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        智慧燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)研究

        2022-07-09 12:50:52張瑞鵬
        中國管理信息化 2022年8期
        關(guān)鍵詞:燃?xì)?/a>電廠智慧

        張瑞鵬

        (大唐佛山熱電有限責(zé)任公司,廣東 佛山 528500)

        0 引言

        近年來,以計(jì)算機(jī)技術(shù)為工具的信息革命已經(jīng)滲透到每個(gè)行業(yè)與領(lǐng)域,同時(shí)為智慧燃?xì)怆姀S管理轉(zhuǎn)型提供了支撐與契機(jī),能源發(fā)展早已趨向清潔化、智能化與信息化。在提高燃?xì)怆姀S經(jīng)濟(jì)效益和提供智能服務(wù)的社會(huì)需求下,智慧燃?xì)怆姀S應(yīng)運(yùn)而生。在保證智慧燃?xì)怆姀S正常運(yùn)行的條件下,如何降低建設(shè)成本、提高智能化管理水平是智慧燃?xì)怆姀S建設(shè)的重要內(nèi)容,因此對智慧燃?xì)怆姀S大數(shù)據(jù)平臺關(guān)鍵技術(shù)展開研究意義重大。

        1 智慧燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺概述

        1.1 智慧燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)來源

        隨著智慧燃?xì)怆姀S管理技術(shù)的不斷更新與完善,智慧燃?xì)怆姀S在實(shí)際運(yùn)行和管理過程中會(huì)產(chǎn)生一系列與之相關(guān)的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是構(gòu)建智慧燃?xì)怆姀S的數(shù)據(jù)來源。概括來說,智慧燃?xì)怆姀S在實(shí)際運(yùn)行和管理過程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)主要分為生產(chǎn)數(shù)據(jù)與管理數(shù)據(jù)兩類。生產(chǎn)數(shù)據(jù)主要指各種設(shè)備在生產(chǎn)時(shí)被賦有的原始數(shù)據(jù)和實(shí)際生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),如儀器設(shè)備的基本參數(shù)、設(shè)備在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的異常數(shù)據(jù)等,該部分?jǐn)?shù)據(jù)是構(gòu)建智慧燃?xì)怆姀S的重要數(shù)據(jù)來源之一。管理數(shù)據(jù)是連接多個(gè)行業(yè)的重要組成部分,不僅能夠第一時(shí)間掌握本系統(tǒng)各設(shè)備的基本運(yùn)行狀況,提高生產(chǎn)效率,同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)與其他領(lǐng)域交叉融合的重要數(shù)據(jù)支撐,能夠?yàn)橹腔廴細(xì)怆姀S確定科學(xué)的基本運(yùn)行模式和上層決策提供相關(guān)依據(jù)。

        1.2 智慧燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)

        智慧燃?xì)怆姀S的數(shù)據(jù)來源渠道眾多、信息復(fù)雜,為了更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)信息挖掘和處理,筆者結(jié)合前人的研究設(shè)計(jì)了智慧燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu),具體如圖1 所示。

        圖1 智慧燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)

        在該平臺中,智慧燃?xì)怆姀S所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理及清洗等步驟,為后續(xù)作準(zhǔn)備。在數(shù)據(jù)處理的過程中,分層分環(huán)節(jié)進(jìn)行,不僅能提高效率,同時(shí)能減少成本,主要傳輸層包括以下方面。

        1.2.1 數(shù)據(jù)采集層

        該層主要完成數(shù)據(jù)的采集,包括在全部過程中所需要的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、在實(shí)際運(yùn)行過程中所需要的數(shù)據(jù)及產(chǎn)生的數(shù)據(jù),這是所有數(shù)據(jù)分析的來源。該層在采集數(shù)據(jù)的過程中,會(huì)依據(jù)不同的數(shù)據(jù)來源將其所采集的數(shù)據(jù)存儲在與之對應(yīng)的存儲單元中,這種方式不僅能實(shí)現(xiàn)最小的存儲空間,減少資源浪費(fèi),同時(shí)還能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)查詢,提高查詢效率。

        1.2.2 數(shù)據(jù)傳輸處理層

        該層主要完成從數(shù)據(jù)的采集到數(shù)據(jù)的傳輸,在傳輸過程中需要甄別數(shù)據(jù)的有效性、完整性等,同時(shí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行多重驗(yàn)證和核對。在這一過程中通常使用的數(shù)據(jù)處理方法有數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)歸并及數(shù)據(jù)計(jì)算等。數(shù)據(jù)分類是把具有某種共同屬性或特征的數(shù)據(jù)整合在一起,通過其類別的屬性或特征對數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)別。數(shù)據(jù)歸并是一種將所得數(shù)據(jù)按照不同屬性進(jìn)行劃分并進(jìn)行歸類的方法。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)計(jì)算是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和信息科學(xué)多學(xué)科交叉融合的應(yīng)用方法,需要掌握信息科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本理論、方法與技能。此外,常見的方法還有對數(shù)轉(zhuǎn)換、平方根轉(zhuǎn)換、平方根反正弦轉(zhuǎn)換、平方轉(zhuǎn)換及倒數(shù)轉(zhuǎn)換等。

