★唐海锋，刘彬，马欣欣（中国电力工程顾问集团华北电力设计院有限公司，北京100120）

★曹满胜，乔燕军，安克，陈森森，张添（北京京能清洁能源电力股份有限公司，北京100028）

1   概述

在国家“十三五”规划纲要中提出了实施国家大 数据战略，即把大数据作为基础性战略资源，全面实 施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放 和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新的目标 任务。十九大则提出了“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”发展理念，要求实施国家大数 据战略加快建设数字中国。近几年，国家接连出台了 《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划（2016-2020年）》、《能源发展“十三五”规划》等 一系列文件，明确提出了推动包括能源行业在内的大数 据应用。我国大数据产业正呈现出快速发展态势，成为 促进社会经济发展的新动能。

当今社会，数字为王。智慧发电大数据是能源大数据中不可缺少的一部分，通过对发电大数据的分类、分级及数据需求与价值分析的研究，可以精准掌握发电全量数据和针对不同服务对象的关键数据，在此基础上提供高端咨询、运维、远程诊断等延伸增值服务。本文主要针对发电大数据的分类、分级进行研究。

2   发电大数据的范围和特点

众所周知，电力行业在能源领域中占据重要的地位，发电则属于电力行业的一个重要环节，位于整个电力能源传输链的起始端，作为能源供给侧为能源应用侧提供电力输出。

2.1 发电大数据的范围

发电大数据包括火力发电厂、水力发电厂、核能发电厂、风能发电厂、可再生能源发电厂、生物质发电厂等各种类型发电厂在电厂的全生命周期（设计、制造、安装、运维、退役）过程中产生的所有数据（实时数据和非实时数据）。

2.2 发电大数据的特点

发电大数据除具有大数据的数据容量巨大（Volume）、数据类型多（Variety）、价值密度低（Value）、处理速度快（Velocity）等一般特征外，还具有以下一些独特特性：

体量大：大量使用智能设备及为提高发电控制和管理水平增加的检测仪表、控制设备，都给发电数据体量带来“指数级”变化。

类型多：发电大数据涉及多种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。视频、音频数据的占比加大，还存在行业内外能源数据、天气数据等多类型数据的关联。

速度快：以“毫秒（ms）级”为目标的数据实时处理能力是发电大数据的重要特征。

3   发电大数据的分类

火力发电厂系统复杂，涉及数据种类多，因此，本文以火力发电厂为例进行数据分类说明。

3.1 大数据分类概况

发电厂数据可以从数据来源和全生命周期两个维度进行分类。

3.1.1 数据来源维度

数据来源维度分类包括了内部数据、外部数据。

3.1.2 全生命周期维度

全生命周期维度分类方式借鉴了《工业数据分类分级指南（试行）》的第二章数据分类的第六条：工业企业工业数据分类维度包括但不限于研发数据域（研发设计数据、开发测试数据等）、生产数据域（控制信息、工况状态、工艺参数、系统日志等）、运维数据域（物流数据、产品售后服务数据等）、管理数据域（系统设备资产信息、客户与产品信息、产品供应链数据、业务统计数据等）、外部数据域（与其他主体共享的数据等）。这种维度分类包括了设计数据域、建设数据域、生产数据域、运维数据域、管理数据域。

3.2 发电厂的数据分类

3.2.1 发电厂设计域数据分类

（1）从设计阶段维度，燃煤电厂设计数据域的数据主要包括在可研阶段、初设阶段、施工图阶段、竣工图阶段等不同设计阶段各设计专业产生的数据。

数据主要包括设计说明、图纸、计算书、清册/清 单、设备技术协议/技术规范书、三维模型、外部厂家 设计数据等。

（2）从设计专业维度，燃煤电厂设计数据域的数据主要包括在各不同设计阶段总图、热机、化学、水工

（工艺、结构）、暖通、输煤、电气（一次、二次）、热控、建筑、结构、施工组织、技术经济、系统一次、保护、远动、通信、环保、水文气象、岩土、测量等专业设计产生的数据。

