新技术应用：人工智能在水轮发电机组智能巡检中的应用现状与落地难题

2026年10月4日 | 篇二：轮换主题（新技术应用类）

导语

水轮发电机组是水电站的心脏。长期以来，机组的安全运行依赖于人工巡检与专业工程师的经验判断。近年来，人工智能与数字孪生技术的引入，让"机器替人看机器"走出了实验室，走上了实风厂的坎坎洘流间。然而，一个让人意外的事实引发思考：明明安装了AI摄像头的智能巡检系统，安全员最终还是得靠腿跑——技术为何仍未彻底释放出它的价值？

1. AI巡检的"四大基本能力"已初具

目前的智能巡检系统，基本已覆盖以下能力：

1.1 自动采集

• 基于预定路径或触发条件，自动驾驶或固定式巡检机器人按时到达指定点位
• 配备红外热成像、高清光学、超声波等多种传感器，替代人工携带工具

1.2 目标识别

• 利用计算机视觉技术识别仪表盘上指针位置、液位计颜色变化
• 检测设备外壳是否有裂纹、变形、锈蚀
• 识别电缆的连线状态、接头是否松动

1.3 状态监测

• 结合振动信号分析、声学监测，对滚动轴承、齿轮传动的运行状态进行判别
• 实时监测水轮发电机组油压、温度、电流等关键参数

1.4 缺陷识别与辅助诊断

• 通过图像分割与异常检测模型，标出存在缺陷的区域
• 结合历史数据与知识库，提供初步的故障诊断建议

这些能力使得巡检效率从"人一天跑10公里"到"机器72小时连续工作"的飞跃。

2. 数字孪生+AI在水电机组轴系诊断中的探索

近期，《中国新技术新产品》2026年14期刊载了两篇与本主题直接相关的研究成果：

2.1 基于磨损特性的水轮发电机组主轴密封装置结构改进

研究人员针对主轴密封部位的摩擦磨损问题，提出改进后的密封结构设计，通过计算机模拟优化密封面结构，显著降低磨损速率，延长密封件使用寿命。结合AI对磨损数据的趋势预测，可实现主轴密封的预测性维护。

2.2 基于水电机组摆度监测数据的轴系状态诊断

摆度是水轮发电机组转子的一种微小振动现象，长期处于不正常摆度状态会导致轴系磨损、承插瓦磨损甚至断轴事故。该研究通过对机组摆度监测数据的特征提取与模式识别，建立了摆度异常的诊断模型。搭配AI算法，可实现对摆度异常的实时预警。

3. 落地壁垒：为什么安全员还是靠腿跑？

《掘金》上一位从业者的文章《装了AI摄像头的能源场站，为什么安全员最后还是靠腿跑？》引发广泛关注。文中指出，当前智能巡检虽具备良好的自动化技术能力，但在工程落地中遇到以下难题：

3.1 任务理解的局限

AI能识别"有没有缺陷"，但难以理解"为什么巡这个点"。例如，昨天巡到一台电机发现温度异常升高，今天巡过时温度恢复正常——AI可能记录为"正常"，但人工安全员会结合负荷变化、冷却水流等上下文判断是否真的恢复。

3.2 任务规划的刚化

AI巡检通常按照固定路径、固定频率执行。一旦现场出现应急情况（如发电机突然振动增大），AI无法动态调整巡检优先级，仍需人工下达新的指令。

3.3 自主决策的缺失

AI能给出"此处存在异常"的提示，但无法独立判断是否需要紧急停机、是否需要叫专业维修队、是否仅需记录观察。这需要跨部门、跨专业的判断与协同，目前主要靠人工完成。

4. 技术路线：从"数字人"到"物理验证"

在国内外的先进实践中，有一种思路值得参考：

以时间对齐与物理闭环验证为核心，构建AI+人工协同的运维体系。

这种体系的特点是：

• 时间对齐：AI巡检结果与人工经验、历史出厂记录、工单反馈在时间轴上进行对齐
• 物理闭环：AI的判断必须由人工（或物理验证）进行最终确认后，才能作为操作指令下达

例如，AI检测到水轮发电机组轴承温度升高3°C，触发告警。人工安全员到达现场，用手电筒检查轴承外观、结合振动仪复测，并记录"确实存在轻微异常，计划在下一次停机时检查"。这个闭环完成后，AI系统学习到"温升+复测结论"的模式，逐步提升自身判断的准确性。

5. 未来展望：AI+数字孪生走向"柔性排程"

在工业领域，先进的案例正在探索更前沿的方向——将数字孪生技术与AI结合，打通PLC、CNC、AGV与AI平台的数据通路，实现：

• 产线级数字孪生体驱动的柔性排程：根据实时负荷、水库流量、机组状态，AI+数字孪生体自动优化各机组的运行组合
• 工艺参数自优化：利用AI对水轮发电机组的出力特性、效率曲线进行实时优化
• 刀具寿命精准预测：延而应用于水轮机叶片的磨损预测与更换计划

这些技术正在我国部分标杆电厂进行试点，预计未来3-5年将逐步推广。

6. 建议：从"替人"到"辅助人"

水电行业的AI巡检不应该追求"机器顶替人类"，而应追求"机器辅助人类更高效地决策"。具体建议：

实践建议说明

建立AI+人工双审机制

AI初步判断，人工复测验证后下达指令

加强跨专业协同

将巡检结果与负荷调度、检修计划、环保监测等系统打通

构建时间轴对齐系统

所有数据（AI监测、人工记录、历史出厂数据）在时间上统一

投入物理验证能力

配备移动式验证工具（振动分析仪、红外测温仪等）

结语

智能巡检的终极目标，是实现人与AI各得其所：AI处理重复性的采集与识别，人专注于复杂性的判断与决策。水轮发电机组作为重型装备的中心枢纽，其运行安全不能寄予"AI为人民服务"的愿望，而需要"人与AI协同高效服务"的实干。在数字孪生技术与AI的持续融合中，水电行业有望打开一条比其他行业更加务实、更加安全的智能化之路。

本文参考资料：POWER Magazine（2026-09-29）、《中国新技术新产品》2026年14期、掘金（2026-10-01）