劉小錕,冉洪偉,李 琛

(1.三峽水利樞紐梯級調(diào)度通信中心，湖北 宜昌 443002； 2.智慧長江與水電科學(xué)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 宜昌 443002)

0 引 言

互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能的發(fā)展對傳統(tǒng)發(fā)電行業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，促使發(fā)電企業(yè)不斷向新一代智慧電廠的建設(shè)轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新[1]。智慧電站建設(shè)已經(jīng)成為各發(fā)電企業(yè)新的發(fā)展趨勢，作為現(xiàn)階段提升電站運(yùn)維管理水平的方向，各單位開展了積極探索。

按照生產(chǎn)自動(dòng)化程度，可將國內(nèi)電廠的建設(shè)歷程分為傳統(tǒng)自動(dòng)化電廠、數(shù)字化電廠、智能化電廠、智慧電廠等主要發(fā)展階段[2-3]。王鵬[4]、陳春武等[5]、華志剛等[6]指出了智慧電廠從數(shù)字化電廠發(fā)展而來，劉吉臻等[7]、張晉賓等[8]、崔青汝等[9]描述了智能電廠的體系架構(gòu)，潘玉松等[10]對智慧電廠建設(shè)方向和架構(gòu)體系展開設(shè)想。

智慧水電建設(shè)從“物理電廠”的生產(chǎn)過程、物理對象、業(yè)務(wù)流程、環(huán)境條件的數(shù)字化處理開始，進(jìn)行水電生產(chǎn)管理各個(gè)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)量化，再通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)中心與高速數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)完成多源海量數(shù)據(jù)的集成集中，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建以“態(tài)勢感知、多維分析、趨勢預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、遠(yuǎn)程控制”等為主要特征的統(tǒng)一平臺，實(shí)現(xiàn)集“數(shù)據(jù)、監(jiān)測、運(yùn)檢、調(diào)度、算法”于一體的新型“云端電廠”[11]。相比于現(xiàn)有電站運(yùn)行模式，智慧電站具備高度智能化，充分利用大數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)、人工智能技術(shù)等現(xiàn)代科技手段，最大限度地實(shí)現(xiàn)電站安全、經(jīng)濟(jì)、高效、環(huán)保運(yùn)行。

本文介紹了當(dāng)前國內(nèi)主流電站運(yùn)行管理現(xiàn)狀，提出通過整合現(xiàn)有零散監(jiān)測系統(tǒng)，利用人工智能、大數(shù)據(jù)分析等先進(jìn)技術(shù)，不斷開發(fā)各種高階應(yīng)用的方式，激活各存儲介質(zhì)內(nèi)的海量休眠數(shù)據(jù)，從而大大提高電站運(yùn)行管理效率和智能化水平，可為智慧電站建設(shè)和升級提供借鑒。

1 電站運(yùn)行管理基本現(xiàn)狀

當(dāng)前國內(nèi)主流電站基本形成了以計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)為主體，加上機(jī)組振擺監(jiān)測系統(tǒng)、變壓器油氣監(jiān)測系統(tǒng)等電站子監(jiān)測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對全電站所有主輔設(shè)備的監(jiān)測、運(yùn)行、維護(hù)和管理。

電站各監(jiān)測系統(tǒng)往往是根據(jù)單一系統(tǒng)或單一目標(biāo)搭建獨(dú)立運(yùn)行的，各系統(tǒng)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)存儲于各獨(dú)立數(shù)據(jù)庫。這樣在電站實(shí)際運(yùn)行管理中特別是在數(shù)據(jù)資源使用過程中就會暴露不少問題。各生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)單獨(dú)存儲、各自定義，無法有效連接，數(shù)據(jù)分散，數(shù)據(jù)分析利用效率低下，需要人工提取分析，工作量大，對工作人員自身素質(zhì)的要求也比較高。

實(shí)現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的準(zhǔn)確評估，盡早發(fā)現(xiàn)設(shè)備缺陷，精準(zhǔn)定位故障點(diǎn)，并給出行之有效的解決辦法是電站運(yùn)行管理的目標(biāo)。在現(xiàn)有條件下，通過大數(shù)據(jù)等新技術(shù)手段的應(yīng)用，將各個(gè)孤島數(shù)據(jù)庫整合起來，通過一定的邏輯、模型進(jìn)行分析處理，不僅能實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的準(zhǔn)確評估和缺陷故障的提早診斷，還能把人從繁雜的數(shù)據(jù)提取分析工作中解放出來，大大地提高運(yùn)行管理水平。以自動(dòng)化、數(shù)字化、信息化為基礎(chǔ)，多方面支持電站工作人員進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行信息統(tǒng)計(jì)、分析和故障預(yù)判斷，實(shí)現(xiàn)安全、穩(wěn)定、高效運(yùn)行的智能化電站建設(shè)。

