智慧电厂数据中台建设与应用研究

应建军

（浙江浙能天工信息科技有限公司 浙江 杭州 310000）

1 引言

2018年智慧电厂概念被正式提出，通过对传统电厂基建、生产运行、设备维护和物料管理等方面，实现数据的采集、分析和判断，智能的调控设备的运行参数和仓储物料等生产物资的采购、数据存储，使电厂能够高效、低碳和安全的运行，这是智慧电厂建设的初衷。但是要想实现智慧电厂，就必须打破传统电厂燃料、运行、巡检、诊断、仓储、经营、采购等各系统之间的数据壁垒，避免数据孤岛的出现。目前智慧电厂的建设与应用仍处于探索阶段，没有固定的标准和统一的实现路径。笔者以智慧电厂转型过程中的数据壁垒为突破口，运用数据中台技术，将电厂的数据进行融合，通过建设数据湖、进行数据提炼、服务化交付数据，最终实现电厂数据的可视化，从而突破电厂的数据孤岛，为智慧电厂的建设奠定基础[1]。

2 智慧电厂数据中台架构设计

2.1 智慧电厂数据中台架构设计的意义

智慧电厂数据中台的建设能对电厂所有数据进行统一的标准化存储，能满足用户快速登陆响应的需求，让电厂的所有业务数据化，最终打通电厂所有生产、经营数据之间的壁垒。通过对原有应用系统的改造，将历史和现在的数据汇总至智慧电厂数据中台，让数据中台发挥智慧电厂“大脑”的作用，对数据进行提炼、归类，包括进行数据的治理，最终实现电厂数据的服务化交付，并通过可视化的展示框架，实现数据的集中展现。

2.2 智慧电厂数据中台关键技术及模块框架

智慧电厂数据中台关键技术和模块框架主要分为六块。

第一是数据的采集，这其中最重要的工作就是不同应用系统之间异构数据的汇总。在电厂的应用系统中，存在两种不同的数据库，即实时数据库和结构性数据库。实时数据库主要用于存放电厂生产过程中，一些设备的运行状态，而结构性数据库则存放关系对应型数据[2]。针对这两种不同的数据库进行数据的采集，需要建立不同的数据采集通道，并做好数据的转换工作，让不同数据库中的数据能够完整、真实的传输、复制、同步或者迁移至智慧电厂的数据中台。

第二是智慧电厂数据中台中数据湖的建立。数据湖是整个智慧电厂数据存储的核心，为整个数据中台的建设打下了坚实的基础。由于电厂，特别是大型火力发电厂的实时测点较多，所有数据库的数据实时向数据湖同步显然不现实。不同的应用和不同的数据库应采用适合其自身的数据存储技术，这就要求智慧电厂的数据中台提供混合型的存储架构，不仅接入方式需要灵活，扩展能力和兼容性更要一流。参照大多数数据中台的建设实践，采用分布式存储作为数据湖的重要存储方式，可以兼容非结构化、半结构化和结构化所有类型数据的存储。

第三是数据提炼与分析，对于采集、存储完成后的数据，需要通过全新的算法对数据重新进行分类提炼和分析，这里应用到了数据仓库技术和大数据技术。通过对智慧电厂的业务进行重新的划分和整合，找到各种业务之间的关联，建立相对应的数据仓库。在数据仓库中，依次按照电厂测点数据、设备数据、运行指标、人员数据、物资数据、财务数据和文档数据进行分类[3]。通过数据的提炼与分析将原来价值不大的数据进行价值的挖掘，将提炼和分析后的数据转变为价值较高的数据资产。最终通过数据的再造平台提供查询分析、批量计算和流式计算三种功能，当然在这其中需要依靠算法组件和可视化模型的建立。

第四是数据资产治理。通过制定统一的标准，并对主数据、元数据和数据的质量进行管理，最终通过数据的拓扑和对应关系图实现智慧电厂数据的全视域化跟踪。这其中包含了数据之间的逻辑关系和关键指标的权重关系，将电厂的设备进行权重树的模拟和展示，通过可视化界面的方式，能够精确定位智慧电厂中的问题。智慧电厂的数据治理计算使用事件和周期触发两种机制，实现智慧电厂设备的分析和层次计算。

