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隨著(zhù)工業(yè)化進(jìn)程的加速和能源需求的增長(cháng),大型燃機電廠(chǎng)作為重要的能源供應單位,承擔著(zhù)巨大的生產(chǎn)任務(wù)和經(jīng)營(yíng)責任。然而,傳統的燃機電廠(chǎng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理模式存在諸多問(wèn)題,如安全隱患較大、生產(chǎn)效率較低、燃料成本較高等。借助現代信息技術(shù)和大數據分析手段,構建一體化的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管控系統,可有效提高燃機電廠(chǎng)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率和安全性。
1 大型燃機電廠(chǎng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化管控
1.1 項目概況
某大型燃機電廠(chǎng)建設2×60萬(wàn)千瓦級燃氣—蒸汽聯(lián)合循環(huán)熱電冷聯(lián)產(chǎn)機組,采用了國內首次燃用天然氣—氫氣混合燃料的9H級燃氣輪機,將打造成為國內低碳、先進(jìn)、高效、智能、多能互補一體化的綜合能源示范基地。
1.2 一體化管控平臺的技術(shù)要求
項目對生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)提出了較高的要求,需將生產(chǎn)過(guò)程中的各個(gè)環(huán)節進(jìn)行整合和優(yōu)化;需實(shí)時(shí)監控和控制設備運行狀態(tài),及時(shí)發(fā)現和解決故障,減少停機時(shí)間,提高設備利用率和生產(chǎn)產(chǎn)能;需合理配置和利用生產(chǎn)要素,降低生產(chǎn)成本,實(shí)現對生產(chǎn)過(guò)程的全面監控和控制,并及時(shí)發(fā)現和糾正生產(chǎn)過(guò)程中的問(wèn)題;需實(shí)時(shí)監測設備運行狀態(tài)和生產(chǎn)環(huán)境,及時(shí)發(fā)現和處理安全隱患,保障生產(chǎn)安全。該公司基于工業(yè)大數據平臺進(jìn)行了生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化管控。根據GB/T 20273《信息安全技術(shù)數據庫管理系統安全技術(shù)要求》及GB/T 39264-2020《智能水電廠(chǎng)一體化管控平臺技術(shù)規范》的文件內容,一體化管控平臺建設的主要技術(shù)要求分為以下幾類(lèi),如表1所示。
表1 智能電廠(chǎng)一體化管控平臺主要技術(shù)要求
1.3 能力提升需求分析
根據大型燃機電廠(chǎng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化的業(yè)務(wù)需求及內容,結合管控平臺的技術(shù)要求,管控平臺的能力提升需求包括感知能力、分析能力、協(xié)同能力、可視能力、自控能力和決策能力六個(gè)方面,具體需求如表2所示。
表2 大型燃機電廠(chǎng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化管控能力提升需求分析
2 應用于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化管控的工業(yè)大數據平臺
2.1 工業(yè)大數據平臺架構
工業(yè)大數據平臺采集SaaS層系統的結構化/非結構化數據,并在本地進(jìn)行儲存,然后通過(guò)噪音數據處理、數據校驗等數據處理技術(shù),對平臺所采集的數據進(jìn)行處理后,提供給各功能應用[1]。工業(yè)大數據平臺總體架構如圖1所示。
圖1 工業(yè)大數據平臺總體架構圖
