基于鍋爐遠程診斷系統的月度診斷報告系統的設計與實現

摘 要：隨著鍋爐遠程診斷系統的上線運行，鍋爐的運行現狀得到了全方位的分析與評估，同時還可以對其未來運行狀況進行預測。為了更好地提供對鍋爐全生命周期的監視和服務，同時也為電廠高層決策提供可靠的數據支撐，文章基于鍋爐遠程診斷系統設計和實現了月度診斷報告系統。該系統以自然月為節點，聚合鍋爐運行核心指標數據，同時結合遠程診斷系統各模塊結論，總結鍋爐月度運行狀況，給出后期運維建議。

關鍵詞：鍋爐；遠程診斷；月度報告；設備運維

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2024）13-0103-05

Design and Implementation of Monthly Diagnostic Report System Based on

Boiler Remote Diagnosis System

WANG Yuanhong1，2

（1.Clean Combustion and Flue Gas Purification Key Laboratory of Sichuan Province， Chengdu 611731， China;

2.Dongfang Electric Group Dongfang Boiler Co.， Ltd.， Zigong 643001， China）

Abstract： With the online operation of the boiler remote diagnosis system， the current operation status of the boiler has been comprehensively analyzed and evaluated， and its future operation status can also be predicted. In order to better provide monitoring and services for the entire lifecycle of boilers， as well as reliable data support for decision-making by senior management in power plants， this paper designs and implements a monthly diagnostic report system based on a boiler remote diagnosis system. The system takes natural months as nodes， aggregates core indicator data of boiler operation， and combines the conclusions of various modules of the remote diagnosis system to summarize the monthly operation status of the boiler and provide suggestions for later operation and maintenance.

Keywords ： boiler; remote diagnosis; monthly report; device operation and maintenance

0 引 言

隨著國民經濟的不斷發展、人們生活水平的不斷提高，以及對電力需求的日益增長和科學技術的飛速進步[1]，電廠中各設備都在迅速地朝著大型化、連續化、精密化、系統化和自動化的方向發展，各種大容量、高參數的大型發電機組不斷涌現。隨之而來的設備故障造成的損失、運維成本相較于小機組也是成倍的增長。各電廠越來越意識到對電廠各設備進行故障早期診斷和預防等工作的重要性，同時，也對設備工作的可靠性、安全性提出了更高的要求。為解決上述問題，鍋爐遠程診斷系統實現了實時狀態監測[2]、故障診斷[3]及預警，以便及時發現設備的隱患，從而能夠做到事前防范和技術改進。遠程診斷系統采集鍋爐運行數據，積累數據量，利用大數據分析技術，基于機理分析和模型算法對鍋爐各部件運行情況進行深入分析。系統各部件的運行和分析情況需要到相應應用下查看，系統使用友好性有待完善。為需要分析報告用于匯報[4]或決策的用戶，實現自動報告的生成非常必要和迫切。因此，在遠程診斷系統的基礎上，設計并實現了月度診斷報告系統。該系統以自然月為節點，整合鍋爐當月運行核心指標數據和分析結論，橫縱向對比分析，結合專家經驗，分析總結鍋爐該月運維問題的原因，并給出下月運維建議。該系統的實現讓運維人員對電廠鍋爐整體運行情況有了更真實的把握，同時輔助運維人員更加明確運維改進的方向。

1 相關知識

1.1 鍋爐遠程診斷系統

為解決電廠鍋爐設備故障早期診斷和預防的問題，提高鍋爐運行經濟性、安全性及環保性，利用大數據處理技術，基于機理分析和模型算法，設計并實現了鍋爐遠程診斷系統。系統集數據采集[5]、數據監測、故障診斷與操作指導建議于一體，實時分析處理電廠鍋爐實時運行數據，將常規監測與故障診斷技術有機地結合在一起。以目標為導向，基于鍋爐全生命周期，面向鍋爐部件，系統實現了經濟性分析、厚壁元件壽命分析、煤質灰渣分析、制粉優化、環保分析、高加分析、預熱器分析和受熱面偏差分析。

