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    基于大數(shù)據(jù)挖掘的多維智能報(bào)警技術(shù)研究與應(yīng)用

    2022-04-07 08:28:36李金陽(yáng)李書(shū)明
    水電站設(shè)計(jì) 2022年1期
    關(guān)鍵詞:電廠運(yùn)維趨勢(shì)

    李金陽(yáng),李書(shū)明,韓 兵

    (國(guó)電南京自動(dòng)化股份有限公司,江蘇 南京 210003)

    0 前 言

    長(zhǎng)期以來(lái),水電廠計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)報(bào)警機(jī)制為簡(jiǎn)單的狀態(tài)變位和模擬量越限報(bào)警。粗放的報(bào)警機(jī)制使監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生大量過(guò)程數(shù)據(jù)報(bào)警,如模擬量臨界值的反復(fù)刷屏報(bào)警和設(shè)備操作過(guò)程狀態(tài)變遷報(bào)警,但報(bào)警形式單一、缺少點(diǎn)與點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián),眾多過(guò)程數(shù)據(jù)堆積在屏幕上導(dǎo)致運(yùn)行人員無(wú)法在第一時(shí)間確認(rèn)關(guān)鍵信息,一旦有操作則會(huì)存在大量過(guò)程刷屏報(bào)警,而這些報(bào)警大都不是有效報(bào)警,導(dǎo)致有效報(bào)警被大量無(wú)效報(bào)警掩蓋,而且大量短信的發(fā)送還會(huì)造成經(jīng)濟(jì)上的損失。

    同時(shí)傳統(tǒng)的運(yùn)維模式下,運(yùn)行和維護(hù)人員專(zhuān)業(yè)界限分明,個(gè)人技能是保障服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ),運(yùn)維管理重心放在運(yùn)行人員發(fā)現(xiàn)故障、維護(hù)人員的響應(yīng)與處理。隨著設(shè)備模塊化、流程化、自動(dòng)化的不斷發(fā)展,在這種運(yùn)維模式下,運(yùn)維人員的數(shù)量和成本迅速提高,以及不可預(yù)知的故障發(fā)生、被動(dòng)的處理模式都將導(dǎo)致運(yùn)維管理效率低下。

    事實(shí)證明,依賴(lài)于傳統(tǒng)運(yùn)維管理模式的企業(yè)會(huì)在競(jìng)爭(zhēng)中被逐步淘汰,而率先采用運(yùn)維合一、少人維護(hù)和一專(zhuān)多能等整合優(yōu)勢(shì)人力資源的最佳實(shí)踐手段的企業(yè),必將在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)。因此,智能報(bào)警系統(tǒng)的建設(shè)將成為一種必然的趨勢(shì)。

    從國(guó)內(nèi)水電站監(jiān)控系統(tǒng)信息報(bào)警現(xiàn)狀分析著手,通過(guò)建立靈活的報(bào)警模型配置工具,采用結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化相結(jié)合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)定義報(bào)警規(guī)則和發(fā)送策略[1],構(gòu)建分類(lèi)、分級(jí)多維報(bào)警策略以及基于大量歷史數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析報(bào)警策略,最后通過(guò)智能報(bào)警引擎進(jìn)行有效的、預(yù)知性的報(bào)警。該技術(shù)在構(gòu)皮灘電廠進(jìn)行了實(shí)施,實(shí)施結(jié)果表明,該電廠智能報(bào)警水平得到了很大的提升,為大型水電機(jī)組的“無(wú)人值守、少人值班”奠定基礎(chǔ)[2]。

    1 系統(tǒng)架構(gòu)及其組成部分

    貴州烏江水電開(kāi)發(fā)有限責(zé)任公司的構(gòu)皮灘發(fā)電廠計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)上位機(jī)布置于500 kV開(kāi)關(guān)站四樓計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)機(jī)房,共33套硬件設(shè)備,包括數(shù)據(jù)服務(wù)器、歷史站、操作員工作站、語(yǔ)音報(bào)警系統(tǒng)工作站、工程師維護(hù)工作站、培訓(xùn)仿真工作站、集控通信服務(wù)器、廠內(nèi)通信服務(wù)器、調(diào)度通訊機(jī)、模擬屏及模擬屏驅(qū)動(dòng)器、WEB服務(wù)器、GPS裝置、UPS不間斷電源及相關(guān)交換機(jī)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等。

