一種節(jié)能大數據平臺方案

夏剛，王立忠，劉亞恒

北京東方國信科技股份有限公司，北京 100102

1 引言

為提高競爭力，各企業(yè)將降低能耗作為減少企業(yè)生產成本的重要手段之一。隨著《中國制造2025》的發(fā)布以及國家智能制造轉型戰(zhàn)略的相繼實施，以信息化為代表的新一輪科技革命帶來了發(fā)展機遇，工業(yè)大數據日益成為全球制造業(yè)挖掘價值、推動變革的手段。新環(huán)保法的頒布促進了節(jié)能減排行業(yè)相關法規(guī)的逐步完善與規(guī)范。通過大數據平臺與物聯網，最終實現信息科技（information technology，IT）、操作技術（operation technology，OT）、通信技術（communication technology，CT）三“T”融合貫通，帶動工業(yè)大數據在企業(yè)節(jié)能方面的應用，是面臨的研究課題。

2 節(jié)能領域面臨的挑戰(zhàn)

目前，企業(yè)提高能源使用效率的方法是改進企業(yè)內部的生產技術和設備。但是一些能源使用效率位居世界前列的企業(yè)，其相關生產技術和設備已經非常先進；并且，隨著多年持續(xù)的技術升級改造，能效進一步的提升變得越來越困難。通過常規(guī)手段已經很難實現企業(yè)的節(jié)能目標。

工業(yè)4.0和工業(yè)互聯網的發(fā)展，使得企業(yè)迫切需要進行兩化融合。為實現節(jié)能目標，采用能源管理大數據分析系統，以客觀數據為依據，以能量平衡為基礎，從系統角度對海量數據進行分析、比對，發(fā)現潛在的節(jié)能機會；對機會的風險和收益進行整體評估，并制訂實施計劃，通過大量的機會識別對節(jié)能目標做到分解落實。

本文所提節(jié)能大數據平臺是服務于工業(yè)、提供端到端大數據處理能力的大數據平臺型產品，集數據采集、存儲和處理、算法、能力和應用以及運維和運營管理等功能于一體，其核心功能突出表現為協議廣泛的數據采集、處理速度為毫秒級的數據存儲與運算、支持定制化數據展現、集成大量分析算法模塊化可視化建模工具、深度定制開發(fā)研究業(yè)務應用、分析開發(fā)工業(yè)互聯網等。節(jié)能大數據平臺為企業(yè)提供了清晰易用的大數據解決方法和工具，實現了工業(yè)數據在該平臺上的高度集成。

3 平臺架構

針對行業(yè)痛點，提出了一種節(jié)能大數據平臺，它包括數據采集層、數據存儲層、數據分析層和數據展現層4個部分，涵蓋了高容錯的分布式文件系統、分布式數據庫、集群協調服務、數據采集、數據分析、數據挖掘、數據仿真及可視化建模等關鍵技術，其平臺架構如圖1所示。

（1）數據采集層

數據采集層負責分別從數據采集與監(jiān)視控制（supervisory control and data acquisition，SCADA）系統、制造執(zhí)行系統（manufacturing execution system，MES）、產品數據管理（product data management，PDM）系統、地理信息系統（geographic information system，GIS）等業(yè)務應用系統及一些外部數據源中獲取數據。

（2）數據存儲層

數據存儲層是大數據平臺建設的核心，其根本目的是有效管理企業(yè)業(yè)務范圍內的全量數據，以達到統一存儲、分布式部署、集中分析、高效訪問、統一決策的目的。

圖1 平臺架構

（3）數據分析層

在數據分析層，利用Hadoop生態(tài)系統的組件完成不同類型的分析處理，綜合使用這些技術可以在充分滿足現有數據需求的基礎上，擴展大數據的應用場景。數據挖掘是大數據平臺的核心業(yè)務功能之一，數據分析需要平臺提供強大的數據挖掘功能。針對這種功能需求，平臺提供了大量的算法集成，包括：信息熵、皮爾遜相關系數、馬氏距離、spearman相關系數、卡方檢驗、基尼指數、XGBoost評分、遞歸特征消除算法、閔可夫斯基距離、歐幾里得距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、余弦相似性、漢明距離、杰卡德相似系數、編輯距離、動態(tài)時間歸整（dynamic time warping，DTW）距離、KL散度（Kullback–Leibler divergence）等20余種算法，后續(xù)還將不斷增加新的算法。

（4）數據展現層

前端展示平臺采用瀏覽器/服務器（B/S）架構，由一整套組件或服務構成，并通過功能強大、基于Web的通信框架連接，滿足用戶不同的應用需求。這些組件既可以獨立存在，也可以相互轉化和調用，并且均可在一個界面里實現。前端展示平臺為報表查詢和分析、績效指標分析呈現以及數據集成提供了完善、可靠的平臺。

