關人員進行處理。

?移動端應用: 開發移動端應用，方便用戶隨時隨地查看調度信息和接收預警信息。

5. 關鍵實施要點

?需求分析: 明確智能調度優化模塊的功能需求和性能指標。

?方案設計: 根據需求分析結果，設計合理的系統架構和技術方案。

?算法選擇: 選擇合適的優化算法、預測算法、安全校核算法等，構建調度優化模型。

?數據質量: 確保數據采集的準確性和完整性，提高數據分析的可靠性。

?系統集成: 將智能調度優化模塊與其他模塊進行集成，實現數據共享和功能聯動。

?測試驗收: 對系統進行全面的測試，確保系統功能和性能滿足要求。

?運維管理: 建立完善的運維管理體系，確保系統長期穩定運行。

智能調度優化是智慧電力平臺的核心技術，基于先進算法實現資源動態配置。某電廠分部應用優化模型，峰谷差率降5.7%，節省調峰成本2.3億元；某能源集團通過與虛擬電廠管理平臺，棄風率下降3.8%；

3.實時監控報警

智慧系統平臺搭建實時監控報警模塊，需要充分利用被監控對象的運行狀態數據和報警信息，結合數據分析、報警規則設置等技術手段，實現實時監控、異常檢測和報警觸發。在實施過程中，要注重需求分析、方案設計、設備選型、數據質量、報警規則、系統集成、測試驗收和運維管理等關鍵環節，確保系統穩定可靠運行，為被監控對象的安全、穩定運行提供有力保障。

1. 數據采集層

?目標: 全面、精準、實時地采集被監控對象的運行狀態數據和報警信息。

?實操要點:

?監測點選擇: 根據被監控對象的特點和監控需求，合理選擇監測點，如關鍵設備、重要參數、敏感區域等。

?傳感器選型: 選擇符合監測要求、性能穩定可靠的傳感器，如溫度傳感器、壓力傳感器、振動傳感器等。

?數據采集方式: 

?有線連接: 適用于固定設備，穩定性高，但布線復雜。

?無線連接: 適用于移動設備或布線困難的場景，靈活性高，但需考慮信號干擾和功耗。

?數據預處理: 對采集的原始數據進行濾波、去噪等處理，提高數據質量。

?數據存儲: 將預處理后的數據存儲在本地或云端，便于后續分析和處理。

2. 數據傳輸層

?目標: 安全、可靠、高效地傳輸被監控對象的運行狀態數據和報警信息。

?實操要點:

?傳輸協議選擇: 根據數據量、實時性要求選擇合適的協議。

?網絡架構設計: 采用星型、樹型或網狀網絡架構，確保數據傳輸的穩定性和可靠性。

?數據加密: 對傳輸的數據進行加密，防止數據泄露和篡改。

?數據壓縮: 對數據進行壓縮，減少傳輸帶寬占用，提高傳輸效率。

3. 平臺處理層

?目標: 對被監控對象的運行狀態數據和報警信息進行分析處理，實現實時監控、異常檢測和報警觸發。

?實操要點:

?數據清洗: 對接收到的數據進行清洗，去除異常值和缺失值。

?數據分析: 利用統計分析、趨勢分析、機器學習等方法，分析被監控對象的運行狀態，識別異常情況。

?報警規則設置: 根據被監控對象的特點和監控需求，設置報警規則，如閾值報警、趨勢報警、關聯報警等。

?報警觸發: 當監測數據滿足報警規則時，觸發報警，并通知相關人員進行處理。

?報警記錄: 記錄報警信息，包括報警時間、報警類型、報警值、處理情況等，便于后續查詢和分析。

4. 應用展示層

?目標: 直觀、清晰地展示被監控對象的運行狀態和報警信息。

?實操要點:

?可視化界面設計: 設計簡潔、直觀的可視化界面，方便用戶查看被監控對象的運行狀態和報警信息。

?實時數據展示: 以圖表、曲線等形式展示被監控對象的實時運行數據。

?報警信息展示: 以列表、彈窗等形式展示報警信息，并支持報警確認、報警處理等操作。

?歷史數據查詢: 支持查詢歷史運行數據和報警記錄，便于用戶進行分析和追溯。

?移動端應用: 開發移動端應用，方便用戶隨時隨地查看監控信息和接收報警信息。

5. 關鍵實施要點

?需求分析: 明確實時監控報警模塊的功能需求和性能指標。

?方案設計: 根據需求分析結果，設計合理的系統架構和技術方案。

?設備選型: 選擇性能穩定、可靠性高的傳感器、數據采集設備和軟件平臺。

?數據質量: 確保數據采集的準確性和完整性，提高數據分析的可靠性。

?報警規則: 設置合理的報警規則，避免誤報和漏報。

?系統集成: 將實時監控報警模塊與其他模塊進行集成，實現數據共享和功能聯動。

?測試驗收: 對系統進行全面的測試，確保系統功能和性能滿足要求。

?運維管理: 建立完善的運維管理體系，確保系統長期穩定運行。

生產安全是電廠核心，智慧系統通過振動、溫度等多維傳感網絡實現精準預警。某電廠應用振動監測，成功避免3次汽輪機故障，止損超2000萬元；某能源集團某機組采用紅外+局放監測，GIS故障率從0.8次/年降至0.1次/年，誤報率＜2%，非計劃停機減少65%。

