孫 猛，鄧志成，方 超

（上海發(fā)電設(shè)備成套設(shè)計(jì)研究院有限責(zé)任公司，上海 200240）

0 引言

智慧電站是互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、計(jì)算機(jī)技術(shù)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等現(xiàn)代化技術(shù)與發(fā)電站相結(jié)合的產(chǎn)物，以此來提升發(fā)電站數(shù)字化、信息化和智能化水平?！秶夷茉窗l(fā)展“十三五”規(guī)劃》將“積極推動(dòng)‘互聯(lián)網(wǎng)+’智能能源發(fā)展”列為重點(diǎn)工作；《中國制造2025 能源裝備實(shí)施方案》將燃煤電廠智能化列為清潔高效煤電領(lǐng)域的主要任務(wù)。目前，全國各大發(fā)電集團(tuán)均有智慧電站項(xiàng)目啟動(dòng)，建設(shè)完畢和逐步實(shí)施的智慧電站已經(jīng)達(dá)到了數(shù)十個(gè)，標(biāo)志著中國電力行業(yè)電站領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)入全面的智能化建設(shè)時(shí)代。智慧電站的建設(shè)以及推廣雖然提高了發(fā)電企業(yè)的數(shù)字化水平，在很大程度上提高了中國發(fā)電企業(yè)的工作效率，但是在數(shù)據(jù)共享和決策服務(wù)方面還存在一定的提升空間，其中搭建智慧電站知識中臺是提升智慧電站數(shù)據(jù)共享和決策服務(wù)水平的一種有效途徑。目前，大部分電力企業(yè)已經(jīng)具備了一定的數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)，并且智慧電站每日產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息量比較大，電力企業(yè)對于數(shù)據(jù)并沒有完全有效地把握，對于數(shù)據(jù)信息中隱藏的價(jià)值沒有形成知識，未深一層次地進(jìn)行深度挖掘，不利于智慧電站的建設(shè)和發(fā)展，知識中臺的深度應(yīng)用和開發(fā)可以有力支撐智慧電站各項(xiàng)業(yè)務(wù)的開展。雖然一部分企業(yè)針對企業(yè)需求已經(jīng)開始著手搭建智慧電站知識中臺，但是搭建的智慧電站知識中臺效果并不明顯，其決策與預(yù)期的電站運(yùn)維決策偏差較大，Sig 值較低，傳統(tǒng)方法已經(jīng)無法滿足智慧電站知識中臺搭建需求，為此提出基于多屬性群決策算法的智慧電站知識中臺搭建方法。

1 智慧電站知識中臺搭建方法

1.1 總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

考慮到智慧電站的信息需求和功能需求，智慧電站知識中臺的構(gòu)建需要從智慧電站業(yè)務(wù)決策的角度出發(fā)，充分考慮數(shù)字化技術(shù)和信息化技術(shù)在智慧電站知識中臺中的應(yīng)用，從而更好地實(shí)現(xiàn)智慧電站數(shù)據(jù)采集、處理、存儲以及決策[1]。此次采用層次法對智慧電站知識中臺整體架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，共由應(yīng)用層、數(shù)據(jù)中心層、數(shù)據(jù)服務(wù)層、基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)層4 部分組成，圖1 為智慧電站知識中臺總體框架圖。

圖1 智慧電站知識中臺總體框架圖Fig.1 Overall framework of knowledge platform of smart power station

通過服務(wù)層的數(shù)據(jù)分析功能，對電站設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行日常監(jiān)控。智慧電站知識中臺的數(shù)據(jù)中心層可以提供完整的電站整體系統(tǒng)、設(shè)備、部件的狀態(tài)、參數(shù)，這些數(shù)據(jù)在經(jīng)過服務(wù)層的數(shù)據(jù)分析操作后，成為了設(shè)備遠(yuǎn)程控制和維修的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[2]。為保證電站的日常運(yùn)維所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)能夠高效率地上傳到應(yīng)用層，基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)層運(yùn)用5G 通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)了知識中臺中數(shù)據(jù)的高速傳輸[3]。此次根據(jù)知識中臺需求構(gòu)建了設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測、設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測、EDI 服務(wù)、設(shè)備樹部件架構(gòu)、故障預(yù)警、故障診斷、故障知識庫7 項(xiàng)應(yīng)用，表1 為智慧電站知識中臺業(yè)務(wù)應(yīng)用層功能介紹。

