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华能珞璜电厂:拥抱火电大数据时代

北极星电力网新闻中心  来源:《中国华能》  作者:杨言  2018/6/11 9:44:40  我要投稿  
所属频道: 火力发电   关键词: 华能集团 脱硫除尘 火力发电

北极星火力发电网讯:运行中央集控室是珞璜电厂最繁忙的地方。在这里,每秒钟都有数据从遍布全厂的 30多万个实时监控测点传输过来。如何从数据中准确判断设备状况?如何根据关联数据调整最佳工况?过去,集控值班人员需要把数据与对应设备联系起来,并依靠工作经验,对工况进行调整,以期达到最优目标。将来,被称为“KXM工业大数据平台” 的应用系统 10分钟内就能准确分析出各个设备的最优工况,确保从配煤掺烧、脱硫除尘到产生电能的整个过程都能高效运转,在节能降耗的同时,也为值班人员减轻了负担。这套系统是靠什么高效运行的呢?答案就是“大数据”。

新技术指引新方向

2017年初,当珞璜电厂还在为“如何有效挖掘设备数据信息”而艰难探索的时候,华能集团公司信息中心送来了“KXM工业大数据平台”技术方案。 KXM工业大数据,是一个面向工业领域,实现基于实时数据的采集、挖掘以及分析的大数据应用平台 , 包括 KDM、KKM、KAM 三个部分,其中 KDM采用标准 KKS编码形式,在厂侧完成数据采集、存储的同时,对数据进行清洗和标准化管理 ;KKM是平台的算法引擎,其基于数据构建模型,进行特征值、变化量等指标的计算 ;KAM用于将分析结果在浏览器中进行展示,为用户提供一个交互的、图形化的数据展示平台。KXM工业大数据平台的出现,为珞璜电厂的大数据应用打开一扇新的大门。

2017年 3月,珞璜电厂在集团公司的统一安排和支持下,正式成为 KXM工业大数据平台火电试点单位。接到试点任务后,电厂迅速成立了以副厂长为组长,检修部、运行部、燃脱部和信息中心关键岗位人员为主的专项工作组,从上级要求和电厂实际两个方面入手,展开了对电厂 5号机组大数据试点分析,多次开展评审论证,最终确定了大数据平台应用的规划方案。新思维解决新问题 “2017年 3月,我们开始实施系统的顶层设计工作,相继完成了电厂主要设备类型的分析模型设计 ;2017年 7月,完成 SIS系统接口程序编制和 KDM服务器通讯调试 ;2017年 10月,着手进行展示模块开发和算法模型验证……”提起大数据平台应用,电厂检修部专工娄向东不用翻阅工作日志,便能如数家珍地说出每个时间节点。自工作开展以来,珞璜电厂从各部门抽调的精兵强将为大数据分析打通了“绿色通道”。

但大数据应用之路并非一马平川,数据杂、模型多、任务重……从项目设计阶段起,各项困难就接踵而至。“第一个困难就是为大数据分析平台提供可靠、高效的数据源。”运行部锅炉专工唐荣富介绍说,“电厂的生产实时监控 SIS 系统有 10 万多个测点,每时每刻都在产生大量数据,仅 4 年时间,实时数据累计量就达到了 4TB。如何有效地进行数据的分析和整理,是摆在我们面前的第一道难题。”在数据堆积起的大山面前,电厂工作组的成员迎难而上,发挥愚公移山的精神,决心要为电厂数字化铺平道路。工作组的成员都身兼数职,为了尽快整理好数据,他们白天利用午休去调取测点资料,晚上回家就马不停蹄地对数据进行分析,第二天又将分析结果与历史数据进行对比。为了找准有效数据,工作组成员经常聚在一起讨论,有时到了凌晨两点多才得出结论。正是凭着这股狠劲,在不到 3 个月的时间里,工作组便完成了采集服务器的通讯调试、SIS 系统接口程序部署和 2万多个 KDM系统数据的分析整理,为电厂大数据平台的应用打下了坚实基础。

“第二个困难就是建模分析。”唐荣富指着屏幕说,“遇到多个数据交叉作用的时候,对比历史状态也好、查阅文献资料也罢,目的只有一个,就是要让数据‘开口说话’,告诉我们设备哪里有问题,哪里的工况还能再优化。”一直关注支持珞璜电厂试点工作的集团公司首席信息师朱卫列被工作组的同事们亲切地称为“朱老师”。“朱老师常说,一定要注意转换思维,把分析常态数据的思维转换成大数据思维,这也成为了我们解决问题的指导思想。”娄向东看着屏幕上的大数据说道。在引风机的状态监测时,工作组成员就利用了“转换思维”的方式,利用大数据从设备电耗、绕组温度、轴承温度、轴承振动等方面主要特征运行参数方面对设备健康情况进行分析,开发了设备状态检测应用分析模型,通过特征值异动告警,定位潜在缺陷,实现了对设备的检修指导。

新目标开启新征程新目标开启新征程通过近两个月的系统试运和数据反向验证, KXM工业大数据平台的各个数据分析模型已初步成型,在生产运行、设备管理等各个方面都展现出了积极的价值。以配煤掺烧为例,工作组通过对配煤掺烧模型进行优化,从综合煤质考虑,并对大量历史数据进行分析,利用效率寻优得出不同负荷下最优烟煤、无烟煤掺配比例,从而对配煤掺烧进行指导。

“以前要得到这样的分析结论,都需要通过大量的性能试验,不但耗时、耗力,而且试验费用高昂。在大数据分析方法下,基于权威理论的标准模型,并参考相关环境因素进行修正,能实时获得更全面、准确、科学的分析数据,不但省时省力,还节省了试验费用,可谓一举多得。”娄向东感叹道,“与传统手段相比,大数据应用平台的分析处理能力有着显著的优势。在不远的将来,我们可以结合大数据技术,发现设备的潜在缺陷,从而制定高效的检修计划 ;也可以通过构建热力系统相关模型,提升机组能耗指标 ;甚至通过数据分析运行值班员的日常操作行为,制定出最佳的操作规范等。”

大数据应用平台为解决珞璜电厂生产管理难题提供了更多的方案,自动化、智能化的珞璜样本正在逐步呈现。

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