（高井热电厂 100041）
摘要：大唐集团采用先进的信息化技术及设计理念，通过引进国际先进的燃机管理技术和理念，把燃机数据监测、分析与诊断中心建设成符合集团公司整体信息化规划要求、国际一流、现代化的燃机信息系统；实现对燃机生产全过程的在线实时监视、诊断分析、预警预测、对标考核管理，提高燃机管理效率和精细化水平，创新管理模式、降低生产成本、增加经济效益，推动集团公司“做强做优、世界一流”发展战略目标的实现。通过消化吸收国外的先进技术，推动我国燃机数据分析和故障诊断、预测技术的整体进步。
关键词：数据中心；互联网；集群管理
一、数据中心建设的背景
随着我国综合国力的不断提升，燃气轮机（简称燃机）产业已上升到国家战略的高度。当前燃机的核心技术均被美国通用电气集团（GE）、德国西门子公司和日本三菱公司等国外公司所垄断，由此，对燃气机组的故障诊断我们缺少话语权，大多依赖制造厂商，导致运维成本居高不下。中国大唐集团公司通过先进技术的应用与转化，积极推进燃机技术的国产化进程，成立了“数据监测诊断中心”。
数据监测诊断中心采用GE公司已经成熟并在推广运用的监测与诊断系统（M&D）、热性能分析系统（EfficiencyMap）、智慧信号系统（Smart Signal），并在此基础上自主创新开发了事件管理系统（Case management），为集团公司燃气发电机组机群提供信息化平台。实现了对燃机发电机组集群运行数据的采集、监测、分析与诊断，通过与中国大唐集团生产调度中心的互联互通，促进了“互联网+”、大数据的混合运用。借鉴美国 GE 公司成功案例，通过与美国 GE 公司合作，建设国内能源企业首个基于“互联网+”应用模式的燃机发电机组远程设备状态监测与诊断中心。在实现对中国大唐集团公司燃机全生命管理的基础上，消除区域、行业和企业壁垒，推进燃气发电全生命技术服务在中国区域内的拓展与延伸，探索出燃气发电生产运营的新模式。并以此为契机，消化吸收总结经验，并逐步推广应用到其它电厂燃煤机组，实现发电行业全业态的应用。本项目旨在实现燃气发电机组设备的远程状态监视和故障诊断，实现发电机组机群生产管理集约化、运维智能化，实现发电设备状态智能监测诊断以及预警。
二、总体架构
（一）数据中心基本架构
1.系统总体架构
整体系统包括基础架构、数据架构、应用架构、安全架构、运维架构。
2、总体网络拓扑图
按照集团公司三级责任主体管理模式及基础骨干网络现状，集团公司燃机数据监测、分析和诊断系统在保持和大唐国际的现有网络连接的基础上，进行专线链路的路由调整和带宽扩容，满足燃机数据传输和查看分析诊断结果的需求。
（二）业务架构
本项目主要实现燃机数据中心部署的监测与诊断系统M&D，热性能分析系统EfficiencyMapTM，智慧信号系统- Smart Signal，事件管理系统 Case Managemen四个模块的实施。
（三）逻辑架构
燃机数据中心包括数据采集层、数据传输层、数据存储层、数据分析层、数据应用层及展示层。
系统采用分层架构的优势将更利于系统的业务扩展和分布式架构，可快速基于系统之上进行业务需求的持续集成及二次开发，以最少的代价部署上线新的业务模块和功能，快速适应需求变化、提高功能、业务的复用度。进一步提高开发效率、缩短开发周期、减少运维成本。
（四）部署架构（包括存储物理架构）
燃机数据监测、分析和诊断中心采用集中部署方式，计算节点服务器全部部署于高井电厂，计算节点采用集群部署方式，搭建SAN存储网络，用于虚拟机相关镜像存储和实时数据存储，同时配置备份存储装置。
（五）数据存储
1.存储系统容量分析
根据目前的实时数据点估算，每天执行算法次数240，000+，每天产生存储的数据1.2GB，考虑一些中间计算点及一定的存储裕量，按照5年数据量计算，需要大约14T的存储空间。
2.存储方案
用SAN存储架构进行数据存储。
3.备份方案
对主要数据进行数据备份。
（六）数据接口
