浅谈人工智能在水电厂智能运维中的应用与展望

浅谈人工智能在水电厂智能运维中的应用与展望[摘要]当前，水电厂运维工作不断朝着智能化､数字化方向发展，传统人工运维模式因存在效率低下､漏检误判率高以及信息孤岛等诸多问题，已难以满足行业发展需求｡本文聚焦人工智能技术在水电厂智能运维领域的应用，深入剖析了水电厂运维的现状及面临的挑战｡通过对A电厂基于智能机器狗的智巡方案以及“智驱运枢”五位一体智能驱动系统，阐述了人工智能技术在智能巡检､两票管理､应急处置､数据分析和人才培训等多个关键运维环节的具体应用情况｡研究结果表明，人工智能技术的应用显著提升了水电厂运维的效率与准确性，有效降低了人力成本，为水电厂本质安全水平的提升提供了有力支撑｡最后，本文探讨了人工智能技术在水电厂智能运维未来的发展趋势，以期为行业的技术创新和数字化转型提供有益参考｡

[关键词]人工智能；水电厂；智能运维；机器狗；大模型0前言水电作为清洁､可再生能源的重要组成部分，在我国能源结构中占据着关键地位｡随着电力系统规模的不断扩大以及智能化程度的日益提高，水电厂的运维工作面临着前所未有的挑战｡传统的人工运维模式主要依靠运维人员进行现场巡视､数据采集和故障判断，这种模式存在着人工占比高､感知范围窄､漏检误判率高以及信息孤岛等明显不足｡例如，人工巡检不仅耗时费力，而且对于一些隐蔽性较强的设备缺陷往往难以及时发现，从而增加了设备故障的风险｡与此同时，人工智能技术近年来取得了迅猛发展，在图像识别､自然语言处理､数据分析等领域展现出了强大的能力｡将人工智能技术应用于水电厂智能运维[1],成为了行业内提升运维效率､保障设备安全稳定运行的重要研究方向｡“机进人退”“人员集约化”等理念的提出，更是凸显了人工智能技术在水电厂运维中应用的必要性和紧迫性｡A电厂探索基于智能机器狗的智巡方案，研发了“智驱运枢”五位一体智能驱动系统，为人工智能技术在水电厂智能运维中的实际应用提供了宝贵的实践经验｡本文将以基于智能机器狗的智巡方案､“智驱运枢”五位一体智能驱动系统为基础，浅谈人工智能技术在水电厂智能运维中的应用现状､技术方案､应用效果以及未来展望｡1水电厂智能运维现状分析1.1传统运维模式的局限性在传统的水电厂运维模式中，人工巡检是最主要的工作方式｡运维人员需要定期对电厂内的各类设备进行现场巡视，包括观察设备的外观是否正常､读取仪表数据､听取设备运行声音等｡这种方式存在诸多弊端:

(1)人工占比高：大量的巡检工作需要耗费大量的人力，导致人力资源的严重浪费｡

(2)感知范围窄：人工巡检受限于人的感官能力，对于一些非直观的设备参数，如设备内部的温度场分布､局部放电情况等，难以准确感知｡

(3)漏检误判率高：长时间的巡检工作容易使运维人员产生疲劳，从而导致漏检或误判的情况发生｡

(4)信息孤岛：人工巡检所采集的数据往往分散记录，难以实现有效的整合和共享，形成了信息孤岛，不利于对设备运行状态的全面分析和判断｡1.2智能运维的发展需求随着电力行业智能化､数字化转型的深入推进，水电厂对智能运维的需求日益迫切｡智能运维要求实现对设备运行状态的实时监测､精准分析和智能决策，以提高设备的可靠性､降低运维成本､保障电力系统的安全稳定运行[2]｡具体而言，智能运维需要满足以下需求:

