新能源电厂智慧运维平台物联网数据资产管理架构研究＊

陈章华，屈业恒，梁巨岩，王 琳，赵星源

（1.北京洛斯达科技发展有限公司，北京 100120；2.电力规划设计总院，北京 100120）

1 研究背景

国家主席、中央军委主席、中央财经委员会主任习近平主持召开中央财经委员会第九次会议时提出构建以新能源为主体的新型电力系统，将新能源提到新的高度。新型电力系统以坚强智能电网为枢纽平台，以源网荷储互动与多能互补为支撑，具有清洁低碳、安全可控、灵活高效、智能友好、开放互动的基本特征。因此，新能源电厂将在未来成为发电行业的主力军。同时，新能源电厂作为发电侧极其重要的一环，具备调节能力强，高度数字化、智慧化、网络化的特征，从而促进新型电力系统的建设。随着人工智能、区块链、云计算、大数据、5G 技术、工业互联网等新兴技术的迅速发展，数化万物、智慧物联的新时代已经到来。以物联网为基础的产业“数智化”转型，正成为新能源电厂支撑新型电力系统的巨大势能。因此，探索研究物联网技术在新能源领域的全方位应用潜力势在必行。

目前物联网技术在新能源电厂中的主要应用场景是依托一体化的智慧运维管理支撑平台，发挥其万物互联的优势，高效全面地收集分布在不同空间位置或不同流程中的数据并系统性接入智慧运维平台，根据电力行业特征，分析数据来源和数据结构，设计专用数据平台架构来处理数据并进行深度挖掘计算，给出精确的决策支持信息。如何对这些数据资产的建立、收集、组织、存储、流转等一系列过程进行整合管理是物联网技术在新能源领域得以应用的基础。良好的数据资产管理可以最大化地发挥海量数据所带来的价值，从而为公司带来经济利益，反之如果不做任何管理，数字资产则不能发挥它的价值。

目前国内外尚未有针对新能源电厂运维的成熟物联网数据资产管理架构，亟需自主研究和开发。国内外对物联网技术的应用研究大多处于宏观理论阶段，尚未有针对新能源领域的详细研究，而对于新能源物联网的数据资产管理的论述更是少之又少。目前现有的少数研究主要集中在对于单一特定电厂的微观层面研究，即结合某个电厂的能源特点、需求特点以及经济和技术发展状况进行研究，具有一定的局限性。而考虑将基于物联网的电厂数据资产管理置于宏观背景下进行研究还没有成型的研究成果。

此外，从目前与电厂物联网数据资产相关的研究成果来看，目前的研究或集中在数据收集设备的改造升级论述，或集中在数据提取、转化、融合技术的探讨，或集中在数据传输的研究，或集中在数据分析模型的论述，普遍存在着较大的片面性。而将数据资产管理过程的前端数据收集过程和后端数据全生命周期管理作为一个完整、复杂的系统，并综合考虑设备收集数据及之后的数据存储、分析、传输等相关因素的协调发展还没有成型的研究成果。

2 架构目标

智慧运维管理平台能够提升发电运维管理的规范化、精细化、集约化和实时化程度，同时也能为集团公司扩展包括运维在内的全业务链产业发展战略提供助力。具体来说，智慧运维管理平台的建立是为了实现3 大目标，即空间智慧运维管理、设备智慧运维管理和多级化集中式运维管理。空间智慧运维管理是通过了解电厂现有空间布局，分析空间使用情况及空间分配变更需求，制定出合理的空间分配方案；电厂设备运维管理是将包含发电设备、辅助设备及备件库等的所有设备通过信息系统进行属性归集和管理，并实现对其数据信息的多角度应用与分析；多级化集中式运维管理是将各类数据统一分析并统计后，形成统一上报的模式，从而形成大区分公司、省级区域电力公司、单位电厂的三级运维管理模式，上级公司依靠汇总上传后的数据做出更高层决策，实现对单位电厂运维的集中化精确化管理。

