数字化转型水电厂智慧集控中心关键技术研究

陶荣; 刘汝仪; 熊建国; 黄欢

doi:10.13599/j.cnki.11-5130.2025.10.015

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数字化转型水电厂智慧集控中心关键技术研究

更新时间：2025-12-16

- 数字化转型水电厂智慧集控中心关键技术研究
- Vol. 48, Issue 10, Pages: 63-67(2025)
- 作者机构：
  
  1. 天生桥一级水电开发有限责任公司水力发电厂
  2. 中国能源建设集团广西电力设计研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2025.10.015
  CLC： V736
- Published：2025
- 稿件说明：
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陶荣, 刘汝仪, 熊建国, et al. 数字化转型水电厂智慧集控中心关键技术研究[J]. 2025, 48(10): 63-67.
DOI：

陶荣, 刘汝仪, 熊建国, et al. 数字化转型水电厂智慧集控中心关键技术研究[J]. 2025, 48(10): 63-67. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2025.10.015.

摘要

智慧集控中心作为水电厂数字化转型的核心系统，其关键技术研究对提升水电厂运营效率具有重要意义。本文系统研究了水电厂智慧集控中心的关键技术体系。首先，基于对现有研究的分类总结，指出了当前集控中心在系统架构、数据安全和预测算法等方面的具体不足；其次，提出了包含网络安全防护体系的架构和基于微服务改进的面向服务架构(Service-Oriented Architecture

SOA)；最后，设计了一种分位数回归-卷积神经网络-双向长短期记忆网络的混合神经网络架构水库来水预测模型，通过与传统算法的对比试验验证了其优越性，试验表明本文预测方法的决定系数为0.982 74，在95%置信区间下的预测区间覆盖率可达98.611%，大于置信区间值；与此同时，其预测区间平均宽度(Prediction Interval Average Width，PIAW)值是对比算法中最小的，较传统长短记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)降低57.87%。研究成果可为水电厂智慧集控中心的建设提供技术参考。

Abstract

关键词

Keywords

references

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