4 關鍵技術

以工業(yè)互聯網、物聯網、云計算、大數據等為代表的科技革命為企業(yè)節(jié)能帶來了強勢的競爭力。該節(jié)能大數據應用平臺已被多行業(yè)廣泛采用，服務于全球35個國家的300余家企業(yè)。節(jié)能大數據平臺的關鍵技術和應用優(yōu)勢情況敘述如下。

（1）平臺特性

節(jié)能大數據平臺適合作為分析工具和輔助決策工具，它具有很好的交互性和易操作性（通過簡單拖拉曳實現），能夠無編碼操作，界面友好，支持個性化定制，用戶體驗好。

（2）數據分析

節(jié)能大數據平臺支持多種工業(yè)數據分析手段，可以根據實際需求選擇合適的分析手段，發(fā)現和解決工業(yè)企業(yè)的各種問題（包括歷史數據分析、數據擬合、主導因素分析等）。

（3）數據挖掘

節(jié)能大數據平臺支持常用的監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習算法，封裝了支持向量機（support vector machines，SVM）、神經網絡、決策樹、隨機森林、聚類算法、異常檢測算法等工具箱為用戶提供機器學習算法支撐。該平臺提供基于Web的圖形化數學公式編輯功能，支持用戶方便快捷地定義豐富的算法模型；提供應用程序編程接口（application programming interface，API）作為開放接口，支持用戶可編程的自定義算法實現。支持對歷史數據和實時數據進行數學建模和挖掘、分析；提供數據回放、監(jiān)控、報警等功能。

（4）數據仿真

在產品設計和開發(fā)過程中，仿真能使客戶在設計初期識別出問題，并有助于以更低的成本推動創(chuàng)新。將仿真數據與物理設備數據結合起來可以為企業(yè)提供更有效的分析和診斷方法。將自主研發(fā)或對行業(yè)專業(yè)仿真系統進行集成，支持對數據的仿真和處理功能，可以為改進企業(yè)的生產效率、縮短設計周期提供幫助。

（5）可視化建模

基于Matlab數學模型平臺，開發(fā)了自主知識產權的NBLab。在NBLab中，無需大量編寫程序，只需要通過簡單直觀的鼠標操作，就可構造出復雜的系統，具有適應面廣、結構和流程清晰、效率高、靈活等優(yōu)點。平臺將傳統復雜的建模過程變?yōu)榭梢暬侠返倪^程，使得業(yè)務專家可以在不了解IT技術的情況下建立復雜的模型公式，最終幫助用戶查看并理解數據，將用戶從復雜的編程中解脫出來，專注于企業(yè)的業(yè)務邏輯。

（6）專家系統

節(jié)能大數據平臺基于大數據分析，通過不同類別能源數據計算，打造了2 000多個方案的知識庫。并在此基礎上配備了鍋爐專家系統、電機專家系統、蒸汽專家系統、制冷專家系統和壓縮空氣專家系統。

5 應用效果

5.1 聯合利華全球能源管理平臺

隨著多年持續(xù)的技術升級，能效提升越來越困難。為進一步提高企業(yè)競爭力，聯合利華集團（以下簡稱聯合利華）提出每年在上一年基礎上降低5%的能耗。聯合利華全球能源管理平臺——科托帕西（如圖2所示）的應用進一步提升了其能效使用率。

聯合利華全球能源管理平臺的主要功能有以下幾個方面。

（1）綜合能耗分析與預測預警

平臺可使用各種分析模型，識別工藝積極或者非積極生產狀態(tài)，找到與能耗變化高度相關的參數（比如產量、度日數等），并建立合理的能效績效目標來監(jiān)控能源消費，同時可以計算單位產品能耗，根據產品設置回歸分析的目標值，并設置警報，對比能源消耗和產量，發(fā)現節(jié)能機會，還可以實現聚類、分類、關聯、例外、時間序列、空間解析等豐富的分析模型。在聯合利華某洗發(fā)液工廠，根據產量和電耗的回歸分析預測基礎負荷，設定理想電耗曲線，使該廠合理安排每天的生產負荷，僅此一項就節(jié)省了15%的電量。

圖2 聯合利華全球能源管理平臺

（2）機會識別、量化與節(jié)能量監(jiān)測

對各類生產設備進行實時能耗監(jiān)控，根據總體消耗及分類消耗能源數據對比，識別能效改進方法，并對此做出量化。同時利用累計和圖分析技術監(jiān)測累計偏差，用以分析積極或非積極的能耗趨勢，量化分析和監(jiān)測節(jié)能量和浪費情況。該平臺在某食品廠識別出18個節(jié)能機會，通過調整生產運行方式以及技術改造，全年節(jié)約能源開支50萬歐元。