(1)高效性：能够快速､准确地获取设备运行数据，及时发现设备潜在的故障隐患｡

(2)准确性：具备强大的数据分析和处理能力，能够对设备运行状态进行精准评估和判断｡

(3)智能化：实现运维过程的自动化和智能化，减少人工干预，提高运维效率和质量｡

(4)可视化：将设备运行数据以直观､清晰的方式呈现，便于运维人员进行监控和管理｡

(5)协同性：实现不同系统､不同设备之间的数据共享和协同工作，形成完整的运维体系｡1.3人工智能技术应用的必要性人工智能技术具有强大的学习能力､推理能力和决策能力，能够很好地满足水电厂智能运维的需求｡将人工智能技术应用于水电厂智能运维，具有以下重要意义:

(1)提升运维效率：人工智能技术可以实现设备数据的自动采集､分析和处理，大大减少人工工作量，提高运维效率｡例如，智能机器狗可以在短时间内完成大面积设备的巡检工作，相比人工巡检效率提升数倍｡

(2)提高故障诊断准确性：人工智能算法能够对海量的设备运行数据进行学习和分析，发现其中隐藏的规律和模式，从而提高故障诊断的准确性｡例如，通过对设备振动数据､温度数据等进行分析，人工智能系统可以提前预测设备可能出现的故障｡

(3)实现智能决策：人工智能技术可以根据设备运行状态和历史数据，为运维人员提供科学､合理的决策建议，帮助运维人员制定最优的运维方案｡

(4)推动数字化转型：人工智能技术的应用是水电厂数字化转型的重要组成部分，能够促进电厂各系统之间的数据融合和协同工作，推动电厂向智能化､数字化方向发展｡2人工智能在水电厂智能运维中的技术方案2.1总体架构人工智能在水电厂智能运维中的应用采用分层架构设计，主要包括感知层､网络层和应用层，各层之间相互协作，共同实现智能运维的目标[3-4]

(1)感知层：主要由各类传感器和智能设备组成，用于采集设备运行数据和环境数据｡例如，高清摄像头､红外热成像仪､气体传感器､局放传感器､声纹相机等，这些传感器可以实时采集设备的图像､温度､气体浓度､局部放电信号､声音等数据｡

(2)网络层：负责将感知层采集的数据传输到应用层｡为确保数据传输的稳定可靠，充分应用电厂已覆盖的WIFI网络､4G网络等，并采用Mesh组网技术，实现WIFI信号的自动漫游与负载均衡｡同时，对通信网络进行严格的安全防护，设置防火墙､入侵检测系统(IDS)以及数据加密传输机制｡

(3)应用层：这是人工智能技术应用的核心层，主要包括人工智能大模型､智能分析系统､运维管理平台等｡应用层通过对感知层采集的数据进行分析和处理，实现设备状态监测､故障诊断､运维决策等功能｡2.2关键技术2.2.1人工智能大模型采用DeepSeek-R1和DeepSeek-V3等先进的人工智能大模型作为智能运维的核心支撑｡其中，DeepSeek-R1专注于复杂推理任务，如数学证明､代码生成､逻辑推理等，适用于两票审查､应急处置方案生成等需要深度推理的场景；DeepSeek-V3为通用型自然语言处理模型，擅长多语言生成､知识问答､内容创作等任务，适用于智慧助手､智库培训等场景[5-6]｡2.2.2知识图谱构建构建完善的运维知识图谱[7],将运行规程､检修规程､历史缺陷数据､应急处置预案､设备说明书等知识进行整合和结构化处理｡知识图谱的构建为人工智能系统提供了丰富的知识储备，使其能够更好地理解设备运行状态和运维需求｡2.2.3工作流编排利用Dify等工具进行工作流编排，根据不同的运维任务和需求，设计合理的工作流程｡例如，在两票审查工作中，通过工作流编排实现文件上传､关键信息提取､知识库检索､模型分析､结果输出等环节的自动化处理，提高工作效率和准确性｡2.2.4多模态数据融合实现图像､声音､温度､电气参数等多模态数据的融合处理[8]｡通过多模态数据融合，能够更全面､准确地反映设备的运行状态，提高故障诊断的准确性和可靠性｡3人工智能在水电厂智能运维中的应用案例3.1基于智能机器狗的智巡方案3.1.1方案设计智能机器狗搭载多种感知元件，能够在一次巡检中完成多项检测任务，快速采集多维度数据｡同时，机器狗配备4G/5G模块､GPS/RTK模块等通讯定位装置，确保在巡检过程中能够保持良好的网络连接和精准的定位[9]｡

