智慧電廠一體化大數據平臺關鍵技術及應用分析

黃學文，沈志中

（國家電投集團江蘇電力有限公司，江蘇 南京 210009）

近年來，隨著電力體制的不斷改革，節能減排等政策的不斷出臺和實施，對當前電廠生產經營管理提出了全面的要求，智慧電廠已經成為必然的發展趨勢。如何在保證安全穩定生產的基礎上，全面實施精細化管理，加強現代信息化技術的應用，減少成本的投入，實現對資產資源的全生命周期管理，是當前電廠重點研究的課題。隨著社會科技的飛速發展，數據信息已經成為電廠運行中的重要影響因素，海量的數據信息對數據的采集、處理、存儲和分析提出了更高的要求，是智慧電廠建設過程的重要體現。因此，如何有效搭建一體化大數據平臺，構建完善的運維中心，對電廠設備的工作狀態進行實時檢測、診斷，以快速發現設備故障，是目前智慧電廠建設的主要內容。在此背景下，原本的管理模式已經無法滿足實際的需求，電廠必須采取更加高效、可靠的方法來處理和分析運維信息數據，以推進電力行業的長期、穩定發展。

1 智慧電廠一體化大數據平臺概述

1.1 智慧電廠大數據的來源

（1）生產數據。生產數據是智慧電廠數據來源的重要組成，其涵蓋了電廠機組設備以及各系統運行過程中產生和消耗的數據、機組設備故障信息、生產相關的日志和報告等，可以從生產數據中分析出具有價值的信息，進而更好地優化設備、系統的運行。

（2）運營管理數據。電廠的安全、穩定運行離不開數據的支持，運營管理數據則是電廠運營發展的必備條件。通過分析運營管理數據，能夠將其中具有價值的信息有效地呈現出來，并為電廠相關決策提供數據上的支持，更好地促進電廠發展戰略的制定。

1.2 一體化大數據平臺的架構

（1）數據采集層。數據采集層的主要任務就是采集現場數據，且支持從各數據庫中采集數據，如關系數據、實時數據庫、接口機等。

（2）數據傳輸、處理層。此層的主要職能就是負責數據的傳輸、數據的甄別以及數據的寫入等。數據甄別是借助計算模型對數據的錯誤、缺失進行多重驗證，對有誤的數據及時提出預警，并采取相應的措施對數據進行清除或替換處理，從而提高數據的精準度，保證數據傳輸的完整性。

（3）數據存儲層。數據存儲層就是對數據進行存儲管理，將各項數據進行統一存儲，方便對數據進行查詢，并且能夠對數據進行實時備份。

（4）業務處理層。業務處理層是基于數據存儲層開展的，按照相關的要求進行業務處理，并將處理后的結果上傳至數據中心。

1.3 一體化大數據平臺的功能

通過建立一體化數據平臺，形成一套完整的發現問題、分析問題和解決問題的管理機制。通過對系統進行實時監控、預警，能夠快速發現問題，并診斷出問題產生的原因，同時通過有效的指導和數據分析，能夠更好地解決問題。智慧電廠一體化大數據平臺的功能主要體現在以下方面：

（1）基礎數據。包含電廠運營過程中產生的各項數據。

（2）數據甄別。對采集的各項基礎數據進行甄別，從而對數據的質量進行判斷并預警。

（3）實時分析。根據不同的生產需求對所產生的數據進行實時分析。

（4）統計分析。統計分析是建立在前幾項功能基礎上的，根據相關要求和標準對數據進行綜合的統計和全面的分析。

（5）決策支持。借助一體化大數據平臺挖掘數據中有價值的信息，并將其直觀地呈現出來，為電廠各項決策提供數據支持。

1.4 智慧電廠一體化大數據平臺構建的意義

就電力企業大數據管理而言，搭建系統的管理平臺十分重要，不管是在電廠生產經營過程中，還是在成本、報價管理中，系統化管理都能夠有效地對數據進行整理和分析。同時，一體化大數據平臺的構建打破了傳統數據管理中存在的諸多限制，提高了數據管理的時效性和便捷性，更便于數據的存儲和管理。此外，通過建立智慧電廠一體化大數據平臺，還能夠及時滿足各電網的實際需求，并且提高了電網運行的安全性和穩定性，幫助電網系統規避風險和抵抗外界的沖擊，從而降低電網受到攻擊、影響時所產生的損失，且恢復速度極快，既降低了維護成本，又實現了電廠經濟效益的提升。

