數字孿生抽水蓄能電站建設研究

王仲，李世強

摘要：為研究數字孿生抽水蓄能電站的建設，分析了數字孿生抽水蓄能電站的現狀，介紹了數字孿生抽水蓄能電站的總體架構、關鍵技術與建設內容。結果表明：目前，數字孿生抽水蓄能電站在標準、多專業協同、智能設備等方面有待完善。數字孿生抽水蓄能電站分別通過模型創建、數據中心、智能應用等進行管理；建設的核心技術主要體現為數據的實時采集、傳輸、分析處理，對不同專業數據進行數字化轉化并按統一、清晰的劃分層級進行融合。數字孿生抽水蓄能電站將在數據中心、三維數字平臺、全景監控、數字化洞室、數字化大壩、數字化機組、數字化移交、智慧運維方面進一步發展。

關鍵詞：抽水蓄能電站； 數字孿生； 三維數字平臺； 智慧運維

中圖法分類號：TV743文獻標志碼：ADOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2023.09.019

文章編號：1006-0081（2023）09-0110-06

0引言

目前中國已投產抽水蓄能電站總規模 3 249 萬kW，主要分布在華東、華北、華中和廣東；在建抽水蓄能電站總規模5 513萬kW，約60%分布在華東和華北，已建和在建規模均居世界首位［1］，但是諸多生產技術、運營方式仍為傳統模式［2］。目前，智慧工地、大壩智能碾壓、機組運行監測中心、安全監控中心、基建管控平臺、BIM+技術等，已經逐漸在部分抽水蓄能電站得到應用。然而，這些數字化技術各成一套體系，缺少一個集成各項數字化技術的管控中心以及具有可視化的數據中心，數字孿生技術的出現則很好地解決了該問題［3］。數字孿生電站可以利用三維模型作為載體，在可視化平臺上進行動態模型構建與業務數據融合，提供施工進度、質量、安全、檔案、監測、預警等數字化管控方案，實現抽水蓄能電站全生命周期管理過程中全景可視、實時采集、智慧監測、全過程管控。本文研究了數字孿生在抽水蓄能中的應用，介紹了具有全面感知、廣泛互聯、智能管控、科學決策的數字化抽水蓄能電站。

1數字孿生抽水蓄能電站現狀分析

數字孿生抽水蓄能電站是指基于現實抽水蓄能電站創造出數字版“孿生體”，該“孿生體”的三維狀態和進度、質量、安全、監測、管理、檔案等各類數據，可通過網絡、傳感器以及多種信息錄入渠道進行同步更新，從而與現實抽水蓄能電站的建設、監管和決策保持一致，形成一個動態的“孿生體”。數字孿生抽水蓄能電站屬于廣義數字化的一部分，其發展主要伴隨計算機大規模普及與應用，從早期CAD、視頻監控的單一數字化應用到后來的BIM、監測中心、工地管理系統等系統性的數字化應用，再到目前“十三五”“十四五”中規劃的數字化產業升級，各數字化模塊高速發展的同時出現了合并、互通的趨勢，數字孿生抽水蓄能電站正是順應了這一趨勢［4］。

目前，抽水蓄能電站在數字孿生的進程中面臨著諸多挑戰：① 在制度標準方面，數字孿生抽水蓄能電站的建設還沒有國家層面的實施標準，行業內部數字化發展側重于執行標準，這些標準各不相同；② 在多專業融合方面，由于抽水蓄能電站項目體量大，涉及到的專業、廠家、公司繁多，行業技術壁壘高且部分數據屬于機密文件，所以各專業數據接入數字孿生系統仍存在問題；③ 在系統與設備方面，目前網絡搭建與硬件設施方面具備一定的條件，而且高效率、智能化數字平臺的搭建與傳感器的研發仍需要投入大量成本才能實現；④ 在數字化占比方面，數字孿生抽水蓄能電站如今做到了部分重點數據的錄入與應用，數字化占比仍需提升。數字孿生抽水蓄能電站的發展目前正處于初步探索與應用研究階段，本文從不同方向、層面、階段對數字孿生抽水蓄能電站進行研究。

