基于系統(tǒng)協(xié)同的火電機組集團級大數(shù)據(jù)分析與診斷技術(shù)_第1頁
基于系統(tǒng)協(xié)同的火電機組集團級大數(shù)據(jù)分析與診斷技術(shù)_第2頁
基于系統(tǒng)協(xié)同的火電機組集團級大數(shù)據(jù)分析與診斷技術(shù)_第3頁
基于系統(tǒng)協(xié)同的火電機組集團級大數(shù)據(jù)分析與診斷技術(shù)_第4頁
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摘要:本文針對目前發(fā)電集團集中監(jiān)控系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)應用中存在的數(shù)據(jù)孤島、分析和診斷不夠準確有效、分析和診斷的結(jié)果與發(fā)電生產(chǎn)管理脫節(jié)、不能快速適應電力市場的變化等問題,提出以系統(tǒng)協(xié)同方法改進集團級的集中監(jiān)控與分析診斷系統(tǒng),在發(fā)電集團內(nèi)縱向、橫向和時間軸上融合貫通分析系統(tǒng)與管理功能,遵循迭代開發(fā)原則,改進分布于各系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)完備性,確保數(shù)據(jù)的傳輸及時,對分析診斷系統(tǒng)中的功能進行融合,形成分析有效、管控統(tǒng)一的整體解決方案。本文將先進的大數(shù)據(jù)技術(shù)與傳統(tǒng)發(fā)電產(chǎn)業(yè)相結(jié)合,改善發(fā)電產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)管理模式,減少設備故障,提高運行效率,輸出設備與系統(tǒng)的在線健康度報告,實現(xiàn)機組全生命周期管理,貫通燃料從采購到燃燒的全過程,快速響應電網(wǎng)與售電需求,降低生產(chǎn)成本,提高發(fā)電企業(yè)運營管理水平。關(guān)鍵詞:系統(tǒng)協(xié)同;火電機組;大數(shù)據(jù)分析;診斷1引言我國“富煤、貧油、少氣”的能源稟賦致使一次能源消費和生產(chǎn)以煤為主的格局在較長時間內(nèi)不會改變。按照國家發(fā)展規(guī)劃,到2020年使電煤占煤炭消費比重提高到60%以上,同時提出對燃煤機組全面實施超低排放和節(jié)能改造,在2020年之前使所有現(xiàn)役燃煤機組平均煤耗低于310g/kW·h。截止2019年7月底,全國6000千瓦及以上電廠裝機容量18.5億千瓦,其中火電11.6億千瓦,占比為62.8%,全國供電煤耗率為307.3g/kW·h。我國能源發(fā)展目標是要推進能源生產(chǎn)和消費革命,構(gòu)建清潔低碳、安全高效的能源體系。我國清潔能源發(fā)展迅速,火電機組除負荷調(diào)峰外,長期處于中低負荷下運行,2019年1~7月全國火電設備平均利用小時為2442小時(其中,燃煤發(fā)電和燃氣發(fā)電設備平均利用小時分別為2512和1485小時),比上年同期降低87小時。如何保證機組在中低負荷下安全、環(huán)保運行,供電煤耗達到最低,對能源工作者及現(xiàn)場運行人員提出挑戰(zhàn)。工業(yè)大數(shù)據(jù)應用已經(jīng)提升為國家重要發(fā)展戰(zhàn)略。除了進行能源設備改造,應用先進的大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)改造、升級傳統(tǒng)的能源系統(tǒng)是重要的發(fā)展方向。隨著廠級信息監(jiān)控系統(tǒng)(SIS,supervisoryinformationsystem)和分散控制系統(tǒng)(DCS,DistributedConutrolSystem)在電廠中廣泛應用,電廠海量運行數(shù)據(jù)得以保存,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力行業(yè)迅速崛起,很多學者開始運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開展了對燃煤電站機組優(yōu)化運行的研究。文獻研究大數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)在燃煤電站機組能耗分析中的應用,以某600MW燃煤電站機組為研究對象,采用新算法挖掘典型負荷工況下影響供電煤耗的可控運行參數(shù)的基準值,最后,以支持向量機技術(shù)為基礎,分析不同負荷工況下各運行參數(shù)對供電煤耗的敏感性系數(shù)。文獻[7]研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的電力數(shù)據(jù)質(zhì)量評價模型與治理體系,分析了影響電力數(shù)據(jù)質(zhì)量的主要因素,按數(shù)據(jù)質(zhì)量的一致性、準確性、完整性和及時性等四個關(guān)鍵特性建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標,并建立了大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)質(zhì)量評價模型。