唐 錨，劉秋生，萬 爍

（北京市南水北調(diào)團(tuán)城湖管理處，100097，北京）

北京市南水北調(diào)團(tuán)城湖管理處（以下簡(jiǎn)稱團(tuán)城湖管理處）承擔(dān)著南水北調(diào)中線來水接收和北京市水廠輸水的配送任務(wù)，是連接密云水庫(kù)和南水北調(diào)來水兩大水源、京西供水和外調(diào)水輸水的重要樞紐。為加快數(shù)字賦能，團(tuán)城湖管理處啟動(dòng)了智能泵站系統(tǒng)建設(shè)。

智能泵站建設(shè)是實(shí)現(xiàn)智慧水利的基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)源頭之一，是智慧水利的典型應(yīng)用。團(tuán)城湖管理處現(xiàn)有泵站建設(shè)已經(jīng)應(yīng)用了現(xiàn)地控制、遠(yuǎn)程控制等技術(shù)，以泵站現(xiàn)有的監(jiān)測(cè)、傳感、運(yùn)行調(diào)度方式為基礎(chǔ)，以“以機(jī)代人、以機(jī)減人”為目標(biāo)，升級(jí)改進(jìn)前柳林泵站，開展智能泵站示范建設(shè)，探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型在泵站管理中的落地和應(yīng)用，打造無人值守泵站。

一、智能泵站建設(shè)基本情況

1.建設(shè)理念

團(tuán)城湖智能泵站建設(shè)項(xiàng)目采用“1 腦+5 感”的建設(shè)理念。“1 腦”即構(gòu)建遠(yuǎn)程控制大腦和決策支持大腦，類似于人腦，是遠(yuǎn)程控制、決策中心；“5感”即建設(shè)“視、聽、味、觸、嗅”感知系統(tǒng)，分別類比于人體的視神經(jīng)、聽神經(jīng)、味覺細(xì)胞、神經(jīng)末梢和嗅覺細(xì)胞，實(shí)現(xiàn)對(duì)泵站運(yùn)行的綜合感知和監(jiān)測(cè)。

2.主體建設(shè)內(nèi)容

團(tuán)城湖智能泵站建設(shè)是通過增加傳感器、攝像頭（監(jiān)控和AI 識(shí)別）等基礎(chǔ)采集設(shè)備，研發(fā)一套智能泵站管理平臺(tái)，最終實(shí)現(xiàn)泵站安全、高效、經(jīng)濟(jì)智能管理。主要建設(shè)內(nèi)容包括感知體系、控制與分析腦、業(yè)務(wù)應(yīng)用三部分（見圖1）。感知體系建設(shè)為智能泵站提供算據(jù)支持，控制與分析腦建設(shè)為泵站提供算法算力支持，業(yè)務(wù)應(yīng)用建設(shè)為智能泵站數(shù)字孿生提供應(yīng)用支撐。

圖1 智能泵站建設(shè)內(nèi)容

（1）“5 感”體系建設(shè)

①視覺感知建設(shè)。主要包括在中控室、綜保室、綜合室、舌瓣閘室、高壓室、節(jié)制閘室、電機(jī)室、聯(lián)軸室、人孔層、水泵層、低壓室等設(shè)置高清視頻監(jiān)控點(diǎn)位。在管理處觀景臺(tái)處安裝室外AR 全景攝像機(jī)，查看調(diào)節(jié)池全景情況，并對(duì)周圍攝像機(jī)數(shù)據(jù)以及閘門數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，實(shí)現(xiàn)對(duì)調(diào)節(jié)池的全景監(jiān)控、數(shù)據(jù)查看、視頻查看。

②聽覺感知建設(shè)。主要指機(jī)組聲音采集，具體采用非接觸式測(cè)量方式，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)大型泵站各個(gè)區(qū)域的噪聲特性，實(shí)時(shí)顯示聲壓級(jí)、頻譜等，對(duì)超過閾值的聲音進(jìn)行記錄、標(biāo)注和報(bào)警。

③味覺感知建設(shè)。主要是水質(zhì)監(jiān)測(cè)與控制，通過水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)設(shè)備（包括但不限于水溫、pH、溶解氧、電導(dǎo)率、濁度、COD、氨氮等各類水質(zhì)指標(biāo)傳感器）實(shí)現(xiàn)對(duì)泵站系統(tǒng)水質(zhì)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)在線監(jiān)測(cè)和控制。

④觸覺感知建設(shè)。包括環(huán)境溫濕度采集、機(jī)組震動(dòng)采集、機(jī)組溫度采集、機(jī)組油缸油位采集、水位采集等。通過溫度傳感器、震動(dòng)傳感器、溫濕度傳感器、油位變送器、水位傳感器等設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

