基于-工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),云計算和大數(shù)據(jù)的智能電廠示范計劃項目提案(草稿)

1、.基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算及大數(shù)據(jù)的智能電廠示范項目提案（草稿）.（僅供內(nèi)部參考交流）目錄0.項目背景.11. 調(diào)研分析.31.1 存在的問題.31.2 有關(guān)項目發(fā)展及現(xiàn)狀 .41.2.1 電廠信息化發(fā)展 .41.2.2 智能電廠概括.51.2.3 智能電廠大數(shù)據(jù)的集成管理 .61.2.4 智能電廠大數(shù)據(jù)的分析 .61.2.4 智能電廠大數(shù)據(jù)的展示 .71.3 項目價值和意義.71.3.1 電廠數(shù)據(jù)價值分析 .71.3.2 電廠數(shù)據(jù)價值挖掘 .81.3.3 行業(yè)推廣應用價值 .92. 項目內(nèi)容初步規(guī)劃 .93. 關(guān)于項目開展實施的建議 .103.1 項目啟動及開展.103.2 初步設想.103.

2、3 智能電廠解決方案功能架構(gòu) .113.3.1 功能架構(gòu)邏輯圖 .113.3.2 功能架構(gòu)設計.12.0.項目背景當前，歐美等發(fā)達國家高端制造回流，德國、美國相繼提出工業(yè) 4.04.0 和工業(yè) 互聯(lián)網(wǎng)概念。 2012013 3 年 4 4 月， 德國政府在2012013 3 年4 4 月的漢諾威工業(yè)博覽會上正式 推出提出“工業(yè) 4.04.0”戰(zhàn)略，以期提高德國工業(yè)的競爭力，在新一輪工業(yè)革命中 占領(lǐng)先機。20132013 年 6 6 月，GEGE 提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)革命(InIn dustrialdustrial InIn ternetternet RevolutionRevolution)， 通

3、過一個開放、全球化的網(wǎng)絡，將人、數(shù)據(jù)和機器連接起來。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的目標 是升級那些關(guān)鍵的工業(yè)領(lǐng)域。“工業(yè) 4.04.0”是德國政府提出的一個高科技戰(zhàn)略計劃，旨在提升制造業(yè)的智 能化水平，建立具有適應性、資源效率及人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(chǔ)是網(wǎng)絡實體系統(tǒng)及物聯(lián)網(wǎng)。所謂工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，簡單來說就是將大數(shù)據(jù)、機器和機器的操作者緊密結(jié)合以 達到最優(yōu)狀態(tài)。而數(shù)字化電廠正是在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的召喚下應運而生，將電廠的多種需求同高智能的數(shù)字化基礎(chǔ)設施相結(jié)合，從而達到機器和軟件的完美協(xié)同作用。20142014 年 5 5 月，中國版的“工業(yè) 4.04.0”規(guī)劃一中國制造

4、20252025正式發(fā)布，宣 布中國將于 20252025 年邁入制造強國行列。20162016 年 6 6 月 1212 日，國家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部、國家能源局組織編 制并印發(fā)了中國制造 20252025能源裝備實施方案。方案圍繞確保能源安全供應、 推動清潔能源發(fā)展和化石能源清潔高效利用三個方面確定了1515 個領(lǐng)域的能源裝備發(fā)展任務，旨在推動能源裝備自主創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級，充分發(fā)揮能源裝備自主創(chuàng)新在能源技術(shù)革命和裝備制造業(yè)升級中的支撐和引領(lǐng)作用。jgk腐“1,11骨三部口關(guān)于極I中國制1&2025能源裝華傾方案）時通知虬利04 C D piniwB ifttak-KflButtnMan

5、*:!m h E.UHIK?中At A w T rMm*- H4九.昨.IL|I陽叮H9VU-制肄年4UNI*rwiffi*.其中，在“清潔高效燃煤發(fā)電裝備”方面，技術(shù)攻關(guān)“燃煤電廠智能控制系 統(tǒng)”中提出：研發(fā)基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能設備的超超臨界機組智能控制系統(tǒng)，采用先進 控制技術(shù)、實時優(yōu)化技術(shù)、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自動化控制和高效低污染運行。研 發(fā)燃煤電廠遠程診斷和監(jiān)測系統(tǒng)，研究建設燃煤電廠大數(shù)據(jù)中心及云計算平臺， 為電廠高效運行、維修提供指導和決策依據(jù)。片技林產(chǎn)骷剜1務戡的關(guān)槎茨需發(fā)展冃標示范1:程和承迪單位技術(shù)攻芒-推廣應用2020桃年-6臨界艷煤 笈電益鋰冉*湍忤柑7部件完成M拒掩冊aiar備

