2023火電廠智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)可研報(bào)告

-18-火電廠智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)可行性研究報(bào)告2022年10月

一、項(xiàng)目背景及必要性1.1項(xiàng)目背景近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)應(yīng)用、人工智能等智能化前沿技術(shù)的快速發(fā)展，社會(huì)上對(duì)于各行業(yè)與新興信息技術(shù)融合的討論不絕于耳，國(guó)家層面更是提出了“互聯(lián)網(wǎng)+”、“中國(guó)制造2025”、“新基建”等前瞻性發(fā)展戰(zhàn)略，智能化將成為各行業(yè)今后發(fā)展的必然趨勢(shì)。早在2016年，國(guó)家發(fā)改委、能源局、工業(yè)和信息化部聯(lián)合印發(fā)了《推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》和《中國(guó)制造2025-能源裝備實(shí)施方案》，指出要以改革創(chuàng)新為核心，以“互聯(lián)網(wǎng)+”為手段，以智能化為基礎(chǔ)，促進(jìn)能源和信息深度融合。因此，對(duì)于傳統(tǒng)發(fā)電行業(yè)，智能化也是大勢(shì)所趨。目前，行業(yè)內(nèi)關(guān)于智能發(fā)電、智慧電廠的研究蓬勃發(fā)展，不少?gòu)S商也開(kāi)發(fā)出了比較成熟的應(yīng)用產(chǎn)品，如運(yùn)行智能監(jiān)測(cè)、設(shè)備故障診斷、智能巡檢機(jī)器人等，在一定程度上提升了電廠的智能化水平。另一方面，隨著節(jié)能降耗、電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的壓力日益增大，傳統(tǒng)發(fā)電企業(yè)如何提質(zhì)增效、增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力成為了企業(yè)生死攸關(guān)的問(wèn)題。通過(guò)信息化與智能化轉(zhuǎn)型，深挖設(shè)備節(jié)能降耗潛力、提高機(jī)組運(yùn)行水平、降低人工成本，成為了發(fā)電企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的不二選擇?；诖髷?shù)據(jù)分析技術(shù)的智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)能夠整合設(shè)備狀態(tài)信息，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，提前預(yù)測(cè)設(shè)備異常，幫助運(yùn)行人員將機(jī)組控制在最佳水平，減輕運(yùn)行人員的監(jiān)盤(pán)壓力，助力電力企業(yè)提質(zhì)增效，提高競(jìng)爭(zhēng)力。1.2項(xiàng)目必要性目前火電廠主要依靠運(yùn)行人員通過(guò)DCS進(jìn)行機(jī)組監(jiān)控及調(diào)整，DCS畫(huà)面較多，監(jiān)盤(pán)人員需要頻繁翻頁(yè)查看參數(shù)，工作強(qiáng)度大，監(jiān)盤(pán)壓力高。DCS并不直接顯示參數(shù)正常區(qū)間，設(shè)置的報(bào)警閾值也主要以保護(hù)設(shè)備安全為目的，監(jiān)盤(pán)人員需要依靠經(jīng)驗(yàn)判斷參數(shù)異常，并不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)參數(shù)異常波動(dòng)，且24小時(shí)輪流倒班的工作模式對(duì)運(yùn)行人員精神狀態(tài)影響很大，時(shí)常出現(xiàn)由于精神狀態(tài)不佳導(dǎo)致誤操作造成機(jī)組非停的事故，愿意從事運(yùn)行工作的年輕人越來(lái)越少?；痣姀S主要通過(guò)DCS參數(shù)異常報(bào)警和設(shè)備巡、點(diǎn)檢來(lái)發(fā)現(xiàn)異常，往往發(fā)現(xiàn)異常時(shí)故障已經(jīng)發(fā)生，或者設(shè)備已經(jīng)出現(xiàn)一定程度的損壞，屬于事后報(bào)警，如果能提前預(yù)警，在故障發(fā)生的早期監(jiān)測(cè)到異常，提前處理，將可避免故障造成的損失，節(jié)省大量人力、物力、財(cái)力，提高電廠運(yùn)行管理水平。因此，需要一個(gè)具有并行計(jì)算能力的大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)運(yùn)行參數(shù)連續(xù)進(jìn)行分析和計(jì)算，能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)參數(shù)或設(shè)備異常并進(jìn)行預(yù)警，輔助運(yùn)行人員監(jiān)視參數(shù)，讓計(jì)算機(jī)去替代人做一些重復(fù)性、繁瑣的工作，降低生產(chǎn)一線員工的勞動(dòng)強(qiáng)度，解放生產(chǎn)力，讓運(yùn)行人員能專心調(diào)整參數(shù)，提高機(jī)組運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性，提高生產(chǎn)效率，具有十分重要的意義。二、相關(guān)企業(yè)實(shí)踐現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)2.1國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀目前，得益于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的高速發(fā)展，行業(yè)內(nèi)關(guān)于智能發(fā)電、智慧電廠的研究也在蓬勃發(fā)展，基于電廠SIS、MIS系統(tǒng)保存的海量運(yùn)行、管理數(shù)據(jù)，不少?gòu)S商也開(kāi)發(fā)出了比較成熟的應(yīng)用產(chǎn)品，如運(yùn)行優(yōu)化、設(shè)備故障診斷、智能巡檢機(jī)器人、智能安全管控、智能兩票等，在一定程度上提升了電廠的智能化水平。在運(yùn)行監(jiān)盤(pán)方面，相關(guān)廠商和電廠也開(kāi)發(fā)了智能監(jiān)盤(pán)方面的產(chǎn)品，主要技術(shù)方向?yàn)檎媳O(jiān)盤(pán)參數(shù)、減少監(jiān)盤(pán)界面、改進(jìn)報(bào)警模式、設(shè)備故障預(yù)警等，取得了較好的應(yīng)用效果。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的廣泛應(yīng)用和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的迅速發(fā)展，為滿足火電設(shè)備運(yùn)行優(yōu)化等現(xiàn)實(shí)要求，基于大數(shù)據(jù)分析的設(shè)備運(yùn)行優(yōu)化技術(shù)被日益重視，已成為世界范圍的研究與開(kāi)發(fā)熱點(diǎn)。2.1.1國(guó)外研究現(xiàn)狀世界主流的電廠分布式控制系統(tǒng)(distributedcontrolsystem,DCS)供應(yīng)商都已推出面向節(jié)能降耗的優(yōu)化運(yùn)行軟件。瑞士ABB公司設(shè)計(jì)的電站運(yùn)行優(yōu)化軟件包Optimax、美國(guó)Pegasus公司的NeusIGHT和PowerPerfecter電站優(yōu)化控制系統(tǒng)以及丹麥DONG能源公司的Turabs火電廠在線性能監(jiān)測(cè)和優(yōu)化系統(tǒng)具有性能監(jiān)測(cè)和診斷功能，且集成應(yīng)用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。國(guó)內(nèi)電廠安裝這些軟件后，發(fā)電效率有了一定的提高，但由于軟件缺乏針對(duì)性，且優(yōu)化范圍不夠系統(tǒng)，電廠的節(jié)能潛力還有待進(jìn)一步挖掘。2.1.