关于大数据在水电厂应用的思考

秦亮亮

关键词：大数据技术;水电厂;相关应用

1、大数据的界定及发展

大数据，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低的四大特征。

大数据概念的提出可以追溯到《自然》杂志2008年9月专刊中发表的文章“Big Data： Science in the Petabyte Era”。此后，大数据概念被广泛应用和传播。对于大数据，麦肯锡全球研究所给出这样的定义：大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。互联网数据中心将大数据定义为：为更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。

2、大数据在水电厂的应用分析

2.1 在水情预报分析中的作用

长期以来受我国独特的地形、地貌和气候的影响，水旱灾害成为我国最主要的自然灾害，给我国的工农业生产和人民群众的生命财产安全带来了很大的影响。这期间我国的水电厂特别是流域性水利枢纽就会起到重要的防汛抗旱保障作用，但我国水资源在时空上变化大、周期长、影响因子复杂，在水资源管理上，关联领域多，涉及面广泛，信息资源庞大，对于出现的问题往往很难直接找到原因，管理和决策难度大，因此水情预报工作正在我国防汛抗旱工作中发挥着越来越重要的作用。随着科学技术的发展，通过大数据应用技术可获得各种相关信息，找出问题产生的主要影响因子，为水资源管理提供技术支撑。

（1）水文数据具有体量大、种类繁杂、增长迅速、变化快的特点，我们可以利用大数据技术，通过系统的建设，整合基础地理信息、水域及水利设施、水利工程视频监控信息、水雨情信息、报警信息、监测工程信息等各类数据资源，形成数据集成环境，建立水文大数据中心，以便于基础数据资源的不断积累和统一管理。根据水文监测及分析指标体系，利用专业应用分析系统实现数据查询及指标分析统计等以形成辅助决策。

（2）水电厂可以以大数据作为依据，根据当地常年降雨、来水量进行分析对比，实现水库的优化调度，制定切实可行的发电目标和计划，也可以根据对不同负荷下机组的耗水率进行统计分析，适时调整机组水头，以提高水资源最大利用率。

2.2在保障安全生产中的作用

安全生产是每个企业一切工作的前提和基础，是企业生存发展和实现经济效益的重要保障，特别是对于水电厂来说，安全事故发生后不仅会对本企业造成巨大损失，更会对区域人民生活造成较大威胁，所以对水电厂来说安全生产更是一条永不可逾越的红线。随着我国水电厂的先进技术和自动化能的不断提升，水电厂“无人值守，少人值守”的管理模式正有效推进，如何利用现代化管理来保障水电厂安全生产是我们正面临的一个问题。在这里探讨下大数据在水电厂安全生产方面的应用。

（1）本着“预防为主”的方针，将大数据技术应用到安全生产中，主要是通过对海量的安全事故数据进行收集、分析和查找事故发生的季节性、周期性、关联性等规律特征，从而找出事故根源，有针对性地制定预防方案，提升源头治理能力，降低安全事故的发生。对于运行部门来说，我们可以将建厂以来所发生的各种机组故障、倒闸操作、定期工作、应急演练等录入大数据平台，既方便查阅，又可以与大数据平台内的水电厂各种数据共享、学习。

（2）目前大多水电厂都实现了对厂内机电设备的自动化监视和控制，但新监控系统仍局限于简单的对监视点越限报警和对事故、故障信息的报警及生成整点时段的数据报表，缺乏对设备的综合分析能力，对异常情况分析只能依赖人，而生成的整点报表数据不能满足设备运行分析的连续性。引入大数据处理技术后，水电站运行中，利用大数据技术的强大数据信息分析能力，能对于设备运行中持续产生的信息深入分析，而设备在运行使用过程中，其存在的问题往往不是突发性的，很多问题都具有较高的预兆性，而这种预兆性都能通过精确分析设备的持续产生数据获得，利用大数据的敏感分析优势，能精确的分析大量的设备运行数据，保障在实际的工作开展过程中，具备较为突出的运行效果，提前发现问题，及时的维护保养特定设备，提升实际的设备使用寿命延长效果，同时能保障设备在使用中可靠的运行。

（3）在安全生产方面，大数据技术还可应用于记录、分析水电厂安全生产投入、使用情况，安全生产物资购买、使用及报废情况，在保证安全生产投入的基础上控制成本，避免浪费，开源节流。

2.3大数据在设备检修维护中的作用

为了及时消除隐患，防止停机故障，确保水电厂水轮发电机组高效稳定安全运行，很多水电厂每年都会进行众多的检修维护工作，例如每年的春检、秋检、设备的大小修、设备升级改造及临时抢修等工作量巨大。如何利用现代技术，以更高的效率开展水电厂水轮发电机组的检修工作是每个电厂面临的问题。

（1）利用大数据技术，建立检修云平台，在对设备维护保养中完善设备维修保养情况以及维修更换周期等详细信息，有了这些数据的前提下，大数据中心会对这个设备进行诊断，从而评估健康情况，对需要处理的设备进行提示或预警，在设备出现故障前就将其“消灭”。在水电厂检修中，通过对电力设备资产管理、备品备件管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调三个因素综合最优，同时实现对水电厂检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。

（2）设备状态维修是近年以来许多水电厂积极探索的一种新型的检修模式，可根据设备的当前实际的运行状况，通过先进的状态在线监测、可靠性评价以及寿命预测手段，综合设备的各种参数、状态信息，利用大数据分析系统进行分析、判断设备的真实状态，识别故障早期征兆，对故障部位及其严重程度、故障发展趋势做出判断，并根据分析诊断的结果在设备性能下降到一定程度或故障将要发生前进行维修，与传统的定期检修相比更科学、更有效、且节约大量的人力、物力。

3、水电厂应做好迎接大数据时代的到来

大数据具有快速数据流转、海量数据规模、动态数据体系和多样数据类型的特点，对流域水电厂安全生产管理、水文预测、决策支持等能力日益显现。为满足水电厂现代化管理的需要及国家对水电安全生产日益严格的要求，水电企业应在大数据浪潮来到之前做好以下准备：

3.1针对各水电厂的运行特点建立一套行之有效的运行机制，做好顶层设计，规范建设标准，并且培养企业员工大数据理念。

3.2逐步在生产一线配置适合的信息采集系统，除现有的各种结构化数据外，还要进一步完善各类视频、图片、文档、音频等各种非结构化数据，搭建共享平台，形成集成数据库。并配套完善的大数据分析系统。

3.3培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

4、结束语

当今，我国的大数据技术仍属于正在发展中的新兴信息技术，在水利工程中的应用还处于起步阶段，仍有许多不成熟的地方，需要我们逐步发掘、完善。如何用好大数据，发挥行业级大数据的价值，协助水电厂经营管理、推进水电行业健康有序发展，为水电提供更广泛的服务，是一个重要的课题，值得我们进一步思考和不断努力。

参考文献

[1]赵启道.大数据技术在流域水电站安全生产管理中的创新应用[J].中国科技投资，2018，000（017）：272-273

[2]陳阳.浅析大数据下的水电站运行管理工作[J].科技风，2017，000（020）：153，169