夏剛，王立忠，劉亞恒

北京東方國信科技股份有限公司，北京 100102

1 引言

為提高競(jìng)爭(zhēng)力，各企業(yè)將降低能耗作為減少企業(yè)生產(chǎn)成本的重要手段之一。隨著《中國制造2025》的發(fā)布以及國家智能制造轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的相繼實(shí)施，以信息化為代表的新一輪科技革命帶來了發(fā)展機(jī)遇，工業(yè)大數(shù)據(jù)日益成為全球制造業(yè)挖掘價(jià)值、推動(dòng)變革的手段。新環(huán)保法的頒布促進(jìn)了節(jié)能減排行業(yè)相關(guān)法規(guī)的逐步完善與規(guī)范。通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)與物聯(lián)網(wǎng)，最終實(shí)現(xiàn)信息科技（information technology，IT）、操作技術(shù)（operation technology，OT）、通信技術(shù)（communication technology，CT）三“T”融合貫通，帶動(dòng)工業(yè)大數(shù)據(jù)在企業(yè)節(jié)能方面的應(yīng)用，是面臨的研究課題。

2 節(jié)能領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)

目前，企業(yè)提高能源使用效率的方法是改進(jìn)企業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)技術(shù)和設(shè)備。但是一些能源使用效率位居世界前列的企業(yè)，其相關(guān)生產(chǎn)技術(shù)和設(shè)備已經(jīng)非常先進(jìn)；并且，隨著多年持續(xù)的技術(shù)升級(jí)改造，能效進(jìn)一步的提升變得越來越困難。通過常規(guī)手段已經(jīng)很難實(shí)現(xiàn)企業(yè)的節(jié)能目標(biāo)。

工業(yè)4.0和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使得企業(yè)迫切需要進(jìn)行兩化融合。為實(shí)現(xiàn)節(jié)能目標(biāo)，采用能源管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，以客觀數(shù)據(jù)為依據(jù)，以能量平衡為基礎(chǔ)，從系統(tǒng)角度對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、比對(duì)，發(fā)現(xiàn)潛在的節(jié)能機(jī)會(huì)；對(duì)機(jī)會(huì)的風(fēng)險(xiǎn)和收益進(jìn)行整體評(píng)估，并制訂實(shí)施計(jì)劃，通過大量的機(jī)會(huì)識(shí)別對(duì)節(jié)能目標(biāo)做到分解落實(shí)。

本文所提節(jié)能大數(shù)據(jù)平臺(tái)是服務(wù)于工業(yè)、提供端到端大數(shù)據(jù)處理能力的大數(shù)據(jù)平臺(tái)型產(chǎn)品，集數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和處理、算法、能力和應(yīng)用以及運(yùn)維和運(yùn)營管理等功能于一體，其核心功能突出表現(xiàn)為協(xié)議廣泛的數(shù)據(jù)采集、處理速度為毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與運(yùn)算、支持定制化數(shù)據(jù)展現(xiàn)、集成大量分析算法模塊化可視化建模工具、深度定制開發(fā)研究業(yè)務(wù)應(yīng)用、分析開發(fā)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等。節(jié)能大數(shù)據(jù)平臺(tái)為企業(yè)提供了清晰易用的大數(shù)據(jù)解決方法和工具，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)數(shù)據(jù)在該平臺(tái)上的高度集成。

3 平臺(tái)架構(gòu)

針對(duì)行業(yè)痛點(diǎn)，提出了一種節(jié)能大數(shù)據(jù)平臺(tái)，它包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)分析層和數(shù)據(jù)展現(xiàn)層4個(gè)部分，涵蓋了高容錯(cuò)的分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、集群協(xié)調(diào)服務(wù)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)仿真及可視化建模等關(guān)鍵技術(shù)，其平臺(tái)架構(gòu)如圖1所示。

（1）數(shù)據(jù)采集層

數(shù)據(jù)采集層負(fù)責(zé)分別從數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制（supervisory control and data acquisition，SCADA）系統(tǒng)、制造執(zhí)行系統(tǒng)（manufacturing execution system，MES）、產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理（product data management，PDM）系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）等業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)及一些外部數(shù)據(jù)源中獲取數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層是大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的核心，其根本目的是有效管理企業(yè)業(yè)務(wù)范圍內(nèi)的全量數(shù)據(jù)，以達(dá)到統(tǒng)一存儲(chǔ)、分布式部署、集中分析、高效訪問、統(tǒng)一決策的目的。

圖1 平臺(tái)架構(gòu)