6、立JR自主比遲-汗璇斤技孑箱電聲團,JL理劃卜電結(jié)1.亞閱51J黍統(tǒng)曲心爭Wfl股xSh- M -H : F.Zi初嘆蠱Wi機打件能抽丘火四 余期利川與晦水澆化処成優(yōu)汨山儷尊級趙越臨萍序效編 蟻監(jiān)咆削熾鬢他裝湍63CH50 Q卑銀晶咼臨處吐煤覽 J就址洋金時粗、嗣忙、K輪機.再 ，卅刊曲川更ar昶剛福能域和低水耗搆愎找皿及 啊理蟄帝朋1品桔界咆冷機fll-C . 1丄世烙錨:J隠岬!1 1 hrir；1辛幣醴氣煤區(qū)爐帀貳：尊決祀比詐血W典“料k唯耨杵*粧種的把I制適丁39鍋爐水冷iia.再拾中M粘于汽亂、 住sm葉片、紫曲丼、閥苦制 片1料誥魁啟件TOOTC尢【1祎盤*割1圧昔件完虐技術(shù)攻關(guān)后

7、幵展昨示主臨義犍材料 和設希冊制開用示范ES雄謹lOOCfcFITS超f趙1厳界播環(huán)畫世舐 布掙離禺 外崑撫 4：拱諱贄諭沈件血D席你級超（超）臨悍荷壞浹化床謂妒址電走竦処應iiCEBttf制ff 屍示柜Lgiiiltff運行血化蟲施電示氧化硼循E 思臨*初化碳火”發(fā)屯機圳:渕:、縮忒:缸化戒溝丨蚯的水袴屮，JfJtftffl、瞇;a二期1化康汽輪機覚成按術(shù)攻黃J6開展郵m:|完權(quán)挺來仗退-步程再扭崗粘軍.輒化 喊電；范國 日fl輛吒爲竝丹|幷權(quán)也丑1】：自訃 斛畏拘tscc.自EWH閩起耐戰(zhàn)扯術(shù)黃制飪制懺術(shù)進一半腔升拉 肅水平水平備衣電電團, 煤業(yè)機ia廿能M升切商曲這些都標志著新一代信息技

8、術(shù)正在與制造業(yè)的深度融合，也正在引發(fā)影響深 遠的產(chǎn)業(yè)變革，形成新的生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)形態(tài)、商業(yè)模式和經(jīng)濟增長點。1 1）智能電廠簡介從兩個方面來總結(jié)一下數(shù)字化智能電廠。首先，資產(chǎn)優(yōu)化。在重資產(chǎn)企業(yè)產(chǎn)能過剩的情況下，如何優(yōu)化資產(chǎn)效率，提 升資產(chǎn)的利用率，同時為客戶帶來關(guān)鍵的增值服務，通常也被衍生為裝備服務業(yè)。其次，運營優(yōu)化。中國企業(yè)運營還處在較粗放的階段。管理粗放，機能低下， 信息化基礎(chǔ)薄弱等等，都是現(xiàn)在制約企業(yè)發(fā)展的重要問題。如何通過運營優(yōu)化讓 在崗的工人、管理人員，能夠和管理規(guī)章制度結(jié)合提升效率， 這是同工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 的著眼點高度契合的，同時也是中國工業(yè)企業(yè)迫切需要解決的。2 2）智能電廠特性（1

9、 1）更快捷數(shù)字化智能電廠讓計劃外停機成為過去， 同時將提升資產(chǎn)性能。將各類性能 參數(shù)的采集，2424 小時不間斷的數(shù)據(jù)分析，資產(chǎn)可視化，故障解決方案，以及其 他工業(yè)解決方案等.融入到一個用戶體驗良好的智能平臺。更智能無論是業(yè)務管理者，還是現(xiàn)場工程師，各部門的人員都可以在數(shù)字化電廠大 數(shù)據(jù)云平臺提供的眾多報表、分析、預測和建議中篩選出各自所需的資料， 從而 做出更好的決策。此外，基于數(shù)據(jù)的，機器能夠檢測異常情況并提高自身的效率， 從而減少維修，提高產(chǎn)能。(3)(3)更領(lǐng)先數(shù)字化電廠通過提高可靠性、產(chǎn)能和性能等為客戶帶來意想不到的業(yè)務成果。 智能優(yōu)化為整個行業(yè)帶來超過 2 2 千億美元的增值，并

