1 引言

國家鼓勵能源企業(yè)運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對設(shè)備狀態(tài)、電能負載等數(shù)據(jù)進行分析挖掘與預(yù)測，開展精準調(diào)度、故障判斷和預(yù)測性維護，提高能源利用效率和安全穩(wěn)定運行水平?！吨袊圃?2025》提出要開發(fā)已有裝備的價值，通過大數(shù)據(jù)分析挖掘設(shè)備的潛力，增加設(shè)備的附加價值，讓已有的設(shè)備變得更加高效、高質(zhì)量、低成本和低污染，同時，利用創(chuàng)新的方法與技術(shù)解決未知的問題。以大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為基礎(chǔ)，將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)引入到發(fā)電領(lǐng)域，結(jié)合發(fā)電企業(yè)生產(chǎn)管理的特點，開發(fā)適用于發(fā)電企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。本文將對發(fā)電企業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用展開探討并提出解決方案。

2 發(fā)電企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的必要性

發(fā)電企業(yè)大多采用廠級監(jiān)控系統(tǒng)（SIS）進行設(shè)備故障診斷、設(shè)備健康狀況管理、耗差分析等工作，這些都是基于設(shè)備的機理模型進行分析，應(yīng)用多年效果并不理想，其困境和問題在于：一是鑒于目前國內(nèi)的理論計算水平，發(fā)電設(shè)備的機理模型往往不夠精確，很難依靠這些機理模型進行故障診斷或者設(shè)備性能計算，測點數(shù)據(jù)的不足也導致很難使用機理模型進行計算，假設(shè)后的理想機理模型與實際情況往往相差甚大。同時，對于發(fā)電企業(yè)而言，并非是所有設(shè)備性能最好的時候，整臺機組的性能最好或者效率最高。二是缺少一個實時捕捉設(shè)備異常的引擎，僅僅依靠 SIS 數(shù)據(jù)進行判斷，其結(jié)果常常難以讓人信服。三是 DCS、SIS 等系統(tǒng)報警時，往往已經(jīng)太晚了，故障已經(jīng)惡化或者沒有足夠的時間處理。當關(guān)鍵設(shè)備發(fā)生故障時，很可能會對整個系統(tǒng)及其他相關(guān)設(shè)備產(chǎn)生重大影響——造成非計劃停機，檢修費用超支，發(fā)電量損失，效率降低，環(huán)保排放超標，甚至人身或者設(shè)備損壞等。

因此，需要一種先進有效的手段，在成千上萬個變量中找出問題進行預(yù)測性分析，隨著計算機計算速度的提升，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)適應(yīng)這一需要而產(chǎn)生。

3 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的特點

發(fā)電企業(yè)過去采用的設(shè)備故障診斷、性能優(yōu)化等分析基于設(shè)備的機理模型，見圖 1。機理模型分析首先需要對設(shè)備的機理模型進行修正，修正后的模型帶入實時數(shù)據(jù)進行計算，最終輸出結(jié)果。這種分析方法的問題在于，修正后的機理模型同實際的設(shè)備存在偏差，甚至機理模型是假設(shè)的或者是理想模型，導致偏差永恒存在。其次，帶入計算的數(shù)據(jù)是樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)往往不如全集數(shù)據(jù)更具有代表性或者表征性。

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過以往大量數(shù)據(jù)的最優(yōu)集、穩(wěn)定集、劣化集預(yù)測未來的狀況、評價當前的生產(chǎn)方式。利用數(shù)據(jù)推演和條件判斷，基于發(fā)電企業(yè)長期工藝流程數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學分析和整理，歸納總結(jié)出設(shè)備之間、設(shè)備與系統(tǒng)、系統(tǒng)之間、系統(tǒng)與工藝之間的相互作用關(guān)系，建立了發(fā)電廠的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，實現(xiàn)測點的預(yù)測報警，運行操作指導，運行參數(shù)優(yōu)化，生產(chǎn)方式優(yōu)化。未來在條件允許的情況下，利用數(shù)據(jù)模型對海量測點的監(jiān)控，大數(shù)據(jù)平臺可有效地分析出設(shè)備的最佳運行曲線和工況，通過 DCS 實現(xiàn)設(shè)備實時運行參數(shù)的調(diào)整。

