综述：关于智能水电发展的综述：定义、技术、应用及前景

《RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS》：A review on the development of smart hydropower: Definition, technology, application and prospect

　　

Jingwei Cao|Ruoxi Jing|Xin Liu|Guo Li|Hao Chen|Liwei Deng|Liqiao Lu|Shan Zhou|Qing Li

中国华能清洁能源研究院及国家水电高效利用与大坝安全研发中心，北京，102209

摘要

在可再生能源大规模并网和全球推动低碳转型的背景下，传统水电面临着运行灵活性、设备寿命和生态保护等多方面的挑战，这迫切需要其进行数字化和智能化转型。本文首先阐述了智能水电的定义特征和关键技术。通过整合人工智能、物联网等先进数字技术，智能水电系统实现了对水电站的全覆盖实时监控和精确控制，从而显著提高了运行效率和可靠性。随后，本文系统总结了智能水电在四个关键应用领域的重大价值：最优运行调度、基于状态的智能维护、多能源互补协调以及智能大坝安全监测。最后，本文讨论了阻碍智能水电大规模部署的主要挑战，并提出了其未来发展的综合愿景。

引言

作为一种传统的可再生和清洁能源，水电在能源结构中占据着关键地位，因其具有可再生、低成本、清洁环保、分布广泛以及调节灵活等优点[1]。国际能源署指出，迄今为止，全球水电发电量已超过所有其他可再生能源发电量的总和，其发展潜力巨大（图1）。此外，水电提供了未来多时间尺度电网灵活性所需的近30%，是支持大量间歇性风能和太阳能并网不可或缺的部分[[1], [2], [3], [4], [5]]。

尽管水电具有战略重要性，但传统水电系统仍面临诸多限制，这些限制阻碍了其潜力的充分发挥。高度不稳定的太阳能和风能的持续并网对电网稳定性构成挑战，要求水电站具备更高的运行灵活性和快速响应能力[7,8]。频繁的启停循环和部分负荷运行对涡轮机和机械部件造成显著动态应力，加速了疲劳并缩短了设备寿命[9,10]。同时，对水电现代化长期投资不足减缓了创新步伐，削弱了老旧基础设施的韧性和可持续性[11,12]。此外，传统水电开发还伴随着水文地貌变化和水生生态系统破坏等环境问题，进一步增加了其运行和扩展的复杂性[1,[13], [14], [15]]。这些挑战凸显了升级传统水电系统的必要性，以确保其在未来低碳能源转型中的核心作用。

现代能源系统的演变要求水电向智能化、数据驱动的模式转型，这与工业4.0的概念高度契合，后者强调数字化和先进技术的应用[[16], [17], [18]]。通过引入人工智能（AI）和物联网（IoT）等技术，水电可以提高运行灵活性和系统可靠性，同时增强资产可持续性[1,17]（见图2）。在政策层面，数字化也被视为平衡环境、经济和社会价值的关键途径[1,19]。

智能水电的兴起源于几项关键技术的快速发展和整合，最近的研究普遍认为这是现代化水电系统的根本途径。AI和机器学习（ML）利用大量数据推动能源领域的可持续创新[21,22]，在水电领域，它们的应用已从异常检测扩展到更高级的应用，如基于CFD的涡轮机优化设计和主动流控制[[23], [24], [25], [26]]。同时，监控控制和数据采集（SCADA）系统通过实时数据采集、过程可视化、报警管理和远程控制，在智能运行中发挥着关键作用[1,27,28]。此外，变速涡轮机等先进运行技术提高了水电对不同流量条件的适应能力，从而提高了能源采集和发电效率[[29], [30], [31], [32]]。智能水电不仅仅是一项技术创新，而是一种更广泛的现代化范式，它整合了数字、智能和先进的运行技术，以升级现有资产并支持水电在未来的电力系统中的作用。

本文重点介绍了智能水电的核心概念和关键进展，并讨论了水电领域的先进现代化运营实践和技术整合。文中还讨论了对现代水电站转型至关重要的技术，包括AI和ML、IoT、SCADA系统、变速运行技术以及数字技术（如数字技术文档和数字孪生）。在应用方面，探讨了智能水电在电网灵活性、能源存储（特别是抽水蓄能）、综合水资源管理、能源回收和环境影响缓解中的作用。最后，讨论了未来的发展方向，包括水电在未来的电力系统中的作用、数字化转型的主要障碍、生态影响研究的必要性、水电在能源转型中的定位，以及与其他能源系统的耦合和可持续发展标准的建立等关键问题。

章节摘录

什么是智能水电？

传统水电主要依赖人工操作和局部自动化，数据利用有限。数字水电则强调通过SCADA和IoT等技术进行数据采集、监控和可视化。基于工业4.0的水电注重互联互通和全链协作，通过信息物理系统、云边协作和区块链等技术实现综合管理和价值创造。与前三种方式不同，智能水电

数字化和数据采集

传感器、SCADA系统和大数据技术的协同发展为水电站的精细管理和高效资源利用奠定了坚实的技术基础。首先，各种传感器（如温度、压力、振动和水位传感器）与IoT技术结合，可以持续采集高精度的实时运行数据，实现对水电站设备和运行状态的数字化表征[55]

实时监控和性能评估

实时状态评估的核心在于利用大数据技术高效收集、处理和分析水电站运行数据，为发电优化和设备维护提供支持。基于ML的状态预测模型可以提前检测设备故障风险并发出异常警报，从而帮助维护人员采取预防措施[20,96]。通过整合设备运行等多维数据

智能水电的主要挑战

尽管智能水电技术取得了显著进展，但其大规模部署和实际应用仍面临诸多挑战。这些挑战不仅涉及技术层面，还包括系统集成、经济可行性和运行可靠性。

更重要的是，许多挑战源于智能、可靠性、成本和系统复杂性之间的内在权衡。因此，对这些问题的关键评估至关重要

结论

作为一种稳定且高效的清洁能源，水电在能源转型中发挥着不可替代的作用。随着装机容量的扩大和新需求的出现，技术升级变得至关重要，从而推动了智能水电的发展。智能水电通过全面的传感、实时分析和自主控制，显著提高了传统水电的灵活性、安全性和运行效率，成为关键

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

作者感谢中国华能集团有限公司的技术项目：“大型河流流域清洁能源自主可控计算机监控系统的研发与示范”（项目编号：HNKJ24-H135）对本文工作的支持。