10、且這個數(shù)值仍在繼續(xù)增加。3)3)智能電廠實現(xiàn)數(shù)字化智能電廠的核心就是面向大數(shù)據(jù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺( (簡稱智能電廠云平臺) )。它可以支持工業(yè)領(lǐng)域最具創(chuàng)新的應用，將客戶的運行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成有效 的定制化解決方案。憑借不受限的存儲和開放的、用戶友好的界面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 云平臺可以隨時隨地獲得各類實時運行數(shù)據(jù)并針對海量的數(shù)據(jù)進行分析。(1)(1)軟件驅(qū)動的靈活性無論客戶需要軟件驅(qū)動的機器還是運營方案，面向大數(shù)據(jù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平 臺數(shù)字化基礎(chǔ)設施能夠和業(yè)務需求無縫對接。 數(shù)字化智能電廠可以將目前世界上 最可靠的、最有效的機組和最先進的工業(yè)應用程序相結(jié)合， 同時我們的軟件解決 方案也可以使得現(xiàn)有運營能夠具有

11、最大化效率。數(shù)字“雙胞胎”通過信息可視化，用所積累的實時數(shù)據(jù)虛擬機器的運行動態(tài)， 使得客戶可以 測試不同的工況，預測維修方案和提前發(fā)現(xiàn)異?，F(xiàn)象，同時也通過和整個發(fā)電集 團以及其他途徑得到的數(shù)據(jù)進行對比來界定客戶的資產(chǎn)運行表現(xiàn)， 從而最大化挖 掘資產(chǎn)回報率。(3)(3)網(wǎng)絡安全、保駕護航先進的智能電廠云平臺防護系統(tǒng)用于評估系統(tǒng)漏洞，檢測薄弱環(huán)節(jié)，保護客戶至關(guān)重要的基礎(chǔ)設施和控制環(huán)節(jié)并使之符合網(wǎng)絡安全的各種規(guī)定。1. 調(diào)研分析1.1 存在的問題隨著近幾年互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和普及，數(shù)據(jù)呈持續(xù)性爆發(fā)增長，“大數(shù)據(jù)”時代的腳步已悄然而至。而傳統(tǒng)的火力發(fā)電廠也正逐步向數(shù)字化電廠邁進， 各種數(shù)字化儀表與設備已

12、取代原有的機械式儀表與設備，DCSDCS SISSIS 乃至 ERPERP 等系統(tǒng)也已在各個電廠普及。各類傳感設備、移動終端、數(shù)據(jù)米集設備等產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù) 被保存、.分析，用于指導火力發(fā)電廠的生產(chǎn)運營?？梢?，火力發(fā)電廠在向數(shù)字化 電廠邁進的過程中，已經(jīng)感受到“大數(shù)據(jù)”對企業(yè)管理與運營帶來的沖擊。數(shù)據(jù)的存儲與保存，在信息技術(shù)日新月異的今天已不成問題， 但對數(shù)據(jù)的分 析應用乃至數(shù)據(jù)價值的深度挖掘卻依然是擺在各個火力發(fā)電企業(yè)面前的難題。 導 致企業(yè)海量數(shù)據(jù)無法體現(xiàn)其深層價值的原因有 3 3 個方面：1 1）不重視數(shù)據(jù)價值的挖掘。用平面、離散的眼光來看待數(shù)據(jù)，滿足于各類 生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)的查看、統(tǒng)計報表的

13、生成，沒有重視數(shù)據(jù)間關(guān)系的分析及各類相關(guān) 數(shù)據(jù)間的時間特性。2 2）缺乏數(shù)據(jù)價值挖掘的長效機制。數(shù)據(jù)價值的深度挖掘，依靠數(shù)據(jù)分析模 型逐步建立。如果沒有對數(shù)據(jù)的長期分析跟蹤，就不可能找到有效的分析模型。3 3）缺乏專業(yè)知識高度融合的復合型人才。對數(shù)據(jù)進行分析，不僅需要具備 火力發(fā)電廠的相關(guān)知識，也需要掌握足夠的計算機專業(yè)知識，尤其是對各類數(shù)據(jù) 庫的理解與對結(jié)構(gòu)化查詢語句的熟練掌握。1.2 有關(guān)項目發(fā)展及現(xiàn)狀1.2.1 電廠信息化發(fā)展上世紀六十年代后，火電廠控制方式開始經(jīng)歷從“就地控制”方式向“集中 控制”方式演變。隨著 19971997 年電力規(guī)劃設計總院發(fā)布的20002000 年火電廠自動化

