★广东粤电大亚湾综合能源有限公司李军

★珠海瑞洪智能系统工程有限公司罗术力

★深圳鹏锐信息技术股份有限公司丁胜雄

随着工业化进程的加速和能源需求的增长，大型燃机电厂作为重要的能源供应单位，承担着巨大的生产任务和经营责任。然而，传统的燃机电厂生产经营管理模式存在诸多问题，如安全隐患较大、生产效率较低、燃料成本较高等。借助现代信息技术和大数据分析手段，构建一体化的生产经营管控系统，可有效提高燃机电厂的生产经营效率和安全性。

1　大型燃机电厂生产经营一体化管控

1.1　项目概况

某大型燃机电厂建设2×60万千瓦级燃气—蒸汽联合循环热电冷联产机组，采用了国内首次燃用天然气—氢气混合燃料的9H级燃气轮机，将打造成为国内低碳、先进、高效、智能、多能互补一体化的综合能源示范基地。

1.2　一体化管控平台的技术要求

项目对生产经营提出了较高的要求，需将生产过程中的各个环节进行整合和优化；需实时监控和控制设备运行状态，及时发现和解决故障，减少停机时间，提高设备利用率和生产产能；需合理配置和利用生产要素，降低生产成本，实现对生产过程的全面监控和控制，并及时发现和纠正生产过程中的问题；需实时监测设备运行状态和生产环境，及时发现和处理安全隐患，保障生产安全。该公司基于工业大数据平台进行了生产经营一体化管控。根据GB/T 20273《信息安全技术数据库管理系统安全技术要求》及GB/T 39264-2020《智能水电厂一体化管控平台技术规范》的文件内容，一体化管控平台建设的主要技术要求分为以下几类，如表1所示。

表1 智能电厂一体化管控平台主要技术要求

1.3　能力提升需求分析

根据大型燃机电厂生产经营一体化的业务需求及内容，结合管控平台的技术要求，管控平台的能力提升需求包括感知能力、分析能力、协同能力、可视能力、自控能力和决策能力六个方面，具体需求如表2所示。

表2 大型燃机电厂生产经营一体化管控能力提升需求分析

2　应用于生产经营一体化管控的工业大数据平台

2.1　工业大数据平台架构

工业大数据平台采集SaaS层系统的结构化/非结构化数据，并在本地进行储存，然后通过噪音数据处理、数据校验等数据处理技术，对平台所采集的数据进行处理后，提供给各功能应用^[1]。工业大数据平台总体架构如图1所示。

图1 工业大数据平台总体架构图

2.2　组件及关键技术

系统使用工业大数据平台（WIZ DATA）作为数据架构基础，组件按照功能分为三大层七小层。其基础层，包括传输层、调度层、存储层、处理层和查询层等功能层，最上层是面向使用者和操作者的展现层。每层的主要关键技术如图2所示。

图2 各组件技术要点及实现方式

2.3　设备域主数据平台

设备域主数据平台是工业大数据平台的重要组成部分，该平台主要用于收集、存储和管理与电厂设备相关的主要数据，包括设备的基本信息、运行状态、维护记录等，通过对这些数据的分析和挖掘，可以实现对电厂设备的智能监控、故障预警和维护优化^[2]。设备域主数据平台中数据流向如图3所示。

图3 设备域数据流向

3　生产经营一体化管控关键技术

3.1　数据采集关键技术

数据采集是从源系统中收集数据。本平台的数据来源主要有3个途径，分别是物联网、Web系统和传统信息系统。物联网数据占据了工业数据中90%以上的数据量，其中大部分是非结构化数据和半结构化数据，数据采集后进入hadoop集群和Hive中，如图4所示。

图4 数据采集图

3.1.1　ETL采集

ETL数据采集的目的是将各种分散的数据源汇总到一个统一的数据仓库中，以便进行综合分析和决策支持，这些数据源包括各类传感器数据、生产设备数据、监测数据、能源消耗数据等。采集过程包括以下几个步骤：从各个数据源中提取需要的数据，这些数据可以来自不同的数据库、文件系统、API接口等；对提取的数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和一致性，清洗过程包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据格式等；对清洗后的数据进行转换和加工，以符合目标数据仓库的数据模型和规范，转换过程包括数据格式转换、字段映射、数据合并、计算衍生指标等；将转换后的数据加载到目标数据仓库中，数据加载过程可以采用批量加载或增量加载的方式，以确保数据的完整性和及时性^[3]。

3.1.2　实时数据采集

基于PISDK的实时数据采集程序，从镜像服务根据获取实时数据，并将数据写入kafka数据流转缓冲区，同时实时数据会写入时序数据库。

3.1.3　网络爬虫采集

定时抓取燃机电厂的实时数据，用于实时监控电厂运行状态；从公开的数据库或网站上采集电力市场数据、能源价格数据等历史数据，用于分析电厂的运营情况和预测未来的能源需求；采集电厂周边的气象数据、空气质量数据等环境数据，用于评估电厂的环境影响和优化运行策略；从行业网站、新闻网站等采集与电厂相关的行业动态和政策信息，用于及时了解行业发展趋势和调整电厂的经营策略。

3.1.4　数据采集接口

对于第三方系统，可提供数据采集接口及使用规则，可使用特定系统接口等相关方式采集数据，包括restful、Web Service、ftp等。

3.2　数据治理关键技术

由于电厂生产及经营数据繁杂且格式不一，随着运行时间的延长，数据将会越来越繁杂庞大，因此需要建立数据管理标准体系和流程保证体系，确保数据全生命周期管理和服务，实现数据的充分共享和高度复用。

