@基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的智能電廠示范項(xiàng)目提案(草稿

1、基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算及大數(shù)據(jù)的智能電廠示范項(xiàng)目提案(草稿(僅供內(nèi)部參考交流目錄0.項(xiàng)目背景 (11. 調(diào)研分析 (31.1 存在的問(wèn)題 (31.2 有關(guān)項(xiàng)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(xiàng)目?jī)r(jià)值和意義 (71.3.1 電廠數(shù)據(jù)價(jià)值分析 (71.3.2 電廠數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘 (81.3.3 行業(yè)推廣應(yīng)用價(jià)值 (92. 項(xiàng)目?jī)?nèi)容初步規(guī)劃 (93. 關(guān)于項(xiàng)目開(kāi)展實(shí)施的建議 (103.1 項(xiàng)目啟動(dòng)及開(kāi)展 (103.2 初步設(shè)想 (1

2、03.3 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(shè)計(jì) (120.項(xiàng)目背景當(dāng)前,歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家高端制造回流,德國(guó)、美國(guó)相繼提出工業(yè)4.0 和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念。2013年4月,德國(guó)政府在2013年4月的漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上正式推出提出“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略,以期提高德國(guó)工業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力,在新一輪工業(yè)革命中占領(lǐng)先機(jī)。2013年6月,GE提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)革命(Industrial Internet Revolution,通過(guò)一個(gè)開(kāi)放、全球化的網(wǎng)絡(luò),將人、數(shù)據(jù)和機(jī)器連接起來(lái)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的目標(biāo)是升級(jí)那些關(guān)鍵的工業(yè)領(lǐng)域?！肮I(yè)4.0”是德國(guó)政府提出的一個(gè)高科技戰(zhàn)略計(jì)劃,旨

3、在提升制造業(yè)的智能化水平,建立具有適應(yīng)性、資源效率及人因工程學(xué)的智慧工廠,在商業(yè)流程及價(jià)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(luò)實(shí)體系統(tǒng)及物聯(lián)網(wǎng)。所謂工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是將大數(shù)據(jù)、機(jī)器和機(jī)器的操作者緊密結(jié)合以達(dá)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(yīng)運(yùn)而生,將電廠的多種需求同高智能的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施相結(jié)合,從而達(dá)到機(jī)器和軟件的完美協(xié)同作用。2014年5月,中國(guó)版的“工業(yè)4.0”規(guī)劃中國(guó)制造2025正式發(fā)布,宣布中國(guó)將于2025年邁入制造強(qiáng)國(guó)行列。2016年6月12日,國(guó)家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部、國(guó)家能源局組織編制并印發(fā)了中國(guó)制造2025能源裝備實(shí)施方案。方案圍繞確保能源安全

4、供應(yīng)、推動(dòng)清潔能源發(fā)展和化石能源清潔高效利用三個(gè)方面確定了15個(gè)領(lǐng)域的能源裝備發(fā)展任務(wù),旨在推動(dòng)能源裝備自主創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí),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(jí)中的支撐和引領(lǐng)作用。 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: 這些都標(biāo)志著新一代信息技術(shù)正在與制造業(yè)的深度融合,也正在引發(fā)影響深遠(yuǎn)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(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。1智能電廠簡(jiǎn)介從兩個(gè)方面來(lái)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(guò)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(shí)為客戶帶來(lái)關(guān)鍵的增值服務(wù),通常也被衍生為裝備服務(wù)業(yè)。其

5、次,運(yùn)營(yíng)優(yōu)化。中國(guó)企業(yè)運(yùn)營(yíng)還處在較粗放的階段。管理粗放,機(jī)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(wèn)題。如何通過(guò)運(yùn)營(yíng)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(diǎn)高度契合的,同時(shí)也是中國(guó)工業(yè)企業(yè)迫切需要解決的。2智能電廠特性(1 更快捷數(shù)字化智能電廠讓計(jì)劃外停機(jī)成為過(guò)去,同時(shí)將提升資產(chǎn)性能。將各類性能參數(shù)的采集,24小時(shí)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(gè)用戶體驗(yàn)良好的智能平臺(tái)。(2 更智能無(wú)論是業(yè)務(wù)管理者,還是現(xiàn)場(chǎng)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(tái)提供的眾多報(bào)表、分析、預(yù)測(cè)和建議中篩選

