Page 99 - 水利水电工程管理与测量技术控制

水利水电工程管理与测量技术控制

将知识库与智能化平台相结合，进一步开发并采用基于深度学习的人工智能
方案，实现知识实体的自动识别、实体关系的智能抽取与知识问答的智能化交互，
搭建水电站知识管理平台。在平台的学习部分，除了含有人工录入学习的模式，

还包括对智能化监控系统中的异常监控数据采集、人工检查录入分析及处理，以
进一步拓展系统的学习与分析能力，实现“检修专家”与“设备名片”。这样的
综合数据库平台将大幅提高运维能力以及实际消缺能力，并有效减少了水电站中
知识文档管理所需的人力，解决了部分老旧水电站知识管理方面的混乱、陈旧等

问题，提高了技术人员查询资料的便捷性。
（三）智能电气设备的建设与管理要点
电气系统是确保水电站稳定运行的关键，在水电站运行管理中，只有强化对
电气的运行管理才能确保水电站的安全、稳定运行。水电站在电气方面涉及的设

备种类众多，并且由于多数中小型水电站的环境较为潮湿、复杂，影响电气元器
件正常使用的因素较多，因此在水电站的电气运行管理中，为了确保电气系统的
运行质量，需要相关人员结合水电站电气运行实际情况，制定出有针对性的电气
运行分阶段管理目标，在目标的指引下开展电气运行管控工作。在水电站电气运

行控制管理的过程中，只有了解水电站所拥有的电气设备数量以及设备运行状态，
才能确保电气管控目标符合实际要求。
以某厂为例，其 4 座水电站均于 20 世纪 90 年代建设，部分电站在设计之初
采用的设备目前仍在超期服役，这种情况造成了该厂所辖水电站的多座电站设备

老旧、使用品牌不一致以及部分设备淘汰甚至停产等问题，水电站运行的可靠性、
安全性均不足，在设备维护方面的投入需求较大、维护难度较高，不利于电厂实
际的安全生产发展。结合前文提到的基于智能平台建设的“设备名片”，可以更
便捷地掌握全厂多站的电气设备使用情况及运行状态，并及时根据设备现有隐患、

已发故障及使用时长等情况，对已有的重大安全隐患或超期服役的电气元器件制
定更换计划，同时根据单一设备的更换计划，制定全厂全站同功能、同型号或同
类型的元器件采购更换计划。除此之外，引入数字化的“设备名片”对运行状态
正常的元器件进行运行情况评级，对评级较低、故障频发或有“家庭病史”的设

备进行重点观察、重点管控，根据现场情况进行逐步更换。从实际出发，做到厂
站设备的全生命周期管理，进一步提高设备运行的可靠性，同时根据“设备名片”
中的记录情况，提前购置有可能损坏的备品，优化备品购置结构，提高采购备品

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