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摘要：基于大數(shù)據(jù)挖掘的多維智能報警技術(shù)能夠更加準確反映現(xiàn)場設(shè)備的運行狀況，更加迅速地反饋異常情況，減少運行人員監(jiān)屏工作量，保證電廠運行安全。本系統(tǒng)從國內(nèi)水電廠監(jiān)控系統(tǒng)信息報警現(xiàn)狀分析著手，通過建立智能報警配置模型，開發(fā)出一套智能報警引擎，其中包含基于分類、分級多維報警策略以及趨勢分析報警策略。該系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于構(gòu)皮灘發(fā)電廠，實施結(jié)果表明：該電廠智能報警水平得到了很大提升，為大型水電機組的“無人值守、少人值班”奠定了基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；多維；智能報警；趨勢報警；水力廠

0前言

長期以來，水電廠計算機監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)報警機制為簡單的狀態(tài)變位和模擬量越限報警。粗放的報警機制使監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生大量過程數(shù)據(jù)報警，如模擬量臨界值的反復(fù)刷屏報警和設(shè)備操作過程狀態(tài)變遷報警，但報警形式單一、缺少點與點之間的關(guān)聯(lián)，眾多過程數(shù)據(jù)堆積在屏幕上導(dǎo)致運行人員無法在第一時間確認關(guān)鍵信息，一旦有操作則會存在大量過程刷屏報警，而這些報警大都不是有效報警，導(dǎo)致有效報警被大量無效報警掩蓋，而且大量短信的發(fā)送還會造成經(jīng)濟上的損失。同時傳統(tǒng)的運維模式下，運行和維護人員專業(yè)界限分明，個人技能是保障服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ)，運維管理重心放在運行人員發(fā)現(xiàn)故障、維護人員的響應(yīng)與處理。隨著設(shè)備模塊化、流程化、自動化的不斷發(fā)展，在這種運維模式下，運維人員的數(shù)量和成本迅速提高，以及不可預(yù)知的故障發(fā)生、被動的處理模式都將導(dǎo)致運維管理效率低下。事實證明，依賴于傳統(tǒng)運維管理模式的企業(yè)會在競爭中被逐步淘汰，而率先采用運維合一、少人維護和一專多能等整合優(yōu)勢人力資源的最佳實踐手段的企業(yè)，必將在激烈的競爭中取得優(yōu)勢。因此，智能報警系統(tǒng)的建設(shè)將成為一種必然的趨勢。從國內(nèi)水電站監(jiān)控系統(tǒng)信息報警現(xiàn)狀分析著手，通過建立靈活的報警模型配置工具，采用結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化相結(jié)合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來定義報警規(guī)則和發(fā)送策略［1］，構(gòu)建分類、分級多維報警策略以及基于大量歷史數(shù)據(jù)的趨勢分析報警策略，最后通過智能報警引擎進行有效的、預(yù)知性的報警。該技術(shù)在構(gòu)皮灘電廠進行了實施，實施結(jié)果表明，該電廠智能報警水平得到了很大的提升，為大型水電機組的“無人值守、少人值班”奠定基礎(chǔ)［2］。