6、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(jī)器能夠檢測(cè)異常情況并提高自身的效率,從而減少維修,提高產(chǎn)能。(3 更領(lǐng)先數(shù)字化電廠通過(guò)提高可靠性、產(chǎn)能和性能等為客戶帶來(lái)意想不到的業(yè)務(wù)成果。智能優(yōu)化為整個(gè)行業(yè)帶來(lái)超過(guò)2千億美元的增值,并且這個(gè)數(shù)值仍在繼續(xù)增加。3智能電廠實(shí)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(tái)(簡(jiǎn)稱智能電廠云平臺(tái)。它可以支持工業(yè)領(lǐng)域最具創(chuàng)新的應(yīng)用,將客戶的運(yùn)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(chǔ)和開(kāi)放的、用戶友好的界面,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)可以隨時(shí)隨地獲得各類實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)并針對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。(1 軟件驅(qū)動(dòng)的靈活性無(wú)論客戶需要軟件驅(qū)動(dòng)的機(jī)器還

7、是運(yùn)營(yíng)方案,面向大數(shù)據(jù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施能夠和業(yè)務(wù)需求無(wú)縫對(duì)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(jī)組和最先進(jìn)的工業(yè)應(yīng)用程序相結(jié)合,同時(shí)我們的軟件解決方案也可以使得現(xiàn)有運(yùn)營(yíng)能夠具有最大化效率。(2 數(shù)字“雙胞胎”通過(guò)信息可視化,用所積累的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)虛擬機(jī)器的運(yùn)行動(dòng)態(tài),使得客戶可以測(cè)試不同的工況,預(yù)測(cè)維修方案和提前發(fā)現(xiàn)異?，F(xiàn)象,同時(shí)也通過(guò)和整個(gè)發(fā)電集團(tuán)以及其他途徑得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比來(lái)界定客戶的資產(chǎn)運(yùn)行表現(xiàn),從而最大化挖掘資產(chǎn)回報(bào)率。(3 網(wǎng)絡(luò)安全、保駕護(hù)航先進(jìn)的智能電廠云平臺(tái)防護(hù)系統(tǒng)用于評(píng)估系統(tǒng)漏洞,檢測(cè)薄弱環(huán)節(jié),保護(hù)客戶至關(guān)重要的基礎(chǔ)設(shè)施和控制環(huán)節(jié)并使之符合網(wǎng)絡(luò)安全的

8、各種規(guī)定。1. 調(diào)研分析1.1存在的問(wèn)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(zhǎng),“大數(shù)據(jù)”時(shí)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(jìn),各種數(shù)字化儀表與設(shè)備已取代原有的機(jī)械式儀表與設(shè)備,DCS、SIS乃至ERP等系統(tǒng)也已在各個(gè)電廠普及。各類傳感設(shè)備、移動(dòng)終端、數(shù)據(jù)采集設(shè)備等產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)被保存、分析,用于指導(dǎo)火力發(fā)電廠的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)。可見(jiàn),火力發(fā)電廠在向數(shù)字化電廠邁進(jìn)的過(guò)程中,已經(jīng)感受到“大數(shù)據(jù)”對(duì)企業(yè)管理與運(yùn)營(yíng)帶來(lái)的沖擊。數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與保存,在信息技術(shù)日新月異的今天已不成問(wèn)題,但對(duì)數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用乃至數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘卻依然是擺在各個(gè)火力發(fā)電企業(yè)面前的難題。導(dǎo)致企

