華電淄博熱電有限公司 張澤巍 于 洋 華電國際電力股份有限公司信息管理分公司 劉 忻

青島國瑞信息技術有限公司 譚 淇

隨著發(fā)電行業(yè)供給側改革的不斷深入推進，競價上網倒逼、煤電矛盾加劇、環(huán)保投入巨大等都給電廠帶來了巨大的生產運營壓力。在火電廠的正常運營中，煤的成本占整個發(fā)電成本的70%以上。

以一臺300MW鍋爐為例，若使其可用系數(shù)提高1%，則每年可以多發(fā)電0.3588億度，若每度電的發(fā)電利潤按0.05元計算，則每年可多增發(fā)電利潤179.4萬元。因此如何實現(xiàn)電站鍋爐的高效低污染燃燒，提升機組安全運營水平，對電廠的可持續(xù)發(fā)展來說是一個非常重要的課題。

燃料大數(shù)據(jù)中心管理平臺是以燃料為主線，打通網絡信息、集控運行、煤質化驗、摻配煤管理之間存在的信息孤島，構建全廠以“煤”為中心的大數(shù)據(jù)中心平臺。平臺以接口統(tǒng)一服務、流程圖自動轉換、大數(shù)據(jù)存儲技術、數(shù)據(jù)挖掘工具和優(yōu)化決策模型等，圍繞大型電站鍋爐的燃燒優(yōu)化和摻配煤數(shù)據(jù)等應用場景，應用數(shù)據(jù)預測、燃料特性挖掘、大數(shù)學建模和數(shù)據(jù)準確性追蹤的方法，挖掘燃煤摻配的著火特性、燃盡特性、灰熔點特性、污染物排放特性和發(fā)電設備運行特性，為火力發(fā)電行業(yè)中燃煤摻配指導、鍋爐燃燒效率提高、污染物排放降低、設備運行優(yōu)化指導等提供了數(shù)據(jù)和理論支撐，具有極大的推廣應用價值[1-2]。

1 平臺設計

1.1 平臺整體架構

燃料大數(shù)據(jù)中心管理平臺涉及大數(shù)據(jù)的采集、存儲和智能分析，包含大數(shù)據(jù)基礎數(shù)據(jù)服務平臺和智能數(shù)據(jù)分析平臺，建設接口綜合管理系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)中心平臺、流程圖自動轉換工具、數(shù)據(jù)挖掘工具庫和運行成本優(yōu)化以及數(shù)據(jù)展示及對外服務模塊、系統(tǒng)配置管理模塊等。

1.2 平臺功能架構

燃料大數(shù)據(jù)中心管理平臺根據(jù)不同的模塊采用最佳最優(yōu)的技術方式，如：前端采用HTML5、CSS3技術、實現(xiàn)美觀且豐富的界面展示；數(shù)據(jù)分析端采用Python 和Java 提供了豐富的算法接口程序，提高模型計算性能；建立統(tǒng)一的對外訪問方式，滿足移動端的應用需求；實現(xiàn)系統(tǒng)秒級響應，可實現(xiàn)在線用戶200人以上的高并發(fā)要求，并保證數(shù)據(jù)存儲、傳輸?shù)倪B續(xù)、安全、穩(wěn)定；采用HTML5 BS端的架構形式，兼容ChromeIESafari 等主流瀏覽器。

2 系統(tǒng)功能及優(yōu)點

2.1 大數(shù)據(jù)基礎數(shù)據(jù)服務平臺

大數(shù)據(jù)基礎數(shù)據(jù)服務平臺總體結構設計是在符合國家電力系統(tǒng)二次防護要求的前提下，通過與生產控制系統(tǒng)深度融合，完成了生產數(shù)據(jù)取、傳、用、管各環(huán)節(jié)的智能化升級，滿足了燃料大數(shù)據(jù)平臺對安全性、可靠性、高性能和應用管理等方面的較高要求。

2.1.1 接口綜合管理系統(tǒng)（iGR_IMS）

針對電力行業(yè)數(shù)據(jù)采集中長期以來存在的接口系統(tǒng)兼容性差、架構復雜、性能不足、業(yè)務擴展性不足、運維難度大等問題，建設大數(shù)據(jù)基礎數(shù)據(jù)服務平臺，實現(xiàn)生產過程數(shù)據(jù)采集、傳輸、監(jiān)視、運維的綜合管理。