1系統(tǒng)架構(gòu)及其組成部分

貴州烏江水電開發(fā)有限責任公司的構(gòu)皮灘發(fā)電廠計算機監(jiān)控系統(tǒng)上位機布置于500kV開關(guān)站四樓計算機監(jiān)控系統(tǒng)機房，共33套硬件設(shè)備，包括數(shù)據(jù)服務(wù)器、歷史站、操作員工作站、語音報警系統(tǒng)工作站、工程師維護工作站、培訓(xùn)仿真工作站、集控通信服務(wù)器、廠內(nèi)通信服務(wù)器、調(diào)度通訊機、模擬屏及模擬屏驅(qū)動器、WEB服務(wù)器、GPS裝置、UPS不間斷電源及相關(guān)交換機網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等。構(gòu)皮灘發(fā)電廠計算機監(jiān)控系統(tǒng)自主可控項目已經(jīng)改造完成，可在監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)部署智能報警服務(wù)器，通過對采集的數(shù)據(jù)進行分類、篩選、分級，最后進行多維精準、有效的報警。依據(jù)構(gòu)皮灘電廠監(jiān)控系統(tǒng)現(xiàn)狀需求，計劃在生產(chǎn)控制大區(qū)增加智能報警服務(wù)器作為監(jiān)控系統(tǒng)的節(jié)點之一，所有數(shù)據(jù)由監(jiān)控系統(tǒng)提供（見圖1）。構(gòu)皮灘電廠智能報警平臺主要包含四層系統(tǒng)架構(gòu)（即數(shù)據(jù)獲取層、數(shù)據(jù)處理與分析層、應(yīng)用開發(fā)層、展示應(yīng)用層），技術(shù)架構(gòu)示意如圖2所示。數(shù)據(jù)獲取層獲取監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行清洗、聚合后推送到數(shù)據(jù)處理分析層；數(shù)據(jù)處理分析層通過私有協(xié)議將采集層的海量數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)中心，弁在處琿層通過數(shù)據(jù)處理功能對已采集的數(shù)據(jù)迸行建模、．關(guān)聯(lián)分析，將分析結(jié)果再存儲到數(shù)據(jù)中心，從而為應(yīng)用開發(fā)層提供數(shù)據(jù)支撐；歲用開發(fā)層通過不同的報警場景策略，進行智能拫贅建?！帆@取相關(guān)聯(lián)的歷史分析數(shù)據(jù)，逋過關(guān)聯(lián)查詢進行報警；應(yīng)用展示層逋過不同的方式將魯＝？太數(shù)據(jù)挖掘的多維報警信息展示給電廠運維人員，讓運維人員及時掌握電廠運行動態(tài)，為電廠安全運行提供有力的保障。

2系統(tǒng)實現(xiàn)

2．1智能報警配置模塊

智能報警酣置摸塊主要，用于報警策略的配置？對拫警信息的發(fā)送面進．行靈活組態(tài)，包括數(shù)摒庫菅理、人員管理、信息管貍、策略配置、通道管理5大模塊（見．圖3）。

2．2分類、分級多維報警策略

在水電廠計算機監(jiān)控系統(tǒng)中，監(jiān)控中心攆作人員經(jīng)常面對大量紛亂的報警信息，這紿操作人員帶來很大的壓I苘時也給電力系統(tǒng)帶來許多不安全因素e為了幫助操作人員，水電廠采用智能報警處理器分析、處理報警信息，提供簡｜會、明確的報警信息氣將太大減輕電廠藍控＇中心操作人員的監(jiān)屏工作橐。研究采用分類、分級多維報警模塊對采集的數(shù)據(jù)進行分類、篩選、分級，最后進行多維、精準、有效的報警，報警過程如圖4所示。

2．3趨勢分析報警策略

趨勢分析報警通過太數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析歷史報警趨勢，采用連續(xù)多年具有設(shè)備運行特征信息的歷史數(shù)據(jù)，分別對當前工況雜進行計箅．，得到目標對象縴驗值的逐年變化數(shù)據(jù)，將其與時間維度結(jié)合在一起形成禪本參數(shù)，對樣本參數(shù)進行分析后，以時間為參數(shù)計尊得到往M礱干年設(shè)備運行的預(yù)測數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)水電站多維智能報警［4］（見圖5）。行數(shù)據(jù)讀取，并根據(jù)分析的魯襄進行預(yù)處理3數(shù)字特征分析層主要對原始數(shù)據(jù)進行初步分析和基本：數(shù)字特怔描述，功能算法分析層實現(xiàn)散戍圖分析、相關(guān)量分析、偏差分析、報警分析等。數(shù)據(jù)來自各監(jiān)測單元、監(jiān)控系統(tǒng)以及巡檢工作站，如果對這些數(shù)據(jù)全部加以分析，將極大降低分析運尊效率《從功能業(yè)務(wù)屋來看，不同工況下的數(shù)據(jù)意義也是完全不同的。園此，在進行狀態(tài)預(yù)測前對數(shù)據(jù)進行樣本選擇是完全有癥養(yǎng)的，以水：電廠溫度趨勢分析為例，斑考慮：①正常情況下，機組停機過程中，溫度應(yīng)跟隨環(huán)境溫度變化而變化；＠在：穩(wěn)定負荷下，溫度只會在一個很小的范圍內(nèi)波動；③在不間的水頭和不：同的負蘇下＊溫度波動的范圍是有差異的；④如果某段時間內(nèi)溫瘈普升或耆異常升高，則說明機組存在異常運行狀況，比如冷卻水中斷、軸承油槽漏油譬6但機組．溫度在開機過程中的j：升屬正常情況，a此，在趨勢分析的數(shù)據(jù)抽取是要根據(jù)不同工況進行祥本選擇過濾，進而從中提取出機組在整個運行過程中的溫度變化特性，如開機過程中的溫度變化趨勢、負荷調(diào)整時的溫度：變化趨勢、不同水頭不苘穩(wěn)定負荷下的溫度變化趨勢。數(shù)據(jù)特征值分析主要對原始數(shù)據(jù)進行初步分析和基本數(shù)宇特征描述，包括：一維數(shù)據(jù)的最眞計算（最大值、最小值）；一維數(shù)據(jù)的均值計箅；一維數(shù)據(jù)的標準堯（標準偏差）計算。標準差是一組數(shù)據(jù)乎均值分散程度的一種度最》—個較大的標準差，代表大部分數(shù)值和其乎均值之間差異較大；一個較小的標準差，代表這些數(shù)值較接近平均偉。采用連續(xù)多年具有設(shè)備運行特怔信息的歷史數(shù)據(jù)，分別対當前工況數(shù)據(jù)進行計算，得到目標對象經(jīng)驗渲猶逐年變化數(shù)據(jù)，蔣其與時間維度結(jié)合在一起形成樣本參數(shù)。在對＃本參數(shù)迸行訓(xùn)練完成后，以時間為參數(shù)計算：得到往：后若干年設(shè)備運行的預(yù)測數(shù)據(jù)，當數(shù)據(jù)超過特定限值．后進行報警。

