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'''基于大数据技术的发电厂一体化管理平台的构建与应用'''在激烈的 [[ 市场 ]] 竞争下，如何提高企业的核心竞争力已成为电力企业战略管理的核心问题。发电企业的核心资本是发电设备，发电设备的运行维护管理水平直接影响到发电企业的生产成本和效益，随着现代生产的发展和科学技术的进步，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越完善， [[ 工作 ]] 人员越来越少。为保证设备的安全运行，消除异常，发展设备状态监测与预知性维修十分迫切，通过预测设备未来的运行状态，由此确定相应的预防性措施和对策，避免故障的发生，减少维护时间，降低设备的故障率。因此，需要一种先进有效的手段，以防止故障发生，但是，故障的早期异常很难靠人力在成千上万个变量中找出来，现有系统往往是事后分析查找原因，很难做到实时、预知、自动化、信息化。北京京能高安屯燃气热电有限责任公司通过开发研制发电厂一体化工作平台，实现对发电设备在全 [[ 生命 ]] 周期内进行数字化、智能化、透明化、信息化、互动化、仿真化、 [[ 标准化 ]] 、流程化运作，实现数据采集数字化、生产过程智能化、业务处理互动化、经营管理信息化、战略决策科学化，充分开发智能设备的信息资源，深化系统应用，实现控制决策智能分析、生产管理智能处理、业务操作智能化，提高企业的综合竞争力。

大数据分析平台与ERP、SIS、DCS、AMS、移动作业管理等系统建立通讯接口，能够按照秒级采集这些系统的数据，大数据分析平台具备30亿条/天的数据存储能力，满足大量的数据存储需求，系统能够存储五年 [[ 生产 ]] 数据，数据存储基础采用分布式存储系统，具备高容错能力，并在不改变大数据平台原有程序的基础上通过增加硬件及修改配置文件来自动提升存储效率和可靠性。大数据分析平台在故障诊断方面主要包含设备对象定义、数据处理、相关数据模型生成、模型状态识别、诊断 [[ 规则 ]] 集、诊断报警与记录等功能。通过平台强大的实时计算能力自动对大量的过程信号进行分析，找出设备可能存在的不正常状态，为运行和检修人员提供有关设备的状态信息；平台通过对历史数据的分析确定数据模型参数和特征计算。在进行故障诊断时，系统通过数据采集模块实时获取电厂设备的当前值，然后和数据模型推测值进行比较，判断当前的数据是否 [[ 正常 ]] ，运行趋势是否恶化。出现异常则依据规则集中的规则进行判定可能发生的故障并产生报警。平台具备设备故障树分析模块，对历史数据进行分析的同时会对测点与测点、设备与设备之间的关系进行分析，从而得到测点与测点、测点与设备、设备与设备之间的数据关系。分析平台报警画面如图1所示。

建立一体化工作管理平台与电厂其他信息管理系统进行集成，通过一体化工作管理平台直接访问其他系统，实现在同一平台下访问其它系统的需求，解决软件多样化带来的安全、信息孤岛、重复访问等问题，提高办公 [[ 效率 ]] 。个人工作台对企业应用进行集成，实现跨平台跨系统的资源的深度信息整合，系统将企业应用合理 [[ 规划 ]] 为若干个应用，用户可以通过选择的方式在自己的工作台设置自己的应用（如图2所示），制定相应的工作流程，符合自身工作岗位的需要。同时，平台支持移动端应用，满足移动化办公的需求。

开发大数据平台与DCS之间的数据接口，获取现场总线设备的周期数据和非周期数据，对设备所有数据（周期数据和非周期数据）进行标准化，建立各种类型设备的信息标准定义，并对所有设备的报警 [[ 信息 ]] 级别化，建立五级报警体系，实施采集这些数据，进行数据清洗，建立总线设备的状态监测和报警体系，通过标准报警故障库，建立现场总线设备的故障处理 [[ 专家 ]] 系统，实现设备缺陷自动流转，处理方案自动生成，指导现场的检修作业，实现总线设备的状态检修。

通过基于时间序列的数据趋势分析方式，采用K阶极值定义的方法实现对 [[ 历史 ]] 数据的数据趋势分析，同时对噪音数据进行隔离，实现对监测点数据的趋势预测，通过趋势预测获得测点在一定时间内的运行曲线。3.2　实现转动设备运行评价（如图4所示）对海量历史数据进行数据样本分析，挖掘测点与测点之间、设备与设备之间、系统与系统之间内在隐性数据关系, 结合ISO10816和GB/T6075标准建立设备评价指标体系相关振动标准，对设备振动情况给出健康评价等级。

通过在一体化平台移动端对测点和设备进行事件订阅，实现对现场运行情况的实时监督，准确掌握现场设备的运行状态，从而减少在现场的停留时间，提前发现设备可能出现的隐患，摒弃传统“坏了就换、坏了就修”的设备被动维护模式，建立全新的“预知检测、预知维修”的主动设备 [[ 管理 ]] 模式。手机端事件推送如图5所示。

一体化管理平台是利用大数据分析技术结合发电厂的生产特性，提前预测异常、辅助生产操作、优化生产，建立一体化工作管理平台解决软件多样化带来的安全、信息孤岛、重复访问等问题，提高办公效率，极大地提高了高安屯热电的生产管理水平，为公司创造了一定的 [[ 经济效益 ]] ，同时也带来了积极的管理效益。首创的发电厂大数据分析系统，利用互联网思维解决工业问题，将大数据分析技术引入到发电领域，结合发电厂生产的特点，对分析对象进行特性分析，设备进行细分，工艺系统进行划分，建立适用于工业企业的 [[ 大数据 ]] 分析系统。利用大数据分析方法进行分析，改变传统的数学模型分析的方法，基于对数据的分析来进行发电厂的生产优化、故障诊断、设备选型指导等工作。