2數字孿生抽水蓄能電站總體架構

數字孿生電站的總體思路：基于電站的歷史和實時全景數據、先進的算法模型，在數字空間中構建真實電站全生命周期的動態復制體，實現對電站狀態和行為的智能化監控、診斷、預測、輔助決策與持續優化，總體架構如圖1所示。

數字孿生電站總體架構中，在感知層通過視頻監控、定位設備、監測設備、數據錄入設備、各類高精度傳感器獲取抽水蓄能電站各項數據。通過展現層實現數字孿生電站與人之間的溝通，主要包含監控大屏，PC端、APP端等。大量信息數據的流通需要進行信息傳輸，網絡運行環境、數據庫以及存儲、計算、網絡和安全等硬件設施的建設，這一部分由網絡層進行管理。關于虛擬電站建設部分，需要一個數字空間來容納數字孿生電站，滿足模型管理、數據管理、用戶管理、權限管理、功能模塊管理等各種需求，這部分通過三維數字平臺層實現。數字孿生電站內部最核心的部分即模型、數據、應用，分別通過模型創建層、數據中心層、智能應用層進行管理。通過上述層級的設置搭建出數字孿生抽水蓄能電站方案的總體框架。

3數字孿生抽水蓄能電站關鍵技術

數字孿生抽水蓄能電站建設的核心技術主要體現為數據的實時采集、傳輸、分析處理，對不同專業數據進行數字化轉化并按統一、清晰的層級劃分進行融合，基于各類數字化信息進行分析運算衍生出不同方向的數字孿生應用。

3.1數據采集與傳輸技術

數字孿生抽水蓄能電站包含設計、管理、監測、分析等多類數據，數據的采集形式需要根據具體需求確定。設計類數據來源于多個廠家、設計部門，采集形式主要是各專業整合的數據包文件由項目組成人員梳理有效數據；管理類數據的采集是通過在業主管理系統中加入接口與數字孿生抽水蓄能電站連接，同步采集更新管理類數據；監測類數據的采集由高精度傳感器實現，高精度傳感器可以實時采集當前部位的數據并轉換為電信號或其他所需形式的信息進行輸出。

由于抽水蓄能電站主體部分位于山體內部，數據傳輸受地形和空間的限制，需要將無線5G傳輸技術和有線光纖傳輸技術結合使用。無線5G技術具有傳輸速度高、功耗低、延時低、覆蓋廣泛的特點。光纖傳輸具有通信容量大、傳輸損耗小、中繼距離長、抗雷電和抗電磁干擾能力強、誤碼率低、傳輸可靠性高的特點。通過這兩種傳輸方式可以將高精度傳感器采集到的數據實時、安全傳輸至數據中心進行處理。

3.2多專業模型與數據融合技術

三維模型是數字孿生抽水蓄能電站可視化的重要組成部分，涉及地形地質、水工設施、機電設備、電氣管線等多個專業的模型，各專業之間模型設計軟件、精度、承載的功能、數據各不相同，模型進入數字孿生電站首先要統一格式，在此基礎上根據功能設計、重點數據應用的調研、各參與方意見等多種因素確定各專業的模型精度并實現電站三維數字化平臺的搭建。各專業三維模型融合完成后進行模型與數據的融合，這部分內容的核心是需要一個統一、合理、清晰的模型與數據層級劃分清單，開發人員根據層級清單搭建三維場景和銜接對應部位數據后，再集成到數字孿生電站中，實現多專業模型、數據的融合［5］。

