陶国军
国能神皖能源有限公司 安徽 合肥 230041
摘要：目前随着信息技术的发展，在电厂中信息技术的应用也越来越常见。在利用大数据技术后电厂可有效解决以往技术难题，并且在大数据平台技术的支撑下也形成了我国规定的智慧电厂发展路径。基于此，本文主要探究一体化大数据平台的关键技术，并提出有效的应用对策，为促进一体化大数据平台得到有效的处理数据能力，为提高电厂管理效益，以供参考。
关键词：智慧电厂；大数据平台；一体化；技术
引言：目前，我国大数据技术标准已达国际领先水平，这也是电力行业首项智慧水电厂和智慧调度技术标准，填补了行业空白。总之，随着一体化大数据平台在电厂的不断应用中，可有效实现电厂生产模式的变化，最大程度上帮助电厂实现安全生产能力，提高经济效益与节能减排要求。与此同时，智慧电厂一体化大数据平台技术也有效帮助电厂降低了生产成本与能源耗能，直接给电厂带来了一定的经济效益，并促进电站机组状态检修的智能性，提高服务水平，推动我国电力行业高质量发展。
1、一体化大数据平台的关键技术分析
1.1处理数据与监测数据状态分析
在电厂生产领域中，可利用大数据技术处理数据与监测数据状态，并且大数据技术可有效确保数据管理源的质量，避免受到水文、天气等因素对水电运行的影响。在处理数据时应对数据库进行构建，并在波形数据与历史数据分析时利用大数据技术达到对电厂整体生产领域的监测。其大数据技术可有效弥补传统监测上的缺陷，并为电厂生产提供一定的预防效果。例如，在电厂生产中，其多种故障会导致电厂设备出现使用问题，在针对这种情况时。传统的检测办法是人工主观分析故障，这种方式会导致出现分析不准确，且受到其他因素的影响出现一定的偏差，进而使维修工作无法顺利进行。在大数据技术中，可利用自动识别系统针对设备轨迹进行历史分析，以此将得到的信息数据进行匹配，在真实性的结果中确保监测质量，为维修人员提供了很好的维修依据。总之，在利用大数据一体化平台后可不断提高电厂生产领域状态监测内容。对于传统的数据分析来说，大数据平台可有效提高电厂工作效率，避免监测在文件上出现问题，也实现了预防性生产保护措施[1]。
1.2分析水电数据价值内容
在大数据平台的应用下，可在电厂生产中对数据价值进行分析与挖掘。并且可利用分布式信息数据特点针对数据价值内容进行分布式计算，以此确保计算结果达到可视化状态。电厂工作人员在利用大数据平台时，可掌握历史运行数据规律并将其协同调度进行水电技术结合，以此建立健全协调机制，确保水电数据在水电厂中形成约束优先级体系。同时，大数据平台在电厂生产中还可以对用户的行为进行分析，其分析时可结合用户具体选择的内容进行，也可自动化向用户推荐。以此促进电厂在生产中不断提高服务能力。最后，在气象与水文数据中，大数据平台可根据数据在一定时间内的流动情况，研究其调度内容，并找出电力系统运行的风险[2]。
1.3以一体化大数据平台实现智慧电厂
在电厂中，应以大数据平台实现智慧电厂。首先可利用一体化数据平台对完成的数据进行处理、采集、分析等，以此不断提高电厂生产效率与数据处理工作的稳定性。
在电厂中应用DCS系统时，其工作人员应提前做好准备工作，应将DCS系统全部机柜、更新SIS系统机柜及相关卡件等硬件设备、更新操作站操作系统、更换机柜卡件等相关硬件。以此完成控制系统一体国产化改造，其DCS系统对于保障电力基础设施网络安全意义非凡。同时，电厂在通过一体化大数据平台时，可对DCS报警系统进行分析与检测，以此建立设备需要的参数与监测模型，在工作人员对相关数据进行分析时一旦发现异常情况，系统会实现自动报警功能。在警报发生后，工作人员可针对故障情况进行分析并处理，在系统自动化对总次数与报警时长进行检测时，可有效提高故障扫描的效率。并且，可以根据大数据平台对故障点进行监控，以此帮助工作人员明确了解故障发生原因以及设备运行情况。同时，在电厂中可应利用无线测量技术，并通过与DCS技术相结合从而在测量过程中达到高精准的测量数据。在自动化技术不断推进过程中，其无线测量技术为热工自动化技术提供了良好的支撑与保障，也让电厂实现了有效的远程监控[3]。
2、为形成智慧电厂一体化大数据平台的作用分析
2.1一体化大数据的来源分析
目前，为形成智慧电厂，应明确认识到一体化大数据平台中大数据的来源。首先，在电力管控信息化的今天，其管理模式也发生了变化，一般来说大数据可分为生产数据、运营管理数据。生产数据是指，在形成智慧电厂后，电厂中各个设备的信息、消耗情况、能耗、故障信息等都可以形成生产数据包，以此方便管理人员根据数据包总结智慧电厂运行情况，并进行定期维护工作[4]。其次，智慧电厂是需要多种数据进行维护与支持的，在智慧电厂运作下应利用运营管理数据对数据进行进一步的管理。为帮助电厂做出最佳的决策，在运营管理数据中可总结并提取有效的运营信息。最后，智慧电厂一体化大数据也分为数据类型、非结构数据类型，也就是指即使数据与重要数据（音频、视频、资料不被删除的数据等）。
2.2一体化大数据平台结构分析
一体化大数据平台相对复杂，在智慧电厂系统中为满足数据处理基本需求应构建出完善的一体化大数据平台结构，并根据电厂原始数据进行分析与处理，从而以数据库的数据为依据进行深层次剖析。首先，在一体化大数据平台中其采集数据层作为最基础的数据层，该数据层主要的作用是负责数据采集、数据传输、数据输入。在这一系列的数据处理过程中，一般需要利用到多种的数据核算模型进行。与此同时，在智慧电厂下其数据可自动筛选错误的数据，并进行修正，从而确保数据的准确性、有效性、完整性。其次，在存储数据层中，需要根据平台数据保管方式进行管控，并且为搜集核算数据带来一定的保存便利。在业务处理层中应根据数据存储为基础，满足各个模块的处理决策。最后，在一体化大数据平台中应根据基础数据如实时信息、实时文档等进行数据甄别。其数据甄别是指在对即将处理的数据时，应切断不满足要求的数据并形成一定的指令，以便在实时分析时达到基本需求。在根据具体的程序系统实现警告计算内容时，应在智慧电厂中利用大数据技术分析、处理各项工作，并针对错误数据发出警告时按照对应的业务进行统计与分析[5]。
结束语：综上所述，在智慧电厂一体化大数据平台中，应以数据技术为基础不断剖析电厂数据，并总结出有效的数据信息，从而帮助电厂实现高质量发展，并解决系统数据存储与处理中的难题，使智慧电厂有条不紊的运行。
参考文献：
[1]杨燕. 智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析[J]. 中小企业管理与科技,2019(14):130-131.
[2]李友志. 智慧电厂一体化大数据平台关键技术及其应用探讨[J]. 科学与信息化,2019(21):9.
[3]任海彬,丰立国. 试论智慧电厂一体化大数据平台的关键技术[J]. 电力系统装备,2019(10):54-55.
[4]李秀文,齐勇,王鹏,等. 火电厂智慧水务关键技术及信息平台建设研究[J]. 电力大数据,2019,22(5):56-61.
[5]王秋晨. 探析大数据技术在水电厂生产领域的应用[J]. 缔客世界,2020,6(5):108.