14、 提出發(fā)展全廠自動化系統(tǒng)網(wǎng)絡化的技術(shù)政策后，集中控制技術(shù)迅速從單元機組向全廠輔助車間發(fā)展，全廠輔助車間也進入了高度集中控制方式階段，大幅減少了 電廠運行值班人員。這標志著火電廠控制方式從就地控制向集中控制的第一次大 變革基本完成?；痣姀S及其自動化（信息化）技術(shù)和管理的發(fā)展是推動火電廠控制方式演變的 主要原動力，而控制方式的每一次變革總是極大的解放火電廠的生產(chǎn)力，推動火電廠在安全、經(jīng)濟和環(huán)保諸方面更上一個臺階。目前，SISSIS 已經(jīng)成為所有電廠的標配，SISSIS 概念已經(jīng)向廣義發(fā)展，擴展到發(fā)電 企業(yè)集團級和集團科技中心級。從技術(shù)方面來看，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來， SISSIS 存儲數(shù)據(jù)的能力以

15、及數(shù)據(jù)挖 掘技術(shù)等正爆炸式發(fā)展，為我們提供了無限的想象空間。火電廠實時生產(chǎn)過程信 息化的廣度和深度取得了前所未有的發(fā)展。.火電廠實時生產(chǎn)過程的監(jiān)控模式幾乎沒有大的實質(zhì)性變化。如運行值班人員 有數(shù)據(jù)，但沒有能力利用數(shù)據(jù)。相關(guān)數(shù)據(jù)不能順利到達最有效的專家手中出力管 理。對數(shù)據(jù)就是財富、數(shù)據(jù)就是力量尚缺乏足夠的認識，對實時生產(chǎn)過程 快速積累的 SISSIS 監(jiān)控信息的應用管理和對非實時生產(chǎn)過程相對積聚緩慢的MISMIS 管理信息的應用，對待和處理方法應有所不同這一點尚缺乏認識，不利于電廠實時生產(chǎn)過程監(jiān)管水平向前進一步發(fā)展。過去，發(fā)電企業(yè)實時生產(chǎn)過程的控制方式主要只有一級， 即單元集中控制級。 隨著S

16、ISSIS 的發(fā)展，在單元集中監(jiān)控級上面不僅必要而且可能發(fā)展一個高層多級集 中監(jiān)管級，如廠級監(jiān)管中心、企業(yè)集團級監(jiān)管中心、集團科研院級監(jiān)管中心。發(fā)電企業(yè)實時生產(chǎn)過程將形成一個由單元集中監(jiān)控級和高層集中監(jiān)管級復 合組成的一個全新的控制方式體系。 如果進一步擴大，面向整個發(fā)電企業(yè)，包括 實時生產(chǎn)過程和非實時管理過程全體來說，則將形成三大部分：以 DCSDCS 為支持的“監(jiān)控級”，以 SISSIS 為支持的“監(jiān)管級”，以及以 MISMIS 為支持的“管理級”。大數(shù) 據(jù)時代提供的技術(shù)手段更為 DCSDCS SISSIS MISMIS 插上了高飛的翅膀。隨著大數(shù)據(jù)、云計算時代的到來，火電廠控制方式正面臨

17、革命性大變革， 重 新組織“人- -數(shù)”關(guān)系為標志的火電廠實時生產(chǎn)過程新的控制方式的變革。1.2.2 智能電廠概括智能電廠的總體架構(gòu):圖 1.1.智能電廠架構(gòu)右邊是對智能電廠的整體體系結(jié)構(gòu)的一個展示，左邊則是我們需要做的大數(shù) 據(jù)方向的工作，智能電廠就是將大數(shù)據(jù)的一系列技術(shù)應用到傳統(tǒng)電廠， 當然其中 也涉及了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及網(wǎng)絡通信技術(shù)等。大鮭的分折.1.2.3 智能電廠大數(shù)據(jù)的集成管理目前智能電廠中一個愈加普及的概念：sissis 廠級信息監(jiān)測系統(tǒng)），其核心為實 時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（RTDBRTDB）包括 INSQLINSQL PIPI 等數(shù)據(jù)庫。這些數(shù)據(jù)庫普遍具有周期性存 儲、實時處理數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)壓縮