4.預防性維護

智慧系統平臺搭建預防性維護模塊，需要深度融合設備運行數據、環境參數及歷史維護記錄，結合機器學習、故障預測模型、健康狀態評估等技術手段，實現設備健康度量化分析、故障風險預警和智能維護決策。

1. 數據采集層  

?目標： 全面采集設備運行狀態、歷史維護記錄、環境參數等數據，為預測性分析提供基礎。  

?實操要點：  

?多源數據整合：  

?設備傳感器數據（振動、溫度、壓力、電流等）；  

?維護工單記錄（歷史故障時間、維修內容、備件更換記錄）；  

?環境數據（溫濕度、粉塵濃度、腐蝕性氣體等）；  

?設備運行日志（啟停次數、負載率、能耗等）。  

?傳感器選型與部署：  

?針對關鍵設備部署高精度傳感器（如振動傳感器用于軸承磨損監測，紅外熱像儀用于電氣接頭溫度監測）；  

?邊緣計算設備實現本地數據預處理（如濾波、特征提取）。  

?數據存儲：  

?時序數據庫存儲高頻傳感器數據；  

?關系型數據庫存儲結構化維護記錄）。  

2. 數據傳輸層  

?目標： 確保數據高效、安全傳輸至平臺處理層。  

?實操要點：  

?傳輸協議選擇：  

?高頻數據采用輕量級協議降低延遲；  

?低頻數據或批量傳輸。  

?網絡架構設計：  

?工業現場采用協議實現設備與網關通信；  

?邊緣網關與云平臺間通過5G/工業以太網傳輸，確保帶寬和可靠性。  

?數據安全：  

?TLS加密傳輸防止數據泄露；  

?設備身份認證避免非法接入。  

3. 平臺處理層  

?目標： 通過數據分析預測設備健康狀態，制定維護策略。  

?實操要點：  

?特征工程：  

?從原始數據中提取關鍵特征（如振動頻譜特征、溫度變化率）；  

?結合設備工況（負載、轉速）進行數據歸一化。  

?預測模型構建：  

?基于規則的模型：設置閾值告警（如軸承溫度>80℃觸發預警）；  

?機器學習模型：利用歷史故障數據訓練分類模型；  

?深度學習模型：預測剩余使用壽命。  

?維護策略優化：  

?動態生成維護計劃（如基于預測結果調整保養周期）；  

?結合成本模型推薦最優維護方案（如更換備件vs修復）。  

?知識庫構建：  

?積累設備故障圖譜（故障現象-原因-解決方案）；  

?模型自學習機制（通過新數據持續優化預測準確率）。  

4. 應用展示層  

?目標： 直觀呈現設備健康狀態和維護建議，驅動運維決策。  

?實操要點：  

?可視化設計：  

?設備健康看板：用“紅黃綠”三色標注設備健康等級；  

?預測性維護日歷：展示未來30天高故障風險設備清單；  

?根因分析報告：故障發生時自動關聯歷史數據與模型結論。  

?交互功能：  

?維護工單自動派發至移動端APP（含設備定位、維修指引）；  

?AR輔助維修（通過圖像識別定位故障點并疊加維修步驟）。  

?多端協同：  

?Web端用于數據分析與策略配置；  

?移動端實現現場巡檢與工單處理閉環。  

5. 關鍵實施要點  

?需求精準化：  明確設備優先級（如關鍵設備需100%覆蓋預測性模型）；  定義維護目標（如降低非計劃停機時間30%）。  

?數據治理：  建立數據質量監控規則（如缺失值<5%，異常值自動標注）；  數據血緣追蹤確保分析可解釋性。 

?算法適配性：  簡單設備采用閾值告警降低成本；  復雜設備采用“物理模型+AI”混合方法（如風機齒輪箱結合動力學模型與振動信號分析）。  

?系統集成：  與CMMS（計算機化維護管理系統）對接，自動同步工單狀態；  與ERP系統聯動優化備件庫存（根據預測需求提前采購）。  

?驗證與迭代：  通過A/B測試驗證模型效果（如對比預測維護與傳統定期維護的成本差異）；  建立反饋閉環（維修人員標注模型預測準確性，驅動模型優化）。  

預防性維護是智慧電廠的核心機制，依托數字孿生與AI預測模型實現設備全生命周期管理。某電廠應用三維數字孿生平臺，精準定位鍋爐過熱器管蠕變損傷（壁厚監測誤差＜0.1mm），使故障率下降60%，維修成本節省35%，非計劃維修減少75%，備件庫存周轉率提升40%，實現設備可靠性管理從"故障檢修"到"狀態預判"的范式升級。

智慧化建設正為電力生產領域帶來一場深刻的變革，不僅極大提升了火電站和水電站的運行效率與可靠性，還通過集成物聯網、大數據、人工智能等先進科技，推動電廠向無人化操作、遠程智能監控以及成本效益最大化方向發展，確保電力供應的安全與高效。