基于大數(shù)據(jù)分析的電力生產(chǎn)運維管理系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用

[摘 要]隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大和技術(shù)的日新月異，電力生產(chǎn)運維管理變得更加復(fù)雜和龐大。在此背景下，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的興起為電力行業(yè)帶來了新的機遇。文章介紹了一種基于大數(shù)據(jù)分析的電力生產(chǎn)運維管理系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用，闡述了系統(tǒng)的架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)及在實際應(yīng)用中的效果。該系統(tǒng)通過收集、處理和分析電力生產(chǎn)運維過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，可提高電力系統(tǒng)的效率、可靠性。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)分析；電力生產(chǎn)；運維管理系統(tǒng)；可靠性；安全性

[中圖分類號]TM73 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）06–0064–03

Design and Application of Power Production Operation and Maintenance Management System Based on Big Data Analysis

WU Hui，GUO Guosheng，DING Zhe，LIU Xiao

[Abstract]With the continuous expansion of the power system scale and the rapid development of technology， the management of power production， operation and maintenance has become more complex and extensive. In this context， the rise of big data analysis technology has brought new opportunities to the power industry. The article introduces the design and application of a power production operation and maintenance management system based on big data analysis， and elaborates on the system architecture， key technologies， and practical application effects. This system can improve the efficiency and reliability of the power system by collecting， processing， and analyzing massive data generated during the power production and operation process.

[Keywords]big data analysis； electricity production； operation and maintenance management system； reliability； security

1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

基于大數(shù)據(jù)分析的電力生產(chǎn)運維管理系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)，旨在充分利用云計算和邊緣計算技術(shù)，以實現(xiàn)高效的電力數(shù)據(jù)處理和分析。系統(tǒng)主要包括以下模塊。

（1）數(shù)據(jù)采集模塊。該模塊負責實時獲取電力生產(chǎn)運維數(shù)據(jù)，如電壓、電流、溫度等。該模塊使用分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)，能夠同時監(jiān)測多個生產(chǎn)節(jié)點的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集頻率可調(diào)整，以滿足實時性和精度的要求。

（2）數(shù)據(jù)處理模塊。該模塊是系統(tǒng)的核心，負責對采集到的原始數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和聚合。清洗操作用于處理可能存在的噪聲和異常數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。轉(zhuǎn)換操作將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標準化的格式，以便后續(xù)處理。聚合操作則將數(shù)據(jù)聚合成可供分析的數(shù)據(jù)集，降低數(shù)據(jù)維度，提高分析效率。

（3）大數(shù)據(jù)分析引擎。其負責對經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析。通過采用分布式計算技術(shù)，該引擎能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，提取潛在的關(guān)聯(lián)規(guī)律和異常情況。該引擎支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析算法，包括機器學習和統(tǒng)計分析，以更全面地理解電力系統(tǒng)的運行狀況。

2 電力生產(chǎn)運維管理系統(tǒng)設(shè)計關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用

2.1 機器學習算法

采用先進的機器學習算法，通過對歷史數(shù)據(jù)的學習，預(yù)測電力系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障和異常，提前采取相應(yīng)的維護和修復(fù)措施。

文章收集了某發(fā)電廠一段時間內(nèi)的電力系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，包括該發(fā)電廠的各種傳感器測量值、電網(wǎng)負載、設(shè)備運行狀態(tài)等。各時間段的發(fā)電機參數(shù)見表1。

文章使用表1數(shù)據(jù)來訓練機器學習模型，以預(yù)測電力系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障和異常。可以使用監(jiān)督學習算法，如決策樹、支持向量機或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過歷史數(shù)據(jù)學習模式，以便在未來的數(shù)據(jù)中識別潛在故障。在該例中使用決策樹算法進行演示。模型的輸入特征為發(fā)電機溫度、電網(wǎng)頻率和負載電流，輸出為故障是否發(fā)生。訓練數(shù)據(jù)集見表2。

通過訓練后，得到了一個機器學習模型，可以用來對未來的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。接下來，使用測試數(shù)據(jù)集來評估模型的性能，測試數(shù)據(jù)集見表3。

通過對測試數(shù)據(jù)集的預(yù)測，可以評估模型的準確性、靈敏度和特異性。這些指標可幫助人們了解模型在檢測故障和異常方面的性能。

在實際應(yīng)用中，機器學習模型可以實時監(jiān)測電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果采取相應(yīng)的維護和修復(fù)措施。如果模型預(yù)測到可能發(fā)生故障，系統(tǒng)管理人員可以提前安排維護工作，減少停機時間和維修成本。這種預(yù)測性維護的方法不僅提高了電力系統(tǒng)的可靠性，還降低了維護成本，為系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供了重要支持。