3 智慧运维平台技术架构

随着社会整体经济水平与科技力量的飞速发展，现代信息技术已实现与生产生活的高度融合，加快了生产运行过程中数据传输的高效性与安全性。在此背景下，电力行业也顺应发展趋势，在大力发展习近平总书记提出的新型电力系统时积极引入物联网及大数据分析技术，探索电厂新型运维管理模式。

国内外目前对于“生产企业+物联网”的智慧运维模式普遍认可，部分高新企业已经贯彻落实了这一模式，但电力行业集中在对这一模式的前期讨论与探索阶段，并且大多数理论研究具有较强的针对性，即以某单一特定电厂为例结合某个电厂的能源特点、需求特点以及经济和技术发展状况进行微观层面的研究，在切入角度上具有一定的局限性，缺乏在宏观背景下对智慧运维数据资产管理技术和过程的归纳精炼。此外论述角度集中在数据收集设备的改造升级、数据提取、转化、融合技术、数据分析模型等阶段中的某一部分，相对缺乏系统性与全面性。在现有研究的基础上，本文提出了以电厂运维支持管理平台为核心、涵盖下游数据采集传输等过程及上游支撑智能监管决策以及远程诊断的全方位数据资产管理体系架构。

数据资产管理体系分为5 层，即智能设备层、智能控制层、智能生产监管层、智能管理层及智能决策层，如图1 所示。

图1 数据资产管理整体技术架构

3.1 智能设备层

智能设备层通过设备的自动化实现生产/车间级的实时数据采集，为上层系统提供稳定、客观、真实的数据来源。新能源电厂在运行期间会产生各方面的问题，以光伏电站为例，除去自然老化的因素之外，还有光伏组件、汇流箱、逆变器、变压器的质量问题，施工建设问题，直流及交流线缆的损失等多种问题，同时电站在运行期间还需要定期检查以确保运行安全。光伏电站的容量一般较大，光组件数量在几万到几十万之多，如果光伏电站的某个支路发生了故障，靠传统的人为方法逐一排查诊断是不现实的，非常耗费人力物力财力。智能设备层对数据的实时收集是解决上述问题的根本，通过现场设备上传的运行状态监控数据，判断问题所在位置，结合现场检查发现问题原因，进而找到处理办法。

运维管理包括对发电机组的运行操作、监控，以及对厂房机组等各种设备设施做日常维修管理及危险预警。从运维数据的需求角度看，主要涵盖智能巡检、故障检修、隐患保修、派工、交接班，以及统计开关分合次数、设备位置数量、投运时间及设备使用寿命终结时间等。针对智能巡检、故障检修、隐患保修等日常维修管理，可以采用智能仪表或射频识别技术（RFⅠD）进行数据采集。目前市场上主流的智能仪表可以实现中低压电气三相线路的智能化综合数据收集，集设备运行参数实时收集、安全参数实时收集、电能数据实时收集等功能于一身，并可通过无线移动网络接口将电气设备数据云端化，实现当地/远程查看或设定运行参数，基本满足了对于发电机组设备数据全方位采集的需求[1]。智能门禁通过对进出现场的人员信息进行采集，能够对派工、交接班等工作人员的日常信息进行收集记录，从而能够支撑应用层对于考勤统计以及生产成本控制等商业分析。生产设备区域及办公区域内外部的安全数据采集一般采用虚拟现实技术（VR）和增强现实技术（AR），对场站周围、厂房内、发电机组进行实时视频数据采集，确保办公生产环境的安全。而在灾害例如火灾发生后，人员定位和安防设备能第一时间发送人员位置及灾害信息至数据中心，以最快的速度、最大的精度、最低的成本以及最高的效率保障现场人员的生命及财产安全。集多种日常巡检、安防功能与一体的智能机器人技术目前在研究开发阶段，在不久的未来会被引入至设备现场，从而进一步提高新能源电厂智能化水平。

3.2 智能控制层

如果说智能设备层是万物互联的基础，使数据采集变得可能，那么智能控制层则是数据采集的实现方式，通过不同的系统高效性、系统性地收集终端数据。常用的现场控制系统有集散控制系统（DCS）、现场总线技术（FCS）、高级计划排程（APS）及自动计量技术等。