9、業(yè)海量數(shù)據(jù)無(wú)法體現(xiàn)其深層價(jià)值的原因有3個(gè)方面:1不重視數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘。用平面、離散的眼光來(lái)看待數(shù)據(jù),滿足于各類生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的查看、統(tǒng)計(jì)報(bào)表的生成,沒(méi)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(shí)間特性。2缺乏數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的長(zhǎng)效機(jī)制。數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘,依靠數(shù)據(jù)分析模型逐步建立。如果沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期分析跟蹤,就不可能找到有效的分析模型。3缺乏專業(yè)知識(shí)高度融合的復(fù)合型人才。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,不僅需要具備火力發(fā)電廠的相關(guān)知識(shí),也需要掌握足夠的計(jì)算機(jī)專業(yè)知識(shí),尤其是對(duì)各類數(shù)據(jù)庫(kù)的理解與對(duì)結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)句的熟練掌握。1.2有關(guān)項(xiàng)目發(fā)展及現(xiàn)狀1.2.1 電廠信息化發(fā)展上世紀(jì)六十年代后,火電廠控制方式開(kāi)始經(jīng)歷從“就

10、地控制”方式向“集中控制”方式演變。隨著1997年電力規(guī)劃設(shè)計(jì)總院發(fā)布的2000年火電廠自動(dòng)化提出發(fā)展全廠自動(dòng)化系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化的技術(shù)政策后,集中控制技術(shù)迅速?gòu)膯卧獧C(jī)組向全廠輔助車間發(fā)展,全廠輔助車間也進(jìn)入了高度集中控制方式階段,大幅減少了電廠運(yùn)行值班人員。這標(biāo)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。火電廠及其自動(dòng)化(信息化技術(shù)和管理的發(fā)展是推動(dòng)火電廠控制方式演變的主要原動(dòng)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(dòng)火電廠在安全、經(jīng)濟(jì)和環(huán)保諸方面更上一個(gè)臺(tái)階。目前,SIS已經(jīng)成為所有電廠的標(biāo)配,SIS概念已經(jīng)向廣義發(fā)展,擴(kuò)展到發(fā)電企業(yè)集團(tuán)級(jí)和集團(tuán)科技中心級(jí)。從技

11、術(shù)方面來(lái)看,隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),SIS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的能力以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等正爆炸式發(fā)展,為我們提供了無(wú)限的想象空間?；痣姀S實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)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(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程的監(jiān)控模式幾乎沒(méi)有大的實(shí)質(zhì)性變化。如運(yùn)行值班人員有數(shù)據(jù),但沒(méi)有能力利用數(shù)據(jù)。相關(guān)數(shù)據(jù)不能順利到達(dá)最有效的專家手中出力管理。對(duì)數(shù)據(jù)就是財(cái)富、數(shù)據(jù)就是力量尚缺乏足夠的認(rèn)識(shí),對(duì)實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程快速積累的SIS監(jiān)控信息的應(yīng)用管理和對(duì)非實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程相對(duì)積聚緩慢的MIS管理信息的應(yīng)用,對(duì)待和處理方法應(yīng)有所不同這一點(diǎn)尚缺乏認(rèn)識(shí),不利于電廠實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)管水平向前進(jìn)一步發(fā)展。過(guò)去,發(fā)電企業(yè)實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程的控制方式主要只有一級(jí),即

12、單元集中控制級(jí)。隨著SIS的發(fā)展,在單元集中監(jiān)控級(jí)上面不僅必要而且可能發(fā)展一個(gè)高層多級(jí)集中監(jiān)管級(jí),如廠級(jí)監(jiān)管中心、企業(yè)集團(tuán)級(jí)監(jiān)管中心、集團(tuán)科研院級(jí)監(jiān)管中心。發(fā)電企業(yè)實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程將形成一個(gè)由單元集中監(jiān)控級(jí)和高層集中監(jiān)管級(jí)復(fù)合組成的一個(gè)全新的控制方式體系。如果進(jìn)一步擴(kuò)大,面向整個(gè)發(fā)電企業(yè),包括實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程和非實(shí)時(shí)管理過(guò)程全體來(lái)說(shuō),則將形成三大部分:以DCS為支持的“監(jiān)控級(jí)”,以SIS為支持的“監(jiān)管級(jí)”,以及以MIS為支持的“管理級(jí)”。大數(shù)據(jù)時(shí)代提供的技術(shù)手段更為DCS、SIS、MIS插上了高飛的翅膀。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算時(shí)代的到來(lái),火電廠控制方式正面臨革命性大變革,重新組織“人-數(shù)”關(guān)系為標(biāo)志的火電

