智慧燃氣電廠一體化大數據平臺技術研究

張瑞鵬

（大唐佛山熱電有限責任公司，廣東 佛山 528500）

0 引言

近年來，以計算機技術為工具的信息革命已經滲透到每個行業與領域，同時為智慧燃氣電廠管理轉型提供了支撐與契機，能源發展早已趨向清潔化、智能化與信息化。在提高燃氣電廠經濟效益和提供智能服務的社會需求下，智慧燃氣電廠應運而生。在保證智慧燃氣電廠正常運行的條件下，如何降低建設成本、提高智能化管理水平是智慧燃氣電廠建設的重要內容，因此對智慧燃氣電廠大數據平臺關鍵技術展開研究意義重大。

1 智慧燃氣電廠一體化大數據平臺概述

1.1 智慧燃氣電廠一體化大數據平臺的數據來源

隨著智慧燃氣電廠管理技術的不斷更新與完善，智慧燃氣電廠在實際運行和管理過程中會產生一系列與之相關的數據，這些數據是構建智慧燃氣電廠的數據來源。概括來說，智慧燃氣電廠在實際運行和管理過程中所產生的數據主要分為生產數據與管理數據兩類。生產數據主要指各種設備在生產時被賦有的原始數據和實際生產過程中產生的數據，如儀器設備的基本參數、設備在運行過程中產生的異常數據等，該部分數據是構建智慧燃氣電廠的重要數據來源之一。管理數據是連接多個行業的重要組成部分，不僅能夠第一時間掌握本系統各設備的基本運行狀況，提高生產效率，同時也是實現與其他領域交叉融合的重要數據支撐，能夠為智慧燃氣電廠確定科學的基本運行模式和上層決策提供相關依據。

1.2 智慧燃氣電廠一體化大數據平臺的架構

智慧燃氣電廠的數據來源渠道眾多、信息復雜，為了更好地進行數據信息挖掘和處理，筆者結合前人的研究設計了智慧燃氣電廠一體化大數據平臺架構，具體如圖1 所示。

圖1 智慧燃氣電廠一體化大數據平臺架構

在該平臺中，智慧燃氣電廠所產生的數據經過數據預處理及清洗等步驟，為后續作準備。在數據處理的過程中，分層分環節進行，不僅能提高效率，同時能減少成本，主要傳輸層包括以下方面。

1.2.1 數據采集層

該層主要完成數據的采集，包括在全部過程中所需要的實時數據、在實際運行過程中所需要的數據及產生的數據，這是所有數據分析的來源。該層在采集數據的過程中，會依據不同的數據來源將其所采集的數據存儲在與之對應的存儲單元中，這種方式不僅能實現最小的存儲空間，減少資源浪費，同時還能夠實現數據查詢，提高查詢效率。

1.2.2 數據傳輸處理層

該層主要完成從數據的采集到數據的傳輸，在傳輸過程中需要甄別數據的有效性、完整性等，同時對數據進行多重驗證和核對。在這一過程中通常使用的數據處理方法有數據分類、數據歸并及數據計算等。數據分類是把具有某種共同屬性或特征的數據整合在一起，通過其類別的屬性或特征對數據進行區別。數據歸并是一種將所得數據按照不同屬性進行劃分并進行歸類的方法。數據歸并的方式不同，主要有遍歷歸并、排序歸并、分組歸并、聚合歸并及分頁歸并等。數據計算是數學、統計學和信息科學多學科交叉融合的應用方法，需要掌握信息科學和統計學的基本理論、方法與技能。此外，常見的方法還有對數轉換、平方根轉換、平方根反正弦轉換、平方轉換及倒數轉換等。

1.2.3 數據存儲層

該層主要完成所有采集和處理后的數據的保存與管理，不僅方便各種數據訪問與共享，同時提高了數據保存的持久性與有效性，即使經過較長時間，數據依舊可直接管理。數據存儲的本質是將數據以某種格式記錄在計算機內部或外部存儲介質上。數據流反映了系統中流動的數據，表現出動態數據的特征。數據存儲反映系統中靜止的數據，表現出靜態數據的特征。常見的存儲方式有如下幾種：第一種為直接附加存儲（Direct-Attached Storage，DAS）方式，是指將外部設備直接放在服務器總線上的一種方式，同時數據存儲設備是整個服務器結構的一部分。第二種為網絡數據存儲（Network Attached Storage，NAS）方式，這是一種采用獨立于服務器的單獨為網絡數據存儲所開發的服務器設備，單獨形成一個網絡，因此這些數據不再是服務器的附屬。第三種是網絡空間存儲方式，這是一種以光纖通道為基礎的存儲方式，通過將ANSI 和 I/O 設備接口建立在一個標準的接口上，實現多種高級協議的傳送。