    構(gòu)皮灘發(fā)電廠計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)自主可控項(xiàng)目已經(jīng)改造完成,可在監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)部署智能報(bào)警服務(wù)器,通過(guò)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、篩選、分級(jí),最后進(jìn)行多維精準(zhǔn)、有效的報(bào)警。依據(jù)構(gòu)皮灘電廠監(jiān)控系統(tǒng)現(xiàn)狀需求,計(jì)劃在生產(chǎn)控制大區(qū)增加智能報(bào)警服務(wù)器作為監(jiān)控系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)之一,所有數(shù)據(jù)由監(jiān)控系統(tǒng)提供(見(jiàn)圖1)。

    構(gòu)皮灘電廠智能報(bào)警平臺(tái)主要包含四層系統(tǒng)架構(gòu)(即數(shù)據(jù)獲取層、數(shù)據(jù)處理與分析層、應(yīng)用開(kāi)發(fā)層、展示應(yīng)用層),技術(shù)架構(gòu)示意如圖2所示。

    數(shù)據(jù)獲取層獲取監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、聚合后推送到數(shù)據(jù)處理分析層;數(shù)據(jù)處理分析層通過(guò)私有協(xié)議將采集層的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)中心,并在處理層通過(guò)數(shù)據(jù)處理功能對(duì)已采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、關(guān)聯(lián)分析,將分析結(jié)果再存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)中心,從而為應(yīng)用開(kāi)發(fā)層提供數(shù)據(jù)支撐;應(yīng)用開(kāi)發(fā)層通過(guò)不同的報(bào)警場(chǎng)景策略,進(jìn)行智能報(bào)警建模,獲取相關(guān)聯(lián)的歷史分析數(shù)據(jù),通過(guò)關(guān)聯(lián)查詢(xún)進(jìn)行報(bào)警;應(yīng)用展示層通過(guò)不同的方式將基于大數(shù)據(jù)挖掘的多維報(bào)警信息展示給電廠運(yùn)維人員,讓運(yùn)維人員及時(shí)掌握電廠運(yùn)行動(dòng)態(tài),為電廠安全運(yùn)行提供有力的保障。

    圖1 構(gòu)皮灘電廠智能報(bào)警系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    圖2 構(gòu)皮灘電廠智能報(bào)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

    2.1 智能報(bào)警配置模塊

    智能報(bào)警配置模塊主要用于報(bào)警策略的配置,對(duì)報(bào)警信息的發(fā)送可進(jìn)行靈活組態(tài),包括數(shù)據(jù)庫(kù)管理、人員管理、信息管理、策略配置、通道管理5大模塊(見(jiàn)圖3)。

    2.2 分類(lèi)、分級(jí)多維報(bào)警策略

    在水電廠計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)中,監(jiān)控中心操作人員經(jīng)常面對(duì)大量紛亂的報(bào)警信息,這給操作人員帶來(lái)很大的壓力,同時(shí)也給電力系統(tǒng)帶來(lái)許多不安全因素。為了幫助操作人員,水電廠采用智能報(bào)警處理器分析、處理報(bào)警信息,提供簡(jiǎn)潔、明確的報(bào)警信息[3],將大大減輕電廠監(jiān)控中心操作人員的監(jiān)屏工作量。研究采用分類(lèi)、分級(jí)多維報(bào)警模塊對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、篩選、分級(jí),最后進(jìn)行多維、精準(zhǔn)、有效的報(bào)警,報(bào)警過(guò)程如圖4所示。

    圖3 構(gòu)皮灘電廠智能報(bào)警系統(tǒng)配置模塊結(jié)構(gòu)

