發(fā)電設(shè)備工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)平臺(tái)

1、發(fā)電設(shè)備工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)平臺(tái)一、項(xiàng)目概況項(xiàng)目背景“工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室”屬于國(guó)家發(fā)改委大數(shù)據(jù)領(lǐng)域創(chuàng)新能力建設(shè)專(zhuān)項(xiàng)，是我國(guó)目前唯一一家工業(yè)大數(shù)據(jù)研究及產(chǎn)業(yè)化支撐機(jī)構(gòu)，哈電集團(tuán)作為聯(lián)合申報(bào)單位負(fù)責(zé)工業(yè)大數(shù)據(jù)在電力裝備行業(yè)中深度應(yīng)用。項(xiàng)目簡(jiǎn)介發(fā)電設(shè)備工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)平臺(tái)是基于信息物理系統(tǒng)（CPS）、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）理念，結(jié)合 IoT、大數(shù)據(jù)分析、協(xié)同優(yōu)化、可視化等技術(shù)構(gòu)成的智能體系，為遠(yuǎn)程運(yùn)維、智能制造等業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供了應(yīng)用技術(shù)支撐，同時(shí)為哈電集團(tuán)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)建設(shè)及產(chǎn)品全方位全周期管理打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，促進(jìn)集團(tuán)從傳統(tǒng)制造業(yè)向服務(wù)型制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。項(xiàng)目目標(biāo)

2、通過(guò)對(duì)哈電集團(tuán)發(fā)電設(shè)備工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)平臺(tái)（一期）項(xiàng)目的建設(shè)及應(yīng) PAGE 2 | 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)應(yīng)用案例集2用示范，建立覆蓋產(chǎn)品全方位全周期管理的發(fā)電設(shè)備工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)平臺(tái)， 實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，打造大數(shù)據(jù)采集分析、遠(yuǎn)程運(yùn)維等服務(wù)型制造新模式。二、項(xiàng)目實(shí)施概況項(xiàng)目總體架構(gòu)發(fā)電設(shè)備工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)平臺(tái)在總體框架設(shè)計(jì)上遵循微服務(wù)化的思想， 遵從組件化的模式開(kāi)發(fā)，并提供開(kāi)發(fā)規(guī)范和指導(dǎo)，以支持應(yīng)用組件的獨(dú)立部署、升級(jí)與維護(hù)，并能夠與第三方應(yīng)用較便利地交互與集成。平臺(tái)總體架構(gòu)如下圖 所示：圖 1 平臺(tái)架構(gòu)示意圖平臺(tái)主要組成部分功能描述如下：數(shù)據(jù)資源層：該層主要為電廠內(nèi)各設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)源，例如風(fēng)機(jī)

3、、電池、各傳感器等產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源，以及存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)的外部數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。邊緣層：該層的核心功能是對(duì)數(shù)據(jù)資源層的各種數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，該層主要由硬件設(shè)備構(gòu)成，通常部署在設(shè)備現(xiàn)場(chǎng)。該層主要由認(rèn)證服務(wù)、組態(tài)配置、信號(hào)采集、協(xié)議解析、邊緣計(jì)算、數(shù)據(jù)編碼、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)緩存、訪問(wèn)控制等模塊構(gòu)成，以此構(gòu)建了平臺(tái)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 PAGE 3 | 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)應(yīng)用案例集3數(shù)據(jù)接入和交換層：該層主要負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包或離線數(shù)據(jù)文件的接入、解密、解析和轉(zhuǎn)換工作。接入模塊和交換模塊耦合，以拉取的方式實(shí)現(xiàn)兩模塊的數(shù)據(jù)傳輸，保證實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包可以穩(wěn)定接收不堵塞，數(shù)據(jù)解密、解析和轉(zhuǎn)換有條不紊。工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理層：

