8月來臨，在全國迎峰度夏電力供需總體緊平衡的形勢下，抽水蓄能作為電力系統(tǒng)綠色低碳清潔靈活調(diào)節(jié)電源，在能源電力供應(yīng)中的保障作用也越發(fā)凸顯。日前，南方五省區(qū)7座抽水蓄能電站單天發(fā)電5043萬度，日發(fā)電量首次突破5000萬度大關(guān)，創(chuàng)多年來的歷史新高。

(資料圖)

“大烤”亦是“大考”，7座抽水蓄能電站積極“應(yīng)戰(zhàn)”

在廣東陽江抽水蓄能電站，我國在運單機容量最大的3臺400兆瓦抽水蓄能機組正在應(yīng)對安全運行滿周年后的首次迎峰度夏“大考”。電站每天平均啟停9次，滿負荷運行超過9小時，抽水電量745萬度，發(fā)電電量617萬度，綜合利用率近83%，優(yōu)于國際同類機組。

△在廣東陽江抽水蓄能電站，我國在運單機容量最大的3臺400兆瓦抽水蓄能機組正在應(yīng)對安全運行滿周年后的首次迎峰度夏“大考”。

同樣首次接受“大考”的還有刷新我國抽水蓄能主體工程最短工期紀錄的梅州抽水蓄能電站。

4月以來，該電站累計發(fā)電量超過5億度，機組啟動次數(shù)超過1600次，運行時長超過5200小時，平均每天開機次數(shù)達到13次。機組頻繁的啟停對開關(guān)的性能是巨大的考驗。該電站4號機組安裝了我國首套國產(chǎn)化抽水蓄能機組成套開關(guān)，投用以來安全操作超過1100次，得到了中國機械工業(yè)聯(lián)合會給予的“綜合性能指標國際領(lǐng)先水平，可以批量生產(chǎn)并在抽水蓄能電站推廣應(yīng)用”最高水平技術(shù)鑒定。

△4月以來，梅州抽水蓄能電站累計發(fā)電量超過5億度，機組啟動次數(shù)超過1600次，運行時長超過5200小時，平均每天開機次數(shù)達到13次，圖為梅州抽水蓄能電站俯瞰圖。

今年以來，南方五省區(qū)7座抽水蓄能電站調(diào)峰作用發(fā)揮突出。以廣東為例，電站共運行59318小時，同比增長約30%。啟動次數(shù)17441次，同比增長約25%，發(fā)電64億度，同比增長約46%。

從“屬地分散”到“遠程集中”，控制效率提高2至3倍

7月上旬，我國首個抽水蓄能多廠站集控中心正式投入運行，實現(xiàn)對粵港澳大灣區(qū)31臺抽水蓄能機組的遠程集中控制?；诔墒斓奈锫?lián)網(wǎng)技術(shù)，該集控中心具備設(shè)備信息敏捷辨識、設(shè)備操作便捷防誤、值班職責機器替代等多項智能化功能。

△7月上旬，我國首個抽水蓄能多廠站集控中心正式投入運行，實現(xiàn)對粵港澳大灣區(qū)31臺抽水蓄能機組的遠程集中控制。

7月28日晚8時，廣東電網(wǎng)負荷突增，系統(tǒng)頻率降低，某抽水蓄能電站6臺機組啟動應(yīng)急響應(yīng)。今年上半年，廣東6座電站共應(yīng)急響應(yīng)50次，響應(yīng)機組91臺次，應(yīng)急啟動成功率100%。“按照以往經(jīng)驗，8月抽水蓄能電站頂峰發(fā)電的壓力有增無減。通過對全部抽水蓄能機組遠程集中控制，能夠提高控制效率2至3倍，迅速響應(yīng)調(diào)度需求。”南方電網(wǎng)儲能公司運行公司生技部總經(jīng)理朱海峰介紹。

今年7月，南網(wǎng)儲能公司基本實現(xiàn)了廣東區(qū)域六座抽蓄電站的“7×24小時”全面應(yīng)急值班管理，由運行人員承擔全部日常應(yīng)急與常規(guī)故障處理，應(yīng)急效率大幅提升。

以“數(shù)據(jù)巡檢”代替“人工巡檢”，算力為設(shè)備維護“賦能”

今年4月，我國首個大規(guī)模抽水蓄能人工智能數(shù)據(jù)分析平臺在廣州投入使用。通過對30多萬個設(shè)備狀態(tài)測點數(shù)據(jù)的實時采集，檢修人員可以“足不出戶”地實時掌握機組的健康狀態(tài)?；诤Ａ慷嗑S數(shù)據(jù)產(chǎn)出準確的設(shè)備狀態(tài)評價結(jié)論，南網(wǎng)儲能公司提前預判設(shè)備缺陷隱患，將設(shè)備數(shù)據(jù)分析與檢修策略制定相結(jié)合，助力實現(xiàn)檢修經(jīng)驗決策向數(shù)據(jù)決策的轉(zhuǎn)變。

△4月，我國首個大規(guī)模抽水蓄能人工智能數(shù)據(jù)分析平臺在廣州投入使用，通過對30多萬個設(shè)備狀態(tài)測點數(shù)據(jù)的實時采集，檢修人員可以“足不出戶”地實時掌握機組的健康狀態(tài)。

迎峰度夏期間，該人工智能分析平臺通過數(shù)據(jù)巡檢實現(xiàn)了90%以上的人工巡檢機器替代，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備缺陷隱患30余起，有效避免事故事件發(fā)生。與此同時，多種機器學習模型通過分析和學習生產(chǎn)大數(shù)據(jù)成為經(jīng)驗豐富的“工程師”，能精準計算設(shè)備的發(fā)熱、振動、散熱等復雜問題，準確率高達95%以上。以深圳抽水蓄能電站為例，巡檢算法多達140條，可以“一秒”完成海量數(shù)據(jù)巡檢、作出狀態(tài)診斷、自動生成報告。