第五是数据以服务化形式交付。智慧电厂中的应用不需要关注应用底层的数据库，就能通过数据中台获取到需要的数据。在这样的场景下，应用可以忽略底层数据的差异，通过数据中台提供的标准数据服务接口，在最短时间内获得数据响应。当前数据中台常用的数据服务包括OPC UA、Restful WebAPI和文件数据服务三种。

最后是智慧电厂数据的可视化框架的搭建，这也是数据中台呈现出来的展示效果。可视化框架的组件采用Model View View Model进行定义，内部则通过H5、WebGL等技术实现数据图形的绘制与展示。可视化框架能为智慧电厂的生产、运营提供决策的数据准备，并根据对应的业务模型和正常的指标集合进行管理视图的构建[4]。让电厂的管理人员能够快速、直观的掌握电厂的运行信息，以便根据情况做出相应的决策。

3 智慧电厂中数据中台的主要应用场景

3.1 智慧电厂的数据分层

电厂数据的特点是多而复杂，并且生产数据为实时数据，更新速度较快。数据中台技术能对原本杂乱无章的数据进行数据清洗，过滤掉部分的无效数据。经过提炼、分析和治理后的数据，能够形成一张完整的智慧电厂数据流向图，并根据数据的重要性进行数据的分层。这样不仅能够抓住智慧电厂生产中的重要节点，也能根据权重对重要设备和信息进行提前的预判和预警，降低电厂事故的发生率。

3.2 智慧电厂设备运行监测与诊断

智慧电厂建设的初衷是电厂设备的智能化运行，那么设备的运行状态及故障诊断就离不开数据中台的支持。以我国发电的主力，大型火电厂为例，其拥有磨煤机、汽轮机、发电机等一系列设备，这些主机和辅机设备都需要实时的在线监控。这些监测的数据来源于安装在各设备上的传感器，包括温度、电流、功率、转速等，这些都统称为测点数据，为生产实时监控系统所用。另外在发电可靠性管理系统中存在许多指标数据，体现了电厂机组的健康程度。部分电厂已经将设备的固定资产、物质采购、设备检修及缺陷修复记录数据存放在ERP等管理系统中，通过数据中台的采集和历史数据的对比，很容易发现电厂设备的隐患和故障，还能通过可视化框架和设备建模，将这些问题集中的展示出来，加快隐患和故障的处理效率。

3.3 环保设备运行优化

面对日益突出的环保问题，大型火电厂的环保压力不断增大，必须时刻保持排放物的达标。通过数据中台技术，确定优化关联指标、对机组的稳定健康指标进行收集、使用标签化分类的方式对环保数据进行分类、通过机器自动学习算法模型实现电厂环保设备的运行优化，确保电厂的脱硫、脱硝系统平稳运行。

3.4 数据报表与展示

数据报表与数据展示是数据中台建设的亮点，通过各类图表组件的整合，用户可以根据自身的需求，通过简单拖拽的方式，自由组合和展示自己所需的数据报表。在电厂的中控室、调度中心等位置，安装显示大屏，让电厂生产、经营的实时数据能同步显示，既提升了电厂的企业形象，也让运行值守人员能够直观的查看各项运行数据，对隐患和事故进行快速的纠正[5]。在移动互联网发展迅速的今天，亦可通过数据中台和H5等技术的结合，在移动APP上实现数据报表的推送和展示。

4 结语

总之，数据中台的建设和应用能提高智慧电厂数据共享和数据服务的能力，对智慧电厂的集约化、精准化管理起到强大的助推作用。不仅打破了电厂数据孤岛现象，还能通过标准化和提炼、分析以及治理，达到数据清洗和再利用的效果。智慧电厂的建设离不开数据中台优质数据的支持，数据中台的建设也离不开智慧电厂应用系统之间的融合，二者相辅相成，为电厂的智能化转型提供高效、可靠的解决方案。