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摘要：本文對于大數據相關概念展開介紹，明確發電企業大數據分析應用的必要性，對其具體運用思路展開分析，并對技術運用階段的重點問題作出論述。

關鍵詞：大數據；分析技術；發電企業；應用

隨著大數據的發展，為電力企業電力數據的挖掘和分析提供強有力支持。借助數據分析，將電力設備的潛力挖掘出來，不斷提高其使用附加值，使設備能夠高效運行，提高電力運行效益。與此同時，利用大數據分析，還能為生產管理以及設備運維提供可靠依據，按照發電企業的管理工作特點，開發出數據分析管理系統，科學利用分析技術，解決電力企業管理面臨的難題。因此，對于大數據分析在電力企業中的應用深度分析具有重要意義。

1大數據相關介紹

1.1大數據概述

大數據主要指難以及時捕獲、處理以及管理各類數據集合，大數據技術可應用可從上述數據當中將關鍵信息提取出來，并找到數據潛在價值。利用大數據，可建設云計算平臺，建立數據庫、組成分布式系統，對于重要數據擴展儲存，并將電網中的價值資源充分挖掘出來。使用大數據展開數據處理不必對數據隨機抽樣以及分析，即可對復雜的數據展開高效處理。由此可見，依托于現代化技術的大數據在數據處理方面更加專業，加工能力更強，能夠將數據變為幫助企業盈利的信息，使產業增值[1]。

1.2大數據特點

大數據技術應用期間具有如下特點：（1）真實性；（2）價值性；（3）多樣化；（4）高速性；（5）處理數據量大。數據處理數量從以往TB級上升到PB級或者EB級。通常來講，1TB相當于1024GB，1PB相當于1024TB，1EB相當于1024PB，由此可以推出1EB相當于230GB。其多樣化特點主要體現在數據結構方面，有結構數據、非結構數據。結構化數據主要指利用文本形式而儲存的數據，在科技迅速發展過程，大部分數據逐漸向非結構方向發展，對數據管理提出巨大挑戰。互聯網的發展，使得傳統文本數據，逐漸變為圖片、視頻和音頻多種形式的數據，數據形式更加多樣化，對于處理過程要求更高。大數據應用期間數據總量、價值密度二者之間成反比。例如：從視頻數據角度分析，時長為1h的視頻，其中具備的價值數據可能僅有短暫的幾秒。如何利用數據分析方法將短暫的價值數據進行提取大數據應用的要點。當前，全球數據總量超過35.2ZB，由此可見，數據處理快速性和企業管理水平有直接影響。

2發電企業中大數據分析的應用必要性

2.1數據分析特點

發電企業使用以往方式展開設備故障的診斷，需要建立機理模型，處理流程如下：（1）選擇模型算法；（2）建立修正模型；（3）輸入數據信息；（4）輸出數據結果。在模型分析之前需要進行修正工作，利用修正以后的模型將實時數據代入其中，并將最終結果輸出。此分析法使用過程可能存在問題，即經修正以后機理模型和設備實際運行狀態存在偏差，由于機理模型屬于假定條件下的理想模型，難以解決其存在的偏差問題。同時，將樣本數據作為代入數據展開計算，數據的選擇和全集數據之間進行對比無論是表征性，還是代表性都有所不足[2]。運用大數據分析，數據處理流程有三個步驟：（1）選擇全集數據；（2）使用數據算法；（3）分析數據結果。可選擇大量數據中的最優化集合、劣質化集合以及穩定性集合等，對于未來情況展開預判，進而評價電力企業目前生產方式的合理性。借助條件判斷、數據推演等方式整理電力企業各項數據信息，并進行分析和統計，最后將設備、系統、工藝等存在的聯系找出，建立發電廠的數據分析管理系統，充分利用數據分析法對于監測點信息進行預測和報警，為運維操作提供指導，不斷優化運維參數以及生產方式。數據模型的應用下，實現監控海量的觀測點，利用數據平臺，將設備運行最佳工況曲線提取出來，并利用DCS科學調整設備參數。

