梯級水電站大數據技術應用展望

姜相東

(白山發電廠,吉林 樺甸 132400)

梯級水電站大數據技術應用展望

姜相東

(白山發電廠,吉林 樺甸 132400)

數據作為時下最火熱的詞匯,已成為社會各界爭論的焦點,IT網絡技術的發展帶來海量數據的爆發,隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等高效的大數據分析技術,將深度挖掘數據的價值,幫助企業準確決策。圍繞大數據應用價值的利用也逐漸成為追捧的焦點。通過探討梯級水電站運行維護、經營管理、生產管理與大數據應用技術的結合,提出了一些前景展望,促進提高梯級水電站運行效率,實現水電站與機組的安全經濟運行,發揮水電廠效率和效益最大化,最終實現源網一體化,穩定、安全、經濟高效地運行,減少資源浪費,降低事故的發生率。

大數據;梯級水電廠

1 引言

2015年,國務院印發《促進大數據發展行動綱要》,十八屆五中全會也特別提出實施國家大數據戰略,把建設數據強國作為發展的重要支撐和手段。

縱觀人類歷史,每一次劃時代的變革都是以新工具的出現和應用為標志的。蒸汽機把人們從農業時代帶入了工業時代,電力的應用把人們從工業時代帶入電氣時代,計算機和互聯網把人們從電氣時代帶入了信息時代,而如今大數據時代已經到來,它源自信息時代,又是信息時代全方位的深化應用與延伸。

當前我國的電網智能化戰略已全面啟動,智能電網建設已在輸電、配電、變電、用電、調度等環節獲得較大進展,智能化變電站建設已進入推廣應用階段,智能化水電站建設也已經開始探索,目前國內已有一些水電廠在建設智能化水電廠方面開展了初步的探索工作,取得了一定的成果和有益的經驗,產生了海量的數據信息,如何著力推進數據匯集和發掘,如何更好的應用現有成果,大數據技術的應用將能確保梯級水電站流域綜合管控、聯合優化調度、企業運維管控的決策更為高效準確,從而提高發電廠整體運行效率,推動電網智能化戰略的加快實施。

2 梯級水電站數據應用現狀

隨著信息通信技術的發展,信息系統在梯級水電廠各專業領域快速拓展。這些系統采集、處理、積累的數據越來越多,數據量增速越來越快,以至用“海量、爆炸性增長”等詞匯已無法形容數據的增長速度。全國各梯級水電廠建設至今都已經建成或應用類似的信息系統。

2.1 生產發電相關系統

水電站生產發電相關系統包括計算機監控系統、振擺監測系統、機組狀態在線監測專家系統、大壩觀測系統、水庫調度系統、水情自動測報系統、防汛決策支持系統、五防系統、工業電視系統、電纜測溫系統、光纜監測系統、動力環境監控系統、安防系統、生產實時系統、安全監督管理系統等。

以上列舉的各應用系統基本涵蓋了梯級水電站生產發電現有的應用系統,經過多年的使用,各應用系統已經產生了大量數據。但因各系統多是分別建設,供應商的不同或建設時間不同,數據傳輸標準、規約、規范及設備編碼都有不同,各系統的關聯性較差、數據共享能力較弱,對于數據資產來說是一種巨大的浪費。

2.2 經營管理相關系統

生產管理信息系統、安全性評價管理系統、財務管控系統、人資管控系統、項目管控系統、計劃規劃系統、信息管控系統、科技項目管控系統、教育培訓系統、班組建設管理系統、績效管理系統、協同辦公系統、電子商務平臺、ERP等等多達幾十套系統在企業經營管理中同時應用。

隨著電力企業精細化運營管理的實施,各管控系統的使用雖然提高了管理的規范性,卻在維護和使用上占用了大量的人資力量。人、財、物,及維護、檢修、技改工程管理的規范化,各種管控系統應運而生,但同樣是由于各系統多是分別建設,供應商的不同、建設時間不同及側重點不同,各系統的關聯性較差、數據共享能力較弱。管控系統的關聯性差造成了數據重復錄入;數據共享能力弱造成了數據的不統一;側重點不同造成了基礎設備樹及編碼的多重性。

3 梯級水電站大數據應用展望

大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合,大數據的生產原材料是數據,生產工具則是大數據技術,大數據技術是對各種信息系統所產生的海量數據的挖掘和分析,從而快速地獲取有價值信息的技術和應用。梯級水電廠各種應用系統的建設產生了海量數據,有了海量數據為依托,就可以建立大數據數據庫,將我們的日常生產信息全部記錄在數據庫中,這些數據至少包括庫區流域的降水量、河道流量、發電量、電壓穩定性、天氣情況、自然災害發生情況,安全管控情況、設備運行情況,設備維護保養周期及保養情況、備品備件的規格尺寸及生產廠家、備品備件的購買和使用情況、人員培訓技能等級、運維檢修成本、利潤等等,大數據數據庫是一個長年累月積累的過程,數據越豐富、越詳細,則數據分析的準確性越高。大數據技術正是對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析,從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術。梯級水電廠經過多年的建設和發展,各專項應用系統亦趨完善,并且已經積累了相當數量的數據基礎,完全可以互聯交換共享(參見圖1),應用大數據技術進行分析,并基于大數據分析后的結果制定生產經營管理計劃,實現梯級水電廠的經濟運行。