2 大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)

智慧電站建設(shè)離不開數(shù)據(jù)支撐，電站智慧平臺建設(shè)首要任務(wù)是構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺?；陔娬緦?shí)際情況，將電站離散的狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃、存儲，搭建統(tǒng)一在線監(jiān)測系統(tǒng)，即形成整合大數(shù)據(jù)平臺。整合的子系統(tǒng)包括機(jī)組振擺監(jiān)測及發(fā)電機(jī)氣隙監(jiān)測系統(tǒng)、變壓器油氣在線監(jiān)測、發(fā)電機(jī)局放在線監(jiān)測、電站趨勢分析系統(tǒng)等，滿足實(shí)現(xiàn)電站所有主輔設(shè)備近乎全覆蓋監(jiān)測的數(shù)據(jù)要求。

2.1 平臺架構(gòu)

整合大數(shù)據(jù)平臺的系統(tǒng)集成遵循安全性、穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)性、開放性原則，由現(xiàn)地層、數(shù)據(jù)采集層和廠站應(yīng)用層3部分組成。

(1) 現(xiàn)地層由各在線監(jiān)測子系統(tǒng)組成。

(2) 數(shù)據(jù)采集層主要功能如下：① 接收現(xiàn)地層各子系統(tǒng)數(shù)據(jù)；② 執(zhí)行數(shù)據(jù)源時(shí)間同步；③ 轉(zhuǎn)換并統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式；④ 制定數(shù)據(jù)傳輸方式，開發(fā)通訊接口將本層數(shù)據(jù)傳送至廠站應(yīng)用層。

(3) 廠站應(yīng)用層為數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用環(huán)節(jié)：① 設(shè)備評估及診斷服務(wù)器群接收來自數(shù)據(jù)采集層服務(wù)器的數(shù)據(jù)，并接收離線錄入的數(shù)據(jù)；② 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，將原始數(shù)據(jù)及計(jì)算結(jié)果一并存儲于磁盤陣列；③ WEB服務(wù)器為MIS用戶提供趨勢分析、靜態(tài)畫面顯示、報(bào)表設(shè)計(jì)與查詢等服務(wù)。應(yīng)用層配置數(shù)據(jù)綜合管理工具，整合大數(shù)據(jù)平臺整體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 整合大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)Fig.1 Integrated big data platform architecture

2.2 平臺技術(shù)特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)分析平臺采用模塊化架構(gòu)，主要表現(xiàn)在：① 數(shù)據(jù)采集平臺至少由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、實(shí)時(shí)SQL引擎、數(shù)據(jù)計(jì)算、分布式協(xié)助服務(wù)、流程化調(diào)度器、行業(yè)算法庫、監(jiān)控及配置管理平臺、數(shù)據(jù)可視化和探索、BI開發(fā)套件模塊等模塊組成；② 所有功能模塊可根據(jù)需求進(jìn)行增減與升級。

大數(shù)據(jù)分析平臺必須擁有的模塊及其功能：① 數(shù)據(jù)采集模塊至少帶有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議庫，應(yīng)集成103、104、IEC61850等電網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議解析程序，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速接入；② 數(shù)據(jù)儲存模塊至少帶有3種存儲組件，可對數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文件形式、關(guān)系數(shù)據(jù)庫形式、nosql形式儲存；③ 數(shù)據(jù)可視化和探索模塊應(yīng)提供豐富的圖元庫，例如折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖、K線圖、餅圖、雷達(dá)圖，以便開發(fā)人員直接調(diào)用進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化展現(xiàn)；④ 監(jiān)控及配置管理平臺模塊應(yīng)基于Web圖形化界面的向?qū)桨惭b、一站式的集成監(jiān)控及管理工具，降低大數(shù)據(jù)平臺的搭建及運(yùn)維難度和成本。

