——PAGE193———PAGE192—火力發(fā)電大數(shù)據(jù)集成應(yīng)用暨工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)示范工程目錄TOC\o"1-3"\h\u31226一、項(xiàng)目概況 324741項(xiàng)目背景 314796項(xiàng)目簡(jiǎn)介 33923項(xiàng)目目標(biāo) 44735二、項(xiàng)目實(shí)施概況 518851項(xiàng)目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容 515981平臺(tái)整體架構(gòu) 515587門戶及應(yīng)用展示 626806微服務(wù)框架 830349微服務(wù)開發(fā)框架 917475微服務(wù)治理中心 913274微服務(wù)監(jiān)控和跟蹤 924473大數(shù)據(jù)應(yīng)用 97874智能診斷應(yīng)用 917482機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化應(yīng)用 1327675經(jīng)營(yíng)決策應(yīng)用 1810008基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) 2111205社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益分析 2222016三、下一步實(shí)施計(jì)劃 2225336階段一 2215302階段二 222603階段三 2319644四、項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)施效果 234924項(xiàng)目先進(jìn)性及創(chuàng)新點(diǎn) 233795實(shí)施效果 242025智能制造的重要依托，也是落實(shí)國(guó)務(wù)院發(fā)改委關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源指開展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用研究。一、項(xiàng)目概況行等應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。項(xiàng)目背景導(dǎo)致現(xiàn)場(chǎng)總線、智能儀表、傳感器、攝像頭等新型技術(shù)和智能設(shè)備的大量應(yīng)用，項(xiàng)目簡(jiǎn)介12、本項(xiàng)目通過構(gòu)建國(guó)華電力公司大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，對(duì)電力大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)治理服務(wù)，為國(guó)華公司建設(shè)以大數(shù)據(jù)為核心的系統(tǒng)集成服務(wù)、大數(shù)據(jù)開行優(yōu)化、經(jīng)營(yíng)決策等業(yè)務(wù)領(lǐng)域的軟課題研究提供實(shí)踐環(huán)境。項(xiàng)目目標(biāo)1、探索從以流程為中心向以數(shù)據(jù)為中心轉(zhuǎn)變的信息化建設(shè)模式。建立以大共享、共贏的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)體系，為實(shí)現(xiàn)智慧發(fā)電的根本目標(biāo)奠定基礎(chǔ)。2大數(shù)據(jù)應(yīng)用結(jié)果的展示。二、項(xiàng)目實(shí)施概況/（Smart的基礎(chǔ)架構(gòu)，為實(shí)現(xiàn)智慧企業(yè)應(yīng)用生態(tài)鏈提供良好開端。IT平臺(tái)接入各級(jí)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)32億條，連通4家電廠共10臺(tái)煤141820上部署了基于大數(shù)據(jù)分析的機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化和設(shè)備故障預(yù)警等應(yīng)用。項(xiàng)目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容平臺(tái)整體架構(gòu)平臺(tái)整體架構(gòu)如。如圖1所示：IaaS平臺(tái)，提供虛擬化資源、Hadoop數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及計(jì)算組DIaaS基礎(chǔ)資源池，提供虛擬化資源、RDB資源，支持大數(shù)據(jù)平臺(tái)和應(yīng)用的構(gòu)建。IaaS平臺(tái)的虛擬化資源，并利用PaaS的基礎(chǔ)服務(wù)功能，為上層的SaaS應(yīng)用提供PaaS3層。圖1國(guó)華大數(shù)據(jù)平臺(tái)整體架構(gòu)組、知識(shí)管理等系統(tǒng)，都將在大數(shù)據(jù)中心進(jìn)行統(tǒng)一部署。門戶及應(yīng)用展示圖2國(guó)華公司工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)門戶展現(xiàn)1圖3國(guó)華公司工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)門戶展現(xiàn)2圖3國(guó)華公司工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)門戶展現(xiàn)2圖4經(jīng)營(yíng)決策大數(shù)據(jù)應(yīng)用圖5運(yùn)行優(yōu)化指導(dǎo)大數(shù)據(jù)應(yīng)用微服務(wù)框架