主要包括：编制项目业务数据模型规范，如元数据标准、数据质量规范以及表结构规范，用来规范数据的应用流程；采集数据并映射后进入主数据库，并为其创建数据标准；通过数据模型构建实体，同时确定数据和实体间的对应关系；进入数据库的数据可以形成清单并支持向不同的服务接口提供数据仓内数据的标准分发，根据生产需要支持对数据的定位查询，对变更的数据也可以进行溯源，同时支持数据审计。

在系统运行过程中根据已设置的质量规则对数据进行质量控制，支持可视化分析和报告查阅及生成。

3.3　数据处理关键技术

统一数据管理平台采用开源的分布式流处理和批处理框架ApacheFlink作为分布式计算引擎，用于处理大规模的实时和批处理数据。

3.4　设备多码合一技术

为将燃机电厂所有设备纳入生命周期管理系统，我们需将电厂的KKS标识码、设备编码、物资编码以及资产编码全部纳入到系统中进行分别管理。根据GB/T 50549-2020《电厂标识系统编码标准》、DL/T 700-2017《电力物资分类与编码导则》以及该厂所在集团公司制定的资产编码规则，我们借助ERP导入到多码合一系统进行统一编码，定义生命阶段、安装或转资阶段作为动态编码的首段，定义采购单号、物资编码、设备编码、KKS标识码、资产编码作为动态编码的尾段，由系统统一生成具体设备、资产或物资的编码，进而由数据中台存储后，通过业务系统进行全系统编码同步应用，业务数据根据各类具体业务进入工业大数据平台，通过提取阶段特征码完成生命周期的管控。编码定义和多码合一的应用如图5所示。

图5 编码规则和多码合一技术

3.5　智慧数字化移交技术

基于工业大数据的一体化管控平台在流程管理中，需要将数据（如三维模型、设备模型、KKS编码数据、设备及属性数据以及施工数据等）从基建期移交到运维期，并在不同的工艺环节、管控流程之间进行移交流转。如基建期的全厂模型转移到运维期的工厂结构和空间数据，进而搭建智慧安防系统、应急系统和巡检系统；基建期的设备模型数据移交至运维期后搭建备品备件和工艺仿真等应用。该平台关键技术路径为：制定智慧数字化移交的标准，包含属性管理和类别管理；移交类别包括对象、文档和模型；移交完毕后进行信息一致性校验；搭建数据应用环节。

3.6　三维可视化运营技术

基于数字孪生技术的三维可视化运营平台实现了全景安防沙盘（如图6所示），可对厂区进行统一监控，包括态势感知、态势分析、系统推荐异常报警处置以及常规的监控视频记录等内容，大幅度提升了安防感知能力和异常处理效率。该平台构建了应急指挥“一张图”，当厂区内发生设备、消防、安全、能源、环境等各类应急事件时，系统自动启动应急预案并广播至覆盖范围，支撑指挥人员决策，实现应急事件的监视与指挥。该平台可对接各专业具体应用，包括人员定位系统、两票作业系统、缺陷管理系统、设备巡检管理等。

图6 三维运营平台效果图

4　应用效果

一体化管控平台投入后将大幅提升电厂的信息化水平，并可借助有效的生产数据分析融合处理和决策支持能力，使搭载的各应用功能（包括资源计划和集中采购、设备监控管理、流程信息化和辅助支持决策等）在运营中持续发挥重要作用，保证了整个发电系统高效运行、管控到位、决策及时，将为项目方创造可观的经济效益。

本一体化管控平台投入运行后，设备隐患整改率将提高15%，整改合格率将提升13%，可有效避免隐患导致的设备故障，备件库存的统一调度和高效管控带来的备件提报费用可降低17%。本平台设备生命周期管理模块的应用，将使设备投用率提升6.5%，与以往同类同规模项目的发电量及运行费用进行比对，项目投入后预计将带来直接经济效益4000万元左右。

5　结语

本文围绕燃机电厂生产经营一体化管控关键技术，提出了一种基于工业大数据平台的燃机电厂生产经营一体化管控系统架构，并开发了相关应用。该系统通过采集和处理燃机电厂各个环节的数据，实现了对生产过程的实时监控和预测，以及对生产资源的优化配置和调度。应用结果表明，基于工业大数据平台的大型燃机电厂生产经营一体化管控系统，可有效提高燃机电厂的生产效率和管理水平、降低运营成本、推动燃机电厂向智能化、数字化转型。

作者简介：

李　军（1970-），男，广东兴宁人，高级经济师，学士，现就职于广东粤电大亚湾综合能源有限公司，研究方向为企业管理、投资管理、战略规划。

罗术力（1965-），女，湖北武汉人，学士，现就职于珠海瑞洪智能系统工程有限公司，研究方向为企业管理。

丁胜雄（1984-），男，湖北黄石人，学士，现就职于深圳鹏锐信息技术股份有限公司，研究方向为大数据应用、数据治理、三维应用。

参考文献：

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[2] 顾宗磊, 李江林. 发电集团管控一体化模型的研究与实施策略[J]. 能源技术与管理, 2015, 40 (3) : 182 - 183 + 186.

[3] 邢亚库. 油气田企业基于资源优化配置的生产经营一体化体系研究[J]. 中国总会计师, 2022 (11) : 58 - 59.

[4] 吴正, 张力军, 蒋敏. 大型气田生产经营一体化管理体系的构建与实践[J]. 现代企业, 2021 (01) : 7 - 8.

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[6] 王旭东. 关于油田采油生产经营—体化管理模式的研究[J]. 中小企业管理与科技, 2017 (09) : 5 - 6.

摘自《自动化博览》2024年3月刊