3.3數字孿生應用技術

數字孿生應用技術是數字孿生抽水蓄能電站的核心，它在物理電站同步的數字孿生空間內，提取重點部位的模型信息、監測信息、管理信息和相關數據進行專項功能應用。例如，電站建設運行中要對大壩的沉降位移和水壓進行監測，通過調用大壩、監測點位的模型和實時監測數據進行拓展開發，得到大壩監測應用模塊，在大壩監測應用模塊中可以查看現實大壩各監測點位置與監測數據，還可以通過設置警報線對超過閾值的部位進行預警，并將預警信息推送至相關工作人員，這樣不僅提高信息流通效率，還節省了大量人力、物力。數字孿生應用技術目前有施工資源投入、施工進度、質量監測、全景監控、數字化洞室、數字化水道、數字化大壩、數字化機組、數字移交、智慧運維模塊等多項應用，這些應用結合各專業相關人員在調研階段和使用過程中的具體意見定期迭代更新，給管理者和基層人員帶來工作便利的同時，也可在電站建設、安全監測、數字化檔案、電站運行管理方面為抽水蓄能電站帶來實際的效益。

4數字孿生抽水蓄能電站建設內容及應用

4.1數據中心

數字孿生抽水蓄能電站數據中心的建設包含數據獲取、數據處理、數據存儲、數據服務四大核心功能：① 數據獲取方面，構建通訊網關，針對時效性較高的監測系統，建立消息隊列通道，實時訂閱監測系統數據，達到數據的秒級傳輸，針對各大業務系統建立數據獲取物理通道，基于各大業務系統提供的接口實現數據獲??；② 數據處理方面，基于設備臺賬信息，對采集到的物聯感知數據配置映射關系，根據孿生應用功能需要，對數據做輕量化、過濾處理、數據分析與數據運算等工作；③ 數據存儲方面，構建電站級數據倉庫，存儲數字孿生功能所需要的業務數據、量測數據、計算與分析結果數據等，并且對倉庫中的所有數據實現編碼設計，按照業務系統制定不同規則且唯一可讀的編碼，為后期數據調用提供訪問依據；④ 數據服務方面，基于數字孿生電站應用需求，構建標準化數據接口服務、消息隊列數據服務與實時數據推送服務，實現數字孿生應用的數據獲取與融合。例如，河北豐寧抽水蓄能電站、遼寧清原抽水蓄能電站等多個電站通過建設數據中心，為數字孿生電站的運行提供統一、有序、全面的數據訪問服務。

4.2三維數字平臺

三維數字平臺是數字孿生抽水蓄能電站的基礎支撐平臺，是各專業共享、全要素集成、全流程一體化的現場施工管理三維數字平臺。該平臺為整個數字電站提供模型庫、模型構建、模型加載、場景管理、數據交互等的三維可視化基礎服務，利用數據接口將其他基建期業務數據在電站三維模型上集成展示，高效直觀展現可視化的數據。這樣不僅符合用戶真實空間認知，同時還能夠實現信息快速檢索，方便展示隱蔽工程情況，降低管理人員數據分析的難度，實現數據的可視化監測、預警和分析，為管理人員決策提供輔助依據［6］。

4.3全景監控

全景監控是指將地形地貌模型、電站主體結構模型融合，直觀展現出電站的竣工全貌，形成電站全景數字沙盤，結合各方面數據進行展示、對比、分析，實現全景監控［7］。① 視頻監測方面，接入對應區域的視頻監控、重點部位的全景影像，為管理人員提供一個可視的、實時的現場施工環境。② 資源投入方面，將各標段人員、車輛、施工設備等施工資源投入情況標定在沙盤的具體位置上，展現出各標段的施工資源投入情況，同時將施工資源投入情況與工程進度關聯，可以查看工程在各個時間點的資源投入情況。③ 安全方面，將安全風險分布情況和安全違章情況錄入數字電站對應的標段區域，展現不同階段工程建設的安全情況與重大問題和問題處理反饋情況。④ 質量方面，將質量驗評數據和質量問題整改情況與電站對應的區域掛接，直觀展現工程各部位質量檢查情況與整改情況。⑤ 進度方面，展示工程的計劃進度推演、工程實際推演、計劃進度與實際進度的對比分析等各類統計數據。上述基建管控內容結合數字電站沙盤構成的數字孿生電站全景監控模塊，目前已在遼寧清原抽水蓄能電站得到應用，相對于傳統的管理模式，全景監控很大程度上提高了管理者在建設過程中獲取實時數據、進行各項分析的效率，也在進度、質量、安全、資源等多方面的管理決策中起重要的輔助作用。全景監控部分操作界面見圖2。