2 智慧電廠一體化大數據平臺關鍵技術

在傳統的電廠數據管理中，工作人員是數據管理中的主體，發揮著極大的作用，而且數據管理系統必須借助工作人員才能正常運轉，這就導致工作中難免會因工作人員的失誤而產生各種問題，從而影響電廠的穩定運行。智慧電廠的建立，實現了數據信息采集、分析、處理效率的提升，能夠為電廠今后發展戰略和決策提供理論支持。一體化大數據平臺提高了實時數據和歷史數據的利用價值，實現了多系統、全方面的數據采集，并對數據中隱含的信息進行挖掘，有效促進了政策的優化。此外，通過大數據平臺還能有效地對所獲取的數據進行傳輸，不但加強了數據源與數據平臺的連接，而且減少了數據存儲和處理的時間。

2.1 數據修正與補充技術

數據修正與補充技術就是對電廠各項數據進行全面的檢測，及時排除存在的異常數據，使有效數據得到保留，提高數據的使用效率。在電廠生產運營過程中，運行系統或機電設備難免會出現一些故障，進而導致異常數據的產生，這就需要對存在故障的設備進行全面分析，以此獲得發生故障的精準數據。管理平臺自身具備的修正功能可及時、自動地對無效數據進行清理，使數據更加地精準。此外，大數據平臺還有效解決了數據信息缺失的問題，在進行信息噪點刪除時對有效信息進行保護。可以說，一體化大數據平臺既可以對數據進行修正和清除，同時又能實現對有效數據的保護，保證數據的完整性。

2.2 智能預警技術

電廠由于其自身的特殊性，對運行安全要求極高。通過建立一體化大數據平臺，能夠實現智能化、自動化地監測每個系統、主機等的工作情況，并且能實現智能預警。相比于傳統的數據分析技術，智能預警技術能夠實時掌握主機、系統的變化趨勢以及異常參數，從而做到在故障發生之前及時預警，并為故障分析提供參考依據。智能預警技術不僅可以實現轉動設備的監視，同時還能夠對各系統、機組參數等建立可視化模型，使系統、設備在運行過程中也能受到實時監控，了解負荷的變化趨勢和機組的工作狀態，最終實現及時發現問題、分析問題、解決問題，有效避免安全事故的發生。

3 智慧電廠一體化大數據平臺的應用

3.1 一體化大數據平臺的主要數據來源

近年來，隨著智慧電廠建設進程的不斷推進，一體化大數據平臺已經得到了有效的應用，轉變了傳統的數據管理模式。電廠在生產經營過程中會產生海量的數據，一體化大數據平臺作為處理數據的關鍵平臺，其數據來源主要是生產數據和電廠經營數據。生產數據是指機組設備在生產過程中所產生的各種數據，具有較高的參考價值，其可以細分為有用數據、無用數據、消耗數據以及其他數據。通過對不同類型的數據進行分析、提取，能夠快速地排除和診斷故障。電廠在經營過程中需要大量數據信息的支持，電廠經營數據就是電廠經營過程中產生的數據以及跨行合作而產生的多元化數據。通過對經營數據進行有效分析，提取其中蘊含的有效數據，能夠幫助電廠在運營過程中做出正確的決策。

3.2 一體化大數據平臺的數據分層

智慧電廠的數據來源十分復雜，且數量十分龐大，通過一體化大數據平臺能夠對這些海量的數據進行分析，深入挖掘其中的有效信息。通過對每個環節的數據進行質量監控，預處理電廠的原始數據，最終能夠實現對數據的篩選并錄入數據庫中，經過數據庫整理后所得數據為最終數據。同時，一體化大數據平臺還能對無用數據進行處理，根據運營所需的數據設定預警功能。這個過程不僅是一個分析的過程，同時也是電廠借助技術平臺進行決策的過程。對數據進行分層處理大體上可分為數據采集層、數據傳輸和處理層、數據存儲層以及業務處理層四個方面。

3.3 智慧電廠一體化大數據平臺的運行機制

智慧電廠一體化大數據平臺是一套較為完善的管理機制。通過對數據分析、提取能夠及時地發現問題、分析問題和解決問題。大數據平臺具有數據監管和預警功能，能夠對DCS報警值和歷史數據進行分析和檢測，并自動預警，提出合理的解決方案，同時還能對解決方法進行優化指導。其具體流程主要包括以下五個方面：（1）采集基礎數據；（2）深入分析采集的數據；（3）結合實際情況進行實時分析；（4）對數據進行統計分析；（5）對大數據分析做決策。通過上述步驟能夠快速地對問題進行診斷和排除，進而保障各個系統、設備的順利運行。

4 結束語

總之，智慧電廠一體化大數據平臺的建立具有十分重要的意義，能夠有效提升電廠生產效率和企業效益，促進電力行業的發展。文章就智慧電廠一體化大數據平臺的關鍵技術和應用進行了簡單的分析，希望能夠通過分析，有效促進我國智慧電廠的建設進程，加強大數據資源與電力行業的有機結合，從而提高工作的質量，促進電力行業的可持續發展。