集散控制系统是以多台微型计算机为核心的仪表控制系统。其特点为分散控制、集中显示多个微型计算机，并且其现场级设备与控制器之间连接采用一对一Ⅰ/O 连线方式。集散控制系统的数据采集过程包含现场控制信息和控制过程信息。控制器和数据采集器通过对采集的信号进行预处理后由数据传输通道传输给上级计算机和CRT 操作站[2]。

现场总线技术作为新一代控制系统，打破了DCS采用专用通信网络的局限，采用了基于开放式、标准化的通信技术；同时还进一步变革了DCS 中“集散”系统结构，形成了全分布式系统架构，把控制功能彻底下放到现场。FCS 采用数字信号传输，允许在一条通信线缆上挂接多个现场设备，而不再需要Ⅰ/O 组件与现场设备一对一相连。当需要增加现场控制设备时，现场仪表可就近连接在原有的通信线上，无需额外增设其他组件[3]。在电厂实际运行过程中，FCS 的监控层还可以实现控制组态的设计和下载，并且由于设备层处于以太网中，因此可以实现现场总线协议与以太网协议的转换，保证数据包的正确解释和稳定向上传输。FCS 的数字信号传输干扰能力更强、精度更高，并且不同品牌的仪表和设备可以互连，实现“即插即用”。

高级计划排程是负责解决生产排程和生产调度问题的控制系统。其拥有强大的工作流程引擎，结合可视化监控，支持串行、并行、分支、合支、循环复杂流程，提供流程的催办、撤回、跳转、退回等审批处理功能，并提供图形化流程自定义功能，不用更改程序就可以实现流程的更改。在电厂运行时能够按照新能源发电的热力流程和设备运行工况，调动并协调各功能子系统进行预定参数、预定进程的控制，从而使得整个机组在极少的人工干预下自动的启动或运停。

自动计量技术具有多重功能，不但能够精准计算电网企业的用电数据，还能对企业的电机电路运行情况进行监控。对于不同的设备，需制定不同的计量管理策略：对于发电机、压缩机、汽轮机等主机，需要采取连续监测的策略；针对风机和泵，需要采取间断性监测的策略；针对电机和齿轮箱，需要采取定期巡检的策略；而对于辅机，一般不采取监测巡检，而是一直运行制止失效。除了对运行健康情况的监测外，自动计量技术另一应用场景是针对供电部门对企业的电力线路或用电情况进行监管。运用自动计量技术的远程监控功能，系统对电网企业的电力线路使用情况进行检查后，可以将检查结果及用电数据传输到上层电站或监管机构。自动计量技术还可以为电站防范用户的窃电行为[4]。目前个别用户会使用先进手段窃取电能，给发电企业带来不必要的损失。自动计量系统可以自动监测异常状态并传输至数据分析中心，经数据分析后会生成监测分析报告，通知电力相关人员对涉事用户进行监察。

3.3 智能生产监管层

智能生产监管层这一概念在20世纪末由电力规划总院提出，目的是形成与实时生产过程相匹配的监管模式。它作为联系智能控制系统（DCS、FCS 等）和智能管理层的桥梁，是实现电厂智能管控一体化的纽带，汇集融合全厂生产过程与管理的数据，实现全场负荷优化调度，能源优化管理。

智能监管层的价值体现在构建电厂实时运行保障体系，保障电厂运行及信息安全，支撑辅助决策。实现方法一般基于全厂实时生产过程综合优化服务的监控和管理信息系统（SⅠS）[5]。SⅠS 厂级监控系统接收到从智能设备层和智能控制层收集到的数据后，对大量来自不同系统的实时数据进行压缩并长期存储，并通过算法对实时和历史数据进行信息挖掘和分析，为电厂运行维护人员提供指导，同时也向智慧管理和决策层提供所需的数据支持。

