新能源電廠智慧運維平臺物聯網數據資產管理架構研究＊

陳章華，屈業(yè)恒，梁巨巖，王 琳，趙星源

（1.北京洛斯達科技發(fā)展有限公司，北京 100120；2.電力規(guī)劃設計總院，北京 100120）

1 研究背景

國家主席、中央軍委主席、中央財經委員會主任習近平主持召開中央財經委員會第九次會議時提出構建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)，將新能源提到新的高度。新型電力系統(tǒng)以堅強智能電網為樞紐平臺，以源網荷儲互動與多能互補為支撐，具有清潔低碳、安全可控、靈活高效、智能友好、開放互動的基本特征。因此，新能源電廠將在未來成為發(fā)電行業(yè)的主力軍。同時，新能源電廠作為發(fā)電側極其重要的一環(huán)，具備調節(jié)能力強，高度數字化、智慧化、網絡化的特征，從而促進新型電力系統(tǒng)的建設。隨著人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數據、5G 技術、工業(yè)互聯網等新興技術的迅速發(fā)展，數化萬物、智慧物聯的新時代已經到來。以物聯網為基礎的產業(yè)“數智化”轉型，正成為新能源電廠支撐新型電力系統(tǒng)的巨大勢能。因此，探索研究物聯網技術在新能源領域的全方位應用潛力勢在必行。

目前物聯網技術在新能源電廠中的主要應用場景是依托一體化的智慧運維管理支撐平臺，發(fā)揮其萬物互聯的優(yōu)勢，高效全面地收集分布在不同空間位置或不同流程中的數據并系統(tǒng)性接入智慧運維平臺，根據電力行業(yè)特征，分析數據來源和數據結構，設計專用數據平臺架構來處理數據并進行深度挖掘計算，給出精確的決策支持信息。如何對這些數據資產的建立、收集、組織、存儲、流轉等一系列過程進行整合管理是物聯網技術在新能源領域得以應用的基礎。良好的數據資產管理可以最大化地發(fā)揮海量數據所帶來的價值，從而為公司帶來經濟利益，反之如果不做任何管理，數字資產則不能發(fā)揮它的價值。

目前國內外尚未有針對新能源電廠運維的成熟物聯網數據資產管理架構，亟需自主研究和開發(fā)。國內外對物聯網技術的應用研究大多處于宏觀理論階段，尚未有針對新能源領域的詳細研究，而對于新能源物聯網的數據資產管理的論述更是少之又少。目前現有的少數研究主要集中在對于單一特定電廠的微觀層面研究，即結合某個電廠的能源特點、需求特點以及經濟和技術發(fā)展狀況進行研究，具有一定的局限性。而考慮將基于物聯網的電廠數據資產管理置于宏觀背景下進行研究還沒有成型的研究成果。

此外，從目前與電廠物聯網數據資產相關的研究成果來看，目前的研究或集中在數據收集設備的改造升級論述，或集中在數據提取、轉化、融合技術的探討，或集中在數據傳輸的研究，或集中在數據分析模型的論述，普遍存在著較大的片面性。而將數據資產管理過程的前端數據收集過程和后端數據全生命周期管理作為一個完整、復雜的系統(tǒng)，并綜合考慮設備收集數據及之后的數據存儲、分析、傳輸等相關因素的協(xié)調發(fā)展還沒有成型的研究成果。

2 架構目標

智慧運維管理平臺能夠提升發(fā)電運維管理的規(guī)范化、精細化、集約化和實時化程度，同時也能為集團公司擴展包括運維在內的全業(yè)務鏈產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供助力。具體來說，智慧運維管理平臺的建立是為了實現3 大目標，即空間智慧運維管理、設備智慧運維管理和多級化集中式運維管理?？臻g智慧運維管理是通過了解電廠現有空間布局，分析空間使用情況及空間分配變更需求，制定出合理的空間分配方案；電廠設備運維管理是將包含發(fā)電設備、輔助設備及備件庫等的所有設備通過信息系統(tǒng)進行屬性歸集和管理，并實現對其數據信息的多角度應用與分析；多級化集中式運維管理是將各類數據統(tǒng)一分析并統(tǒng)計后，形成統(tǒng)一上報的模式，從而形成大區(qū)分公司、省級區(qū)域電力公司、單位電廠的三級運維管理模式，上級公司依靠匯總上傳后的數據做出更高層決策，實現對單位電廠運維的集中化精確化管理。

