淺析大數據下的水電站運行管理工作

陳陽

DOI：10.19392/j.cnki.16717341.201720129

摘要：大數據是將大量的數據進行管理和處理集合，在新處理模式下提高分析力和流程優化能力，使大量數據對決策具有更強的支撐性。結合大數據技術的應用對水電站的日常運行管理進行分析，以及采取相應的措施對其進行的決策幫助，降低故障率以及消除安全隱患，優化調度等。運用新技術創新改革水電站運行管理工作。

關鍵詞：大數據；水電站；運行管理

一、大數據的概念

對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

二、大數據的特點

在維克托·邁爾舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理加工。是對數據的整理在分析，通過分析實現數據的服務于運行管理。在合理的時間內達到管理、處理、分析、并整理成為幫助水電站運行管理和決策的信息。

三、大數據在水電站運行管理的應用

大數據的運用在各行各業發展突飛猛進，成功案例包括：貴州水利云與大數據的運用，在山洪，干旱監測、預警、預報等防災減災，水資源高效利用與優化配置，水污染監測與防治等領域提供了新的技術手段。

維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟件和IBM超級計算機，然后對氣象數據進行建模分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據對溫度、濕度 、風向、氣壓等變量得到了充分的考慮，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。隨著大數據技術的發展，完全能夠借助大數據理念和技術創新與變革安水電站運行管理工作。那么怎么才能很好將大數據技術運用在水電站運行管理工作中呢？

（一）大數據在運行管理工作中的應用

可大致分為三類：一是設備運行和設備檢測或監測數據；二是電力營銷數據；三是建立電力企業管理數據。

（1）設備運行和設備檢測數據管理。以大數據作為依據，就可以根據常年來水量進行分析對比，實現水庫的優化調度，制訂切實可行的發電目標與計劃，也可以根據對不同負荷下機組的耗水率的統計分析，讓相同的水量發更多的電，同時也可以根據對機組運行數據及耗材數據統計分析，以達到降低消耗，節約成本的目的。通過使用智能終端設備可采集整個水電站設備的運行數據，再對采集的大數據進行系統的處理和在分析，從而實現對設備運行特性的實時掌控；進一步結合大數據分析對設備運行進行診斷、優化和預測，通過大數據應用可及時準確的發現設備安全隱患、提升排查治理能力。為水電站實現安全、可靠、經濟、高效地運行提供保障。

（2）在對設備維護保養中完善設備維修保養情況以及維修跟換周期等詳細信息，有了這些數據的前提下，大數據中心會對這個設備進行診斷，從而評估健康情況，對需要處理的設備進行提示或預警，在設備出現故障前就將其“消滅”。在水電站檢修中，通過對電力設備資產管理、設備運檢管理、設備技術管理、技改大修管理等方面，從安全、效益、成本三個方面進行關鍵指標選取，分析檢修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之間的相互影響，協調三個因素綜合最優，同時實現對水電站檢修指標的實時在線監控，為公司檢修策略制定提供指導和服務。

（二）電力營銷數據

大數據時代的電力營銷在保證數據質量、隱私、實時性的情況下，應該不斷提升數據的收集、分析、存儲和管理工作下保證信息的完整性，利用大數據技術應用為重要客服 用電量的負荷曲線進行分析，為其制定科學合理方案提供數據支撐，從而提高水電站的經濟效益。

（三）建立水電站數據庫

（1）建立水電站的大數據庫，將我們的日常信息全部記錄在數據庫中，這些應當至少包括計劃管理、安全管理、運行管理、設備管理、水工管理、技術管理、物資管理、營銷管理、員工管理、文檔管理、統計管理等均應記錄在庫，建立實時數據庫。另一方面，可以充分利用數據庫的的功能，達到以統計分析為基礎的指標管理中心。從而使水電站的我生產經營信息，例如：降雨量、來水量、流量、水位、發電量、實時負荷等數據，幫助企業管理人員提供決策支持，從而達到企業提質增效的目的。其次，備品備件和倉庫管理是很多水電站的癥結，有些備品備件買回來了，很長時間用不上，不僅占用倉庫和資金，也加大了倉儲管理的難度，有些備品備件需要用的時候才發現庫房理根本沒有，臨時才去采購，嚴重影響設備的正常運行。通過大數據庫分析，知道設備檔案包含跟換周期、廠家、價格、采購周期以及健康情況等相關信息，幫助水電站制定備品備件的采購計劃，保證設備的安全運行又幫助企業減少庫存積壓資金，以及減小了倉庫管理難度。使水電站更有計劃性、目的性的開展工作，達到提高工作效率的目的。

（2）通過數據庫可以對生產信息進行查詢，包含調度命令的執行情況、值班記錄、設備實時運行情況、以及設備的歷史運行情況。可以有效的幫助管理人員對發電設備的情況進行了解 。數據庫是將所有數據進行一個積累的過程，數據的豐富性、詳細性，則數據分析的準確性越高的基礎。為綜合分析與預警提供及時、正確的數據支撐。

四、大數據對水電站的安全生產的應用

水電站一般都是地理位置偏遠，地質條件復雜，自然災害發生可能性高的地區，災害破壞力大的特點，例如：洪水、滑坡等。水電站每年面臨的防洪度汛工作，持續時間長，對下游人民群眾的生命財產的安全威脅較大。然而這些災害是具有一定規律性。根據大數據在安全生產中的應用，最基本的功能就是從海量的安全生產數據中尋找事故發生的規律、預測未來，在災害發生之前，就可以有針對性采取相應的措施。以有效遏制事故的發生。 同時，大數據在提升安全監督網建設和通過完善“黨政同責”和“四個責任體系”，聚焦安全責任落實方面也可發揮重要作用。通過大數據技術開展監督檢查、專項整治，加強安全過程管控；通過數據細化管理分類進行分析，強化安全能力提升；通過大數據庫大量數據進行持續深入的對隱患進行分析。從而全面深入落實公司等上級單位關于安全生產工作的決策部署。

五、結語

總之，加強計劃管理、安全管理、運行管理、設備管理、水工管理、技術管理、物資管理、營銷管理、員工管理、文檔管理、統計管理等都是水電站運行管理的重要組成部分。大數據是一個持續不斷產生的過程，所以對數據的分析也應該是一個持續不斷的過程。在水電站的運行管理過程當中，將大數據應用于運行分析，水情分析，盡量使機組在最優最安全的工況下運行，保證設備的完好率，才能提高電站發電量，提高企業整體效益。

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