3.4 智能管理层

智能管理层在架构中的角色是对来自过程和监管的数据进行汇集整合，深度挖掘结果数据、可视化数据、预测数据等，利用互联网与大数据，打破地域界限，实现统一管控、资源共享。智能管理层是这个架构中的应用层部分，即综合应用控制层和生产监管层所形成的大数据中心（资源池），其主要应用角度包括：利用大数据平台所支持的模型库、算法库，结合专家可以在电厂环保、安全、人员绩效等维度进行图表统计分析；以电厂空间数据为基础，结合实时数据平台进行电厂3D 可视化展示分析；基于电厂运行数据，结合前后端WEB 开发技术，开发移动设备应用。在业务逻辑上可实现的功能包括以下几个方面。

3.4.1 智慧运行

智慧运行是将基于时间周期或使用频率的传统设备检修方式，改进为以大数据为基础，实现以设备可靠性为中心的维护策略。通过制定基于设备健康状态的检修实施计划，并对设备运行进行实时监测、预警、耗差分析和运行评价[6]，能最大限度地防止设备过修或欠修，进而再对电厂备件库存进行优化管理。

3.4.2 智慧综合

对发电设备、备件、耗损件、常用材料、工具、劳保用品、办公用品等进行科学管理。使设备管理部门及生产部门能够及时得到库存物资的一手信息，并根据库存情况和需求及时调整计划，以减少不必要库存，降低成本，提高工作效率。

3.4.3 智慧安全

在全过程生产管理中对运行、检修、维护和技术改造环节的安全管理。以预防为主，保证安全生产，提前发现事故隐患，保证安全生产。以AR、VR、烟热传感、烟雾传感等智能设备为基础，利用视频分析等手段，对厂区、行政区、设备区等场所进行全天候灾害监测预警。

3.4.4 智慧经营

基于各机组性能计算的数据，依托大数据平台的算法及模型，进行全厂及公司机组经济性、可靠性指标的计算，再结合人力、工具、常用材料等成本的统计分析，达到支撑场站商业决策辅助分析的作用。

3.5 智能决策层

智能决策层是电厂智慧运维管理平台中的最高应用层。其目的是打通不同电厂间的数据壁垒，实现区域公司管辖范围内新能源集中管理和区域协同发展的布局设计，从而提升区域内电力整体营销水平，降低新能源项目管理成本。领导层可以从宏观的角度对区域内电力商业经营管理、财务管理、节能管理、计划管理、预算管理、成本管理、竞价上网等多个维度听取区域内整体运维情况并结合专家意见进行商业决策。区域公司可以基于下属厂级数据中心的数据信息设立区域级集控中心，从而对各厂数据统一管理及分发，并整理挖掘，打通各厂间的数据流转环节。区域级集控中心的基本功能包括以下几个方面。

3.5.1 区域级专家远程诊断中心

通过远程技术支持将在线监测及故障系统所用到的TDM、SⅠS、EAM 等中的数据集成到中心数据库中，将各个数据库有机地整合在一起[7]，在此基础上建立企业知识库模型、安全分析模型，不断积累设备诊断和故障分析经验，形成一个标准体系完善的数据平台，实现不同数据库之间的数据共通，降低了故障诊断时检查数据的工作量，提高了故障诊断的效率。

3.5.2 区域级远程监控调度中心

集控中心可通过远程集中监控系统对各发电厂站的发电机组、升压站开关设备、箱变、逆变器、汇流箱的实时生产数据通过趋势曲线、柱状图、饼状图图、热点图等可视化的方式综合展现，并且数据可保持实时刷新，利于集控中心人员实时监视。在厂内调度方面，区域级远程监控调度中心可以根据调度下发的各电厂的负荷计划及电网运行情况履行工作批准权限，合理对各场站的检修维护工作进行调度，确保各场站机组经济稳定运行；在厂间调度方面，区域级远程监控调度中心集成了原本分散在每个场站的调度台，由集控中心的运行人员直接与省级区域内各级调度机构联系，形成了集控中心各运行班组与各级调度之间的无缝衔接，提高了沟通效率。