3 智慧運維平臺技術架構

隨著社會整體經濟水平與科技力量的飛速發(fā)展，現代信息技術已實現與生產生活的高度融合，加快了生產運行過程中數據傳輸的高效性與安全性。在此背景下，電力行業(yè)也順應發(fā)展趨勢，在大力發(fā)展習近平總書記提出的新型電力系統(tǒng)時積極引入物聯網及大數據分析技術，探索電廠新型運維管理模式。

國內外目前對于“生產企業(yè)+物聯網”的智慧運維模式普遍認可，部分高新企業(yè)已經貫徹落實了這一模式，但電力行業(yè)集中在對這一模式的前期討論與探索階段，并且大多數理論研究具有較強的針對性，即以某單一特定電廠為例結合某個電廠的能源特點、需求特點以及經濟和技術發(fā)展狀況進行微觀層面的研究，在切入角度上具有一定的局限性，缺乏在宏觀背景下對智慧運維數據資產管理技術和過程的歸納精煉。此外論述角度集中在數據收集設備的改造升級、數據提取、轉化、融合技術、數據分析模型等階段中的某一部分，相對缺乏系統(tǒng)性與全面性。在現有研究的基礎上，本文提出了以電廠運維支持管理平臺為核心、涵蓋下游數據采集傳輸等過程及上游支撐智能監(jiān)管決策以及遠程診斷的全方位數據資產管理體系架構。

數據資產管理體系分為5 層，即智能設備層、智能控制層、智能生產監(jiān)管層、智能管理層及智能決策層，如圖1 所示。

圖1 數據資產管理整體技術架構

3.1 智能設備層

智能設備層通過設備的自動化實現生產/車間級的實時數據采集，為上層系統(tǒng)提供穩(wěn)定、客觀、真實的數據來源。新能源電廠在運行期間會產生各方面的問題，以光伏電站為例，除去自然老化的因素之外，還有光伏組件、匯流箱、逆變器、變壓器的質量問題，施工建設問題，直流及交流線纜的損失等多種問題，同時電站在運行期間還需要定期檢查以確保運行安全。光伏電站的容量一般較大，光組件數量在幾萬到幾十萬之多，如果光伏電站的某個支路發(fā)生了故障，靠傳統(tǒng)的人為方法逐一排查診斷是不現實的，非常耗費人力物力財力。智能設備層對數據的實時收集是解決上述問題的根本，通過現場設備上傳的運行狀態(tài)監(jiān)控數據，判斷問題所在位置，結合現場檢查發(fā)現問題原因，進而找到處理辦法。

