舒长清

（国网湖南省电力有限公司凤滩水力发电厂，湖南 沅陵 419600）

0 引 言

智慧电厂之所以称作“智慧”，主要是体现在电厂的自动化上，如自动管理、自主学习、自我判断等[1]。近年来，各式各样的新型数字化系统被电力企业运用于工作之中。这些系统的运用导致数据资源变成电力公司经营过程中的关键要素。同时，快速增多的数据也给系统数据的存储与处理带来困难。

1 一体化大数据平台

1.1 智慧电厂一体化大数据来源分析

当前电力管控信息化水平日益增高，管理模式也在不断改变，电厂需要进行如下步骤管理数据。

（1）生产数据。该数据的重要组成部分是智慧大数据，具有极高的价值。生产数据包括各个设备的信息、消耗数据以及设备故障信息等，工作人员可从中总结出新经验，用以保护维护系统。

（2）运营管理数据。电厂需要多种数据维护支持，其中的数据往往跨越了多个行业。对此数据进行进一步处理，可总结并提取有效信息，帮助企业做出最优化的决定[1]。

智慧电厂大数据可分成结构化的数据类型和非结构化的数据类型。其中，前者包含即时与非即时数据，后者则主要包含一些音频资料。

1.2 一体化大数据平台构架

智慧电厂的数据繁杂且数量庞大，为满足数据处理要求，需要构建一体化大数据平台构架。在平台中，电厂原始数据经处理后归纳至数据库，并以数据库的数据为依据执行监视，实施深层次剖析，用户也可登陆平台查阅。系统采取分层架构形式可以帮助系统扩展业务，避免进行二次开发，减少运营的成本，缩短开发的周期，有助于适应需求变化。

（1）采集数据层。该层主要负责收集现场数据，也支持在数据库中实时进行数据采集。

企业在合并重组的过程中，应对财务管理体系进行优化。首先其应当统一财务管理目标与制度，从而使各部门的工作得以凝聚。其次财务部门应当利用大数据以及信息技术，构建更为高效的管理体系。最后财务部门应增设管理会计职能，以提升资金的使用效率。

（2）数据传输、处理层。该层主要负责从数据的采集到数据的传输到数据的输入一系列过程。处理数据时一般采用多种数据核算模型，可对数据的完备性、可靠性加以检验，筛选错误采集的数据，且修正之后再次检查，确保数据的准确性[2]。

（3）存储数据层。该模板是平台的数据保存与管控中心，能够为搜集并经核算数据的储存带来便利，且在进行统一管理的同时，还采取了备份处理。

（4）业务处理层。该层依据各模块的处理准则，处理各模块的数据，并将处理结果存入数据存储的中心。

1.3 一体化大数据平台的功能分析

一体化大数据平台具备处理问题的一系列机制，可通过实时的监控发现问题，并最终来解决问题。

（1）基础数据。基础数据主要包括实时信息、实验得来的信息以及文档提取的信息。

（2）数据甄别。即是对将处理的数据实施甄别，剔除不满足要求的数据并发出警示。

（3）实时分析。运用具体的程序系统实现实时分析，如实时计算和实时警告计算。

（4）分析统计。出于系统功能的要求，参照结果展开分析，并且按照对应的业务规定执行统计分析。

（5）大数据分析。具体实施时，利用大数据技术分析并处理一系列工作，并展示处理信息[2]。

2 关键技术分析

2.1 多源异构数据处理与储存的实现

通过构造智慧电厂一体化大数据平台，得到有效处理的数据量已经远远高于传统数据量。鉴于数据本身具有复杂和多样性的特点，列出如下几点数据平台应满足的标准。

（1）可同时高效率运用实时和过往的数据，作为决定与决策的参考，甚至可以帮助企业得到不同系统之间的数据，并发现存在其中的信息。

（2）利用时间序列的友好数据结构，使其结构性能远优于传统系统，查询时可利用大数据技术提高效率，加快系统的读写。

（3）采取直接获取数据的方式，可直接融合一个企业的全部数据进行打包处理，减少因明确再生时间信号所需要的数据量。

2.2 基于大数据的智能预警模式

出于电厂安全运行和经济运行的高要求考虑，一体化大数据平台需要引入人工智能，以此实行全面自动化监视各部件的运行情况，做到预先报警。与以前的数据剖析不同，智能预警技术是在事故产生前，发现异常问题并举报，同时提供出异常的趋势和异常的相关参数，帮助处理异常问题。智能预警技术不仅可以监视转动设备，还可以对所有系统和设备组执行监视模式，监控各种工作流程。

2.3 时间序列数据中噪声点和缺失点修正模型的建立

智慧电厂一体化大数据平台利用时间序列模型识别各部件运行状态，判断设备是否处于异常和是不是能够提取相关可用信息。当因设备异常导致数据采集不正常时，该模型可自行分析故障，并提供出有效的参考信息。在进行数据处理时，可根据数据异常的种类选择不同的修正公式。不同于传统的删除噪声点处理模式，时间序列数据可帮助检查数据中是否带有噪声点和缺失点等相关信息，避免有用信息被丢弃，有助于体现时间序列的动态变化[3]。

提前预警和分析异常现象，可为相关人员提供异常参数信息、范围和发生时间，便于人员确定故障设备。同时，在发生故障后，工作人员可以查看分析数据，准确快速找出故障发生的原因，有助于机组尽快恢复可靠运行，保证电厂安全工作，提高电厂收益。

3 实际应用

在实际应用中，智慧电厂一体化大数据平台可以帮助采集、处理、存储、分析相关的使用数据，发现正确数据和结果，具有极高的可信任性和安全性[4]。

3.1 智能预警实例

智慧电厂一体化大数据平台通过分析观测点数据的历史运行区间和监控系统报警值，建立了相关的监测的模型，可进行全天候的观察预测。同时，在发生异常时，系统会自动报警，并显示趋势图，详细展示报警具体信息。通过一系列数据的呈现，工作人员对观测情况有了清醒的认识，便于制定检查顺序。

3.2 小指标智能管理

指标管理体系是电厂管理体系的重要组成部分。若采取人工作业形式，不仅耗费大量的时间，也增大了出错的可能性。而该平台引入了智能管理系统，能够自主分析指标是否超标[5]。

4 结 论

智慧电厂一体化大数据平台的结构与电力领域的各个特征均契合，具有可信任性和安全性。同时，它以大数据技术为基础，通过发掘与剖析数据，归纳出有实用价值的信息，从而辅助电力公司进行设备运维与管控。该系统满足构建智慧电厂的需求，为电力企业自动化与机械化的实现奠定基础，并显著提升企业工作效率。