圖1 梯級水電站大數據應用中心示意圖

3.1 大數據技術在梯級水電廠發電中的應用

通過水庫調度系統、水情自動測報系統、防汛決策支持系統、大壩觀測系統等應用系統采集的數據,結合水電站計算機監控系統、振擺監測系統、機組狀態在線監測專家系統反饋的設備運行狀況,制訂切實可行的發電目標與計劃,也可以根據對不同負荷下機組的效率的統計分析,運用最優化原則調整梯級水電廠各站的發電、用水以及各機組的優化調度運行,讓相同的水量發更多的電,實現水資源利用最大化和電站社會效益與站網經濟效益的最大化。

通過振擺監測系統、機組狀態在線監測系統、水電站計算機監控系統、生產管理信息系統等應用系統采集的數據,結合專家系統實現設備運行狀態智能評估、狀態檢修、在線智能調度決策輔助等系統,為梯級水電站經濟安全運行提供決策支持以及控制手段,并有效降低設備維護及人力成本。也可以根據對機組運行數據及運維耗材數據統計分析,以達到降低消耗,節約成本的目的。

如此這些,將改變單一技術經濟指標模式,利用梯級水電廠優勢,通過大數據技術,綜合分析水庫、水情信息、設備狀況、調度方式等元素,科學合理確定水庫和機組運行方式,實現最優經濟運行。并將為梯級水電廠的成本核算、計劃統計和預決算等創造更好的經濟效益提供可靠保障。

3.2 大數據技術在梯級水電廠維護中的應用

梯級水電廠的發電講究時效性,要求及時排除發電設備的缺陷、故障,確保機組發電運行的可靠性。在實際維護工作中的備品備件儲備是一難題,有些備品備件買回來了,很長時間用不上,不僅占用庫存和資金,也加大了倉儲管理的難度,有些備品備件需要用的時候才發現庫房里根本沒有,臨時才去采購,不僅手續繁瑣,也影響設備的正常運行。

通過生產管理信息系統、安全性評價管理系統、財務管控系統、電子商務平臺、ERP等應用系統采集的數據,結合計劃規劃系統、機組狀態在線監測系統中的數據,完全可以在設備還沒有出現故障的時候,通過大數據技術預判什么時候,什么部件,需要更換或者保養,可以將基于固定周期的維護計劃變為基于需求的維護計劃。并提前購買備品備件,保證在需要用的時候有備品備件,在不需要用的時候又不占用倉儲空間,同時也減少了倉儲管理的工作量和難度,減少對倉庫空間的需求,減少庫存積壓資金,最大限度盤活資金。

通過大壩觀測系統、水情自動測報系統、地質災害等應用系統采集及歷年累積的數據,結合天氣、環境,應用大數據技術預判自然災害發生的可能性,譬如泥石流、滑坡等災害,在災害發生之前,就可以有針對性采取相應的措施,完善對防護設施的修繕,及時對相關人員進行疏散,更好的應對災害,減少損失。

3.3 大數據技術在梯級水電廠經營管理中的應用

在梯級水電廠經營管理中,財務管控系統、人資管控系統、計劃規劃系統、教育培訓系統、班組建設管理系統、績效管理系統、協同辦公系統等和企業經營、事務性工作相關的系統同樣牽扯生產一線職工的大量精力。將全部生產經營管理要素納入大數據,通過大數據分析技術可以了解到所有設備的運行狀況、維護檢修計劃安排,每個員工的任務、所處位置、及員工發展方向、企業成本及利潤水平等所有生產經營管理要素,能夠更合理的調配資金、分配人員、儲備材料。以網絡化、信息化、數字化和標準化為基礎,通過大數據技術,整合精簡生產經營管理流程,減少業務處理和流轉損耗,提高管理效率,促進水電管理方式變革。

4 結語

大數據是一個持續積累的過程,所以對數據的分析也應該是一個持續的過程。當前,梯級水電廠的運維正逐步走向集中控制及區域化管理,這也為我們的大數據技術提供了更廣闊的施展空間。當然,并不是有了大數據作為保證就可以高枕無憂,應該不斷提高大數據庫內數據的可靠性、真實性,并不斷提高對大數據的分析能力。大數據技術的戰略意義不僅僅在于掌握龐大的數據信息,更在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。

隨著大數據相關技術的逐漸成熟和實用化,梯級水電廠將通過大數據技術來確定梯級水庫優化調度,確定水庫及機組科學合理運行方式,提高發電、防洪、供水等經濟和社會綜合效益,實現最優運行;實現狀態檢修提高設備可用率、降低檢修成本;通過整合業務流程、簡化管理程序,提高管理效率、降低管理成本。

推動大數據與云計算、物聯網、移動互聯網等新一代信息技術融合發展,探索大數據與電力生產企業協同發展的新模式,促進電力生產企業的生產經營管理模式的全面革新升級,為加強智能電網建設提供更有力、更長遠、更深入的支撐。

TV737

B

1672-5387(2017)07-0046-03

10.13599/j.cnki.11-5130.2017.07.015

2017-04-27

姜相東(1973-),男,高級工程師,從事水電廠信息通信工作。