2.2應用必要性

部分發電企業利用SIS系統，也稱“廠級監控”，對于設備運行狀態進行管理，輔助設備故障診斷以及考察分析相關工作。但是在實踐應用當中，效果還有待提升。主要原因在于我國計算機應用理論方面的完善性有待提升，部分機理模型的使用在設備故障診斷以及性能判斷方面精準度不高，和實際存在差別較大。同時，發電企業在日常設備管理時，由于設備性能之間存在差異性，單純依靠此管理系統可能導致結果精準性不足。常常是故障發生之后才發生警報信息，導致故障逐漸惡化，處理不及時，影響系統運行穩定性，并且維修費用高昂，還可產生發電損失，使電力設備損壞等問題。因此，急需利用大數據技術，對于電力系統中的設備故障展開精準診斷，提高電力企業管理效益[3]。

3發電企業中大數據分析的實踐應用

3.1應用于生產管理

發電企業利用大數據分析可掌握發電機組運行期間逐漸積累的各類工況信息，尋找設備運行的自由狀態，為發電機組的性能改進提供指導，轉變其不穩定的運行方式，并結合機組經濟運行目標，完成評價曲線的建立，經過分析設備運行產生的歷史數據，進而獲得設備運行的穩定狀態，不斷提高其運行效率。數據分析在企業生產管理層面的運用流程如下：（1）從機組運行工況的歷史數據出發，綜合分析，建立預警體系，輔助機組平穩運行，并對其運行狀態展開實時監測。（2）按照機組運行的歷史數據以及實際運行工況，通過大數據對于機組度電利潤展開實時計算，并將其最優工況匹配其中。由于當前電力企業屬于競價上網這一環境之下，通過數據分析機組設備運行，可為企業電力營銷提供有力支持，并提高發電效率和經濟收益。（3）在數據分析的支持下，能夠將實時度電工況以及利潤二者相互匹配，找到機組設備自由化運行狀況，明確其運行操作，保證相關人員管理過程對于設備合理操作，使設備運行過程能夠自動實現狀態優化，不斷提高設備運行效率和機組發電產量。

3.2應用于設備運維

電力企業設備運維也是管理工作要點，大數據分析也可應用其中，以此技術作為基礎，搭建數據管理平臺，并對設備數據以及歷史信息搭建模型，對于各類數據展開實時對比，分析設備運行狀態，展開自動化判斷，能夠實現故障發生之前或者發生之初發出警報，為相關人員提供有力參考，輔助運維工程師隨時掌握設備實際狀態，高效展開設備檢修，有助于設備利用效率的提升。大數據分析的應用，轉變了以往電力企業使用被動方式對于設備管理的模式，建立新型檢修機制，實現“預知即檢測”和“預知即維修”的管理業態。大數據分析具體在設備運維層面的運用主要體現在如下幾方面：（1）利用大數據平臺能夠對設備過往數據進行分析，并且對照當前工況數據信息展開機器學習，對于目前設備工況加以預測，如果發現實時數據和標準數據之間存在偏差，或者出現錯誤信息，就會及時發出警報，告知運維人員，以便其采取干預措施，避免異常問題、設備故障不斷擴大，帶來巨大經濟損失。（2）依托大數據平臺，還能建立動態化設備狀態評價系統，經過分析，從海量的歷史數據當中，精準找出電力設備處于正常工況之下的運行指標，并對含有振動測點電力設備實時狀態展開登記并評定，使運維人員明確設備的健康狀態[4]。（3）結合電力設備的運行規程，利用數據分析進行仿真，并且實時預警。電力生產以及操作期間，通過仿真系統以及DCS系統，展開實時對比，綜合分析，明確預警狀態，為電力生產和操作提供輔助，以免產生人為操作失誤，造成安全事故或者損壞電力設備等問題，保證電力企業設備運行效益。