運維管理包括對發(fā)電機組的運行操作、監(jiān)控，以及對廠房機組等各種設備設施做日常維修管理及危險預警。從運維數據的需求角度看，主要涵蓋智能巡檢、故障檢修、隱患保修、派工、交接班，以及統(tǒng)計開關分合次數、設備位置數量、投運時間及設備使用壽命終結時間等。針對智能巡檢、故障檢修、隱患保修等日常維修管理，可以采用智能儀表或射頻識別技術（RFⅠD）進行數據采集。目前市場上主流的智能儀表可以實現中低壓電氣三相線路的智能化綜合數據收集，集設備運行參數實時收集、安全參數實時收集、電能數據實時收集等功能于一身，并可通過無線移動網絡接口將電氣設備數據云端化，實現當地/遠程查看或設定運行參數，基本滿足了對于發(fā)電機組設備數據全方位采集的需求[1]。智能門禁通過對進出現場的人員信息進行采集，能夠對派工、交接班等工作人員的日常信息進行收集記錄，從而能夠支撐應用層對于考勤統(tǒng)計以及生產成本控制等商業(yè)分析。生產設備區(qū)域及辦公區(qū)域內外部的安全數據采集一般采用虛擬現實技術（VR）和增強現實技術（AR），對場站周圍、廠房內、發(fā)電機組進行實時視頻數據采集，確保辦公生產環(huán)境的安全。而在災害例如火災發(fā)生后，人員定位和安防設備能第一時間發(fā)送人員位置及災害信息至數據中心，以最快的速度、最大的精度、最低的成本以及最高的效率保障現場人員的生命及財產安全。集多種日常巡檢、安防功能與一體的智能機器人技術目前在研究開發(fā)階段，在不久的未來會被引入至設備現場，從而進一步提高新能源電廠智能化水平。

3.2 智能控制層

如果說智能設備層是萬物互聯的基礎，使數據采集變得可能，那么智能控制層則是數據采集的實現方式，通過不同的系統(tǒng)高效性、系統(tǒng)性地收集終端數據。常用的現場控制系統(tǒng)有集散控制系統(tǒng)（DCS）、現場總線技術（FCS）、高級計劃排程（APS）及自動計量技術等。

集散控制系統(tǒng)是以多臺微型計算機為核心的儀表控制系統(tǒng)。其特點為分散控制、集中顯示多個微型計算機，并且其現場級設備與控制器之間連接采用一對一Ⅰ/O 連線方式。集散控制系統(tǒng)的數據采集過程包含現場控制信息和控制過程信息?？刂破骱蛿祿杉魍ㄟ^對采集的信號進行預處理后由數據傳輸通道傳輸給上級計算機和CRT 操作站[2]。

現場總線技術作為新一代控制系統(tǒng)，打破了DCS采用專用通信網絡的局限，采用了基于開放式、標準化的通信技術；同時還進一步變革了DCS 中“集散”系統(tǒng)結構，形成了全分布式系統(tǒng)架構，把控制功能徹底下放到現場。FCS 采用數字信號傳輸，允許在一條通信線纜上掛接多個現場設備，而不再需要Ⅰ/O 組件與現場設備一對一相連。當需要增加現場控制設備時，現場儀表可就近連接在原有的通信線上，無需額外增設其他組件[3]。在電廠實際運行過程中，FCS 的監(jiān)控層還可以實現控制組態(tài)的設計和下載，并且由于設備層處于以太網中，因此可以實現現場總線協(xié)議與以太網協(xié)議的轉換，保證數據包的正確解釋和穩(wěn)定向上傳輸。FCS 的數字信號傳輸干擾能力更強、精度更高，并且不同品牌的儀表和設備可以互連，實現“即插即用”。

高級計劃排程是負責解決生產排程和生產調度問題的控制系統(tǒng)。其擁有強大的工作流程引擎，結合可視化監(jiān)控，支持串行、并行、分支、合支、循環(huán)復雜流程，提供流程的催辦、撤回、跳轉、退回等審批處理功能，并提供圖形化流程自定義功能，不用更改程序就可以實現流程的更改。在電廠運行時能夠按照新能源發(fā)電的熱力流程和設備運行工況，調動并協(xié)調各功能子系統(tǒng)進行預定參數、預定進程的控制，從而使得整個機組在極少的人工干預下自動的啟動或運停。

