小數據技術在設備運維中將大有可為

于文革

小數據技術在設備運維中將大有可為

于文革

小數據是相對于大數據的一個概念，從哲學的觀點看問題，有大必然有小。在電力設備運維中，要掌握風機的健康狀況，到底需要多少數據？大數據的觀點是多多益善且顆粒度（采集頻率）越細越好，不管當下是否用得著，一概接收存儲留待以后用。小數據的觀點是越少越好且顆粒度越粗越好，當下沒用的一概不要。小數據少和粗的前提是要滿足風機健康狀況判斷的需求，這就要求我們從理論、技術和方法上論證，試驗和提出標準，找到小數據少到什么程度、粗到什么程度的科學依據。經過大量的論證、試驗和應用，我們現階段的成果就是：理論方面提出標準能量利用率的行業標準，技術方面提出每臺風機采集15個數據，顆粒度是10分鐘，應用方面使用標準能量利用率指標作為判斷風機健康、亞健康和不健康的唯一指標。小數據技術保證了我們開發的診斷平臺“簡單、靈敏、可靠、實用”的品質要求。

實踐中，小數據的一個非常有特點的應用是風機“臉譜”。通過“臉譜”可以看出風機健康狀態，能量損失均構成，進而初步判斷故障風險和大概部位。由于是小數據技術，風機“臉譜”只能對風機性能和狀態給一個大概方向性判斷，具體問題還要以現場檢查為準。但風機“臉譜”強大之處在于所有風機可以橫向對標，可以迅速在大量風機中發現不健康的風機，可以將問題接近的風機進行歸類，隨著數據的積累，判斷的準確性也會不斷提高。

小數據技術應用在我國具有先天優勢，周易的象數理和陰陽五行是小數據的基礎理論，古琴的五音、圍棋的黑白、漢字的8個筆畫、中國畫的留白和寫意、中醫的望聞問切、京劇的臉譜等都和小數據風機診斷一樣是小數據技術的經典應用。小數據技術的關鍵就是不斷抽象，只有不斷抽象，才能發現比較普遍的規律，只有找到普遍規律才能制定比較通用的標準，只有有了標準才能實現模塊化的生產和大規模的產品制造。因此，小數據技術必然也是芯片設計的核心技術，尤其是基于窄帶物聯網芯片的設計 和應用。

今年是NB-IoT窄帶物聯網商用元年。相比傳統的藍牙、Wi-Fi等物聯網技術，NB-IoT具有覆蓋廣、海量連接、功耗更小、成本更低等優勢，被認為應用空間巨大。今年6月工信部下發《關于全面推進移動物聯網（NB-IoT）建設發展的通知》，對建設窄帶物聯網發出了總攻命令，為各相關部門和企業的創新和發展開辟了一個及其廣闊的天地。

目前，國內三大運營商全力突擊NB，積極布局NB商用建設。今年6月底，中國電信宣布建成全球首個全覆蓋的NB商用網。中國移動計劃2017年內實現全國范圍內NB的全面商用。中國聯通也發起物聯網“全球連接”倡議，還與思科、華為等企業握手，在物聯網各個層面聯合出擊。中國電信北京公司已經建成4000個基站，實現北京市全覆蓋。我們日常生活中的共享單車、路燈、抄表、停車等系統都將可以通過NB網絡實現智能管理。

電力行業如何在這一廣闊天地大有作為，小數據技術的研發和應用至關重要。傳感器芯片的設計、封裝，傳感器的制造、安裝，大數據平臺的研發、應用等各方面創新研發與應用，其關鍵都取決于小數據技術的突破。電力抄表系統、風機診斷平臺是現階段較適合窄帶物聯網與小數據技術應用的領域，如果我們能將小數據技術與窄帶物聯網完美創新融合，前景將更加廣闊，行業應用將大有可為！