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀針對(duì)機(jī)組性能在線監(jiān)測(cè)以及運(yùn)行優(yōu)化，國(guó)內(nèi)人員也開(kāi)展了相關(guān)的研究工作，主要集中在高等院校的能源電力相關(guān)院系、電力行業(yè)的研究院所以及面向電力行業(yè)的科技企業(yè)。有西安交通大學(xué)的“微機(jī)在線運(yùn)行能損分析裝置”、華北電力大學(xué)的“機(jī)組經(jīng)濟(jì)性在線監(jiān)測(cè)診斷指導(dǎo)系統(tǒng)”以及西安熱工研究院研發(fā)的“機(jī)組動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析系統(tǒng)”、山東電力研究院開(kāi)發(fā)的“電廠節(jié)能管理評(píng)價(jià)系統(tǒng)”以及清華大學(xué)、浙江大學(xué)、東南大學(xué)等研制的各種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。這些機(jī)組性能在線評(píng)估模塊只包含一些基本指標(biāo)且針對(duì)特定機(jī)組，尚未形成可推廣的、真正實(shí)用的集狀態(tài)監(jiān)測(cè)與性能評(píng)估的平臺(tái)。目前亟需開(kāi)發(fā)成本可控、不斷迭代優(yōu)化、適合我國(guó)國(guó)情的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和節(jié)能優(yōu)化技術(shù)。2.2領(lǐng)先實(shí)踐的成功案例江蘇利電能源集團(tuán)下屬的利港電廠自主開(kāi)發(fā)了一套智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)，已得到實(shí)際應(yīng)用，取得了較好的效果。利港電廠開(kāi)發(fā)智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)的目的是降低運(yùn)行人員監(jiān)盤(pán)工作量、減少運(yùn)行人員。利港電廠智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)在深入挖掘和分析海量運(yùn)行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，建立預(yù)測(cè)模型和評(píng)價(jià)模型，從設(shè)備安全性、系統(tǒng)安全性、經(jīng)濟(jì)性、運(yùn)行狀態(tài)等五個(gè)維度對(duì)機(jī)組不同系統(tǒng)的健康度進(jìn)行實(shí)時(shí)量化評(píng)價(jià)和打分，監(jiān)盤(pán)人員只需觀察系統(tǒng)分?jǐn)?shù)，當(dāng)分?jǐn)?shù)降低時(shí)，通過(guò)逐層點(diǎn)擊監(jiān)控畫(huà)面就可發(fā)現(xiàn)異常，大大減輕了監(jiān)盤(pán)人員工作量。應(yīng)用了智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)的機(jī)組只需原來(lái)2/3的運(yùn)行人員就可滿足監(jiān)盤(pán)要求，達(dá)到了減員的目的。三、需求分析3.1現(xiàn)有業(yè)務(wù)及信息系統(tǒng)分析3.1.1業(yè)務(wù)現(xiàn)狀現(xiàn)有發(fā)電機(jī)組運(yùn)行監(jiān)盤(pán)主要通過(guò)DCS組態(tài)畫(huà)面進(jìn)行運(yùn)行監(jiān)控。通常1臺(tái)機(jī)組需要配備8-10名運(yùn)行人員，在啟停機(jī)的關(guān)鍵階段需要人員更多。老廠人員離職率較高，愿意從事運(yùn)行工作的年輕人越來(lái)越少，運(yùn)行人員呈現(xiàn)老齡化趨勢(shì)，人員不足的矛盾日益凸顯。3.1.2信息系統(tǒng)現(xiàn)狀現(xiàn)有企業(yè)資源一體化系統(tǒng)（ERP）集成了生產(chǎn)管理、經(jīng)營(yíng)管理的業(yè)務(wù)流程、價(jià)值鏈數(shù)據(jù)，廠級(jí)監(jiān)控信息系統(tǒng)（SIS）集成了控制系統(tǒng)的生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，但前者側(cè)重運(yùn)行管理，后者主要提供了實(shí)時(shí)組態(tài)畫(huà)面展示、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的計(jì)算和監(jiān)測(cè)以及小指標(biāo)績(jī)效考核。3.1.3問(wèn)題分析SIS存儲(chǔ)了海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，但系統(tǒng)僅從節(jié)能管理角度出發(fā)提供了能耗計(jì)算、報(bào)表和考核管理等功能，并未實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)的深度挖掘、實(shí)時(shí)分析與指導(dǎo)?，F(xiàn)有DCS監(jiān)控界面較多，監(jiān)盤(pán)人員需要頻繁翻頁(yè)查看參數(shù)，工作強(qiáng)度大，監(jiān)盤(pán)壓力高；DCS并不直接顯示參數(shù)正常區(qū)間，設(shè)置的報(bào)警閾值為一個(gè)或多個(gè)固定的上下限值，監(jiān)盤(pán)人員需要依靠經(jīng)驗(yàn)判斷參數(shù)異常，并不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)參數(shù)異常波動(dòng)；當(dāng)DCS發(fā)出報(bào)警時(shí)往往故障已經(jīng)發(fā)生，或者設(shè)備已經(jīng)出現(xiàn)一定程度的損壞，屬于事后報(bào)警。因此，需要應(yīng)用智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)來(lái)解決上述問(wèn)題。3.2目標(biāo)需求整合機(jī)組運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行界面整體展示，減少運(yùn)行人員勞動(dòng)強(qiáng)度；實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)組系統(tǒng)、設(shè)備參數(shù)變化，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)建立運(yùn)行參數(shù)監(jiān)測(cè)模型，基于設(shè)備多維參數(shù)的監(jiān)測(cè)進(jìn)行運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；實(shí)時(shí)提示設(shè)備狀態(tài)異常，實(shí)時(shí)分析設(shè)備異常原因，實(shí)時(shí)展示并提示運(yùn)行操作人員和運(yùn)行管理人員，提升機(jī)組設(shè)備運(yùn)行可靠性，提升企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。四、建設(shè)目標(biāo)和內(nèi)容4.1建設(shè)原則和策略4.1.1建設(shè)原則在實(shí)際建設(shè)中遵循以下原則：系統(tǒng)可用：功能可落地、可復(fù)制，最小代價(jià)滿足最迫切應(yīng)用的需求。系統(tǒng)安全：人員權(quán)限清晰可控。系統(tǒng)易用：直觀展示應(yīng)用，滿足電廠生產(chǎn)人員操作便捷的需求。系統(tǒng)易維護(hù)：滿足設(shè)備狀態(tài)維護(hù)監(jiān)測(cè)、現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境易變動(dòng)需求。系統(tǒng)易擴(kuò)展：滿足硬件擴(kuò)容、模塊擴(kuò)展需求。系統(tǒng)開(kāi)放易集成：滿足多方頂層業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)接入需求。4.1.2建設(shè)策略項(xiàng)目建設(shè)按照“整體規(guī)劃、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、注重實(shí)效、適度超前”的總原則，基于“服務(wù)生產(chǎn)，面向管理，輔助決策”的設(shè)計(jì)思想，著眼于未來(lái)和發(fā)展，同時(shí)注重結(jié)合目前公司設(shè)備管理實(shí)際情況，進(jìn)行統(tǒng)一總體規(guī)劃設(shè)計(jì)。