（3）从数据格式维度，燃煤电厂设计数据域的数据主要包括文本文件、表格文件、图纸文件、三维模型等。

（4）设计域数据均为静态、非实时数据。

3.2.2 发电厂建设域数据分类

（1）从建设过程维度，燃煤电厂建设数据域的数据主要包括在采购、施工、调试和工程管理综合等不同建设阶段产生的数据。

采购阶段数据主要包括采购合同、安装操作说明书、材料质量证明文件等。

施工阶段数据主要包括土建工程施工质量验收文件、锅炉机组施工质量验收文件、汽轮发电机组施工质量验收文件、热工仪表及控制装置施工质量验收文件等。

调试阶段数据主要包括分系统调试（单位工程/分 项工程）文件、整套启动调试（单位工程/分项工程） 文件等。

工程管理阶段数据主要包括工程分类、项目合同文件、项目管理策划、项目组织管理、施工组织设计、进度管理、质量管理、安健环（安全、健康、环境）管理、重大质量事故处理报告、工程变更一览表、设计变更单或工程联络单等。

（2）从专业维度，燃煤电厂建设数据域的数据主要包括在采购和施工阶段总图、热机、化学、水工（工艺、结构）、暖通、输煤、电气（一次、二次）、热控、建筑、结构、系统一次、保护、远动、通信等专业产生的数据。

(3)从数据格式维度，燃煤电厂设计数据域的数据主要包括文本文件、表格文件、图纸文件。

(4)建设域数据均为静态、非实时数据。

3.2.3 发电厂生产域数据分类

生产数据域是按数据生产功能分类的，数据主要包括实时监视和控制信息数据(工艺参数、工况状态 等)、生产管理数据、营运管理数据。

3.2.3.1 实时监视和控制信息数据

实时监视和控制信息数据主要包括工艺系统的运行参数、电气系统的运行参数、辅机的运行状态和运行参数、电气设备的运行状态和运行参数、开关型阀门的开关状态和调节型阀门的开度、计量和能耗数据、环境数据、性能计算数据、报警数据、优化数据、异常工况数据等。

3.2.3.2 生产管理数据

生产管理数据主要包含运行管理、定期工作管理、设备管理、缺陷管理、两票管理、机组启停管理、设备事件、设备启停、工单管理、技术监督管理、物资管理、巡检管理、安全管理等的数据。

(1)运行管理

运行日志是指运行人员在当班过程中记录生产、设备、管理中的各种信息(事故、故障及处理情况、检 修交代、运行方式改变、运行操作等)，将值班记录存 入系统中，经值班负责人确认后将相关记录锁定。

(2)定期工作管理

机组、本年应做次数、本年已做次数、本月应做次数、本月已做次数、非试验期次数。

(3)设备管理

设备分层、编码、名称型号、技术参数、生产厂家、供应商、使用时间、使用部门、保修日期、技术参数、设备履历等信息的维护。

(4)缺陷管理

缺陷信息，包含缺陷编号、单位名称、设备所属场站、设备名称、设备所属系统、发现人、发现时间、缺陷类型、设备缺陷描述等。

(5)两票管理

电气一种工作票、电气二种工作票、机械工作票、一级动火工作票、二级动火工作票、电力线路一种工作票、电力线路二种工作票等各种票。

(6)机组启停管理

机组启停功能主要是记录机组启动和停止运行过程的情况，系统抓取机组启停过程中的标志性指标数据进行机组运行情况的判断，对机组启机、停机数据进行统计和趋势分析。

(7)设备事件

对主要设备的故障跳闸、机组降出力、故障停机等事件进行在线统计。

(8)设备启停

根据设备启停信号或者参数特性，实时记录各辅机设备的启停动作，统计各辅机设备每次启动、停运的时间点，以及每次状态的持续时长。

(9)工单管理

对由缺陷产生的工单、预防性维护工单和由项目产生的请求工单，进行人员、备件、工具、工作步骤、工作进度等的计划、审批、执行、检查、完工报告，跟踪工单状态，凭借工单上人员时间、所耗物料、工具和服务等信息，汇总维修、维护任务成本。