4.4數字化洞室、數字化大壩、數字化機組

數字化洞室主要設有地下廠房、數字水道場景。地下廠房專項場景中，通過構建數字化洞室，將三維模型編碼與業務單元建立關聯，加載洞室開挖、支護、澆筑施工的人員、車輛、設備、進度等業務數據以及現場的物聯數據，數字洞室與物理洞室同步施工，實現施工過程的可視化管理。數字水道專項場景是指輸水系統中應用激光掃描技術開展隧道超欠挖分析、支護和襯砌工程量分析、現場對比驗證、洞段超欠挖情況提示查詢等服務。廠房位移監測界面與超欠挖分析界面見圖3～4。

數字化大壩以上下庫大壩模型為基礎構建數字大壩專項場景，將碾壓系統報告［8］、安全監測測點集成到三維模型上，配合三維激光大壩掃描模型，可以直觀展現變形監測情況［9］。利用網絡信息技術、物聯網技術、北斗定位技術、云技術、數據融合技術、BIM技術、AI智能識別技術、無人機掃描技術，結合現場實際的施工管理體系，實現面向業主、設計、監理、承包單位的大壩工程施工信息采集與質量、進度、安全控制的綜合管理系統。智能碾壓界面與試驗檢測界面見圖5～6。

數字化機組部分按照機組安裝單元，將機組的設計、制造、安裝、調試數據進行集成，基于機組安裝單元模型，對機組安裝過程進行可視化監控，實現多方參建單位機組安裝協作與信息共享。數字化機組建立與水輪機、發電機、變壓器等設備狀態監測系統的信息交互接口，實現對機組振動、擺度、壓力脈動、氣隙、磁通量、局部放電、調速設備、勵磁設備等發、變電主設備運行狀態數據的信息的實時監測、越限告警。機組構造認知界面與機組安裝調試界面見圖7～8。

數字化專項場景中列舉的這些應用在遼寧清原抽水蓄能電站均已得到應用，相對于涉及面廣泛、維度多的全景監控，專項場景的應用是小范圍、特殊場景、重要功能的應用。專項場景中的應用是落地到點、落實到具體某項在工程建設中的重要指標，在小范圍內使用高精度模型，利用數字化前端發展的各類新技術，結合專項指標數據進行分析，從而實現相應的功能需求，層次漸進地對傳統工作模式進行數字化升級。

4.5數字化移交

電站工程建設是一個多專業、多階段、多方參與的過程。以往各階段、各專業參與方形成的數字化成果由于種種原因并不能完全向下一階段移交，顯現出了數據完整性差、數字化成果共享率低、信息貫通性弱等問題。所以數字化移交可在電站工程建設初期就按統一標準對實體成果及時完成數字化，確保實體工程和數字化工程在時間維度上保持一致。在每一階段，實體工程和數字化工程同步向下一階段移交，能夠精確、完整地反映實體工程的現狀。構建電站工程全生命周期數字化移交系統，實現電站工程的自動化數據采集、快速信息查詢、數據的打包發布等功能，提高電站工程數據利用率，提高電站建設精益化管理水平等。數字化移交是數據處理中重要的一環，將傳統存檔資料數字化，通過檢索可快速進行查找，同時將模型與數據掛鉤，可以對模型和數據進行雙向的查詢［10］。舉例來講，通過傳統檔案數據查尋大壩某一區域數據，需要先找到該區域圖紙，按圖紙內部編號尋找對應的設計、施工、質量檢測等某類數據，這些數據都是單獨為一類，每次都需要在大量同類型數據中篩查，而利用數字化移交模塊，只需要點擊模型對應區域，即可直達從設計到質量驗收的各類數據。遼寧清原抽水蓄能電站通過數字化移交系統，實現了機組設備在規劃設計、設備制造、施工安裝及調試等各階段交付物的上傳，并且基于模型的可視查詢，實現從基建期到生產期機組設備數據的無縫銜接，為電站運維期數字化應用提供數據基礎。