在系統(tǒng)建設(shè)過(guò)程中，借鑒國(guó)內(nèi)外先進(jìn)的思想和理念，引入過(guò)程管理思想，強(qiáng)化面向服務(wù)的管理理念，采用先進(jìn)信息技術(shù)工具，支持對(duì)信息化基礎(chǔ)設(shè)施的流程管理、遠(yuǎn)程監(jiān)控和性能分析，支持運(yùn)行維護(hù)人員的知識(shí)共享，保障IT資源的價(jià)值發(fā)揮。加強(qiáng)信息安全意識(shí)培養(yǎng)，將安全組織與人員、安全技術(shù)與產(chǎn)品、安全流程與體系進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，建立完善的信息安全管理體系。建立和完善相關(guān)專業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和信息標(biāo)準(zhǔn)，建立標(biāo)準(zhǔn)化體系，為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和應(yīng)用擴(kuò)展奠定并夯實(shí)基礎(chǔ)；采用成熟穩(wěn)定的技術(shù)，建設(shè)行業(yè)領(lǐng)先的業(yè)務(wù)應(yīng)用和分析模型，發(fā)揮企業(yè)專業(yè)技術(shù)水平優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)效益最大化；堅(jiān)持經(jīng)濟(jì)、實(shí)用原則，盡量利用現(xiàn)有資源，發(fā)揮資源再利用，堅(jiān)持在先進(jìn)、高性能前提下合理投資，以期在成本最佳的前提下獲得最大的管理效益、經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。4.2建設(shè)目標(biāo)以提高電廠監(jiān)盤(pán)智能化為宗旨，以大數(shù)據(jù)平臺(tái)為支撐，建設(shè)基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)，幫助運(yùn)行人員精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)參數(shù)異常，降低運(yùn)行人員監(jiān)盤(pán)壓力，建設(shè)故障預(yù)警模型，在設(shè)備故障早期進(jìn)行預(yù)警，提高機(jī)組運(yùn)行水平和設(shè)備健康水平。4.3建設(shè)內(nèi)容4.3.1業(yè)務(wù)架構(gòu)從機(jī)組啟停過(guò)程和停機(jī)后監(jiān)視以及機(jī)組運(yùn)行過(guò)程監(jiān)視角度出發(fā)，進(jìn)行機(jī)組設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型搭建、引入異常預(yù)警機(jī)制及知識(shí)指導(dǎo)，并進(jìn)行異常歸檔統(tǒng)計(jì)與分析，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)組實(shí)時(shí)輔助監(jiān)盤(pán)，提升機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化的智能化水平，業(yè)務(wù)框架圖如下所示：4.3.2業(yè)務(wù)藍(lán)圖設(shè)計(jì)從機(jī)組運(yùn)行控制和設(shè)備維護(hù)角度做到基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的無(wú)縫溝通和智能提醒，實(shí)現(xiàn)機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化實(shí)時(shí)建議和設(shè)備運(yùn)行維護(hù)提醒。此系統(tǒng)的應(yīng)用將改變以往反復(fù)切換畫(huà)面的繁瑣操作，將重要異常提醒集中在一個(gè)大屏畫(huà)面進(jìn)行展示。運(yùn)行人員通過(guò)智能監(jiān)盤(pán)畫(huà)面可以快速了解當(dāng)前設(shè)備或運(yùn)行參數(shù)的異常，同時(shí)參看異常知識(shí)庫(kù)，快速定位問(wèn)題、分析問(wèn)題，從而及時(shí)跟蹤和處理運(yùn)行過(guò)程可能存在的問(wèn)題。運(yùn)行專工或生產(chǎn)管理人員可以調(diào)用異常歸檔記錄進(jìn)行異常處理過(guò)程分析。4.3.3系統(tǒng)功能1) 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，為數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控、設(shè)備狀態(tài)預(yù)警等提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能和工具。2) 智能輔助監(jiān)盤(pán)，整合設(shè)備、系統(tǒng)各項(xiàng)監(jiān)控參數(shù)。參數(shù)超出標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)出報(bào)警。3) 智能事故預(yù)警。在設(shè)備異常發(fā)生初期參數(shù)異常且尚未造成嚴(yán)重后果之前及早發(fā)出預(yù)警。4) 異常處理指導(dǎo)。在系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警時(shí)，發(fā)出針對(duì)設(shè)備異常的查找、處置提示，指導(dǎo)值班人員進(jìn)行處置。5) 異常歸檔與分析。對(duì)系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警的事件存檔，對(duì)異常事件發(fā)生的原因、頻次、持續(xù)時(shí)長(zhǎng)分析，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康狀況分析。五、技術(shù)方案和技術(shù)路線5.1系統(tǒng)架構(gòu)搭建基于hadoop存儲(chǔ)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。梳理發(fā)電企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)集中管控及共享，打破數(shù)據(jù)孤島。大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、清洗、挖掘建模、分析、聯(lián)機(jī)查詢，依托于大數(shù)據(jù)和人工智能算法，挖掘各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)價(jià)值。深化各類智能應(yīng)用，采用可視化技術(shù)進(jìn)行展示，助力發(fā)電企業(yè)打造更安全、更可靠、更實(shí)用的智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)。5.2技術(shù)路線本項(xiàng)目以火電企業(yè)機(jī)組監(jiān)盤(pán)智能化作為主要研究?jī)?nèi)容?；陧?xiàng)目研究目標(biāo)進(jìn)行同類項(xiàng)目實(shí)地調(diào)研與文獻(xiàn)學(xué)習(xí)，與電廠運(yùn)行管理人員、監(jiān)盤(pán)人員進(jìn)行交流和探討，了解目前監(jiān)盤(pán)過(guò)程中存在的痛點(diǎn)與不足，以及希望智能監(jiān)盤(pán)具備的功能，從優(yōu)化監(jiān)盤(pán)界面、智能報(bào)警、故障預(yù)警、故障指導(dǎo)、統(tǒng)計(jì)分析五部分功能應(yīng)用出發(fā)，進(jìn)行需求整理與分析，形成智能監(jiān)盤(pán)產(chǎn)品方案。將方案進(jìn)行分解，具體化，結(jié)合詳細(xì)設(shè)計(jì)方案開(kāi)發(fā)升級(jí)產(chǎn)品，并經(jīng)多輪測(cè)試，直至達(dá)到應(yīng)用要求。5.3技術(shù)方案5.3.1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)大數(shù)據(jù)平臺(tái)包括大數(shù)據(jù)集成、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、主數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)服務(wù)、維護(hù)工具。