文獻探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在火力發(fā)電企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中的應用,提出操作管理、電力營銷、燃料價值管理、指標管理、設備管理等云平臺。文獻研究基于信息物理融合的火電機組節(jié)能環(huán)保負荷優(yōu)化分配,提出基于模糊粗糙集(FRS,fuzzyroughset)大數(shù)據(jù)處理方法,得到機組煤耗和污染物排放量物理模型與信息模型的對應關(guān)系;綜合考慮經(jīng)濟和排放因素,建立基于物理信息融合(CP)的負荷分配模型。這些文獻都在大數(shù)據(jù)技術(shù)應用于發(fā)電過程進行了局部的探索。文獻提出了較完整的基于大數(shù)據(jù)分析的電站運行優(yōu)化與三維可視化故障診斷系統(tǒng),提出了智能預警系統(tǒng)、設備與運行優(yōu)化系統(tǒng)。但該系統(tǒng)只是在個別電廠應用,未推廣到發(fā)電集團。目前各發(fā)電集團的相關(guān)信息化系統(tǒng)或集中監(jiān)控系統(tǒng)均有不同方面的應用與創(chuàng)新,但仍存在以下一些主要問題:(1)數(shù)據(jù)孤島問題,各數(shù)據(jù)分布于不同的信息系統(tǒng)中,按照豎井的方式管理,形成數(shù)據(jù)孤島;(2)分析診斷方面,還存在分析、診斷不夠準確、有效的問題;(3)運營管理方面:分析、診斷的結(jié)果,還存在與發(fā)電生產(chǎn)與運營管理脫節(jié)的情況,大量結(jié)果沒有有效應用到運營管理中;(4)電力市場方面,目前的信息系統(tǒng),還不能夠有效地適應電力市場的變化,如廠級負荷調(diào)度、競價上網(wǎng),缺少從燃料采購、生產(chǎn)管理到競價上網(wǎng)的整體性分析與解決方案等。因此,要以系統(tǒng)協(xié)同方法改進集團級的集中監(jiān)控與分析診斷系統(tǒng),如圖1所示。首先保證分布于各系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)更完備,同時確保數(shù)據(jù)的傳輸及時,在此基礎上,對原有分散于各孤立的信息系統(tǒng)中的功能進行融合,形成分析更有效、管控更統(tǒng)一的整體解決方案。圖1集團級集控系統(tǒng)改進方向2火電機組工業(yè)大數(shù)據(jù)分析2.1工業(yè)4.0技術(shù)火電機組工業(yè)大數(shù)據(jù)分析首先要應用工業(yè)4.0技術(shù)。工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來項目之一。該項目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟技術(shù)部聯(lián)合資助,旨在提升制造業(yè)的智能化水平,建立具有適應性、資源效率及基因工程學的智慧工廠,在商業(yè)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。其技術(shù)基礎是網(wǎng)絡實體系統(tǒng)及物聯(lián)網(wǎng)。工業(yè)4.0技術(shù)以信息物理系統(tǒng)(CPS,Cyber-PhysicalSystem)為核心,整合互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)云計算、工業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)機器人、知識工作自動化、工業(yè)網(wǎng)絡安全、虛擬現(xiàn)實及人工智能等先進技術(shù),應用“云(計算)、大(數(shù)據(jù))、物(聯(lián)網(wǎng))、聯(lián)(互聯(lián)網(wǎng))”技術(shù),支撐智能化控制,實現(xiàn)提供定制化摻配和服務、實現(xiàn)無憂生產(chǎn)環(huán)境、發(fā)現(xiàn)用戶價值缺口、發(fā)現(xiàn)和管理部可見問題,實現(xiàn)制造本身價值化、系統(tǒng)“自省”功能,力求實現(xiàn)生產(chǎn)過程的“零故障、零隱患、零意外及零污染”,最終能夠靈活、高效地滿足用戶需求,如圖2所示。