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大数据在智能电厂中的应用探索

发表时间：2020/7/21 来源：《电力设备》2020年第8期作者：杨金磊

[导读] 摘要:在当前现代科学技术快速发展的背景下，电厂建设发展过程中逐渐重视智能化和环保化。

        (大唐信阳华豫发电有限责任公司河南信阳 464000)
        摘要:在当前现代科学技术快速发展的背景下，电厂建设发展过程中逐渐重视智能化和环保化。而智能电厂则是现阶段融合云平台与大数据技术的一种新型发展模式，其能够应用大数据技术实现科学的数据采集，并辅助电厂的高效化运行管理，充分体现电厂建设和发展的安全性和人性化。本文首先阐述了智能电厂定义，然后分析了大数据应用在智能电厂的理论，最后对智能电厂的大数据应用进行了陈述，希望对相关企业可以提供一定的参考。
        关键词:智能电厂；大数据；应用
        引言
        在信息化时代下，大数据与物联网技术的广泛应用在一定程度上促进了电力工业行业的向前发展。智能电厂以数字化电厂为前提，借助智能控制与处理分析技术，使火电厂在任何电网要求以及气象与排放等环境的条件下都能提供环保稳定的电能，逐步向一体化电厂转型。智能电厂在故障诊断与生产管理等方面，尤其从控制层面入手实施智能管理方式，对电厂管理水平完善有着积极的促进作用。
        1智能电厂定义
        现阶段在电力行业中频发出现智能化电厂的概念，而根据我国自动化学会发电自动化专业委员会等相关权威、专业组织机构的联合探讨，并基于对智能电厂最新技术的发展方向研究，将其定义为广泛应用现代化数字信息处理技术以及通信技术作为前提，采用集成智能传感与执行、智能控制、管理决策技术等，实现环保、高效、节能、安全运行的目标，并与智能电网达成协调发展的发电厂。根据定义可以了解到智能电厂是一种顺应现代社会发展，以满足电能需求日益增长的新型发电厂，其利用先进的信息技术和控制技术，具有较为明显的时代特征[1]。
        2大数据应用在智能电厂的理论研究
        大数据是指快速发现并分析复杂而繁琐的庞大数据，利用技术方式提取有价值的技术框架，既包括庞大数据，也包括数据处理方法、理论。火电厂大数据涉及生产运行数据与企业管理数据，因为数据之前并不是独立，相互之间耦合关系比较繁琐，故利用虚拟仿真验证平台，让各业务等类别数据集实现深入交联以及虚拟现实人机互动，最终实现集约化管理。电厂大数据特征主要体现在以下几方面；一是各种设备与系统均产生数据;二是数据量庞大，种类维数多；三是大数据提高了火电厂运行效益与安全可靠性;四是为满足实时性要求，需要进一步挖掘数据关系。
        数据处理、数据分析、知识与规则解释是大数据应用必不可少的步骤。火力发电厂大数据具有多样性、不精确性、不完整性等特点，这种复杂的数据环境下，要求必须对数据源中的数据进行处理，必须采用统计学方法剔除由于精度等原因产生的异常数据和冗余数据;采用聚类分析的方法对数据源中的数据进行抽取和集成，为后续数据分析的合理性提供有效的支持。数据分析是发挥大数据研究核心价值的重要流程，常用的数据分析技术主要有：统计分析、数据挖掘、神经网络、机器学习、模糊理论等，分析的结论可用于专家系统、推荐系统、决策支持系统、运行指导等方面。数据分析结果的核心内容是数据知识规则等具体表述方法，表述方法不合适会对使用者起到误导作用。一般的表述方法是文本、图表等电脑终端的直观显示，随着云技术的不断发展，人机交互技术、标签云等可视化技术的解释方法被逐步应用，数据分析得到的规则、知识等信息的解释，逐步向最佳的数据解释效果方向发展[2]。