13、廠實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)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. 智能電廠架構(gòu)右邊是對(duì)智能電廠的整體體系結(jié)構(gòu)的一個(gè)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(yīng)用到傳統(tǒng)電廠,當(dāng)然其中也涉及了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)等。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(gè)愈加普及的概念:SIS(廠級(jí)信息監(jiān)測(cè)系統(tǒng),其核心為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)(RTDB,包括INSQL、PI等數(shù)據(jù)庫(kù)。這些數(shù)據(jù)庫(kù)普遍具有周期性存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)壓縮算法效率高等特點(diǎn)。電廠數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)必須同時(shí)考慮對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),下面是電廠數(shù)據(jù)概況: 圖2. 電廠

14、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(jì)算、流處理技術(shù)以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)。除了計(jì)算,由于實(shí)時(shí)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(yù)處理去除異常值或者有嚴(yán)重過(guò)失誤差的樣本,數(shù)據(jù)預(yù)處理常見(jiàn)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(fù)雜性,對(duì)于每一類設(shè)備都要有一套完整的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷、檢修維護(hù)、壽命管理機(jī)制,所以目前雖然有很多已經(jīng)成型的系統(tǒng),比如SIS系統(tǒng),集成了這些功能,但是其方法論、算法性能等依然有很多挑戰(zhàn)?；旧厦恳环N設(shè)備都會(huì)有相應(yīng)的檢測(cè)方式,比如旋轉(zhuǎn)機(jī)械類(汽輪機(jī)、軸承,一般會(huì)基于傳感器給出的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析儀來(lái)進(jìn)行診斷;而鍋爐管壁等金

15、屬則會(huì)基于熱應(yīng)力計(jì)算等方法進(jìn)行診斷;還有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于發(fā)電機(jī)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)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的。每一種故障模式都需要對(duì)影響變量進(jìn)行進(jìn)行選擇學(xué)習(xí),形成模型。例如,汽輪機(jī)而言,一般需要時(shí)域變量11個(gè),頻域變量13個(gè)以及19個(gè)其他變量,一共43個(gè)變量來(lái)描述一個(gè)狀態(tài)點(diǎn),如果每一個(gè)變量都參與形成分類器,那么會(huì)減緩分類過(guò)程并且降低精確性,所以需要根據(jù)變量特性進(jìn)行選擇合適的檢測(cè)技術(shù)。另外,在電廠中有很多類型相同的設(shè)備,比如在一個(gè)電廠的兩個(gè)發(fā)電機(jī)組中,分別有12臺(tái)汽輪機(jī)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(jī)進(jìn)行對(duì)象建模,建模信息中包

16、含其屬性、規(guī)則集(專家系統(tǒng)、維護(hù)措施等,可以使用樹(shù)形結(jié)構(gòu)進(jìn)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)、3D建模、可視化技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)等。1. 在數(shù)據(jù)分析階段可以生成數(shù)據(jù)報(bào)表;2. 在故障檢測(cè)階段可以進(jìn)行可視化展示,例如,軸承與軸系之間的變化,并且以三維立體形式展示;3. 最終可以自動(dòng)給出維護(hù)建議表。 圖3. 智能電廠場(chǎng)景應(yīng)用示例1.3項(xiàng)目?jī)r(jià)值和意義1.3.1電廠數(shù)據(jù)價(jià)值分析數(shù)據(jù)在火力發(fā)電廠主要存在以下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(jià)值密度高,由于其有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)類型、標(biāo)準(zhǔn)的查詢語(yǔ)言等特點(diǎn),易于挖掘出更高的數(shù)據(jù)價(jià)值