18、算法效率高等特點。電廠數(shù)據(jù)倉庫的設計必須同時考慮對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲,笈電機貫輪機-鍋爐、變壓塞、金宿、就壓、電流、油泳壓力一圖 2.2.電廠數(shù)據(jù)經(jīng)初步分析研究，智能電廠大數(shù)據(jù)處理涉及到的技術(shù)包括分布式計算、 流處 理技術(shù)以及數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)。除了計算，由于實時電力數(shù)據(jù)采樣頻率較高， 數(shù)據(jù)樣 本大，所以很有必要預處理去除異常值或者有嚴重過失誤差的樣本， 數(shù)據(jù)預處理 常見技術(shù)為數(shù)據(jù)調(diào)和1.2.4 智能電廠大數(shù)據(jù)的分析由于電廠系統(tǒng)的復雜性，對于每一類設備都要有一套完整的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、檢修維護、壽命管理機制，所以目前雖然有很多已經(jīng)成型的系統(tǒng)，比如 SISSIS 系統(tǒng)，集成了這些功能，

19、但是其方法論、算法性能等依然有很多挑戰(zhàn)。基本上每一種設備都會有相應的檢測方式，比如旋轉(zhuǎn)機械類（汽輪機、軸承）， 一般會基于傳感器給出的振動信號進行頻譜分析儀來進行診斷；而鍋爐管壁等金屬則會基于熱應力計算等方法進行診斷；還有基于神經(jīng)網(wǎng)絡對于發(fā)電機狀態(tài)的監(jiān) 測與診斷等等。因此，智能電廠數(shù)據(jù)的分析并不是建立在單一的模型之上的但是其方法論是 可以通用故障罠別.日志、設裔悟息等技術(shù)諛料、圖片文件季.的。每一種故障模式都需要對影響變量進行進行選擇學習，形成模型。 例如，汽輪機而言，一般需要時域變量 1111 個，頻域變量 1313 個以及 1919 個其他變 量，一共 4343 個變量來描述一個狀態(tài)點，如

20、果每一個變量都參與形成分類器，那 么會減緩分類過程并且降低精確性，所以需要根據(jù)變量特性進行選擇合適的檢測 技術(shù)。另外，在電廠中有很多類型相同的設備，比如在一個電廠的兩個發(fā)電機組中， 分別有1212 臺汽輪機的話，他們的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)是一模一樣的，因此可以將磨煤機進 行對象建模，建模信息中包含其屬性、規(guī)則集（專家系統(tǒng)）、維護措施等，可以使 用樹形結(jié)構(gòu)進行展示1.2.4 智能電廠大數(shù)據(jù)的展示數(shù)據(jù)的展示包括很多技術(shù)：空間信息流展示技術(shù)、歷史流展示技術(shù)、3D3D 建模、可視化技術(shù)、虛擬現(xiàn)實等。1.1. 在數(shù)據(jù)分析階段可以生成數(shù)據(jù)報表；2.2. 在故障檢測階段可以進行可視化展示，例如，軸承與軸系之間的變化,

21、并且以三維立體形式展示；3.3. 最終可以自動給出維護建議表。圖 3.3.智能電廠場景應用示例1.3 項目價值和意義1.3.1 電廠數(shù)據(jù)價值分析數(shù)據(jù)在火力發(fā)電廠主要存在以下 3 3 類：第一類結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。直接展現(xiàn)企業(yè)生 產(chǎn)一線各種信息，數(shù)據(jù)價值密度高，由于其有嚴格的數(shù)據(jù)類型、標準的查詢語言 等特點，易于挖掘出更高的數(shù)據(jù)價值。第二類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。不是生產(chǎn)一線數(shù)據(jù)， 但往往與企業(yè)管理契合度較高，數(shù)據(jù)價值密度中等，數(shù)據(jù)價值挖掘難度較大。第 三類多媒體數(shù)據(jù)。大部分對生產(chǎn)而.言價值較小，但對于事故的視頻回放分析有很 高的價值，所以其數(shù)據(jù)價值密度低，但數(shù)據(jù)價值挖掘難度大。數(shù)據(jù)價值除了極少能直觀表現(xiàn)出來的部