⑤嗅覺感知建設(shè)。主要包括機(jī)組氣味監(jiān)測(cè)采集。系統(tǒng)配置2 套烴類氣體成分監(jiān)測(cè)裝置和2 套臭氧成分監(jiān)測(cè)裝置，用于監(jiān)測(cè)高低壓室內(nèi)部各類絕緣線纜及材料在過熱時(shí)和絕緣故障時(shí)產(chǎn)生的分解產(chǎn)物氣體成分，為研究絕緣過熱產(chǎn)物含量與絕緣過熱嚴(yán)重程度的相互關(guān)系、評(píng)估泵站現(xiàn)場(chǎng)絕緣過熱情況提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

（2）控制與分析腦建設(shè)

腦中心建設(shè)主要指智能泵站管理平臺(tái)建設(shè)。建設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)融合中心，實(shí)現(xiàn)泵站工程數(shù)據(jù)、工控網(wǎng)電氣數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)網(wǎng)調(diào)度數(shù)據(jù)的多源融合，實(shí)現(xiàn)泵站數(shù)字化、智慧化、可視化展示；建設(shè)泵站算法模型平臺(tái)，將泵站水利專業(yè)機(jī)理模型與人工智能技術(shù)、AI分析技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建機(jī)組健康分析模型、雙因子校驗(yàn)?zāi)Ｐ汀C(jī)組推薦模型、高壓室小車推入推出識(shí)別、安全帽識(shí)別、違禁區(qū)域闖入識(shí)別等多種分析模型，實(shí)現(xiàn)泵站遠(yuǎn)程智能控制；將機(jī)組按照部件之間關(guān)系構(gòu)建知識(shí)圖譜，分析機(jī)組故障以及監(jiān)測(cè)機(jī)組健康，為機(jī)組運(yùn)維提供技術(shù)支撐。

（3）業(yè)務(wù)應(yīng)用建設(shè)

結(jié)合BIM、機(jī)理數(shù)學(xué)模型、GIS+融合等技術(shù)，構(gòu)建以工程安全為前提的智能運(yùn)行、智能調(diào)度、智能運(yùn)維等多業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的泵站工程平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)全面提升泵站安全管理的實(shí)效性和智能化、運(yùn)行管理模式的標(biāo)準(zhǔn)化、泵站機(jī)組調(diào)度的智能化、泵站運(yùn)維的主動(dòng)性，并根據(jù)各場(chǎng)景和主題建設(shè)相應(yīng)的領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙，通過集成耦合多維、多時(shí)空尺度、高保真的數(shù)學(xué)模型，結(jié)合智能運(yùn)行、智能調(diào)度和智能運(yùn)維的“四預(yù)”模擬分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)泵站業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)全面管理。

3.管理平臺(tái)建設(shè)思路

智能泵站管理平臺(tái)建設(shè)圍繞智能運(yùn)行、智能調(diào)度、智能運(yùn)維3 個(gè)核心業(yè)務(wù)開展，在全面感知體系支撐下，實(shí)現(xiàn)泵站管理的預(yù)測(cè)預(yù)警、智能診斷、智能分析、智能控制，打造一站式智能泵站管理駕駛艙。其中智能運(yùn)行包括在線巡檢、事件報(bào)警、視頻聯(lián)動(dòng)、機(jī)組健康分析、視頻監(jiān)控等管理業(yè)務(wù)和系統(tǒng)功能；智能調(diào)度包括調(diào)令管理、報(bào)警處置、設(shè)備在線控制、在線遠(yuǎn)程調(diào)度等業(yè)務(wù)和功能；智能運(yùn)維包括設(shè)備在線動(dòng)態(tài)臺(tái)賬、設(shè)備生命周期查看、遠(yuǎn)程專家支持、三維拆機(jī)可視化等功能和業(yè)務(wù)管理。智能駕駛艙分為調(diào)度主題駕駛艙、安全主題駕駛艙、泵站宏觀駕駛艙、運(yùn)行主題駕駛艙。

二、運(yùn)行實(shí)踐及成效

1.典型功能運(yùn)行情況

（1）智能巡檢

開發(fā)了自動(dòng)巡檢功能，實(shí)現(xiàn)定時(shí)自動(dòng)讀取數(shù)據(jù)和自動(dòng)調(diào)用視頻數(shù)據(jù)，值班人員可根據(jù)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行遠(yuǎn)程巡檢及自動(dòng)填充巡檢表格，生成巡檢報(bào)告。

