電力環保大數據平臺開發及智能運用研究

杜文超

(中國電力工程顧問集團東北電力設計院有限公司，吉林 長春 130021)

通過對大數據技術以及人工智能技術的應用來為電力環保提供保障。本文首先闡述了電力環保大數據平臺系統框架，接著點明了電力環保大數據平臺開發及智能運用的特點，最后詳細論述了電力環保大數據平臺開發及智能運用。

1 電力環保大數據平臺系統的構建框架

電力環保大數據平臺是一個多功能的集成平臺，它主要是由三大部分組合而成，其中包括了數據的采集系統、人工智能分析應用系統還包括分布式計算機環境。在第1部分數據采集系統中，是通過發電環保企業自身所具備的s cada系統，通過對實際電廠的現場應用DCS/SIS/MIS的系統來實現對電廠現場那相應產生的數據進行采集，并將所收集到的數據信息全部都儲存到以往的數據庫之中，必須對二次的數據統計提起重視，因為它直接關系到了數據庫中組成相應平臺的最終數據源。在第2部分分布式計算機的環境中，它主要是由hadoop計算平臺所構建的，他的主要工作職能是將遠程數據采集到的數據和監控系統中所獲得的數據進行有效的導入，并將數據進行清理后存儲到分布式數據庫系統中，緊接著采用map機制來進一步對數據庫中的大量數據進行分布式的計算。第3部分是智能分析應用系統，它的主要功能是通過多個功能模塊共同所構成的，最先功能模塊的運行是通過環保裝置的運行機理而設置的。這之中可以通過機械系統的學習并支持向量機等一系列的智能算法來對系統內各方面進行大數據分析計算機模型的構建，之后再運用第2個部分中的hadoop平臺來進行相應數據的計算，以此來得到各種數據信息結果，比如其中的優化曲線，自動應答以及獲取相應故障的報告診斷書等。

2 電力環保大數據平臺開發及應用的特點

電力環保大數據平臺具有相應的統一性，通過對所有收集到的數據進行相應的標準化處理與清理，進一步實現所收集環保數據的統一性，以此來確保數據的高度可信性，為未來電力環保大數據平臺開發提供了有效保障，形成了一勞永逸的局面。

電力環保大數據平臺具有高度可用性，電力環保大數據平臺的開發從組成結構、多種結構以及高可用軟件等多個方面來進一步為不同一性的服務群體提供保障，確保平臺可以不間斷的運行。其中任何計算節點出現了故障都不會影響整體平臺的運行，而且在運行過程中無論是平臺中哪一個儲存設備發生了損壞，都不會造成用戶數據的丟失。

電力環保大數據平臺強大的擴展性，現今隨著信息時代的深度發展，業務規模也在不斷的擴大，大數據集群僅僅只要通過幾臺服務器便可以完成信息的橫向擴展，也不需要進行相應原有硬件或軟件的更換，真正意義上實現了富有彈性的擴展，降低了企業前期投資的風險，為企業投資目標作出了保障。

電力環保大數據平臺具有很大的開放性，該平臺可以對任何結構或者非結構的數據進行處理分析，以此來為多樣化的模塊化應用提供相應的容器并接受統一的調動，因此也為第三方應用提供了更加便捷靈活的API接口。

3 電力環保大數據平臺開發及其智能運用

3.1 在電力物耗優化方面的運用

在現階段電力發展的情況下來看，從以往的數據中獲取相應狀態下的用電消耗或者相應用電消耗狀態下排放物的物耗消耗最低點，以此來為電力消耗中控制脫硝劑以及脫硫劑的流量提供相應數據信息的依據。