圖2工業(yè)4.0技術(shù)體系與目標2.2工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)火電機組工業(yè)大數(shù)據(jù)分析其次要應用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是由美國GE公司發(fā)起的,是指通過智能設備、人機交換接口與先進數(shù)據(jù)分析工具間的連接并最終將人機連接,結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能傳感器技術(shù)及高級分析、計算工具,重構(gòu)全球工業(yè)系統(tǒng),實現(xiàn)智能制造體系與智能服務體系的深度融合,工業(yè)系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈與價值鏈的整合與外延,如圖3所示。圖3工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系2.3工業(yè)大數(shù)據(jù)定義與特征工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域中,圍繞典型智能制造模式,從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發(fā)、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產(chǎn)品全生命周期各個環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)和應用的總稱。工業(yè)大數(shù)據(jù)是以工業(yè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集、特征分析為基礎,對設備、裝備的質(zhì)量和生產(chǎn)效率以及產(chǎn)業(yè)鏈進行更有效的優(yōu)化管理,并為未來的制造系統(tǒng)搭建無憂的環(huán)境。工業(yè)大數(shù)據(jù)涵蓋了設備物聯(lián)數(shù)據(jù)、運營生產(chǎn)數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。工業(yè)大數(shù)據(jù)區(qū)別于其它商業(yè)大數(shù)據(jù),反映出工業(yè)系統(tǒng)“多模態(tài)、高通量、強關(guān)聯(lián)”的特點。其中多模態(tài)體現(xiàn)為數(shù)據(jù)類型多以及系統(tǒng)、設備、部件多,如汽輪機包含了35萬各零部件數(shù)據(jù)。高通量體現(xiàn)為數(shù)據(jù)的規(guī)模大、頻率高,按照每臺機組2萬個數(shù)據(jù)點考慮,每臺機組每秒的數(shù)據(jù)規(guī)模就達到20MB。強關(guān)聯(lián)體現(xiàn)在結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)過程的協(xié)作專業(yè)多,如電力生產(chǎn)直接與生產(chǎn)相關(guān)的專業(yè)就有10余個,如果算上與管理相關(guān)的專業(yè),則達到20個以上。工業(yè)大數(shù)據(jù)還具有以下特征:(1)跨尺度,主要體現(xiàn)在需要將毫秒級、分鐘級小時級乃至更長的時間尺度信息按照不同的需求進行集成。(2)系統(tǒng)性,工業(yè)大數(shù)據(jù)存在“牽一發(fā)二動全身”的特點。某個業(yè)務目標的需求,需要通過正規(guī)企業(yè)乃至供應鏈上多個相關(guān)方的協(xié)同才能完成,如競價上網(wǎng)的策略,既包含了機組運行狀態(tài)、效能,也包含了上游的燃料市場和下游的售電市場的變化。(3)多因素、強機理、因果性,由于工業(yè)系統(tǒng)時通過一系列的工藝設計相互關(guān)聯(lián)而形成,因此存在多個因素對一個或多個結(jié)果產(chǎn)生印象的情況,也造成了需要通過較高水平的分析手段來保障結(jié)果符合工業(yè)系統(tǒng)的確定性和準確性的追求。(4)時間序列,由于系統(tǒng)數(shù)據(jù)具有嚴格的時間標簽,數(shù)據(jù)先后之間存在因果性影響,因此對數(shù)據(jù)的實時性要求也比較高。針對上述特征與特點,對比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與工業(yè)大數(shù)據(jù),可以看出它們之間存在如下區(qū)別,如表1所示,兩者對分析結(jié)果準確性要求不同,互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對分析結(jié)果的精確度可以稍低,而工業(yè)大數(shù)據(jù)要求的結(jié)果精確度較高。表1互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與工業(yè)大數(shù)據(jù)對比2.4工業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法與思路工業(yè)大數(shù)據(jù)分析主要包括描述性(Descriptive)、規(guī)定性(Prescriptive)和預測性(Predictive)等三種方法。