圖6故障預(yù)警大數(shù)據(jù)應(yīng)用微服務(wù)框架(CloudServiceFramework)是企業(yè)級(jí)微服務(wù)應(yīng)用管理平臺(tái)，包含用業(yè)務(wù)代碼零修改接入。微服務(wù)框架的建立使得我們可以將一個(gè)大型獨(dú)立的應(yīng)用系統(tǒng)拆分成多個(gè)微通過基于HTTP的RESTfulAPIRPC協(xié)議進(jìn)行協(xié)作。微服務(wù)開發(fā)框架支持REST，gRPC、ApacheThrift?等微服務(wù)RPC框架。提供微服務(wù)的注冊(cè)、發(fā)現(xiàn)、通信、路由、重試等基礎(chǔ)能力。微服務(wù)治理中心微服務(wù)治理中心是整個(gè)微服務(wù)架構(gòu)的核心，為整個(gè)微服務(wù)架構(gòu)提供微服務(wù)的負(fù)載均衡、限流、降級(jí)、容錯(cuò)、熔斷、灰度發(fā)布、回滾等服務(wù)管理功能。微服務(wù)監(jiān)控和跟蹤支持微服務(wù)實(shí)例和接口級(jí)的實(shí)時(shí)QPS、響應(yīng)時(shí)間、出錯(cuò)率等監(jiān)控統(tǒng)計(jì)。并能實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)內(nèi)每一次服務(wù)調(diào)用鏈的情況，精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的瓶頸和隱患。調(diào)用鏈詳情包括應(yīng)用名、IP（Dubbo、gRPC等用服務(wù)、狀態(tài)、響應(yīng)時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)流量，支持按應(yīng)用名、時(shí)間范圍、調(diào)用類型、響應(yīng)閾值等條件進(jìn)行查詢。大數(shù)據(jù)應(yīng)用智能診斷應(yīng)用智能診斷應(yīng)用以大數(shù)據(jù)技術(shù)為依托，以轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)備為研究對(duì)象，憑借大數(shù)據(jù)模，實(shí)時(shí)計(jì)算預(yù)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)、設(shè)備、參數(shù)級(jí)的早期預(yù)警及診斷，構(gòu)建以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為中心的共享服務(wù)，提高設(shè)備健康水平。設(shè)備預(yù)警。主要功能包括：設(shè)備診斷概覽、設(shè)備對(duì)比分析、設(shè)備診斷分識(shí)庫(kù)及系統(tǒng)管理等。方式展示智能診斷應(yīng)用結(jié)果，多維度分析設(shè)備的當(dāng)前運(yùn)行狀況和健康狀態(tài)圖7系統(tǒng)總覽頁(yè)面康狀態(tài)差異并分析故障預(yù)警數(shù)據(jù)。圖8引風(fēng)機(jī)設(shè)備對(duì)比分析行實(shí)時(shí)故障診斷，并匯總分析設(shè)備健康狀態(tài)，以引風(fēng)機(jī)為例進(jìn)行說明。下1引風(fēng)機(jī)的整體診斷分析及健康狀態(tài)分析，以及設(shè)備級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)診斷和參數(shù)級(jí)設(shè)備預(yù)警的診斷結(jié)果。圖9引風(fēng)機(jī)的整體診斷分析及健康狀態(tài)分析機(jī)器學(xué)習(xí)診斷及設(shè)備參數(shù)診斷的實(shí)時(shí)監(jiān)視。圖10引風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)視常檢測(cè)算法模型和能反應(yīng)設(shè)備健康狀況的主要參數(shù)歷史變化曲線，并可通過不斷的數(shù)據(jù)積累優(yōu)化算法模型。通過對(duì)參數(shù)進(jìn)行診斷分析之后，形成參數(shù)的預(yù)警結(jié)果供用戶分析使用。圖11設(shè)備參數(shù)分析全壓、軸功率、效率與風(fēng)機(jī)體積流量Q之間的關(guān)系曲線來表示。通過對(duì)引風(fēng)機(jī)實(shí)時(shí)狀態(tài)參數(shù)和特性曲線進(jìn)行比較分析，可對(duì)如喘振、失速等明顯的故障風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析預(yù)警，同時(shí)可與機(jī)器學(xué)習(xí)、參數(shù)診斷等模型對(duì)比驗(yàn)證。圖12設(shè)備機(jī)理分析據(jù)標(biāo)簽后形成訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，然后結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，形成不同的算法模塊。隨著數(shù)據(jù)不斷積累更新后，通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)，對(duì)已有的算法模塊的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而逐漸優(yōu)化該設(shè)備的診斷模型。