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近日，中国水力发电工程学会在广州组织召开“抽水蓄能电站多维度智能巡维关键技术研究及应用”项目技术鉴定会，评审专家一致认为该项目总体达国际领先水平。该研究成果为人工巡检的全面替代打下坚实基础，标志着我国抽水蓄能电站智能巡检技术取得新突破。
据介绍，该项目由南网储能公司牵头组建的“产—学—研”联合创新团队进行技术攻关，从“看得懂”“听得清”“摸得透”“分析准”四个方面入手，充分满足巡维需求。
——给电站巡维工作加装“千里眼”。该成果研发了虚实融合的图像样本生成方法及适应抽蓄电站复杂场景的机器视觉辨识技术，攻克了图像样本采集难、复杂光影背景识别准确率低等难题，并首次形成了满足抽水蓄能电站生产区域巡维要求的视频观测点和算法配置规范，为行业奠定标准规范基础。
——给电站巡维工作加装“顺风耳”。该成果研究了虚实融合的声音样本生成方法及适应抽蓄电站复杂声场的机器听觉辨识技术，联合机组运行数据进行点面结合的设备异常声音立体化辨识，攻克了抽水蓄能电站设备故障检测准确率低、故障声音定位难的难题。
——是电站巡维工作的“数据分析师”。该成果提出了基于数据驱动的抽水蓄能电站构筑物性态区间预测方法和基于力学模型分析的水工建筑物耦合反演技术，建立了融合时序分解和深度学习方法的电站构筑物性态预测模型，利用构建的水工监测数据中台，从水工建筑物环境量、变形和渗压等监测数据的汇聚、分析和应用入手，依托水工建筑物专业化分析模型，研发了三维可视化构筑物性态预测系统，实现了抽水蓄能电站水工建筑物运行状态的实时可视化监测、分析和预警。
——是电站巡维工作的“最强大脑”。该成果研发了多维度智能巡维平台，将设备、水工建(构)筑物的海量时序数据、视频和声音等多源异构数据融合，开发了计算机监控与视听的联动感知功能，解决了单一感知方式容错性低、覆盖面不全的问题;提出了运行数据分析通用算法模型和零代码、可组态专用算法开发方法，实现了电站运行和构筑物性态多维度、立体化精准分析及问题呈现，以及运行及巡视分析工作的自动完成。