大數(shù)據(jù)平臺(tái)基于Hadoop技術(shù)，覆蓋大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、分析、共享等于一體的一站式平臺(tái)。采用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，內(nèi)置多種海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案、大數(shù)據(jù)處理方法和分析挖掘算法；支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析挖掘、檢索；提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)訪問(wèn)機(jī)制。（1） 數(shù)據(jù)集成針對(duì)數(shù)據(jù)整合與集成的需求，需要一套功能完整、成熟、先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集ETL工具來(lái)完成數(shù)據(jù)采集的工作。ETL工具將各個(gè)分子系統(tǒng)的分散的、重復(fù)建設(shè)的、異構(gòu)的等散亂數(shù)據(jù)通過(guò)一定的規(guī)范整合到統(tǒng)一的處理平臺(tái)，然后提供統(tǒng)一的管理和訪問(wèn)。同時(shí)，利用大數(shù)據(jù)強(qiáng)大的處理能力，高效的解決傳統(tǒng)架構(gòu)無(wú)法解決的統(tǒng)計(jì)匯總，數(shù)據(jù)分析、決策等。數(shù)據(jù)采集是建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)采集，采集需求包括批量采集和增量采集。數(shù)據(jù)的來(lái)源包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、控制系統(tǒng)。數(shù)據(jù)清洗，指的是通過(guò)技術(shù)手段對(duì)抽取的數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別和清洗，如冗余數(shù)據(jù)，無(wú)效數(shù)據(jù)，質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)等等。平臺(tái)應(yīng)提供行列轉(zhuǎn)換、交叉表、值轉(zhuǎn)換、空值填補(bǔ)、異常值處理、類型轉(zhuǎn)換、多源行合并、多源列合并等數(shù)據(jù)清洗和集成的處理方法。（2） 主數(shù)據(jù)管理規(guī)范、統(tǒng)一業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)使用的共享，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理倉(cāng)庫(kù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量，增強(qiáng)系統(tǒng)的集成能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效性、準(zhǔn)確性、完整性、一致性和及時(shí)性。建立標(biāo)準(zhǔn)的主數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集、管理、共享的主數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)。強(qiáng)化主數(shù)據(jù)管理要求，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)創(chuàng)建、變更、注銷等全生命管理的標(biāo)準(zhǔn)流程。建立主數(shù)據(jù)共享流程的業(yè)務(wù)模型，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)各系統(tǒng)數(shù)據(jù)的一定程度的整合、規(guī)范，打破各系統(tǒng)間因數(shù)據(jù)不一造成的數(shù)據(jù)壁壘。建立主數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)來(lái)源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源的管控機(jī)制，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，保證平臺(tái)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、真實(shí)性。建立主數(shù)據(jù)共享檢查機(jī)制，未驗(yàn)證通過(guò)的數(shù)據(jù)不能進(jìn)行數(shù)據(jù)共享使用。建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，保證業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)源的單通道機(jī)制，真實(shí)反映企業(yè)業(yè)務(wù)情況，為企業(yè)統(tǒng)一業(yè)務(wù)模型和決策分析奠定基礎(chǔ)。（3） 數(shù)據(jù)服務(wù)滿足平臺(tái)不同數(shù)據(jù)訪問(wèn)，包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)RDBMS、分布式文件系統(tǒng)HDFS、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。應(yīng)用通過(guò)權(quán)限訪問(wèn)數(shù)據(jù)服務(wù)。提供訪問(wèn)權(quán)限配置、服務(wù)注冊(cè)、應(yīng)用注冊(cè)、數(shù)據(jù)訪問(wèn)方法創(chuàng)建及參數(shù)配置等功能。（4） 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需要滿足海量存儲(chǔ)、安全存儲(chǔ)和快速讀取的要求。其中海量存儲(chǔ)包括容量和數(shù)據(jù)文件量?jī)蓚€(gè)方面。平臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)技術(shù)，支持系統(tǒng)存儲(chǔ)容量能夠以比較低的成本存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)并能實(shí)現(xiàn)快速平滑擴(kuò)展。為保障數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)不丟失，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行至少一次備份，當(dāng)服務(wù)器出現(xiàn)故障，能夠自動(dòng)恢復(fù)數(shù)據(jù)。為了支持?jǐn)?shù)據(jù)快速讀取和并發(fā)訪問(wèn)，平臺(tái)提供索引機(jī)制，能夠快速定位數(shù)據(jù)。另外，平還提供多種分布式存儲(chǔ)方式，包括分布式文件系統(tǒng)、時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)、列式數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。每種方式都采用大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)技術(shù)，并且適用不同用途的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。