圖13診斷算法模型匯總設(shè)備故障知識(shí)庫(kù)：通過對(duì)設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析匯總，結(jié)合ERP統(tǒng)故障數(shù)據(jù)、DCS報(bào)警信息及操作日志、設(shè)備巡檢記錄等，匯總設(shè)備所有相關(guān)的故障特征和故障原因，建立設(shè)備、故障、原因三者的關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成典型故障知識(shí)庫(kù)，支持對(duì)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析。圖14診斷算法模型匯總機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化應(yīng)用機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化主要是針對(duì)國(guó)華公司寧海電廠、定州電廠，臺(tái)山電廠的2600MW性優(yōu)化，以降低供電煤耗為主要優(yōu)化方向。機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化的功能包括機(jī)組運(yùn)行概覽、機(jī)組指標(biāo)計(jì)算、機(jī)組工況尋優(yōu)、機(jī)組經(jīng)濟(jì)性分析、機(jī)組操作指導(dǎo)、工況對(duì)比分析及系統(tǒng)管理等功能。機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化概覽：主要展示機(jī)組當(dāng)前的工況及經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)和主要輔機(jī)的狀態(tài)。圖15機(jī)組概況括機(jī)組供電煤耗，鍋爐、汽機(jī)效率等實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)。圖16實(shí)時(shí)性能指標(biāo)計(jì)算50000種以上，如下所示。圖17機(jī)組工況尋優(yōu)機(jī)組經(jīng)濟(jì)性分析：通過對(duì)每種工況得到的尋優(yōu)結(jié)果進(jìn)行逐層分析，分析影響煤耗經(jīng)濟(jì)性的主要原因并量化，對(duì)供電煤耗進(jìn)行了基于反平衡計(jì)算的逐層分解計(jì)算和分析。如下圖所示：圖18機(jī)組經(jīng)濟(jì)性分析運(yùn)行參考。圖19運(yùn)行優(yōu)化指導(dǎo)比，展示出關(guān)鍵數(shù)據(jù)，從而清晰看出各機(jī)組的差異性。圖20工況對(duì)比分析經(jīng)營(yíng)決策應(yīng)用經(jīng)營(yíng)決策應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了全廠指標(biāo)的實(shí)時(shí)展示分析（21所示。圖21經(jīng)營(yíng)分析主頁(yè)實(shí)現(xiàn)了靈活可視化的指標(biāo)配置，支持多種算法。圖22指標(biāo)自定義據(jù)更直觀、易懂。圖23看板設(shè)計(jì)器便捷易用的報(bào)表設(shè)計(jì)器，可以幫助電廠可以按照需求快速定義報(bào)表圖24報(bào)表設(shè)計(jì)器基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)平臺(tái)將SaaS應(yīng)用相關(guān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)及訓(xùn)練集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HadoopHadoop10實(shí)時(shí)的方式進(jìn)行同步，實(shí)現(xiàn)了純Python開發(fā)調(diào)用Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)建立機(jī)器學(xué)Pyspark開發(fā)基于SparkML庫(kù)支持分布式計(jì)算的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以支持多種技術(shù)路線的機(jī)器學(xué)習(xí)模式。圖25分布式計(jì)算模型來，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用。圖26SGD算法模型社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)的高度集成，生產(chǎn)管理精細(xì)化。電力行業(yè)工業(yè)化和信息化深度結(jié)合的示范。填補(bǔ)了行業(yè)該方面的空白，成為行業(yè)參考模板。到提升。耗，降低工作強(qiáng)度，有助于人力維護(hù)成本下降。三、下一步實(shí)施計(jì)劃32025年我們將全面打造國(guó)華工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)體系。引領(lǐng)創(chuàng)新和提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。階段一完成大數(shù)據(jù)機(jī)房建設(shè)開展大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)試點(diǎn)電廠數(shù)據(jù)接入大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并完成數(shù)據(jù)治理。開發(fā)試點(diǎn)應(yīng)用進(jìn)行平臺(tái)測(cè)試。