抽蓄機組數(shù)字化檢修管理研究與應(yīng)用

2022-03-23 06:27:10夏襄宸肖志懷劉少華袁喜來

中國農(nóng)村水利水電 2022年3期

夏襄宸，肖志懷，劉少華，陳佳，袁喜來

（1.武漢大學(xué)動力與機械學(xué)院，武漢 430072；2.國網(wǎng)電力科學(xué)研究院武漢南瑞有限責(zé)任公司，武漢 430074；3.湖北能源集團，武漢 430077）

0 引言

抽水蓄能電站具有調(diào)峰填谷功能，運行方式靈活，負荷調(diào)節(jié)迅速，是電力系統(tǒng)的重要調(diào)峰調(diào)頻電站，也是我國智能電網(wǎng)的有機組成部分［1］，開展設(shè)備檢修是保證抽水蓄能電站機組安全健康運行的必要措施。抽水蓄能電站廠房內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)復(fù)雜、設(shè)備種類繁多，其設(shè)計與運行維護難度大［2］，而且抽水蓄能機組設(shè)備檢修周期長、工序多、不確定因素多，需要耗費巨大的人力、物力資源。我國已投運的抽水蓄能電站雖然有了一定規(guī)模，但其檢修策略的研究尚處于初級階段，基本上采用定期檢修的檢修策略［3］，對于機組檢修項目開展及管控仍以人工管理、監(jiān)督等傳統(tǒng)方式為主，不能很好地適應(yīng)構(gòu)建智慧電站的發(fā)展需求。在國家要求扎實做好碳達峰、碳中和各項工作的背景下，大規(guī)模風(fēng)能、太陽能等新能源電能的接入，其隨機性和間歇性對電網(wǎng)調(diào)度及實時平衡帶來了巨大壓力。抽水蓄能電站對保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行、提高供電質(zhì)量將發(fā)揮更加重要的作用。如何使用先進高效的檢修技術(shù)與管理體系，保證水輪發(fā)電機組設(shè)備的健康狀態(tài)以及安全穩(wěn)定運行，是抽水蓄能電站不斷探索的課題。

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和智能電網(wǎng)建設(shè)的推進，虛擬現(xiàn)實技術(shù)、三維可視化技術(shù)和智慧數(shù)字化運維技術(shù)在水電領(lǐng)域迅速推廣［4］。國內(nèi)外很多學(xué)者將三維建模、可視化交互仿真等技術(shù)應(yīng)用于水電站運行維護，詹平等采用虛幻4 引擎構(gòu)建抽水蓄能廠房VR 仿真場景［5］，王耀東利用SolidWorks 與OpenGL 技術(shù)設(shè)計了水輪機調(diào)速器虛擬檢修培訓(xùn)平臺［6］，岳志偉等運用3DS MAX與Virtools等軟件開發(fā)了混流式水輪發(fā)電機組的檢修、裝配仿真培訓(xùn)系統(tǒng)［7］，何新穎等采用VRP 軟件開發(fā)了基于虛擬現(xiàn)實的水輪發(fā)電機運行仿真平臺［8］，Dong Z 等基于通用電氣公司某商業(yè)軟件提出一種新的調(diào)速器檢修模型［9］，Jincheng 等通過構(gòu)建虛擬電站研究梯級水電調(diào)度方法［10］。

綜上，國內(nèi)外對于虛擬現(xiàn)實在水電機組的應(yīng)用多集中在三維建模、仿真培訓(xùn)領(lǐng)域，對機組數(shù)字化檢修全過程管控還處在探索階段，結(jié)合抽水蓄能電站檢修工程實際，有以下幾點問題需要解決：

（1）已有系統(tǒng)普遍是對設(shè)備拆裝進行虛擬仿真，無法實時跟蹤檢修進度，對檢修工期與資源進行管控；

（2）對行業(yè)內(nèi)機組檢修案例缺乏整合、分析，未能從策略與計劃層面對檢修工作提供指導(dǎo)；

（3）狹窄空間內(nèi)大型設(shè)備吊裝等作業(yè)項目缺乏科學(xué)合理吊裝推演與風(fēng)險預(yù)警機制。

針對上述問題，本文應(yīng)用實景重構(gòu)、精細化建模、基于虛擬實景的機組檢修作業(yè)推演、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源配置預(yù)測、機組檢修數(shù)字化管理系統(tǒng)集成等技術(shù)，研究了抽蓄機組數(shù)字化檢修管理方法，開發(fā)了抽水蓄能電站機組數(shù)字化檢修管理系統(tǒng)，實現(xiàn)電站場景漫游、檢修策劃、檢修實施和檢修評估等功能。該系統(tǒng)應(yīng)用于某抽水蓄能電站檢修現(xiàn)場，實踐應(yīng)用證明該系統(tǒng)可大大提升抽水蓄能電站機組檢修管理數(shù)字化水平，推動智慧型數(shù)字化電站建設(shè)，具有較好的工程應(yīng)用前景。