3 基于大數(shù)據(jù)平臺的高級應(yīng)用

整合大數(shù)據(jù)平臺高級應(yīng)用系統(tǒng)研發(fā)遵循安全性、穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)性、開放性的原則。① 安全性體現(xiàn)在數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡(luò)安全。② 穩(wěn)定性主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)信息存儲、傳輸、讀取過程中的快速反應(yīng)。系統(tǒng)開展數(shù)據(jù)高級應(yīng)用設(shè)計(jì)，在滿足系統(tǒng)安全防護(hù)要求的基礎(chǔ)上，應(yīng)充分考慮系統(tǒng)的冗余度，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠。③ 數(shù)據(jù)高級應(yīng)用開發(fā)經(jīng)濟(jì)性原則即充分利用現(xiàn)有資源，使用數(shù)據(jù)平臺提供的數(shù)據(jù)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，切實(shí)服務(wù)電力生產(chǎn)，逐步實(shí)現(xiàn)設(shè)備診斷分析工作減少人、代替人、超越人的目標(biāo)。④開放性原則即高級應(yīng)用模塊由具有不同功能微組件以“搭積木”的方式組成，微組件是可移植、可復(fù)用的模塊，電廠維護(hù)人員可根據(jù)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)以及不同系統(tǒng)和設(shè)備特性進(jìn)行組合、配置。微組件既可以是在設(shè)備運(yùn)行、維護(hù)、狀態(tài)評估、故障診斷的技術(shù)、知識、經(jīng)驗(yàn)等基礎(chǔ)上建立的物理機(jī)理模型，也可以是將當(dāng)前的大數(shù)據(jù)常用的統(tǒng)計(jì)、人工智能算法、異常檢測、歸一化處理、數(shù)據(jù)聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測等數(shù)據(jù)處理方法標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)分析模塊。

3.1 可定制機(jī)組狀態(tài)智慧運(yùn)行平臺

針對運(yùn)行人員實(shí)際需求，將當(dāng)前人工分析內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、智能化，并自動(dòng)完成機(jī)組設(shè)備的機(jī)組狀態(tài)實(shí)時(shí)巡檢與報(bào)警，狀態(tài)分析的報(bào)表分析、閾值分析、趨勢分析及異常狀態(tài)關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)智慧運(yùn)行，解放人力，提高效率，更好地為機(jī)組狀態(tài)分析、故障診斷提供客觀依據(jù)。

3.1.1 設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)自動(dòng)巡檢及智能告警

以整合大數(shù)據(jù)平臺集成的監(jiān)測數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，以各類分析算法與模型為支撐，實(shí)現(xiàn)水電站設(shè)備狀態(tài)的全方位實(shí)時(shí)自動(dòng)巡檢，巡檢范圍覆蓋全廠水輪機(jī)、發(fā)電機(jī)、變壓器、調(diào)速器、勵(lì)磁調(diào)節(jié)器、頂蓋排水系統(tǒng)、檢修排水系統(tǒng)等各類設(shè)備和系統(tǒng)。

(1) 設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)巡檢。巡檢不同在線監(jiān)測系統(tǒng)得到的各種狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合當(dāng)前的運(yùn)行工況，正確判斷監(jiān)測數(shù)據(jù)是否異常，實(shí)現(xiàn)智能告警。如振擺系統(tǒng)報(bào)警閾值區(qū)分機(jī)組穩(wěn)態(tài)工況和暫態(tài)工況等。

(2) 設(shè)備或系統(tǒng)性能的巡檢。根據(jù)設(shè)備或系統(tǒng)特性，計(jì)算、提取表征其性能特性的特征值，與正常特性(經(jīng)驗(yàn)特性值或最近一次特性數(shù)值)自動(dòng)進(jìn)行比較和匹配，發(fā)現(xiàn)異常及時(shí)進(jìn)行提醒或報(bào)警。例如對調(diào)速器壓油泵加載間隔時(shí)間進(jìn)行巡檢，機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，綜合考慮機(jī)組有功、主用調(diào)速器、壓油罐壓力油位等參數(shù)，實(shí)時(shí)計(jì)算壓油泵加載間隔時(shí)間值，跟運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)不匹配即報(bào)警。