應(yīng)用開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范微服務(wù)接口、開發(fā)、管理規(guī)范第三方應(yīng)用開發(fā)驗(yàn)證目前該階段大部分工作已經(jīng)進(jìn)入收尾階段，當(dāng)前主要的任務(wù)是查缺堵漏，提高平臺(tái)應(yīng)用的成熟度。階段二鞏固大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，逐步接入國(guó)華所有發(fā)電機(jī)組數(shù)據(jù)；逐步在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上開發(fā)部署智慧黨建領(lǐng)航、智慧安全監(jiān)察、智慧生產(chǎn)調(diào)度、智慧經(jīng)營(yíng)決策、智慧工程管理、智慧資源共享等六類應(yīng)用。該階段工作已經(jīng)完成了總體規(guī)劃，正在有序的向底層詳細(xì)設(shè)計(jì)方案推進(jìn)，部分工程有望在年內(nèi)開工實(shí)施。整個(gè)階段預(yù)計(jì)3-5年內(nèi)完成。階段三平國(guó)內(nèi)領(lǐng)先。在第二階段工作的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步完善平臺(tái)體系建設(shè)，全面整合公司IT和數(shù)據(jù)資源，用5-8年的時(shí)間，實(shí)現(xiàn)一個(gè)技術(shù)領(lǐng)先、功能完備的國(guó)內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)生態(tài)體系。四、項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)施效果項(xiàng)目先進(jìn)性及創(chuàng)新點(diǎn)及應(yīng)用成果。邊緣計(jì)算側(cè)的各電廠，實(shí)現(xiàn)了云邊協(xié)同發(fā)展。HTML5SVGB/S組態(tài)技術(shù)，提高用戶組態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)視畫面效率，支持共享和在線創(chuàng)建、修改和刪除。首次在火電行業(yè)規(guī)模應(yīng)用多維看板分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)組件化的報(bào)表開發(fā)。SGD機(jī)器學(xué)習(xí)算法的技術(shù)，首次在跨電廠和機(jī)組的工況尋優(yōu)應(yīng)用中使用，基于聚類算法的工況分類技術(shù)，通過對(duì)歷史工況的機(jī)器學(xué)習(xí)，5類轉(zhuǎn)機(jī)設(shè)備實(shí)施效果4續(xù)智能智慧化建設(shè)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的規(guī)模和價(jià)值將愈發(fā)凸顯。本項(xiàng)目帶來的企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益通過國(guó)華工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)，為企業(yè)效益帶來了提升，包括：①實(shí)現(xiàn)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境的打造。②實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)數(shù)據(jù)的高度集成，生產(chǎn)管理精細(xì)化。③完成了電力行業(yè)工業(yè)化和信息化深度結(jié)合的示范。④填補(bǔ)了行業(yè)該方面的空白，成為行業(yè)參考模板。⑤節(jié)能減排：通過對(duì)機(jī)組的優(yōu)化等應(yīng)用，使得資源配置得到優(yōu)化，能源利用率得到提升。IT建設(shè)有助于人力維護(hù)成本下降。技術(shù)成果應(yīng)用說明（一）數(shù)據(jù)中心建設(shè)成果24臺(tái)、Hadoop9OpenStack14臺(tái)。目前整體建設(shè)情況如下：圖27國(guó)華大數(shù)據(jù)機(jī)房總覽圖28機(jī)房上走線橋架&線纜（二）建成了IaaS、PaaS及SaaS平臺(tái)資源中心（IaaS平臺(tái)）2臺(tái)利舊服務(wù)器加入到云平臺(tái)中。可通過主節(jié)點(diǎn)統(tǒng)一監(jiān)控和管理各電廠邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源。PaaS平臺(tái)，建成了包括微服務(wù)架構(gòu)的服務(wù)總線、消息總線，容器管理，發(fā)布管理，權(quán)限管理，調(diào)度管理，智能搜索等服務(wù)組件，以及關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，Hadoop平臺(tái)，以及相關(guān)的統(tǒng)一監(jiān)控平臺(tái)和統(tǒng)計(jì)開發(fā)平臺(tái)。應(yīng)用中心（SaaS平臺(tái)）用的落地，包括經(jīng)營(yíng)決策系統(tǒng)，智能診斷應(yīng)用，設(shè)備故障預(yù)警和機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化。（三）建成了國(guó)華數(shù)據(jù)治理體系和標(biāo)準(zhǔn)形成了國(guó)華的數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)，形成了7類