2.2 組件及關(guān)鍵技術(shù)
系統使用工業(yè)大數據平臺(WIZ DATA)作為數據架構基礎,組件按照功能分為三大層七小層。其基礎層,包括傳輸層、調度層、存儲層、處理層和查詢(xún)層等功能層,最上層是面向使用者和操作者的展現層。每層的主要關(guān)鍵技術(shù)如圖2所示。
圖2 各組件技術(shù)要點(diǎn)及實(shí)現方式
2.3 設備域主數據平臺
設備域主數據平臺是工業(yè)大數據平臺的重要組成部分,該平臺主要用于收集、存儲和管理與電廠(chǎng)設備相關(guān)的主要數據,包括設備的基本信息、運行狀態(tài)、維護記錄等,通過(guò)對這些數據的分析和挖掘,可以實(shí)現對電廠(chǎng)設備的智能監控、故障預警和維護優(yōu)化[2]。設備域主數據平臺中數據流向如圖3所示。
圖3 設備域數據流向
3 生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化管控關(guān)鍵技術(shù)
3.1 數據采集關(guān)鍵技術(shù)
數據采集是從源系統中收集數據。本平臺的數據來(lái)源主要有3個(gè)途徑,分別是物聯(lián)網(wǎng)、Web系統和傳統信息系統。物聯(lián)網(wǎng)數據占據了工業(yè)數據中90%以上的數據量,其中大部分是非結構化數據和半結構化數據,數據采集后進(jìn)入hadoop集群和Hive中,如圖4所示。
圖4 數據采集圖
3.1.1 ETL采集
ETL數據采集的目的是將各種分散的數據源匯總到一個(gè)統一的數據倉庫中,以便進(jìn)行綜合分析和決策支持,這些數據源包括各類(lèi)傳感器數據、生產(chǎn)設備數據、監測數據、能源消耗數據等。采集過(guò)程包括以下幾個(gè)步驟:從各個(gè)數據源中提取需要的數據,這些數據可以來(lái)自不同的數據庫、文件系統、API接口等;對提取的數據進(jìn)行清洗和預處理,以確保數據的質(zhì)量和一致性,清洗過(guò)程包括去除重復數據、處理缺失值、轉換數據格式等;對清洗后的數據進(jìn)行轉換和加工,以符合目標數據倉庫的數據模型和規范,轉換過(guò)程包括數據格式轉換、字段映射、數據合并、計算衍生指標等;將轉換后的數據加載到目標數據倉庫中,數據加載過(guò)程可以采用批量加載或增量加載的方式,以確保數據的完整性和及時(shí)性[3]。
3.1.2 實(shí)時(shí)數據采集
基于PISDK的實(shí)時(shí)數據采集程序,從鏡像服務(wù)根據獲取實(shí)時(shí)數據,并將數據寫(xiě)入kafka數據流轉緩沖區,同時(shí)實(shí)時(shí)數據會(huì )寫(xiě)入時(shí)序數據庫。
3.1.3 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)采集
定時(shí)抓取燃機電廠(chǎng)的實(shí)時(shí)數據,用于實(shí)時(shí)監控電廠(chǎng)運行狀態(tài);從公開(kāi)的數據庫或網(wǎng)站上采集電力市場(chǎng)數據、能源價(jià)格數據等歷史數據,用于分析電廠(chǎng)的運營(yíng)情況和預測未來(lái)的能源需求;采集電廠(chǎng)周邊的氣象數據、空氣質(zhì)量數據等環(huán)境數據,用于評估電廠(chǎng)的環(huán)境影響和優(yōu)化運行策略;從行業(yè)網(wǎng)站、新聞網(wǎng)站等采集與電廠(chǎng)相關(guān)的行業(yè)動(dòng)態(tài)和政策信息,用于及時(shí)了解行業(yè)發(fā)展趨勢和調整電廠(chǎng)的經(jīng)營(yíng)策略。
3.1.4 數據采集接口
對于第三方系統,可提供數據采集接口及使用規則,可使用特定系統接口等相關(guān)方式采集數據,包括restful、Web Service、ftp等。
3.2 數據治理關(guān)鍵技術(shù)
