基于大數據的設備狀態監測系統設計及應用

鞏 宇，曾廣移，李德華，陳澤陽，萬芳清

（1.調峰調頻發電有限公司，廣東省廣州市 510000；2.北京華科同安監控技術有限公司，北京市 100043）

0 引言

傳統的水電設備狀態監測系統通常獨立配置，布置零散，彼此沒有關聯。一方面單個系統測點有限，監測內容不全面，無法全方位反映設備狀態。另外設備狀態監測系統數據通常存儲在就地主機，存儲空間有限，無法長期、完整保存，大量有用信息被舍棄，影響了設備狀態分析、評價結論的正確性。隨著水電企業數字化、智能化的發展，要求打破各個系統間的壁壘，融合各個系統數據，建立統一的數據存儲及應用平臺，在設備全生命周期內對其狀態進行全方位、多維度的監測、分析和評價，為生產管理決策提供可靠的技術支撐。

調峰調頻發電有限公司下屬各個電廠均為不同設備配置了狀態監測系統，但是這些系統大多各自獨立建設，沒有統一的規劃，缺乏統一的數據模型，彼此沒有關聯，應用分散，不滿足調峰調頻發電有限公司信息化管理要求。為此，需按照“整體規劃、統一規范、分區建設，應用融合”的原則，依托大數據存儲及處理技術，搭建一個系統、規范、柔性的設備狀態監測系統，建立集團級狀態監測數據中心與應用中心，接入并融合各個設備狀態監測子系統數據，對數據進行統一存儲與管理，并在此基礎上開發高級應用軟件，實現設備狀態的全方位監測、分析、評估及診斷，為設備的安全穩定運行、狀態檢修以及公司的其他決策提供全面、準確的支持。

1 系統目標

調峰調頻發電有限公司基于大數據的設備狀態監測分析系統的建設具有以下3個目標：

（1）多源數據接入：接入公司下屬各廠機組狀態監測系統、調速器狀態監測系統、主變壓器油色譜監測系統、GIS設備狀態監測系統以及監控系統等數據，并將數據傳輸到廣州總部數據中心進行存儲。

（2）全景數據中心構建：搭建數據存儲及管理云平臺，利用大數據管理及存儲技術，對各個監測子系統傳過來的數據進行統一管理、存儲。

（3）輕量化應用中心構建：基于大數據挖掘、分析技術，采用輕量化、插件式的思路，構建設備狀態監測應用中心，實現對設備的遠程狀態監測、分析、評價及故障診斷。

2 系統總體架構

圖1為系統的總體架構，主要分為3層：第一層為數據接入層，開發數據接口軟件，構建數據接入平臺，接入各電話設備狀態監測子系統數據，獲取設備狀態信息；第二層為數據中心層，在集團總部構建數據存儲及管理云平臺，部署實時數據庫，關系數據庫，內存數據庫、文件數據庫等，對數據進行統一管理、存儲，并通過數據服務層向各個應用提供數據服務。第三層為用中心層，在該層部署應用運行管控平臺，采用輕量化策略，遵循統一開發規范，開發各種設備狀態監測高級應用軟件，實現設備狀態的遠程監測、分析和評價等功能。

圖1 系統總體架構Figure 1 System overall architecture

3 系統網絡結構

系統由各種服務器及網絡交換機、縱向加密裝置、正向隔離裝置等網絡設備組成，按層次劃分為數據采集層、數據中心層及應用中心層，如圖2所示。

數據采集層設備包括數據采集前置服務器、數據通信服務器、縱向加密裝置、正向隔離裝置等。數據采集前置服務器部署在各個電站現地，每個電廠配置1臺，用于接入設備狀態監測系統數據，并通過專用網絡傳送到公司總部，由部署在公司總部的數據通信服務器接收并存入數據中心數據庫；由于各廠監控系統數據已經送至總部集控中心，因此，監控系統數據通過集控中心III區接口服務器接入；此外，系統還在總部III區部署1臺離線數據接口服務器，用于接入試驗數據，缺陷記錄等離線數據。