描述性分析方法是指,基于對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,描述數(shù)據(jù)表現(xiàn)的現(xiàn)象與客觀規(guī)律,如火電機組大數(shù)據(jù)分析與診斷中的技術(shù)監(jiān)控、以可靠性為中心的檢修(RCM,ReliabilityCenteredMaintenance)等功能。規(guī)定性分析方法是指,利用歷史數(shù)據(jù)建立分析模型和規(guī)范化的分析流程,建立數(shù)據(jù)到信息的輸入輸出關(guān)系,實現(xiàn)對連續(xù)數(shù)據(jù)流的實時分析,如火電機組大數(shù)據(jù)分析與診斷中的性能分析、燃料分析與自動調(diào)節(jié)回路評估等功能。預測性分析方法是指,通過對數(shù)據(jù)的深層挖掘建立預測模型,實現(xiàn)對不可見因素當前和未來狀態(tài)的預測,如火電機組大數(shù)據(jù)分析與診斷中的性能優(yōu)化、故障預警與診斷、負荷優(yōu)化調(diào)度等功能。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析思路是基于工業(yè)4.0與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系,采用統(tǒng)計分析、關(guān)聯(lián)挖掘、模式識別、特征提取、深度學習等技術(shù),開展數(shù)據(jù)分析與預測,進而實現(xiàn)故障診斷與健康管理(PHM,PrognosticandHealthManagement),包括監(jiān)測與預測管理、系統(tǒng)性工程、衰退管理、預測性維護等,將傳統(tǒng)維護方式從依靠經(jīng)驗的“藝術(shù)”轉(zhuǎn)變?yōu)橐婚T精密的“科學”。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析可以劃分為三個階段,如表2所示。表2工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的三個階段3火電機組大數(shù)據(jù)分析與診斷中的系統(tǒng)協(xié)同技術(shù)3.1系統(tǒng)協(xié)同定義系統(tǒng)協(xié)同是指遠離平衡態(tài)的開放系統(tǒng)在與外界有物質(zhì)、能量和信息交換的情況下,通過自己內(nèi)部協(xié)同作用,自發(fā)地形成時間、空間和功能上的有序結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)協(xié)同在應用層包括了五大應用平臺:外部信息、內(nèi)部信息、協(xié)同應用平臺、辦公管理和移動辦公等。系統(tǒng)協(xié)同有序結(jié)構(gòu)如圖4所示。圖4系統(tǒng)協(xié)同有序結(jié)構(gòu)按照系統(tǒng)協(xié)同理論,解決火電機組集團級集中監(jiān)測與分析專家系統(tǒng)存在問題的關(guān)鍵在于實現(xiàn):(1)縱向打通;(2)橫向融通;(3)時間貫通。3.2縱向打通縱向打通主要體現(xiàn)在三個維度:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、設備層級和管理層級。圖5展示了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實施框架總體視圖,縱向打通就是要在邊緣層(現(xiàn)場、電廠)、企業(yè)層(發(fā)電集團)、產(chǎn)業(yè)層(電網(wǎng)、電科院)之間形成深度互動,以邊緣層為先導,其它層級響應需求。圖6展示了發(fā)電集團的設備層級與管理層級,設備層級縱向打通從上至下包含電網(wǎng)(大用戶)、售電公司(云)、電廠(項目公司)、機組、系統(tǒng)、設備和部件等七個層級,設備與系統(tǒng)要及時、準確地響應電網(wǎng)與售電的需求,電網(wǎng)與售電需要深度了解系統(tǒng)與設備的狀態(tài)。管理層級縱向打通從上到下包含了集團(控股)、分公司(大區(qū))、電廠(項目公司)、部門、分部、班組和專工等七個層級,指令與信息要能及時、準確傳遞和執(zhí)行,形成有機的整體,發(fā)揮集團整體最大效益,體現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)泛在感知、動態(tài)優(yōu)化、敏捷響應、全局協(xié)同、智能決策的理念與優(yōu)勢。圖5工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實施框架總體視圖(摘自《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)2.0(2019)》)圖6發(fā)電集團設備與管理兩個維度的縱向?qū)蛹?.3橫向融通橫向融通主要體現(xiàn)在專業(yè)、部門、管理系統(tǒng)與地域四個維度,如圖7所示。