(1)硬件配置：智能机器狗搭载高清摄像头､红外热成像仪､气体传感器､局放传感器､声纹相机等

(2)网络架构：充分利用电厂已覆盖的WIFI网络和4G网络，采用Mesh组网技术实现网络覆盖的无缝衔接｡通过安全接入平台､交换机等网络设备，将机器狗采集的数据实时传输到应用层的智能分析系统[10]｡

(3)人工智能技术应用：应用DeepSeek-R1大模型建立巡检知识库，将运行规程､检修规程､历史缺陷数据等纳入知识库，使人工智能系统能够自主学习设备正常运行的判断标准｡通过Dify工具建立智能分析体，对机器狗采集的图像､温度､声音等数据进行分类和分析，实现设备缺陷的自动识别和判断[11-12]｡智能机器狗整体架构图如图1所示｡机器狗智能巡检系统

数据采集数据分析遥检管理遥检监视实时监控数字孪生

报警管理应急处置智能推送报表管理算法更新

远程智能巡视集中监控系统人工智能平台

区域运视监控系统区域视安全接入平台

地下厂房充电房交换机

地下厂房机器狗开关站机器狗

地下厂房联动设备

工电，开关站充电房

图1智能机器狗整体架构3.1.2巡检流程智能机器狗的巡检流程主要包括任务规划､数据采集､数据传输､智能分析和结果反馈等环节[13]如图2所示｡首先，根据巡检需求预设机器狗的巡检路线､巡检频次和内容等任务要求；然后，机器狗按照规划的路线自主开展巡检工作，实时采集设备数据；采集的数据通过网络层传输到应用层的智能分析系统；智能分析系统利用人工智能大模型和知识库对数据进行分析，判断设备是否存在异常；最后，将分析结果反馈给运维人员，如有异常情况则发出告警信息｡双光谱云台

路运行设备

大型场站与

移动载体

图2智能机器狗巡检流程3.1.3应用效果(1)巡检效率提升：借助机器狗的快速移动能力和高效数据采集功能，单次巡检时间缩短了20%,同时提高了整体巡检频次，便于及时发现潜在问题｡

(2)准确性提高：利用高精度传感器和先进智能算法，将设备故障识别准确率提升30%以上，大大降低了人为因素导致的漏检､误判概率｡

(3)人力成本降低：机器狗承担了大部分重复性､高强度的巡检任务，预计在未来5年内，人力成本可降低5%,使运维人员能够专注于更具价值的设备维护与管理工作｡3.2“智驱运枢”五位一体智能驱动系统3.2.1系统架构“智驱运枢”系统由两票领航､应急智链､数据灵析､智库培训和智慧助手五个子系统组成，形成了五位一体的智能驱动架构｡各子系统之间相互协作，共同实现对水电厂运维工作的全面支持[14-15]｡

(1)两票领航：实现两票的智能拟写和规范审查，提高两票的编制质量和效率｡

(2)应急智链：根据故障信息快速生成应急处置方案，为应急处置工作提供决策支持｡

(3)数据灵析：对设备运行数据进行深度分析，挖掘设备潜在隐患，预测设备运行趋势｡

(4)智库培训：根据运维人员的技能短板，提供个性化的培训方案，提升运维人员的专业技能｡

(5)智慧助手：为运维人员提供实时的知识查询和解答服务，解决运维过程中的各类问题｡智驱运枢系统架构图如图3所示｡智驱运枢

智慧助手两票领航应急智链数据灵析智库培训

图3智驱运枢系统架构3.2.2关键功能实现(1)工作流编排：根据各子系统的功能需求，利用Dify工具进行工作流编排｡例如，在两票审查工作中，设计了文件上传､文档提取､知识检索､LLM分析､结果输出等工作流程，实现了两票审查的智能化和标准化｡两票领航工作流如图4所示，数据灵析工作流如图5所示｡文档提取知识检索1L.M2直接回复3