4發電企業應用大數據分析技術的注意事項

4.1注意數據清洗相關問題

大數據分析在實踐應用過程需要對接入數據隨時展開清理，確保流入系統當中的數據和分析模塊具體要求高度相符。結合電力企業的業務特點，利用公里定理以及決策樹算法，將原始數據內部噪聲數據高效剔除，并進行處理，保證數據具備完整性。運行智能設備階段，設備可能受到外界干擾存在問題，不能將運行狀態以及實時數據信息精準傳達出來，若輸入數據屬于錯誤數據，那么分析結果的準確性也無從談起。由于噪聲數據可能存在于系統當中，對于分析結果產生影響，導致結果和實際設備狀態二者之間存在過大偏差，故此，需要對噪聲數據展開精準化處理。大數據分析具體流程工業性特點明顯，而商業數據處理使用的清洗方法和發電企業信息數據處理存在差異。如：當發電機組運行工況以及實際負荷存在變化時，難以利用商業數據處理過程使用的聚類算法，這樣會將價值數據剔除。對此，發電企業需要結合實際管理需求，開發適合企業實踐應用的數據算法以及數據清洗方式。發電企業中，無論是SIS系統，還是DCS系統，在具體應用方面，都存在數據信息獲取不精準這一問題，為保證數據信息完整，將噪聲數據問題解決，嘗試從如下幾方面入手：（1）保證測量設備使用過程高度可靠，部分發電企業利用現場總線這一技術，通過總線設備，獲取周期、非周期等類型數據，能夠較好地掌握設備狀態，并判斷其工況是否正常，明確異常代碼能否對設備使用以及數據獲取真實度產生影響。如果企業未使用現場總線，則可利用HART協議對于上述信息進行采集，對于測量儀表各項指標進行確認。因此，建議企業設計信號接收系統時，可利用變送器取代開關，使用模擬量信號取代以往以開關信號對于數據進行分析的方式，提高數據獲取準確性[5]。（2）設計DCS和大數據分析兩個系統數據接口時，著重考慮DCS系統接入一側參數信息獲取質量，由于該信息屬于系統內部檢測信息，若測點信息顯示GOOD，代表數據采集通道正常。（3）利用業務規則，完成數據校驗，并展開參數設置，可重點對于冗余數據參數加以設計。利用決策樹算法對于相關生產工藝應用期間溫度信息、壓力信息數據進行傳遞，并校驗其關系。需要注意，對比商業數據的校驗方法，電力數據采用的數據分析方法有所不同。

4.2做好偶然事件的分析工作

大數據分析商業數據主要按照人類行為展開分析，具有主動性特點，得出的結論存在偶然性。比如：當消費者購買某款產品后，通過大數據對于消費者行為展開分析，推測消費者可能需要和該商品相關聯的產品，但是上述行為之間沒有必然聯系。對于發電企業，主要的分析對象為發電設備以及發電系統，上述對象并不具備主動性，所以利用數據分析將電力系統以及電力設備之間的運行規律進行尋找，并利用特定規律對于生產和管理工作展開指導，可能會發生這一現象，即某一設備、系統等采集到錯誤信息時，導致分析結果出錯的問題，結果評價也會出現錯誤。因此，為避免上述問題出現，需要在數據分析應用之前對于電力系統或者供電設備監測數據進行校驗，將問題解決關口前移。

5結束語

總之，計算機技術的發展促使大數據相關技術得到了快速發展，將其應用到電力企業管理工作當中，為企業經營以及設備運維提供更多支持。雖然大數據分析在電力企業當中的應用取得了巨大突破，但是，由于工業企業、商業二者之間存在差異，故此，電力企業在運用大數據分析階段，不可完全按照商業用法，可將此技術作為具體問題分析工具，在應用過程，明確數據清洗存在的問題，找到優化策略，對于偶然事件展開詳細分析，精準找不同數據之間關聯，才能發揮大數據分析的應用價值，為電力企業創造更高經濟效益，使企業得以長遠發展。

參考文獻

[1]楊鑫,張慶海,楊旭,成濤.大數據分析技術在發電企業的應用[J].集成電路應用,2018,35(11):49-51.

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[4]馮蕊.大數據時代下數據挖掘技術在電力企業中的應用分析[J].中國戰略新興產業,2017(24):94+96.

[5]覃鑫,葉耿,古哲德.數據挖掘技術在電力企業大數據的應用[J].廣西電力,2019,42(02):40-43.

作者：宋子濤 任黨培 張秋霞 于楚凡 王一帆 單位：國家電投集團中央研究院