分布式文件系統(tǒng)適合存儲(chǔ)百兆字節(jié)以上大體量的文件，如視頻文件、音頻文件、日志文件等；時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)適合存儲(chǔ)隨時(shí)間時(shí)刻在變化的數(shù)據(jù)，如從傳感器采集的數(shù)據(jù)；列式數(shù)據(jù)庫(kù)適合快存、快取的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，如數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)、小文件等；內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)適合快速訪問(wèn)的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，如緩存數(shù)據(jù)、中間結(jié)果數(shù)據(jù)、反復(fù)使用的數(shù)據(jù)等；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)適合存儲(chǔ)經(jīng)過(guò)處理形成了專門(mén)用途的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)采用哪種方式存儲(chǔ)，可以在采集模塊中選擇合適的存儲(chǔ)方式，即可使用不同的機(jī)制把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)相應(yīng)的位置。（5） 數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是對(duì)大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，從中獲得新的價(jià)值，具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多、處理要求塊等特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程由數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、選算法建模、模型評(píng)估、模型應(yīng)用組成。平臺(tái)提供大數(shù)據(jù)可視化建模工具，采用圖形化、流程化的方式進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘工作。數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘過(guò)程采用全可視化操作，挖掘數(shù)據(jù)隱藏的“價(jià)值”。平臺(tái)集成K-Means聚類、GMM高斯混合模型、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM支持向量機(jī)、FP-growth關(guān)聯(lián)規(guī)則、OLS最小二乘法、EM最大期望值、決策樹(shù)、線性回歸、嶺回歸、梯度提升樹(shù)、廣義線性等大量機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠滿足電力系統(tǒng)各種大數(shù)據(jù)分析挖掘需求。5.3.2 智能輔助監(jiān)盤(pán)智能輔助監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)整合各系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行整體畫(huà)面展示，減少運(yùn)行人員翻看畫(huà)面次數(shù)，各項(xiàng)參數(shù)按照機(jī)組、系統(tǒng)、設(shè)備的層次進(jìn)行展示。機(jī)組層的參數(shù)如負(fù)荷、主蒸汽溫度\壓力、再熱蒸汽溫度\壓力、發(fā)電煤耗等；系統(tǒng)層按不同的系統(tǒng)分別展示，如鍋爐制粉系統(tǒng)給煤機(jī)給煤量、磨煤機(jī)電流等，風(fēng)煙系統(tǒng)爐膛負(fù)壓、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速電流、排煙溫度等，汽水系統(tǒng)排汽壓力、凝結(jié)水流量、給水流量、減溫水流量、循環(huán)水流量、開(kāi)閉式水流量等，電氣系統(tǒng)各變壓器進(jìn)出口電壓\電流、廠用電10KV\380V母線電壓、升壓站進(jìn)出口電壓\電流等；設(shè)備層則在系統(tǒng)層下一級(jí)展示，如汽水系統(tǒng)凝結(jié)水泵頻率、電壓、電流、轉(zhuǎn)速、流量、進(jìn)出口壓力，風(fēng)煙系統(tǒng)送風(fēng)機(jī)電壓、電流、轉(zhuǎn)速、振動(dòng)、動(dòng)葉開(kāi)度，電氣系統(tǒng)主變壓器進(jìn)出口電壓、電流、潤(rùn)滑油溫度\油位、散熱風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速等。依托于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，輔助監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)可以做出比DCS更精確的報(bào)警提示。目前DCS的報(bào)警原理為對(duì)某一運(yùn)行參數(shù)設(shè)置一個(gè)或多個(gè)固定的上限和下限，當(dāng)參數(shù)超過(guò)這個(gè)區(qū)間時(shí)，就會(huì)發(fā)出報(bào)警，這樣的報(bào)警及時(shí)性無(wú)法得到保證，報(bào)警發(fā)出時(shí)機(jī)組已經(jīng)異常運(yùn)行了一段時(shí)間，留給運(yùn)行人員調(diào)整的時(shí)間也不夠。在機(jī)組啟動(dòng)、運(yùn)行和停機(jī)的不同狀態(tài)下，輔助監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)除了設(shè)置單個(gè)參數(shù)的上、下限報(bào)警值外，還與標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行數(shù)據(jù)是系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)利用海量歷史正常運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)搭建好的系統(tǒng)、設(shè)備模型進(jìn)行訓(xùn)練，在不同工況條件下，模型會(huì)得到一個(gè)系統(tǒng)、設(shè)備的正常運(yùn)行數(shù)據(jù)區(qū)間，當(dāng)某項(xiàng)參數(shù)超過(guò)這個(gè)區(qū)間時(shí)，系統(tǒng)判定異常，發(fā)出報(bào)警提示。雙重報(bào)警功能的設(shè)置不僅能充分保證設(shè)備的安全，更能提前發(fā)現(xiàn)運(yùn)行異常，留給運(yùn)行人員充足的時(shí)間進(jìn)行處理。（1）機(jī)組啟動(dòng)監(jiān)測(cè)機(jī)組啟動(dòng)過(guò)程中，本系統(tǒng)全程監(jiān)控機(jī)爐電系統(tǒng)、設(shè)備各項(xiàng)參數(shù)變化情況，并對(duì)關(guān)鍵啟動(dòng)節(jié)點(diǎn)設(shè)置報(bào)警提示。機(jī)組實(shí)時(shí)啟機(jī)數(shù)據(jù)與基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)歷史成功啟動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到的標(biāo)準(zhǔn)啟機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比展示，可實(shí)現(xiàn)啟機(jī)全過(guò)程的有效監(jiān)控。（2）機(jī)組運(yùn)行監(jiān)測(cè)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，本系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)參數(shù)與根據(jù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)得到的標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行數(shù)據(jù)相對(duì)比，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)組及其主要輔機(jī)系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)視，實(shí)現(xiàn)機(jī)組安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。