(10)技术监督

各类设备试验、监测的报告和相关技术监督类工作。

(11)物资管理

对物资、备品备件的管理，实现电站的入库和出库的标准化流程管理，以及库存的规范化管理。

(12)巡检管理

巡检计划、巡检记录和巡检项目配置。

(13)安全管理

安全培训管理、安全检查管理、设备故障管理、人员安全管理、两措计划管理、安全工器具管理和安全活动管理。

3.2.3.3 营运管理数据

经营管理系统为制定电厂的发展战略，以及各项目标的分解提供支撑。营运管理数据主要包括与战略规划、年度综合计划、主生产计划、物资需求计划、能力计划的编制和管理工作相关的数据，为降低生产成本提供依据。通过厂级监控系统计划与控制这条主线，规划电厂的长远发展目标，协调和控制电厂的各项生产经营活动，以实现电厂的经营战略目标。

3.2.4 发电厂运维域数据分类

运维数据域是按数据的运维功能进行分类的，数据主要包括检修管理数据、巡检数据、设备监视视频数据。

3.2.4.1 检修管理数据

检修管理数据包括控制系统（软硬件）、信息系统（软硬件）、工艺管道及附件、工艺设备（主机设备、辅机设备、辅助车间设备等）、仪表和控制设备、电气设备等的状态预警数据、故障诊断数据、寿命管理数据、检修记录数据。

3.2.4.2 巡检数据

巡检数据包括工艺管道及附件的跑冒滴漏数据，工艺设备（主机设备、辅机设备、辅助车间设备等）的温度、压力、振动、泄露等数据，仪表和控制设备的运行状态数据，电气设备的运行状态数据。

3.2.4.3 设备监视视频数据

设备监视视频数据是通过视频监测方式采集到的数据。

3.2.5 发电厂管理域数据分类

管理数据域是根据数据的管理功能分类的，数据主要包括资产管理数据、决策支持数据。

3.2.5.1 资产管理数据

电厂对于资产的管理，通常需要一个强有力的全厂设备数据库，从而通过采用标准的规则、以结构化数据的形式来描述整个企业的所有设备及备件，并据此进行管理和维护。

资产管理数据主要包括与物资编码、需求计划、采购计划、智能仓储相关的数据。

3.2.5.2 决策支持数据

决策支持管理的数据可以为发电企业的各级管理者和决策者提供对企业进行高效管理的技术支撑，使他们通过数字化管理系统提供的及时、有效的生产经营决策信息和各类财务指标来积极地影响企业的盈利水平。

决策支持数据主要包括关键经营绩效指标管理数据、发电计划和监视数据、热力性能监视数据、电厂业务决策管理数据等。

4   发电大数据的分级

4.1 大数据分级概况

发电大数据分级同样借鉴了《工业数据分类分级指南（试行）》的第三章第八条：根据不同类别工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后，可能对工业生产、经济效益等带来的潜在影响，将工业数据分为一级、二级、三级等3个级别。第九条〜第十一条：三级数据、二级数据、一级数据的符合条件。在数据分类的基础上根据各类数据的重要性、安全性等针对设计数据域、建设数据域、生产数据域、运维数据域、管理数据域等5个数据域数据进行分级。

4.2  发电厂的数据分级

4.2.1 发电厂设计域数据分级

设计域数据主要以设计单位完成的设计说明、图纸、计算书、清册/清单、设备技术协议/技术规范书、 三维模型等为主，外部厂家设计数据为辅。这些数据是 发电厂投产后运行、维护、改造的基础，因此，设计域 数据可以依据重要性原则，对设计图纸（包括设计说 明、图纸、清册/清单等）、计算书、设备技术协议/技 术规范书等三种主要类别数据进行分级。按照资料重要 性由高到低排序，设计图纸分为A级、B级、C级，计算书原则上分为A级、B级，设备技术协议/技术规范书分 为A级、B级、C级。

4.2.2 发电厂建设域数据分级

建设数据域的数据主要包括在采购、施工、调试和工程管理综合等不同建设阶段产生的数据。这些数据同样是发电厂投产后运行、维护、改造的基础，因此，建设域数据可以依据重要性原则，按采购、施工、调试和工程管理等四种主要类别来进行分级。按照资料重要性由高到低排序，采购数据分为A级、B级、C级，施工数据分为A级、B级，调试数据均为A级，工程管理综合数据分为A级、B级、C级。