1 系統(tǒng)分析

1.1 數(shù)字化檢修

《水電發(fā)展“十三五”規(guī)劃（2016-2020年）》提出建設(shè)“互聯(lián)網(wǎng)+”智能水電站。利用物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)，推動水電工程設(shè)計、建造和管理數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。在此趨勢下，將機組的技術(shù)資料、專家知識、專家經(jīng)驗、運行狀態(tài)等轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息，供員工和智能化設(shè)備使用，進而提出融合了虛擬現(xiàn)實、智能決策、抽水蓄能電站多元信息的數(shù)字化檢修技術(shù)。

數(shù)字化檢修是指運用計算機、網(wǎng)絡(luò)、通信等數(shù)字化手段，針對檢修全過程，實現(xiàn)策劃、協(xié)調(diào)、管理、分析、交互、監(jiān)控的新型運維方式。依托數(shù)字化檢修技術(shù)搭建抽水蓄能電站機組檢修數(shù)字化管理系統(tǒng)，重構(gòu)沉浸式檢修作業(yè)場景，還原機組檢修全過程，指導(dǎo)現(xiàn)場檢修作業(yè)開展，提升檢修管理深度與檢修作業(yè)質(zhì)效。

1.2 系統(tǒng)功能與架構(gòu)分析

系統(tǒng)具有沉浸式漫游交互功能，利用實景重構(gòu)技術(shù)對電站進行精細化建模，1∶1 高精度沉浸式還原電站廠區(qū)和地下廠房物理場景。

整合抽水蓄能電站機組檢修案例，構(gòu)建檢修知識庫，實現(xiàn)檢修策劃、進度管控與資源預(yù)測。

基于設(shè)備精細化模型，通過標準化作業(yè)與作業(yè)推演還原機組拆裝全過程，實現(xiàn)檢修危險點預(yù)警。檢修后對機組進行狀態(tài)評估，驗證檢修工作的有效性。

根據(jù)電站實際功能需求，設(shè)計系統(tǒng)架構(gòu)，其主要功能、關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)來源等模塊的組織架構(gòu)如圖1所示。

圖1 抽水蓄能電站機組數(shù)字化檢修管理系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 Structure of digital management system for unit maintenance in pumped storage power station

抽水蓄能電站機組數(shù)字化檢修管理系統(tǒng)整體采用C/S 架構(gòu)，主要功能設(shè)計包括沉浸式全景漫游、檢修知識庫查詢、檢修進度管控、資源預(yù)測、大型設(shè)備吊裝作業(yè)推演、機組檢修標準化作業(yè)、機組狀態(tài)評估等，涵蓋抽水蓄能電站機組檢修策劃、檢修實施、檢修評估全流程管理與應(yīng)用。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 檢修數(shù)字化策劃

通過研究分析抽水蓄能電站行業(yè)內(nèi)機組檢修案例，結(jié)合機組檢修流程與知識庫查詢思想，構(gòu)建了基于知識圖譜［11］的抽蓄機組檢修知識庫。

知識圖譜是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，用于以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其邏輯結(jié)構(gòu)分為數(shù)據(jù)層與模式層。知識圖譜的構(gòu)建方法可分為自頂向下、自底向上和混合方式3種［12］，自頂向下是根據(jù)數(shù)據(jù)源構(gòu)造模式層，形成對應(yīng)的概念模型和規(guī)則關(guān)系，再依照此模式抽取實例添加到知識庫中，構(gòu)造數(shù)據(jù)層。自底向上方法從數(shù)據(jù)源提取實體、屬性和關(guān)系加入數(shù)據(jù)層，對這些要素進行歸納，將其抽象為概念規(guī)則，最終形成模式層。

本系統(tǒng)涉及的抽水蓄能機組檢修案例與檢修流程的核心數(shù)據(jù)源相對固定，因此采用自底向上的方式構(gòu)建機組檢修知識庫，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 檢修知識庫結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of maintenance knowledge base

