全国首个！“抽水蓄能+人工智能”这个结合超酷

大规模抽水蓄能

人工智能数据分析平台

据介绍，南方电网抽水蓄能人工智能数据分析平台XS-1000D成功接入了装机规模为1028万千瓦的7座抽水蓄能电站状态数据。通过30多万个测点的数据实时采集，能够“足不出户”地实时掌握机组的健康状态。在以前，1台30万千瓦机组的日常检修项目就多达400余个，需要850个人一天才能完成。

为了及时、精准地发现问题，这个平台自由组合了近1000个智能分析算法，不但能对机组的健康状态随时做出诊断，还可以生成详细的“机组体检报告”，既方便了员工检修，也节约了维护成本。试运行一年里，平台直接创造经济效益接近1800万元。

抽水蓄能电站具有上、下两个水库，夜间用电低谷时，使用电能将山下水库的水抽到山上，在白天用电高峰时，再放水发电，相当于把电存储起来，实现随时调用，被称为电网的“蓄电池”“稳压器”和“调节器”。

抽水蓄能电站的工程规模大、机电设备多、系统结构复杂。仅以1台最广泛使用的30万千瓦机组为例，约有4大类、20台套关键设备部件，年度日常检修项目就多达400余个，约需850人/日才能完成。

2018年起，南方电网启动了人工智能数据分析技术在抽水蓄能领域的研究应用工作，通过推进设备运维智能化不断提高劳动生产率。

目前，抽水蓄能电站内很多设备依靠云端数据智能巡检，人员不需要再驻守现场。这套系统就好像一个云端的大脑在帮助工作人员进行思考和解决重复、机械的工作。

但要让机器代替人来巡检绝非易事。在占地不到30平方米的抽水蓄能大数据中心主机柜里，接入的设备测点超过31万个，范围涵盖了广泛分布在7座抽水蓄能电站的一次、二次设备及通信网络，形成了规模浩大、品类齐全的设备大数据状态感知体系。

建立统一标准的数据体系才能有高质量的数据基础，才能结合实际开发出高质量的数据分析功能。如果做不到这一点，大数据技术就只能成为人工的助手和参考，实现不了真正的人工智能替代。

为此，平台研发团队足足用了38个月的时间，才将7个电站近60个设备系统的31万个测点数据，通过统一标准的数据体系，接入到综合处理单元进行数据采集，再由服务器“上云”。

XS-1000D平台提供电压、电流、温度、压力、振摆、轴心轨迹等从简单到复杂的机组全状态、多维度数据智能分析。

基于平台强大的数据分析功能，技术人员既能快速评估蓄能机组总体状态，又能快速定位到风险薄弱的部件环节，即便刚参加工作不久的新员工也能轻松驾驭平台。

南网储能修试公司电气一次检修部班长郑清随机在XS-1000D中挑选到广州抽水蓄能电站的4号机组，鼠标一键点击几秒后，一份长达44页、1万2千余字的发电机组状态“健康报告”便自动生成。“我们再不用写报告了”。状态智能诊断的实现正是依托于人工智能数据分析的核心——“算法”。

XS-1000D建设过程中，南网储能修试公司技术人员针对各类数据分析原理和设备运维需求，自主研发了49种可自由组合的算法模块。运维人员组合算法模块，形成应对不同数据分析场景的算法，使计算机能够模拟人工进行海量数据分析，快速给出结论。

在49个算法模块的灵活组合下，运维人员已在XS-1000D部署了近1000个智能分析算法。根据各电站系统的不同智能算法组合，XS-1000D提炼形成了越算越细、越算越准的数据分析标准，形成一系列具有自主知识产权的抽水蓄能电站设备状态智能分析方法，相当于把技术专家的智慧和经验搬上了“云端”。

一年里，运用XS-1000D替代了90%以上的人工巡检，降本增效成效显著：

检修周期优化后节约成本约1200万元；节约巡检成本约280万元；节约故障检修维护费用约120万元；减少停电检修可发电增收约160万元……平台一年便可创造约1760万元的经济效益。

据统计，南网储能抽水蓄能电站2022年累计发电93.3亿度，同比增长18%；2023年一季度抽水蓄能业务收入更是同比增长了24%。