大數據在燃機電廠運行管理中的應用探索

華能桐鄉燃機熱電有限責任公司 王輝

大數據在燃機電廠運行管理中的應用探索

華能桐鄉燃機熱電有限責任公司 王輝

本文介紹了大數據在燃機電廠運行管理中的方法。通過對運行管理思路的探索，從生產管理中的數據分析應用和人力資源管理兩個角度出發，提出在新形式下利用大數據提高燃機電廠運行管理，提高機組利用效率，利用數據對比進行技改，達到節能降耗優化運維的目的。

燃機電廠；大數據；回歸分析；隨機試驗

0 引言

隨著我國電力改革的深化，燃機電廠的發展面臨著諸多挑戰的同時，也存在著更多的機遇，改變思路、加強生產管理、提高節能降耗效率成為燃機電廠越來越迫切的工作。2013年3月中國電機工程學會信息化專委會發布《中國電力大數據發展白皮書》，將2013年定為“中國大數據元年”，加速推進了燃機電廠管理觀念的轉變。大數據理念即是將燃機電廠生產數據及人力資源數據進行綜合采集、處理、分析與應用的思想。在新形式下，燃機電廠運行人員作為數據的第一手獲得者，有更多的優勢參與企業的生產管理，在運行管理中對大數據方法的使用，將大大提高燃機電廠在電改大潮中的綜合競爭力。

1 大數據在生產管理中的應用

1.1 回歸分析方法

回歸分析方法，就是研究要素之間具體數量關系的一種有力的工具，運用這種方法能夠建立電廠生產數據要素之間具體數量關系的數學模型，即回歸模型。

研究燃機電廠的生產管理，建立正確的回歸模型及回歸方程最為重要。將專家與統計學進行融合參考，列出準確的回歸方程。回歸方程即是代表了過去的數據關系，利用方程可以精準預測將來某些因素發生變化對電廠生產的影響程度，也可以從中發現對生產過程影響程度偏大的因素，對該因素進行研究分析，并進行技改，達到節能降耗的目的。

1.2 歷史數據的統計分析

對燃機電廠生產經濟性的分析關鍵在于，基于歷史數據，建立回歸方程。以生產盈利指標作為因變量，以過程數據作為自變量，建立過程從兩個方面開展，一是生產過程，以按照燃機、余熱鍋爐、汽機、電氣、化學、其他等專業進行經濟性分析，按照各自影響列出數據關系方程，對于無法列出數據關系的點，采用使用不同工況下的歷史數據點建立關系式；二是經濟性，對于上述引出的生產過程關系式，加入財務成本數據關系，如燃氣價格、計劃內電量、計劃外電量、外購電價、用水成本、排污成本等，建立最終的生產盈利回歸分析方程。

建立的回歸分析方程中可能有多個自變量，下一步考察自變量對因變量的影響程度，即考察各個生產過程影響因素對生產盈利指標的影響程度。對回歸方程的回歸系數進行檢驗，檢驗后影響不顯著的因素在回歸方程中予以剔除，重新得到描述更為準確的回歸方程。

從回歸方程中，可以很直觀的發現生產過程各影響因素的影響程度。

1.3 未來預測

目前，我國燃機電廠大多參與啟停調峰，燃機電廠的發展受到的影響因素較多，尤其是政策的影響，當外界影響發生變化的時候，燃機電廠需要評估影響的大小，以及做出生產運行方式對應調整的決策，因此，根據燃機電廠的生產經濟性回歸方程，可以將外界影響因素對應的自變量進行調整后，重新修正回歸方程。之后，調整其他自變量，觀察因變量的變化，選擇出生產利潤最大化的運行方式，依據此預測指導燃機電廠下一步的工作安排。

1.4 發掘生產節能降耗潛力

除了受政策影響外，節能降耗也是燃機電廠增加利潤的重要工作之一。使用大數據分析，區別影響節能因素外因與內因，對于內因，考慮從管理方面或者設備改造方面解決，可按照以下方法進行：

一是根據回歸方程，觀察對經濟性影響較大的因素，列出該因素下的節能指標，分析可能的節能潛力；或者通過與其他燃機電廠的對標，觀察影響經濟性的各個因素的系數，分析系數偏差的原因，通過查找不同，發現節能指標優化的潛力。其不同分為兩種，設備的不同、運行方式的不同，運行方式的不同可以通過對標與技術交流進行總結修正，設備的不同可以調研后研究進行技改的可能。

