4月26日，我国首个大规模抽水蓄能人工智能数据分析平台——南方电网抽水蓄能人工智能数据分析平台XS-1000D投入运行。该平台的投运实现了装机容量为1028万千瓦的7座抽水蓄能电站、34台机组设备的数据智能巡检、状态智能诊断和运维模式变革，标志着我国近四分之一在运装机容量的抽水蓄能设备由传统线下人工管理向线上智能管理转变，每年可创造经济效益约1760万元。
31万个测点数据“上云”替代人力作业
抽水蓄能电站被称为电网的“蓄电池”“稳压器”和“调节器”，是目前技术最成熟、经济性最优、最具大规模开发条件的电力系统绿色低碳清洁灵活调节电源。仅以1台最广泛使用的30万千瓦机组为例，约有4大类、20台套关键设备部件，年度日常检修项目就多达400余个，约需850人日才能完成。
要让“机器”代替“人”来巡检绝非易事。在占地不到30平方米的抽水蓄能大数据中心主机柜里，接入的设备测点超过31万个。而且，我国电力设备在线监测技术的探索应用已超过20年，但由于存在管理标准不统一、故障报警功能不完善、不同系统不兼容等问题，大范围的综合管理平台始终难以建立。
为此，平台研发团队足足用了38个月的时间，才将7个电站近60个设备系统的31万个测点数据，通过统一标准的数据体系，接入到综合处理单元进行数据采集，再由服务器“上云”。
基于XS-1000D强大的数据分析功能，技术人员既能快速评估蓄能机组总体状态，又能快速定位到风险薄弱的部件环节，即便刚参加工作不久的新员工也能轻松驾驭平台。
数十页“设备体检报告”一键自动生成
不是亲眼所见很难相信，南网储能修试公司电气一次检修部班长郑清随机在XS-1000D中挑选到广州抽水蓄能电站的4号机组，鼠标一键点击几秒后，一份长达44页、12000余字的发电机组状态“健康报告”便自动生成。这一切的实现正是依托于人工智能数据分析的核心——“算法”。
在49个算法模块的灵活组合下，运维人员已在XS-1000D部署了近1000个智能分析算法。根据各电站系统的不同智能算法组合，XS-1000D提炼形成了越算越细、越算越准的数据分析标准，形成一系列具有自主知识产权的抽水蓄能电站设备状态智能分析方法，相当于把技术专家的智慧和经验搬上了“云端”。
平台运行的过程中，南网储能修试公司依托系统云端快速掌握设备的运行状态和性能指标，参考重要系统的设备分析评价结论，灵活调整设备检修策略。一年里，运用XS-1000D替代了90%以上的人工巡检，降本增效成效显著：检修周期优化后节约成本约1200万元；节约巡检成本约280万元；节约故障检修维护费用约120万元；减少停电检修可发电增收约160万元……平台一年便可创造约1760万元的经济效益。据统计，南网储能抽水蓄能电站2022年累计发电93.3亿度，同比增长18%；2023年一季度抽水蓄能业务收入更是同比增长了24%。
截至2022年底，我国抽水蓄能总装机规模已达到4579万千瓦，占储能总装机的77.6%，稳居世界第一。我国抽水蓄能中长期发展规划明确提出，到2025年，抽水蓄能投产总规模较“十三五”翻一番，达到6200万千瓦以上；到2030年，抽水蓄能投产总规模较“十四五”再翻一番，达到1.2亿千瓦左右。人工智能技术在抽水蓄能行业的应用前景光明、空间广阔，将实现对我国规划建设新型能源体系的技术赋能。
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