（2）遠(yuǎn)程專家支持

建設(shè)了由專家指揮端和單兵頭盔端組成的專家遠(yuǎn)程協(xié)助系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)專家遠(yuǎn)程指導(dǎo)維修維護(hù)，可進(jìn)行語音通話及視頻通話，并實(shí)時(shí)存儲(chǔ)視頻數(shù)據(jù)。

（3）雙因子智能校驗(yàn)

建設(shè)了現(xiàn)場(chǎng)自控設(shè)備采集以及架設(shè)視頻攝像頭兩種方式的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)雙因子智能校驗(yàn)方法報(bào)警方式，保證了系統(tǒng)報(bào)警的真實(shí)準(zhǔn)確。

（4）機(jī)組健康監(jiān)測(cè)

根據(jù)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了一套用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備性能的健康監(jiān)測(cè)模型，結(jié)合人工智能、模式識(shí)別及復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，判定某監(jiān)測(cè)設(shè)備是否表現(xiàn)不佳或失效。從監(jiān)測(cè)設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，為該設(shè)備建立一系列正常運(yùn)行狀態(tài)模型，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)比已知的運(yùn)行狀態(tài)模型來檢測(cè)系統(tǒng)行為的微妙變化，這些變化往往是設(shè)備故障的早期征兆，也可能是機(jī)組劣化的趨勢(shì)。

（5）高壓室小車狀態(tài)識(shí)別

實(shí)現(xiàn)對(duì)高壓室小車開閉狀態(tài)識(shí)別，通過AI分析算法實(shí)現(xiàn)高壓室開關(guān)小車的閉合和打開狀態(tài)識(shí)別，根據(jù)關(guān)閉位置判斷是否正常合閘，并對(duì)異常給出報(bào)警。

2.運(yùn)行成效

（1）有效減少運(yùn)行管理人員

以安全生產(chǎn)為前提，合理簡(jiǎn)化泵站工作流程，提高工作效率，利用“5感”進(jìn)行替代，70 個(gè)巡檢項(xiàng)100%實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化巡檢，單站可節(jié)省8 名人員。每個(gè)班次由1 個(gè)值班長(zhǎng)2 名值班員優(yōu)化為由1 名高級(jí)技術(shù)人員配合智能泵站管理平臺(tái)開展運(yùn)行工作。多站模式下可以復(fù)用安全員和技術(shù)員，再減少2 名管理人員。

（2）大幅度提高運(yùn)行效率

“5 感”傳感器將故障發(fā)現(xiàn)時(shí)間縮短為秒級(jí)，大大提升了故障檢修效率。原來機(jī)組開機(jī)需要人工巡查和核驗(yàn)，基本要3 個(gè)人半小時(shí)才能開啟一臺(tái)機(jī)組，智能泵站運(yùn)行后采用集控模式，電力操作都可以在中控室完成，可實(shí)現(xiàn)1 個(gè)人1分鐘開啟1 臺(tái)機(jī)組。

（3）全面提升“四預(yù)”能力和管理水平

智能泵站建設(shè)實(shí)現(xiàn)了泵站數(shù)據(jù)可視化、運(yùn)維精準(zhǔn)化、預(yù)警超前化和報(bào)警聯(lián)動(dòng)化；提升了調(diào)令執(zhí)行效率及運(yùn)行安全，增加了報(bào)警種類，提升了預(yù)測(cè)預(yù)警能力；實(shí)現(xiàn)了對(duì)設(shè)備健康的預(yù)演和預(yù)報(bào)。

三、發(fā)展建議

結(jié)合團(tuán)城湖智能泵站控制運(yùn)行效果，從北京市水務(wù)數(shù)字孿生流域建設(shè)的實(shí)際需求出發(fā)，未來需要進(jìn)一步開展團(tuán)城湖數(shù)字孿生智能泵站工程建設(shè)，利用數(shù)字孿生的實(shí)時(shí)性、互操作性、可預(yù)測(cè)性的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，以強(qiáng)化“四預(yù)”能力為落腳點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)提前發(fā)現(xiàn)、預(yù)警提前發(fā)布、方案提前制定、措施提前實(shí)施的泵站“四預(yù)”智能化，全面提升泵站預(yù)報(bào)水平、工程運(yùn)行預(yù)警能力、應(yīng)急預(yù)案和調(diào)度方案預(yù)演能力、機(jī)組健康預(yù)報(bào)及故障溯源能力，用“以機(jī)代人”實(shí)現(xiàn)“減員增效”。具體建議如下：

1.智能預(yù)報(bào)：風(fēng)險(xiǎn)提前發(fā)現(xiàn)