數(shù)據(jù)層從數(shù)據(jù)源獲取抽水蓄能機組檢修相關(guān)知識與案例，進行分析與預(yù)處理，進而抽取實體、關(guān)系與屬性，完成知識存儲與融合。模式層獲取數(shù)據(jù)層的知識集合，整合檢修案例與資源的對應(yīng)關(guān)系，歸納成為檢修規(guī)則，通過檢修規(guī)則，制定機組檢修策略，實現(xiàn)檢修計劃智能生成。

檢修知識庫在實踐中不斷更新，需要知識圖譜有迭代更新的能力，不斷增加新的知識、刪除舊的知識并相應(yīng)調(diào)整知識圖譜的結(jié)構(gòu)［13］。在模式層和數(shù)據(jù)層提供擴展接口，當出現(xiàn)新的檢修案例時，可以進行添加或刪減。

2.2 檢修實施

通過三維激光掃描技術(shù)建立抽水蓄能電站廠房庫區(qū)與機組設(shè)備精細化模型，進一步提出抽水蓄能電站機組檢修作業(yè)推演與標準化作業(yè)技術(shù)，為檢修現(xiàn)場提供作業(yè)指導(dǎo)與安全保障。

圖3 知識庫更新流程Fig.3 Knowledge base update process

2.2.1 精細化模型

精細化建模技術(shù)路線包括：使用建模工具對機組設(shè)備零部件與檢修工器具進行初步建模，對照圖紙修正外形，根據(jù)機組物理結(jié)構(gòu)，將零部件模型裝配成機組整體模型。對機組模型進行貼圖、光影烘焙處理，提升模型真實程度。采用三維激光掃描、空間數(shù)據(jù)配準技術(shù)建立廠房庫區(qū)模型，將機組模型與廠房庫區(qū)模型合并，組成抽水蓄能電站完整精細化模型。

2.2.2 作業(yè)推演

本文提出的基于虛擬現(xiàn)實的機組檢修作業(yè)推演技術(shù)，融合碰撞檢測算法與吊裝路徑規(guī)劃算法，可模擬真實作業(yè)環(huán)境，對現(xiàn)場作業(yè)流程、潛在風(fēng)險因素進行預(yù)演，完成檢修風(fēng)險的識別與預(yù)警。

圖4 精細化建模技術(shù)路線Fig.4 Technical route of fine modeling

圖5 作業(yè)推演體系結(jié)構(gòu)圖Fig.5 Structure chart of operational deduction

碰撞檢測技術(shù)的應(yīng)用可以很大程度提高作業(yè)推演的真實程度，增強虛擬實景的沉浸感，同時避免場景中物體相互穿透或重疊［14］。本系統(tǒng)采用的射線碰撞檢測技術(shù)說明如下。

射線碰撞檢測算法實質(zhì)上是射線與一個平面是否相交的問題，因此需要準確計算射線與物體表面的交點［15］。在三維空間中，射線的方程可表示為：

式中：P、P0、α均為三維矢量；P0表示射線的起點；P表示射線上任意一點；α表示射線的方向單位向量，t ∈[0，∞)。

空間中平面可由其法向量N與平面上一點P1定義，任意一個平面方程可寫為：

式中：d表示坐標原點到該平面的距離。

若射線與平面相交，設(shè)交點為P'，則P'必同時滿足上述兩方程，解方程組有：

將上式代入射線方程即可求解射線與平面的碰撞點。系統(tǒng)可定義不同設(shè)備的碰撞距離閾值，當設(shè)備與障礙物的距離小于等于該閾值，系統(tǒng)發(fā)出風(fēng)險預(yù)警信息。

吊裝作業(yè)是機組檢修的重要環(huán)節(jié)，具有一定的危險性與不確定因素。為了尋找最優(yōu)吊裝路徑，提升檢修作業(yè)的安全性，本系統(tǒng)研究了基于快速擴展隨機樹（Rapid-exploring Random Trees，RRT）算法［16］的吊裝路徑規(guī)劃方案，實現(xiàn)吊裝路徑自動尋優(yōu)。

RRT 算法以空間中起點為根節(jié)點，通過隨機采樣增加葉子節(jié)點的方式，生成一棵擴展隨機樹，當隨機樹上的葉子節(jié)點包含了目標點或進入目標區(qū)域，即可在隨機樹中找到從起點到目標點的路徑，步驟如下：

（1）在三維空間中，初始化一個起點xinit，再隨機選擇一個采樣點xrand，若點xrand不在障礙區(qū)范圍內(nèi)，則連接點xinit和xrand，得到一條直線L；

（2）若直線L 沒有和障礙物發(fā)生碰撞，則沿著直線L，從xinit向xrand方向擴展一段距離λ，得到新節(jié)點xnew，如果xnew與障礙物發(fā)生碰撞，放棄此次生長，否則將xnew添加到隨機樹上；

