水力发电工程中的智能监控系统设计及应用

引言

水力发电工程是我国能源供应体系中不可或缺的组成部分，其运行的顺畅性和高效性直接影响发电效率。依托智能技术手段构建智能监控系统，有助于推动水电工程管理模式向智能化、自动化方向转型，利用数据驱动和技术赋能实现水电站运行的全方位管理。本文详细介绍了水力发电工程中智能监控系统的设计思路和架构模块，并阐述了系统的具体功能和应用场景，以期为水电工程智能监控系统的开发提供参考。

一、水力发电工程中的智能监控系统设计

（一）系统架构设计

水力发电工程智能监控系统采用分层分布式结构‌，分为控制中心层、通信网络层和现地控制单元（LCU）三层架构。其中‌控制中心层‌部署在电厂级，主要负责整个水力发电工程的数据整合分析、优化调度和远程指令下达；‌通信网络层‌依托工业以太网和光纤环网实现全站的信号覆盖，保证数据传输的稳定性和高效性；‌LCU 分布在机组、闸门等关键设备侧，主要负责实时采集水位、流量、温度等关键数据，以及执行控制中心层‌发布的控制指令[1]。

水力发电工程智能监控系统的架构核心在于实现多源数据的全面整合，包括水文监测（水位、流量等）、设备状态（振动、温度、功率等）、视频图像等多维数据，从而以数据为驱动构建全域感知体系。

（二）‌硬件和软件配置要点

硬件配置要注意以下要点：第一，‌传感器网络配置。传感器网络是数据采集的核心，需结合采集要求配置高精度设备并做好节点部署构建以形成全域感知网络。水力发电工程所需传感器主要包括高精度水位计、流量计、温度传感器、气象站等，全面覆盖坝前、生态下泄口等关键区域，确保全域无盲区监测‌。第二，‌边缘计算设备‌。考虑到水电工程数据的庞大性，单一的中枢处理会造成算力负担和传输延迟问题，通过边缘计算技术和 LCU 内置工业级控制器，能够实现设备终端的数据处理，并支持低功耗运行，以适应高寒地区及弱信号环境‌。第三，‌通信冗余设计‌。采用北斗卫星 +4G/5G 双通道备份技术，保障数据回传的可靠性和高效性。

软件平台设计‌要注意以下要点：第一，‌开发框架。系统架构需采用微服务架构，以保证系统的可扩展性，后续如果需要添加新的功能，则可通过模块化来实现，而不需要大幅度修改整个架构。第二，‌数据处理‌。根据数据类型的差异选择不同的处理方式，实时数据依托 Spark 引擎进行分析处理，历史数据则依托时序数据库进行存储。第三，‌人机界面‌。应用界面依托 GIS 技术、数字孪生技术和 3D 建模技术实现站点的可视化分布以及设备的数字模型管理，并支持多屏协同操作[2]。第四，防御体系‌。系统设计和开发要注重安全和可靠性保障，需依托软件技术手段构建防御体系。要做好系统安全和数据安全防护，例如数据层可采用双机热备 + 异地容灾，保障数据安全性，确保历史数据可回溯；应用层可应用身份验证 + 权限控制，并依托操作日志实现留痕化审计。

（三）核心功能模块

智能监控系统的核心功能模块‌如下：第一，‌实时监测和预警模块。该模块通过多源数据采集‌实时监测水位、流量、水温、振动等核心数据以及摄像头的视频画面，并通过 AI 模型、计算机视觉技术等开展异常分析，一旦识别到生态流量超标、烟火异常自动触发声光报警。同时，该模块还可以实现设备的‌故障诊断‌，通过传感器所采集的设备数据进行分析和预测，发出故障检修提示，从而减少非计划停机。第二，‌智能决策和控制‌模块。该模块结合水电工程实际需求可提供发电优化调度、生态流量管控、防汛抗旱响应等功能。以发电优化调度为例，可结合水文数据和电网负荷需求进行机组分配调度，从而提升发电效率。第三，数据管理和分析模块。该模块依托大数据、云技术实现数据的整合、存储和分析，满足实时监控、故障预测、报表生成等功能需求，并通过数据可视化搭建数据驾驶舱，实时呈现核心数据的变化趋势。

二、水力发电工程中的智能监控系统应用

水力发电工程智能监控系统依托物联网、人工智能、大数据等技术手段，

实现水文数据、气象数据和设备数据的深度融合，构建从核心设备到流域调度的全链条管理闭环。其核心应用场景如下：

（一）机组状态监测和故障预警

智能监控系统利用传感器实时采集水轮机等核心设备的振动、温度、电流等运行参数，并结合深度学习算法预测设备可能发生的故障问题。例如，水电工程可利用热成像卡片机对碳刷进行温度监测，识别异常温度点，从而避免因碳刷打火而造成停机事故。智能监测的部署能够大幅减少人工巡检的频次，并提高故障响应速率。

（二）大坝安全和环境风险监控

水力发电工程很容易受到自然环境和气象灾害的影响，因此智能监控系统需要对环境参数进行全面监测，并结合坝体结构参数保障大坝的安全性。水电工程可部署渗压计、水位传感器等硬件设备，采集坝体位移、渗压、扬压力等结构参数，以及雨量、水位等环境数据，并借助 AI 算法进行深度分析，评估出现坝体渗流等风险，及时发出告警信息[3]。

（三）智能视频安防和行为分析

水电工程员工的违规行为以及非工作人员的擅闯行为可能会对水电工程的安全性产生负面影响。传统的监测方式为人工分析摄像头图像，不仅监控效率低，还有可能会出现人为遗漏的问题。依托 AI 摄像头能够对违规行为进行自动化的图像采集和智能分析，精准识别各类违规行为，并快速发出告警，有力保障水电工程的安全性。

（四）流域协同调度和优化运行

智能监控系统能够实现区域内的系统对接和集成，构建多泵站联合调度模型，整合多个电站的水位、流量、电网负荷数据，并通过算法模拟暴雨洪峰等气象灾害，从而动态、精准地调整闸门开度和机组出力，在保障发电效率的同时，实现可靠的防洪防汛。

（五）智能巡检和预测性维护

水力发电工程为了保证良好的运行，需要应用定期巡检制度，对站点内的风险隐患进行全面排查和处置。传统巡检工作主要依赖人工，对工作人员的负担较重。依托智能监控系统和无人机、机器人等硬件设备，能够实现全域的自动化巡检。例如无人机可巡检库区边坡、引水渠等外部环境，并通过智能中枢识别裂缝、滑坡等风险隐患；机器人可巡检厂内的设备问题，如零部件松动、漏油等，从而提示运维人员快速介入处理。

三、结束语

水力发电工程的智能监控系统通过构建“数据感知—高效传输—分析应用”的系统架构，实现了可靠的设备、环境监测和预警，从而大幅提升水电工程的自动化和智能化水平，保障水电工程安全、高效、生态友好地运行。未来还需要结合技术的发展进一步深化 AI 算法在设备运行、调度优化、应急响应等方面的应用，并探索新技术的融合路径。

参考文献：

[1] 李京辉 . 水电智能开关站一体化监控系统的设计及应用 [J]. 工业控制计算机, 2022,35(08):34-35+38 .

[2] 杜明伟 , 张冰 , 张洪涛 , 等 . 基于 IEC61850 的水电计算机监控系统设计及应用 [J]. 工业控制计算机 ,2022,35(11):30-32.

[3] 王文光 . 机械水电设备的远程监控与维护技术探讨 [J]. 中国高新科技 ,2024,(21):102-104.