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日前,南方电网7座抽水蓄能电站日发电量首次突破5000万千瓦时,创历史新高。
在全国迎峰度夏电力供需总体紧平衡的形势下,抽水蓄能作为电力系统绿色低碳清洁灵活调节电源,在能源电力供应中的保障作用越发凸显。今年以来,南方电网7座抽水蓄能电站调峰作用发挥突出。以广东为例,电站共运行59318小时,同比增长约30%。启动次数17441次,同比增长约25%,发电64亿千瓦时,同比增长约46%。
今年来,南方电网抽水蓄能电站从“属地分散”到“远程集中”,控制效率提高2至3倍。7月上旬,我国首个抽水蓄能多厂站集控中心正式投入运行,实现对粤港澳大湾区31台抽水蓄能机组的远程集中控制。基于成熟的物联网技术,该集控中心具备设备信息敏捷辨识、设备操作便捷防误、值班职责机器替代等多项智能化功能。
截至7月底,南网储能公司基本实现了广东区域6座抽水蓄能电站的“7×24小时”全面应急值班管理,由运行人员承担全部日常应急与常规故障处理,应急效率大幅提升。
在抽水蓄能电站维护方面,南网储能公司通过算力“赋能”,以“数据巡检”代替“人工巡检”。今年4月,我国首个大规模抽水蓄能人工智能数据分析平台在广州投入使用,成为了南网储能公司迎峰度夏的“新神器”。通过对30多万个设备状态测点数据的实时采集,检修人员可以“足不出户”地实时掌握机组的健康状态。基于海量多维数据产出准确的设备状态评价结论,南网储能公司提前预判设备缺陷隐患,将设备数据分析与检修策略制定相结合,助力实现检修经验决策向数据决策的转变。
为确保迎峰度夏期间各抽水蓄能电站设备健康稳定,该公司6月底前完成63台次发电设备检修工作以及52台次输变电设备检修工作,开展重要设备技术改进10余项,从根本上提升了设备运行的可靠性。进入迎峰度夏期间以来,该人工智能分析平台通过数据巡检实现了90%以上的人工巡检机器替代,提前发现设备缺陷隐患30余起,有效避免事故事件发生。
与此同时,南网储能公司在该人工智能分析平台研发部署了多种机器学习模型。通过分析和学习生产大数据,机器学习模型很快就成为了经验丰富的“工程师”,能精准计算设备的发热、振动、散热等复杂问题,准确率高达95%以上。以深圳抽水蓄能电站为例,巡检算法多达140条,可以“一秒”完成海量数据巡检、作出状态诊断、自动生成报告。
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