4、該層主要承載數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)高性能計(jì)算、資源管控、控制監(jiān)控中心、數(shù)據(jù)管理工具五大功能。滿足大規(guī)模存儲(chǔ)應(yīng)用的需要；為數(shù)據(jù)應(yīng)用高速響應(yīng)和數(shù)據(jù)極速查詢(xún)等數(shù)據(jù)服務(wù)提供有力支撐；為平臺(tái)的底層計(jì)算、存儲(chǔ)等資源提供堅(jiān)實(shí)保障；為平臺(tái)提供綜合治理和管控；提供數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)查詢(xún)、數(shù)據(jù)運(yùn)維等工具。數(shù)據(jù)應(yīng)用層：該層主要由微服務(wù)中心、工業(yè)智能建模工具和企業(yè)級(jí)模型運(yùn)行引擎三大模塊構(gòu)成。微服務(wù)中心是平臺(tái)的創(chuàng)新功能，依照平臺(tái)的微服務(wù)框架思路，該模塊建立了可由多用戶共建數(shù)據(jù)應(yīng)用的可拓展開(kāi)放系統(tǒng)；工業(yè)智能建模工具為用戶提供 “拖拉拽”畫(huà)布式建模方式和工業(yè)組件，幫助用戶構(gòu)建基于工業(yè)領(lǐng)域的算法模型；企業(yè)級(jí)模型引擎可以實(shí)現(xiàn)算法上傳部署和

5、全面的可視化模型執(zhí)行管理和環(huán)境分析監(jiān)控。業(yè)務(wù)應(yīng)用層：包括狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷、運(yùn)維優(yōu)化、健康評(píng)估、趨勢(shì) 預(yù)測(cè)等，并提供基于 Web 的統(tǒng)一門(mén)戶訪問(wèn)界面，通過(guò)數(shù)據(jù)可視化、報(bào)表等手段， 清晰展現(xiàn)平臺(tái)的各種應(yīng)用數(shù)據(jù)，支撐用戶快速分析與決策。主要建設(shè)內(nèi)容廣泛整合利用現(xiàn)有先進(jìn)技術(shù)、知識(shí)和硬件資源，打造行業(yè)級(jí)的開(kāi)放平臺(tái)。平臺(tái)整體采用了分布式云技術(shù)架構(gòu)、模塊化功能設(shè)計(jì)和多層次開(kāi)放性接口的思想， 滿足多種類(lèi)設(shè)備上云、多語(yǔ)言 APP 開(kāi)發(fā)、多維度數(shù)據(jù)管理、多模式服務(wù)部署等工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵需求。工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)平臺(tái)建設(shè)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)平臺(tái)對(duì)外提供多種形式的數(shù)據(jù)接口 API，內(nèi)部集成可視化建模 IDE、算法模

6、型運(yùn)行引擎和基于微服務(wù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用運(yùn)行環(huán)境。主要功能模塊包括數(shù)據(jù)接入管理、設(shè)備管理、數(shù)據(jù)運(yùn)維管理、工業(yè)智能算法建模工具、企業(yè)級(jí)模型運(yùn)行引擎、微服務(wù)注冊(cè)及管理、系統(tǒng)管理等功能，可視化界面如下所示： PAGE 4 | 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)應(yīng)用案例集4圖 2 平臺(tái)可視化界面平臺(tái)提供工業(yè)智能算法建模工具來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)知識(shí)抽象化，該工具為算法工程師提供包括數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)、數(shù)據(jù)清洗、可視化、特征提取、特征選擇、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、行業(yè)模板、模型評(píng)估等功能，算法組件庫(kù)內(nèi)含百余個(gè)算法組件，算法開(kāi)發(fā)人員在可視化環(huán)境下通過(guò)“拖拉拽”畫(huà)布式實(shí)現(xiàn)工業(yè)算法建模。算法模型可直接上傳至模型庫(kù)和企業(yè)級(jí)模型運(yùn)行引擎，實(shí)現(xiàn)模型快速部署運(yùn)行。工業(yè)智能

7、算法建模工具如下圖所示：圖 3 可視化集成建模環(huán)境數(shù)據(jù)采集終端解決方案平臺(tái)配套研發(fā)了“數(shù)據(jù)采集及邊緣計(jì)算一體化終端” ，該硬件具有通用性、滿足定制化需求、可靠性和安全性的特點(diǎn)，將異構(gòu)數(shù)據(jù)采集、高復(fù)雜度邊緣計(jì)算、 PAGE 5 | 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)應(yīng)用案例集5數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)緩存、網(wǎng)絡(luò)安全策略等功能模塊集于一體。圖 4 數(shù)據(jù)采集及邊緣計(jì)算一體化終端結(jié)構(gòu)圖終端支持多協(xié)議、多種數(shù)據(jù)庫(kù)通訊接口及原始模擬/數(shù)字量的直接采集，采用多種安全策略，解決了工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)原始信號(hào)不易采集、數(shù)據(jù)種類(lèi)多、接口協(xié)議繁雜、數(shù)據(jù)傳輸不安全等技術(shù)瓶頸；信號(hào)采集及邊緣計(jì)算前端實(shí)現(xiàn)高復(fù)雜度的邊緣計(jì)算，如高頻信號(hào)采集、信號(hào)處理、特征提取、

