杨旭东

摘要：水电站设备的全生命周期管理探讨具有现实意义。本文分析对水电站设备管理的概念、必要性进行了阐述，并对水电站设备全生命周期管理的实施及难点提出意见。

关键词：水电站;设备;全生命周期;管理

水电作为一个资本密集型行业，其设备种类多，单位造价高，可靠性要求高。基于以上特点，水电站设备一般在财务上归类为固定资产管理。传统的固定资产折旧方法是基于历史经验判断的模糊区间，不能真实反映资产的实际健康状况。设备更新改造和修理往往也是基于历史经验、设备出现状况才开展，相关费用发生并不确定。然而，设备运行时间长、可靠性要求高、改造修理支出大等特点决定了水电站的设备管理需要更高的水平。从目前来看，现有的信息化建设、大数据应用和管理体系已具备条件对设备的全生命周期进行管理。因此，从财务角度探讨水电站的设备全生命周期管理具有现实意义，对于其他资本密集型行业也具有一定的参考意义。

1.水电站设备全生命周期管理概念

水电站设备的全生命周期管理，就是从设备的购置安装、运行维护、修理改造、报废进行全过程跟踪，以时间、效率、成本等数据因子作为主要跟踪对象，找到其设备的运行维护规律，提高成本投入产出效率，实现关键成本的控制，提升设备安全可靠程度，并为质量管理、生产运行管理等提供数据参考。

2.水电站设备进行全生命周期管理的必要性

2.1水电站设备价值占比大值得进行全生命周期管理

水电站受装机容量、工程难度、移民等因素影响，投资造价整体较高，大中型水电站的投资造价更是上百亿、千亿。投资形成的固定资产一般包括水工建筑物、发电厂房、机电设备等，其中机电设备占比约30%-40%，金额巨大，相应更新改造的成本也不菲。

水电企业的成本中折旧约占成本的50%，机电设备检修维护占比约占10%以上，与固定资产相关的成本支出是总成本最主要的组成部分。

因此，不论从资产更新投资或企业当期成本控制，水电站设备都值得开展全生命周期管理。

2.2水电设备运行周期长应当展开全生命周期管理

电力设备的运行周期从购置、运行、维护、修理、更新、报废到报废结束，一般的年限都在10年以上，电站水轮机、发电机、主变压器的年限更长，其设备的各种构成部件健康状态和维修保养并不完全一致。按历史经验进行维护保养可能会造成设备过度保养或超期服役的情况，过度保养将造成资源成本的浪费，超期服役又无法保证设备可靠性。

展开全生命周期管理可以通过收集不同设备的状况数据，发现问题部件以及损坏周期，有序规划检修维护作业时间，对长周期运行的设备具有较强的意义。

2.3水电设备运行安全要求高必须随时保障设备健康

电力属于发、供、用瞬时完成的特殊商品，电站设备安全运行直接关系到用户安全使用、电网运行安全和自身运行安全，水电站尤其是大中型水电站，一般承担电网调峰调频任务，运行安全至关重要。且重要设备长期处于强电压、高振动、高强度状态，设备因电流本身不可见或隐蔽包围状态下，不易发现损害情况。通过历史经验数据和现有监控条件进行设备全生命周期管理，将为设备健康提供一个较为可靠的管理手段。而且水电设备受季节性特点和长周期运行影响，多需要开展预防性修理，这对准确发现设备缺陷提出更高要求。

2.4水电站智能化程度高可以为全生命周期管理变革提供数据支撑

我国水电站装备、建设和管理水平均已具有国际先进水平，现有水电站已经实现全自动，正逐步向智能智慧化转变。设备从建造到更新改造、物资采购到维修更换均已逐步迈向电子化、信息化，运行监控等数据实现了实时海量采集，大数据分析手段日新月异等等……为水电站全生命周期管理提供了必要的数据基础和技术支持。

2.5水电机组相似度高能够保证全生命周期管理的价值

不同水电站的水工建筑物可能千差万别，但由于水电站工作原理基本一致，其机组设备构架和运行工况相似程度很高。而同一水電站的不同机组更具备相似性。机组间既可实现数据共有共享，为全生命周期管理提供海量数据支撑，进一步优化全生命周期的基础数据模型。同时机组间可进行标准化对比，方便成本运行效率管理。既便于分机组核算生产效益和成本的比对，也更有利于实现进一步精细化动态管理，对生产成本的投入产出决策有着直观的参考价值。

3.水电设备全生命周期的实施建议

3.1整合数据资源，建立设备全生命周期数据图谱

对水电站进行一次设备普查，按照设备关系建立设备树，对设备树每个节点（构成部位）进行数据集合，完善其生命周期的全过程数据台账，并建立全过程动态数据收集更新信息系统和管理机制。通过对节点生命周期的管理细化，实现对成套设备的健康普查。

3.2梳理数据逻辑，建立设备全生命周期分析模型

对每个节点已有的数据进行大数据归纳处理，找到数据间的逻辑联系，并建立数据模型进行推演验证。通过不同机组不同时期、状态的数据集合，推演历史周期进程和健康状态判断标准。最终实现设备健康状态的自我判断，完成成套设备的健康状态图谱并保持动态更新。通过生产、财务、仓储等之间的数据关联，发现因果逻辑关系，实现效率成本的有效分析。

3.3修正逻辑推理，实现模型和新生数据的正确配对

根据历史数据完成的模型受限于基础数据的规模和准确性、以及数据维度和数量的局限，需进行反复检验修订。通过持续发生的新动态数据去验证原有归纳的规律模型，找出偏差发生的真实原因，并修订逻辑更符合现实，再通过逻辑模型去规范日常生产管理。

3.4建立可视化系统进行设备全生命周期展示

可视化系统将以图表、3D、VR等更为直观的方式展现设备树、单个部件的全生命周期状态，更加便于发现问题和对比分析，也更加便于管理人员直观判断和决策。

4.设备全生命周期管理方案实施的难点

4.1数据收集存在一定困难

虽然水电站自动智能化水平很高，具备一定的信息基础，但由于各信息系统数据处理方式存在差异，系统间的信息沟通缺乏开放融合的平台。而且，在海量数据中筛选有价值的信息流本身也是一项难度很大的工作。

4.2管理效应难以在短期内实现

由于设备本身的生命周期很长，需要时间来评判有价值的历史信息和找到规律。而且，模型本身也需要时间来验证，真正有效应用需要基于正确的模型关系。

综上，虽然全生命周期管理存在一定困难，但在目前的信息技术水平，还是具备一定的实施条件。只要获得持续应用，将会产生大量有益的管理数据，为水电站财务和所有管理提供更加强大的决策支持。