(3) 告警及預(yù)警。在自動(dòng)巡檢各種監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)設(shè)備運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)(或系統(tǒng)自學(xué)習(xí)智能算法數(shù)據(jù))，設(shè)置重要參數(shù)測點(diǎn)的閥值告警功能。所有報(bào)警閾值可根據(jù)設(shè)備不同運(yùn)行工況計(jì)算，也可根據(jù)運(yùn)維人員經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性。自動(dòng)巡檢還能根據(jù)數(shù)據(jù)的變化趨勢發(fā)出預(yù)警提示(趨勢預(yù)警)，在萌芽狀態(tài)及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常，預(yù)防重大故障的發(fā)生。結(jié)合設(shè)備運(yùn)行特性及模型，采用智能趨勢算法(如聚類分析算法等)，對設(shè)備變化趨勢(如緩變量)、變化率異常自動(dòng)識別并及時(shí)產(chǎn)生告警，解決機(jī)組漏水、漏油、軸承溫度緩慢異常變化等問題。同時(shí)，該算法支持人工定置組態(tài)，并提供組態(tài)配置界面接口。機(jī)組瓦溫趨勢預(yù)警如圖2所示。

圖2 機(jī)組瓦溫趨勢預(yù)警Fig.2 Warning of bearing temperature trend of unit

(4) 報(bào)警事件推送。根據(jù)用戶角色不同，以分級報(bào)警彈窗、短信或郵件推送等方式向相關(guān)責(zé)任人員推送報(bào)警信息。對重要報(bào)警信息可產(chǎn)生語音提示，提醒相關(guān)人員進(jìn)行應(yīng)急處置，同時(shí)聯(lián)動(dòng)圖像監(jiān)控系統(tǒng)，幫助運(yùn)行人員第一時(shí)間了解現(xiàn)場情況。

(5) 應(yīng)急處置措施提醒。當(dāng)發(fā)現(xiàn)較為嚴(yán)重的報(bào)警信息時(shí)，直接提醒運(yùn)行人員需要進(jìn)行的安全檢查及正確的處置措施，避免因人為原因造成事故的進(jìn)一步擴(kuò)大。

3.1.2 智能報(bào)表及報(bào)告

以整合大數(shù)據(jù)平臺集成的監(jiān)測數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，以運(yùn)行人員運(yùn)行分析經(jīng)驗(yàn)和相應(yīng)的模型與算法為支撐，自動(dòng)生成水電站運(yùn)行分析報(bào)表。在此基礎(chǔ)上，提供豐富的分析功能，如閾值分析、趨勢分析、異常狀態(tài)關(guān)聯(lián)、對比分析、棒圖分析等智能分析機(jī)組的健康狀態(tài)。

根據(jù)可配置的計(jì)算規(guī)則，提供多種分析方法，直觀、清晰、簡潔地展示機(jī)組設(shè)備的當(dāng)前狀態(tài)、橫向和縱向的變化趨勢。報(bào)表分析應(yīng)根據(jù)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)描述明確的結(jié)論，若有異常，提示運(yùn)行人員需重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容及應(yīng)采取的應(yīng)對措施。

平臺能夠?qū)C(jī)組整體、機(jī)組各子系統(tǒng)(勵(lì)磁系統(tǒng)、調(diào)速系統(tǒng)等)、公用系統(tǒng)設(shè)備(排水系統(tǒng)、氣系統(tǒng)等)的總體運(yùn)行工況進(jìn)行狀態(tài)評價(jià)，自動(dòng)生成評價(jià)與分析報(bào)告。

通過對機(jī)組運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，提煉相關(guān)評價(jià)指標(biāo)，結(jié)合設(shè)備的歷史運(yùn)行規(guī)律(開停機(jī)規(guī)律，運(yùn)行趨勢分析)、缺陷等級和數(shù)量、精品/優(yōu)良機(jī)組的運(yùn)行指標(biāo)等對設(shè)備進(jìn)行細(xì)化評分，建立評價(jià)模型。

平臺綜合各種評價(jià)模型及趨勢預(yù)測結(jié)果，并結(jié)合智能分析報(bào)表中的相關(guān)報(bào)告內(nèi)容，對每臺機(jī)組總體運(yùn)行狀況進(jìn)行評價(jià)，并按照預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)模版自動(dòng)生成機(jī)組整體運(yùn)行情況評價(jià)報(bào)告。用戶可調(diào)取每臺機(jī)組評價(jià)報(bào)告，直觀獲取機(jī)組運(yùn)行過程中重要運(yùn)行指標(biāo)、與精品機(jī)組相比的差異值、需要觀察與處理的缺陷、重要設(shè)備的運(yùn)行趨勢情況、以及評價(jià)得分與扣分等信息。報(bào)告也可以提供相關(guān)建議供運(yùn)行人員參考。