二是電廠上報的數據大多是總值和算術平均值，表達的是目前設備正常運行的數據，但不同省份的燃機電廠年利用小時存在很大差異，對于年利用小時數較少的燃機電廠，機組運行時間及運行方式的安排對年度數據的影響很大，概率論中多種統計方法的使用，可以深入發現生產數據大多集中的數據區間，該區間即為設備真正常態化運行的情況。其他運行數據離散程度高的數據重點分析，剔除氣候、負荷等外界影響后，分析能耗最低的時間階段，找出設備運行方式的不同，指導生產部門在運行方式上做出調整。

2 大數據在人力資源管理中的應用

2.1 大數據對人力資源的影響

企業越來越認識到人力資源對企業發展的影響，留住優秀人才、發掘人才潛力是人力資源工作的中心。電力行業作為傳統行業，如何在與新興行業的競爭中保持人力資源的領先，就需要引進領先的管理方法。

人力資源管理的難點在于難于量化，大數據的使用突破了常規，對于人力資源的評估進行數字化，根據對數據的分析發現人才和潛力，從而為企業發現和發掘更為優秀的人才。

燃機電廠的運行人員來源大多是高校的優秀的電力專業畢業生，普遍具有較高的素質，而企業對人才的培養應該是多方面的，同時，電廠運行人員不能只著眼于生產，應立足于生產，解放思維，以更高的眼光觀察企業的發展，參與企業的發展。燃機電廠不僅僅是吸引人才，更要生產人才。

2.2 個性化挖掘

在生產管理中，對人才的發掘不能局限于技術水平本身，現代化的燃機電廠人員配備數量都較少，更加需要能兼任多種能力的同志。為此，建立人才數據庫，將各員工平時參與電廠各種管理活動的情況及表現、文字表達情況等形成數據，按照班組、年齡、性別等進行統計，結合技術水平進行分析，從而發現在某些方面具有潛力的同志，結合電廠企業文化的發展，有傾向的培養燃機電廠所需要的多面能力的人才。

2.3 用隨機試驗發現更優秀的人才

人才的發掘中，比較好的一種方法是隨機試驗的使用。隨機試驗，簡單的例子，就是拋擲硬幣，觀察正反面出現的情況。

在人力資源管理中的做法變化為拋出一個創意，觀察各個同志的反應，根據各個同志反應的積極性和答案的完美性進行打分。

燃機電廠人員數量少的情況又發揮了巨大作用，就是這個試驗可以針對全員，將所有人的反應形成數據記錄。這個試驗可以進行多次，類別涵蓋技術、管理、創新等，根據最終統計的數據，通過總結分析發現積極參與企業建設又具有敏銳頭腦的優秀人才。

3 發展策略探索

3.1 建立可以檢驗想法的實驗室

大數據在燃機電廠的應用剛剛起步，有些想法不完善或者停留在初始階段，想法實施的關鍵在于試驗的設計。廠部和部門都可以建立檢驗想法的實驗室，發揮群策群力，構思新的想法并加以完善，之后付諸實施，從而得到高質量的試驗數據。

實驗室的人員并不局限于生產部門本身，多部門合作可以保證設計的精準性。

3.2 突破思維的界限

電力行業是一個傳統行業，其發展必然受到傳統思維的桎梏，大數據的使用作為現代管理方法的前沿，其在燃機電廠的推行會遇到更多的限制，但為了發展為全球一流的火電企業，打破常規，突破思維的界限，對于優秀管理方法的信心毫不動搖，正確面對“紅紅臉”、“出出汗”的場景，才能制定更為完善的設計，達到好的數據優化效果，讓燃機電廠的發展更上一個臺階。

3.3 優秀專業人才的引進

燃機電廠的人才大多源于電力專業或相近專業，大數據專業人才大多集中在互聯網企業中，專業人才的缺乏是制約大數據在燃機電廠發展的重要因素。

燃機電廠應著眼于電改后企業發展的未來，以一種開放性的姿態引入大數據專業人才，重視大數據方法的應用，建立專業人才引進方案，對專業人才的引進、培養及使用進行系統化，吸引并留住專業人才， 讓他們認識到在電力行業才能發揮自己的最大能力，更好的參與企業的發展。

4 結語

大數據是未來的發展趨勢。作為一種新興的方式和理念，大數據時代的到來將為電力行業的發展注入新的活力。大數據在我國燃機電廠的發展剛剛出于初級階段，但它已經展現了其蘊含的巨大潛力，我國燃機電廠在全力推進設備高度自動化的同時，管理向最前沿的理論發展，向全球最優秀的管理方法學習，大數據的應用將大大推動我燃機電廠的發展進程。

【1】中國電機工程學會信息化專委會.中國電力大數據發展白皮書（2013年）.2013

【2】張君艷，董娜，彭偉，郭禹伶.大數據平臺在電力企業中的應用.河北電力技術.2016.02

【3】張宣昊.回歸分析教學中的一個案例.上海第二工業大學學報.2013.06