4.6智慧運維

智慧運維部分包含電站設備狀態智能預警、電站設備專業數據分析、電站設備健康狀態評價、機組主設備故障診斷分析、智能巡檢等［11］。電站智能預警模塊包括動態閾值報警、趨勢預警、模式異常預警等功能。專業數據分析是指針對不同的監測對象及數據，配置對應的專業分析工具對數據進行深度分析，包括振動擺度及壓力脈動分析、發電機局部放電分析、主變油色譜分析等。電站設備健康狀態評價包含設備狀態評估、專項狀態評估、試驗數據評估、設備狀態報告。機組主設備故障診斷分析是通過建立常見故障診斷知識庫，利用故障樹推理機技術，結合人工智能神經網絡技術、機器自學習技術等對設備常見故障進行診斷。智能巡檢是利用RFID技術和無線通信網絡，實現智能化的人工巡檢系統，并結合無人機、無人船、巡檢機器人的應用，實現流域全線全覆蓋的智能化立體式巡查管理，從而提升巡檢工作的便捷性，提高巡檢工作效率［12］。設備智能預警界面見圖9。

5結語及展望

數字孿生抽水蓄能電站可利用計算機的算力、儲存、智能化、高效率的優勢，精準解決各類運算問題，高效完成重復性機械工作，儲存電站各階段產生的數據并進行應用，實現電站運營中智能監測等目標。因此，數字孿生抽水蓄能電站需要與實際電站全生命周期的真實狀態保持同步，在該基礎上分階段衍生出不同方向的應用研究。在設計階段，為各專業設計、管理人員提供一個協作設計管理平臺，有利于項目信息溝通交流、方案對比、數據分析、設計進度的整體把控。在施工階段，增加基建管控應用，融入實際進度數據，資源投入數據、安全數據、質量數據等基建期的各項專業數據，從而實現對施工階段的全方面管控。在運營階段，通過水工設施智能監測、發電機組設備及其附屬設備監測、智能預警、專業數據分析等應用，實現抽水蓄能電站智能化運營。

在未來，數字孿生抽水蓄能電站的發展需在抽水蓄能電站中積極引用新技術、新方法、新思路，實現目前尚未落地的應用目標，發現新的應用方向；同時，還需對于已建抽水蓄能電站中的應用進行深挖與優化。在已有應用的數據中，進一步挖掘數據的應用價值，將數字孿生應用與抽水蓄能電站的實際生產運行緊密結合。通過數字孿生技術在抽水蓄能電站的廣泛應用，實現抽水蓄能電站全生命周期的數字化轉型，使抽水蓄能電站在經濟、技術、效率、質量、管控、監測等各方面得到提升。

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（編輯：江文）

Research on digital twin pumped storage power station

WANG Zhong，LI Shiqiang

（Beijing Engineering Corporation Limited，Beijing 100024，China）

Abstract： In order to study the digital twin pumped storage power station，the present situation of digital twin pumped storage power station was analyzed and the overall structure，key technology and construction content of digital twin pumped storage power station were introduced.The results show that the digital twin pumped storage power stations needed to be improved in terms of standards，multi-specialty collaboration and intelligent equipment at present.The digital twin pumped storage power station was managed by model creation，data center and intelligent application.The core technology of the construction was mainly reflected in the real-time collection，transmission，analysis and processing of data，the digital transformation of different professional data and the integration according to a unified and clear division level.The digital twin pumped storage power plants will strengthen the construction of data centers，three-dimensional digital platforms，panoramic monitoring，digital caverns，digital DAMS，digital units，digital transfer，and intelligent operation and maintenance.

Key words： pumped storage power station； digital twin； 3D digital platform； intelligent operation and maintenance