自動計量技術具有多重功能，不但能夠精準計算電網企業(yè)的用電數據，還能對企業(yè)的電機電路運行情況進行監(jiān)控。對于不同的設備，需制定不同的計量管理策略：對于發(fā)電機、壓縮機、汽輪機等主機，需要采取連續(xù)監(jiān)測的策略；針對風機和泵，需要采取間斷性監(jiān)測的策略；針對電機和齒輪箱，需要采取定期巡檢的策略；而對于輔機，一般不采取監(jiān)測巡檢，而是一直運行制止失效。除了對運行健康情況的監(jiān)測外，自動計量技術另一應用場景是針對供電部門對企業(yè)的電力線路或用電情況進行監(jiān)管。運用自動計量技術的遠程監(jiān)控功能，系統(tǒng)對電網企業(yè)的電力線路使用情況進行檢查后，可以將檢查結果及用電數據傳輸到上層電站或監(jiān)管機構。自動計量技術還可以為電站防范用戶的竊電行為[4]。目前個別用戶會使用先進手段竊取電能，給發(fā)電企業(yè)帶來不必要的損失。自動計量系統(tǒng)可以自動監(jiān)測異常狀態(tài)并傳輸至數據分析中心，經數據分析后會生成監(jiān)測分析報告，通知電力相關人員對涉事用戶進行監(jiān)察。

3.3 智能生產監(jiān)管層

智能生產監(jiān)管層這一概念在20世紀末由電力規(guī)劃總院提出，目的是形成與實時生產過程相匹配的監(jiān)管模式。它作為聯系智能控制系統(tǒng)（DCS、FCS 等）和智能管理層的橋梁，是實現電廠智能管控一體化的紐帶，匯集融合全廠生產過程與管理的數據，實現全場負荷優(yōu)化調度，能源優(yōu)化管理。

智能監(jiān)管層的價值體現在構建電廠實時運行保障體系，保障電廠運行及信息安全，支撐輔助決策。實現方法一般基于全廠實時生產過程綜合優(yōu)化服務的監(jiān)控和管理信息系統(tǒng)（SⅠS）[5]。SⅠS 廠級監(jiān)控系統(tǒng)接收到從智能設備層和智能控制層收集到的數據后，對大量來自不同系統(tǒng)的實時數據進行壓縮并長期存儲，并通過算法對實時和歷史數據進行信息挖掘和分析，為電廠運行維護人員提供指導，同時也向智慧管理和決策層提供所需的數據支持。

3.4 智能管理層

智能管理層在架構中的角色是對來自過程和監(jiān)管的數據進行匯集整合，深度挖掘結果數據、可視化數據、預測數據等，利用互聯網與大數據，打破地域界限，實現統(tǒng)一管控、資源共享。智能管理層是這個架構中的應用層部分，即綜合應用控制層和生產監(jiān)管層所形成的大數據中心（資源池），其主要應用角度包括：利用大數據平臺所支持的模型庫、算法庫，結合專家可以在電廠環(huán)保、安全、人員績效等維度進行圖表統(tǒng)計分析；以電廠空間數據為基礎，結合實時數據平臺進行電廠3D 可視化展示分析；基于電廠運行數據，結合前后端WEB 開發(fā)技術，開發(fā)移動設備應用。在業(yè)務邏輯上可實現的功能包括以下幾個方面。

3.4.1 智慧運行

智慧運行是將基于時間周期或使用頻率的傳統(tǒng)設備檢修方式，改進為以大數據為基礎，實現以設備可靠性為中心的維護策略。通過制定基于設備健康狀態(tài)的檢修實施計劃，并對設備運行進行實時監(jiān)測、預警、耗差分析和運行評價[6]，能最大限度地防止設備過修或欠修，進而再對電廠備件庫存進行優(yōu)化管理。

3.4.2 智慧綜合

對發(fā)電設備、備件、耗損件、常用材料、工具、勞保用品、辦公用品等進行科學管理。使設備管理部門及生產部門能夠及時得到庫存物資的一手信息，并根據庫存情況和需求及時調整計劃，以減少不必要庫存，降低成本，提高工作效率。

