摘要：随着我国经济的快速发展，人们生活水平的提高，对于电力的需求与日俱增。随着科学技术的不断发展尤其是信息化技术的进步，各行各业越来越重视应用大数据技术来升级原有的生产和管理模式，提高工作效率。在电力行业中，智慧电厂的建设是电力企业发展的必经途径，通过一体化大数据平台的建立，依托先进的工业互联网技术，提高发电设备自动化、数字化、可视化和智能化程度。
关键词：智慧电厂；一体化大数据平台；关键技术及应用
引言
科技的快速发展使我国很多行业有了新的发展机遇。智慧电厂之所以称作“智慧”，主要是体现在电厂的自动化上，如自动管理、自主学习、自我判断等。近年来，各式各样的新型数字化系统被电力企业运用于工作之中。这些系统的运用导致数据资源变成电力公司经营过程中的关键要素。同时，快速增多的数据也给系统数据的存储与处理带来困难。
1智慧电厂一体化大数据的来源
随着电力企业升级改造的不断深化，电厂的信息化程度逐渐提升，各种新型设备传感器与自动操作系统逐渐应用到电力企业的日常管理工作与生产过程之中。但这种新技术、新方法的使用创造了大量的运营管理数据和生产数据，这也是智慧电厂一体化大数据的主要来源。在电厂生产经营的过程中，往往需要大量信息与数据的支撑，而且这些数据也都是多维度的跨专业的数据，大数据平台可以对这些数据进行合理的处理和加工，并呈现出有有效的信息，为电厂的管理和经营提供数据支持，帮助企业管理者正确决策和运营。电力企业的生产数据包括生产产出与消耗数据、系统及设备运行参数、缺陷处理信息、设备故障信息、各种生产报告与日志等，是智慧电厂一体化大数据的重要组成部分，平台可以从其中提出关键数据进行管理和维护，保证系统能够顺利可靠运行。
2一体化大数据平台构架
智慧电厂的数据繁杂且数量庞大，为满足数据处理要求，需要构建一体化大数据平台构架。在平台中，电厂原始数据经处理后归纳至数据库，并以数据库的数据为依据执行监视，实施深层次剖析，用户也可登陆平台查阅。系统采取分层架构形式可以帮助系统扩展业务，避免进行二次开发，减少运营的成本，缩短开发的周期，有助于适应需求变化。（1）采集数据层。该层主要负责收集现场数据，也支持在数据库中实时进行数据采集。（2）数据传输、处理层。该层主要负责从数据的采集到数据的传输到数据的输入一系列过程。处理数据时一般采用多种数据核算模型，可对数据的完备性、可靠性加以检验，筛选错误采集的数据，且修正之后再次检查，确保数据的准确性。（3）存储数据层。该模板是平台的数据保存与管控中心，能够为搜集并经核算数据的储存带来便利，且在进行统一管理的同时，还采取了备份处理。（4）业务处理层。该层依据各模块的处理准则，处理各模块的数据，并将处理结果存入数据存储的中心。
3智慧电厂一体化大数据平台关键技术
3.1实现多源异构数据的储存与处理
电厂传统的数据管理系统对人工的依赖性较强，容易出现因人工操作失误导致的各种问题，智慧电厂的建立能够大大提升有效数据的提取与处理效率，为企业的发展与生产提供充足的数据和理论支持。一体化大数据平台的建设可以高效利用大量实时与历史数据，实现不同设备和系统数据的采集工作，挖掘数据中隐含的信息，为政策的优化与决策提供理论依据。此外，大数据平台还可以直接获取企业生产过程中的数据进行压缩并高效运输，实现过程数据源与数据平台之间的连接，减少了精确再生时间序列信号所需要的数据量。
3.2基于大数据的智能预警模式
出于电厂安全运行和经济运行的高要求考虑，一体化大数据平台需要引入人工智能，以此实行全面自动化监视各部件的运行情况，做到预先报警。与以前的数据剖析不同，智能预警技术是在事故产生前，发现异常问题并举报，同时提供出异常的趋势和异常的相关参数，帮助处理异常问题。智能预警技术不仅可以监视转动设备，还可以对所有系统和设备组执行监视模式，监控各种工作流程。
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3.3数据的智能与监管
电力行业对安全运行有着较高的标准要求，智慧电厂一体化大数据平台的建立具有智能化，全自动且模拟人工操作对电厂的各个环节进行监管，对于各个环节的潜在故障具有预警功能。通过对数据的分析，在故障发生之前，找到环节故障并进行排除，相比于传统技术，为电力行业的安全运行提供了良好的保障。预警技术有效地对转动设备进行监管，其智能监视模型不仅能对设备故障进行监管，对生产流程也能进行持续监管，保证设备与企业正常运行的有效性，提高企业经济发展。智慧电厂一体化大数据平台智能预警技术，为电力行业的发展做出了巨大的贡献。
3.4时间序列数据中噪声点和缺失点修正模型的建立
平台应采用时间序列模型识别各状态量的时间序列，检测出数据的异常模式，判断异常数据是能提取设备故障信息的“有用数据”，还是可被清洗的“无用数据”。当异常数据是由设备异常状态产生时，用时间序列干预模型进行拟合以提取有效故障信息。在数据清洗时，根据序列中异常值的种类选择不同的修正公式，从而达到修正噪声点数据和填补缺失值的目的。相比于传统的删除噪声点，该方法清洗出的数据是不带有噪声点和缺失值的数据，从而避免了时间序列中有用信息的丢失，更能有效地反映原始时间序列的动态变化。
4智慧电厂一体化大数据平台的应用分析
4.1智慧电厂一体化大数据平台运行机制
智慧电厂一体化大数据平台是一个完整的管理机制。通过定向地发现问题数据、分析数据以及排除问题。此平台具有对数据的监管与预警功能，通过对故障进行检测，提供解决问题的方法，利用相关问题案例、知识对问题进行分析，优化指导并解决问题。主要流程包括以下五个步骤：①是获取基础数据。②对数据进行分析判断。③根据具体情况进行实时分析。④对数据进行统计分析。⑥对大数据进行分析并决策。通过以上步骤，来实现对问题的排查，从而使设备运营的各个环节顺利开展。
4.2小指标智能管理
指标管理体系是电厂管理体系的重要组成部分。若采取人工作业形式，不仅耗费大量的时间，也增大了出错的可能性。而该平台引入了智能管理系统，能够自主分析指标是否超标。
4.3三维可视化系统
三维可视化系统在智能管理领域有十分重要的应用价值，将其应用到电力配套企业和电力生产企业中可以有效实现输电系统和供电系统的升级与优化。智慧电厂管理控制一体化的三维可视化系统包括三维可视化智能培训系统与大数据运行分析系统，该技术的使用可以改变以往的电厂被动式管理方案，促进以人员定位为基础的三维互联网安全管理工作，绑定工作人员与智能标签，实时显示人员的运动轨迹与位置，实现监控功能。
结语
综上所述，智慧电厂一体化大数据平台的建立对于促进电厂企业生产效益和工作效率的提升具有十分关键的作用。本文主要对智慧电厂一体化大数据平台的建立与关键技术进行探讨，指出智慧电厂一体化大数据平台的应用情况，希望能够通过智能化的技术实现电力行业数据资源的有效整合，提高数据修正和处理效率，为企业的发展与决策提供正确的数据支持，促进企业的可持续发展。
参考文献
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论文作者:陈会
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年第09期
论文发表时间:2019/9/10
标签：数据论文; 电厂论文; 智慧论文; 平台论文; 系统论文; 设备论文; 智能论文; 《当代电力文化》2019年第09期论文;