數據中心層設備包括實時數據庫服務器、關系數據庫服務器、數據預處理服務器等，部署在公司總部III區。實時數據庫服務器用于存儲狀態監測實時數據，包括特征數據及原始數據；關系數據庫用于存儲測點信息、設備檔案、統計結果、評估及診斷結論等；預處理服務器用于對數據進行預加工，以便對應用軟件復雜的數據需要做出快速的反應。

應用中心層設備包括應用服務器、應用管控服務器等，部署在公司總部III區。應用服務器用于部署各種輕量化應用軟件，應用管控服務器用于部署應用管控平臺，對應用軟件的部署、運行進行管控。

圖2 系統網絡結構Figure 2 System network architecture

根據《電力系統二次防護安全規定》及南方電網有關網絡安全防護規范要求，各電話和總部之間的數據通信加設了縱向加密裝置，安全II區和III區之間通信加設單向網絡隔離裝置。

4 數據采集層

4.1 數據采集

系統將接入調峰調頻發電有限公司下屬天生橋水電站、魯布革水電站、廣州蓄能電站、惠州蓄能電站多個狀態監測系統數據、監控系統數據及部分離線數據。這些系統來源于不同廠家，通信方式及數據接口不統一，給數據接入工作帶來了挑戰。在進行數據采集平臺的設計時，需要充分考慮數據來源的多樣性、數據種類的多樣性、通信方式的多樣性以及通信協議的多樣性。為此，系統將常用的通信協議做成獨立的模塊，根據現場需要配置到數據采集前置服務器上，以滿足現場數據接口多樣性的要求。系統支持通過以太網口及串口接入數據，支持接入結構化數據、半結構化數據和非結構化數據；支持常用的通信協議，包括IEC61850、IEC104、Modbus等。對于部分無法通過標準協議進行通信的系統，由通信雙方根據數據的特點制定合適的通信協議進行通信。

4.2 數據遠距離傳輸

設備狀態監測系統測點眾多，數據產生的頻率高（通常為秒級甚至毫秒級），數據量巨大，是名副其實的大數據。在有限的帶寬下，如何將大量數據從現地遠距離傳輸到達總部數據中心，并保證數據的實時性和完整性，是系統設計的重點和難點。尤其當設備出現異常時，狀態監測系統通常會以井噴的方式瞬間產生大量額外數據（如快速錄波數據等），這些數據如果不加處理就直接進行傳輸，有可能會因為數據量過大導致傳輸網絡癱瘓。此外，當數據產生的速度大于傳輸速度時，部分來不及傳輸的數據可能會被新的數據覆蓋，導致數據丟失。

為解決上述問題，調峰調頻發電有限公司設備狀態監測系統采用基于消息隊列的數據傳輸機制，如圖4所示。

（1）采集到的狀態數據首先被寫入消息隊列，消息隊列具有緩存機制，可以緩存一定時間的數據，緩存時間的長短可以根據需要進行設置。

（2）通信程序定期遍歷消息隊列，將新數據通過網絡傳輸到數據中心，數據成功傳輸后，將會被從消息隊列中移出，尚未傳輸的數據將留在消息隊里中。通信程序可以根據網絡帶寬的情況，限定每次傳輸數據量的大小。如果數據產生的速度大于傳輸的速度，來不及傳輸的數據將會被緩存在消息隊列中，在隨后的空閑時間里再進行傳輸。這樣可確保數據都無一遺漏地得到傳輸，也可保證傳輸的穩定性。

圖3 數據接入模型Figure 3 Data access mode

（3）數據采集前置服務器緩存最近3天的數據，當電廠和數據中心之間的網絡中斷，在網絡恢復后，中斷期間的數據可以續傳回數據中心。

振擺系統等數據量大，產生頻率高，其中的原始波形數據量尤其龐大，直接傳輸將給網絡帶來壓力，通信的實時性和穩定性容易受到影響。對于這部分數據，系統通過時頻轉換，將波形轉為相應的頻譜，縮小數據量后再傳輸。

圖4 數據傳輸模型Figure 4 Data transmission model

5 數據中心層

設備狀態監測系統產生的數據量巨大，其中既有結構化數據，也有部分半結構化數據和非結構化數據。數據存儲策略要能夠對這些數據進行有效管理和存儲，既要保證數據的完整性和正確性，又要能夠快速高效地為各個應用軟件提供數據查詢服務。