（3）機(jī)組停機(jī)監(jiān)測(cè)機(jī)組停機(jī)后狀態(tài)，本系統(tǒng)通過(guò)重點(diǎn)監(jiān)視機(jī)組停運(yùn)后汽機(jī)潤(rùn)滑油、密封油、汽缸溫度及氫系統(tǒng)等相關(guān)參數(shù)，防止發(fā)生設(shè)備事故。5.3.3預(yù)警模型搭建智能監(jiān)盤(pán)異常預(yù)警通過(guò)深入挖掘和分析海量歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立預(yù)警模型，從設(shè)備安全性、系統(tǒng)安全性、經(jīng)濟(jì)性、運(yùn)行狀態(tài)等5個(gè)維度對(duì)機(jī)組健康度進(jìn)行實(shí)時(shí)量化評(píng)價(jià)。通過(guò)預(yù)警模型預(yù)測(cè)每個(gè)參數(shù)的期望值，與實(shí)時(shí)值進(jìn)行比較，發(fā)布偏離預(yù)警，提前預(yù)警到故障的征兆，減輕運(yùn)行人員繁重的監(jiān)盤(pán)工作。通過(guò)設(shè)備級(jí)、系統(tǒng)級(jí)、機(jī)組級(jí)三級(jí)健康度評(píng)價(jià)體系評(píng)價(jià)整臺(tái)機(jī)組的健康度。異常預(yù)警通過(guò)大數(shù)據(jù)分析算法挖掘設(shè)備健康運(yùn)行樣本的關(guān)聯(lián)性和耦合性，對(duì)正常運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，將提升設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、評(píng)價(jià)與診斷的及時(shí)性、準(zhǔn)確性和快速性，為設(shè)備故障和劣化提供預(yù)警，讓設(shè)備處于實(shí)時(shí)可控狀態(tài)，同時(shí)提升設(shè)備建康度，實(shí)現(xiàn)由“事后檢修”向“事前維護(hù)”的轉(zhuǎn)變。異常預(yù)警系統(tǒng)分析重要監(jiān)測(cè)參數(shù)，依據(jù)大量歷史數(shù)據(jù)中隱含的參數(shù)關(guān)聯(lián)性、耦合性以及設(shè)備正常運(yùn)行的樣本數(shù)據(jù)，建立基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)備預(yù)警模型。系統(tǒng)對(duì)不同系統(tǒng)的設(shè)備特征進(jìn)行建模，通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)機(jī)組運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，形成一個(gè)設(shè)備、系統(tǒng)和機(jī)組的應(yīng)有狀態(tài)以及由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)報(bào)警閾值，并將其與實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行比較，以判斷現(xiàn)有狀態(tài)是否依然正常。當(dāng)機(jī)組、系統(tǒng)或設(shè)備出現(xiàn)不同級(jí)別的預(yù)警提示時(shí)，系統(tǒng)能通過(guò)不同顏色進(jìn)行標(biāo)識(shí)展示，同時(shí)會(huì)對(duì)測(cè)點(diǎn)的健康狀態(tài)進(jìn)行排序，把引起該異常的主要測(cè)點(diǎn)羅列出來(lái)，便于運(yùn)行人員進(jìn)行故障定位和查找原因。本系統(tǒng)結(jié)合機(jī)組系統(tǒng)特點(diǎn)、規(guī)程、二十五項(xiàng)反措及典型事故案例，通過(guò)對(duì)發(fā)電機(jī)本體、變壓器、汽輪機(jī)本體系統(tǒng)、真空系統(tǒng)、加熱器系統(tǒng)、風(fēng)煙系統(tǒng)、重要輔機(jī)等主要設(shè)備建立預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警、事故判斷、輔助處理等功能。（1）發(fā)電機(jī)本體模型發(fā)電機(jī)鐵芯、線棒溫度、氫溫及其變化速率異常時(shí)提前預(yù)警，提示運(yùn)行人員檢查氫溫冷卻系統(tǒng)及可能引起溫度升高的故障點(diǎn)，防止因處理不及時(shí)造成事故擴(kuò)大；油氫差壓異常時(shí)提前預(yù)警，提示運(yùn)行人員進(jìn)行調(diào)整，防止發(fā)生發(fā)電機(jī)跑氫、進(jìn)油事件的發(fā)生；內(nèi)冷泵電流、內(nèi)冷水箱水位、內(nèi)冷水流量及其變化速率異常時(shí)提前預(yù)警，避免因內(nèi)冷泵故障、現(xiàn)場(chǎng)存在泄漏點(diǎn)等因素造成發(fā)電機(jī)斷水。（2）變壓器模型變壓器溫度及其變化速率異常時(shí)提前預(yù)警（不同季節(jié)進(jìn)行溫度修正），提示運(yùn)行人員檢查風(fēng)扇運(yùn)行情況及臺(tái)數(shù)，盡早發(fā)現(xiàn)變壓器短路、絕緣故障等異?，F(xiàn)象，為處理爭(zhēng)取時(shí)間。（3）汽輪機(jī)本體系統(tǒng)模型汽輪機(jī)本體重要參數(shù)（脹差，軸位移，軸承振動(dòng)值、溫度及回油溫度）及其變化速率異常時(shí)提前預(yù)警，防止動(dòng)靜部分摩擦、振動(dòng)大；主汽溫度和缸溫及其變化速率異常時(shí)提前預(yù)警，防止汽輪機(jī)進(jìn)水；監(jiān)視機(jī)組啟動(dòng)過(guò)程中缸溫與脹差的對(duì)應(yīng)關(guān)系，判斷汽輪機(jī)滑銷系統(tǒng)的卡澀故障等；潤(rùn)滑油壓、潤(rùn)滑油溫等參數(shù)異常變化時(shí)提前預(yù)警，防止斷油燒瓦；重要保護(hù)參數(shù)通過(guò)多點(diǎn)對(duì)比，及時(shí)判斷熱工變送器或開(kāi)關(guān)異常，防止保護(hù)誤動(dòng)。（4）真空系統(tǒng)模型凝汽器真空在對(duì)應(yīng)工況下經(jīng)驗(yàn)值偏差過(guò)大或下降速率過(guò)快時(shí)提前預(yù)警（不同季節(jié)進(jìn)行溫度修正），并查看其它影響真空參數(shù)是否發(fā)出預(yù)警（如：抽氣設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、軸封壓力、循環(huán)水壓力、循環(huán)水溫升等），快速判斷故障點(diǎn)，為事故處理爭(zhēng)取時(shí)間；同時(shí)可對(duì)凝結(jié)水過(guò)冷度、凝結(jié)器端差、循環(huán)水溫升等影響機(jī)組經(jīng)濟(jì)性參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控，提示運(yùn)行人員進(jìn)行循環(huán)水泵運(yùn)行方式優(yōu)化等節(jié)能操作。（5）加熱器系統(tǒng)模型通過(guò)對(duì)加熱器水位、疏水調(diào)整門(mén)開(kāi)度、疏水溫度、給水流量、抽汽溫度綜合判斷加熱器泄露并提前預(yù)警，防止汽輪機(jī)進(jìn)水；對(duì)應(yīng)負(fù)荷下的加熱器溫升、給水溫度不能滿足時(shí)提前預(yù)警，提示運(yùn)行人員檢查運(yùn)行參數(shù)是否正常，若無(wú)效則應(yīng)利用停機(jī)機(jī)會(huì)檢查加熱器結(jié)垢、水側(cè)隔板情況，提高機(jī)組運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性；除氧器壓力、溫度、水位異常時(shí)提前預(yù)警，避免發(fā)生汽輪機(jī)進(jìn)水、給水中斷、給水泵汽化甚至除氧器破裂等嚴(yán)重事件的發(fā)生。（6）風(fēng)煙系統(tǒng)模型吸風(fēng)機(jī)電流、動(dòng)葉開(kāi)度、風(fēng)量等參數(shù)異常時(shí)提前預(yù)警吸風(fēng)機(jī)失速危險(xiǎn)，提示運(yùn)行人員及時(shí)進(jìn)行參數(shù)調(diào)整；通過(guò)對(duì)風(fēng)煙系統(tǒng)差壓的監(jiān)控，提前預(yù)警系統(tǒng)堵塞現(xiàn)象，提示運(yùn)行人員及時(shí)進(jìn)行吹灰，持續(xù)超標(biāo)應(yīng)利用停機(jī)機(jī)會(huì)進(jìn)行檢查；空預(yù)器軸承溫度、電機(jī)電流及其變化速度異常時(shí)提前預(yù)警，提示運(yùn)行人員加強(qiáng)就地檢查。