（3）數(shù)據(jù)分析層

在數(shù)據(jù)分析層，利用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組件完成不同類型的分析處理，綜合使用這些技術(shù)可以在充分滿足現(xiàn)有數(shù)據(jù)需求的基礎(chǔ)上，擴(kuò)展大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心業(yè)務(wù)功能之一，數(shù)據(jù)分析需要平臺(tái)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘功能。針對(duì)這種功能需求，平臺(tái)提供了大量的算法集成，包括：信息熵、皮爾遜相關(guān)系數(shù)、馬氏距離、spearman相關(guān)系數(shù)、卡方檢驗(yàn)、基尼指數(shù)、XGBoost評(píng)分、遞歸特征消除算法、閔可夫斯基距離、歐幾里得距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、余弦相似性、漢明距離、杰卡德相似系數(shù)、編輯距離、動(dòng)態(tài)時(shí)間歸整（dynamic time warping，DTW）距離、KL散度（Kullback–Leibler divergence）等20余種算法，后續(xù)還將不斷增加新的算法。

（4）數(shù)據(jù)展現(xiàn)層

前端展示平臺(tái)采用瀏覽器/服務(wù)器（B/S）架構(gòu)，由一整套組件或服務(wù)構(gòu)成，并通過功能強(qiáng)大、基于Web的通信框架連接，滿足用戶不同的應(yīng)用需求。這些組件既可以獨(dú)立存在，也可以相互轉(zhuǎn)化和調(diào)用，并且均可在一個(gè)界面里實(shí)現(xiàn)。前端展示平臺(tái)為報(bào)表查詢和分析、績(jī)效指標(biāo)分析呈現(xiàn)以及數(shù)據(jù)集成提供了完善、可靠的平臺(tái)。

4 關(guān)鍵技術(shù)

以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等為代表的科技革命為企業(yè)節(jié)能帶來了強(qiáng)勢(shì)的競(jìng)爭(zhēng)力。該節(jié)能大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)已被多行業(yè)廣泛采用，服務(wù)于全球35個(gè)國家的300余家企業(yè)。節(jié)能大數(shù)據(jù)平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用優(yōu)勢(shì)情況敘述如下。

（1）平臺(tái)特性

節(jié)能大數(shù)據(jù)平臺(tái)適合作為分析工具和輔助決策工具，它具有很好的交互性和易操作性（通過簡(jiǎn)單拖拉曳實(shí)現(xiàn)），能夠無編碼操作，界面友好，支持個(gè)性化定制，用戶體驗(yàn)好。

（2）數(shù)據(jù)分析

節(jié)能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支持多種工業(yè)數(shù)據(jù)分析手段，可以根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的分析手段，發(fā)現(xiàn)和解決工業(yè)企業(yè)的各種問題（包括歷史數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)擬合、主導(dǎo)因素分析等）。

（3）數(shù)據(jù)挖掘

節(jié)能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支持常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，封裝了支持向量機(jī)（support vector machines，SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、隨機(jī)森林、聚類算法、異常檢測(cè)算法等工具箱為用戶提供機(jī)器學(xué)習(xí)算法支撐。該平臺(tái)提供基于Web的圖形化數(shù)學(xué)公式編輯功能，支持用戶方便快捷地定義豐富的算法模型；提供應(yīng)用程序編程接口（application programming interface，API）作為開放接口，支持用戶可編程的自定義算法實(shí)現(xiàn)。支持對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和挖掘、分析；提供數(shù)據(jù)回放、監(jiān)控、報(bào)警等功能。

（4）數(shù)據(jù)仿真

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開發(fā)過程中，仿真能使客戶在設(shè)計(jì)初期識(shí)別出問題，并有助于以更低的成本推動(dòng)創(chuàng)新。將仿真數(shù)據(jù)與物理設(shè)備數(shù)據(jù)結(jié)合起來可以為企業(yè)提供更有效的分析和診斷方法。將自主研發(fā)或?qū)π袠I(yè)專業(yè)仿真系統(tǒng)進(jìn)行集成，支持對(duì)數(shù)據(jù)的仿真和處理功能，可以為改進(jìn)企業(yè)的生產(chǎn)效率、縮短設(shè)計(jì)周期提供幫助。

（5）可視化建模

基于Matlab數(shù)學(xué)模型平臺(tái)，開發(fā)了自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的NBLab。在NBLab中，無需大量編寫程序，只需要通過簡(jiǎn)單直觀的鼠標(biāo)操作，就可構(gòu)造出復(fù)雜的系統(tǒng)，具有適應(yīng)面廣、結(jié)構(gòu)和流程清晰、效率高、靈活等優(yōu)點(diǎn)。平臺(tái)將傳統(tǒng)復(fù)雜的建模過程變?yōu)榭梢暬侠返倪^程，使得業(yè)務(wù)專家可以在不了解IT技術(shù)的情況下建立復(fù)雜的模型公式，最終幫助用戶查看并理解數(shù)據(jù)，將用戶從復(fù)雜的編程中解脫出來，專注于企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯。