調峰調頻發電有限公司設備狀態監測系統綜合運用實時數據庫、關系數據庫、內存數據庫及文件數據庫來管理和存儲數據，根據數據的不同特點，采用不同的存儲方式。

（1）分布式實時數據庫：部署在計算機集群上，用于存儲實時狀態數據，包括全部特征量及原始數據。實時數據庫的優點是對數據的存儲及讀取都非常快速，且具有在線壓縮機制，可以在線對數據進行壓縮存儲，最大限度減少存儲空間。采用分布式部署機制可以發揮多機并行工作的優勢，進一步提高數據存取速度，增加系統的穩定性和可靠性。實時數據庫的缺點是數據庫本身不存儲不同測點數據之間的邏輯關系，無法根據邏輯條件對數據進行查詢。

（2）關系數據庫：關系數據庫可以存儲數據及數據之間的關系，適用于存儲設備參數、數據挖掘及計算結果、狀態評估及故障診斷結論等。關系數據庫在存儲這些數據的同時，也存儲他們之間的邏輯關系，便于根據一定的邏輯條件對數據進行查詢，在一定程度上彌補了實時數據庫的不足。

（3）內存數據庫：內存數據庫對數據的操作在內存中進行，存取極為快速，反應敏捷，適用于實時顯示、流式計算、預警報警等低延時的應用場景。將部分常用數據緩存到內存數據庫中可以提高系統的反應速度。對于某些復雜的計算，可以將數據從實時數據庫和關系數據庫中提取出來，加載到內存數據庫中，在內存數據庫進行運算，以提高運算速度。

（4）文件數據庫：用于存儲半結構化及非結構化數據，如報表、圖片、視頻、音頻等。部分特殊的數據，如振擺波形數據、故障案例數據等亦可以文件形式進行存儲。

系統數據存儲的設計時限為10年，可通過擴展計算機集群節點的方式增加存儲空間，延長數據存儲時間。系統在數據中心設置數據服務層，為應用中心的各個應用程序提供數據服務，實現應用層和數據存儲層的分離。高級應用無須關心數據存儲的細節，有利于提高應用的可靠性和可擴展性。

6 應用中心層

6.1 輕量化應用策略

系統采用輕量化應用的策略，每個應用軟件被設計為相對獨立的功能，解決某個具體問題，或關注某個設備狀態。應用軟件的輕量化設計在降低內部的復雜度的同時，又有利于提升其內在的深度。同時，由于輕量化的應用軟件結構和功能相對簡單，有利于快速更新、迭代，能夠以較小的代價對業務邏輯的變化做出快速反應。

圖5 數據存儲策略Figure 5 Data storage strategy

6.2 應用開發框架和管理平臺

系統部署統一的應用開發框架和管理平臺，各個應用軟件均按照統一的規范進行各種統計、分析、組態，并最終由應用管理平臺以插件的形式統一部署、管理和運行。由于不同的應用軟件均在同一框架下開發和管理，有利于保持應用軟件的一致性。

6.3 應用集市

基于輕量化應用的策略，系統設計了應用集市的功能。各種輕量化的應用軟件部署在應用集市上，不同的用戶可以根據自身需要和權限到應用集市中選擇相應的軟件進行使用。

6.4 應用軟件功能

系統應用軟件功能包括全景數據展示、預警告警、專業分析、大數據分析、狀態評價、故障診斷等。

6.4.1 全景數據展示

綜合機組狀態監測系統、局部放電監測系統、調速器監測系統、監控系統、主變壓器油色譜監測系統、GIS設備監測系統數據等，采用二維圖、三維圖、動畫等多種可視化手段，通過GIS地圖、結構圖示意圖、主接線圖、表格、波形圖、頻譜圖、軸心軌跡圖、空間軸線圖、瀑布圖、趨勢圖等方式，全方位、多維度對設備狀態進行監測，展示設備實時狀態。

6.4.2 預警告警

預警告警功能包括動態閥值報警、趨勢預警、故障預警等。

（1）動態閥值報警：水輪發電機組為多工況運行，在不同工況下狀態差異較大的。針對這一特點，系統提供動態閥值報警功能，可設定不同工況下的報警閥值，根據機組運行工況自動匹配報警閥值，實現精確報警。

