数字化技术在水电站设备状态监测中的创新应用

引言：

近几年，随着我国水电建设、水电技术不断发展，大量先进的信息通信技术被应用到水电站生产监控和管理中，水电站自动化水平越来越高，生产监控和管理设备功能也越来越强，监控和管理范围越来越广。在该种时代背景下，水电站逐步向着智慧化、智能化电厂跨越，这给设备状态监测提出了更高的要求，需要与时俱进，进而适应更高的管理和运行要求。数字化技术的出现，给水电站设备状态监测带来了良好的发展契机，可以实现全面监控和管理电站环境、设备状态、核心部件等。因此，在实际工作中，需要结合具体情况，灵活利用数字化技术，实时监测和分析设备运行数据，优化水电站资源配置，一体化保护、监控全站，进而保证水电站安全稳定运行。

1. 数字化技术在水电站设备状态监测中的应用意义

在新时代背景下，在水电站 主要体现在以下几个方面：第，能够提升设 数据进行采集，如振动、温度、油压等 状态进行识别，进而降低突发故 无死角对设备状态特征进行捕 能够优化资源配置和运 油压装置等，构建统一的信 数字化系统，可以打破传统独 能够提升水电站设备维修水 态数据，动态评估设备健康度， 字化技术，通过智能化断路器，能够根 系统，可以实时进行数据分析，优化控制策略，以防设 长设 备使用寿

2. 数字化技术在水电站设备状态监测中的应用原则

2.1 系统性设计原则

在水电站设备状态监测中，想要充分利用数字化技术，需要坚持系统性设计原则，构建数据采集、传输、处理、应用的四级架构，保证各层功能独立，且协同高效。 数据采集 兼容多类型传感器，其中包括温度、压力、振动等；处理层需要引入边缘计算，对延迟进行降低。与此同时，应利用有线、无线混合组网，设计星形、环形等拓扑结构，对容错性进行提升，还需要部署数据备份和快速恢复机制，进而实现网络冗余保障 [3]。

2.2 数据质量优先原则

在水电站设备状态监测中应用数字化技术时，应坚持数据质量优先原则，高精度实时采集数据，利用分布式传感器网络，毫秒级采集设备运行参数，覆盖发电机绕组、水轮机轴承等关键部件。利用智能预处理流程，对数据进行清洗、去噪、归一化处理，对环境干扰进行消除，为后续分析做好铺垫。例如，振动信号，应滤除水流噪声干扰，进而保证后续分析准确性。

2.3 开放共享性原则

开放共享性原则，对于水电站设备状态监测是非常重要的，也是数字化技术的应用优势之一。在实际工作中，需要打破信息孤岛，基于云计算平台，对监控系统、维护记录、水文数据进行整合，构建统一的数据库，支持多源信息融合。在该过程中，还应注重标准化接口协议，利用 MQTT/OPC UA 等通信协议，实现和 ERP、SCADA系统的无缝对接，进而有效提升调度决策效率。

2.4 智能闭环管理原则

利用数字化技术进行水电站设备状态监测时，需要坚持智能闭环管理原则，预测性进行设备维护，利用机器学习、深度学习等模型，从历史数据中对故障特征进行识别，生成设备的健康评分，针对高风险设备，提前采取维护措施，保证设备安全稳定运行[4]。与此同时，需要构建动态预警机制，创建分级告警阈值，如振动超标、温度异常、绝缘劣化联动分析，自动触发检修工单推送，维修人员根据推送单进行相应的维护工作，进而保证水电站设备管理质量。

2.5 安全可靠性原则

在水电站设备状态监测中应用数字化技术，应坚持安全可靠性，构建完善的防御体系，实施端到端加密传输、访问权限分级控制等，针对关键节点，对硬件防火墙进行部署。除了构建防御体系外，针对重要服务器，需要利用双机热备，传感器回路冗余配置，保证极端工况下系统可以持续运行，为设备状态监测提供良好的系统支撑。

3. 数字化技术在水电站设备状态监测中的创新应用

3.1 智能监测系统架构设计

在水电站设备状态监测中应用数字化技术时，需要注重智能监测系统（图1）架构的设计，利用分层架构，实现全流程数字化管控，其中包括数据采集层、边缘计算层、云端处理层、应用层。在数据采集层，主要是实时捕获多源异构数据，需要部署多类传感器，其中包括温度、振动、压力、电流等物理传感器，且配合视觉分析设备，对设备外观状态图像进行采集。与此同时，通过去噪、归一化等预处理操作，保证数据质量[5]。在边缘计算层，主要是本地化实时处理和相应，在设备近端完成数据初步分析，减少传输延迟，提升响应速度。例如，在水轮机振动监测中，边缘层识别异常频谱特征后即时停机保护。在云端处理层，主要是深度分析和知识沉淀，利用大数据平台，对历史和实时数据进行整合，配合机器学习算法，开展深度分析工作。在应用层，主要是决策支持和闭环管理，利用可视化界面，对设备状态、预警信息、维护建议进行显示，支持远程决策，可以有效减少故障停机，控制维护成本。