（3）重復(fù)以上步驟，直到目標點xgoal被添加在隨機樹上或距離小于閾值，可以確定從起點到終點的最佳路徑。

圖6 起吊前推演效果圖Fig.6 Effect of deduction before hoisting

根據(jù)抽水蓄能電站吊裝作業(yè)實際，將吊裝設(shè)備的起點與終點作為參數(shù)錄入系統(tǒng)，對應(yīng)路徑規(guī)劃的xinit與xgoal，設(shè)置碰撞距離閾值與安全吊裝速度，系統(tǒng)基于RRT 算法生成隨機樹，快速尋找最佳吊裝路徑。

本系統(tǒng)的作業(yè)推演技術(shù)融合上述碰撞檢測算法與吊裝路徑規(guī)劃算法，實現(xiàn)了仿真場景中碰撞檢測、風(fēng)險預(yù)警、吊裝路徑自動規(guī)劃功能。

2.2.3 標準化作業(yè)

標準化作業(yè)技術(shù)路線包括檢修信息融合、多級工序編碼、模型工序匹配、檢修工藝仿真四個步驟。

檢修信息融合依托檢修知識庫，匯總檢修案例、作業(yè)文檔、精細化模型、檢修資源等標準化檢修信息，為標準化作業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐。

將檢修工作按照嚴格的先后順序與必需關(guān)系劃分成多級檢修工序，基于設(shè)備明確、邏輯清晰、編碼唯一性的原則，對各級檢修工序?qū)嵤┚幋a，便于檢修項目的增刪與查閱。

編碼完成后，匹配工序與機組設(shè)備、工器具精細化模型，將模型序列化編碼入庫，實現(xiàn)模型物理屬性與檢修信息一體化。

檢修工藝仿真利用虛擬裝配仿真技術(shù)［17］，結(jié)合機組標準化檢修流程與三維裝配工藝，實現(xiàn)機組拆裝全流程可視化。

系統(tǒng)按照上述技術(shù)路線構(gòu)建標準化作業(yè)體系，基于空間拓撲呈現(xiàn)，確定檢修工藝拆裝順序，用戶可以瀏覽檢修工藝仿真全流程。采用動畫、文字、語音并行的方法提示當前檢修工序及注意事項，在界面上關(guān)聯(lián)檢修工單、設(shè)備與工器具的詳細信息。對檢修工藝進行仿真優(yōu)化，輸出最優(yōu)的作業(yè)方案，指導(dǎo)現(xiàn)場檢修工作開展。

圖7 標準化作業(yè)技術(shù)路線Fig.7 Technical route of standardized operation

圖8 標準化作業(yè)體系Fig.8 Standardized operation system

2.3 檢修管控

檢修進度與資源的科學(xué)規(guī)劃，關(guān)乎檢修計劃能否按期完成。針對傳統(tǒng)檢修仿真平臺對檢修進度與資源管理的不足，本系統(tǒng)開發(fā)了基于雙代號網(wǎng)絡(luò)圖關(guān)鍵路徑法則的進度管控與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源預(yù)測技術(shù)，實現(xiàn)對檢修過程實時跟蹤和智能化管控，優(yōu)化資源配置，為檢修工作順利完成提供可視化數(shù)據(jù)支撐。

2.3.1 進度管控

雙代號網(wǎng)絡(luò)圖關(guān)鍵路徑法則常應(yīng)用在工期管理中，用箭線及其兩端節(jié)點來表示某項工作，箭線指向工作的行進方向，節(jié)點表示工作的開始和結(jié)束。

網(wǎng)絡(luò)圖的線路從起始節(jié)點開始，沿著箭頭指向方向，通過中間節(jié)點，最后到達終點節(jié)點，總時間最長的線路是關(guān)鍵線路，一般用粗線表示［18］。

如圖9 所示，整個雙代號網(wǎng)絡(luò)圖存在6 條線路，分別為①②④⑤⑥⑧、①②④⑤⑦⑧、①②⑦⑧、①③④⑤⑥⑧、①③④⑤⑦⑧、①③⑥⑧。線路①③④⑤⑥⑧的總持續(xù)時間最長，由此確定其為關(guān)鍵線路。

圖9 雙代號網(wǎng)絡(luò)圖關(guān)鍵路徑Fig.9 Critical path of arrow diagram

檢修的關(guān)鍵工作是指對計劃工期有決定性影響的工作，基于雙代號網(wǎng)絡(luò)圖關(guān)鍵路徑法則的進度管控技術(shù)，核心是調(diào)整關(guān)鍵工作的工期，算法步驟如下：

