大數據技術在電廠中的應用

內蒙古能源發電投資集團有限公司電力工程技術研究院 馬瑞明

大數據應用于電廠生產經營管理中是科學技術推動社會生產發展的必然結果。電廠將大數據技術與物聯網、云計算、移動互聯網等技術結合起來，促進電廠經濟效益的增加、綜合市場競爭力的提升。本文對電廠數據應用的幾個系統進行了全面的闡述，又對大數據在電廠安全監管、操作管理、電力營銷與燃料管理幾個方面進行了分析。

大數據技術作為新興的信息技術，已經被廣泛地運用于社會生產的各個領域。電廠將大數據運用于生產管理工作中，與物聯網、云計算、移動互聯網等技術結合起來，促進了智能電廠的形成。智能電廠就是傳統電廠實現了數字化、自動化、實時化管理，通過運用智能控制、大數據收集與分析、自動監測等技術，保證電廠能夠源源不斷地為用電企業與民眾提供經濟、環境、穩定的電能。事實上，大數據被應用于電廠生產管理中已經有多年的時間。但是，電廠生產管理平臺卻未形成科學、系統、典型的大數據應用體系。導致數量龐大、維數較多、類型復雜的大數據沒有得到及時的收集與分析，未能體現大數據對電廠安全生產管理、經濟效益提升所產生的巨大價值，未能挖掘出各類數據之間存在的復雜關系。因此，電廠的大數據應用還應該進一步得到優化升級。

1 電廠大數據應用系統研究

1.1 電廠數據收集系統

電廠數據來自于多個系統、多個設備、多個端口，類型多、數量多，并且精準性不高、完整性較差。現實的數據紛繁雜亂，就需要數據平臺在收集數據時，要剔除數據源中的冗余數據，剔除數據源中不準確、不完整的數據，剔除數據源中異常、變異、被影響的數據，剔除數據源中過于重復、應用價值較低的數據，最終形成準確、全面、真實，能夠反映出電廠整個生產系統的實時運行狀態，能夠歸納整理出電廠生產周期內，原材料的消耗與電能的產生數量。電廠數據收集技術主要借助于傳感器實現。但是，由于不同類型的傳感器性能參差不齊，傳感器的工作環境優劣不均，導致很多傳感器常常出現故障。電廠不及時對其進行維修，就會導致部分數據嚴重缺失，導致數據數量縮減。因此，電廠應該及時提升其數據收集技術，保證數據源的質量，進而保證數據的后期分析與應用。

1.2 電廠數據分析系統

電廠數據被收集到數據源庫中，大數據系統就會運用聚類分析方法從數據源中抽取和集成數據。抽取和集成的數據要發揮其核心價值，就必須要通過數據分析來實現。常用的數據分析技術有數據挖掘技術、數據統計技術、神經網絡技術等。平臺通過數據分析技術可以得到數據規則、數據知識運算等結果。但是，隨著智能電廠的數量越來越多，電能市場的競爭加劇。電廠對大數據分析的縱深度提出了更高的要求。這就需要應用更為先進的數據分析技術。這就要求電廠的數據平臺建設后，運用周期達到五年以后，對系統內的一些模塊進行升級、功能進行優化，不斷提升平臺的數據分析技術水平。要緊跟電能行業水平的發展與智能電廠生產升級優化的步伐。

1.3 電廠數據結果表達系統

數據分析結論會被推送至專家系統、運行指導系統以及決策支持系統等。數據分析結論能夠被專家闡釋解讀，能夠被管理決策者了掌握，需要對數據結果進行合適的表達。表達的核心就是促使數據結果數據化、可視化、直接化。傳統的表達方法是文本、圖表在電腦等終端設備上的直觀顯示。但是，這種顯示方式雖然直觀明了，具體的決策管理者還需要對數據進行深度解讀，對管理者的專業知識水平提出了較高的要求。目前很多電廠都是使用較為先進的是基于云管理的標簽云、人機交互技術等可視化的表達方法。可視化表達方法將數據分析得到的規則、知識等信息進行解釋，并且逐步向最佳解釋效果方向發展。

2 大數據技術在電廠中的應用

目前，大數據技術相對成熟，在電廠中的應用已經充分體現其特有的價值，為電廠創造了經濟效益。電廠大數據應用系統以數據和云計算為中心，對大規模、多口徑、多系統、多平臺和多斷面的數據進行收集、分析、處理，形成規范、安全、高效的數據管理平臺。同時，電廠還會運用數據技術對數據進行深度挖掘，對生產、管理中的各個環節都進行數據量化分析，形成具有較強說服性的結論，為電廠決策提供可靠的依據。大數據技術在電廠中的應用是十分廣泛的，在此主要介紹其在安全監管、操作管理、電力營銷、燃料管理等方面的應用。