系統采用開源Web應用框架Play framework 2.5 [6]，開發語言為Java [7-8]，使用IntelliJ IDEA集成環境[9]進行開發，JDK（Java Development Kit）版本為1.8。

1.2 Apache POI和ECharts

Apache POI是Apache軟件基金會的開放源碼函式庫，POI提供API給Java程序對Microsoft Office格式檔案讀和寫的功能[10]。主要用于導出數據和上傳數據。

ECharts是一個使用JavaScript實現的開源可視化庫，可以流暢地運行在PC和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器（IE8/9/10/11、Chrome、Firefox、Safari等），底層依賴矢量圖形庫ZRender，提供直觀、交互豐富、可高度個性化定制的數據可視化圖表[11]。系統主要利用ECharts 3生成折線圖。

2 系統簡介

鍋爐遠程診斷系統面向機組，自上而下地對鍋爐按部件進行拆分并進行診斷分析，關注鍋爐整體和各部件運行狀態。月度診斷報告系統基于鍋爐遠程診斷分析平臺，在實時監控和診斷分析的基礎上，自下而上的提取鍋爐運行關鍵指標，以月為時間跨度，整理和匯總鍋爐監測數據和故障診斷結論[12]，鍋爐專家在數據分析基礎上結合設計和調試等經驗，提供鍋爐運維建議。系統生成的報告可供運維人員進行查詢，根據報告中的運維建議，結合鍋爐實際情況，最后決策如何調整鍋爐的運行狀態，以提高鍋爐運行的安全性、經濟性等。

系統利用表格、折線圖等對報告匯總數據進行了可視化展示，以程序的方式代替了人工進行數據加工和分析，提高了數據整合效率和數據的準確性。

3 系統設計

3.1 系統功能設計

基于遠程診斷系統現有結構，設計了月度診斷報告系統流程圖，如圖1所示。

3.1.1 生成報告

主要分為以下兩個步驟：

1）設計Word模板。系統立足于鍋爐遠程診斷系統的模塊分析內容，加上鍋爐整體運行情況將報告內容分為了9大部分，具體組成如圖2所示。

根據每部分業務內容和核心數據不同，將模板設計為4個部分：一是分析模塊簡介，介紹該模塊的分析原理、分析內容和分析目的等。二是數據報表，以自然月為時間跨度、以天為單位聚合模塊分析關鍵指標數據，展示形式為表格。三是可視化展示分析，以折線圖形式展示該月主要指標運行數值趨勢圖，結合數據表和曲線趨勢分析運行情況。四是運行優化建議，鍋爐專家結合數據和趨勢折線圖，分析各部分運行情況，以安全、經濟、環保為目標給出鍋爐運行優化建議。

2）自動生成報告。系統根據選擇報表部分自動選擇模板生成相應的報告，專家可修改實際情況優化運行優化建議。依據診斷內容一個機組包含9個部分，優化完成后分別上次系統。

3.1.2 合并報告

報告各部分面向診斷分析模塊，最終以一個整體的Word文檔形式呈現，待機組9個部分的報告均上傳完成，系統提供將各部分內容按序合并成一個文檔，文檔也可下載、修改、上傳，供后續審核使用。

3.1.3 審核報表

為確保報告的正確性和正式性，系統嚴格執行了設、校、審流程，各個環節人員簽字后上傳系統，待領導審核后簽字，月度診斷報告最終完成。

3.2 數據庫設計

月度診斷報告系統是鍋爐遠程診斷系統的重要組成部分，基于鍋爐遠程診斷系統平臺實現應用功能。用戶登錄、權限認證等與遠程診斷系統共用，并在其基礎上新增了2個業務數據表，分別是：