（1）根據(jù)檢修進度網(wǎng)絡(luò)圖，確定關(guān)鍵路徑，計算出總工期；

（2）計算應(yīng)壓縮的時間ΔT，ΔT=Tc-Tr，式中：Tc為項目網(wǎng)絡(luò)計劃的計算工期，Tr為項目要求工期；

（3）根據(jù)幾點因素，選定最先壓縮的關(guān)鍵工作：縮短工期對項目質(zhì)量和安全影響較小、所需的成本較少且有足夠的備用資源；

（4）將優(yōu)先縮短的關(guān)鍵工作壓縮至最短，重新計算關(guān)鍵路徑；

（5）若計算工期仍不滿足要求，則重復(fù)上述步驟，直到滿足工期要求或工期已不能再縮短為止；

（6）當所有或部分關(guān)鍵工作已達最短工期，仍找不到滿足要求的方案時，應(yīng)對原計劃進行必要的調(diào)整，或重新審定要求工期。

圖10 進度管控算法流程Fig.10 Flow chart of schedule control algorithm

2.3.2 資源預(yù)測

檢修資源主要包括檢修工器具和消耗性材料，資源預(yù)測技術(shù)可以根據(jù)檢修項目安排，預(yù)測未來某天檢修工作所需資源。本系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對機組檢修案例進行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，建立機組檢修案例資源預(yù)測規(guī)則集，實現(xiàn)基于案例推理的機組檢修資源快速智能預(yù)測。

預(yù)測模型的樣本來自于同類型機組檢修全過程信息，按檢修項目、檢修時間等對具體非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行處理。

檢修資源預(yù)測方法包括訓(xùn)練和測試兩個過程。首先將檢修知識庫中的案例分為訓(xùn)練集和測試集，用訓(xùn)練樣本集對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，再將測試樣本集輸入到訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中，測試網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果。

圖11 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源預(yù)測算法流程Fig.11 Resource prediction algorithm flow based on neural network

通過資源預(yù)測，全面分析檢修規(guī)劃的合理性與科學(xué)性，提出檢修資源配置方案，提高檢修需求與現(xiàn)場資源的匹配程度，提升檢修效率。

3 應(yīng)用效果

抽水蓄能電站機組數(shù)字化檢修管理系統(tǒng)在我國某抽水蓄能電站進行了應(yīng)用，該系統(tǒng)依據(jù)前述關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)了檢修全景、檢修策劃、檢修實施、檢修評估等功能。

檢修全景模塊以虛擬全景漫游的形式，帶用戶遍歷電站場景。用戶可自主選擇電站區(qū)域，三維場景跟隨選擇的地點跳轉(zhuǎn)，使用鼠標+鍵盤操作在場景區(qū)域瀏覽。

檢修策劃模塊包括檢修知識庫、進度管控、資源預(yù)測，用戶可以在檢修知識庫界面查看檢修計劃詳情，在進度管控界面校對檢修進度，在資源預(yù)測界面查看檢修項目所需工器具與耗材。

檢修實施模塊由精細化模型、作業(yè)推演、標準化作業(yè)三個子模塊組成，精細化模型界面可展示設(shè)備的三維模型與詳細信息。作業(yè)推演包含頂蓋、上機架、轉(zhuǎn)子、下機架、水輪機軸、轉(zhuǎn)輪六大部件的吊入/吊出共12 個推演流程。標準化作業(yè)包含發(fā)電電動機、水泵水輪機主要設(shè)備的檢修作業(yè)流程。

檢修評估模塊通過系統(tǒng)建立的指標體系，評估各部件修前、修后的狀態(tài)，在界面上顯示分項評估結(jié)果，驗證檢修的有效性。

4 總結(jié)

應(yīng)用抽水蓄能電站實景重構(gòu)、機組精細化建模、基于虛擬實景的機組檢修作業(yè)推演、資源配置預(yù)測、系統(tǒng)集成等技術(shù)，開發(fā)了抽水蓄能電站機組數(shù)字化檢修管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了電站場景漫游、檢修策劃、檢修實施和檢修評估等功能，在工程實際中驗證了系統(tǒng)的應(yīng)用效果，為檢修工作提供現(xiàn)場指導(dǎo)，對于提升抽水蓄能電站機組檢修管理數(shù)字化、智能化水平，促進數(shù)字化檢修在水電行業(yè)推廣有較好的現(xiàn)實意義。