        1.2.3 數(shù)據(jù)存儲層

        該層主要完成所有采集和處理后的數(shù)據(jù)的保存與管理,不僅方便各種數(shù)據(jù)訪問與共享,同時(shí)提高了數(shù)據(jù)保存的持久性與有效性,即使經(jīng)過較長時(shí)間,數(shù)據(jù)依舊可直接管理。數(shù)據(jù)存儲的本質(zhì)是將數(shù)據(jù)以某種格式記錄在計(jì)算機(jī)內(nèi)部或外部存儲介質(zhì)上。數(shù)據(jù)流反映了系統(tǒng)中流動(dòng)的數(shù)據(jù),表現(xiàn)出動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的特征。數(shù)據(jù)存儲反映系統(tǒng)中靜止的數(shù)據(jù),表現(xiàn)出靜態(tài)數(shù)據(jù)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(shè)備直接放在服務(wù)器總線上的一種方式,同時(shí)數(shù)據(jù)存儲設(shè)備是整個(gè)服務(wù)器結(jié)構(gòu)的一部分。第二種為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲(Network Attached Storage,NAS)方式,這是一種采用獨(dú)立于服務(wù)器的單獨(dú)為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲所開發(fā)的服務(wù)器設(shè)備,單獨(dú)形成一個(gè)網(wǎng)絡(luò),因此這些數(shù)據(jù)不再是服務(wù)器的附屬。第三種是網(wǎng)絡(luò)空間存儲方式,這是一種以光纖通道為基礎(chǔ)的存儲方式,通過將ANSI 和 I/O 設(shè)備接口建立在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的接口上,實(shí)現(xiàn)多種高級協(xié)議的傳送。

        1.2.4 業(yè)務(wù)處理層

        該層主要完成各個(gè)模塊之間數(shù)據(jù)的處理,并按照要求將處理的數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)中心。將前面所得的數(shù)據(jù)在該層處理,能滿足不同業(yè)務(wù)的實(shí)際需要,同時(shí)以此為基礎(chǔ)部署下一步計(jì)劃。

        1.3 智慧燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺的功能

        智慧燃?xì)怆姀S通過建立一體化數(shù)據(jù)平臺,可形成一套完整的發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的管理機(jī)制。智慧燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺的功能主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:其一為擁有系統(tǒng)設(shè)備運(yùn)行過程中的所有基礎(chǔ)數(shù)據(jù);其二為對所有的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別和分析處理,作出科學(xué)合理的判斷,在對所有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,為智慧燃?xì)怆姀S各項(xiàng)決策提供相關(guān)理論數(shù)據(jù)和分析支撐,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量管理。

        2 智慧燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺中的關(guān)鍵技術(shù)

        2.1 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合與存儲技術(shù)

        智慧燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)應(yīng)具有良好的處理能力。智能燃?xì)怆姀S管理系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)異常龐大,且數(shù)據(jù)本身具有復(fù)雜和多樣等特點(diǎn),在存儲過程中需要滿足如下基本要求。首先,可同時(shí)高效率運(yùn)用實(shí)時(shí)和過往的數(shù)據(jù),作為決定與決策的參考,甚至可以幫助企業(yè)得到不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù),并發(fā)現(xiàn)其中存在的信息。其次,利用時(shí)間序列的友好數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),使其結(jié)構(gòu)性能遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)系統(tǒng),查詢時(shí)可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高效率,加快系統(tǒng)的讀寫。最后,采取直接獲取數(shù)據(jù)的方式,可直接融合一個(gè)企業(yè)的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行打包處理,減少因明確再生時(shí)間信號所需要的數(shù)據(jù)量。

        2.2 數(shù)據(jù)修正與補(bǔ)充技術(shù)

        該平臺采用時(shí)間序列模型獲取各種狀態(tài)的時(shí)間信息,將獲得的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)判斷,若屬于異常信息,則會(huì)直接被丟掉;若屬于設(shè)備的基本組成信息,則會(huì)被存儲起來。智慧燃?xì)怆姀S在實(shí)際運(yùn)行的過程中會(huì)產(chǎn)生各種結(jié)構(gòu)類型的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)之間存在不同程度的冗余和重復(fù)現(xiàn)象,利用數(shù)據(jù)修正與補(bǔ)充技術(shù)不僅能夠判斷數(shù)據(jù)的有效性,同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的簡化。經(jīng)過檢查判斷,數(shù)據(jù)的有效性大大提高。相較于傳統(tǒng)的噪聲點(diǎn)刪除的數(shù)據(jù)丟棄方式,該技術(shù)是在經(jīng)過多重條件復(fù)合判斷后做出的“客觀”處理方式,亦可通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)計(jì)算方式增強(qiáng)數(shù)據(jù)的有效性。

        2.3 噪聲點(diǎn)缺失修正技術(shù)

