運行設備數(shù)據分析工作困擾南方電網調峰調頻公司廣州蓄能水電廠運行部已久。
從前，運行人員為了掌握生產設備運行性能的變化趨勢，及時發(fā)現(xiàn)影響設備穩(wěn)定運行的隱性缺陷，減少缺陷對生產指標的影響，常常需要對反映運行設備的健康狀況的數(shù)據進行分析。然而由于缺乏數(shù)據分析工具，所有的數(shù)據分析工作只能依靠人工完成。面對海量數(shù)據，運行人員往往只能采用隨機選點和等采樣周期選點的辦法來遴選部分設備的數(shù)據“代表”進行分析，每項數(shù)據分析工作需花費參與人3~5小時才能完成。每年也只能開展12~13項專項數(shù)據分析工作。即便如此，也占用了部門大量的人力資源，數(shù)據分析的有效性也存疑。
據統(tǒng)計，當時整理數(shù)據所用的時間占工作總花費時間達70%，計算及整理數(shù)據則占用20%的時間，使得最后最關鍵的用在數(shù)據分析的時間僅有10%。此外，大型抽水蓄能電廠生產運行設備數(shù)量和品類較多，生產運行設備產生的數(shù)據量也特別大。同時，由于缺少專業(yè)統(tǒng)計數(shù)學的支持，所用的平均值、最大值、最小值等統(tǒng)計指標也存在無法反映統(tǒng)計樣本概率分布的問題。
該廠運行值班員張豪于2015年首次提出運行設備保壓性能狀態(tài)分析技術——“三未”設備普查技術以及概率密度等指標分析方法，并利用工余時間通過職工技術創(chuàng)新自主研發(fā)了專用分析軟件。改進后的技術彌補了過去依靠人工統(tǒng)計無法處理大數(shù)據的不足。并在部門的幫助下，梳理了運行大數(shù)據管理的策劃、執(zhí)行、檢查、回顧方面的工作，借鑒PDCA的管理模式進行各環(huán)節(jié)的閉環(huán)管理。
圖為職創(chuàng)項目組成員討論研究軟件功能設計
得益技術改進和管理改革，2015年職創(chuàng)成果應用以來，運行人員曾十余次提前發(fā)現(xiàn)隱形缺陷，預先發(fā)現(xiàn)設備隱性故障，由此提高設備可靠性而產生的年經濟價值不可估量。運行部實現(xiàn)了調速器等十余個關鍵系統(tǒng)的數(shù)據分析功能，分析工作只需一人即可完成，而所用時間僅為過去的1/2，分析的數(shù)據量則為過去的十萬倍以上，并可獲取可視化程度更高的趨勢圖和指標分析及異常數(shù)據報表。同時，規(guī)避了超過相關規(guī)定周期而長時間未操作、未維護、未輪換的“三未”設備風險。相關成果和應用得到了行業(yè)的認可和肯定，2017年張豪所在的研究團隊被授予了第六屆全國電力行業(yè)設備管理創(chuàng)新成果獎一等獎。
廣州蓄能水電廠運行數(shù)據分析工作為后來的大數(shù)據技術在運行實時數(shù)據分析應用提供了寶貴的經驗。受限于2015年開發(fā)條件，當時的數(shù)據分析軟件僅能分析線下離線下載的數(shù)據，擴展性及功能移植性未達到大數(shù)據平臺的應用水平。考慮到運行設備隱性缺陷的發(fā)生具有一定概率性，線下分析已成為制約大數(shù)據在生產運行應用的瓶頸。線上自適應自動進行的運行數(shù)據分析預警技術越來越受到調峰調頻公司生產技術人員的關注。
2018年，南方電網調峰調頻發(fā)電有限公司決策啟動《基于云計算的可定制專家策略和機器學習融合應用的監(jiān)控數(shù)據分析與處理技術平臺研發(fā)》科技項目工作。技術中心啟動開展相關工作，2019年調峰調公司成立了智能水電廠科研團隊，其中大數(shù)據專業(yè)組也成為了該科技項目的技術攻關力量。項目實施中，面對調峰調頻公司下轄各電廠大量紛繁數(shù)據分析需求，項目團隊潛心苦研，一條條、一遍遍梳理設備狀態(tài)監(jiān)測計算要求、重點監(jiān)測對象和監(jiān)測方式。最后算法和設備維度引起了團隊的關注，項目團隊根據算法和設備維度成功設計了通用的監(jiān)測分析策略模塊及其推送顯示模塊，并在調峰調頻公司設備狀態(tài)監(jiān)測分析管理系統(tǒng)第一期規(guī)劃建設的基礎上，分層搭建了專用于狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)分析的云計算平臺，為前端的應用提供重用服務和重用數(shù)據，也為全公司生產技術人員搭建了生產實時數(shù)據的“數(shù)據加工工廠”。
項目團隊也為調峰調頻公司生產技術人員提供了一款零代碼的敏捷開發(fā)工具。生產技術人員運用該工具，通過簡單的五步配置就可以輕松打通監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據到數(shù)據分析門戶的“最后一公里”，實現(xiàn)設備狀態(tài)評估、運行趨勢分析、智能預警等狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據分析功能。研發(fā)搭建了基于瓦溫數(shù)據、振動數(shù)據、運行事件記錄數(shù)據的機器學習模型，為安全生產提供了相關預警分析數(shù)據服務。運行設備“健康體檢”從此可以隨手可得。
圖為零代碼的敏捷運行數(shù)據開發(fā)工具
據了解，《基于云計算的可定制專家策略和機器學習融合應用的監(jiān)控數(shù)據分析與處理技術平臺研發(fā)》科技項目團隊成果豐富。2018年至2020年間，正式出版了1本《水電廠運行設備開關量分析管理技術》專著，申請了軟件著作權2項，申請了14項發(fā)明專利，發(fā)表了15篇高質量論文，其中Ei檢索論文11篇，4篇核心期刊論文。項目中各項技術均為公司獨有，自主可控。相關成果曾獲得了2項國際獎，為國爭光。
圖為專著《水電廠運行設備開關量分析管理技術》
圖為項目負責人張豪獲第22屆亞太電協(xié)大會最佳作者獎
圖為項目成員獲2019年第三屆國際電氣與能源大會（2019 IEEE 3rd International Electrical and Energy Conference）最佳論文獎
征程萬里風正勁，重任千鈞再奮蹄。當前云大物移智等新興技術已得到學術界和工程界的廣泛認可，并展露出了其在提高生產經營效益的重要作用。然而值得注意的是，這些技術對于大型企業(yè)來說，并不是引進某個平臺，亦或是引進某個軟件工具就可以立即實現(xiàn)價值。漫漫數(shù)據路，拳拳工匠情，還需要一代代工匠將這些技術與具體的業(yè)務結合，久久為功，踏石留印，在本地化落地中不斷實現(xiàn)大數(shù)據的價值。
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