宋子濤 任黨培 張秋霞 于楚凡 王一帆

（國家電投集團中央研究院 北京市 102209）

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，為電力企業(yè)電力數(shù)據(jù)的挖掘和分析提供強有力支持。借助數(shù)據(jù)分析，將電力設備的潛力挖掘出來，不斷提高其使用附加值，使設備能夠高效運行，提高電力運行效益。與此同時，利用大數(shù)據(jù)分析，還能為生產(chǎn)管理以及設備運維提供可靠依據(jù)，按照發(fā)電企業(yè)的管理工作特點，開發(fā)出數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng)，科學利用分析技術，解決電力企業(yè)管理面臨的難題。因此，對于大數(shù)據(jù)分析在電力企業(yè)中的應用深度分析具有重要意義。

1 大數(shù)據(jù)相關介紹

1.1 大數(shù)據(jù)概述

大數(shù)據(jù)主要指難以及時捕獲、處理以及管理各類數(shù)據(jù)集合，大數(shù)據(jù)技術可應用可從上述數(shù)據(jù)當中將關鍵信息提取出來，并找到數(shù)據(jù)潛在價值。利用大數(shù)據(jù)，可建設云計算平臺，建立數(shù)據(jù)庫、組成分布式系統(tǒng)，對于重要數(shù)據(jù)擴展儲存，并將電網(wǎng)中的價值資源充分挖掘出來。使用大數(shù)據(jù)展開數(shù)據(jù)處理不必對數(shù)據(jù)隨機抽樣以及分析，即可對復雜的數(shù)據(jù)展開高效處理。由此可見，依托于現(xiàn)代化技術的大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)處理方面更加專業(yè)，加工能力更強，能夠?qū)?shù)據(jù)變?yōu)閹椭髽I(yè)盈利的信息，使產(chǎn)業(yè)增值[1]。

1.2 大數(shù)據(jù)特點

大數(shù)據(jù)技術應用期間具有如下特點：

（1）真實性；

（2）價值性；

（3）多樣化；

（4）高速性；

（5）處理數(shù)據(jù)量大。

數(shù)據(jù)處理數(shù)量從以往TB 級上升到PB 級或者EB 級。通常來講，1TB 相當于1024GB，1PB 相當于1024TB，1EB 相當于1024PB，由此可以推出1EB 相當于230GB。其多樣化特點主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)結構方面，有結構數(shù)據(jù)、非結構數(shù)據(jù)。結構化數(shù)據(jù)主要指利用文本形式而儲存的數(shù)據(jù)，在科技迅速發(fā)展過程，大部分數(shù)據(jù)逐漸向非結構方向發(fā)展，對數(shù)據(jù)管理提出巨大挑戰(zhàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展，使得傳統(tǒng)文本數(shù)據(jù)，逐漸變?yōu)閳D片、視頻和音頻多種形式的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)形式更加多樣化，對于處理過程要求更高。大數(shù)據(jù)應用期間數(shù)據(jù)總量、價值密度二者之間成反比。例如：從視頻數(shù)據(jù)角度分析，時長為1h的視頻，其中具備的價值數(shù)據(jù)可能僅有短暫的幾秒。如何利用數(shù)據(jù)分析方法將短暫的價值數(shù)據(jù)進行提取大數(shù)據(jù)應用的要點。當前，全球數(shù)據(jù)總量超過35.2ZB，由此可見，數(shù)據(jù)處理快速性和企業(yè)管理水平有直接影響。

2 發(fā)電企業(yè)中大數(shù)據(jù)分析的應用必要性

2.1 數(shù)據(jù)分析特點

發(fā)電企業(yè)使用以往方式展開設備故障的診斷，需要建立機理模型，處理流程如下：

（1）選擇模型算法；

（2）建立修正模型；

（3）輸入數(shù)據(jù)信息；

（4）輸出數(shù)據(jù)結果。

在模型分析之前需要進行修正工作，利用修正以后的模型將實時數(shù)據(jù)代入其中，并將最終結果輸出。此分析法使用過程可能存在問題，即經(jīng)修正以后機理模型和設備實際運行狀態(tài)存在偏差，由于機理模型屬于假定條件下的理想模型，難以解決其存在的偏差問題。同時，將樣本數(shù)據(jù)作為代入數(shù)據(jù)展開計算，數(shù)據(jù)的選擇和全集數(shù)據(jù)之間進行對比無論是表征性，還是代表性都有所不足[2]。

