大數據在電力通信管控中的實踐與優化策略研究

［關鍵詞］大數據；電力通信；數據分析；智能決策

［中圖分類號］TM73 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）11–0089–03

在當前競爭激烈的市場環境中，電力企業需要不斷提升自身的生產效率和經營管理水平，以保持自身競爭力并實現長期可持續發展。然而，傳統的生產經營管理方法通常受限于數據獲取、分析和應用的能力，無法充分應對當前新形勢下企業在安全、生產、營銷等方面的業務需求。在這樣的背景下，大數據技術的崛起為解決這一難題提供了新的可能性。

大數據技術以其海量數據處理、實時分析和智能應用的特點[2]，為電力通信的生產經營管理帶來了變革。通過大數據技術，傳統的火電廠管理人員可以更加全面、準確地了解公司安全生產進展情況，及時發現并解決潛在問題，從而有效降低安全風險，提高生產效率，保證經營指標按時甚至超額完成。

1大數據在電力通信中的應用實踐

1.1數據采集與處理

在電力通信中，大量的設備和傳感器產生的海量數據是寶貴的資產，但如何有效地采集、存儲和處理這些數據是一個關鍵挑戰。大數據技術提供了一種強大的解決方案，可以實現對這些數據的實時采集、高效存儲和快速處理。

數據采集：電力通信涉及眾多的設備和傳感器，這些設備可以實時監測電力生產過程中的各種參數和指標，如溫度、壓力、電流、電壓等。這些傳感器通過各種通信協議將數據傳輸到數據采集節點，然后經過預處理后發送到數據中心。電力生產過程中的數據采集架構如圖1 所示。

數據存儲：為了有效地管理和存儲海量的數據，電力企業通常采用分布式存儲系統。Hadoop 是一種常用的分布式存儲系統，可以將數據分布存儲在多個節點上，保證數據的可靠性和可擴展性。通過Hadoop 分布式文件系統（HDFS），可以將采集到的數據存儲起來，為后續的數據處理提供基礎支持。

數據處理：一旦數據存儲在Hadoop中，可以利用數據處理引擎（如Apache Spark）對數據進行清洗、轉換和計算。Spark 是一種快速、通用的集群計算系統，可以支持復雜的數據處理任務。通過Spark的彈性分布式數據集（RDD）和結構化數據處理（如DataFrame），可以對海量數據進行高效處理。Spark中的數據處理過程如下[3] ：

result=input_data.map（func） （ 1）

式中，input_data為輸入數據，func為處理函數，result為處理結果。

通過這樣的數據采集與處理流程，電力企業可以對電力生產過程中的各種數據進行實時監測和分析，為機組的安全穩定運行提供支持。

1.2數據分析與預測

通過對采集到的數據進行分析和挖掘，可以發現設備運行的規律性和異常情況，為安全生產管控提供預警和預測能力。通過對歷史數據進行分析，可以預測未來設備故障的可能性，并提前采取維護措施。常用的方式主要包括以下兩種。

（1）時間序列分析。其是一種針對時間序列數據進行建模和預測的統計方法。常用的方法包括自回歸移動平均模型（ARIMA）、季節性自回歸移動平均模型（SARIMA）等。

（2）神經網絡模型。其是一種基于人工神經元網絡結構的機器學習模型，可以學習和識別數據中的復雜模式和規律[4]。在電力通信中，可以利用神經網絡模型對設備運行數據進行建模和預測，發現潛在的故障和異常情況。簡單的神經網絡模型如下：

以安全生產中的發電機設備為例，機組運行過程中可使用時間序列和神經網絡分析方法對發電機運行數據進行分析和預測。通過歷史數據的擬合和預測，可以提前預警發電機可能出現的故障模式和異常情況，如軸承磨損、絕緣老化等。通過提前采取維護措施，可以避免設備故障導致的停機時間，保障發電機組的安全穩定運行。

這樣的數據分析與預測方法可以廣泛應用到電廠內的重要設備上面，使電廠管理人員可以更加全面、準確地了解設備運行狀況，為安全生產管理提供有效的預警和預測能力，最大程度地保障電廠、電網的安全運行。

1.3數據監控與反饋

大數據技術還可以廣泛應用到運行設備、檢修項目等火電廠安全生產管理子項目的實時監控和反饋業務中，幫助企業管理人員及時發現項目進度偏差和問題，并采取相應的措施進行調整和優化。例如，通過數據可視化技術實現對項目進度的實時監控，使用儀表盤和報表來展示項目進度和關鍵指標，及時發現異常情況并進行反饋；通過檢修項目實施進展的數據監控與反饋機制，企業管理人員也可以更加及時地發現和解決項目進度中存在的問題，保障項目的順利進行。另外，數據可視化技術還可以幫助管理人員更好地理解數據，做出更準確的決策，提高項目的管理效率和質量。

