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数据中心监盘工作场景 |
项目聚焦水电设备巡检效率不高、数据分散、检修决策依赖经验等问题，构建“智能巡检—趋势分析—全生命周期”三维一体管控体系，探索出一条数据驱动、智能精益、可复制推广的设备管理新路径。
聚焦管理痛点，构建“三维一体”管控体系
水电设备结构复杂、分布广泛，涵盖水轮机、发电机、主变压器、GIS设备以及大坝等重要设备设施。传统人工巡检工作量大、效率低，部分高风险区域难以抵达，易形成巡检盲区；运行、检修、在线监测等数据分散在不同业务系统，难以统一分析；以定期检修为主的管理模式对设备状态变化响应不足，故障处置较为被动。
随着设备运行年限增加，构皮滩发电厂设备老化趋势逐渐显现。2020年设备缺陷数量同比增加23%，年均执行开停机流程1900余次，传统管理模式面临较大压力。为此，电厂围绕数智化转型需求启动项目研发，推动设备管理从“事后维修”向“预测性维护”转变。
项目以“智能巡检”获取设备状态数据，以“趋势分析”研判设备健康变化，以“全生命周期”管理贯穿设计、安装、运行、检修和退役全过程，形成“数据采集—分析预判—决策执行—反馈优化”完整管理闭环。整体架构分为感知层、平台层、分析层和应用层。感知层通过巡检机器人、多模态传感器、视频监控等手段采集设备状态信息；平台层汇集巡检、运行、检修等多源数据资源；分析层开展设备状态评估、趋势预测和故障诊断；应用层面向巡检、检修、诊断等场景提供决策支撑，实现各环节协同联动。
强化智能感知，提升设备预判能力
整合工业电视、在线监测、计算机监控等既有系统，构建“边缘传感器+巡检机器人+高清视频监控”智能巡检网络，覆盖地下厂房、开关站、大坝等重点区域，替代人工完成设备测温、表计读取、跑冒滴漏识别等巡检任务。
通过红外热成像、声纹识别、图像识别等技术，对设备温度、声音和外观状态开展多维感知、阈值报警，并结合设备健康状况动态调整巡检频次。
电厂建立日常、重点、全面三级巡检机制，实现任务自动分配、路径优化和数据自动上传，同时规范人机协同巡视检修流程，有效提升巡检效率和风险区域作业安全性。
基于统一数据平台，整合设备巡检数据、运行数据、检修数据、故障案例等多源数据，构建覆盖发电机、水轮机、变压器、避雷器、GIS、辅助设备的趋势分析与故障诊断系统，涵盖发电机绕组温度、轴承振动频谱、变压器油色谱等生产运维指标。
融合在线监测异常评估、设备状态数据清洗、状态预警分析、健康状态预测等算法，建立设备健康度评价体系，实现设备状态量化评估与趋势预判。
开发趋势分析可视化平台，实时展示设备健康度、劣化趋势、故障预警信息，设置分级预警机制，根据故障严重程度自动触发预警并推送至相关责任人，实现异常问题快速发现、闭环处置。
贯通全生命周期，推动管理提质增效
建立设备全生命周期数字化档案，将设计参数、采购合同、安装记录、运行数据、检修记录、故障案例和退役评估等信息统一归集，实现关键设备“一生一档”。结合设备健康度评价和趋势分析结果，电厂制定差异化检修策略，综合设备重要度、运行状态和检修资源统筹优化检修计划，推动设备检修由“定期检修”向“状态检修”转变。
同时，电厂推行“设备主人制”，明确核心设备责任人，将设备健康度、缺陷处理效率和检修质量纳入管理评价体系，在设备运行关键节点开展状态评估和寿命预测，为设备改造、升级、退役工作提供科学依据。
自2025年1月项目投入运行以来，截至2026年3月，核心区域人工巡检日均时长由3小时压缩至1小时，智能巡检实现厂区、大坝、开关站等重点区域全覆盖，高危区域巡检盲区得到有效消除，核心机组及关键辅机设备数字化档案实现全面覆盖，设备管理逐步由经验判断向数据驱动转变。
目前，项目授权发明专利3项，受理13项，并形成一系列技术标准与实施规范。通过智能巡检、趋势分析与全生命周期管理的协同应用，构皮滩发电厂有效提升设备状态感知、故障预警和检修决策能力，为大型水电站提高设备可靠性、优化运维资源配置、推进设备管理数智化转型提供了实践参考。
审核：王峰 郭江涛 石贵明
校对：小强