8、壓縮加密、故障預(yù)警、工況智能變頻采集等，大大降低了平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算資源需求。新能源設(shè)備上云新能源設(shè)備上云是項(xiàng)目的關(guān)鍵示范點(diǎn)，特別是多種新能源設(shè)備同時(shí)上云。為了體現(xiàn)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，基于發(fā)電設(shè)備工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)平臺(tái)的遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)示范電站多能互補(bǔ)智能運(yùn)維系統(tǒng)包括 100kW 和 30kW 永磁直驅(qū)風(fēng)電機(jī)組、100kWp 光伏發(fā)電、儲(chǔ)能系統(tǒng)容量為 110kWh、海水淡化系統(tǒng)負(fù)荷為 42kW、灌裝線負(fù)荷為 16kW、380V 交流配電系統(tǒng)和微網(wǎng)綜合監(jiān)控系統(tǒng)。利用平臺(tái)一體化數(shù)據(jù)采集解決方案提供了數(shù)據(jù)收集，總體運(yùn)維服務(wù)包括狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障預(yù)警、歷史查詢(xún)、數(shù)據(jù)分析四大模塊，利用了故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）的技術(shù)

9、概念，全面開(kāi)展以“故障預(yù)測(cè)”替代“故障診斷”，“專(zhuān)家系統(tǒng)”與“人工智能”相結(jié)合的運(yùn)維新模式?？梢暬\(yùn)維界面如圖 5 所示： PAGE 6 | 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)應(yīng)用案例集6圖 5 基于發(fā)電設(shè)備工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)平臺(tái)遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)界面圖6 展示了基于支持向量機(jī)的偏航對(duì)風(fēng)不正分析界面，表1 列舉了示范項(xiàng)目中利用人工智能或 PHM 方法的共 14 個(gè) APP。表 1 利用人工智能或 PHM 方法的 APP編號(hào)APP1風(fēng)機(jī)偏航對(duì)風(fēng)不正2風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)繞組溫度異常3風(fēng)機(jī)風(fēng)速儀卡滯4風(fēng)機(jī)風(fēng)速儀松動(dòng)5風(fēng)機(jī)葉片結(jié)冰6風(fēng)機(jī)發(fā)電量和可靠性評(píng)估7光伏設(shè)備發(fā)電性能在線評(píng)估8光伏設(shè)備發(fā)電性能衰退評(píng)估9光伏發(fā)電設(shè)備運(yùn)行效能評(píng)估與報(bào)

10、表10電池 SoC 評(píng)估11電池性能衰退評(píng)估12海水淡化設(shè)備性能在線評(píng)估13海水淡化設(shè)備性能衰退評(píng)估14海水淡化設(shè)備運(yùn)行效能評(píng)估與報(bào)表 PAGE 7 | 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)應(yīng)用案例集7圖 6 偏航對(duì)風(fēng)不正分析界面三、下一步實(shí)施計(jì)劃進(jìn)一步擴(kuò)展升級(jí)發(fā)電設(shè)備工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)平臺(tái)建設(shè)，發(fā)揮平臺(tái)作用，面向集群用戶開(kāi)展遠(yuǎn)程診斷工作，同時(shí)應(yīng)用具備自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)保證機(jī)組數(shù)據(jù)安全、可控、規(guī)范；綜合開(kāi)展以數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)分析、智能診斷、智能運(yùn)維以及智能制造為核心的發(fā)電設(shè)備全生命周期大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)研究，逐步形成業(yè)務(wù)生態(tài)圈，業(yè)務(wù)機(jī)理同大數(shù)據(jù)科學(xué)相結(jié)合，在滿足發(fā)電設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維需求的同時(shí)為設(shè)計(jì)生產(chǎn)提