專業(yè)橫向融通是指火力發(fā)電廠涉及的汽機、鍋爐、電氣、熱控、化學、環(huán)保和金屬等專業(yè)之間的數(shù)據(jù)與功能要互聯(lián)互通,能夠解決一些跨專業(yè)、綜合的疑難問題,如鍋爐爆管、低負荷穩(wěn)燃、滑壓優(yōu)化運行等。部門橫向融通是指發(fā)電企業(yè)里與生產(chǎn)過程密切相關(guān)的管理部門,如燃料、運行(發(fā)電))、檢修、策劃(技術(shù))、人力資源部、財務部、經(jīng)營部(售電)部等要相互配合,提高管理流程的響應速度,圍繞生產(chǎn)過程最大程度地降低成本。管理系統(tǒng)橫向融通是指直接為生產(chǎn)過程服務的管理系統(tǒng)(如燃料優(yōu)化系統(tǒng)(FOS,F(xiàn)ueloptimizationsystem)、操作尋優(yōu)系統(tǒng)(OOS,Operateingoptimizationsystem)、企業(yè)資源計劃(ERP,EnterpriseResourcePlanning)、企業(yè)設備資產(chǎn)管理系統(tǒng)(EAM,EnterpriseAssetManagement)、燃料管理系統(tǒng)、售電管理系統(tǒng)(云)等要數(shù)據(jù)互通、功能融合,降低燃料庫存與成本。地域橫向融通是指要打通集團內(nèi)部不同地域的管理界限,實現(xiàn)人員、物資、備件、信息和燃料等共享,實現(xiàn)集團整體效益的最大化。圖7橫向融通的四個維度3.4時間貫通時間貫通是指在時間軸上貫通過去、現(xiàn)在和將來的聯(lián)系,如圖8所示。通過實時數(shù)據(jù),計算火電機組當前狀態(tài)下的運行指標,通過歷史數(shù)據(jù),采用大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù),建立火電機組分析與診斷模型,預測將來時刻機組運行的主要參數(shù)與指標,提前發(fā)現(xiàn)性能劣化與安全隱患。在此基礎上,實現(xiàn)機組全生命周期管理。圖8時間貫通的三個維度解決發(fā)電集團在大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)上存在的數(shù)據(jù)孤島、分析不準確有效、分析診斷結(jié)果與生產(chǎn)運營融合不夠、與售電系統(tǒng)沒有有效聯(lián)動的問題,要推動發(fā)電集團在縱向打通、橫向融通、時間貫通上深度融合,實現(xiàn)系統(tǒng)協(xié)同,最大程度發(fā)揮整體效益。4火電機組大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)4.1大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)火電機組大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)按照性能分析、安全可靠性評估兩條主線,依照系統(tǒng)協(xié)同思路,可以設計性能計算、性能分析、性能優(yōu)化(可以包括燃料分析、自動調(diào)節(jié)回路評估、負荷優(yōu)化調(diào)度等功能模塊)、設備預警、故障診斷、檢修維護與技術(shù)監(jiān)控等功能模塊,從層次上劃分又可以分為發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題三個階段,如圖9所示。圖9火電機組大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)功能融合性能計算、分析和優(yōu)化模塊是先以實時數(shù)據(jù)計算出實時的機組性能指標,以歷史尋優(yōu)和仿真模型建立多維度標桿庫,在此基礎上實現(xiàn)多維度、橫向、縱向?qū)耍芎漠惓r給出預警及診斷建議,優(yōu)化主機、輔機運行方式,規(guī)范運行操作等功能,在電科院現(xiàn)場試驗基礎上實現(xiàn)在線性能計算功能。主要采用的技術(shù)包括(核)主元分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(誤差反向傳播算法,BP,ErrorBackProragation)、魯棒輸入訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(RITNN,Robustinputtrainingneuralnetwork)、變工況分析等。燃料分析模塊歸集平臺已有的入廠、入爐煤量、標煤單價等指標,形成電廠(項目公司)、分公司(大區(qū))、集團(控股)每日原煤供、耗、存日報,建立對各電廠存煤結(jié)構(gòu)及存煤量的預警系統(tǒng)。橫向?qū)崿F(xiàn)采購價格對標,并甄別鍋爐不適燒煤種。通過歷史尋優(yōu),尋找燃料成本最低摻配方式。