22、分，更多則隱含在枯燥數(shù)字的背后。 在火力發(fā)電廠內(nèi)，廠用電率指標的高低可以直接從指標信息中獲得，是直觀表現(xiàn) 出來的，而導致廠用電率升高或降低的原因卻隱藏在看似雜亂無章的數(shù)據(jù)洪流背 后。對數(shù)據(jù)的分析越深入，就能獲得越多的數(shù)據(jù)價值，分析后取得的數(shù)據(jù)價值密 度要遠遠高于原始數(shù)據(jù)的價值密度。數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析是獲得隱含數(shù)據(jù)價值的高效方式。 數(shù)據(jù)可以存儲在不同的 數(shù)據(jù)庫、不同的數(shù)據(jù)文件、不同的表空間、不同的表中，但是物理上的分離并不 代表這些數(shù)據(jù)在邏輯上也是隔離的， 在邏輯上這些數(shù)據(jù)恰恰是高度相關(guān)的。 所以 對數(shù)據(jù)價值的分析，必須將各相關(guān)數(shù)據(jù)看作一個整體，進行各數(shù)據(jù)間的相關(guān)性分 級，然后建立模型。例如電廠廠

23、用電率指標與各主要輔機耗電量有關(guān)，各輔機設 備耗電量又與單臺輔機的各項運行指標有關(guān)，任何一個指標的變動都會導致廠用 電率改變。相關(guān)性分析就如同將廠用電率當作一個生命體，而輔機指標等相關(guān)數(shù)據(jù)集作為這個生命體的體征指標，用來衡量這個生命體的健康程度。1.3.2 電廠數(shù)據(jù)價值挖掘數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱 含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。 數(shù)據(jù)挖 掘是伴隨著數(shù)據(jù)的急速膨脹而發(fā)展起來的技術(shù)，沒有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，就不會在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。伴隨著“大數(shù)據(jù)”時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必將越 來越重要。數(shù)據(jù)挖掘不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析（查

24、詢、報表等），數(shù)據(jù)挖掘可以得到有效可 用且先前未知的信息，是不能靠直覺發(fā)現(xiàn)信息或知識的，甚至挖掘出的是出乎意 料的信息。例如在美國某超市內(nèi)，經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)，購買嬰兒尿布的男性有 30%30%40%40%會順便購買啤酒，依據(jù)這一信息，超市將嬰兒用品與男士用品靠近擺 放，結(jié)果這個變動讓此類商品的銷售量成倍增長?？梢?，數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)現(xiàn)有預見性的信息與知識。數(shù)據(jù)挖掘的方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡方法、遺傳算法、決策樹方法、粗集方法等。 在火力發(fā)電廠數(shù)據(jù)挖掘中，神經(jīng)網(wǎng)絡方法由于本身有良好的魯棒性、自組織自適 應性、并行處理、分布存儲和高度容錯等特性，非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問題， 因此被普遍采用。數(shù)據(jù)挖掘的任務有關(guān)

25、聯(lián)分析、聚類分析、分類、預測、時序模 式和偏差分析等。只有完成這些才可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。一般用支持度和可信度 2 2 個閾值來度量關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)性，同時不斷引入興趣度、相關(guān)性等參數(shù)，使得所 挖掘的規(guī)則更符合需求。數(shù)據(jù)價值挖掘貫穿于企業(yè)信息化過程的整個生命周期。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù) 價值挖掘.最重要的方法。在數(shù)據(jù)價值挖掘中，必須重視企業(yè)所有原始數(shù)據(jù)的建模， 盡量使得用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)條理清楚、關(guān)聯(lián)清晰，盡可能結(jié)構(gòu)化。可見，數(shù)據(jù) 價值挖掘必須有數(shù)據(jù)整體規(guī)劃制度的配套，將數(shù)據(jù)價值挖掘的思想貫穿于任何一 個應用開發(fā)的整個生命周期，否則數(shù)據(jù)挖掘所取得的價值會大打折扣，難度也會 成倍增加?？梢哉f，企業(yè)信息化初