        一體化大數(shù)據(jù)平臺采用時(shí)間序列模型識別各狀態(tài)量的時(shí)間序列,在此過程中檢測出數(shù)據(jù)的異常模式,同時(shí)判斷異常數(shù)據(jù)是能提取設(shè)備故障信息的“有用數(shù)據(jù)”,還是可被清洗的“無用數(shù)據(jù)”。如果獲得的是由設(shè)備異常產(chǎn)生的數(shù)據(jù),用時(shí)間序列噪聲點(diǎn)缺失修正技術(shù)即可將其擬合。在對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗時(shí),可根據(jù)時(shí)間序列中的異常值種類選擇適合的修正公式,從而達(dá)到修正噪聲點(diǎn)數(shù)據(jù)和填補(bǔ)缺失值的目的。相較于傳統(tǒng)的修復(fù)機(jī)制,這種方法不帶有噪聲點(diǎn)和缺失值的數(shù)據(jù),因此從根本上避免了時(shí)間序列中有用信息的丟失,更能有效反映原始時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)變化。

        2.4 數(shù)據(jù)智能預(yù)警與監(jiān)管技術(shù)

        安全管理是智慧燃?xì)怆姀S管理的基礎(chǔ)保障,其具有明確的規(guī)定與規(guī)范。智慧燃?xì)怆姀S是在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上設(shè)置全自動(dòng)管理系統(tǒng),對實(shí)際運(yùn)行過程中的每個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行監(jiān)督。此外,智慧燃?xì)怆姀S根據(jù)數(shù)據(jù)信息狀態(tài)可智能判斷設(shè)備是否處于正常狀態(tài),當(dāng)處于非正常狀態(tài)時(shí),智能系統(tǒng)會(huì)依據(jù)參數(shù)信息發(fā)出預(yù)警,提醒工作人員檢查設(shè)備狀態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并作出正確操作。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)相比,智能預(yù)警技術(shù)能夠在漸變性故障發(fā)生之前、劣化趨勢達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)時(shí)及時(shí)報(bào)警,并提供該異常的具體變化趨勢和相關(guān)異常參數(shù)情況,供故障預(yù)警與分析。

        3 智慧燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用

        3.1 大數(shù)據(jù)信息的主要數(shù)據(jù)來源

        智慧燃?xì)怆姀S在生產(chǎn)經(jīng)營過程中會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),一體化大數(shù)據(jù)平臺作為處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵平臺,其數(shù)據(jù)來源主要是生產(chǎn)數(shù)據(jù)和智慧燃?xì)怆姀S管理數(shù)據(jù)。其中,生產(chǎn)數(shù)據(jù)是指機(jī)組設(shè)備在生產(chǎn)過程中所產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù),具有較高的參考價(jià)值,其可以細(xì)分為有用數(shù)據(jù)、無用數(shù)據(jù)、消耗數(shù)據(jù)及其他數(shù)據(jù)。

        3.2 依據(jù)平臺實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分層

        智慧燃?xì)怆姀S的數(shù)據(jù)來源廣、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜及數(shù)據(jù)量大,直接存儲不僅不能發(fā)揮預(yù)期作用,同時(shí)還占用存儲空間,因此要將大量數(shù)據(jù)清洗后,挖掘內(nèi)部信息。在對每個(gè)數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控后,對其進(jìn)行預(yù)處理,最終獲得篩選后的數(shù)據(jù)并導(dǎo)入。經(jīng)過數(shù)據(jù)庫整理后,獲得最終數(shù)據(jù)。

        3.3 達(dá)到智能預(yù)警效果

        當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)異常情況時(shí),一體化大數(shù)據(jù)平臺可通過大數(shù)據(jù)分析所獲得的數(shù)據(jù)情況,同時(shí)結(jié)合實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)發(fā)出智能預(yù)警信號,由于已經(jīng)保存了數(shù)據(jù)記錄,所以平臺能夠?qū)崿F(xiàn)全過程的預(yù)測。此外,可根據(jù)設(shè)備發(fā)生異常情況的頻率對經(jīng)常發(fā)生異常情況的儀器設(shè)備進(jìn)行重點(diǎn)排查和檢測,同時(shí)及時(shí)更換,做到實(shí)時(shí)監(jiān)測與系統(tǒng)正常運(yùn)行相互促進(jìn)。

        4 結(jié)語

        智能燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺對于實(shí)現(xiàn)智慧燃?xì)怆姀S智能管理具有非常重要的意義,不僅能夠顯著提高智慧燃?xì)怆姀S的實(shí)際運(yùn)行效率,同時(shí)還能夠降低企業(yè)成本、提高企業(yè)效益,更重要的是能促進(jìn)行業(yè)發(fā)展。文章在前人研究的基礎(chǔ)上,首先闡述了一體化大數(shù)據(jù)平臺的基本理論,其次系統(tǒng)分析了在構(gòu)建一體化大數(shù)據(jù)平臺過程中可能需要的關(guān)鍵技術(shù),最后研究了智慧燃?xì)怆姀S一體化大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用,希望能夠加快我國智慧燃?xì)怆姀S的建設(shè)進(jìn)程,從而提高工作質(zhì)量,并將一體化大數(shù)據(jù)平臺廣泛運(yùn)用到實(shí)際中,以充分發(fā)揮其價(jià)值。

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