晋能电力集团发电企业大数据应用

魏绍青　张志强

摘要：“大数据”环境下，发电企业如何发现以级数增长的全息数据中的耦合关系以及数据的潜在价值，是提高发电企业运营管理的重要目标。本文通过对当前发电企业数据应用进行分析，结合大数据技术重点分析了发电企业大数据的应用场景，并对晋能电力集团应用大数据进行了展望。

关键词：发电企业；智能化；大数据

中图分类号：TM62 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）01-0046-02

1 发电企业数据应用现状与面临问题

发电企业经过多年的信息化建设，数据的存储与保存、非海量性数据分析与强关联性应用已不是问题，部分发电企业的信息化基础设施已经达到或接近同行业的世界先进水平。导致企业海量数据不能反映其深层价值有3个原因：（1）不同子系统的数据资源存储于独立的实时数据库（RTDB）、关系数据库（RDB）、图档数据库（DOC）、文件库（FILE）等。（2）数据的处理方式依靠工程处理为主已经远远不适用于“大数据”的思维方式，在“靠数据说话”的时代，需要对数据的长期跟踪分析，才能理清数据的耦合关系及隐含的价值。（3）仅依靠现有的常规SIS、MIS等软件系统无法进行数据价值的深度挖掘及分析。对数据进行分析需要专业知识高度融合的复合型人才，不仅有电厂相关的知识，而且还要掌握足够的计算机专业知识，特别是对各种类型数据库的理解和结构化查询语句的掌握。

2 发电企业大数据概述

2.1 发电企业大数据来源

（1）过程大数据，即生产大数据。此类数据是电力大数据的产生源头，主要包括运行工况、机组负荷、设备状态等实时生产数据，以及现场总线系统所采集的设备监测数据。

（2）业务类大数据，即运营管理类数据。此类数据主要包括如MIS、ERP、EAM等管理信息系统产生的综合数据，通过对这些数据的有效分析和管理，有利于改善企业的经营模式，提高企业管理层次，降低成本，提高工作效率，确保决策的正确性。

2.2 电力大数据的特点

电力大数据的特点可以概括为“3V3E”。其中，3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）和数据即共情（Empathy）。例如，电力大数据是电力行业大数据的聚焦和子集。

2.3 “大数据”带来的变革

一是数据规模不断扩大使得数据应用由量变到质变。二是数据采集、存储等处理方式产生变革。三是数据分析范围与方法从局部样本扩展到全息数据样本。四是戰略思维与工业价值的变革。

3 发电企业大数据的应用场景

典型的大数据应用场景如下介绍。

（1）设备资产管理。建立以设备编码为核心的设备资产数据库，为设备数据采集与交换建立统一数据记录的规则和标准，对设备全过程、全生命周期进行分析和监控，通过整体的设备管理体系实现资源调配、方案优化、从计划到资金到维护的全面管理，保证长期的设备管理的有效性和延续性，从而实现集团对重要设备的统一标准和管理。

（2）远程诊断。基于实时的运行数据和海量运行、检修等历史数据，建立机组、系统、设备安全运行状态模型，并持续监视重要设备和生产流程，在逐渐发生故障前，当恶化趋势达到一定标准时，及时报警，并给出异常的具体变化趋势。尽早发现影响系统和设备故障的早期故障特征，协助运行和检修人员提前安排设备运行方式、合理安排设备检修等，从而提高机组安全运行水平和设备可靠性水平。

（3）设备检修策略优化。在收集设备的基础信息、历史运行数据、设备缺陷及检修等相关数据信息的基础上，通过定性分析技术与定量分析技术的结合得到设备缺陷状态下特征值及关联参数值，分析故障的概率与后果，并进行经济风险排序，发现维修管理系统的薄弱环节。综合考虑所有相关成本、设备的维护及可靠性在实施该方案前后的变化等，同时结合运用可靠性分析理论和企业的实际操作经验得出最佳的维修策略，如CM（故障维修）、PM（预防性维修）、TBM（基于时间的维修）、CBM（基于状态的维修）。

（4）主动安全管理。运用大数据、三维立体监控和移动APP融合等方式，实现现有安全管理手段、模式的创新，达到企业各级人员能够实时监控现场的违章情况，确保作业人员不走错间隔、不盲目操作，严格按照操作流程执行，实现超前预警、过程严管，作业人员“不能违章、不敢违章、不愿违章”的目的。