2.1 大數據在安全監管中的應用

電廠生產過程存在著很多安全隱患，必須要對每個生產環節都進行嚴格、實時的監測，如果生產現場事故隱患指標超過臨界時，系統自動報警。為了極力的、有效的規避風險，降低事故發生的可能性，就需要借助于云計算、視頻監控系統、運程數據傳輸等技術，對生產現場的各個設備都進行動態監管，并設置報警裝置，使崗位的工作人員能夠通過系統實時了解生產現場各個設備的運行情況。當工作人員接受到報警以后，他們就會迅速到達現場，對安全隱患進行處理，如果發現違規操作需要及時制止。大數據平臺還會收集每次出現安全事故報警的次數、頻率、類型，收集安全事故隱患出現前各個設備、系統的運行指標，形成事故安全隱患指標數據庫，從源頭上對隱患進行治理，進一步分析出現的安全事故之前就已經顯現出來的不正常現象，可以為電廠安全管理制度、安全生產培訓以及相關技術設備性能的優化提供必要的參考。電廠安全監管運用大數據平臺還可以避免人為造假情況的出現。大數據的收集、分析與處理都是通過平臺自動實現的，能夠保證客觀準確性，對重特大事故的遏制與控制也會更有效。相關數據同樣可以作為相關部門對電廠安全生產進行檢查的依據。

2.2 大數據在操作管理中的應用

大數據技術應用于電廠的操作管理工作中主要是借助于數據管理APP、視頻監控平臺以及微信等技術手段實現的。電廠的管理人員、崗位工作人員可以將操作管理系統APP安裝于手機等智能終端設備上，實時監控生產現場情況、設備運用情況、原材料消耗情況、工人操作情況等。如果在操作過程中的任何環節，出現異常或者失誤，APP就會進行報警處理。關聯作業區的其他操作人員以及管理人員都會在第一時間內收到報警消息，并做出妥善處理。在操作管理中的應用還體現于對每個裝置設備的生產進行決策，對設備的運行狀態進行判斷。如果發現某個設備的產能報表呈直線下降的趨勢，就可以推斷此設備可能產生了故障，或者出現內漏的現象，這就需要對其進行及時的檢修與維護。還可以每個生產環節的原材料消耗情況進行統計，獲取各類物料的峰、谷值，總結周期內材料投料的總量數值。對班組工作的生產信息進行核計，可以統計出不同班組工作時消耗的原料，創造的經濟效益等，為電廠制定《班組經濟核算方案》提供依據，促進生產管理水平提升。這些數據的統計與核算，可以為操作管理提供決策依據，從而促進電廠生產的每個環節和細節都向著規模化、專業化、集約化、智能化的方向發展。

2.3 大數據在電力營銷中的應用

自從國家放開電力營銷市場以后，電力市場的競爭就變得尤為激烈。火力發電廠在經營發展的過程中出現了新危機。這就需要電廠要創新營銷模式，以此為維護自身的市場占用份額，提升自身的經濟效益。目前，電力營銷的客戶呈出現分散性、多樣化、復雜化的特征。電廠需要以用電客戶為中心，搭建電力營銷平臺。電力營銷平臺應該充分地利用大數據技術，對用戶的用電需求、用量、特征等進行匯總，對用戶進行類型劃分，再制定精準性的營銷方案，提供新型電力增值服務，從而提升電廠的市場競爭力。除此之外，電廠的大數據平臺還可以幫助用電客戶解決其生產經營過程中的一些問題。例如，基于數據統計、預測和聚類分析，可以對用戶的電量使有情況和電費繳納情況進行提前的預判，如果存在用戶拖欠電費比較嚴重的情況，或者由于停電嚴重影響生產經營的情況，平臺則會提前為客戶發送信息。電廠還會利用平臺數據對潛在優質客戶進行篩選，為政府開展園區規劃、企業信用和債務評價提供必要的參考。

2.4 大數據在燃料管理中的應用

我國的電廠發電仍然以煤炭為主。2021年，煤炭價格再次飆漲，創自2008年以來的新高。煤碳價格的上漲嚴重影響電廠的經濟效益。除此之外，我國正在努力實現碳中和目標，煤炭的大量燃燒也會給環境造成較大的污染。因此，應該煤炭的燃燒發電過程進行科學的管理。目前，我國大多數電廠都采用配煤摻燒技術來稱定入爐煤質。大數據技術應用于燃料管理中，主要是借助于數模分析技術，對內部和外部生產信息進行分析，形成“三單六化”管理系統，可以實現燃料過程管控、數字化煤場地圖繪制、原煤倉動態燃燒優化，為煤炭采購、煤炭技術改進、煤炭設備更新等提供依據。利用燃料燃燒模型進行分析，還可以確定最佳燃燒率最高、排放量最低的燃燒技術。大數據生產管理平臺再從煤炭的成本、產生的電能等進行綜合分析，單一的從燃料管理的視角分析電廠效益。