2大數據在電力通信管控中的優化策略

2.1數據爬取與特征分析

為解決電力通信中存在的數據孤島問題，可建立統一的數據平臺，實現各個部門和單位之間的數據整合與共享，以提高火電廠安全生產管理的效率和精度。

通過建立統一的數據平臺，整合項目涉及的各個部門和單位的數據資源，包括生產、供應、運輸、市場等多個方面的數據。通過建立數據倉庫，將分散在不同系統和數據庫中的數據進行集成，實現數據的統一管理和共享。采用數據爬取技術，從各個部門和單位的數據源中抓取數據，并將其整合到統一的數據平臺中。通過自動化的數據爬取程序，可以定期抓取數據，確保數據的及時更新和同步。對采集到的數據進行特征分析和數據清洗，識別和處理數據中的異常值和噪聲，確保數據的質量和準確性。通過數據清洗和預處理，為后續的數據分析和挖掘提供可靠的數據基礎。

為實現上述優化策略，將整個系統分為4 大模塊，其各模塊之間的連接與工作流程如圖2所示。

（1）數據爬取模塊。利用數據爬取技術，從各個部門和單位的數據源中抓取數據。采用requests 和bs4等工具實現數據的自動抓取和提取。

（2）數據存儲模塊。建立統一的數據倉庫，存儲從各個部門和單位抓取到的數據。通過數據庫信息配置和ORM 模型設計，利用SQLAlchemy 等工具實現數據的存儲和管理。

（3）可視化圖片生成模塊。對存儲在數據倉庫中的數據進行清洗和整理，利用pandas 等工具進行數據處理，然后利用pyechart 等工具生成可視化圖片，展示數據分析結果。

（4）功能實現模塊。實現用戶注冊、登錄功能，提供數據更新功能，并實現各數據可視化分析模塊的跳轉功能。設計后端接口、后端HTML 和前端HTML，并結合運用jinja2 模板，實現前后端的有效連接和數據交互。

2.2深度學習與異常檢測

深度學習技術作為一種強大的機器學習方法，近年來在圖像識別和模式識別等領域取得了顯著的成果。利用深度學習技術結合無人機或微型攝像頭等設備進行圖片拍攝和識別，可實現對生產現場的實時監測和異常檢測。利用深度學習技術還可以對設備運行數據進行深度分析，實現對設備故障和異常情況的自動識別和預測，從而提高企業安全生產管理的深度和廣度。

通過無人機或微型攝像頭等設備拍攝電力生產現場的圖片，然后利用深度學習技術對這些圖片進行識別與特征提取。常用的深度學習模型為卷積神經網絡（CNN），該算法主要用于圖像識別任務，能夠提取圖片中的特征信息。具體公式如下：

具體應用在Python中，使用PyTorch等深度學習框架來實現ResNet 模型。設置的算法內容主要功能是通過讀取圖片所在的路徑，使用相關的resnet 進行分類，輸出boolean 的值。通過該值來判斷相關設備是否有故障及機械損傷等情況。通過分析異常檢測結果，可以發現潛在的問題并及時采取相應的措施進行優化。同時，還可以利用歷史數據進行模型的優化和調整，提高異常檢測的準確性和可靠性。

2.3實時計算與智能決策

將大數據分析結果以直觀的方式呈現在可視化界面上，可以幫助管理人員快速了解生產現場的運行狀態，并提供智能決策支持，以應對突發事件和優化生產流程。

可視化界面可以將電力生產現場的運行狀態以最直觀的方式展現出來，包括各個設備的運行情況、能源消耗情況、異常報警等信息。采用圖表、地圖、儀表盤等形式，將數據進行可視化呈現，使管理人員能夠一目了然地了解當前生產狀態。

利用實時計算技術，對采集到的數據進行實時處理和分析，快速發現并響應異常情況。通過實時數據流處理技術，對數據進行流式處理，實現對電力生產現場的實時監測與分析。例如，可以利用流式數據處理框架如Apache Flink 或Apache Storm 等，對實時數據進行處理與分析。基于實時數據分析結果和異常檢測結果，結合預設的規則和策略，實現智能決策支持。通過構建決策模型和算法，自動識別電力生產現場的故障類型，并提供相應的解決方案。例如，當檢測到某條線路出現故障時，系統可以自動分析故障原因，并給出解決方案，如切換備用線路、發出維修通知等。

3結束語

文章探討了大數據技術在火電廠通信管控中的實踐與優化策略，剖析了數據采集、處理、分析、預測、監控與反饋、深度學習、實時計算與智能決策等關鍵環節，指出了大數據技術在提升電力通信管理水平和效率、推動傳統火電廠轉型智慧電廠方面的重要作用。建議電力企業積極采用并推廣大數據技術，優化安全生產管理流程，提高生產效率，實現高質量、可持續發展。