3.4.3 智慧安全

在全過程生產管理中對運行、檢修、維護和技術改造環(huán)節(jié)的安全管理。以預防為主，保證安全生產，提前發(fā)現事故隱患，保證安全生產。以AR、VR、煙熱傳感、煙霧傳感等智能設備為基礎，利用視頻分析等手段，對廠區(qū)、行政區(qū)、設備區(qū)等場所進行全天候災害監(jiān)測預警。

3.4.4 智慧經營

基于各機組性能計算的數據，依托大數據平臺的算法及模型，進行全廠及公司機組經濟性、可靠性指標的計算，再結合人力、工具、常用材料等成本的統(tǒng)計分析，達到支撐場站商業(yè)決策輔助分析的作用。

3.5 智能決策層

智能決策層是電廠智慧運維管理平臺中的最高應用層。其目的是打通不同電廠間的數據壁壘，實現區(qū)域公司管轄范圍內新能源集中管理和區(qū)域協(xié)同發(fā)展的布局設計，從而提升區(qū)域內電力整體營銷水平，降低新能源項目管理成本。領導層可以從宏觀的角度對區(qū)域內電力商業(yè)經營管理、財務管理、節(jié)能管理、計劃管理、預算管理、成本管理、競價上網等多個維度聽取區(qū)域內整體運維情況并結合專家意見進行商業(yè)決策。區(qū)域公司可以基于下屬廠級數據中心的數據信息設立區(qū)域級集控中心，從而對各廠數據統(tǒng)一管理及分發(fā)，并整理挖掘，打通各廠間的數據流轉環(huán)節(jié)。區(qū)域級集控中心的基本功能包括以下幾個方面。

3.5.1 區(qū)域級專家遠程診斷中心

通過遠程技術支持將在線監(jiān)測及故障系統(tǒng)所用到的TDM、SⅠS、EAM 等中的數據集成到中心數據庫中，將各個數據庫有機地整合在一起[7]，在此基礎上建立企業(yè)知識庫模型、安全分析模型，不斷積累設備診斷和故障分析經驗，形成一個標準體系完善的數據平臺，實現不同數據庫之間的數據共通，降低了故障診斷時檢查數據的工作量，提高了故障診斷的效率。

3.5.2 區(qū)域級遠程監(jiān)控調度中心

集控中心可通過遠程集中監(jiān)控系統(tǒng)對各發(fā)電廠站的發(fā)電機組、升壓站開關設備、箱變、逆變器、匯流箱的實時生產數據通過趨勢曲線、柱狀圖、餅狀圖圖、熱點圖等可視化的方式綜合展現，并且數據可保持實時刷新，利于集控中心人員實時監(jiān)視。在廠內調度方面，區(qū)域級遠程監(jiān)控調度中心可以根據調度下發(fā)的各電廠的負荷計劃及電網運行情況履行工作批準權限，合理對各場站的檢修維護工作進行調度，確保各場站機組經濟穩(wěn)定運行；在廠間調度方面，區(qū)域級遠程監(jiān)控調度中心集成了原本分散在每個場站的調度臺，由集控中心的運行人員直接與省級區(qū)域內各級調度機構聯系，形成了集控中心各運行班組與各級調度之間的無縫銜接，提高了溝通效率。

3.5.3 現貨交易中心

為深化落實電力體制改革，實現跨區(qū)域省間富余可再生能源電力現貨交易，現貨交易中心統(tǒng)一集中開展現貨交易申報工作，將分散在各申報場站的現貨交易技術及信息統(tǒng)一集成，并配套現貨交易申報工作組，負責日常依據各場站實際情況進行現貨申報，避免了各場站分散申報時因信息溝通不暢造成損失[8]。