建設(shè)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)故障預(yù)報(bào)。通過分析泵站運(yùn)行總臺(tái)時(shí)和單機(jī)組運(yùn)行臺(tái)時(shí)、機(jī)組振動(dòng)、擺度轉(zhuǎn)速、噪聲等重要運(yùn)行參數(shù)，通過可視化方式實(shí)時(shí)展現(xiàn)機(jī)組的運(yùn)行情況，結(jié)合機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，評(píng)估該機(jī)組的健康狀態(tài)，提高機(jī)組故障預(yù)報(bào)精準(zhǔn)度。

2.智能預(yù)警：警告提前發(fā)布

對(duì)泵站中視頻、傳感器等模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取與設(shè)備狀態(tài)特征建模，建立泵站系統(tǒng)管理超前預(yù)警系統(tǒng)?；跀?shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)行的監(jiān)測(cè)預(yù)警，通過對(duì)底板數(shù)據(jù)和信息化基礎(chǔ)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字孿生，實(shí)現(xiàn)泵站機(jī)組智能調(diào)度的快速直達(dá)預(yù)警；采用機(jī)理分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)等方法實(shí)現(xiàn)泵站設(shè)備故障智能預(yù)警，采用數(shù)據(jù)雙分子校驗(yàn)、多維度交叉校驗(yàn)與機(jī)組狀態(tài)特征匹配，提高泵站工程運(yùn)行預(yù)警能力。

3.智能預(yù)演：方案提前制定

實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)引擎和知識(shí)引擎進(jìn)行泵站運(yùn)行和調(diào)度業(yè)務(wù)的數(shù)字化推演，基于應(yīng)急預(yù)案和調(diào)度方案進(jìn)行電子沙盤的推演。根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)和預(yù)報(bào)預(yù)警結(jié)果“正向”預(yù)演出風(fēng)險(xiǎn)形勢(shì)和影響；根據(jù)調(diào)度目標(biāo)“逆向”推演出水利工程安全運(yùn)行限制條件，制定和優(yōu)化調(diào)度方案，為泵站智能運(yùn)行、智能調(diào)度和智能運(yùn)維提供數(shù)據(jù)支撐，為泵站系統(tǒng)管理決策提供科學(xué)依據(jù)。

4.科學(xué)預(yù)案：優(yōu)化調(diào)度方案和應(yīng)急預(yù)案

通過機(jī)組健康分析知識(shí)圖譜的推理和分析能力，基于機(jī)組孿生體，利用機(jī)組健康分析模型對(duì)機(jī)組健康情況進(jìn)行短期、中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)；結(jié)合機(jī)組工況情況，利用機(jī)組維護(hù)保養(yǎng)分析模型，將周期性保養(yǎng)預(yù)報(bào)提升為根據(jù)運(yùn)行工況進(jìn)行判斷的保養(yǎng)預(yù)報(bào)；針對(duì)機(jī)組產(chǎn)生故障的部件，利用知識(shí)圖譜進(jìn)行影響分析和溯源分析，分析誘發(fā)故障的可能性，為維修提供決策。針對(duì)可能出現(xiàn)的突然停電、設(shè)備突發(fā)故障等狀況，科學(xué)制定機(jī)組應(yīng)急調(diào)度預(yù)案。

四、總 結(jié)

本研究從建設(shè)理念、建設(shè)內(nèi)容、實(shí)踐成效等方面對(duì)智能泵站建設(shè)進(jìn)行了概括說明，提出了“1 腦+5 感”的智能泵站建設(shè)理念，構(gòu)建視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺等“5 感”全面感知標(biāo)準(zhǔn)體系，通過布設(shè)傳感器、攝像頭（監(jiān)控和AI 識(shí)別）等基礎(chǔ)采集設(shè)備，建立泵站系統(tǒng)的信息化采集、監(jiān)控、監(jiān)管硬件設(shè)施和軟件系統(tǒng)，引入AI分析算法、BI、知識(shí)庫(kù)等先進(jìn)技術(shù)提升泵站業(yè)務(wù)運(yùn)行管理的智能化水平。運(yùn)行實(shí)踐實(shí)現(xiàn)了智能巡檢、遠(yuǎn)程專家支持、雙因子智能校驗(yàn)、機(jī)組健康監(jiān)測(cè)、高壓室小車狀態(tài)識(shí)別、安全帽檢測(cè)、危險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別等方面的智能泵站管控。期望通過數(shù)字孿生建設(shè)全面提升工程運(yùn)行預(yù)警能力、應(yīng)急預(yù)案和調(diào)度方案預(yù)演能力、機(jī)組健康預(yù)報(bào)及故障溯源能力。 ■