大数据背景下的火电厂废水处理智慧平台研究

云南省水利水电勘测设计院 孙亚骁

一、前言

在火电厂中，有着众多的水处理系统，诸如原水系统、化学水系统、脱硫水系统、生活水系统、污水回用系统、工业及消防水系统以及循环冷却水系统。这些系统都应当纳入到火电厂废水处理智慧平台的管理范畴之内[1][2]。与此同时，这些水系统在使用工作的过程中，也会产生大量的数据，传统意义上来讲，这些数据的整合需要耗费大量的人力物力，几乎不可能实现统一的智能化管理，还极容易形成一个个“信息孤岛”，导致信息处理不及时，信息共享度较差，资源配置的浪费率飙升[3]。有时遇到异常数据，只能依靠技术人员依据历史数据与传统经验进行分析，也无法完成对故障的预测[4]。但是，在大数据的背景下，这些数据经过云计算技术整合与大数据技术分析，就可以实现对整个火电厂的水处理信息共享与智能化管理[5]。

二、火电厂废水处理智慧平台总架构

为了将火电厂废水处理的各项数据进行整合处理，将各水处理系统纳入到一个共同的管理系统中来，进行数据共享与资源的统一调配，需要以大数据技术为依托，搭建一套火电厂废水处理智慧平台，其架构如表1所示。

表1 大数据背景下的火电厂废水处理智慧平台总架构表

在该废水处理智慧平台中，其底层架构为感知层，其通过各种设备诸如COD采集仪、PH检测仪、浊度检测仪等对火电厂内的各项废水数据进行采集，在此可以应用到物联网技术，将各种水处理系统进行统筹。

在感知层的上一层，搭建数据层，数据层通过云储存平台对感知层采取的各项数据进行储存，在此层应用的技术为云存储技术。

数据层的上一层为处理层，该层采用云计算技术对云储存平台内储存的各项数据进行分析，其应用云计算平台与大数据分析技术。

处理层的上一层为应用层，该层采用大数据分析技术，对各项数据进行整合分析，在海量的废水数据中挖掘信息，确定废水处理标准，完成对各项数据诸如加药量、水质的预测以及故障的预警。同时，其产生的数据分析报表可以再次上传至决策层。

整个火电厂废水处理智慧平台体系架构的最高层级为决策层，其采用实时推送技术，将应用层获取的各项预警预测、数据报表推送至不同部门与控制室，以实现对各项资源的统一调配。

三、大数据背景下的火电厂废水处理智慧平台设计思路

通过对火电厂废水处理智慧平台总体架构进行分析，发现该智慧平台整体可以划分为三层体系架构，即感知层、数据处理层与应用决策层。其各层具体设计思路如下。

（一）火电厂废水处理智慧平台数据感知层设计思路

数据感知层承担着整个智慧平台数据采集的工作，其任务最为艰巨，意义最为重大。整个火电厂废水处理智慧平台依托于大数据技术搭建，而大数据的核心便是数据的采集。有了详实有效的第一手数据，才能进行后续的数据归纳与总结，乃至数据预测。因此，感知层需要在火电厂的废水处理设备中布置大量的传感器，各废水处理系统中的进出水量、PH值、总磷、浊度等各项数据都应被实时采集，不同的信息采集设备可以采用物联网技术进行相互关联。此外，由于厂区面积巨大，采用有线传输技术成本较高，线路铺设复杂，信息传输不流畅，因此可以考虑采用无线传输技术以实现其信息的快速互通共享，这样做的优点在于可以有效地解决传统的水处理系统中“信息孤岛”的难题。其设计思路如图1所示。

图1 火电厂废水处理智慧平台数据感知层设计思路

（二）火电厂废水处理智慧平台数据处理层设计思路

在获得整个火电厂各个水处理系统的数据之后，将其进行数据处理与分析就成为了整个智慧平台的关键工作。感知层获取的大量数据被储存在云储存平台内，可以通过这些数据进行机器学习训练，但是考虑到这些数据可能存在着数据不完整、数据损坏等问题，因此需要对数据进行预处理，可以采用数据清洗和数据融合的手段，对不良数据进行筛除，提高数据的有效性，使得数据处理结果更加精准可靠。

在完成对数据的预处理后，可以采用机器学习的方法对算法进行训练，同时采用深度学习的方法挖掘数据背后的逻辑联系，以达到动态决策、智能分析的目的。将各系统的数据报表，实时监测结果，对故障的预警以及对水质、加药量的预测结果进行可视化整理，使其直观的展示，以方便决策层进行决策。具体的数据处理层设计思路如图2所示。

图2 火电厂废水处理智慧平台数据处理层设计思路

（三）火电厂废水处理智慧平台数据应用决策层设计思路

就现阶段而言，完全可以采用大数据技术实现对数据的采集、归纳与处理，并完成对未来风险的管控以及未来趋势的预测，但是其实际的控制与决策仍需要人为操作，现有的技术条件还无法使得火电厂废水处理智慧平台代替工作人员进行决策，只可以根据数据分析结果进行简单的加药、放水、加水等常规操作。因此，需要工作人员参与的决策层仍然至关重要。其应用决策层设计思路如图3所示。

图3 火电厂废水处理智慧平台数据应用决策层设计思路

在图3中可以看出，数据处理层处理出来的可视化结果被反馈到两个决策部门，一个是公司领导决策层，一个是火电厂现场中控室。公司领导决策层主要根据分析得出的数据进行公司的现场监督与未来发展规划，诸如运行监管、风险评估、采购管理以及成本管控等。而火电厂的中控室则根据废水处理智慧平台所提供的数据进行管理，诸如设备管理、工艺运行、报表查询以及参数调整等等，以保证火电厂水处理系统的有序运行。

四、结论

火电厂废水处理系统的构成十分复杂，且存在一定的滞后性，变量较多，相互之间干扰性较强，因此需要对其进行统筹规划。在大数据技术的基础上，搭建了一款火电厂废水处理智慧平台，对其主体进行了架构，并将其详细划分为三个层级，即感知层、数据处理层与应用决策层，并对各个层级进行了详细分析。希望能够为火电厂废水处理智慧平台的设计与搭建提供一定的借鉴与参考。