吴月军 华能山东发电有限公司白杨河电厂 255200
无论自我革新，还是企业生存法则的倒逼，随着电厂大数据+人工智能的智慧电厂兴起，已成必然之势。在电力需求增长日趋放缓，新能源装机比重不断提高的产业背景下，智慧电厂成为企业关键“突破点”。随着中国电力工业持续高速增长，电力工业长足进步，发展也迈入新常态。与此同时，随着云计算、物联网、移动应用、人工智能等信息化前沿科技方兴未艾，如何改变现阶段设备管理模式，推进制度、管理、科技创新，培育新增长优势，成各家竞争所长。放眼现有电厂升级改造，既顺应时代发展，又符合传统电企自我变革。智慧化信息技术的应用，大大提高了发电厂生产管理的效率，也更好保障了安全生产和经济运行。发电厂智能化所涉及的安全、经济、环保、高效等，所必须的设备基础、数学模型、控制效率、软件平台、外部体制等还不够完善；智能电网已经开展相关研究，但距完全实现仍有一定过程；而大数据+人工智能，不仅可以解决传统电厂之前遗留的难题，更是IT行业与工业领域最佳的一次交互融合。
下面通过探讨工厂设备管理的大数据应用上综合分析研判电厂大数据+人工智能解决电厂设备管理难题：
工厂设备管理的基本任务是：通过经济、技术、组织措施，逐步做到对工厂生产设备全过程进行管理，以获得设备寿命周期费用最经济、设备综合性能最高的理想目标。
一、传统的设备管理
传统的设备检查、维护和检修是设备管理方面的中心环节，也是工作量最大的部分。要合理制订设备的检查、维护保养和检修等方面的计划，并采用先进的检修技术进行定期检修与保养，才能尽可能优化人员检修流程，节省企业资本。现在仍保持着人工录入数据，包括故障描述相关的信息，有专人分析，再经过多方共同确认环节确定几类根本原因，再分配给相应的下级检修工作人员制定行动计划。人工录入数据时可能会出现错误，故障相关信息描述被不同的人理解也可能会得到不同的结果，再经过多方共同确认、分配工作，所经历的时间长、流程复杂，不仅浪费了时间，还影响了检修效率，如果因为检修不及时造成了设备故障延误企业的设备正常运转等问题，更是造成了巨大的损失。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆因此，寻求一套利用科技实现数据采集、分析，直接可以汇报设备生命周期并进行故障预警的平台，是今天根据现阶段的要求所迫切需要的科学方法。
二、大数据下的设备管理
1、实时生产监控
在生产过程中，通过传感器监控并上传现场设备运行实施状态、全过程实时监控，状态秒级刷新。运用“互联网+”理念和大数据组合人工智能深化设备管理信息系统建设，包括生产管理信息系统、工程建设管理信息系统、设备物资采购与管理信息系统的建设，形成涵盖大数据、云计算、物联网、移动互联网终端的“互联网+设备管理”的网信化管理信息系统，为全面提升设备管理工作效率效益提供信息系统支撑。
2、设备动静台账管控
设备管理工作的基础，应深化设备管理标准化建设，梳理、完善设备管理标准体系，形成标准化管理横向到边、纵向到底，确保标准化管理全专业、全岗位、全设备覆盖。应健全完善设备台账、设备档案管理。应立足“智慧电厂”建设的要求，采用大数据、云计算等网信技术，促进设备台账、设备档案的信息功能升级，形成每台设备动静态台账。应建立电力设备的统一编码体系（即设备“身份证”），以便对设备管理信息数据的适时抓取。
3、设备故障预警
对转动设备而言，绝大多数设备故障都是与机械运动或设备振动相密切联系的，振动状态监测具有直接、实时和故障类型覆盖范围广的特点。因此，振动状态监测是针对旋转设备的各种预测性维修技术中的核心部分。我们从现场实际运行中采集到振幅、频率、振速等信息，结合温度、电流、运行状况等，考虑润滑油等其他因素对设备的影响，利用数据方法建立设备健康指数并及时进行设备预警。在设备管理环境面对诸多新情况、新困难、新挑战的条件下，做好设备的专业管理工作显得尤为重要。要深化设备检修模式，深化推进发电设备状态性性检修模式，做到机组设备的逢停必检、修必修好，既要保证检修质量还要控制好检修深度的保证，推行检修精益化管理。作为现场设备管理的设备主人提升设备巡检质量和效率，持续加强设备隐患排查，及时发现和消除设备隐患。
随着科技的发展，人们进入大数据时代，这可能是一个令人熟悉但并不知其所以然的名词。然而，大数据的力量是巨大的，当我们踏步迈进这个以人工智能和机器人为代表的“智慧”新时代，，它能够帮助我们提高设备的健康水平、劳动效率、减少可避免的隐性成本，帮助企业创造更大的价值！
论文作者:吴月军
论文发表刊物:《科技新时代》2019年2期
论文发表时间:2019/4/10
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