26、期的規(guī)劃、數(shù)據(jù)庫的建模等決定了數(shù)據(jù)挖掘所 能取得的知識和信息的多少?！按髷?shù)據(jù)”時代，火力發(fā)電廠的數(shù)據(jù)會持續(xù)增長。面對海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)價值 深度挖掘尤為重要，挖掘更多的數(shù)據(jù)價值意味著可以為企業(yè)節(jié)省更多的成本和創(chuàng) 造更高的利潤，否則就如同坐擁金山而不自知。努力提高信息化水平，培養(yǎng)專業(yè) 人才，深度挖掘數(shù)據(jù)價值，必然是火力發(fā)電廠管理模式發(fā)展的趨勢。1.3.3 行業(yè)推廣應用價值利用大數(shù)據(jù)、云平臺分析，就能為電廠開展節(jié)能發(fā)電調(diào)度、機組運行優(yōu)化、 節(jié)能技改等提供科學方案。整個國華集團的火電機組都將擁有量身定做的“綜合 分析報告”。根據(jù)火電企業(yè)的實際需求進行二次開發(fā)，形成特色知識庫，適應個性化需求。 知識資源豐

27、富，能系統(tǒng)、準確、及時的為火電企業(yè)提供相關(guān)的知識服務，有高度 的創(chuàng)新性和較強的實用性，在行業(yè)內(nèi)具有推廣應用價值。經(jīng)濟增速放緩新常態(tài)下，圍繞外部環(huán)境變化與轉(zhuǎn)型升級要求，創(chuàng)新制定并執(zhí) 行戰(zhàn)略，正成為當今企業(yè)管理者面臨的首要問題。而利用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展知識管 理，提升企業(yè)整體核心實力與環(huán)境應變能力，則是開題、破題的關(guān)鍵。2. 項目內(nèi)容初步規(guī)劃大數(shù)據(jù)時代，對數(shù)據(jù)的分析和挖掘僅僅是技術(shù)手段，發(fā)現(xiàn)和預測才是最終目 標?！凹s化、精細化、信息化”的管理將成為進一步提高電力行業(yè)運營效率和 管理水平的主要方向，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用勢必成為這一進程的焦點。如何利用 好大數(shù)據(jù)，充分挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，更好地服務電力行業(yè)發(fā)

28、展將成為電力企業(yè)持 續(xù)發(fā)展的重要研究課題。電力生產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生、發(fā)展，首先主要是進行存儲、展示和簡單分析，描述 “發(fā)生了什么(what(what happenedhappened ) ) ”及“為什么發(fā)生(why(why happened)happened)”；隨著數(shù)據(jù)挖 掘和分析的進一步深入，實時分析“正在發(fā)生什么 (whats(whats happening)happening)”以及預測“即將發(fā)生什么(what(what willwill happenhappen )。電力生產(chǎn)是大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的主要源頭之一，其信息系統(tǒng)覆蓋了發(fā)電、檢修、安全 3 3 項主要業(yè)務領(lǐng)域，對此類數(shù)據(jù)的分析主要側(cè)重于如

29、何利用歷史信啟、指導發(fā).電生產(chǎn)及設備檢修。大數(shù)據(jù)挖掘與分析處理技術(shù)在發(fā)電企業(yè)的應用可以包括但不 僅限于 3 3個方面。1)1) 安全評估及故障診斷基于 DCSDCS ,PI,PI 等系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)和海量的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以自動 發(fā)現(xiàn)某些不正常的數(shù)據(jù)分布，從而暴露設備運行中的異常變化，協(xié)助運行和檢修 人員預測機組運行狀態(tài)，并迅速找出問題發(fā)生的范圍及時檢修和采取對策。2)2) 發(fā)電生產(chǎn)決策與控制數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有定性分析能力，從大量數(shù)據(jù)中去除冗余信自，可將每一種 狀態(tài)的故障特征提取出來，成為判斷機組狀態(tài)、如何快速處理故障、準確決策的 依據(jù)。3)3) 設備檢修策略改進通過對歷史運行數(shù)據(jù)和缺陷信息進行數(shù)據(jù)挖掘，得到設備缺陷狀態(tài)下特征值 及關(guān)聯(lián)參數(shù)值，將挖掘得到的信息與設備當前運行監(jiān)測值進行對比分析，即可以判斷設備當前運行狀態(tài)是否正常。3. 關(guān)于項目開展實施的建議3.1 項目啟動及開展1)1) 開展調(diào)研，針對電廠情況提出“基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)的智 能電廠示范項目”規(guī)劃書；2)2) 依據(jù)電廠“基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)的智能電廠示范項目”規(guī) 劃書，分階段認真縝密落地實施。3.2