3.2 智能诊断和预测性维护

在水电站设备状态监测中，可以灵活利用数字化技术进行智能诊断和预测性维护工作，进而提升故障智能识别和寿命预测优化能力。在智能诊断中，可以通过传感器网络，对设备运行数据进行实时采集，结合历史数据，对动态化模型进行构建；还可以利用模式识别和信号处理技术，对正常波动和异常信号进行区分，进而有效降低误报率。例如，某水电站高压套管监测系统，利用局部放电信号捕捉、温度、介质损耗监测，精准识别了绝缘缺陷。与此同时，系统会自动触发预警，且生成处置建议。在预测性维护中，可以基于设备历史运行数据，对退化模型进行构建，对设备剩余寿命进行预测。例如，高压套管监测系统，可以对电容量变化、介质损耗等参数进行分析，对套管剩余寿命、潜在故障时间进行预测。此外，相关人员可以利用数字化技术，把设备维护策略从计划修转变成为预测修，通过系统综合运行数据，生成风险等级，根据等级情况，制定维护计划，优化维修资源分配，减少非计划停机，延长设备寿命，保证设备维修效果。

3.3 多级预警和联动控制

在水电站设备状态监测中，可以利用数字化技术，实现多级预警和联动控制。在分级预警机制中，可以构建三级预警体系，动态风险识别和分层响应。针对一级预警，是轻度异常，基于实时数据偏差处罚，如传感器读书短暂超限，系统会自动记录，且推送到 提示工作人员进行核查[6]。针对二级预警，是中度风险，通过特征分析，对潜在故障进行识 预警，会触发相应警告，且生成诊断报告。针对三级预警，是严重故障，系统会自动 控制预案。在联动控制中，相关人员根据预警信号，利用数字化技术，自动匹配知 且结合预警级别，对设备运行参数进行调整，以防故障恶化。在该过程中，可以把预警信号直连继电保护系统，保证及时跳闸或隔离。

3.4 安全性和可靠性保障

在水电站设备状态监测中 可以利 化技术 保障设备安全性、可靠性。在安全性方面，应注重防御层的设计，多层防 保证数据采集准确性，避免环境 扰导 体数据完整性。或者是可以利用工业级加密 隔离、虚拟局域网，对监测网络和生产 物识别认证，限制未授权访问；配合 AI 行 面实时预处理数据，减少传输压力， 地备份全量数据，支持历史数据回溯和故障分析 10 秒内自动切换到备用节点。

3.5 优化发电效率和数字化管理

在水电站设备状态监测中，可以利用数字化技术，优化发电效率，实现数字化设备管理。在该过程中，相关人员可以通过传感器、智能 行实时采集，结合大数据分析技术，对发电调度策略进行优化， 效率。例如，利用 AI 算法，对水情变化进行预测，制定最优发电计 设备全生命周期数字台账，从经验决策转变成为数据决策，有效控制设备运 技术， 三维实景展示水电站设备运行状态，结合VR 技术，对极端工况下的应急演 ，提升人员培训效果和风险应对能力。

结束语：

总而言之，在新时代背景下，在水电 应用数字化技术是非常必要的，不仅能够保证设备安全稳定运行，还能够提升水电站 现阶段，由于受到诸多因素影响，水电站设备状态监测还存在一些问 一现状，在实际工作中需要意识到数字化技术对水电站设备状态监 采取科学有效手段，实时获取设备状态数据，自动监测和预警设备状态，通 设备故障进行发现，进而有效提升水电站设备状态监测水平，减少意外停机风险，提升设备运行安全性

参考文献：

[1] 徐册利 , 代荣艳 . 数字化技术在水电站检修技改中的应用 [J]. 低碳世界 ,2025,15(03):82-84.

[2] 彭 小 明 , 陈 瑛 , 管 帝 . 数 字 化 技 术 在 新 集 水 电 站 建 设 管 理 中 的 应 用 [J]. 水 利 水 电 快报 ,2024,45(S1):76-78+87.

[3] 彭小明 , 陈瑛 , 管帝 . 数字化智能技术在水利工程建设管理中的应用──以湖北新集水电站智慧工程建设为例 [J]. 水利水电快报 ,1-7.

[4] 曹萍 , 颜红亮 , 王志军 , 姚志赏 . 数字化技术在水电站检修设施技改工程中的应用研究 [J]. 湖南水利水电 ,2023,(03):33-37.

[5] 梁庚 , 崔青汝 . 基于现场总线全数字化技术的水电站辅机机电控制系统改造 [J]. 水电与抽水蓄能 ,2023,9(02):22-26+34.

[6] 熊保锋 , 张帅 , 黄成家 .EPC 模式下大型水电站应用数字化技术进行质量管理 [J]. 四川水利 ,2020,41(02):107-111.

姓名：吴其右（1997.8-），男，汉族本科，助理工程师，主要从事水电站运行维护相关工作