11、供數(shù)據(jù)依據(jù)。四、項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)施效果項(xiàng)目先進(jìn)性及創(chuàng)新點(diǎn)一體化數(shù)據(jù)采集解決方案平臺(tái)配套“數(shù)據(jù)采集及邊緣計(jì)算一體化終端”實(shí)現(xiàn)了廣泛接入、邊緣計(jì)算及智能變頻采集等功能，真正以大數(shù)據(jù)的思想和架構(gòu)應(yīng)對(duì)海量工業(yè)數(shù)據(jù)采集場(chǎng)景。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)利用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將不同種類(lèi)發(fā)電設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為面向發(fā)電設(shè)備對(duì)象的統(tǒng)一信息模型，完成了時(shí)間、空間關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)斷面和不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的一致 PAGE 8 | 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)應(yīng)用案例集8表達(dá)，解決了數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)管理過(guò)程中的標(biāo)準(zhǔn)化和一致性問(wèn)題。海量數(shù)據(jù)并行處理技術(shù)利用海量異構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)、批量處理分析技術(shù)，構(gòu)建在線監(jiān)測(cè)、在線分析和在線計(jì)算等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。平臺(tái)內(nèi)存計(jì)算引擎

12、采用改進(jìn)后的 ApacheSpark，消除了頻繁的 I/O 磁盤(pán)訪問(wèn)，同時(shí)具有極低的調(diào)度和啟動(dòng)開(kāi)銷(xiāo)，滿足計(jì)算量大且對(duì)于實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景。微服務(wù)架構(gòu)技術(shù)為了實(shí)現(xiàn)平臺(tái)生態(tài)建設(shè)，開(kāi)發(fā)過(guò)程中充分考慮應(yīng)用服務(wù)及應(yīng)用算法的擴(kuò)展， 采用微服務(wù)技術(shù)框架。以模塊化的方式實(shí)現(xiàn)服務(wù)的開(kāi)發(fā)與運(yùn)行，標(biāo)準(zhǔn)化了平臺(tái)所有服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)通信訪問(wèn)，實(shí)現(xiàn)了平臺(tái)各數(shù)據(jù)服務(wù)之間的解耦、重用，可以自動(dòng)化運(yùn)維、部署、編排與資源分配，提高了平臺(tái)的可用性和可靠性?？梢暬７治龉ぞ咂脚_(tái)集成了可視化工業(yè)智能建模工具（IDE）降低了工業(yè) APP 的開(kāi)發(fā)門(mén)檻并加快了開(kāi)發(fā)速度，解決了現(xiàn)有專(zhuān)家知識(shí)難以沉淀的困難。通過(guò)專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)的總結(jié)提煉，將標(biāo)準(zhǔn)、通用的分析

13、建模方法和流程包裝為行業(yè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)０?，大幅減輕算法工程師對(duì)行業(yè)知識(shí)的依賴(lài)。健康預(yù)測(cè)代替故障診斷平臺(tái)采用故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）的模式，代替出故障、找根源的傳統(tǒng)運(yùn)維模式，以系統(tǒng)工程的角度利用歷史數(shù)據(jù)及同類(lèi)比較數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備未來(lái)運(yùn)行狀況進(jìn)行判斷，提前預(yù)測(cè)故障風(fēng)險(xiǎn)，安排檢修計(jì)劃，提升發(fā)電系統(tǒng)綜合經(jīng)濟(jì)效益。實(shí)施效果發(fā)電設(shè)備工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)平臺(tái)的實(shí)施應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)發(fā)電設(shè)備數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、集中存儲(chǔ)，并基于數(shù)據(jù)資源開(kāi)展數(shù)據(jù)管理工作，從業(yè)務(wù)與技術(shù)角度梳理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型，形成數(shù)據(jù)資源地圖，方便業(yè)務(wù)人員和技術(shù)人員隨時(shí)查詢(xún)和應(yīng)用數(shù)據(jù)分析域的數(shù)據(jù)資源，支撐統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)的構(gòu)建。經(jīng)濟(jì)效益方面，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)向市場(chǎng)提供“制造+服務(wù)”的模式。平臺(tái)作為哈電集團(tuán)向服務(wù)型制造轉(zhuǎn)型的衍生產(chǎn)品不僅可帶來(lái)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，幫助設(shè)計(jì)生產(chǎn)部門(mén)優(yōu)化工藝，同時(shí)還幫助發(fā)電站減少檢修（維修）次數(shù)和縮短檢修時(shí)間，降低電站運(yùn)營(yíng)成本，有利于實(shí)現(xiàn)我國(guó)現(xiàn)代數(shù)字化電站的建設(shè)需求。 PAGE 9