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1/4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。
当前，为满足新能源大规模、高比例接入电力系统的迫切需求，抽水蓄能电站正以前所未有的速度加快开发建设。但是，抽水蓄能电站工程规模大、机电设备多、系统结构复杂，仅以1台最广泛使用的30万千瓦机组为例，年度日常检修项目就多达400余个，约需850人日才能完成。2018年起，南方电网启动了人工智能数据分析技术在抽水蓄能领域的研究应用，通过推进设备运维智能化不断提高劳动生产率。
“平台建设之初，我们就认识到，建立统一标准的数据体系才能有高质量的数据基础、结合实际开发出高质量的数据分析功能，否则就实现不了真正的人工智能替代。”南网储能修试公司副总经理巩宇介绍说。
为此，平台研发团队用时38个月，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，接入综合处理单元进行数据采集，再由服务器“上云”。经过艰巨严格的数据治理后，数据质量达到使用需求，云端服务器能够对设备数据进行多维度分析，直观、可视化地展示电站各级设备状态。XS-1000D能够提供电压、电流、温度、压力、振摆、轴心轨迹等从简单到复杂的机组全状态、多维度数据智能分析；发现数据异常后，对故障精准排查，完成“电站群-电站-机组-系统-部件-单-算法”的贯穿式数据钻取分析，使技术人员能够快速掌握设备各层级数据信息，找到异常原因。
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。2023年3月6日，南网储能修试公司自动化检修部新员工王彬收到系统发送的信息“某蓄能电站机组设备状态评价为‘注意’”，且被相关算法进一步分析确定为“机械制动时长异常，已超出正常范围30秒”。经现场确认，设备因密封损坏、油雾外溢导致刹车效率降低，部件更换后即恢复正常，及时消除了事故隐患。
XS-1000D建设过程中，南网储能修试公司技术人员针对各类数据分析原理和设备运维需求，自主研发了49种可自由组合的算法模块，可形成应对不同数据分析场景的算法，使计算机能够模拟人工进行海量数据分析，快速给出结论。“这套算法工具全部由公司专业技术人员自主设计开发完成。现在每周都会有新增算法，也都是我们运维人员自己设计、自己组态，形成并持续增强其分析能力，把员工从重复、机械的劳动中解放出来。”南网储能修试公司党委书记郭小涛介绍道。
在49个算法模块灵活组合下，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。
此外，南网储能公司于本世纪初便在广州抽水蓄能电站探索实施“以可靠性为中心的维修（RCM）”，并逐步扩大推广范围。RCM核心理念是按照以最少的资源消耗保持设备固有可靠性和安全性的原则，确定预防性维修要求的过程及方法。但如何判断设备可靠性，以及预测设备何时会变的不可靠，是一直困扰电力运维人员的难题。人工智能技术能帮助解决这一困扰，推动设备运维模式变革。该平台能够基于海量多维数据产出准确的设备状态评价结论，提前预判设备缺陷隐患，将设备数据分析与检修策略制定相结合，使RCM分析更全面、更准确，助力实现经验决策向数据决策的转变。
平台运行过程中，南网储能修试公司依托系统云端快速掌握设备运行状态和性能指标，参考机组发电机、水轮机、励磁、调速器等重要系统设备分析评价结论，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%。
