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近日，我國首個大規模抽水蓄能人工智能數據分析平臺——南方電網抽水蓄能人工智能數據分析平臺在廣東廣州投入使用。該平臺的投運實現了裝機容量為1028萬千瓦的7座抽水蓄能電站、34臺機組設備的數據智能巡檢、狀態智能診斷和運維模式變革，標志著我國近四分之一在運裝機容量的抽水蓄能設備由傳統線下人工管理向線上智能管理轉變，預計每年可創造經濟效益1760萬元。
當前，我國正加快規劃建設新型能源體系，為滿足風能發電、光伏發電等新能源大規模、高比例接入電力系統的迫切需求，抽水蓄能電站正以前所未有的速度加快開發建設。與此同時，抽水蓄能電站的工程規模大、機電設備多、系統結構復雜。僅以1臺最廣泛使用的30萬千瓦機組為例，年度日常檢修項目就多達400余個，約需850人/日才能完成。
2018年起，中國南方電網有限責任公司啟動了人工智能數據分析技術在抽水蓄能領域的研究應用，通過推進設備運維智能化不斷提高勞動生產率。在這個占地不到30平方米的抽水蓄能大數據中心主機柜里，接入的設備測點超過31萬個，范圍涵蓋了廣泛分布在7座抽水蓄能電站的一次、二次設備及通信網絡，形成了品類齊全的設備大數據狀態感知體系。
該平臺研發團隊足足用了38個月的時間，才將測點數據通過統一標準的數據體系接入到綜合處理單元進行數據采集，再由服務器“上云”。發現數據異常后，對故障精準排查，完成“電站群—電站—機組—系統—部件—單一算法”的“貫穿式”數據鉆取分析，實現對設備非正常狀態原因的“抽絲剝繭”。
針對各類數據分析原理和設備運維需求，項目團隊自主研發了49種可自由組合的算法模塊，部署了近1000個智能分析算法，提煉形成了越算越細、越算越準的數據分析標準，形成一系列具有自主知識產權的抽水蓄能電站設備狀態智能分析方法，相當于把技術專家的智慧和經驗搬上了“云端”。基于海量多維數據產出準確的設備狀態評價結論，南網儲能公司靈活調整設備檢修策略。運用XS-1000D替代了90%以上的人工巡檢，降本增效成效顯著：檢修周期優化后節約成本約1200萬元，節約巡檢成本約280萬元，節約故障檢修維護費用約120萬元，減少停電檢修可發電增收約160萬元。據統計，南網儲能抽水蓄能電站2022年累計發電93.3億千瓦時，同比增長18%，2023年一季度抽水蓄能業務收入更是同比增長了24%。
截至2022年底，我國抽水蓄能總裝機規模已達到4579萬千瓦，占儲能總裝機的77.6%，穩居世界第一。我國抽水蓄能中長期發展規劃明確提出，到2025年，抽水蓄能投產總規模較“十三五”翻一番，達到6200萬千瓦以上；到2030年，抽水蓄能投產總規模較“十四五”再翻一番，達到1.2億千瓦左右。人工智能技術在抽水蓄能行業的應用前景光明、空間廣闊，將實現對我國規劃建設新型能源體系的技術賦能。
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