（2）趨勢預警：對趨勢的緩變和跳變進行預警。

（3）故障預警：結合故障診斷知識庫，實時對設備的狀態進行分析，對可能存在的故障進行判斷，當檢測出故障時發出報警信號。

6.4.3 專業分析

系統針對不同的監測對象及數據，開發對應的專業分析工具，對數據進行深入分析，包括：通過波形圖、頻譜圖、軸心軌跡圖、主軸狀圖、瀑布圖、級聯圖、軸心位置圖對振動數據進行分析；通過二維圖、三維圖對局部放電大小及相位進行分析；通過大衛三角法、三比值法、立體圖示法對油色譜數據進行分析等；

6.4.4 大數據分析

利用大數據分析算法（回歸、聚類、分類）等，對數據進行挖掘，把握數據的特征以及其發展變化趨勢，為分析和評價設備狀態提供依據。

（1）數據分布特征分析：利用回歸、聚類、分類等算法，分析參數的分布特征及其關聯因子（如季節、溫度等）。

（2）對比分析：對比同類設備相同工況下的參數及其變化，評價設備之間的優劣；對比同一設備相同工況下不同時間的參數，分析設備狀態變化趨勢。

（3）關聯分析：分析參數之間的關聯關系，揭示參數之間的密碼，更全面、深入掌握設備特性。

（4）統計分析：統計機組在各個工況下的運行時間、泵的累計運行時間、重要開關動作次數等。

圖6 全景數據展示Figure 6 Panoramic data display

6.4.5 狀態評價

狀態評價包括設備狀態評價、專項故障評估、試驗數據評價等功能：

（1）設備狀態評價：根據制定的設備狀態評價標準與規則，綜合在線監測數據、離線缺陷數據、檢修維護記錄等對設備各個部分的狀態進行評價，最終匯總得出設備整體評價，用評價結論指導設備運行及檢修。

（2）專項故障評估：根據監測到的實時數據，結合歷史趨勢變化，對常見故障進行專項分析和判斷，包括：轉子質量不均衡、磁拉力不均衡、軸瓦松動、瓦隙安裝過大/過小/不均勻、水力不平衡等。

（3）試驗數據評價：對試驗數據進行自動統計、分析，評估試驗結果是否符合要求。

6.4.6 故障診斷

建立常見故障診斷知識庫，利用故障樹推理機技術，結合人工智能神經網絡技術、機器自學習技術等對設備常見故障進行診斷。故障診斷知識庫涵蓋發電機質量不平衡、磁拉力不平衡、水力不平衡、壓力脈動過大、大軸彎曲或不對中、導軸承間隙調整不當、導軸承軸瓦磨損、導軸承潤滑不良、轉動部件摩擦、導水部件故障、發電機定子鐵芯松動、發電機三相電流不平衡等故障。知識庫提供開放接口，用戶可以根據實際情況對知識庫進行修改，包括增加故障類型，修改判斷邏輯以及定值等。故障診斷推理機以故障樹推理機技術為基礎，結合人工智能神經網絡技術及機器自學習技術，可對常見故障進行推理，得出診斷結論，指導設備的運行和檢修。

7 結束語

調峰調頻發電有限公司基于大數據的設備狀態監測分析系統已初步建成并投入試運行。系統共接入天生橋電站、魯布革電站、廣州蓄能電站、惠州蓄能電站機組狀態監測系統、監控系統、調速器監測系統、主變壓器油色譜監測系統、局部放電監測系統、GIS設備監測系統等30多個子系統，超過10萬個測點的數據。系統實現了設計的各項功能，包括全景數據展示，預警報警、數據分析、大數據挖掘及分析、狀態評價及部分典型故障的診斷等。系統的建成，在集團級實現了設備狀態的遠程監測，打破現有的以“現場分析診斷”為主的工作模式，并能突破地域限制，聯合各級專家對故障進行遠程會診，提高工作斷效率，節約成本開支。同時，狀態監測數據中心的建立，對數據進行統一管理和存儲，有利于積累數據，為后續的其他高級應用打下堅實的基礎。