4 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在發(fā)電企業(yè)的應(yīng)用方向

4.1 在設(shè)備運維方面的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)設(shè)備管理平臺能夠利用歷史數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)模型，對大量實時數(shù)據(jù)進行分析比較，對設(shè)備狀態(tài)進行自動判斷。在設(shè)備發(fā)生故障或?qū)⒁l(fā)生故障的時候發(fā)出報警，提供有價值的參考，幫助工程師及時了解設(shè)備狀態(tài)，提高檢修工作的效率，提高設(shè)備利用率。徹底摒棄“壞了就切換、壞了就維修”的被動設(shè)備管理模式，建立全新的“預(yù)知檢測、預(yù)知維修”的積極主動的設(shè)備管理模式。具體應(yīng)用在以下幾個方面。（1）大數(shù)據(jù)平臺對以往數(shù)據(jù)和當前實時數(shù)據(jù)按照運行工況進行機器學習，預(yù)測當前運行工況下的數(shù)據(jù)，對實時數(shù)據(jù)的偏移、錯誤進行預(yù)警，提早發(fā)現(xiàn)問題，提醒運行人員提前干預(yù)，預(yù)防異常或事故的擴大化。（2）大數(shù)據(jù)平臺建立轉(zhuǎn)動設(shè)備的評價體系，通過對大量歷史數(shù)據(jù)的分析，給出設(shè)備的健康狀況指標。同時，針對有振動測點的設(shè)備，結(jié)合振動分析給出設(shè)備健康狀況評級。（3）按照運行規(guī)程的相關(guān)內(nèi)容，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行實時仿真和預(yù)警，通過這種手段，在生產(chǎn)操作的同時，仿真系統(tǒng)與離散控制系統(tǒng)（DCS）進行實時對比分析，給出預(yù)警，輔助生產(chǎn)操作，避免出現(xiàn)人為誤操作，導致出現(xiàn)人身傷害、設(shè)備損壞事件的發(fā)生。

4.2 在生產(chǎn)管理方面的應(yīng)用

應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對機組實際累積的運行數(shù)據(jù)進行各種工況、設(shè)備運行狀態(tài)尋優(yōu)，持續(xù)改進機組性能，優(yōu)化機組的不穩(wěn)定工況和運行方式，建立設(shè)備經(jīng)濟性指標評價曲線，通過對設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)進行分析獲得設(shè)備的運行狀態(tài)趨勢，提高機組的效率，具體應(yīng)用在以下幾個方面：（1）基于機組歷史數(shù)據(jù)及工況分析，建立機組安全運行輔助報警體系，監(jiān)控機組的運行狀態(tài)。（2）基于機組歷史數(shù)據(jù)、運行工況，依靠大數(shù)據(jù)實時計算機組的度電利潤，匹配機組的最佳運行工況。在當前全社會整體用電量低迷、競價上網(wǎng)的大環(huán)境下，輔助電力營銷增效創(chuàng)收。（3）通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實現(xiàn)實時度電利潤和工況的匹配尋優(yōu)，尋找設(shè)備運行、參數(shù)調(diào)整的最佳狀態(tài)，指導運行操作及自動優(yōu)化，提升機組及設(shè)備效率。

5 發(fā)電企業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)面臨的問題和挑戰(zhàn)

5.1 數(shù)據(jù)清洗的問題和解決辦法

數(shù)據(jù)清理對接入的實時數(shù)據(jù)進行清理，從而保證進入系統(tǒng)分析模塊的數(shù)據(jù)滿足分析要求，通過業(yè)務(wù)規(guī)則、決策樹算法、公里定理等方式來剔除原始數(shù)據(jù)中的噪音數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行完整性處理。在智能設(shè)備運行過程中可能出現(xiàn)的由于設(shè)備自身問題或外界信號干擾導致的數(shù)據(jù)異常。由于噪音數(shù)據(jù)無法反映出真實的設(shè)備狀態(tài)和真實數(shù)據(jù)，如果輸入的分析數(shù)據(jù)是錯誤的，那么輸出的分析結(jié)果也將是錯誤的，噪音數(shù)據(jù)的存在會影響所有數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，導致分析結(jié)果出現(xiàn)較大的偏差，必須處理這些噪音數(shù)據(jù)。

由于流程工業(yè)的特殊性，商業(yè)大數(shù)據(jù)上使用的一些數(shù)據(jù)清洗的算法并不適用于發(fā)電企業(yè)，例如在機組在變負荷、變工況運行情況下，商業(yè)大數(shù)據(jù)上使用最多的聚類算法并不適用，聚類算法會把有用的數(shù)據(jù)剔除掉。因此，需要制定發(fā)電企業(yè)數(shù)據(jù)清洗的方式和算法，見圖 2。