（7）重要輔機(jī)模型重要轉(zhuǎn)機(jī)運(yùn)行參數(shù)（電流、出力、油溫、油壓、軸承溫度、電機(jī)線圈溫度等）及其變化速率異常時(shí)提前預(yù)警（不同季節(jié)進(jìn)行溫度修正），提示運(yùn)行人員就地檢查故障點(diǎn)，避免事故擴(kuò)大；重要轉(zhuǎn)機(jī)聯(lián)鎖應(yīng)投未投或異常切除時(shí)及時(shí)報(bào)警，及時(shí)提示運(yùn)行人員進(jìn)行檢查；重要轉(zhuǎn)機(jī)自動(dòng)調(diào)節(jié)裝置指令與反饋或指令與實(shí)際出力偏差大時(shí)及時(shí)預(yù)警，提示運(yùn)行人員就地檢查是否為調(diào)節(jié)裝置卡澀，避免因發(fā)現(xiàn)、處理不及時(shí)造成事故擴(kuò)大。5.3.4 異常處理指導(dǎo)運(yùn)行異常或設(shè)備異常時(shí)，系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警并自動(dòng)關(guān)聯(lián)異常知識(shí)庫(kù)，給出異常調(diào)整或診斷提示信息，便于運(yùn)行人員查找原因，進(jìn)行運(yùn)行調(diào)整或現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備檢查處理。異常知識(shí)庫(kù)是一個(gè)開(kāi)放的診斷知識(shí)積累平臺(tái)，能自動(dòng)監(jiān)視和記錄系統(tǒng)運(yùn)行異常和關(guān)鍵設(shè)備的異常發(fā)展過(guò)程、可能原因、征兆和措施等，用戶可進(jìn)行診斷知識(shí)的快速添加，并在再次發(fā)生同樣征兆或異常時(shí)自動(dòng)提示相關(guān)異常處理知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)電廠運(yùn)行異常調(diào)整和設(shè)備故障的知識(shí)捕捉、積累和傳承。異常知識(shí)庫(kù)最終要實(shí)現(xiàn)對(duì)異常的精準(zhǔn)判斷，降低運(yùn)行人員異常判斷的勞動(dòng)強(qiáng)度。異常知識(shí)庫(kù)包含設(shè)備模式庫(kù)和案例庫(kù)。模式庫(kù)通過(guò)挖掘和自學(xué)習(xí)來(lái)自動(dòng)生成運(yùn)行中異常診斷的規(guī)則表及模型庫(kù)，能建立知識(shí)庫(kù)經(jīng)驗(yàn)、案例和模型之間的規(guī)則判斷關(guān)系，將預(yù)警信息通過(guò)判斷算法自動(dòng)給出可能的異常模式，形成異常預(yù)警事件，以供運(yùn)行人員參考。案例庫(kù)是將完整的異常診斷單總結(jié)成案例，將同類型設(shè)備、同一設(shè)備異常自動(dòng)歸檔，實(shí)現(xiàn)用戶之間的知識(shí)共享。案例庫(kù)也可以提取異常模式，通過(guò)判斷公式的編輯添加到異常模式庫(kù)。5.3.5 異常歸檔與分析智慧監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)可以對(duì)發(fā)出預(yù)警的事件進(jìn)行存檔，能夠隨時(shí)查看歷史報(bào)警數(shù)據(jù)。運(yùn)行人員可以在系統(tǒng)中錄入報(bào)警原因，通過(guò)統(tǒng)計(jì)人為參數(shù)設(shè)置不當(dāng)、設(shè)備狀態(tài)調(diào)整不當(dāng)或設(shè)備本身性能劣化等不同的報(bào)警原因，對(duì)不同報(bào)警原因發(fā)生的頻次、持續(xù)時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行分析，可以提醒運(yùn)行人員重點(diǎn)監(jiān)視易不當(dāng)設(shè)置的參數(shù)和設(shè)備，并總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，對(duì)于開(kāi)始劣化的設(shè)備進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)視，提前做好維修、更換的準(zhǔn)備，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康狀況管理。5.4集成方案系統(tǒng)接口：已有實(shí)時(shí)庫(kù)XDB6.0的實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)采集接口；ERP數(shù)據(jù)采集接口5.5系統(tǒng)安全本系統(tǒng)嚴(yán)格按照各級(jí)有關(guān)二次系統(tǒng)安全防護(hù)的文件要求進(jìn)行設(shè)計(jì)。首先，在網(wǎng)絡(luò)安全區(qū)接口處部署網(wǎng)絡(luò)正向隔離裝置，用以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的單向傳輸；其次，在數(shù)據(jù)采集匯聚的交換機(jī)上，為了防止各接口系統(tǒng)在接入時(shí)形成互聯(lián)，每個(gè)系統(tǒng)與采集機(jī)之間都部署了單向隔離裝置；最后，在數(shù)據(jù)采集機(jī)上我們采用雙網(wǎng)卡配置，兩塊網(wǎng)卡分別配置不同網(wǎng)段的IP地址，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的邏輯隔離。5.6系統(tǒng)硬件配置原則序號(hào)項(xiàng)目配置說(shuō)明單位數(shù)量1服務(wù)器1)2*2.1GHz8核CPU

2)8*16G內(nèi)存

3)2*高性能4端口千兆網(wǎng)卡

4)2*480GSSD+3*2TSAS萬(wàn)轉(zhuǎn)硬盤(pán)5臺(tái)2關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)mysql1套3服務(wù)器操作系統(tǒng)linux5套5.7主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)1) 智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)整合發(fā)電機(jī)組各系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行界面整體展示，減少了監(jiān)盤(pán)人員頻繁翻看DCS界面次數(shù)；報(bào)警機(jī)制為通過(guò)實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)與模型生成的標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比形成，報(bào)警更及時(shí)、準(zhǔn)確；2) 異常預(yù)警功能基于歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練的成熟模型，可以判斷設(shè)備狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常隱患，實(shí)現(xiàn)異常早期預(yù)警；3) 異常處理指導(dǎo)功能關(guān)聯(lián)異常知識(shí)庫(kù)，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警時(shí)給出異常指導(dǎo)建議，幫助運(yùn)行人員快速定位異常，獲取解決辦法；4) 異常歸檔與分析功能可以對(duì)異常事件發(fā)生的原因、頻次、持續(xù)時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行分析，可以幫助運(yùn)行人員總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、幫助值長(zhǎng)\專工分析設(shè)備健康狀況，促進(jìn)設(shè)備健康管理。六、項(xiàng)目實(shí)施6.1項(xiàng)目組織及分工項(xiàng)目建設(shè)期成立一個(gè)體制完善、層次分明、分工合理的項(xiàng)目型組織結(jié)構(gòu)，及時(shí)解決項(xiàng)目推進(jìn)過(guò)程中的問(wèn)題，明確各小組責(zé)任與溝通機(jī)制，提高工作效率，確保項(xiàng)目質(zhì)量，降低項(xiàng)目建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)。