運用大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)處理流程有三個步驟：

（1）選擇全集數(shù)據(jù)；

（2）使用數(shù)據(jù)算法；

（3）分析數(shù)據(jù)結果。

可選擇大量數(shù)據(jù)中的最優(yōu)化集合、劣質(zhì)化集合以及穩(wěn)定性集合等，對于未來情況展開預判，進而評價電力企業(yè)目前生產(chǎn)方式的合理性。借助條件判斷、數(shù)據(jù)推演等方式整理電力企業(yè)各項數(shù)據(jù)信息，并進行分析和統(tǒng)計，最后將設備、系統(tǒng)、工藝等存在的聯(lián)系找出，建立發(fā)電廠的數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng)，充分利用數(shù)據(jù)分析法對于監(jiān)測點信息進行預測和報警，為運維操作提供指導，不斷優(yōu)化運維參數(shù)以及生產(chǎn)方式。數(shù)據(jù)模型的應用下，實現(xiàn)監(jiān)控海量的觀測點，利用數(shù)據(jù)平臺，將設備運行最佳工況曲線提取出來，并利用DCS 科學調(diào)整設備參數(shù)。

2.2 應用必要性

部分發(fā)電企業(yè)利用SIS 系統(tǒng)，也稱“廠級監(jiān)控”，對于設備運行狀態(tài)進行管理，輔助設備故障診斷以及考察分析相關工作。但是在實踐應用當中，效果還有待提升。主要原因在于我國計算機應用理論方面的完善性有待提升，部分機理模型的使用在設備故障診斷以及性能判斷方面精準度不高，和實際存在差別較大。同時，發(fā)電企業(yè)在日常設備管理時，由于設備性能之間存在差異性，單純依靠此管理系統(tǒng)可能導致結果精準性不足。常常是故障發(fā)生之后才發(fā)生警報信息，導致故障逐漸惡化，處理不及時，影響系統(tǒng)運行穩(wěn)定性，并且維修費用高昂，還可產(chǎn)生發(fā)電損失，使電力設備損壞等問題。因此，急需利用大數(shù)據(jù)技術，對于電力系統(tǒng)中的設備故障展開精準診斷，提高電力企業(yè)管理效益[3]。

3 發(fā)電企業(yè)中大數(shù)據(jù)分析的實踐應用

3.1 應用于生產(chǎn)管理

發(fā)電企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析可掌握發(fā)電機組運行期間逐漸積累的各類工況信息，尋找設備運行的自由狀態(tài)，為發(fā)電機組的性能改進提供指導，轉(zhuǎn)變其不穩(wěn)定的運行方式，并結合機組經(jīng)濟運行目標，完成評價曲線的建立，經(jīng)過分析設備運行產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)，進而獲得設備運行的穩(wěn)定狀態(tài)，不斷提高其運行效率。數(shù)據(jù)分析在企業(yè)生產(chǎn)管理層面的運用流程如下：

（1）從機組運行工況的歷史數(shù)據(jù)出發(fā)，綜合分析，建立預警體系，輔助機組平穩(wěn)運行，并對其運行狀態(tài)展開實時監(jiān)測。

（2）按照機組運行的歷史數(shù)據(jù)以及實際運行工況，通過大數(shù)據(jù)對于機組度電利潤展開實時計算，并將其最優(yōu)工況匹配其中。由于當前電力企業(yè)屬于競價上網(wǎng)這一環(huán)境之下，通過數(shù)據(jù)分析機組設備運行，可為企業(yè)電力營銷提供有力支持，并提高發(fā)電效率和經(jīng)濟收益。

（3）在數(shù)據(jù)分析的支持下，能夠?qū)崟r度電工況以及利潤二者相互匹配，找到機組設備自由化運行狀況，明確其運行操作，保證相關人員管理過程對于設備合理操作，使設備運行過程能夠自動實現(xiàn)狀態(tài)優(yōu)化，不斷提高設備運行效率和機組發(fā)電產(chǎn)量。

