项目建设目标

机组故障早期的全自动巡检

引入工业智能技术，实现电站机组典型故障的自动检测，在无人干预的前提下，系统可以利用在线汇聚的实时数据，逐个检查每一部关键设备是否存在典型故障的早期征兆，并将故障预警事件推送给相关责任人或管理系统，支持状态检修管理。

电站数据资产管理

建设完全自主、可控、独立的数据资产管理体系，基于逻辑统一、物理分散的架构实现对公司全量数据资产的统一纳管和高效使用。

为专业工程师提供分析工具

为方便专业工程师的自主分析，完成智能诊断未能覆盖的分析诊断任务，系统应提供专业工程师分析设备状态，诊断设备故障所必须的分析工具和分析套件。

项目建设内容

1.建立资产数据库，实现对设备现场数据的采集、汇聚、共享、挖掘和应用，以便提供可靠的连续的分析数据源。

2.利用成熟可靠的工业智能开发工具，完成统一的机理和算法的模型设计、模型管理，承载深度学习、神经元等顶尖的算法引擎管理功能。开展基于数据挖掘，流式计算，机器深度学习的关联模型建模工作，实现设备的状态检测、设备故障预警与诊断、性能劣化趋势分析等应用功能。

技术方案

水电机器服务系统是采用全量化数据加工体系构建的智能应用系统，其总体技术架构可以用逻辑功能图与设备部署图进行描述。

逻辑功能图由多个逻辑功能单元组成，每个单元实现对应的数据处理功能。

设备部署图反映机器服务系统的设备选型和部署，每一个确定的设备可以完成一种或多种逻辑功能。

基于逻辑功能的恰当设计和设备软件的精细调配，一个机器服务系统可以同时实现不同的业务功能，本方案所设计的机器服务系统能够实现机组状态检测，早期故障预警，数据资产管理，远程智能监测，远程分析诊断等业务功能。

系统逻辑功能

“机器服务系统”将任意工业智能化系统抽象为标准逻辑单元的组合，逻辑单元功能简述如下：

传感器：将物理信息转换为电信号的功能单元。

采集器：将电信号量化为数据的功能单元。

数据网关：以通信协议进行数据交互的功能单元。

数据纳管：提供数据存储与管理的功能单元。

工业计算：完成数据工业计算的功能单元。

应用交付：将应用价值数据进行交付的功能单元。

逻辑功能设计可以将网络结构，功能需求，工业计算，设备部署等设计要素统筹考虑，是系统设计的关键。本项目的逻辑功能图如下:

厂站侧由感知层，现地层和主控层构成。

感知层包括振动、摆度、压力脉动等传感器，完成设备的状态信息感知，输出的电信号送至现地层的采集器，经模数转换后成为数据量，送至IOT设备进行计算和展示（IOT设备具有工业计算、应用交付和数据网关三种逻辑功能），计算的结果由数据网关送至主控层的数据纳管单元（状态数据服务器）进行存储。计算机监控系统的数据通过通信网关存入数据纳管单元。

工业计算单元（机器服务算法机）对数据纳管单元存储的数据进行计算，得到的计算结果再存储回数据纳管单元。

应用交付单元（工程师站）可以将数据纳管单元的数据进行展示和交互。

主控层数据网关（KDM通信机）可以将数据资产同步至数据中心的数据纳管单元。

应用层通过数据纳管系统，完成电站各单元系统数据的汇聚，包括原始状态数据和智能计算的结果数据，并进行数据存储管理，同时搭配工业计算单元，完成更高级的智能应用，并形成各种面向用户的交付系统及应用。