建議形成下表所示的項(xiàng)目組織結(jié)構(gòu)：組織角色說(shuō)明耒陽(yáng)公司項(xiàng)目管理委員會(huì)由耒陽(yáng)公司項(xiàng)目建設(shè)負(fù)責(zé)人牽頭，與系統(tǒng)相關(guān)專業(yè)部門(mén)管理人員及技術(shù)人員組成。定期碰頭，任務(wù)包括協(xié)調(diào)項(xiàng)目人、財(cái)、物資源，關(guān)注項(xiàng)目每階段的進(jìn)展，并對(duì)重大事件做出決定，項(xiàng)目經(jīng)理將項(xiàng)目的進(jìn)展情況每月向項(xiàng)目管理委員會(huì)定期做出匯報(bào)。項(xiàng)目管理辦公室項(xiàng)目經(jīng)理對(duì)整個(gè)項(xiàng)目生命周期負(fù)責(zé)；負(fù)責(zé)項(xiàng)目跟蹤，并給委員會(huì)提供適當(dāng)?shù)慕ㄗh和決議；與委員會(huì)和其他客戶方的管理組人員交流項(xiàng)目運(yùn)作情況；負(fù)責(zé)資源收集；監(jiān)控項(xiàng)目預(yù)算；負(fù)責(zé)保證所有可交付項(xiàng)目在協(xié)議時(shí)間里復(fù)查并簽署通過(guò)。咨詢顧問(wèn)提供有關(guān)本系統(tǒng)管理業(yè)務(wù)上的一切咨詢活動(dòng)。業(yè)務(wù)支持由項(xiàng)目經(jīng)理領(lǐng)導(dǎo)，承擔(dān)項(xiàng)目具體的實(shí)施工作，應(yīng)由企業(yè)主要業(yè)務(wù)部門(mén)的領(lǐng)導(dǎo)或業(yè)務(wù)骨干組成。關(guān)系到項(xiàng)目實(shí)施能不能貫徹到基層，每個(gè)模塊與業(yè)務(wù)組必須有固定人員組織，他們帶著業(yè)務(wù)中的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)的掌握，尋找一種新的解決方案和運(yùn)作方法，并用新的業(yè)務(wù)流程來(lái)驗(yàn)證。最后協(xié)同企業(yè)一起制訂新的工作規(guī)程和準(zhǔn)則，他們的工作還包括對(duì)其所在單位的培訓(xùn)工作。信息[IT]支持配合系統(tǒng)上線實(shí)施；提供系統(tǒng)運(yùn)行的IT環(huán)境、IT需求及IT支持。實(shí)施單位質(zhì)量總監(jiān)監(jiān)督項(xiàng)目管理的各項(xiàng)制度是否嚴(yán)格被執(zhí)行；組織項(xiàng)目階段評(píng)審。項(xiàng)目經(jīng)理確保每個(gè)階段任務(wù)的按時(shí)完成；計(jì)劃和協(xié)調(diào)項(xiàng)目的運(yùn)作；為本項(xiàng)目的實(shí)施提供質(zhì)量保證；有規(guī)律的準(zhǔn)備和遞交狀態(tài)報(bào)告；根據(jù)項(xiàng)目整體的運(yùn)行狀況，不斷更新項(xiàng)目計(jì)劃和報(bào)告；履行、管理實(shí)施工作。管理項(xiàng)目預(yù)算、人員、資源、日程、產(chǎn)品、質(zhì)量。設(shè)計(jì)組為建立系統(tǒng)，進(jìn)行分析、設(shè)計(jì)。開(kāi)發(fā)組為建立系統(tǒng)，進(jìn)行開(kāi)發(fā)、測(cè)試。實(shí)施組負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)接入工作，系統(tǒng)安裝、調(diào)試和對(duì)用戶的系統(tǒng)管理培訓(xùn)；承擔(dān)系統(tǒng)的二次開(kāi)發(fā)工作。專業(yè)組對(duì)項(xiàng)目建設(shè)的專業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行分析，提供咨詢和必要的支持。服務(wù)組負(fù)責(zé)系統(tǒng)售后服務(wù)及技術(shù)支持。系統(tǒng)集成組網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、布線、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備安裝調(diào)試；服務(wù)器系統(tǒng)的安裝和調(diào)試；對(duì)用戶進(jìn)行系統(tǒng)管理培訓(xùn)。商務(wù)組負(fù)責(zé)項(xiàng)目建設(shè)的商務(wù)方面需求的整理、分析和協(xié)調(diào)。6.2項(xiàng)目總體計(jì)劃1）項(xiàng)目建設(shè)期計(jì)劃開(kāi)工日期：2020年12月，計(jì)劃竣工日期：2021年12月。2）實(shí)施進(jìn)度計(jì)劃任務(wù)名稱開(kāi)始時(shí)間完成時(shí)間主要內(nèi)容及交付項(xiàng)可行性研究2020.122021.1基于大數(shù)據(jù)分析的智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)總體可行性研究，交付《基于大數(shù)據(jù)分析的智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)》審查稿。專家審查2021.22021.2組織可研評(píng)審，根據(jù)評(píng)審意見(jiàn)完善報(bào)告，交付《基于大數(shù)據(jù)分析的智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)》最終稿。項(xiàng)目調(diào)研2021.12021.3形成調(diào)研報(bào)告和課題研究方案?；诖髷?shù)據(jù)分析的智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)客戶需求調(diào)研分析，組織需求評(píng)審，根據(jù)評(píng)審意見(jiàn)完善報(bào)告，交付《基于大數(shù)據(jù)分析的智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)項(xiàng)目立項(xiàng)建議書(shū)》、《基于大數(shù)據(jù)分析的智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)》。招投標(biāo)2021.32021.3完成項(xiàng)目招投標(biāo)簽訂合同2021.42021.4簽訂項(xiàng)目合同系統(tǒng)設(shè)計(jì)2021.42021.4設(shè)計(jì)系統(tǒng)各個(gè)具體業(yè)務(wù)模塊，包括系統(tǒng)需要分析、系統(tǒng)概要、詳細(xì)與數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)接口設(shè)計(jì)、系統(tǒng)測(cè)試用例設(shè)計(jì)等，交付《基于大數(shù)據(jù)分析的智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)概要設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)》、交付《基于大數(shù)據(jù)分析的智能監(jiān)盤(pán)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)》等。系統(tǒng)編碼2021.42021.5根據(jù)項(xiàng)目需求，進(jìn)行系統(tǒng)所需功能的軟件開(kāi)發(fā)。系統(tǒng)測(cè)試2021.42021.8系統(tǒng)測(cè)試、模型調(diào)試項(xiàng)目實(shí)施2021.92021.11項(xiàng)目安裝、項(xiàng)目調(diào)試、項(xiàng)目試運(yùn)行項(xiàng)目驗(yàn)收2021.122021.12項(xiàng)目驗(yàn)收資料準(zhǔn)備項(xiàng)目驗(yàn)收七、效益和風(fēng)險(xiǎn)分析7.1效益分析7.1.1經(jīng)濟(jì)效益系統(tǒng)上線后，預(yù)期每年通過(guò)降低運(yùn)行人員投入、管理費(fèi)用和減少機(jī)組非停事故節(jié)約100-200萬(wàn)元，項(xiàng)目投資回收期約為1-2年（含建設(shè)期）。