接口綜合管理系統(tǒng)結合發(fā)電企業(yè)生產數(shù)據(jù)采集、傳輸功能、性能要求、分散部署的特點，通過數(shù)據(jù)采集、穿隔離裝置、系統(tǒng)狀態(tài)自檢、服務器狀態(tài)檢測、實時數(shù)據(jù)庫狀態(tài)檢測、測點自動同步、異常測點報警、通道冗余熱備等功能，實現(xiàn)在MIS 側對實時數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行統(tǒng)一管理、維護和狀態(tài)監(jiān)視的目的，以滿足實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和SIS 系統(tǒng)運行管理人員對數(shù)據(jù)采集接口的遠程監(jiān)視、集中管理、安全維護、狀態(tài)報警等日常管理和維護需要。故障診斷信息以短信、微信或郵件的方式進行推送，協(xié)助運維人員快速鎖定故障，減少排錯時間、提升部門間協(xié)助效率，確保數(shù)據(jù)通訊的穩(wěn)定性、實時性[1]。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)方案具有投資小、實施簡單、維護方便的特點。

2.1.2 大數(shù)據(jù)中心平臺

建設生產數(shù)據(jù)低延遲傳輸通道系統(tǒng)。為改善數(shù)據(jù)在傳輸過程的延遲，將對當前結構進行改造和優(yōu)化，將使用數(shù)據(jù)快速交換技術（Data Express Forwarding,DEF）對當前使用的數(shù)據(jù)存儲轉發(fā)技術（Store and Forward）進行升級，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸延遲由秒級降低至毫秒級，有效提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性，確保DCS 與大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)間的高速數(shù)據(jù)同步；數(shù)據(jù)定制化轉發(fā)。通過對數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的升級，系統(tǒng)能夠根據(jù)應用系統(tǒng)需求的數(shù)據(jù)類型進行定制化數(shù)據(jù)交付服務，實現(xiàn)集中化的數(shù)據(jù)收集和按需數(shù)據(jù)服務。

2.1.3 流程圖自動轉換工具

流程圖自動轉換工具自動識別DCS 畫面與SIS畫面的差異性，通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實現(xiàn)對現(xiàn)場流程監(jiān)視圖的智能化采集、對比、分析及對外安全傳輸，實現(xiàn)展示系統(tǒng)的全自動化無人干預式數(shù)據(jù)展示和無人維護、少人維護的建設目標。

2.2 智能數(shù)據(jù)分析平臺

數(shù)據(jù)挖掘工具庫。集成主流的開源框架sklearn、TensorFlow、Pytorch 支持數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、神經網絡等眾多的大數(shù)據(jù)分析算法。例如相關性分析，一元、多元、多項式擬合回歸；隨機森林、XGBoost 決策樹分析；KMeans 聚類算法；LSTM 時序預測分析等。針對電廠業(yè)務，可進行延遲分析、穩(wěn)態(tài)分析、工況分析等。所有數(shù)據(jù)挖掘工具采取全矩陣（笛卡爾積）分區(qū)的概念，可以選擇任意測點、指標設計工況。分區(qū)范圍可涵蓋整個電廠的運行所有工況條件，例如針對熱值、硫分、環(huán)境溫度、機組負荷率等工況條件，分析脫硫系統(tǒng)總能耗在各個分區(qū)的擬合公式并自動建立最優(yōu)擬合模型。在此模型中建立了9萬多個工況，每個工況基于總能耗最優(yōu)數(shù)據(jù)建模，并可以進行無量綱化處理等。建立的模型可以保存為本地xxx.model 文件,此文件可上傳到BS 端平臺應用中進行實時的運行指導優(yōu)化，給電廠提出指導優(yōu)化建議。

考慮污染成本的度電成本優(yōu)化。通過對電廠燃煤、用水、自用電量、耗材、檢修和薪資等固定成本和電量、污染防治成本和污染罰款的計算分析，建立綜合火電機組發(fā)電污染成本的度電成本優(yōu)化模型[2]，實現(xiàn)度電成本的實時核算和分段優(yōu)化，為電量實時交易提供報價參考。通過度電成本反向評價燃煤摻燒建議的合理性，實現(xiàn)燃煤摻燒的智能化和精準化。

3 結論

燃料大數(shù)據(jù)中心管理平臺利用機器學習算法和大數(shù)據(jù)挖掘等手段，為實現(xiàn)機組狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷、配煤摻燒、燃燒調整提供數(shù)據(jù)預測和大分析工具，通過海量燃煤數(shù)據(jù)挖掘→提出摻配建議→機組燃燒評價→大數(shù)據(jù)樣本增量學習的閉環(huán)建設，實現(xiàn)現(xiàn)代封閉煤場內數(shù)字化管理。做到科技與信息技術相應用，將準確的燃煤管理通過數(shù)字化切實服務于經營及生產，真實做到降低公司經營管理成本。能夠使生產管理與經營管理緊密結合起來，提升燃料管理水平、增加效益，實現(xiàn)煤炭全過程管理無縫連接。實現(xiàn)精細化管理，實時獲取煤場信息，為機組燃煤精準摻配提供可靠有保障數(shù)據(jù)。實現(xiàn)燃料系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)支持和分析，及時掌控生產成本，為我國煤炭的清潔、高效利用建設示范性智慧化煤場打下基礎。