    圖4 分類(lèi)、分級(jí)多維報(bào)警流程

    2.3 趨勢(shì)分析報(bào)警策略

    趨勢(shì)分析報(bào)警通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析歷史報(bào)警趨勢(shì),采用連續(xù)多年具有設(shè)備運(yùn)行特征信息的歷史數(shù)據(jù),分別對(duì)當(dāng)前工況數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,得到目標(biāo)對(duì)象經(jīng)驗(yàn)值的逐年變化數(shù)據(jù),將其與時(shí)間維度結(jié)合在一起形成樣本參數(shù),對(duì)樣本參數(shù)進(jìn)行分析后,以時(shí)間為參數(shù)計(jì)算得到往后若干年設(shè)備運(yùn)行的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)水電站多維智能報(bào)警[4](見(jiàn)圖5)。

    圖5 趨勢(shì)分析報(bào)警結(jié)構(gòu)

    其中數(shù)據(jù)抽取層負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)庫(kù)中按一定的策略進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取,并根據(jù)分析的需要進(jìn)行預(yù)處理,數(shù)字特征分析層主要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析和基本數(shù)字特征描述,功能算法分析層實(shí)現(xiàn)散點(diǎn)圖分析、相關(guān)量分析、偏差分析、報(bào)警分析等。

    數(shù)據(jù)來(lái)自各監(jiān)測(cè)單元、監(jiān)控系統(tǒng)以及巡檢工作站,如果對(duì)這些數(shù)據(jù)全部加以分析,將極大降低分析運(yùn)算效率。從功能業(yè)務(wù)層來(lái)看,不同工況下的數(shù)據(jù)意義也是完全不同的。因此,在進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本選擇是完全有必要的。

    以水電廠溫度趨勢(shì)分析為例,應(yīng)考慮:①正常情況下,機(jī)組停機(jī)過(guò)程中,溫度應(yīng)跟隨環(huán)境溫度變化而變化;②在穩(wěn)定負(fù)荷下,溫度只會(huì)在一個(gè)很小的范圍內(nèi)波動(dòng);③在不同的水頭和不同的負(fù)荷下,溫度波動(dòng)的范圍是有差異的;④如果某段時(shí)間內(nèi)溫度普升或者異常升高,則說(shuō)明機(jī)組存在異常運(yùn)行狀況,比如冷卻水中斷、軸承油槽漏油等。但機(jī)組溫度在開(kāi)機(jī)過(guò)程中的上升屬正常情況,因此,在趨勢(shì)分析的數(shù)據(jù)抽取層要根據(jù)不同工況進(jìn)行樣本選擇過(guò)濾,進(jìn)而從中提取出機(jī)組在整個(gè)運(yùn)行過(guò)程中的溫度變化特性,如開(kāi)機(jī)過(guò)程中的溫度變化趨勢(shì)、負(fù)荷調(diào)整時(shí)的溫度變化趨勢(shì)、不同水頭不同穩(wěn)定負(fù)荷下的溫度變化趨勢(shì)。

    數(shù)據(jù)特征值分析主要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析和基本數(shù)字特征描述,包括:一維數(shù)據(jù)的最值計(jì)算(最大值、最小值);一維數(shù)據(jù)的均值計(jì)算;一維數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差(標(biāo)準(zhǔn)偏差)計(jì)算。標(biāo)準(zhǔn)差是一組數(shù)據(jù)平均值分散程度的一種度量。一個(gè)較大的標(biāo)準(zhǔn)差,代表大部分?jǐn)?shù)值和其平均值之間差異較大;一個(gè)較小的標(biāo)準(zhǔn)差,代表這些數(shù)值較接近平均值。