燃机数据监测、分析和诊断中心数据采集的接口基于GE公司的数据传输平台搭建，在每个现场使用GE公司的一套数据采集系统，数据采集系统由OSM（on-site monitoring）服务器和OSG（on-site Gateway）服务器构成，两者之间由单向隔离装置连接。在GE机组现场，燃机控制系统MKVI或MKVIe接入OSM，OSM通过单向隔离装置将数据传输至OSG，燃机之外的数据（SIS数据等）则通过接口直接接入OSG，通过OSG与燃机数据监测、分析和诊断中心进行数据传输。对于三菱机组或燃煤机组，数据从SIS系统部署：在SIS镜像服务器侧布置OSG服务器，将数据由SIS传输至OSG，再由OSG将数据传输至燃机数据监测、分析和诊断中心。
燃煤电厂一期计划采用 GE 公司已经成熟并在推广运用的监视与诊断系统（M&D）、EfficiencyMap 热性能分析系统、Smart Signal 智慧信号系统、Case management 事件管理系统等四套系统，为集团公司燃煤发电机组机群提供信息化平台。一期试点接入王滩的两台机组，根据试用情况，对有关的功能算法进行完善，为下一步大面积的燃煤电厂应用做好基础。
（七）运营及取得的成效
数据中心自正式投运以来，平台运行稳定、安全可靠、数据采集及时准确。对接入中心的全部机组运行数据进行了全天候监测与诊断，并通过大数据分析与典型值的对比，对各机组出现的故障进行了提前预判，提高了机组可靠性，避免了机组非停的发生，从而降低各电厂的运维成本，提高经济性。
燃机数据监测、分析与诊断中心通过物联网、大数据、云计算等先进技术，为燃机设备全生命周期提供预警、故障诊断与性能优化，大幅提高中国大唐集团公司燃气发电机组设备可靠性，优化机组运行经济性，降低运维成本，促进节能环保，经济和社会效益显著。
1、优化机组性能、提升经济效益。
燃机数据监测、分析与诊断中心的在线热性能分析系统 EfficiencyMap 实时计算电厂机组及主设备性能指标，定位效能损失的部位，通过优化算法给出修正措施来改善或恢复性能，从而增加产出。以燃气机组为例，将该软件用于监视集团公司目前投产的 11台燃气机组，机组总装机容量约 2800MW，年均运行 3500 小时，全年累计发电量约 100亿千瓦时，假设压气机经过长期运行以后导致机组效率下降 1%，系统的水洗建议软件从经济性方面计算出最佳的水洗时机，按燃机电价平均 0.6 元计算，一年可增加营业收入 6000 万元左右。除此之外，该软件可以细化分析余热锅炉、汽轮机、凝气机、冷却塔等各个主设备，并且可进一步扩展至煤机机组，因此这些设备的潜在问题导致的效率降低都可以及时地被系统分辨出来并督促电厂及时处理。
2、实现设备事故预警、提高设备可靠性。
通过设备安全诊断分析，可促使各设备始终处于较优的经济安全运行状态，及时发现故障隐患，消除设备缺陷，变事后控制为事前控制，减少问题的发生，减少生产损失，减少设备检查、维护费用。
数据监测、分析与诊断中心的监测与诊断系统（M&D）用于降低非计划停机风险，提高燃气轮机和发电机组的可靠性。
结语
数据中心自正式运行以来，监测6家电厂，13台机组，监视设备239台主辅机设备，现场传感器测点12000+个，现场部署1000多个模型和算法，目前产生13000多个预警，生成案例上百个，能够准确报出系统历史存在的问题，并发现了部分对设备稳定运行有价值的报警。目前避免经济损失约400万元左右。
随着其它电厂数据的陆续导入并接入数据监测诊断中心，各个电厂数据尽现眼前，强大诊断模型结合工业数据的先进算法让“神机妙算”的工程师对机组健康状况和潜在问题了然于胸，“治未病”将不再是梦想。
参考文献：
[1]燃机数据监测、分析与诊断中心项目可研报告
论文作者:杨海峰
论文发表刊物:《电力设备》2017年第36期
论文发表时间:2018/5/14
标签：机组论文; 数据论文; 系统论文; 架构论文; 中心论文; 设备论文; 电厂论文; 《电力设备》2017年第36期论文;