在這之中脫硫物物耗的進一步優化，這一過程中主要是通過降低石灰石的耗量，以此來達到相應目的。進一步深掘必須要對石灰石漿液泵流量進行科學有效的控制，從而降低石灰石的耗量。在實現這一目標的過程中由脫硫裝置化學反應以及控制的復雜性較強，因此對于電力環保大數據平臺的開發對自動控制提出了進一步的要求。在以往的數據平臺中一般是通過利用DCS進行自動調節，但現今在供漿量方面已經無法滿足正常的需求。在現場上一般是通過吸收塔的pH值和在出口處二氧化硫的相應濃度根據一定的實時數據來進行人工的控制調節。而在這之中控制供漿量方面需要通過相應的設計值來實現有效的控制管理。但是在現今由于實時性、準確性無法得到一定保障且外在因素影響較大，因此只能對出口的濃度進行相應的把控，確保其可以達到相應的控制標準，以此來進一步完成對物質消耗進行優化。

此外優化脫硫物質的消耗，需要從脫硫裝置提取供漿流量參數來進行相關的優化消耗措施。這其中包括了對電力消耗情況中相應數據的清理，以及把一些出現異常的數據進行清除，并將有效數據導入到hadoop平臺。在對大數據分類算法進一步細致化分類后可以大致分為出入口的二氧化硫濃度以及機組的負荷值數據，以及相應設備的工作情況進行劃分，對于各類工況選取其中的最優值，通過特定的曲線或圖形的方式來展現出最優參考的給漿流量，最后通過應用智能機器學習算法，進一步深度對優化庫進行及時有效的更新，在數據輸入的過程中，也需要將所設計的曲線進行相應展示，并參考優化庫內的曲線進行優化，之后也需要對曲線進行及時的控制，以此進一步為現場提供有效的參考。

3.2 在電力能耗方面的優化

對于能源方面的消耗主要是通過減少電力相應設備機器的開機時間，以此來進一步降低電流量，其中有關于大功率耗電的設備循環泵以及氧化風機，磨球機等，想要實現電力能耗方面的有效控制，需要在這幾方面著重注意。首先在步驟方面與脫硫脫氨優化方式相同，需要根據每一種工況下風機氧化以及循環來的相應狀況精準的記錄下來。通過對實時數據的研究并優化庫內的工況數據進行配對匹配，接著用曲線圖形的方式將最優的電流與設備狀態進行展示。但同時值得注意的是能源消耗方面的運行庫更新，通過機器學習的算法來進一步對其進行保障，與以上同步，在輸出時也需要將所設計的曲線進行展示，來進一步支持現場的工作狀況。

3.3 在電力故障檢測方面的應用

在電力供給中出現無法及時有效的監測出所存在的故障將會為電力整體造成巨大的損失，因此必須要保證電力供給的穩定性。在此實時對所運行的電力設備進行相應的健康檢查是非常重要的，以此可以及時對一些存在隱患的設備發出預警，以及有問題的設備發出警報，進一步輸出設備健康的情況數據報告，也可以為設備的安全運行提供保障。電力企業為了確保電力設備運行的安全性也采取了相應的措施，但并沒有起到想要的效果，隨著電力領域的不斷發展仍然存在許多不足之處。通過引入電力環保大數據平臺開發對一些不足之處通過準確有效的數據進行了相應的補充與解決，通過對檢測設備運行的參數進行實時有效記錄，并觀察他是否在正常范圍之內，以此來對故障作出診斷。主要通過電力環保大數據的平臺來進行電力故障的檢測，首先是以設備的型號為依據，將設備進行一定的劃分接著從各種不同的電廠，歷史數據中去找到關于相應設備類型的全部運行數據，其中這些應用數據需要將出現異常的數據進行刪除，將剩下的有效數據導入到hadoop平臺，將設備的狀態分為正常、警報和出現故障三個部分，將各種狀態都在故障信息庫中進行記錄，之后按照相應的實時數據對設備的運行健康狀況進行相應測評，但電力環保大數據平臺的實效性很強，因此必須要對數據庫中的信息進行及時的更新。

4 結 語

我國經濟發展的大趨勢進一步推動了電力環保大數據平臺開發及智能的運用，通過對電力環保大數據平臺的合理應用可以對電廠的設施以及生產過程進行有效優化，實現了物質資源與能量資源的消耗，也保證了電力的穩定性。但在使用的過程中要注意對電力環保大數據平臺的及時更新，根據實際的生產環境對其進行良好的應用，推近電力領域的進一步發展。