流域水电设备数据管理系统设计与实现

李 轩，万 欣

（1.北京中水科水电科技开发有限公司，北京 100038；2.国电大渡河流域水电开发有限公司，四川 成都 610041）

1 引言

大型流域级的水电开发、电站运营管理工作涉及多个厂站，多种设备、不同类型数据。传统电力企业各类机电设备运检类系统存在信息孤岛问题，系统间信息和数据融合度、互动性差，设备健康状态评估脱离现场运检数据，严重影响了设备智能化管控的能力。针对传统流域梯级水电开发公司机电设备管理现状，结合大型水电开发企业管理经验，引入对比分析法、聚焦下钻法、指标分析法等多种大数据分析方法，对各机电设备管控要素进行统计分析和综合管理，利用数据挖掘技术进行信息分类，用以指导流域机电设备管控，进而全面提升流域电站机电设备管理水平。

2 系统设计

系统设计采取分层结构为基本框架，分别由基础设施层、应用支撑层、数据中心层和业务应用层组成。系统总体架构如图1所示。

图1 系统总体架构

项目开发采用标准的软件工程开发流程，按照需求分析、功能设计、程序编码、测试、部署的步骤分别完成各个业务模块的开发工作，如图2所示。

图2 系统开发流程图

系统设计采用通用功能模块开发、典型电站示范应用测试、流域其它电站基于本项目研发的核心功能模块适应开发的原则进行研发。充分考虑系统二次定制开发需求，支持未来出现的新业务带来的数据种类、数据量及并发访问量的增长，支持新的评价指标和评价模型的变化，并具有持续改进的能力，提高数据资源共享水平，为可能的扩展预留接口，合理确定技术方案。系统设计、开发过程中需重点关注系统框架的适应性、核心功能模块的通用性以及模型接口的标准化，以满足未来在本系统基础上快速建设不同流域、不同特点电站的应用需求。

技术框架采用SOA（面向服务的体系结构，英文service-oriented architecture，SOA）体系架构，以Java EE技术体系为核心，使用MVC软件架构设计模型，把业务逻辑控制、数据模型、信息展示进行分离，采用开源的Spring、Spring MVC、Apache Shiro等技术框架进行开发。表现层采用DataV、HTML5、Extjs4、ECharts等技术实现综合展示，如图3所示。

图3 系统技术架构图

系统采用先进的JavaEE平台进行开发。JavaEE平台相对其它开发平台优势突出，例如'编写一次、随处运行'的特性、方便存取数据库的JDBC API以及能够在Internet应用中保护数据的安全模式等等。JavaEE包含许多组件，可简化且规范应用系统的开发与部署，进而提高可移植性、安全与再用价值。

3 设备数据管理系统建设

系统采用B/S模式，Spring MVC框架，使用Oracle数据库，通过Apache提供Web服务。根据业务需求，将对流域级数据、电站级数据分别统计，进行汇总展示，实现流域级水电设备管理的综合管控。系统功能划分如图4所示。

图4 业务架构图

3.1 流域水电设备关键KPI总览

基于GIS技术展示方式，绘制流域图；选取水电设备重要KPI指标项，通过翻牌器、饼状图、柱状图、仪表盘、数据表格等数据可视化手段，体现流域水电设备运行的总体概况。

3.2 流域水电设备运行状态管控

主要针对流域电站各机电设备的运行指标监测、机组健康度统计、主辅设备状态预警、风险预警情况等信息的集中展示。同时具备统计设备运行指标功能，包括备用时间、运行时间、空载时间、振动区运行时间、跨越振动区次数等,类似图5机组健康度评价图所示。

图5 机组健康度评价图

3.3 流域水电设备缺陷隐患管控

通过分析缺陷隐患类型分布的情况，可以促进各电力生产单位在设备管理上发现不足和短板，采取有效的改进措施，进一步提升设备健康水平和可靠性。尤其是I、II、III类缺陷的分布情况，以及典型重复缺陷的跟踪治理情况可以直接反映出各电力生产单位的日常运维工作情况。运用设备缺陷管控对标模型，选取缺陷环比/同比量、消缺率、发现设备隐患、设备一类障碍、重复缺陷和基于FMEA的4M1E矩阵设备缺陷分析6项指标进行对标管控；同时也可评价发电企业的日常运维工作水平，亦可应用于电站的绩效考核依据。

3.4 流域水电设备检修技改管控

综合设备运行状态、缺陷管控指标、设备健康度、设备完好率、失效指标，历史检修情况建立检修策略决策模型，根据检修策略制定出全流域主设备检修计划。对各电站检修进度把控，对关键点见证情况、重大技改项目执行情况、典型重复缺陷治理情况、重大隐患治理情况进行跟踪。流域设备检修技改执行分析情况如图6所示。

图6 河流域设备检修技改执行分析

3.5 机电物资管理

流域水电设备库存状态管控主要是分为两大类进行，一是备品备件管理，主要针对重要机电设备的备品库存情况是否低于保障日常正常发电业务的数量进行跟踪预警；二是针对流域各电站物资备品、工程材料储备金额上限进行管控，对物资储备金额接近管控上限的电站进行预警。

图7 设备物资管控界面图

3.6 机电工程管理

对流域内各个电站按拟建、在建、投产等类别进行分类管理；为处于基建期间电站的机电设备的定型、采购、安装调试以及验收等阶段的工作提供相应的信息支持和相应的数据管理。

4 结论

本项目通过B/S模式、Spring MVC框架，结合Oracle关系数据库，成功构建流域设备数据管理系统，以Web页面形式展示了流域机电设备的综合信息。

（1）通过结合物联网技术及大数据分析方法，有效实现对电站各管控要素趋势性、系统性问题的统计分析、预判预警、决策支持和综合管理，有效指导流域机电设备管控，全面提升流域电站机电设备管理水平。

（2）通过构建大流域设备数据管理支持平台，有效解决传统系统间信息和数据融合度、互动性差，设备健康状态评估与现场运检数据脱离等问题，提升了设备智能化管控的能力。

（3）设备数据管理支持平台的搭建，有效整合了业务数据，形成机电设备数据池，实现设备运行状态监测、设备状态预警指标管理、设备缺陷隐患管控、设备检修技改管理、机电物资管理以及机电工程管理等功能，满足对流域各在建及投运电站机电设备智能管控的需求。

（4）设备数据管理支持平台的搭建，实现流域级数据、电站级数据的统计；以DataV前端UI框架，对统计结果进行大屏综合展示，丰富了展示效果。