由于電廠(chǎng)生產(chǎn)及經(jīng)營(yíng)數據繁雜且格式不一,隨著(zhù)運行時(shí)間的延長(cháng),數據將會(huì )越來(lái)越繁雜龐大,因此需要建立數據管理標準體系和流程保證體系,確保數據全生命周期管理和服務(wù),實(shí)現數據的充分共享和高度復用。
主要包括:編制項目業(yè)務(wù)數據模型規范,如元數據標準、數據質(zhì)量規范以及表結構規范,用來(lái)規范數據的應用流程;采集數據并映射后進(jìn)入主數據庫,并為其創(chuàng )建數據標準;通過(guò)數據模型構建實(shí)體,同時(shí)確定數據和實(shí)體間的對應關(guān)系;進(jìn)入數據庫的數據可以形成清單并支持向不同的服務(wù)接口提供數據倉內數據的標準分發(fā),根據生產(chǎn)需要支持對數據的定位查詢(xún),對變更的數據也可以進(jìn)行溯源,同時(shí)支持數據審計。
在系統運行過(guò)程中根據已設置的質(zhì)量規則對數據進(jìn)行質(zhì)量控制,支持可視化分析和報告查閱及生成。
3.3 數據處理關(guān)鍵技術(shù)
統一數據管理平臺采用開(kāi)源的分布式流處理和批處理框架ApacheFlink作為分布式計算引擎,用于處理大規模的實(shí)時(shí)和批處理數據。
3.4 設備多碼合一技術(shù)
為將燃機電廠(chǎng)所有設備納入生命周期管理系統,我們需將電廠(chǎng)的KKS標識碼、設備編碼、物資編碼以及資產(chǎn)編碼全部納入到系統中進(jìn)行分別管理。根據GB/T 50549-2020《電廠(chǎng)標識系統編碼標準》、DL/T 700-2017《電力物資分類(lèi)與編碼導則》以及該廠(chǎng)所在集團公司制定的資產(chǎn)編碼規則,我們借助ERP導入到多碼合一系統進(jìn)行統一編碼,定義生命階段、安裝或轉資階段作為動(dòng)態(tài)編碼的首段,定義采購單號、物資編碼、設備編碼、KKS標識碼、資產(chǎn)編碼作為動(dòng)態(tài)編碼的尾段,由系統統一生成具體設備、資產(chǎn)或物資的編碼,進(jìn)而由數據中臺存儲后,通過(guò)業(yè)務(wù)系統進(jìn)行全系統編碼同步應用,業(yè)務(wù)數據根據各類(lèi)具體業(yè)務(wù)進(jìn)入工業(yè)大數據平臺,通過(guò)提取階段特征碼完成生命周期的管控。編碼定義和多碼合一的應用如圖5所示。
圖5 編碼規則和多碼合一技術(shù)
3.5 智慧數字化移交技術(shù)
基于工業(yè)大數據的一體化管控平臺在流程管理中,需要將數據(如三維模型、設備模型、KKS編碼數據、設備及屬性數據以及施工數據等)從基建期移交到運維期,并在不同的工藝環(huán)節、管控流程之間進(jìn)行移交流轉。如基建期的全廠(chǎng)模型轉移到運維期的工廠(chǎng)結構和空間數據,進(jìn)而搭建智慧安防系統、應急系統和巡檢系統;基建期的設備模型數據移交至運維期后搭建備品備件和工藝仿真等應用。該平臺關(guān)鍵技術(shù)路徑為:制定智慧數字化移交的標準,包含屬性管理和類(lèi)別管理;移交類(lèi)別包括對象、文檔和模型;移交完畢后進(jìn)行信息一致性校驗;搭建數據應用環(huán)節。
3.6 三維可視化運營(yíng)技術(shù)
基于數字孿生技術(shù)的三維可視化運營(yíng)平臺實(shí)現了全景安防沙盤(pán)(如圖6所示),可對廠(chǎng)區進(jìn)行統一監控,包括態(tài)勢感知、態(tài)勢分析、系統推薦異常報警處置以及常規的監控視頻記錄等內容,大幅度提升了安防感知能力和異常處理效率。該平臺構建了應急指揮“一張圖”,當廠(chǎng)區內發(fā)生設備、消防、安全、能源、環(huán)境等各類(lèi)應急事件時(shí),系統自動(dòng)啟動(dòng)應急預案并廣播至覆蓋范圍,支撐指揮人員決策,實(shí)現應急事件的監視與指揮。該平臺可對接各專(zhuān)業(yè)具體應用,包括人員定位系統、兩票作業(yè)系統、缺陷管理系統、設備巡檢管理等。
圖6 三維運營(yíng)平臺效果圖
4 應用效果