對于發(fā)電企業(yè)，DCS 和 SIS 系統(tǒng)中均存在數(shù)據(jù)不準確的問題，解決噪音數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)完整性，從以下方面入手解決。

（1）數(shù)據(jù)測量設(shè)備的可靠性，很多發(fā)電企業(yè)都應(yīng)用了現(xiàn)場總線技術(shù)，通過現(xiàn)場總線設(shè)備的周期數(shù)據(jù)和非周期數(shù)據(jù)，可以方便快捷地知道設(shè)備工作狀態(tài)是否正常，異常代碼是否影響到了設(shè)備的可用性和數(shù)據(jù)的準確性。沒有采用現(xiàn)場總線的企業(yè)，同樣可以采用支持 HART 協(xié)議的卡件采集到上述的診斷信息，從源頭上確認測量儀表的測量指標。

同時，也建議發(fā)電企業(yè)在信號設(shè)計時盡量使用變送器來替代開關(guān)，開關(guān)信號對數(shù)據(jù)分析的作用不如模擬量信號。

（2）在大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)與 DCS 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接口設(shè)計時，考慮接入 DCS 側(cè)的參數(shù)質(zhì)量信息，這個信息是 DCS 內(nèi)部的通道檢測信息。如果測點的質(zhì)量信息為 GOOD，則表明 DCS 采集這個數(shù)據(jù)的通道是正常的。

（3）通過業(yè)務(wù)規(guī)則校驗數(shù)據(jù)，例如三重冗余、兩重冗余參數(shù)的設(shè)計。通過決策樹算法利用工藝流程上的溫度、壓力的傳遞關(guān)系校驗數(shù)據(jù)。利用符合熱力學原理的公式進行數(shù)據(jù)的校驗。這些數(shù)據(jù)的校驗方法和商業(yè)大數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)校驗方法全然不同，因此，發(fā)電企業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)絕對不能照搬商業(yè)大數(shù)據(jù)分析的方法。

5.2 偶然性和將錯就錯的問題

商業(yè)大數(shù)據(jù)分析主要分析對象是人的行為，人是有主動性的，因此，分析人的行為得出的結(jié)論有偶然性，例如，消費者購買了手機，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析認為這位消費者可能需要購買手機殼，這之間是偶然的，沒有必然的聯(lián)系。而像發(fā)電企業(yè)這樣的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析對象是設(shè)備和系統(tǒng)，這些設(shè)備和系統(tǒng)并沒有主動性，因此，通過大數(shù)據(jù)分析找到的是設(shè)備和系統(tǒng)運行的規(guī)律，用這些優(yōu)化、穩(wěn)定、劣化的規(guī)律來指導生產(chǎn)管理工作。基于這個需求，就會出現(xiàn)如果某個設(shè)備或者系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集一直是錯誤的，那么大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)就會出現(xiàn)將錯就錯的情況，評價和預(yù)測結(jié)果也一直是錯誤的，這個問題一定要通過數(shù)據(jù)校驗提前來避免和解決的。

5.3 是什么和為什么的問題

發(fā)電企業(yè)大數(shù)據(jù)分析對海量數(shù)據(jù)進行動態(tài)建模，尋找數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，建立數(shù)據(jù)之間的評價體系，預(yù)測電廠設(shè)備、工藝系統(tǒng)、優(yōu)化方式的優(yōu)化趨勢和劣化趨勢。因此，發(fā)電企業(yè)大數(shù)據(jù)分析給出的是發(fā)展的趨勢，即是什么的問題。大數(shù)據(jù)分析能夠給出的是現(xiàn)象，并未給出具體的原因，即為什么的問題，構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析的專家系統(tǒng)或者故障診斷系統(tǒng)，這個上需要大量的工作，即使是簡單的故障特征匹配，也需要龐大的故障庫，故障庫的建立并非一個企業(yè)或者一朝一夕能夠建立的。

6 結(jié)語

隨著計算機計算速度的提升和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，為發(fā)電企業(yè)在設(shè)備運維和生產(chǎn)經(jīng)營管理方面提供了全新的工具和手段。盡管在商業(yè)方面大數(shù)據(jù)分析獲得了空前的發(fā)展和成功，但是，鑒于工業(yè)企業(yè)和商業(yè)的差異性，發(fā)電企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析并不能照搬商業(yè)上的用法。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)只是實現(xiàn)和解決問題的工具，需要我們做更多更細致的工作去使用好大數(shù)據(jù)分析技術(shù)這個工具，更好地提升發(fā)電企業(yè)的安全性、經(jīng)濟性，創(chuàng)造更大的價值。