小水电站安全检查重点与智能化管理新趋势

小水电站安全检查重点与智能化管理新趋势

引用

中国科学院

等

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来源

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https://www.cas.cn/syky/202501/t20250110_5044720.shtml

2.

http://guoqing.china.com.cn/2024-08/07/content_117353358.shtml

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http://www.hgzx.gov.cn/wyfc/2024-08-22/6039.html

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http://www.digital-energy.net/zndw/988.html

小水电站的安全检查是确保其稳定运行和预防事故的关键环节。根据《小型水电站技术管理规程》（SL/T 529—2024）等相关标准，小水电站的安全检查主要包括以下几个重点方面：

大坝安全评估主要针对使用年限较长或遭遇洪水、地震等异常情况的电站。评估对象包括挡水建筑物（如前池）、泄水及输水建筑物、岸坡以及金属结构等。评估程序包括资料整理与现场检查，必要时进行检测或专项评价，并编制评估报告书。

根据安全管理分类，小水电站分为A、B、C、D四类，检验周期分别为5年、3年、每年一次。未按时检验的电站将降为D类。定期检验的主要内容包括水工建筑安全性、机电设备与金属结构检测、特种设备（压力容器、消防设施）状况以及运行管理制度完善性。

汛期安全检查重点关注挡水和输水建筑物、河道防护设施、备用电源及应急预案等。发现问题需及时整改，重大隐患须挂牌督办。对存在严重缺陷且整改不到位的电站将采取解列措施。

为确保下游生态用水需求，小水电站需要通过视频和实时流量监测等方式进行监管。同时，推动电站严格执行相关法规和技术标准，加强教育培训和应急管理。

职业健康管理是小水电站安全管理的重要组成部分。根据《小型水电站技术管理规程》，电站应建立职业健康管理制度，定期检测职业病危害因素，完善应急管理体系。同时，加强职工教育培训，提高安全意识和操作技能。

随着技术的发展，智能化安全管理成为小水电站安全检查的新趋势。以华自科技的HZN-BHM储能健康管理系统为例，该系统通过实时监测电站各项参数，利用大数据和人工智能技术对监测数据进行深度分析，提前预判、准确评估设备健康状态，提前发现潜在的安全隐患，为运维人员提供科学精准的维护指导建议，实现预防性维护，使设备始终处于良好运行状态，从而有效预防事故发生。

HZN-BHM储能健康管理系统架构图

该系统具有以下优势：

1. 海量数据：拥有多年积累的百兆瓦级大型储能电站PB级历史运行数据，为故障预警及健康评估模型提供坚实的数据基础。
2. AI赋能：综合利用大数据、深度学习、知识图谱和大模型等人工智能技术，充分挖掘数据规律和行业专家经验。
3. 云边协同：针对大型储能电站百万点级数据量的传输、处理难题，采用云边协同架构，确保系统有序、高效运行。
4. 全程可视：从电站整体到单个电池，从健康状态、指标得分到每一个原始数据，均可通过可灵活定制的数据可视化功能快速查看。

核心功能包括：

1. 故障预警：内置数十类故障预警模型，故障预警准确率达90%，最长可提前1个月精准发现潜在故障。
2. 健康评估：综合考虑循环次数、容量衰减、效率衰减、电压、温度、湿度、一致性、内阻、绝缘等因素，建立四级设备的指标体系和健康评估模型。
3. 智能维护：基于上百万电芯的海量充放电数据，建立电池容量、电量的深度学习预测模型，预测误差小于1%。
4. 智能报告：综合故障预警、健康评估以及电站运行、维护、管理等方面的数据，自动生成电站运行月报告、日报告。

该系统已成功应用于城步儒林、永州冷水滩等多座大型储能电站，全面提升储能系统的智能化水平和易用性，推动运维工作提质增效，通过预测性维护策略，避免了因潜在故障导致的数百万元经济损失。

小水电站的安全检查和职业健康管理是一个系统工程，需要建立完善的管理制度，定期开展安全检查，加强职工培训，同时积极引入智能化管理手段，提高安全管理水平。通过各方共同努力，才能确保小水电站的安全稳定运行，为社会提供清洁、可靠的能源。