3.5.3 现货交易中心

为深化落实电力体制改革，实现跨区域省间富余可再生能源电力现货交易，现货交易中心统一集中开展现货交易申报工作，将分散在各申报场站的现货交易技术及信息统一集成，并配套现货交易申报工作组，负责日常依据各场站实际情况进行现货申报，避免了各场站分散申报时因信息沟通不畅造成损失[8]。

3.5.4 对外展示中心

对外展示中心可以对外展示各发电厂站基本信息，又可以整合区域集团公司资源优势，形成对外宣传亮点。

4 智慧运维管理平台的价值

4.1 智慧运维模式创新，推动电厂优化升级

数字化、智慧化运维模式将催化新的数据资产管理模式的诞生，同时也推动新模式下的电厂建设。作为智慧运维的数据来源基础，一二次设备、自动化设备、通讯系统、建构筑物、电量采集等设备需要智能化进行调整升级；视频安防，环控、消防等辅助系统也需从设计开始进行匹配；对于规划或者正在建设中的电厂，新的智慧运维模式也需其在设计建设阶段应用先进的建筑设计模型BⅠM，从根本上最大化电厂智慧运维的价值。通过数字化工具相结合的方式建设从智能设备层、智能控制层，到智能生产监管层，再到智能管理层及智能决策层的，全生命周期覆盖的智慧运维场站，助力能源行业模式创新。

4.2 智能管理决策方案，驱动电厂运行方式高效化

传统的电厂运维模式多以单一、分散和粗放为主。各个单位电厂在运营时都是各自为政，管理决策时所依赖的数据指标统计也较为分散，不好统计，不可避免地造成数据的缺失和失实；在进行维护时都是尽量自行修补，解决不了就自行联系厂家协助解决；上级单位的监控管理也仅停留在单位电厂报送的各项指标，无法全方位地了解电厂运行的真实情况。相比之下，智慧运维管理平台支撑智能管理和决策，帮助决策者简化工作流程，改变资产管理开展业务的方式，它使团队能够更好地合作，使企业能够快速响应市场变化，减少管理在此过程中的工作量，提升决策效率。集控中心、资产管理平台、电力交易等数字化产品，实现了物联网和实时传输，让资产管理者可以实时、清晰地看到自己的资产内容，同时根据资产实时状况进行管理决策。此外，其在安全管理方面也提供了决策基础和追溯依据。

4.3 多层级多维度联动体系，综合支撑管理平台

智慧运维管理支撑平台的本质是基于电力物联网打造的数据共享平台，能够为电厂构筑集设备运行监测、故障诊断、人员管理、经营决策等于一体的数字化应用，也能够支撑打造能源互联网数字化创新服务支撑体系，同时也是实现新能源企业核心资源共享化、服务化的重要载体。利用智能设备收集的数据进行多维度分析，剖析数据更深层次价值，实现能力跨业务复用、数据全局共享，不同层级、不同维度间灵活联动的架构体系，支持快速、灵活搭建前端应用，支撑业务快速发展、敏捷迭代、按需调整，全方位赋能企业业务，形成专业联动，综合支撑，创造数字化价值。

4.4 精准化全方位运维数据，助力挖掘商业价值

运维数据是收集单位电厂及上级单位数据并进行分析的基石。在传统的运维模式下，数据收集整理分析通常由现场工作人员完成，由于人员业务能力水平残次不齐，数据资产统计管理不透明，再加上经营分析算法模型单一浅显，导致多数深入经营问题遭到掩盖。在智慧运维模式下，智能设备收集的数据具有极强的共享性、高效性与客观性，有助于打破部门孤岛，形成数据穿透力，以便更容易、更真实地统计和分析数据。智能设备的另一优点是具有实时性，可在无人值守的情况下全天实时进行数据收集，并将数据分析结果持续运营作用于管理支撑，再通过数据共享模式进行包括行业分析经验、设备损耗分析、大数据商业分析在内的多维度分析，实现敏捷式数据价值输出，持续支撑企业数字化运营。