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        3智能电厂的大数据应用
        3.1智能电厂更安全
        智能电厂最明显、最突出的优点即是具有较强的安全性，通过对大数据技术的应用能够充分的适应和满足智能电网的建设和运行需求，为电网提供较为合理的电能。从而进一步加强其承受物理或者是网络攻击的抵抗能力，将损失降低至最小，并且通过智能操控系统可以在最短的时间内修复电厂故障，减少人为干预和影响。所以智能电厂利用大数据技术能够实现电厂设备的自我检测、自我诊断以及自我修复，保障了电厂设备以及系统运行的安全性，避免发生严重的安全事故和经济损失[3]。
        3.2智能电厂更环保
        电厂的环保功能在当前受到了广泛的关注，也是生态环境污染治理的重点内容。智能电厂在应用大数据技术时可以建立有效的全线检测预警机制，可以对煤炭中含有的污染物成分、含量等进行分析，实时检测煤炭等材料在燃烧发电的过程中数据变化情况，以便于控制污染程度。如果发生煤炭污染含量超过了预设指标则会自动采取燃烧前处理措施，以降低污染物的产生和扩散浓度。此外智能电厂在利用煤炭发电时也能够在其燃烧时将热能有效回收利用，增加单位发电量，促进电厂的可持续发展能力。同时智能电厂利用大数据技术可以分析废气以及废水的排放情况，尽量将其检测指标控制在允许排放的标准范围之内，并且会将所有检测到的参数数据自动上传到云平台，可以对外公开，保障电厂排放信息的透明化，有利于社会监督，保障电厂的绿色环保生产管理活动有序开展。
        3.3应用大数据理论开展控制系统性能评估工作
        发电厂工作开展过程中，一般应用PID控制器来控制电厂工艺流程，在此基础上开展后续各项工作，可以有效保障其工作质量。但是在其实际控制工作开展过程中，电厂的热控专业人员可能需要花费一定的时间精力才能实现对控制系统控制水平的合理判断，在此基础上开展性能提升等工作，才能保证电厂热工控制的质量。就当前来说，主要围绕先进控制算法设计来开展后续各项工作，可以实现对控制系统的合理分析，对提高其控制的有效性等具有重要意义。但是在对已有的控制系统进行评价的过程中，工作人员一般选择应用大数据来开展对应的数据性能评价工作，可以推动相关工作按照预定轨迹合理开展，其具体步骤如下。第一，工作人员应当围绕控制系统本身开展分析研究，及时完成数据采集和数据处理等各项工作，在此基础上，结合工作要求等确定系统评估准则，继而开展后续的数据性能评估工作，可以有效保障其各项工作的工作质量。在数据评估工作完成之后，工作人员应当结合数据评估的结果来分析控制系统的整体性能，判断系统是否需要开展进一步的数据分析和数据评价工作，对提高控制系统性能维护的有效性具有重要意义。实际工作开展过程中，工作人员要加强对建立基准模型和选择评估准则的重视，在充分明确上述两点的基础上开展后续工作，可以有效保障其工作质量[4]。
        结论
        智能电厂是电力行业中一种先进的现代化、智能化生产发展模式，相比于当前比较普及的数字化电厂在安全性、环保性、人性化、高效化等方面具有明显的优势。智能电厂工作涉及多个方面，应用大数据理论可以优化其各个阶段的控制程序和控制方式，对保障其整体工作质量等具有重要意义。
        参考文献:
        [1]刘洋.智能电厂实施过程中的大数据应用探析[J].科技风，2019(14):191+200.
        [2]张少男.智能电厂实施过程中的大数据应用研究[J].科技创新导报，2019，16(14):30-31.
        [3]王忠杰，文乐，杨新民.大数据在智能化电厂中的应用研究与展望[J].中国电力，2019，52(03):133-139.
        [4]高学伟，付忠广，张连升，刘炳含.大数据技术在燃煤电站发展中的应用研究[J].沈阳工程学院学报(自然科学版)，2018，(01):16-22．