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摘要：电力设备质量及运行效果直接影响着水电厂的可靠性能和经济效益，已经成为新时期人们关注的焦点。本文梳理水电厂电力设备管理的三个阶段，分析智慧水电厂建设的关键作用和必然趋势，在知识关联和赋权评价基础上，搭建水电厂电力设备智能管理系统，形成集基础设施、设备感知、现场管理和远程监控于一体的运行模式，旨在进一步推动水电厂的数字化建设和智能化转型。

关键词：电力设备；智慧模型；智能管理；运行模式

我国“十四五规划”中明确指出：“要加快数字化发展，建设数字化中国，以数字化技术创新、数字化产业建设及数字化服务转型，驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。尤其是在水电厂建设过程中，应紧紧围绕“十四五规划”目标，推动传统水电厂向智慧水电厂转型，形成以数据技术、智能技术、三维技术等为核心的智能管理及运行模式，利用“上云用数赋智”深化数据赋能、提质增效，使水电厂电力设备管控工作全面升级。

1 水电厂电力设备管理综述

我国水电厂电力设备管理经历了多个发展阶段，其早期（1949～1978年）主要采用日本和苏联的管理模式，中期（1978～1990年）借鉴欧美自主化管理经验，但这些模式均无法满足我国水电大规模建设和发展需求。基于此，我国开始探索适合中国特色化的水电厂电力设备管理模式：

（1）基础信息化阶段。20世纪末，我国水电厂电力设备管理开始运用数据处理技术和远程控制技术，通过SCADA平台对发电机、水轮机、继电保护室等进行远程管控。其中，张雪桂和陈启卷（1998）提出，以自动化平台为核心，检测和分析水轮发电机组及其辅助设备的各种性能参数[1]；王善永、范文钟和敦美（2001）提出，可搭建集状态检修系统、计算机监控系统和管理信息系统于一体的SCADA平台，用于水电厂电力设备状态监测、诊断与检修决策[2]；张雪源和张芃（2004）提出，可在水电厂机组运行状况基础上进行状态诊断，通过人工评价和智能诊断进行设备管控[3]。上述管理模式较为简单、诊断正确率不高、系统稳定性较差，亟待调整和优化。

（2）智能化升级阶段。2012年以来，我国水电厂电力设备管理进一步升级，开始在物联网、大数据、人工智能技术发展基础上，推进数字化建设和智能化转型。尤其是在2022年，国内专家首次提出“智慧水电厂”概念，主张依托“云大物移智”架构，提升电力设备的智慧感知和智能管控效果。其中，王艺瑶、陈铁华和穆小红（2022）指出，可以通过巡检机器人、数字孪生、可视化平台，实现全息可视的智慧管控[4]；贺飞、胡金飞和曾阳麟（2023）认为，可以运用数据模型加强智慧水电厂管控，增强数据分析的时效性和可靠性[5]；王晓兰、管毓瑶和胡思宇（2024）提出，可通过数据云平台和设备知识图谱，实现设备状态的全面感知和智能管控[6]。上述管理模式拉开了智慧水电厂发展的序幕，为水电厂数字化转型提供了新思路、新方法、新途径。

2 水电厂电力设备管理的智能库模型

智慧水电厂建设过程中，要形成与发电机、水轮机、继电保护室等关键场所相关的知识图谱，结合多场景下的电力设备管理需求，构建基于知识关联和赋权评价的智能库，以便于精准感知设备运行状态，识别设备运行风险[7]，详见图1。

2.1 数据处理

将水电厂电力设备的基本参数、运行数据和状态数据导入到智能库中，用于风险评估和知识推理，评估电力设备的运行状态并生成管控方案。上述环节数据流量大，可通过预处理模块和数据管理模块进行数据归集，避免冗余数据的干扰。

2.2 知识关联

一般知识图谱构建过程中可先按照管理需求和设备类型，设定图谱目标和范围。然后，将海量数据导入到知识库中，在特征识别基础上生成关联数据集，通过NLP技术抽取、清洗和归一化，得到知识模型。最后，按照定义推理规则，在知识模型基础上导出分析评估结果和运行处理方案。

水电厂电力设备管理的知识图谱可在设备管理目标上设置不同特征模型，用于识别知识图谱的核心实体，如发电机、水轮机、开关柜、继电保护装置等；通过特征关联和属性定义，生成核心实体的关联数据集，以便于知识图谱中的推理提取；在整理获得结构化数据后，可借助NLP技术抽取关联知识，生成水电厂电力设备知识库，以便于智能感知和辅助决策。尤其是在采用知识库进行模糊推理时，应按照特征模型和知识模型将运行数据转变为目标数据，用于进行电力设备运行状态的分析评估。

2.3 赋权评价

将特征识别后的关联数据集进行组合赋权评价，分析水电厂电力设备的运行风险。可按照设备风险指标构建分层评估AHP模型，按照不同权重，将识别到的设备要素分类分层，形成不同的样本特征集并赋值，用于进行组合赋权评价，即：

（1）样本权重。以AHP模型为基础构建约束变量模型，设置安全风险样本为n，安全风险要素评估样本特征分布为ai（i=1，2，3……n）。

（2）赋权评价。考虑水电厂电力设备运行环境较为复杂，可按照设备要素、技术要素、环境要素等，分别建立关联子集，提出单一异常数据，形成与常态化一致的关键量数据，从而形成可靠的指标权重aij，用于计算归一权重向量，即：

