基于水電站生產應急指揮的輔助決策平臺研究

蔣敏，田若朝，靳帥，張斯宇

（國電大渡河枕頭壩發電有限公司，四川 樂山 614799）

現有國有大型水電站系統復雜，業務流程多樣，流域水電站的地理位置分布較廣，且大都處于偏遠山區，介于這些特殊的條件，除了保障設備的安全、可靠運行外，如何提高應急管理水平，在發生緊急情況或事故時能及時響應處理，也是集控中心需要解決的問題。為踐行安全生產建設的管理理念，提高電站安全生產和應急指揮的能力，需建設一套基于電站全要素融合的生產應急指揮系統，構建數字電站生產應急風險態勢感知和決策輔助體系。開展生產應急指揮平臺建設相關的探索和研究勢在必行。

1 平臺建設思路

在充分考慮信息化電廠應急指揮輔助決策需求的基礎上，充分利用現代網絡技術，以大數據分析為基礎，通過網絡通信、音視頻通訊等技術手段，從事件快速響應、事故有效處理、保障電力安全運行等基本點出發，在符合電力系統應急預案基本業務應用的基礎上，建立一體化、高度集成的綜合管理指揮中心，掌握現場的實時信息，指揮調度各種資源，最終實現水電站生產應急指揮的輔助決策。

項目規劃思路從智慧電站規劃方案與實際情況和工作需要出發，總體按照“1369”思路進行規劃建設，即“一個平臺，三個階段，六大感知，九項工作”。

2 建設需求和內容

2.1 建設需求

在充分分析現狀的情況下，為實現建設電站生產應急指揮平臺后，可讓生產部門之間在線協作，統一各層級信息，快速下達指令，及時反饋完成結果，從而提供應急指揮效率。從技術角度看，水電站生產應急指揮輔助決策平臺建設主要包含信息采集與集成、算法模型搭建、運行機制建立三個部分。

（1）信息采集與集成。基于關系型數據庫的采集方式，對各業務部門的業務系統的數據庫類型、網絡環境、數據密級等多方面進行調研分析，可使數據中心的連接部門業務系統的數據庫，直接讀取相關數據。需要獲取外部數據時，可以使用網絡爬蟲方式采集數據。受各種條件因素限制，不能進行在線采集的，通過制作對應數據導入模版，由人員自主手工操作導入功能填報數據。

（2）算法模型搭建。系統需支持基于大數據分析技術的生產應急指揮相關模型，如各類數據挖掘算法，包括聚類算法、分類算法、關聯分析算法、事件序列算法、回歸分析算法等。這些模型可以對電站的生產應急指揮平臺數據進行分析，建立各類指標計算、風險預測、預警預報、自動總結等模型成果，為應急指揮提供輔助決策。

（3）運行機制建立。根據相關技術規定，制定統一數據分類代碼、格式、命名規則和統計口徑等建立行業數據組織規范。確立數據管理辦法，開發統一的標準數據接口，實現要素數據和現場實時態勢信息推送功能，建立多級共享的音視頻共享服務。通過采用軟件、硬件加密技術和手段，建立信息安全傳輸機制。

2.2 建設內容

電站生產應急指揮輔助決策平臺的建設應滿足進行日常電力應急管理和突發事件應急處置的需求，遵循技術先進性、功能實用性、資源共享性、系統安全性等原則。在設計上，運用了大數據技術、機器學習算法等國內外先進的信息技術手段，分析了主流技術的發展趨勢，確保系統能適應信息技術的迅速發展，并可長期處于國內領先水平，更好地解決今后系統升級等問題。按照職能布局劃分，應包括基礎設施、生產應急指揮數據中心、后端維護管理平臺等職能平臺。應急指揮系統基礎支撐系統包括生產應急態勢感知平臺、應急指揮輔助決策平臺。

3 系統架構與功能

針對應急指揮輔助決策需求，設計應急指揮輔助決策支持平臺架構。應急指揮輔助決策平臺是一個集多系統集成應用、信息管理、數據分析、數據處理等功能于一體的綜合應用平臺。系統邏輯架構從下到上包括五個層級：數據采集層、數據資源層、系統支撐層、系統應用層、人機交互層。