（6）專家系統(tǒng)

節(jié)能大數(shù)據(jù)平臺(tái)基于大數(shù)據(jù)分析，通過不同類別能源數(shù)據(jù)計(jì)算，打造了2 000多個(gè)方案的知識(shí)庫。并在此基礎(chǔ)上配備了鍋爐專家系統(tǒng)、電機(jī)專家系統(tǒng)、蒸汽專家系統(tǒng)、制冷專家系統(tǒng)和壓縮空氣專家系統(tǒng)。

5 應(yīng)用效果

5.1 聯(lián)合利華全球能源管理平臺(tái)

隨著多年持續(xù)的技術(shù)升級(jí)，能效提升越來越困難。為進(jìn)一步提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，聯(lián)合利華集團(tuán)（以下簡(jiǎn)稱聯(lián)合利華）提出每年在上一年基礎(chǔ)上降低5%的能耗。聯(lián)合利華全球能源管理平臺(tái)——科托帕西（如圖2所示）的應(yīng)用進(jìn)一步提升了其能效使用率。

聯(lián)合利華全球能源管理平臺(tái)的主要功能有以下幾個(gè)方面。

（1）綜合能耗分析與預(yù)測(cè)預(yù)警

平臺(tái)可使用各種分析模型，識(shí)別工藝積極或者非積極生產(chǎn)狀態(tài)，找到與能耗變化高度相關(guān)的參數(shù)（比如產(chǎn)量、度日數(shù)等），并建立合理的能效績(jī)效目標(biāo)來監(jiān)控能源消費(fèi)，同時(shí)可以計(jì)算單位產(chǎn)品能耗，根據(jù)產(chǎn)品設(shè)置回歸分析的目標(biāo)值，并設(shè)置警報(bào)，對(duì)比能源消耗和產(chǎn)量，發(fā)現(xiàn)節(jié)能機(jī)會(huì)，還可以實(shí)現(xiàn)聚類、分類、關(guān)聯(lián)、例外、時(shí)間序列、空間解析等豐富的分析模型。在聯(lián)合利華某洗發(fā)液工廠，根據(jù)產(chǎn)量和電耗的回歸分析預(yù)測(cè)基礎(chǔ)負(fù)荷，設(shè)定理想電耗曲線，使該廠合理安排每天的生產(chǎn)負(fù)荷，僅此一項(xiàng)就節(jié)省了15%的電量。

圖2 聯(lián)合利華全球能源管理平臺(tái)

（2）機(jī)會(huì)識(shí)別、量化與節(jié)能量監(jiān)測(cè)

對(duì)各類生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)能耗監(jiān)控，根據(jù)總體消耗及分類消耗能源數(shù)據(jù)對(duì)比，識(shí)別能效改進(jìn)方法，并對(duì)此做出量化。同時(shí)利用累計(jì)和圖分析技術(shù)監(jiān)測(cè)累計(jì)偏差，用以分析積極或非積極的能耗趨勢(shì)，量化分析和監(jiān)測(cè)節(jié)能量和浪費(fèi)情況。該平臺(tái)在某食品廠識(shí)別出18個(gè)節(jié)能機(jī)會(huì)，通過調(diào)整生產(chǎn)運(yùn)行方式以及技術(shù)改造，全年節(jié)約能源開支50萬歐元。

（3）故障預(yù)測(cè)和設(shè)備整體效率分析

平臺(tái)通過夾點(diǎn)技術(shù)、資產(chǎn)可用性、瀑布模型、計(jì)劃/非計(jì)劃停機(jī)深度分析報(bào)告打破原有的管理方法，使設(shè)備管理的各個(gè)環(huán)節(jié)得到系統(tǒng)性提升，為企業(yè)節(jié)省大量的維修和停產(chǎn)費(fèi)用。

（4）能源專家系統(tǒng)

鍋爐專家系統(tǒng)通過耗差分析實(shí)時(shí)調(diào)整運(yùn)行參數(shù)，重新評(píng)估原有的運(yùn)行模式，監(jiān)視蒸汽負(fù)荷狀態(tài)并進(jìn)行優(yōu)化，確保鍋爐始終處于最佳運(yùn)行狀態(tài)。實(shí)施此系統(tǒng)的工廠的鍋爐效率平均提升了2%。