1.2.4 業務處理層

該層主要完成各個模塊之間數據的處理，并按照要求將處理的數據上傳至數據中心。將前面所得的數據在該層處理，能滿足不同業務的實際需要，同時以此為基礎部署下一步計劃。

1.3 智慧燃氣電廠一體化大數據平臺的功能

智慧燃氣電廠通過建立一體化數據平臺，可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。智慧燃氣電廠一體化大數據平臺的功能主要體現在兩個方面：其一為擁有系統設備運行過程中的所有基礎數據；其二為對所有的基礎數據進行甄別和分析處理，作出科學合理的判斷，在對所有基礎數據分析的基礎上，為智慧燃氣電廠各項決策提供相關理論數據和分析支撐，實現高質量管理。

2 智慧燃氣電廠一體化大數據平臺中的關鍵技術

2.1 多源異構數據整合與存儲技術

智慧燃氣電廠一體化大數據平臺對多源異構數據應具有良好的處理能力。智能燃氣電廠管理系統所產生的數據異常龐大，且數據本身具有復雜和多樣等特點，在存儲過程中需要滿足如下基本要求。首先，可同時高效率運用實時和過往的數據，作為決定與決策的參考，甚至可以幫助企業得到不同系統中的數據，并發現其中存在的信息。其次，利用時間序列的友好數據結構，使其結構性能遠優于傳統系統，查詢時可利用大數據技術提高效率，加快系統的讀寫。最后，采取直接獲取數據的方式，可直接融合一個企業的全部數據進行打包處理，減少因明確再生時間信號所需要的數據量。

2.2 數據修正與補充技術

該平臺采用時間序列模型獲取各種狀態的時間信息，將獲得的信息進行數據判斷，若屬于異常信息，則會直接被丟掉；若屬于設備的基本組成信息，則會被存儲起來。智慧燃氣電廠在實際運行的過程中會產生各種結構類型的數據，這些數據之間存在不同程度的冗余和重復現象，利用數據修正與補充技術不僅能夠判斷數據的有效性，同時還能實現數據的簡化。經過檢查判斷，數據的有效性大大提高。相較于傳統的噪聲點刪除的數據丟棄方式，該技術是在經過多重條件復合判斷后做出的“客觀”處理方式，亦可通過網絡結構計算方式增強數據的有效性。

2.3 噪聲點缺失修正技術

一體化大數據平臺采用時間序列模型識別各狀態量的時間序列，在此過程中檢測出數據的異常模式，同時判斷異常數據是能提取設備故障信息的“有用數據”，還是可被清洗的“無用數據”。如果獲得的是由設備異常產生的數據，用時間序列噪聲點缺失修正技術即可將其擬合。在對數據進行清洗時，可根據時間序列中的異常值種類選擇適合的修正公式，從而達到修正噪聲點數據和填補缺失值的目的。相較于傳統的修復機制，這種方法不帶有噪聲點和缺失值的數據，因此從根本上避免了時間序列中有用信息的丟失，更能有效反映原始時間序列的動態變化。

2.4 數據智能預警與監管技術

安全管理是智慧燃氣電廠管理的基礎保障，其具有明確的規定與規范。智慧燃氣電廠是在大數據基礎上設置全自動管理系統，對實際運行過程中的每個環節進行監督。此外，智慧燃氣電廠根據數據信息狀態可智能判斷設備是否處于正常狀態，當處于非正常狀態時，智能系統會依據參數信息發出預警，提醒工作人員檢查設備狀態，及時發現問題并作出正確操作。與傳統數據分析技術相比，智能預警技術能夠在漸變性故障發生之前、劣化趨勢達到一定標準時及時報警，并提供該異常的具體變化趨勢和相關異常參數情況，供故障預警與分析。

3 智慧燃氣電廠一體化大數據平臺的應用

3.1 大數據信息的主要數據來源

智慧燃氣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智慧燃氣電廠管理數據。其中，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、消耗數據及其他數據。

3.2 依據平臺實現大數據分層

智慧燃氣電廠的數據來源廣、數據結構復雜及數據量大，直接存儲不僅不能發揮預期作用，同時還占用存儲空間，因此要將大量數據清洗后，挖掘內部信息。在對每個數據環節的數據質量進行監控后，對其進行預處理，最終獲得篩選后的數據并導入。經過數據庫整理后，獲得最終數據。

3.3 達到智能預警效果

當系統出現異常情況時，一體化大數據平臺可通過大數據分析所獲得的數據情況，同時結合實際運行狀態發出智能預警信號，由于已經保存了數據記錄，所以平臺能夠實現全過程的預測。此外，可根據設備發生異常情況的頻率對經常發生異常情況的儀器設備進行重點排查和檢測，同時及時更換，做到實時監測與系統正常運行相互促進。

4 結語

智能燃氣電廠一體化大數據平臺對于實現智慧燃氣電廠智能管理具有非常重要的意義，不僅能夠顯著提高智慧燃氣電廠的實際運行效率，同時還能夠降低企業成本、提高企業效益，更重要的是能促進行業發展。文章在前人研究的基礎上，首先闡述了一體化大數據平臺的基本理論，其次系統分析了在構建一體化大數據平臺過程中可能需要的關鍵技術，最后研究了智慧燃氣電廠一體化大數據平臺的應用，希望能夠加快我國智慧燃氣電廠的建設進程，從而提高工作質量，并將一體化大數據平臺廣泛運用到實際中，以充分發揮其價值。