主要采用的技術(shù)包括聚類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等。自動調(diào)節(jié)回路評估模塊統(tǒng)計各電廠的測點完好率與自動投入率,按照行業(yè)標準和參數(shù)控制特征來評價自動控制品質(zhì),結(jié)合現(xiàn)場的控制策略優(yōu)化參數(shù)設置,實現(xiàn)機組的自動控制策略尋優(yōu),并評估調(diào)節(jié)閥門流量特性。主要采用的技術(shù)包括粒子群、遞歸最小二乘法、預報誤差法、支持向量回歸(SVR,Supportvectorregression)等。負荷優(yōu)化調(diào)度模塊是以實時性能計算、微增出力曲線、環(huán)保指標、燃料特性等為基礎,在總負荷一定的情況下給出機組負荷調(diào)度、原煤摻配的建議,實現(xiàn)成本、環(huán)保指標、安全性最優(yōu)。既可以實現(xiàn)全廠的負荷優(yōu)化調(diào)度,又可以實現(xiàn)發(fā)電集團省內(nèi)(區(qū)域)的機組負荷優(yōu)化調(diào)度。主要采用的技術(shù)包括粒子群、微增出力法、神經(jīng)元網(wǎng)絡等。預警模塊是利用標記為正常的歷史數(shù)據(jù)訓練模型,產(chǎn)生設定數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,通過相關(guān)性對實時數(shù)據(jù)進行監(jiān)控,當實時數(shù)據(jù)偏離預測數(shù)據(jù)達到所設定的閾值后,觸發(fā)預警,并形成相關(guān)的工作業(yè)務流。主要采用的技術(shù)包括支持向量機、高斯混合模型和自回歸高斯混合模型等。高級診斷模塊通過建立設備及系統(tǒng)的故障模式,錄入以往的歷史故障及處理案例,通過自然語言處理(NLP,NatureLanguageProcessing)進行訓練,當新的故障通過預警、能耗或輸入產(chǎn)生時,系統(tǒng)能夠?qū)ふ乙酝墓收习咐?,給出最相似的對應故障案例及處理方案,當無法獲得滿意的結(jié)果時,可以通過專家診斷來完善相關(guān)案例。主要采用的技術(shù)包括NLP模型及傳感器數(shù)據(jù)分析(SDA,Sensordataanalysis)模型等。RCM模塊收集、分析預警、缺陷、能耗分析、同類型設備檢修情況等信息,對設備健康度進行評價,給出點檢、檢修建議,為電廠、電科院、集團各專業(yè)委員會討論、制定檢修計劃提供支撐。主要采用的技術(shù)包括故障類型與理象分析(FMEA,F(xiàn)ailureModeandEffectsAnalysis)模型等。技術(shù)監(jiān)控模塊匯集實時數(shù)據(jù)和離線數(shù)據(jù)(含現(xiàn)場測試數(shù)據(jù))自動生成技術(shù)監(jiān)督月報、年報,結(jié)合系統(tǒng)中技術(shù)監(jiān)督標準以及固化的專業(yè)經(jīng)驗形成技術(shù)監(jiān)督預警系統(tǒng),并在系統(tǒng)中實現(xiàn)技術(shù)監(jiān)督任務管理。技術(shù)監(jiān)控為火電機組大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)各模塊的功能匯聚焦點和樞紐,涵蓋問題的發(fā)現(xiàn)、分析到解決的全過程,以經(jīng)濟性(性能)和安全性兩條主線為機組的全壽命健康管理進行支撐。主要采用的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、BI技術(shù)等。4.2大數(shù)據(jù)分析與云計算平臺火電機組大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)還要配置大數(shù)據(jù)分析模塊,建立靈活、高效的云計算平臺。大數(shù)據(jù)分析模塊通過收集各項目公司已有系統(tǒng),如SIS、ERP(含月度、年度計劃數(shù)據(jù))、操作尋優(yōu)、燃料尋優(yōu)以及發(fā)電集團的ERP、EAM等中的結(jié)構(gòu)性與非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)(包含文本型數(shù)據(jù)),形成大數(shù)據(jù)平臺,并為高級應用提供數(shù)據(jù)分析工具與商業(yè)智能(BI,BusinessIntelligence)工具。主要采用的技術(shù)包括大數(shù)據(jù)儲存與分析技術(shù)。云計算平臺比傳統(tǒng)的基于面向服務(SOA,Service-OrientedArchitecture)架構(gòu)的集中監(jiān)控系統(tǒng)具有很多優(yōu)點,云計算平臺可以改進模塊性能,降低軟硬件成本;兼容性更好,方便整合不同軟件與功能;具有海量存儲容量,提高數(shù)據(jù)可靠性;可以實現(xiàn)微服務,進而實現(xiàn)更輕松的團隊合作。