17、。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(jià)值密度中等,數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘難度較大。第三類多媒體數(shù)據(jù)。大部分對(duì)生產(chǎn)而言價(jià)值較小,但對(duì)于事故的視頻回放分析有很高的價(jià)值,所以其數(shù)據(jù)價(jià)值密度低,但數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘難度大。數(shù)據(jù)價(jià)值除了極少能直觀表現(xiàn)出來(lái)的部分,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(biāo)的高低可以直接從指標(biāo)信息中獲得,是直觀表現(xiàn)出來(lái)的,而導(dǎo)致廠用電率升高或降低的原因卻隱藏在看似雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)洪流背后。對(duì)數(shù)據(jù)的分析越深入,就能獲得越多的數(shù)據(jù)價(jià)值,分析后取得的數(shù)據(jù)價(jià)值密度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于原始數(shù)據(jù)的價(jià)值密度。數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析是獲得隱含數(shù)據(jù)價(jià)值的高效方式。數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)

18、在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)、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(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的分析,必須將各相關(guān)數(shù)據(jù)看作一個(gè)整體,進(jìn)行各數(shù)據(jù)間的相關(guān)性分級(jí),然后建立模型。例如電廠廠用電率指標(biāo)與各主要輔機(jī)耗電量有關(guān),各輔機(jī)設(shè)備耗電量又與單臺(tái)輔機(jī)的各項(xiàng)運(yùn)行指標(biāo)有關(guān),任何一個(gè)指標(biāo)的變動(dòng)都會(huì)導(dǎo)致廠用電率改變。相關(guān)性分析就如同將廠用電率當(dāng)作一個(gè)生命體,而輔機(jī)指標(biāo)等相關(guān)數(shù)據(jù)集作為這個(gè)生命體的體征指標(biāo),用來(lái)衡量這個(gè)生命體的健康程度。1.3.2 電廠數(shù)據(jù)價(jià)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(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事

19、先不知道的,但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)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(lái)的技術(shù),沒(méi)有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),就不會(huì)在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。伴隨著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必將越來(lái)越重要。數(shù)據(jù)挖掘不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析(查詢、報(bào)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(jué)發(fā)現(xiàn)信息或知識(shí)的,甚至挖掘出的是出乎意料的信息。例如在美國(guó)某超市內(nèi),經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn),購(gòu)買嬰兒尿布的男性有30%40%會(huì)順便購(gòu)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(gè)變動(dòng)讓此類商品的銷售量成倍增長(zhǎng)?？梢?jiàn),數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)現(xiàn)有預(yù)見(jiàn)性的信息與知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘的方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、遺

20、傳算法、決策樹(shù)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(luò)方法由于本身有良好的魯棒性、自組織自適應(yīng)性、并行處理、分布存儲(chǔ)和高度容錯(cuò)等特性,非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問(wèn)題,因此被普遍采用。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類、預(yù)測(cè)、時(shí)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(jià)值。一般用支持度和可信度 2 個(gè)閾值來(lái)度量關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)性，同時(shí)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(jià)值挖掘貫穿于企業(yè)信息化過(guò)程的整個(gè)生命周期。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù) 價(jià)值挖掘最重要的方法。 在數(shù)據(jù)價(jià)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)

21、清晰，盡可能結(jié)構(gòu)化?？梢?jiàn)，數(shù)據(jù) 價(jià)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(jià)值挖掘的思想貫穿于任何一 個(gè)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的整個(gè)生命周期， 否則數(shù)據(jù)挖掘所取得的價(jià)值會(huì)大打折扣，難度也會(huì) 成倍增加?？梢哉f(shuō)，企業(yè)信息化初期的規(guī)劃、數(shù)據(jù)庫(kù)的建模等決定了數(shù)據(jù)挖掘所 能取得的知識(shí)和信息的多少。 “大數(shù)據(jù)”時(shí)代，火力發(fā)電廠的數(shù)據(jù)會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。面對(duì)海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)價(jià)值 深度挖掘尤為重要， 挖掘更多的數(shù)據(jù)價(jià)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(rùn)，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(jià)值，必然是火力發(fā)電廠管理模式發(fā)展的趨勢(shì)。 1.3.3 行業(yè)推廣應(yīng)用價(jià)值 利用大數(shù)據(jù)、云

