在信息技術快速發(fā)展的今天,對數據的合理應用已不可或缺,然而傳統(tǒng)的數據應用手段已無法滿足實際的需求,因此大數據分析成為了必不可少的手段,尤其在智慧電廠之中。
隨著火電機組的裝機容量增加和信息化、現代化技術的發(fā)展,電廠內人員數量越來越少,但是實時的數據量卻越來越大。因電廠規(guī)模的不同,每秒鐘每個電廠的數據量可能從1萬到10萬的等級,每天可能有上千萬甚至上億的數據量。這些數據量,雖然說相對于整個互聯網行業(yè)來說,達不到一個大數據的標準,但是對于傳統(tǒng)的火力發(fā)電廠數據分析來說,人工的分析手段已經無法駕馭這些數據,去挖掘其潛在價值。如何對這些數據進行一個實時的深度分析,挖掘數據背后隱藏的價值是一個亟待解決的問題。
生產數據
對于生產數據,電廠要更關注數據如何能實時地分析機組的健康狀態(tài)和機組的能效診斷,既安全和效益。安全方面,保證設備安全經濟運行,使機組實時地運行在一個經濟的工況,通過對生產數據的分析保證設備的可靠性和機組運行的經濟性,這個是數據分析結果。以云酷科技鍋爐防磨防爆系統(tǒng)對數據應用為例:通過對過往鍋爐檢修數據的收集分析,形成有效的基于數據分析的防磨防爆管理體系,從體系建設、運行管理、檢修管理等多個維度入手,建立管理臺賬、動靜態(tài)設備臺賬、壁溫監(jiān)控分析、算法補全熱力圖分析、大數據劣化分析、檢修推薦等功能,將數據應用與防磨防爆管理進行有效的融合,使生產數據發(fā)揮出真正的價值。
設備監(jiān)測
電廠傳統(tǒng)的監(jiān)測大部分還是基于一個報警和保護的作用,但實際上很多參數的變化在達到報警值之前,其實已經有明顯趨勢的變化。監(jiān)測系統(tǒng)有成百上千個數據實時顯示,我們如何在這個數據開始變化的時候就能夠監(jiān)測到,給人員以提醒,這個是數據分析的一個重要的應用。
云酷科技的基于聲學的設備智能監(jiān)測系統(tǒng)運用物聯網技術,通過聲音傳感器采集設備的聲音數據,利用信號分析及神經網絡,提取聲音特征建立聲音模式識別模型,融合振動、溫度遙測數據,打造可聽、可視、可知、可控的設備智能管控平臺,實現設備狀態(tài)持續(xù)監(jiān)測和故障告警,保障設備安全穩(wěn)定運行。