    采用連續(xù)多年具有設(shè)備運(yùn)行特征信息的歷史數(shù)據(jù),分別對(duì)當(dāng)前工況數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,得到目標(biāo)對(duì)象經(jīng)驗(yàn)值的逐年變化數(shù)據(jù),將其與時(shí)間維度結(jié)合在一起形成樣本參數(shù)。在對(duì)樣本參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練完成后,以時(shí)間為參數(shù)計(jì)算得到往后若干年設(shè)備運(yùn)行的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),當(dāng)數(shù)據(jù)超過(guò)特定限值后進(jìn)行報(bào)警。

    2.4 智能報(bào)警引擎

    計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)故障報(bào)警信息優(yōu)化處理對(duì)遇到問(wèn)題首先進(jìn)行分析,并做出報(bào)警信息優(yōu)化處理的策略和措施,對(duì)提高水電站管理水平和保障電廠安全穩(wěn)定運(yùn)行有重要的作用[5]。通過(guò)建立智能報(bào)警引擎(見(jiàn)圖6),解析智能報(bào)警模塊配置的智能報(bào)警策略,根據(jù)策略所約束規(guī)則進(jìn)行有效的報(bào)警。

    圖6 構(gòu)皮灘電廠智能報(bào)警引擎流程

    3 系統(tǒng)在構(gòu)皮灘發(fā)電廠中的應(yīng)用

    3.1 分類(lèi)、分級(jí)多維報(bào)警策略應(yīng)用

    分類(lèi)、分級(jí)多維報(bào)警能夠合理對(duì)信息進(jìn)行分類(lèi)、分級(jí),具備檢修狀態(tài)信息屏蔽、趨勢(shì)報(bào)警、智能分類(lèi)報(bào)警等功能,保證生產(chǎn)值守、維修人員和有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)在發(fā)生事故時(shí)能立即收到事故性質(zhì)和事故信息的提示,減少維護(hù)工作負(fù)擔(dān),準(zhǔn)確地反映現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的運(yùn)行狀況,更加迅速地反饋異常情況,減少運(yùn)維人員監(jiān)屏工作量。不同類(lèi)別的報(bào)警信息可通過(guò)不同的簡(jiǎn)報(bào)窗口進(jìn)行展示。

    3.2 趨勢(shì)分析報(bào)警策略應(yīng)用

    根據(jù)趨勢(shì)報(bào)警策略進(jìn)行趨勢(shì)分析報(bào)警,例如,先計(jì)算出某個(gè)特征點(diǎn)在不同工況下(如各個(gè)負(fù)荷段)的運(yùn)行趨勢(shì)(通過(guò)大數(shù)據(jù)分析查找近一年內(nèi)該點(diǎn)在不同工況下的歷史值,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差、均值、最大值、最小值),分析特征點(diǎn)所處工況,并根據(jù)工況到歷史運(yùn)行趨勢(shì)中查找該點(diǎn)的歷史變化范圍,確認(rèn)其是否在最大值或最小值范圍內(nèi),是否在3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)。若趨勢(shì)超過(guò)均值的3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差,則進(jìn)行趨勢(shì)報(bào)警,并對(duì)有異常趨勢(shì)的設(shè)備及時(shí)做出報(bào)警響應(yīng),提醒廠內(nèi)運(yùn)維人員提早發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、處理問(wèn)題(見(jiàn)圖7)。

    4 結(jié) 論

    文章根據(jù)構(gòu)皮灘水電廠信息報(bào)警系統(tǒng)現(xiàn)狀,綜合分析了國(guó)內(nèi)外智能報(bào)警系統(tǒng)研究與應(yīng)用情況,在此基礎(chǔ)上創(chuàng)建了基于大數(shù)據(jù)挖掘多維智能報(bào)警技術(shù)體系,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)分類(lèi)、分級(jí)來(lái)進(jìn)行更為有效的報(bào)警,通過(guò)對(duì)廠內(nèi)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析進(jìn)行趨勢(shì)報(bào)警,從而做出更為準(zhǔn)確、合理的報(bào)警。實(shí)施結(jié)果表明,該電廠信息報(bào)警水平得到了很大的提升。

    圖7 趨勢(shì)報(bào)警示意

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