3.5.4 對外展示中心

對外展示中心可以對外展示各發(fā)電廠站基本信息，又可以整合區(qū)域集團公司資源優(yōu)勢，形成對外宣傳亮點。

4 智慧運維管理平臺的價值

4.1 智慧運維模式創(chuàng)新，推動電廠優(yōu)化升級

數字化、智慧化運維模式將催化新的數據資產管理模式的誕生，同時也推動新模式下的電廠建設。作為智慧運維的數據來源基礎，一二次設備、自動化設備、通訊系統(tǒng)、建構筑物、電量采集等設備需要智能化進行調整升級；視頻安防，環(huán)控、消防等輔助系統(tǒng)也需從設計開始進行匹配；對于規(guī)劃或者正在建設中的電廠，新的智慧運維模式也需其在設計建設階段應用先進的建筑設計模型BⅠM，從根本上最大化電廠智慧運維的價值。通過數字化工具相結合的方式建設從智能設備層、智能控制層，到智能生產監(jiān)管層，再到智能管理層及智能決策層的，全生命周期覆蓋的智慧運維場站，助力能源行業(yè)模式創(chuàng)新。

4.2 智能管理決策方案，驅動電廠運行方式高效化

傳統(tǒng)的電廠運維模式多以單一、分散和粗放為主。各個單位電廠在運營時都是各自為政，管理決策時所依賴的數據指標統(tǒng)計也較為分散，不好統(tǒng)計，不可避免地造成數據的缺失和失實；在進行維護時都是盡量自行修補，解決不了就自行聯系廠家協(xié)助解決；上級單位的監(jiān)控管理也僅停留在單位電廠報送的各項指標，無法全方位地了解電廠運行的真實情況。相比之下，智慧運維管理平臺支撐智能管理和決策，幫助決策者簡化工作流程，改變資產管理開展業(yè)務的方式，它使團隊能夠更好地合作，使企業(yè)能夠快速響應市場變化，減少管理在此過程中的工作量，提升決策效率。集控中心、資產管理平臺、電力交易等數字化產品，實現了物聯網和實時傳輸，讓資產管理者可以實時、清晰地看到自己的資產內容，同時根據資產實時狀況進行管理決策。此外，其在安全管理方面也提供了決策基礎和追溯依據。

4.3 多層級多維度聯動體系，綜合支撐管理平臺

智慧運維管理支撐平臺的本質是基于電力物聯網打造的數據共享平臺，能夠為電廠構筑集設備運行監(jiān)測、故障診斷、人員管理、經營決策等于一體的數字化應用，也能夠支撐打造能源互聯網數字化創(chuàng)新服務支撐體系，同時也是實現新能源企業(yè)核心資源共享化、服務化的重要載體。利用智能設備收集的數據進行多維度分析，剖析數據更深層次價值，實現能力跨業(yè)務復用、數據全局共享，不同層級、不同維度間靈活聯動的架構體系，支持快速、靈活搭建前端應用，支撐業(yè)務快速發(fā)展、敏捷迭代、按需調整，全方位賦能企業(yè)業(yè)務，形成專業(yè)聯動，綜合支撐，創(chuàng)造數字化價值。

4.4 精準化全方位運維數據，助力挖掘商業(yè)價值

運維數據是收集單位電廠及上級單位數據并進行分析的基石。在傳統(tǒng)的運維模式下，數據收集整理分析通常由現場工作人員完成，由于人員業(yè)務能力水平殘次不齊，數據資產統(tǒng)計管理不透明，再加上經營分析算法模型單一淺顯，導致多數深入經營問題遭到掩蓋。在智慧運維模式下，智能設備收集的數據具有極強的共享性、高效性與客觀性，有助于打破部門孤島，形成數據穿透力，以便更容易、更真實地統(tǒng)計和分析數據。智能設備的另一優(yōu)點是具有實時性，可在無人值守的情況下全天實時進行數據收集，并將數據分析結果持續(xù)運營作用于管理支撐，再通過數據共享模式進行包括行業(yè)分析經驗、設備損耗分析、大數據商業(yè)分析在內的多維度分析，實現敏捷式數據價值輸出，持續(xù)支撐企業(yè)數字化運營。