一體化管控平臺投入后將大幅提升電廠(chǎng)的信息化水平,并可借助有效的生產(chǎn)數據分析融合處理和決策支持能力,使搭載的各應用功能(包括資源計劃和集中采購、設備監控管理、流程信息化和輔助支持決策等)在運營(yíng)中持續發(fā)揮重要作用,保證了整個(gè)發(fā)電系統高效運行、管控到位、決策及時(shí),將為項目方創(chuàng )造可觀(guān)的經(jīng)濟效益。
本一體化管控平臺投入運行后,設備隱患整改率將提高15%,整改合格率將提升13%,可有效避免隱患導致的設備故障,備件庫存的統一調度和高效管控帶來(lái)的備件提報費用可降低17%。本平臺設備生命周期管理模塊的應用,將使設備投用率提升6.5%,與以往同類(lèi)同規模項目的發(fā)電量及運行費用進(jìn)行比對,項目投入后預計將帶來(lái)直接經(jīng)濟效益4000萬(wàn)元左右。
5 結語(yǔ)
本文圍繞燃機電廠(chǎng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化管控關(guān)鍵技術(shù),提出了一種基于工業(yè)大數據平臺的燃機電廠(chǎng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化管控系統架構,并開(kāi)發(fā)了相關(guān)應用。該系統通過(guò)采集和處理燃機電廠(chǎng)各個(gè)環(huán)節的數據,實(shí)現了對生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監控和預測,以及對生產(chǎn)資源的優(yōu)化配置和調度。應用結果表明,基于工業(yè)大數據平臺的大型燃機電廠(chǎng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化管控系統,可有效提高燃機電廠(chǎng)的生產(chǎn)效率和管理水平、降低運營(yíng)成本、推動(dòng)燃機電廠(chǎng)向智能化、數字化轉型。
作者簡(jiǎn)介:
李 軍(1970-),男,廣東興寧人,高級經(jīng)濟師,學(xué)士,現就職于廣東粵電大亞灣綜合能源有限公司,研究方向為企業(yè)管理、投資管理、戰略規劃。
羅術(shù)力(1965-),女,湖北武漢人,學(xué)士,現就職于珠海瑞洪智能系統工程有限公司,研究方向為企業(yè)管理。
丁勝雄(1984-),男,湖北黃石人,學(xué)士,現就職于深圳鵬銳信息技術(shù)股份有限公司,研究方向為大數據應用、數據治理、三維應用。
參考文獻:
[1] 曹麗. 構建生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化管控體系助推企業(yè)內控建設[J]. 管理觀(guān)察, 2015 (29) : 115 - 115 + 119.
[2] 顧宗磊, 李江林. 發(fā)電集團管控一體化模型的研究與實(shí)施策略[J]. 能源技術(shù)與管理, 2015, 40 (3) : 182 - 183 + 186.
[3] 邢亞庫. 油氣田企業(yè)基于資源優(yōu)化配置的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化體系研究[J]. 中國總會(huì )計師, 2022 (11) : 58 - 59.
[4] 吳正, 張力軍, 蔣敏. 大型氣田生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化管理體系的構建與實(shí)踐[J]. 現代企業(yè), 2021 (01) : 7 - 8.
[5] 鄧子平. 熱電廠(chǎng)燃料生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化管理系統概述[J]. 電子世界, 2017 (10) : 84.
[6] 王旭東. 關(guān)于油田采油生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)—體化管理模式的研究[J]. 中小企業(yè)管理與科技, 2017 (09) : 5 - 6.
摘自《自動(dòng)化博覽》2024年3月刊