22、平臺(tái)分析，就能為電廠開(kāi)展節(jié)能發(fā)電調(diào)度、機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化、 節(jié)能技改等提供科學(xué)方案。整個(gè)國(guó)華集團(tuán)的火電機(jī)組都將擁有量身定做的“綜合 分析報(bào)告” 。 根據(jù)火電企業(yè)的實(shí)際需求進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)， 形成特色知識(shí)庫(kù)， 適應(yīng)個(gè)性化需求。 知識(shí)資源豐富，能系統(tǒng)、準(zhǔn)確、及時(shí)的為火電企業(yè)提供相關(guān)的知識(shí)服務(wù)，有高度 的創(chuàng)新性和較強(qiáng)的實(shí)用性，在行業(yè)內(nèi)具有推廣應(yīng)用價(jià)值。 經(jīng)濟(jì)增速放緩新常態(tài)下， 圍繞外部環(huán)境變化與轉(zhuǎn)型升級(jí)要求，創(chuàng)新制定并執(zhí) 行戰(zhàn)略， 正成為當(dāng)今企業(yè)管理者面臨的首要問(wèn)題。而利用大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)展知識(shí)管 理，提升企業(yè)整體核心實(shí)力與環(huán)境應(yīng)變能力，則是開(kāi)題、破題的關(guān)鍵。 2.項(xiàng)目?jī)?nèi)容初步規(guī)劃 大數(shù)據(jù)時(shí)代， 對(duì)數(shù)據(jù)的分析和挖

23、掘僅僅是技術(shù)手段，發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)才是最終目 標(biāo)。 “集約化、精細(xì)化、信息化”的管理將成為進(jìn)一步提高電力行業(yè)運(yùn)營(yíng)效率和 管理水平的主要方向， 而大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用勢(shì)必成為這一進(jìn)程的焦點(diǎn)。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(wù)電力行業(yè)發(fā)展將成為電力企業(yè)持 續(xù)發(fā)展的重要研究課題。 9 電力生產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生、發(fā)展，首先主要是進(jìn)行存儲(chǔ)、展示和簡(jiǎn)單分析，描述 “發(fā)生了什么(what happened ”及“為什么發(fā)生(why happened” ；隨著數(shù)據(jù)挖 掘和分析的進(jìn)一步深入，實(shí)時(shí)分析“正在發(fā)生什么(what's happening”以及預(yù)測(cè) “即將發(fā)生什么(what will hap

24、pen "。 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 項(xiàng)主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域， 對(duì)此類數(shù)據(jù)的分析主要側(cè)重于如何利用歷史信啟、指導(dǎo)發(fā) 電生產(chǎn)及設(shè)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(yīng)用可以包括但不 僅限于 3 個(gè)方面。 1）安全評(píng)估及故障診斷 基于 DCS ,PI 等系統(tǒng)的實(shí)時(shí)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(dòng) 發(fā)現(xiàn)某些不正常的數(shù)據(jù)分布， 從而暴露設(shè)備運(yùn)行中的異常變化，協(xié)助運(yùn)行和檢修 人員預(yù)測(cè)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，并迅速找出問(wèn)題發(fā)生的范圍及時(shí)檢修和采取對(duì)策。 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

25、 狀態(tài)的故障特征提取出來(lái)，成為判斷機(jī)組狀態(tài)、如何快速處理故障、準(zhǔn)確決策的 依據(jù)。 3）設(shè)備檢修策略改進(jìn) 通過(guò)對(duì)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和缺陷信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘， 得到設(shè)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(shè)備當(dāng)前運(yùn)行監(jiān)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比分析，即可以 判斷設(shè)備當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)是否正常。 3. 關(guān)于項(xiàng)目開(kāi)展實(shí)施的建議 3.1 項(xiàng)目啟動(dòng)及開(kāi)展 1）開(kāi)展調(diào)研，針對(duì)電廠情況提出“基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的智 能電廠示范項(xiàng)目”規(guī)劃書(shū)； 2）依據(jù)電廠“基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的智能電廠示范項(xiàng)目”規(guī) 劃書(shū)，分階段認(rèn)真縝密落地實(shí)施。 3.2 初步設(shè)想 “基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、 云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的智能電廠示范項(xiàng)目”解決方案旨在幫 助電廠用先進(jìn)的物聯(lián)平臺(tái)收集和整理與電廠設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并借 10 助科學(xué)