（3）图谱推理。将赋权评价后的数值与知识图谱中的数值拟合，进行知识推理并分项描述。

3 水电厂电力设备智能管理及运行模式

3.1 智能管理系统

水电厂电力设备智能管理系统以云计算技术、大数据技术、物联网技术、机器人技术等为核心，构建分布式监控平台[8]，详见图2。

（1）前端感知。采用摄像头、检测仪表和机器人组合的方式，展开定点检测和动态监测。定点检测时直接通过传感器、敏感元件、智能电表、摄像头等实现水电厂电力设备基本参数和运行参数的实时采集；动态监测由机器人搭载摄像头或检测仪表的方式，进行区域内的巡查。

（2）数据通信。利用光纤电缆、无线通信等形成信息与通信系统，在公网无线接入和公网有限接入两种模式基础上实现数据传输和信息交互。尤其是利用5G通信网络，可支持海量数据的秒级传输，其可靠性更强、安全性更高、传输效率更好，值得深入研究和推广应用。

（3）集成站控。可将智慧平台、自动化主站、监控中心整合，形成数字孪生下的三维可视化平台，用于显示设备基本信息、设备运行状态、设备故障信息、设备检修方案等关键内容。集成站控中可通过智能库模型快速识别特征数据，生成关联数据集，用于分层评估和知识推理，自动生成关于电力设备管理的评估报告，包括设备风险系数、风险类型、故障原因和检修方案。

3.2 智慧运行模式

3.2.1 知识关联

按照不同场景将水电厂电力设备运行中的关键数据导入到智能库中，可生成发电机层、水轮机层、继电保护盘室等的知识实体，详见表1。

按照知识实体进行关联描述，形成“实体-功能-事件-原因-方案”这一完整的知识图谱，用于描述知识实体的状态性能，进行实体的故障防控及运维检修。

以水轮机组为例，可通过海量数据构建水轮机组实体的知识图谱，形成关于水轮机组的不同规则体系，用于解决水轮机组的常见问题。若水轮机组的基本参数及运行数据显示：水轮机组发电功率不变、水头和流量不变，但发电量下降。则可按照知识图谱“水轮机组—发电效率下降—水轮机组发电功率不变，水头和流量不变—水轮机组设备老化-配合调度计划对水轮机组进行拆检”，推理出可能是水轮机组设备老化造成并进行相应检修。

3.2.2 赋权评价

将不同场景下的水电厂电力设备运行的关键参数进行分层分类，设置不同权重等级，按照指标类型进行赋权评价。以某某水电厂2024年电力设备运行数据为例，考虑系统风险样本系数及相对重要性量化结果，可设置发电机层、水轮机层、继电保护盘室的权重指标如下。

将特征识别中的关联数据集作为赋权评价的主要依据，结合专家意见进行赋值，计算出归一权重在8.319和9.882之间，水电厂电力设备智能管理的总体评级系数为9.0928，风险等级为低。而水轮机层中水轮机组的性能参数评级系数为8.319，远低于总体评级系数，可初步判定水轮机组存在性能缺陷。将赋权评价结果和运行状态数据导入到知识图谱中，推理拟合出水轮机中出现叶片损坏，需停机检修进行更换。

运用赋权评估和知识推理进行水电厂电力设备的智慧监测和检修处理，设备管理效果大幅提升，实用效益显著，值得深入研究和应用。

4 总结

智慧水电厂建设过程中，要构建基于“云大物移智”架构的智能管理平台，将设备管理、移动应用、视频终端和智慧通信整合在一起，实现电力设备的可测、可感、可控、可调[9]；要构建基于数据处理、智能感知、智慧评估的智能库，在海量数据基础上进行电力设备参数性能和运行状态的赋权评估与知识推理，形成科学、高效、安全、可靠的管控方案，有效攻坚克难，提升电力设备运行管理效果。

参考文献：

[1] 张雪桂，陈启卷. 大型水电厂设备状态监测及诊断系统[J]. 水力发电，1998（11）：23-24.

[2] 王善永，范文，钟敦美. 基于状态监测的水电厂主设备检修计划决策系统[J]. 电力系统自动化，2001，25（16）：45-47，66.

[3] 张雪源，张芃. 水电厂状态检修研究[J]. 东北电力技术，2004，25（11）：10-12，15.

[4] 王艺瑶，陈铁华，穆小红. 智慧水电厂概述[J]. 长春工程学院学报（自然科学版），2022，23（1）：71-74，90.

[5] 贺飞，胡金飞，曾阳麟，等. 水电厂智慧运行建设探讨[J]. 电力系统装备，2023（11）：116-118.

[6] 王晓兰，管毓瑶，胡思宇，等. 基于大数据的智慧水电云平台研究[J]. 电力安全技术，2024，26（1）：20-24.

[7] 夏家华，龙泳，周喜，等. 5G通信技术在智慧水电厂中的场景应用[J]. 云南水力发电，2024，40（8）：218-221.

[8] 黄凯忞. 水电厂电气设备状态监测信息化管理系统设计研究[J]. 电力设备管理，2023（4）：127-129.

[9] 郭贵彬，宋达田. 水电厂电力监控系统安全防护建设[J]. 水电站机电技术，2023，46（10）：109-110.