（5）对标及决策支持。通过大数据计算，按照指标类型与专业分类相结合的方式建立指标体系，同时根据指标相关性进行分类管理，建立指标库。通过在线和离线、横向和纵向相结合的行业、区域、电站、机组间的对比以及和行业标杆值及区域先进值的对比，找出差距、明确原因、确定需求、提出改进方法，从而达到优化运行、提高运营管理水平的目的。

（6）售电平台支持。随著电力体制改革的不断深入，发电企业由过去面对电网单一模式转变为面对售电公司及大用户，因此建立以客户为核心的电力市场成为发电企业必须考虑的问题。搭建以客户为核心的市场营销平台，能够增强企业对市场的洞察力和前瞻性，以大数据应用为客户提供精准、创新的电力增值服务，帮助企业占据电力交易市场制高点。

4 晋能电力大数据应用展望

4.1 大数据应用政策支持

国务院发布《国务院关于积极推进互联网+行动的指导意见》中，尤其是“互联网+智慧能源”作为行动的重点，强调“推进能源生产智能化”，鼓励能源企业利用大数据技术对设备状态和电能负载数据进行分析和预测。为提高能源利用效率和安全稳定运行水平，进行了准确的调度、故障判断和预知维修。

2017年3月份，山西省政府正式发布了《山西省大数据发展规划（2017-2020年）》和《山西省促进大数据发展应用2017年行动计划》，重点针对我省大数据产业进行了布局规划，力争到2020年，“智慧山西”大数据中心全面建成。

4.2 大数据应用研究展望

一是进一步加强人员和设备的安全管理，通过安全监控平台，实现晋能电力所有企业的安全管理水平提升，实现本质安全。

二是通过内部同类型企业、同类型设备的对标，以及与外部同行业先进企业对标，大量累积数据分析，有目的的提高机组节能水平和效率，实现经济运行，促进节能降耗增效益。

三是通过决策支持平台掌握电力市场动态和发展趋势，把握市场先机，实现“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”。

四是进一步增强设备管理水平，通过大数据技术分析，将设备指标、运行维护记录、备件采购等全过程数据关联分析，实现设备全生命周期管理，优化整个管理流程，实现成本最低。

五是真正实现数据的唯一性、真实性，在企业管理和生产管理上，为管理决策提供数据依据，实现管理清晰化、高效化[1]。

4.3 大数据应用发展策略

4.3.1 统一规划 分步实施

结合晋能电力集团业务性质及发展需求，明确集团电力智能化的定位，从数据规模、系统功能、造价等方面的需求出发，本着统一规划、统一建设、先搭框架建设重点内容，然后再推广的原则制定集团中长期大数据发展规划，设立切合实际的目标和优先级，在规划的基础上找准需求最迫切的重点环节快速开展大数据的实践应用，从简单分析到深入挖掘，以模块化方式循序渐进、逐步深入，实现数据的统一管理与价值的智能挖掘。

4.3.2 提升硬件设施承载能力

依据集团生产和管理的整体需求，规划对数据存储的颗粒程度、存储时间、处理速度和精度信息、数据可视化、网络传输能力等，对现有的系统结构和硬件设备进行了评估和升级，以满足对大数据的业务日益增长的需求。

4.3.3 注重数据质量

数据质量是评价数据分析处理结果准确性、实时性的基本因素，因此在大数据应用时要求数据真實、准确、一致、可靠、完整，对数据采集系统要严格要求，必要时对重要的历史数据进行手动整理及输入。

4.3.4 专业人才培养，助推生态建设

结合晋能电力集团大数据的业务应用需求，从集团层面整体统筹考虑、统一规划，开展专业人才的培养，特别是电力数据分析专业人才的培养，例如，建立大型数据应用专家库、大数据应用创新工作室、大型数据应用论坛等。推进企业的大数据应用文化建设，为大数据应用发展提供坚实的人力资源保障。

5 结语

通过大数据、互联网+等新技术深入挖掘企业的数据价值，结合企业生产特点开发各类大数据计算模型和专家系统，决策者根据相关数据分析结果能快速、准确、实时地掌握可靠而准确的各方面信息，可以精准预测市场未来变化趋势和走向，可以从管理、经营、生产等各个方面发生质的提升，从而提高企业的经济效益和安全保障，这将是发电企业未来发展的主要方向[2]。

参考文献

[1]田晓东.探索大数据技术在发电集团的应用研究[J].贵州电力技术，2017，（04）：6-17.

[2]郭建华.大数据技术在火力发电企业生产经营中的应用[J].贵州电力技术，2017，（03）：26-28.