電機(jī)專家系統(tǒng)基于系統(tǒng)負(fù)載因數(shù)和運(yùn)行狀態(tài)（運(yùn)行小時(shí)數(shù)、相差、震動(dòng)、電機(jī)溫度、啟停次數(shù)），自動(dòng)生成能耗及可靠性的改善建議，實(shí)現(xiàn)了節(jié)能3%～10%，可靠性提高20%，停機(jī)時(shí)間減少5%～7%，電機(jī)配件減少30%，維護(hù)費(fèi)用降低20%。

截至目前，聯(lián)合利華全球能源管理平臺(tái)已經(jīng)完成了全球300多家工廠的能效數(shù)據(jù)接入和分析。已接入的碳排放數(shù)據(jù)占實(shí)施工廠全部排放的50%，已接入的能耗數(shù)據(jù)占全部能源消耗的54%，已接入的水耗數(shù)據(jù)占全部水耗的64%，大大提高了企業(yè)的能源管理效率和效果，平均為每個(gè)工廠實(shí)現(xiàn)能源節(jié)約5%～15%，節(jié)水5%～30%，原材料減少1%～3%，包裝節(jié)約5%，取得了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

5.2 高效粉煤鍋爐綜合智能服務(wù)管理平臺(tái)

高效粉煤鍋爐綜合智能服務(wù)管理平臺(tái)從現(xiàn)場(chǎng)人員管理、鍋爐設(shè)備及狀態(tài)監(jiān)測(cè)、高效煤粉物流管理、商務(wù)智能與決策分析4個(gè)方面建立新型鍋爐，集中運(yùn)營、監(jiān)管信息化平臺(tái)。該平臺(tái)從基于云服務(wù)的設(shè)備層、數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層入手，通過鍋爐全生命周期及運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)管理模塊、鍋爐備品備件的集中管控模塊、煤粉物流及儲(chǔ)備情況的全面管控模塊、現(xiàn)場(chǎng)人員的管理模塊以及支持領(lǐng)導(dǎo)和各級(jí)管理人員科學(xué)決策的商業(yè)智能模塊，實(shí)現(xiàn)以客戶需求為導(dǎo)向的新型“智慧煤粉及備品備件供應(yīng)鏈”和“高效煤粉鍋爐運(yùn)營服務(wù)體系”，最終形成以效益為中心、每臺(tái)鍋爐以安全生產(chǎn)和成本控制為中心的兩化深度融合管理體系，推動(dòng)高效煤粉鍋爐更新?lián)Q代的進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)安全、綠色、高效生產(chǎn)。

高效粉煤鍋爐綜合智能服務(wù)管理平臺(tái)的核心包括3個(gè)方面：一是對(duì)以高效煤粉鍋爐運(yùn)營為核心的企業(yè)業(yè)務(wù)一體化信息化平臺(tái)（包括鍋爐設(shè)備全生命周期管理、鍋爐備品備件管理以及煤粉物流、現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員管理等各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)）的信息化；二是對(duì)鍋爐生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，包括對(duì)鍋爐運(yùn)行效率和效能以及鍋爐安全運(yùn)行、煤粉倉安全倉儲(chǔ)的監(jiān)控；三是對(duì)上述業(yè)務(wù)綜合數(shù)據(jù)的整合和分析利用。其中對(duì)煤粉供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和鍋爐實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)的全面采集和整合是關(guān)鍵。

構(gòu)建基于云計(jì)算部署智能服務(wù)管理平臺(tái)的各類應(yīng)用，“多層次、全功能、實(shí)時(shí)效”的高效煤粉鍋爐綜合智能服務(wù)管理云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)鍋爐設(shè)備集中監(jiān)測(cè)、現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維水平全面提升、業(yè)務(wù)管理移動(dòng)便攜、安全保障水平全面提升。

6 結(jié)束語

節(jié)能大數(shù)據(jù)平臺(tái)在各行業(yè)的成功應(yīng)用，促進(jìn)了該平臺(tái)的不斷規(guī)范與完善。需繼續(xù)發(fā)揮節(jié)能大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)成果，以成功應(yīng)用案例吸引更多的企業(yè)形成平臺(tái)模式的協(xié)同效應(yīng)。此外，要充分運(yùn)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等現(xiàn)代信息技術(shù)，全面提升自動(dòng)化、數(shù)字化、模型化、集成化和智能化水平，推進(jìn)數(shù)字化、智能化的發(fā)展，推進(jìn)企業(yè)利用節(jié)能大數(shù)據(jù)平臺(tái)提高能源使用效率。我國節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)潛力巨大，拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的前景廣闊。據(jù)測(cè)算，到2020年，我國技術(shù)可行、經(jīng)濟(jì)合理的節(jié)能潛力超過5億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，可帶動(dòng)上萬億元投資；節(jié)能服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值可突破3 000億元。