3.2 基于機(jī)組工況的設(shè)備性能分析平臺

實(shí)時(shí)自動(dòng)識別機(jī)組工況狀態(tài)(包括停機(jī)等待過程、開機(jī)過程、同期過程、負(fù)載穩(wěn)定過程、正常停機(jī)過程等)、記錄工況數(shù)據(jù)及計(jì)算機(jī)組工況性能指標(biāo)，通過運(yùn)行狀態(tài)異常檢測及性能降低與越限檢測分析，實(shí)現(xiàn)機(jī)組設(shè)備實(shí)時(shí)在線監(jiān)測分析和機(jī)組健康狀況的評估。

根據(jù)工況定義，此平臺可在機(jī)組試驗(yàn)及日常運(yùn)行過程中，自動(dòng)識別機(jī)組工況，記錄工況過程中關(guān)注的原始數(shù)據(jù)，并依據(jù)相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)程與專家經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)計(jì)算工況過程的性能指標(biāo)。同時(shí)對比正常的工況性能指標(biāo)，自動(dòng)評估性能品質(zhì)及變化趨勢，及時(shí)發(fā)送報(bào)警或預(yù)警信息，統(tǒng)一歸入自動(dòng)巡檢。同時(shí)整個(gè)工況過程可以自動(dòng)生成完整的試驗(yàn)報(bào)告進(jìn)行存檔。機(jī)組開機(jī)過程曲線如圖3所示。

圖3 機(jī)組開機(jī)過程曲線Fig.3 Start-up process curve of unit

3.3 基于數(shù)據(jù)整合平臺的機(jī)組設(shè)備狀態(tài)診斷

依托大數(shù)據(jù)整合平臺，錄入各種設(shè)備評估所需的離線數(shù)據(jù)，建立部分設(shè)備診斷模型，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常狀況；自動(dòng)生成機(jī)組狀態(tài)評估報(bào)表，為機(jī)組的狀態(tài)檢修提供依據(jù)[12-14]。

在大數(shù)據(jù)整合平臺上集成設(shè)備診斷評估的各類離線數(shù)據(jù)，如機(jī)組試驗(yàn)數(shù)據(jù)、巡檢數(shù)據(jù)、生產(chǎn)管理信息系統(tǒng)中的設(shè)備缺陷數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化報(bào)告等，實(shí)現(xiàn)機(jī)組設(shè)備全方位數(shù)據(jù)的自動(dòng)調(diào)用、查詢、顯示和協(xié)同分析。以機(jī)組設(shè)備全方位數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合機(jī)組實(shí)際運(yùn)行狀況，建立設(shè)備狀態(tài)評估模型，自動(dòng)生成機(jī)組設(shè)備年度評估報(bào)告，避免人為因素的影響，為機(jī)組狀態(tài)檢修提供可靠依據(jù)。依托整合平臺數(shù)據(jù)，建立開放式故障診斷模型，運(yùn)維人員可以結(jié)合電廠設(shè)備維護(hù)經(jīng)驗(yàn)、業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)診斷算法、最新的診斷技術(shù)等，自定義設(shè)備故障診斷模型。針對部分設(shè)備采用三維故障診斷模型仿真，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和找到異常現(xiàn)象根源。

4 結(jié) 語

基于大數(shù)據(jù)分析的智慧平臺能全面提升水電廠生產(chǎn)管理的智能化水平，充分解放人力資源，提高機(jī)組運(yùn)行安全性、可靠性，提升企業(yè)效益。本文從當(dāng)前國內(nèi)水電站生產(chǎn)實(shí)際出發(fā)，提出了在現(xiàn)有條件下進(jìn)行智慧電站建設(shè)的一種方式或方向。學(xué)習(xí)型、成長型是智慧電站的發(fā)展要求，在生產(chǎn)實(shí)際中，通過開發(fā)出更加科學(xué)有效并貼合生產(chǎn)的高級應(yīng)用，例如機(jī)器人、圖像監(jiān)控、火災(zāi)報(bào)警與消防系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)控制等等，從而不斷豐富和優(yōu)化智慧平臺。智慧電站建設(shè)是一個(gè)長期過程，如何優(yōu)化邏輯算法使得機(jī)組狀態(tài)評價(jià)無限接近真實(shí)狀態(tài)，準(zhǔn)確診斷機(jī)組狀態(tài)并給出最優(yōu)運(yùn)行維護(hù)方案，通過整合人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)“規(guī)律發(fā)現(xiàn)”和“知識發(fā)現(xiàn)”等，需要不斷探究。