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摘要：自然环境遭受破坏，电力等相关产业的发展也受到一定的挑战，即使我国正在逐渐打开扩展，但与此同时火电厂的综合性能也将受到更高的要求，尤其是节能降耗方面。在我国数字化以及信息化技术火速发展的背景下，大数据技术也渐趋成熟并广泛运用到各个领域，本文主要分析电站数据的基本定义及其相关的实践性的模式运用，在电力生产过程中，结合理论、方法和运用等方面引进大数据观念和技术，在电力生产方式方面就是为了改变我国能耗以及排放高、所获效率却低下的粗放式发展的现状，更加期许于耗能少、效率高的绿色集约式发展目标。
关键词：电力大数据；节能降耗；能耗分析；优化目标值
引言
怎样把运营成本降低在电量竞争中报出有效电价，这些问题是处于面对大气污染治理气候变化、电改后电企业直接参与市场竞争环境下的电力企业必须面对的且棘手的问题。先是运用大数据技术预处理完健康数据，然后再根据灰色关联度筛选出是哪些主要运行参数导致的火电机组等呈现高能耗特点的，之后再分析温度或者承载的重量等外部环境中可能存在的一些因素，随后根据聚类规则判断得到实际最可能地使得该机组全工况供电煤耗数额最少，综合各方面的耗能总结并得到优化机组重要参数的运行策略，最大限度地减少火电机组的能耗并降低了机组的成本，从而收获较高的经济效益，也强化自身的竞争优势。
1电站大数据相关阐述
1.1电站大数据的基本定义
至今电力大数据在电力行业也还没得到一个完整详细的表述，更不用说是比较系统的定义，它并不是一个受诸多限定称是大的一个数据集合，而是一个更为广义的概念。电力大数据通俗来说就是大数据的相关理念、技术和方法等的精髓实践地运用于电力方面，即电力产业得到大数据的深度分析、大范围挖掘以及可视化等的技术支持。而电站大数据则是按照电力行业发电侧的相关事宜而适用的，是电力大数据的一部分，也涵盖了电站机组的运行产生的一系列数据，不仅有电力生产相关的常规数据比如可在线监测的运行、机组设计以及设备出厂等，还有各种离线测试和分析数据，可谓是涵盖了电站机组全寿命周期各个环节所产生的数据。再者电站大数据建模就是电站机组整个寿命周期产生的各种类型数据经过大数据技术搭建数学模型处理的过程，从一定程度上来说，电力大数据研究或者进一步发展是为了电站大数据的建模方法得到不断的精进。
1.2在实际应用中大数据技术的相关工作流程及模式
本文首先介绍的是，所有的主题建模都必将经历数据预处理这一过程，需要做好特征参数选择和数据异常处理等的相关工作，除数据预处理环节之外，还有建模主题以及对模型的生成和验证等工作。其次，通常情况下在实际火电机组应用中大数据技术的相关呈现模式是，大数据平台建设也叫数据采集及存储建设、对数据做好准备及预处理工作以及生成模型和模型验证等的模式。
1.3电站大数据技术的特点和基础意义
现在在大数据技术下生成的的电站机组建模方法大多还是具备大数据的办事特点：通过对电站机组数据进行多角度以及深层次的扫描，所使用的是跨越多个学科领域的综合性技术，足够应对现下不简单的工业生产要求，将大数据技术大力运用于电站机组工作中，不仅有利于提高资源配置率践行低能环保的要求，还有利于提高电站机组的工作效率。
2大数据平台主要优化运用价值
2.1考虑边界条件的工况确定
这篇文章通过考虑到机组稳定运行受机组所承载的重量、温度等的边界条件的影响，并对其稳定运行的工况进行确定，从而实现优化火电机组全工况运行参数的目的。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆分析了之前已收集到的数据样本可知，在本机组中表征煤质变化的低位发热量指标数据前后并没有特别大的差异，所以最后做出仅参照机组所承载的重量即负荷以及环境温度边界条件划分工况的决定。
2.2监测机组状态和分析故障
电力生产直接依靠于电力设备，电力设备的给力与否可直接关系到电力生产的效率以及质量，所以，检测机组的运行状态并及时维护维护机组的安全稳定运行，找出异常现象分析出本质关键问题所在，是极其有必要的。而如今电站机组的检测系统大多呈现出内存数据量多、可供实际运用的却甚微的特点，而且众多机器在不停的运行导致的价值密度也比较低。针对这些问题，大数据技术的价值将得到很好地体现，之前甚至忽视了随在线检测的合理运用可以为检测提供实时有效的一系列这些数据也恰是数学模型的主要搭建成分，在线呈现故障的发现趋势是越来越受到众人的青睐。但是，许多情况下，会因为现场诊断和实验设备的状态所耗的成本较高，从而阻碍了实时检测的进程，甚至不能试行，在这种情况下大数据的建模操作则充分解决了这一难题，其可以在不影响设备正常运行的情况下利用检测装置暂时提供科学有效的诊断，因此故障的排除方法便有路可循。
2.3数据采集和预处理
许多分布式大数据分析平台通常由Hadoop、Spark等构建作为大数据分析工具，比如事先收集某电厂某机组一年以来该机组的相关运行数据和系统热力测试数据等数据信息，为获得该机组的异常值检测与替换等信息，都需要借助于分析平台对数据进行预处理的工作，得到的结果为保证之后的大数据样本真实可靠、科学实用，对模型的计算与搭建提供有效的指导，也为火电机组的后期工作尽可能地减少意外发生。
2.4优化并控制机组运行
为提高机组工作效率并降低工作过程中所耗的成本从而收获较高的经济效益就不得不考虑机组运行的优化，其在某种程度上也是类属于检测机组状态工作中。监测的延续和发展。为了把控机组可获得的经济收益，将未知变为意料之中的策划便可通过计算电站运行的相关性能、分析其各方面能耗，进一步确定参数状态下的运行情况对机组经济效益方面的影响。旧型的优化方式，是将精确的机理模型寄托于复杂的计算当中，客观地来说，一则优化目标的取值会随机组运行的过程变化而变化，非一个容易获取的定值，二则人工计算难免出现许多人为的、非人为的不可避免的误差，因此，预期的优化值对常规的优化方法来说就是一种理想状态，那么为了实现节能减排的低耗能机组运行结果，大数据技术则具有重要现实意义。
3结语
综合上文，研究电力、电站大数据相关定义概念等信息之后，更明了利用大数据分析平台在考虑边界条件的工况确定、监测机组状态和分析故障、数据采集和预处理以及优化并控制机组运行等方面都具有较突出的意义，总而言之，只有收集到更加真实科学的健康数据样本，才能更好地指导机组运行优化实现发电企业低能耗、低成本、高效率地运行。
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论文作者:李亮
论文发表刊物:《电力设备》2018年第32期
论文发表时间:2019/5/17
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