开始输入变量

@开始(x)es查知识库中标准工作票DeepSeek-V3-WA

题分类CASE(x)file条件分支包含查知识库中标准操作票知识检索2DeepSeek-V3-WEALLM直接回复2

分类ELIF直接回复3

filesame包含操作票包含ELSE不是的LLM1直接回复

知识检索3DeepSeek-V3-W8A8

知识检索4LLM4直接回复5

DeepSeek-V3WAL

图4两票领航工作流开始

开始LLM直接回复

文档提取器DeepSeek-V3-W8A8回复@LLM/(x)text

输入变量

@开始/{x)filesLLM2直接回复2

问题分类器DeepSeek-V3-W8A8回复LLM2/{x}text

DeepSeek-R1-W8A8LLM3直接回复3

分类电机DeepSeek-V3-W8A8回复LLM3/{x}text

LLM4直接回复4

公DeepSeek-V3-W8A8回复LLM4/(x)text

图5数据灵析工作流(2)提示词优化：通过提示词生成器生成高质量的提示词，并根据调试结果反复优化，使人工智能系统能够更好地理解用户需求，提高回答的准确性和针对性｡提示词编排如图6所示｡提示词生成器生成的提示词

提示词

DeepSeek-RCH

Python代码助手翻译机器人行业文章

职业分析师Excel工具规划助手SQL生成Git工具

指令[如适用)。

xuser_question-user_question

(retileved_regultionretrlevedregultion

analssandrecommendation-analysisandreco..

图6提示词编排(3)知识库构建：分门别类地构建了两票类､应急类､数据类､培训类和标准类等多个知识库，为各子系统提供了丰富的知识支持｡知识库构建如图7所示｡序号名称分段模式字符数1D主变压遥检标准.pdf通用7852D直流系统遥检标准.pdf通用2.4k3压缩空气系统巡检标准.pdf通用9034D泄洪系统设备巡检标准.pdf通用1.7k5D消防系统巡检标准.pdf通用1.1k6D同期装置遥检标准.pdf通用5407D通信系统巡检标准.pdf通用1.5k8D进风空调系统巡检标准.pdf通用2.2k9D水轮发电机组巡检标准.pdf通用2.7k10水厂系统巡检标准.pdf通用239图7知识库构建3.2.3应用效果(1)安全生产提升：两票领航有效提示风险，降低了现场作业安全隐患，典型两票拟写审查准确率达98%以上；应急智链能够在1min内给出最佳处置建议及步骤，提高了应急处置效率和准确率；数据灵析深入剖析设备潜在隐患，降低了设备非停概率；智库培训针对性提升了全员技能水平，有效降低了人为失误导致的安全风险｡

(2)工作效率提高：两票领航将两票拟写和审查时间缩短至2min以内；数据灵析较以往人工开展数据分析平均每项节省时间8min,准确率提高20%以上；智慧助手单次查询较以往人工查询节约5min左右｡综合计算，部门36人年均节约时间成本约1338h｡

(3)人力资源释放：系统的智能化辅助有效释放了部分人力资源，为“机进人退”作出了较好尝试，使运维人员能够腾出更多精力开展新业务学习和电厂相关工作｡4未来展望4.1系统整合与优化当前各子系统独立应用时虽然响应快､精度高，但存在界面分散､整体协同性不足的问题｡未来将致力于解决这些问题，将两票领航､数据灵析等子系统进行整合，形成界面简洁､使用便利､功能更优的一体化智能运维系统｡同时，优化系统的交互方式和用户体验，提高系统的易用性和实用性｡4.2人工智能深度自学习进一步发挥人工智能大模型的学习能力[16],让系统能够自主学习两票管理､应急处置､数据分析等方面的新知识和新经验，动态优