MindSphere云平臺是西門子公司推出的基于云的開放式物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng),是云計算技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應用,如圖10所示。MindSphere云平臺包含MindApps、MindSphere、MindConnect三層,屬于平臺即服務PaaS,它向下提供數(shù)據(jù)采集應用編程接口(API,ApplicationProgrammingInterface),即插即用的數(shù)據(jù)接入網(wǎng)關(guān)MindConnect,支持開放式通訊標準OPCUA,支持西門子和第三方設備的數(shù)據(jù)連接,向上提供開發(fā)API,方便合作伙伴和用戶開發(fā)應用程序。圖10MindSphere云平臺架構(gòu)5集團級大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)應用實踐5.1集團級大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)建設原則從建設組織方面,體現(xiàn)生產(chǎn)(運營)管理部門、技術(shù)研究院(電科院)、信息管理部門(公司)、電廠(項目公司)、合作方(廠家)等共同參與的系統(tǒng)協(xié)同。運營管理部門負責,能更好地體現(xiàn)生產(chǎn)的需求,推進項目的實施,負責決策與調(diào)配資源;技術(shù)研究院具有技術(shù)與人才的優(yōu)勢,負責功能設計與技術(shù)支持;信息管理部門具有實施IT系統(tǒng)的優(yōu)勢,負責信息平臺建設與人機界面設計,電廠負責現(xiàn)場數(shù)據(jù)的提供與系統(tǒng)功能的應用,合作方負責系統(tǒng)的開發(fā)與實施。既分工明確,充分發(fā)揮各自優(yōu)勢,又密切配合。從建設過程方面,遵循迭代開發(fā)原則,體現(xiàn)設計、開發(fā)、實施、驗收四個過程的系統(tǒng)協(xié)同,如圖11所示。設計要充分考慮使用(實施)的需求,開發(fā)過程既要從設計出發(fā),又要響應功能試用后的反饋,實施過程不斷總結(jié)、改善,暴露的問題要作為設計、開發(fā)完善的輸入,驗收檢查過程發(fā)現(xiàn)的問題要及時反饋給設計、開發(fā)和實施過程。在實施過程中要遵循由小到大、由簡單到復雜、由試點到全面鋪開的原則,全過程不斷優(yōu)化、完善,梯級推進,實現(xiàn)最終目標。圖11集團級大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)建設的迭代開發(fā)過程5.2工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)與常規(guī)IT系統(tǒng)的區(qū)別工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)與常規(guī)IT系統(tǒng)有較大區(qū)別,如圖12所示。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)側(cè)重實時數(shù)據(jù),有些過程動作較快,數(shù)據(jù)分辨率更高,要求在實施過程要更加注重數(shù)據(jù)源的質(zhì)量,這是分析與診斷結(jié)果有效、準確的重要基礎。圖12工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)與常規(guī)IT系統(tǒng)的區(qū)別5.3發(fā)電機組集團級大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)應用實例發(fā)電機組集團級工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與診斷系統(tǒng)符合信息時代發(fā)展方向:把信息變成知識,把知識變成決策,把決策變成利潤。對于我國現(xiàn)代大型燃煤電廠,積極采用先進的優(yōu)化控制和管理軟件,將產(chǎn)生巨大的直接與間接效益。本系統(tǒng)應用大數(shù)據(jù)技術(shù)理念,將先進的信息技術(shù)、人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)發(fā)電產(chǎn)業(yè)相結(jié)合,改變傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)營管理模式,減少經(jīng)營管理成本,提高企業(yè)管理水平;縮短維修時間、延長檢修周期,提高電廠能效,降低生產(chǎn)成本;提高系統(tǒng)可

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