3.2 應用于設備運維

電力企業(yè)設備運維也是管理工作要點，大數(shù)據(jù)分析也可應用其中，以此技術作為基礎，搭建數(shù)據(jù)管理平臺，并對設備數(shù)據(jù)以及歷史信息搭建模型，對于各類數(shù)據(jù)展開實時對比，分析設備運行狀態(tài)，展開自動化判斷，能夠?qū)崿F(xiàn)故障發(fā)生之前或者發(fā)生之初發(fā)出警報，為相關人員提供有力參考，輔助運維工程師隨時掌握設備實際狀態(tài)，高效展開設備檢修，有助于設備利用效率的提升。大數(shù)據(jù)分析的應用，轉(zhuǎn)變了以往電力企業(yè)使用被動方式對于設備管理的模式，建立新型檢修機制，實現(xiàn)“預知即檢測”和“預知即維修”的管理業(yè)態(tài)。大數(shù)據(jù)分析具體在設備運維層面的運用主要體現(xiàn)在如下幾方面：

（1）利用大數(shù)據(jù)平臺能夠?qū)υO備過往數(shù)據(jù)進行分析，并且對照當前工況數(shù)據(jù)信息展開機器學習，對于目前設備工況加以預測，如果發(fā)現(xiàn)實時數(shù)據(jù)和標準數(shù)據(jù)之間存在偏差，或者出現(xiàn)錯誤信息，就會及時發(fā)出警報，告知運維人員，以便其采取干預措施，避免異常問題、設備故障不斷擴大，帶來巨大經(jīng)濟損失。

（2）依托大數(shù)據(jù)平臺，還能建立動態(tài)化設備狀態(tài)評價系統(tǒng)，經(jīng)過分析，從海量的歷史數(shù)據(jù)當中，精準找出電力設備處于正常工況之下的運行指標，并對含有振動測點電力設備實時狀態(tài)展開登記并評定，使運維人員明確設備的健康狀態(tài)[4]。

（3）結合電力設備的運行規(guī)程，利用數(shù)據(jù)分析進行仿真，并且實時預警。電力生產(chǎn)以及操作期間，通過仿真系統(tǒng)以及DCS 系統(tǒng)，展開實時對比，綜合分析，明確預警狀態(tài)，為電力生產(chǎn)和操作提供輔助，以免產(chǎn)生人為操作失誤，造成安全事故或者損壞電力設備等問題，保證電力企業(yè)設備運行效益。

4 發(fā)電企業(yè)應用大數(shù)據(jù)分析技術的注意事項

4.1 注意數(shù)據(jù)清洗相關問題

大數(shù)據(jù)分析在實踐應用過程需要對接入數(shù)據(jù)隨時展開清理，確保流入系統(tǒng)當中的數(shù)據(jù)和分析模塊具體要求高度相符。結合電力企業(yè)的業(yè)務特點，利用公里定理以及決策樹算法，將原始數(shù)據(jù)內(nèi)部噪聲數(shù)據(jù)高效剔除，并進行處理，保證數(shù)據(jù)具備完整性。運行智能設備階段，設備可能受到外界干擾存在問題，不能將運行狀態(tài)以及實時數(shù)據(jù)信息精準傳達出來，若輸入數(shù)據(jù)屬于錯誤數(shù)據(jù)，那么分析結果的準確性也無從談起。由于噪聲數(shù)據(jù)可能存在于系統(tǒng)當中，對于分析結果產(chǎn)生影響，導致結果和實際設備狀態(tài)二者之間存在過大偏差，故此，需要對噪聲數(shù)據(jù)展開精準化處理。

大數(shù)據(jù)分析具體流程工業(yè)性特點明顯，而商業(yè)數(shù)據(jù)處理使用的清洗方法和發(fā)電企業(yè)信息數(shù)據(jù)處理存在差異。如：當發(fā)電機組運行工況以及實際負荷存在變化時，難以利用商業(yè)數(shù)據(jù)處理過程使用的聚類算法，這樣會將價值數(shù)據(jù)剔除。對此，發(fā)電企業(yè)需要結合實際管理需求，開發(fā)適合企業(yè)實踐應用的數(shù)據(jù)算法以及數(shù)據(jù)清洗方式。