4.2.3 发电厂生产域数据分级

发电厂生产域数据主要包括实时监视和控制信息数据（工艺参数、工况状态等）、生产管理数据、营运管理数据。这些数据是发电厂运行期间产生的数据，对发电厂的安全、经济运行起到至关重要的作用，因此，此类数据可以参考《工业数据分类分级指南（试行）》的分级模式。根据不同数据给发电厂安全、灵活、经济运行等带来的潜在影响，将生产域数据分为一级、二级、三级3个级别。其中一级数据出现问题不会影响工艺系统和辅机设备的正常运行，且不会影响发电量；二级数据出现问题会对某个工艺系统和辅机设备的正常运行造成影响，如造成某个工艺系统的切除或某个辅机设备的跳闸，导致发电量的减少；三级数据出现问题会造成锅炉、汽机、发电机的跳闸，导致整个单元机组停运，不能发电。

4.2.4 发电厂运维域数据分级

发电厂运维域数据是发电厂运行期间产生的数据，对发电厂的安全、经济运行起到一定作用，因此，根据不同数据给发电厂安全、经济运行等带来的潜在影响，将运维域数据分为一级、二级2个级别。其中一级数据主要是配合实时监控信息针对工艺管道阀门、辅机的工作状态和设备间环境进行进一步现场的确认，为维护工艺系统、辅机、电子机柜的正常运行提供依据；二级数据主要是配合实时监控信息针对锅炉、汽机、发电机本体的工作状态进行进一步现场的确认，为维护机组的正常运行提供依据。

4.2.5 发电厂管理域数据分级

管理数据域数据是发电厂运行期间产生的数据，可以针对发电厂内各级管理者的需求提供不同的营运信息，为各级管理者提供辅助决策依据，对发电厂的高效、经济、绿色运行起到关键作用，因此，此类数据可以根据各层级管理者所需数据进行分级。根据数据敏感性将管理域数据分为一级、二级、三级3个级别。其中一级数据是为部门级管理者提供的数据；二级数据是为厂级管理者提供的数据；三级数据是为集团级管理者提供的数据。

5   结束语

2020年4月，习总书记在浙江考察时强调：“要抓住 产业数字化、数字产业化赋予的机遇，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设，抓紧布局数字经济、生命健康、新材料等战略性新兴产业、未来产业，大力推进科技创新，着力壮大新增长点、形成发展新动能。”这 更加突显出了大数据应用在当今社会中的重要性。

目前，大数据应用已经无处不在，大大改变了企业、个人的生产生活方式。为了让大数据给发电企业提供增值的潜力与爆发力，精准做好作为大数据应用基础的发电大数据分类、分级则显得更加重要。

作者简介：

唐海锋（1969-）,男，浙江宁波人，正高级工程师，学士，现就职于中国电力工程顾问集团华北电力设计院有限公司，从事电力设计咨询工作。

刘彬（1986-），男，安徽宿州人，高级工程师，硕士，现就职于中国电力工程顾问集团华北电力设计院有限公司，从事电力设计咨询工作。

马欣欣（1956-）,女，北京人，正高级工程师，现就职于中国电力工程顾问集团华北电力设计院有限公司，从事电力设计咨询工作。

曹满胜（1970-）,男，安徽怀宁人，高级工程师，学士，现就职于北京京能清洁能源电力股份有限公司，从事管理工作。

乔燕军（1981-）,男，内蒙古乌兰察布人，高级工程师，学士，现就职于北京京能清洁能源电力股份有限公司，从事清洁能源发电管理工作。

安克（1983-）,男，河北保定人，高级工程师，硕士，现就职于北京京能清洁能源电力股份有限公司，从事清洁能源发电管理工作。

陈森森（1981-），男，北京人，副高级工程师，学士，现就职于北京京能清洁能源电力股份有限公司，从事生产管理工作。

张添（1984-）,男，湖北石首人，高级工程师，学士，现就职于北京京能清洁能源电力股份有限公司，从事生产管理工作。

参考文献：

[1]工业和信息化部.关于印发《工业数据分类分级指南（试行）》的通知[EB/OL]. 2020.

摘自《自动化博览》2022年第三期