2.2 實時監(jiān)控與預(yù)警

在電力生產(chǎn)運維領(lǐng)域，建立實時監(jiān)控系統(tǒng)并采用預(yù)警機制是一項至關(guān)重要的舉措。該系統(tǒng)旨在通過及時捕捉異常情況并向相關(guān)人員發(fā)送預(yù)警通知，降低事故發(fā)生的可能性。例如，以某燃煤發(fā)電廠為例，文章統(tǒng)計了該燃煤發(fā)電廠發(fā)電機組的關(guān)鍵參數(shù)，這些參數(shù)對于確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行至關(guān)重要。不同時間點電力生產(chǎn)系統(tǒng)的狀態(tài)見表4。

接下來，開始建立實時監(jiān)控系統(tǒng)及預(yù)警機制。

在實時監(jiān)控系統(tǒng)中，可以設(shè)置一些預(yù)警閾值，當任何參數(shù)超過或低于這些閾值時，系統(tǒng)將觸發(fā)預(yù)警。各閾值如下：電壓閾值Vthreshold=235 V，電流閾值Ithreshold=155 A，溫度閾值Tthreshold=82℃，頻率閾值Fthreshold=49.8 Hz，燃煤消耗量閾值Cthreshold=5.2 t/h。

之后，可以使用以下邏輯表達式來表示實時監(jiān)控與預(yù)警的系統(tǒng)：If V >Vthreshold or I>Ithreshold or t >Tthresholdor F< Fthreshold or C >Cthreshold，然后觸發(fā)警告。

該邏輯表達式說明，如果任何一個監(jiān)測參數(shù)超出了設(shè)定的閾值，系統(tǒng)將立即觸發(fā)預(yù)警。這種實時反饋機制可以在問題發(fā)生前警示相關(guān)人員，從而及時采取措施。

預(yù)警通知可以通過多種方式進行，如短信、電子郵件、手機應(yīng)用通知等。相關(guān)人員包括現(xiàn)場運維人員、管理人員、甚至是維護供應(yīng)鏈的合作伙伴。通過迅速通知相關(guān)人員，他們可以迅速響應(yīng)并采取必要的糾正措施，從而降低事故發(fā)生的可能性。

總之，實時監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)在電力生產(chǎn)運維中的應(yīng)用有助于減少運維風險，提高電力系統(tǒng)的可用性和可靠性。

2.3 數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在電力系統(tǒng)管理中的應(yīng)用對于提高管理人員對系統(tǒng)運行狀態(tài)的理解至關(guān)重要。通過將復(fù)雜的電力數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的圖表和報告，可以幫助管理人員迅速識別趨勢、異常和潛在問題，從而更有效地采取決策、規(guī)劃維護和優(yōu)化運行。為了演示數(shù)據(jù)可視化的重要性，通過圖表展示其可視化效果。文章收集了某發(fā)電廠一段時間內(nèi)的電力系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，包括電網(wǎng)頻率、負載電流、發(fā)電廠產(chǎn)能等指標。電力系統(tǒng)的關(guān)鍵指標隨著時間的推移的參數(shù)變化見表5。

接下來，利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，將這些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)為直觀的圖表。

（1）折線圖。電網(wǎng)頻率隨時間變化的趨勢如圖1所示。

通過折線圖這種可視化方式，管理人員能夠迅速識別是否存在頻率異常，從而采取相應(yīng)的調(diào)整措施。

（2）散點圖。負載電流與發(fā)電廠產(chǎn)能的關(guān)系如圖2所示。

通過觀察散點圖，管理人員可以了解負載電流與產(chǎn)能之間的相關(guān)性，有助于優(yōu)化系統(tǒng)運行和計劃維護。

3 結(jié)束語

綜上所述，文章提出的基于大數(shù)據(jù)分析的電力生產(chǎn)運維管理系統(tǒng)在電力行業(yè)具有良好的應(yīng)用效果。未來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，該系統(tǒng)還將不斷升級和完善，為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和持續(xù)發(fā)展提供更加可靠的支持。同時，文章的研究方法和經(jīng)驗也可為其他領(lǐng)域基于大數(shù)據(jù)分析的管理系統(tǒng)設(shè)計提供有益的借鑒。

參考文獻

[1] 鄧明進，李晉.海外項目“兩位一體”模式下的委托運維管理實踐與探索[J].國際工程與勞務(wù)，2021（9）：82-84.

[2] 陳映秀.電力公司生產(chǎn)計劃管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D].成都：電子科技大學，2021.

[3] 李暉，劉榮仁，謝強.電力生產(chǎn)管理體系國際化探索與實踐[C].2023.

[4] 方亮.省域新能源企業(yè)電力生產(chǎn)安全管理探討[J].電力安全技術(shù)，2023，25（1）：8-11.