發(fā)電企業(yè)中，無論是SIS系統(tǒng)，還是DCS系統(tǒng)，在具體應用方面，都存在數(shù)據(jù)信息獲取不精準這一問題，為保證數(shù)據(jù)信息完整，將噪聲數(shù)據(jù)問題解決，嘗試從如下幾方面入手：

（1）保證測量設備使用過程高度可靠，部分發(fā)電企業(yè)利用現(xiàn)場總線這一技術，通過總線設備，獲取周期、非周期等類型數(shù)據(jù)，能夠較好地掌握設備狀態(tài)，并判斷其工況是否正常，明確異常代碼能否對設備使用以及數(shù)據(jù)獲取真實度產(chǎn)生影響。如果企業(yè)未使用現(xiàn)場總線，則可利用HART 協(xié)議對于上述信息進行采集，對于測量儀表各項指標進行確認。因此，建議企業(yè)設計信號接收系統(tǒng)時，可利用變送器取代開關，使用模擬量信號取代以往以開關信號對于數(shù)據(jù)進行分析的方式，提高數(shù)據(jù)獲取準確性[5]。

（2）設計DCS 和大數(shù)據(jù)分析兩個系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口時，著重考慮DCS 系統(tǒng)接入一側(cè)參數(shù)信息獲取質(zhì)量，由于該信息屬于系統(tǒng)內(nèi)部檢測信息，若測點信息顯示GOOD，代表數(shù)據(jù)采集通道正常。

（3）利用業(yè)務規(guī)則，完成數(shù)據(jù)校驗，并展開參數(shù)設置，可重點對于冗余數(shù)據(jù)參數(shù)加以設計。利用決策樹算法對于相關生產(chǎn)工藝應用期間溫度信息、壓力信息數(shù)據(jù)進行傳遞，并校驗其關系。需要注意，對比商業(yè)數(shù)據(jù)的校驗方法，電力數(shù)據(jù)采用的數(shù)據(jù)分析方法有所不同。

4.2 做好偶然事件的分析工作

大數(shù)據(jù)分析商業(yè)數(shù)據(jù)主要按照人類行為展開分析，具有主動性特點，得出的結論存在偶然性。比如：當消費者購買某款產(chǎn)品后，通過大數(shù)據(jù)對于消費者行為展開分析，推測消費者可能需要和該商品相關聯(lián)的產(chǎn)品，但是上述行為之間沒有必然聯(lián)系。對于發(fā)電企業(yè)，主要的分析對象為發(fā)電設備以及發(fā)電系統(tǒng)，上述對象并不具備主動性，所以利用數(shù)據(jù)分析將電力系統(tǒng)以及電力設備之間的運行規(guī)律進行尋找，并利用特定規(guī)律對于生產(chǎn)和管理工作展開指導，可能會發(fā)生這一現(xiàn)象，即某一設備、系統(tǒng)等采集到錯誤信息時，導致分析結果出錯的問題，結果評價也會出現(xiàn)錯誤。因此，為避免上述問題出現(xiàn)，需要在數(shù)據(jù)分析應用之前對于電力系統(tǒng)或者供電設備監(jiān)測數(shù)據(jù)進行校驗，將問題解決關口前移。

5 結束語

總之，計算機技術的發(fā)展促使大數(shù)據(jù)相關技術得到了快速發(fā)展，將其應用到電力企業(yè)管理工作當中，為企業(yè)經(jīng)營以及設備運維提供更多支持。雖然大數(shù)據(jù)分析在電力企業(yè)當中的應用取得了巨大突破，但是，由于工業(yè)企業(yè)、商業(yè)二者之間存在差異，故此，電力企業(yè)在運用大數(shù)據(jù)分析階段，不可完全按照商業(yè)用法，可將此技術作為具體問題分析工具，在應用過程，明確數(shù)據(jù)清洗存在的問題，找到優(yōu)化策略，對于偶然事件展開詳細分析，精準找不同數(shù)據(jù)之間關聯(lián)，才能發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析的應用價值，為電力企業(yè)創(chuàng)造更高經(jīng)濟效益，使企業(yè)得以長遠發(fā)展。