1）monthly_report。該表為報告記錄表，存儲報告的名稱、報告月份、所屬機組等信息。詳細信息見表1。

4 系統核心功能實現

4.1 PhantomJS生成Echarts折線圖

PhantomJS是一款基于Webkit內核的、可使用JavaScript編寫腳本的無界面Web瀏覽器[13]。其提供JavaScript API接口，通過編寫js可以直接與Webkit內核交互，在此之上結合Java語言，通過Java調用js等相關操作，生成Echarts折線圖，插入報告中，如圖3所示。系統需要在后端實現自動生成折線圖功能，無須用戶干預和操作，而是用程序代替人為相關操作。經過對比最終選擇了PhantomJS 2.1.1工具。

系統實現核心邏輯包含兩部分：

1）配置Echarts選項option。Echarts的配置是構建圖表的核心，配置選項是一個包含各種屬性和值的JavaScript對象，用于定義圖表的各個方面，例如標題、軸線、圖例、數據系列等，準確的配置可以幫助用戶創建目標圖表，并以更加精美形式呈現。以下是本系統中對Echarts的配置語句：

String option ="{tooltip ： {show：true， trigger： ‘axis' ，formatter：'{b}</br>{a}：{c}'}，legend：{data："+legendData.toString（） + "}，toolbox：{show ： true， feature ： {saveAsImage：{show： true} } }，xAxis： [{type：‘category'，data："+arrayxAxis.toString（）+"，axisLabel：{rotate：25，textStyle：{fontFamily：‘Arial'}}}]，yAxis：{type：'value'，scale：true}，series："+seriesData.toString（） + "}";

其中：

legendData.toString（）：程序拼接的Echarts圖片的圖例內容。

arrayxAxis.toString（）：程序拼接的Echarts圖片的橫坐標值，系統中為年月日格式。

seriesData.toString（）：程序拼接的Echarts圖片的折線圖值。

2）使用Java傳cmd命令調用PhantomJS生成Echarts圖片：

String cmd="phantomjs "+JSpath+" -infile "+dataPath+" -outfile "+path;

Process process = Runtime.getRuntime（）.exec（cmd）;

其中：

phantomjs：phantomjs的命令，直接使用bin/phantomjs。

JSpath：使用convert.js。

infile：輸入文件。

outfile：輸出文件。

4.2 報告生成功能

系統采用Apache POI根據定制模板[14]生成報告，生成報告時需要用當前數據替換模板中的相關內容。POI依賴使用的是poi-ooxml 4.1.0，對應文檔類型為Word.docx。

表3為報告模板中的其中一個表格。

以文件流FileInputStream方式獲得XWPFDocument對象，Apache POI通過API接口getBodyElements（）獲取段落和表格，然后判斷對象屬于BodyElementType中的TABLE還是PARAGRAPH，將相應的數據替換模板中的對應的{XXXX}占位符。

表4為月度診斷報告系統生成的對應的表格數據部分展示。

5 系統應用

系統經過調試和測試，自2018年12月份上線運行，每月定期為鍋爐遠程診斷系統平臺接入電廠機組提供鍋爐運行診斷分析報告，用戶表示非常滿意。圖4為診斷報告系統管理界面。

6 結 論

所設計的系統預先設置Word模板，把所需的段落或表格形式在模板中設置，在生成報告過程中將模板中標識字符串替換為所需的數據和圖片。相較于以前的純手工生成報告，數據準確率和工作效率都有明顯的提高。

參考文獻：

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[6] Play. Play Framework Makes it Easy to Build Web Applications With Java & Scala [EB/OL].[2023-12-20].https：//www.playframework.com/.

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[10] 百度百科.Apache POI [EB/OL].[2023-12-16].https：//baike.baidu.com/item/Apache%20POI？fromModule=lemma_search-box.

[12] 馬運保，梅洋，王嘉琪.基于火電廠遠程監控與故障診斷系統分析 [J].中國高新科技，2023（19）：111-112+123.

[13] PhantomJS - Scriptable Headless Browser [EB/OL].[2023-12-20].https：//phantomjs.org/.

[14] 周彪.基于SSM框架的Java后端代碼生成器的設計與實現 [D].大連：大連理工大學，2020.

作者簡介：王遠洪（1985—），女，漢族，四川瀘州人，工程師，碩士研究生，研究方向：計算機應用技術。