（3）故障預測和設備整體效率分析

平臺通過夾點技術、資產可用性、瀑布模型、計劃/非計劃停機深度分析報告打破原有的管理方法，使設備管理的各個環(huán)節(jié)得到系統性提升，為企業(yè)節(jié)省大量的維修和停產費用。

（4）能源專家系統

鍋爐專家系統通過耗差分析實時調整運行參數，重新評估原有的運行模式，監(jiān)視蒸汽負荷狀態(tài)并進行優(yōu)化，確保鍋爐始終處于最佳運行狀態(tài)。實施此系統的工廠的鍋爐效率平均提升了2%。

電機專家系統基于系統負載因數和運行狀態(tài)（運行小時數、相差、震動、電機溫度、啟停次數），自動生成能耗及可靠性的改善建議，實現了節(jié)能3%～10%，可靠性提高20%，停機時間減少5%～7%，電機配件減少30%，維護費用降低20%。

截至目前，聯合利華全球能源管理平臺已經完成了全球300多家工廠的能效數據接入和分析。已接入的碳排放數據占實施工廠全部排放的50%，已接入的能耗數據占全部能源消耗的54%，已接入的水耗數據占全部水耗的64%，大大提高了企業(yè)的能源管理效率和效果，平均為每個工廠實現能源節(jié)約5%～15%，節(jié)水5%～30%，原材料減少1%～3%，包裝節(jié)約5%，取得了巨大的經濟效益和社會效益。

5.2 高效粉煤鍋爐綜合智能服務管理平臺

高效粉煤鍋爐綜合智能服務管理平臺從現場人員管理、鍋爐設備及狀態(tài)監(jiān)測、高效煤粉物流管理、商務智能與決策分析4個方面建立新型鍋爐，集中運營、監(jiān)管信息化平臺。該平臺從基于云服務的設備層、數據層和應用層入手，通過鍋爐全生命周期及運行狀態(tài)監(jiān)測管理模塊、鍋爐備品備件的集中管控模塊、煤粉物流及儲備情況的全面管控模塊、現場人員的管理模塊以及支持領導和各級管理人員科學決策的商業(yè)智能模塊，實現以客戶需求為導向的新型“智慧煤粉及備品備件供應鏈”和“高效煤粉鍋爐運營服務體系”，最終形成以效益為中心、每臺鍋爐以安全生產和成本控制為中心的兩化深度融合管理體系，推動高效煤粉鍋爐更新換代的進程，實現安全、綠色、高效生產。

高效粉煤鍋爐綜合智能服務管理平臺的核心包括3個方面：一是對以高效煤粉鍋爐運營為核心的企業(yè)業(yè)務一體化信息化平臺（包括鍋爐設備全生命周期管理、鍋爐備品備件管理以及煤粉物流、現場作業(yè)人員管理等各個業(yè)務環(huán)節(jié)）的信息化；二是對鍋爐生產運行狀態(tài)的實時監(jiān)控，包括對鍋爐運行效率和效能以及鍋爐安全運行、煤粉倉安全倉儲的監(jiān)控；三是對上述業(yè)務綜合數據的整合和分析利用。其中對煤粉供應鏈業(yè)務數據和鍋爐實時狀態(tài)數據的全面采集和整合是關鍵。

構建基于云計算部署智能服務管理平臺的各類應用，“多層次、全功能、實時效”的高效煤粉鍋爐綜合智能服務管理云平臺，實現鍋爐設備集中監(jiān)測、現場運維水平全面提升、業(yè)務管理移動便攜、安全保障水平全面提升。

6 結束語

節(jié)能大數據平臺在各行業(yè)的成功應用，促進了該平臺的不斷規(guī)范與完善。需繼續(xù)發(fā)揮節(jié)能大數據平臺應用的優(yōu)勢成果，以成功應用案例吸引更多的企業(yè)形成平臺模式的協同效應。此外，要充分運用工業(yè)互聯網、大數據、云計算等現代信息技術，全面提升自動化、數字化、模型化、集成化和智能化水平，推進數字化、智能化的發(fā)展，推進企業(yè)利用節(jié)能大數據平臺提高能源使用效率。我國節(jié)能環(huán)保產業(yè)潛力巨大，拉動經濟增長的前景廣闊。據測算，到2020年，我國技術可行、經濟合理的節(jié)能潛力超過5億噸標準煤，可帶動上萬億元投資；節(jié)能服務業(yè)總產值可突破3 000億元。