運行中央集控室是珞璜電廠最繁忙的地方。在這里，每秒鐘都有數據從遍布全廠的 30多萬個實時監控測點傳輸過來。如何從數據中準確判斷設備狀況?如何根據關聯數據調整最佳工況?過去，集控值班人員需要把數據與對應設備聯系起來，并依靠工作經驗，對工況進行調整，以期達到最優目標。將來，被稱為“KXM工業大數據平臺” 的應用系統 10分鐘內就能準確分析出各個設備的最優工況，確保從配煤摻燒、脫硫除塵到產生電能的整個過程都能高效運轉，在節能降耗的同時，也為值班人員減輕了負擔。這套系統是靠什么高效運行的呢?答案就是“大數據”。

新技術指引新方向

2017年初，當珞璜電廠還在為“如何有效挖掘設備數據信息”而艱難探索的時候，華能集團公司信息中心送來了“KXM工業大數據平臺”技術方案。 KXM工業大數據，是一個面向工業領域，實現基于實時數據的采集、挖掘以及分析的大數據應用平臺 , 包括 KDM、KKM、KAM 三個部分，其中 KDM采用標準 KKS編碼形式，在廠側完成數據采集、存儲的同時，對數據進行清洗和標準化管理 ;KKM是平臺的算法引擎，其基于數據構建模型，進行特征值、變化量等指標的計算 ;KAM用于將分析結果在瀏覽器中進行展示，為用戶提供一個交互的、圖形化的數據展示平臺。KXM工業大數據平臺的出現，為珞璜電廠的大數據應用打開一扇新的大門。

2017年 3月，珞璜電廠在集團公司的統一安排和支持下，正式成為 KXM工業大數據平臺火電試點單位。接到試點任務后，電廠迅速成立了以副廠長為組長，檢修部、運行部、燃脫部和信息中心關鍵崗位人員為主的專項工作組，從上級要求和電廠實際兩個方面入手，展開了對電廠 5號機組大數據試點分析，多次開展評審論證，最終確定了大數據平臺應用的規劃方案。新思維解決新問題 “2017年 3月，我們開始實施系統的頂層設計工作，相繼完成了電廠主要設備類型的分析模型設計 ;2017年 7月，完成 SIS系統接口程序編制和 KDM服務器通訊調試 ;2017年 10月，著手進行展示模塊開發和算法模型驗證……”提起大數據平臺應用，電廠檢修部專工婁向東不用翻閱工作日志，便能如數家珍地說出每個時間節點。自工作開展以來，珞璜電廠從各部門抽調的精兵強將為大數據分析打通了“綠色通道”。

但大數據應用之路并非一馬平川，數據雜、模型多、任務重……從項目設計階段起，各項困難就接踵而至。“第一個困難就是為大數據分析平臺提供可靠、高效的數據源。”運行部鍋爐專工唐榮富介紹說，“電廠的生產實時監控 SIS 系統有 10 萬多個測點，每時每刻都在產生大量數據，僅 4 年時間，實時數據累計量就達到了 4TB。如何有效地進行數據的分析和整理，是擺在我們面前的第一道難題。”在數據堆積起的大山面前，電廠工作組的成員迎難而上，發揮愚公移山的精神，決心要為電廠數字化鋪平道路。工作組的成員都身兼數職，為了盡快整理好數據，他們白天利用午休去調取測點資料，晚上回家就馬不停蹄地對數據進行分析，第二天又將分析結果與歷史數據進行對比。為了找準有效數據，工作組成員經常聚在一起討論，有時到了凌晨兩點多才得出結論。正是憑著這股狠勁，在不到 3 個月的時間里，工作組便完成了采集服務器的通訊調試、SIS 系統接口程序部署和 2萬多個 KDM系統數據的分析整理，為電廠大數據平臺的應用打下了堅實基礎。

“第二個困難就是建模分析。”唐榮富指著屏幕說，“遇到多個數據交叉作用的時候，對比歷史狀態也好、查閱文獻資料也罷，目的只有一個，就是要讓數據‘開口說話’，告訴我們設備哪里有問題，哪里的工況還能再優化。”一直關注支持珞璜電廠試點工作的集團公司首席信息師朱衛列被工作組的同事們親切地稱為“朱老師”。“朱老師常說，一定要注意轉換思維，把分析常態數據的思維轉換成大數據思維，這也成為了我們解決問題的指導思想。”婁向東看著屏幕上的大數據說道。在引風機的狀態監測時，工作組成員就利用了“轉換思維”的方式，利用大數據從設備電耗、繞組溫度、軸承溫度、軸承振動等方面主要特征運行參數方面對設備健康情況進行分析，開發了設備狀態檢測應用分析模型，通過特征值異動告警，定位潛在缺陷，實現了對設備的檢修指導。

新目標開啟新征程新目標開啟新征程通過近兩個月的系統試運和數據反向驗證， KXM工業大數據平臺的各個數據分析模型已初步成型，在生產運行、設備管理等各個方面都展現出了積極的價值。以配煤摻燒為例，工作組通過對配煤摻燒模型進行優化，從綜合煤質考慮，并對大量歷史數據進行分析，利用效率尋優得出不同負荷下最優煙煤、無煙煤摻配比例，從而對配煤摻燒進行指導。

“以前要得到這樣的分析結論，都需要通過大量的性能試驗，不但耗時、耗力，而且試驗費用高昂。在大數據分析方法下，基于權威理論的標準模型，并參考相關環境因素進行修正，能實時獲得更全面、準確、科學的分析數據，不但省時省力，還節省了試驗費用，可謂一舉多得。”婁向東感嘆道，“與傳統手段相比，大數據應用平臺的分析處理能力有著顯著的優勢。在不遠的將來，我們可以結合大數據技術，發現設備的潛在缺陷，從而制定高效的檢修計劃 ;也可以通過構建熱力系統相關模型，提升機組能耗指標 ;甚至通過數據分析運行值班員的日常操作行為，制定出最佳的操作規范等。”

大數據應用平臺為解決珞璜電廠生產管理難題提供了更多的方案，自動化、智能化的珞璜樣本正在逐步呈現。