2．4智能報警引擎

計算機監(jiān)控系統(tǒng)故障報警信息優(yōu)化處理對遇到問題首先進行分析，并做出報警信息優(yōu)化處理的策略和措施，對提富水電站管理水平和保＿韋廠安全轅定運行有重裏的作用［5］。通過建立替能報丨擎（見圖6），解析智能報警模塊配．置的智能報譽策略，根據(jù)策略所約束規(guī)則進行有效的報警。

3系統(tǒng)在構(gòu)皮灘發(fā)電廠中的應(yīng)用

3．1分類、分級多維報警策略應(yīng)用

分類、分級多維報警能夠合理對信息進行分類、分級備檢修狀態(tài)信息屏蔽、趨勢報警、智能分類報警等功能，保證生產(chǎn)值守、維修人員和有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)在．愛生事故時能立即收51］事故性質(zhì)和事故信息的提示，減少維護工作負擔，準確地反I＊現(xiàn)場設(shè)備的運行狀況》更加迅速地．反情異f情況，減少運維人員監(jiān)屏工作量。不周類別的報警信息可通過不同的簡報窗n進行展示。

3．2趨勢分析報警策略應(yīng)用

根據(jù)趨勢報警策略進行趨勢分析報警，例如，先計算出某個特征點在不同工況下（如各個負荷段）的運行趨勢（通過大數(shù)琚分析查找近一年內(nèi)該萬在不同工況下的歷史值，通過數(shù)摒挖．掘計算標準差、均值、最大值最小值K分析特怔點所處工況，弁根據(jù)工況到歷史運行趨勢中查找該點的歷史變化范爾確認其是否在最大值或最小傖范圍內(nèi)，是否＊3個標準差范圍內(nèi)6若＿勢：超過＿值：翁3個．＇韻差，則進行趨勢報警7并對有異常趨勢的設(shè)備及時做出報警響應(yīng)，提醒廠內(nèi)運維人員提皁發(fā)現(xiàn)問題、處理問題I見圖

4結(jié)論

文章裉據(jù)構(gòu)皮灘水：電廠償息報警系統(tǒng)現(xiàn)狀，緣合分析了H內(nèi)外智能報警系統(tǒng)研究與麼用情況，在此基礎(chǔ)上創(chuàng)建了基于大數(shù)據(jù)挖掘多雄智能報魯技術(shù)體系，通過對數(shù)據(jù)分類、分級來進行更為有效的報警，通過對廠內(nèi)歷史數(shù)據(jù)進行挖掘分析進行趨勢報警，從而做出更為準確、合理的報警。實施結(jié)果表明，該電廠信息報警水平得到了很大的提升。

作者:李金陽 李書明 韓兵 單位:國電南京自動化股份有限公司