红水河畔，龙滩电厂 发电机组轰鸣运转。监控大屏上，一串串跳动的数字，精准记录着大国重器的运行轨迹。曾经需要钻进风洞逐个点位巡检的运维人员，如今只需紧盯屏幕，机组“身体状况”便一目了然。

作为西电东送主力调峰调频电站，面对新能源机组大规模并网、调峰需求持续攀升，机组启停与工况转换日益频繁剧烈，传统人工巡检与定期检修模式难以适配生产需求的处境，龙滩电厂聚焦智能运维核心需求，深度融合数字孪生、人工智能等前沿技术，构建“全息感知–数字孪生–智能诊断–预测性维护”全链条技术架构，攻克关键技术课题，打造巨型水轮发电机组数字孪生智慧运维系统。

该系统实现了水电站运维模式从“被动处置”向“主动预警”的跨越式升级，全面提升设备可靠性、运行效率与安全管理水平，为水电行业数字化转型与智慧电厂建设提供了可复制、可推广的解决方案，并凭借突出的创新性与实效性，从全国2000余项成果中脱颖而出，获评第八届全国设备管理与技术创新成果技术类特等成果。

而这一系统从蓝图走到现实，背后是攻关团队一步一个脚印，接连迈过三道“卡脖子”难题。

攻关刚起步，团队就碰上一个硬钉子。“例如定子机座把合螺栓，劣化过程非常缓慢、非常隐蔽。”项目负责人说，“这样的问题巡检一百次都可能发现不了。”这并非个例。发电机内部还有不少类似部件，藏在看不见的地方。要把隐蔽部位“摸清楚”，只有一个办法：一个点一个点去装传感器。

设备改造正值夏天，机组风洞内温度突破35摄氏度。队员们轮班钻进狭小空间，一待就是几个小时，出来时浑身湿透。白天布设传感器，晚上接着处理数据，上千组超声波形、红外热像数据，要逐帧校验比对。

埋头苦干三个月后，团队为机组搭建了一套“全身体检”系统，创新构建了多模态传感与高精度同步的巨型水电机组全息感知技术。新增的200余个传感器，就像在机组身上安插了更密集的神经末梢，单台机组的测点增加到16000多个，关键部件的监测覆盖率达到100%。以前那些藏在深处、只能靠“望闻问切”去猜的隐蔽部位，如今每一个细微的变化都被纳入监控，相当于给机组做了第一次真正意义上的“全方位扫描式自检”。

感知数据采上来了，团队来不及歇一口气，第二个难题就压了过来。

巨型机组运行时，多个物理场相互耦合，如同脏器之间经络相连，牵一发而动全身。“定子铁芯在电磁力和热应力双重作用下，变形量不超过零点几毫米，这点错位就足以引发连锁反应。”项目负责人打了个比方。要给这样一副复杂的“身体”做实时诊断，难度可想而知。并且机组运行多年，实际力学性能与出厂理论值早已不是一回事。这意味着，建模不能照搬“出厂体检报告”，必须根据机组当下的“真实体质”逐项校准。

骨架要一节一节调，经脉要一条一条校。团队成员已经不记得推倒重来了多少次。一年后，他们建成了覆盖水轮机、发电机、轴承等12个关键部位的高精度数字孪生模型，精度达到施工图级别，大到结构件、小到一颗螺栓，都与真实机组一一对应。团队通过CAE-FEM和数据驱动耦合的巨型水电机组物理动态新模型技术，计算速度较传统全阶模型提升了100倍以上，单次计算从小时级缩短到秒级，关键工况下误差小于10%。

全息感知把数据采上来了，多物理场模型把机组“算”出来了。第三个问题又摆在面前：怎么让系统真正“懂”机组异常？

在水电故障诊断中最让人头疼的是误报。振动偏大，可能是正常过振动区，也可能是螺栓松动；瓦温升高，可能是冷却水异常，也可能是推力瓦偏磨。纯靠数据驱动的模型就像只看了体温计就说“发烧了”，到底病根在哪儿，说不清楚。

“数据告诉你出问题了，但还得回到物理原理去找病因。”项目负责人说。团队的办法是，把老师傅几十年的“临床经验”翻译成机器能懂的逻辑，他们翻出电厂多年的故障台账和大修数据，逐条梳理设备失效的物理机理，构建了融合“机理+数据+知识”的巨型水电机组智能诊断技术体系，支持模型持续自我优化，实现隐患提前预警与故障精准定位。

从人工巡检到数字孪生，从经验判断到数据驱动，从被动消缺到主动预警，变的是技术手段和工作效率，不变的是执着于微末的工匠精神和砥砺于困厄的奋楫之志。该项目负责人表示，龙滩电厂将持续深化数字孪生、人工智能与水电运维场景深度融合，加速科技成果转化与应用落地，持续输出可复制、可落地的设备数智化解决方案，为水电行业数智化转型贡献龙滩力量。

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作者 | 莫舒麟

编辑｜岑克庆、梁达

校对 | 韦笑、毕建鹏

审核｜陈秋儒

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