3.1 數據采集層

數據采集層主要用于接收各個業務領域通過智能計量設備上報的數據，各個業務領域接收數據后通過相關的主題模型對數據進行轉化，通過消息總線發送到數據采集層，數據采集層存入相關的數據倉庫中和實時數據庫中。為建設生產應急指揮數據中心，匯集電站生產應急指揮涉及的可用數據資源，為后續的感知、預警、響應提供了基礎的數據支撐。

3.2 數據資源層

數據資源層提供系統基礎數據，實時數據，共享交換信息，GIS（地理信息服務）數據的存儲和查詢。數據中心建設是數據資源層的核心部分，數據資源中心依據相關標準規范進行建設，在平臺運行管理體系以及安全管理體系的保障下平穩運行。通過業務系統數據資源的整合和接入，數據交換平臺把數據劃分成一些可以管理的單位數據集合，這些數據單元共同構成了平臺數據的統一資源池，通過各類數據集和數據資源挖取、分類，為平臺層業務應用構建了面向整合共享、決策分析、面向業務管理、面向公共服務的核心業務內容和服務能力。項目數據整合需要基于各級部門協調處理共享的數據資源，協調一個處理一個，由統一的數據整合、共享平臺對接。

3.3 平臺支撐層

平臺支撐層是系統的基礎，所有和業務無關的核心功能都集成到基礎服務層，平臺支撐層主要包含定位服務、資源調度、流媒體服務、內容管理、認證服務、日志管理、消息服務、調度服務、數據倉庫引擎、數據挖掘、數據檢索、規則引擎等功能。

3.4 平臺應用層

平臺應用層是整個系統的核心部分，主要包括全面態勢感知模塊、應急指揮決策管理模塊、后臺維護管理模塊。

（1）全面態勢感知模塊。生產應急指揮態勢感知平臺規劃態勢感知是一種基于設備、環境的、動態、整體地洞悉安全風險的能力，是以大數據為基礎，從全局視角提升對安全威脅的發現識別、理解分析、響應處置能力的一種方式，最終是為了決策與行動，是安全能力的落地。從各業務系統獲取并展示全廠基礎數據、核心業務數據（分運維、調度、營銷、綜合等業務）、核心指標數據、整體業務趨勢等廠級宏觀信息。實時獲取集控中心來水預測數據、耗水數據，根據來水和耗水數據預測庫水位。通過構建自動化對比模型，實現實際收入、年度計劃曲線、月度計劃曲線三個值得偏差分析與預警，每個月分析一次，當偏差超過闕值則預警。

（2）應急指揮決策管理模塊。應急指揮決策管理模塊，基于大數據及物聯網技術，通過智能設備、視頻會商、機器學習等技術，把智能管理的顆粒度細化到個體的人員、車輛、物資等，并通過結合大數據建模和計算，對電站生產應急的指揮能力、處置能力、演練過程、應急事件總結和培訓等進行科學的管控、分析評估。實現對突發事件數據的收集、分析、對應急指揮的輔助決策、對應急資源的組織、協調和管理控制等指揮功能。同時具備良好的擴展能力，推動電站領導、部門管理的精細化、數據化、科學化管理。

（3）后臺維護管理模塊。后端維護管理模塊主要實現對生產應急指揮平臺的內容、使用人、使用權限的管理，權限設置，人員管理，系統基礎設置，系統監控，數據備份等功能。人員管理負責用戶登錄、操作使用的管理。提供一個統一的控制臺用于管理生產應急指揮平臺涉及的終端設備，預配置平臺賬戶、安全關鍵內容，控制對平臺數據的訪問，客戶端系統版本更新，追蹤設備位置等。

3.5 人機交互層

主要完成人機交互操作，人機交互層接收用戶的界面指令，接收后通過平臺應用層，平臺支撐層的相關處理，將處理后的數據返回用戶。

4 結語

本文通過大數據技術的應用，構建了基于水電站生產應急指揮的輔助決策平臺。建立智慧電站是新時期信息技術和大數據應用發展的必然要求，是未來戰略性新興產業的主導力量之一。加快推進電站生產應急指揮平臺建設，對于提升電站信息深度應用和創新管理的水平，推進應急管理水平智慧化提升，實現“事前預警、事中可控、事后聯動、可追溯可評估”的應急管理場景，推動智慧電站的發展具有重要意義。