此次將傳統(tǒng)的智慧電站知識中臺的數(shù)據(jù)層分成了數(shù)據(jù)中心層和數(shù)據(jù)服務(wù)層兩部分，其中數(shù)據(jù)中心層是智慧電站運(yùn)行數(shù)據(jù)管理層，用于對智慧電站運(yùn)行數(shù)據(jù)的處理和存儲[4]，并且根據(jù)智慧電站知識中臺數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)以及規(guī)范程序?qū)χ腔垭娬舅袛?shù)據(jù)進(jìn)行交換、處理和管理，利用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用數(shù)據(jù)庫以及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心層的功能[5]。數(shù)據(jù)中心層將數(shù)據(jù)傳遞給數(shù)據(jù)服務(wù)層，數(shù)據(jù)服務(wù)層通過接口向外提供服務(wù)，此次對數(shù)據(jù)服務(wù)層設(shè)計(jì)了6 個(gè)接口，其具體接口名稱和服務(wù)見表2。

表2 數(shù)據(jù)服務(wù)層接口及服務(wù)Table 2 Interface and service of data service layer

基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)層與數(shù)據(jù)中心層和數(shù)據(jù)服務(wù)層連接，為整個(gè)智慧電站知識中臺數(shù)據(jù)傳輸提供通信網(wǎng)絡(luò)服務(wù)[6]，實(shí)現(xiàn)智慧電站知識中臺數(shù)據(jù)傳輸和交換。通過以上5 個(gè)組織層的設(shè)計(jì)，構(gòu)建成智慧電站知識中臺總體架構(gòu)。

1.2 網(wǎng)絡(luò)部署

智慧電站知識中臺運(yùn)行需要海量的數(shù)據(jù)支撐，這就需要智慧電站知識中臺具備一定的數(shù)據(jù)采集能力[7]，為了有效采集到智慧電站所有網(wǎng)站、平臺以及系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)，對智慧電站知識中臺的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行嚴(yán)格部署?？紤]到智慧電站平臺與知識中臺之間數(shù)據(jù)交換，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分區(qū)和安全隔離，既要實(shí)現(xiàn)對智慧電站運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集，還要保證智慧電站知識中臺數(shù)據(jù)信息的安全性，具體部署如下：

將不同區(qū)域的智慧電站數(shù)據(jù)通信網(wǎng)關(guān)通過網(wǎng)絡(luò)調(diào)度[8]，將數(shù)據(jù)發(fā)送到調(diào)度技術(shù)支持系統(tǒng)，獲取到與智慧電站有關(guān)的所有數(shù)據(jù)，其中包括來自智慧電站實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)、同步向量數(shù)據(jù)、電能計(jì)量數(shù)據(jù)以及智慧電站設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、模型和圖片[9]。將調(diào)度來的數(shù)據(jù)通過智慧電站綜合數(shù)據(jù)網(wǎng)將數(shù)據(jù)傳送到智慧電站知識中臺的主站上，通過以上網(wǎng)絡(luò)部署，實(shí)現(xiàn)對智慧電站知識中臺的數(shù)據(jù)采集。

1.3 數(shù)據(jù)存儲

通過部署智慧電站知識中臺網(wǎng)絡(luò)采集到智慧電站運(yùn)行數(shù)據(jù)后，知識中臺需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效保存[10]，用于后續(xù)知識中臺決策計(jì)算。此次根據(jù)智慧電站知識中臺數(shù)據(jù)存儲要求，采用了OP 數(shù)據(jù)庫[11]，將采集到的智慧電站數(shù)據(jù)信息存儲到OP 數(shù)據(jù)庫中，其中包括每個(gè)智慧電站數(shù)據(jù)集的框架、規(guī)則以及屬性數(shù)據(jù)的簡單表格[12]，OP 數(shù)據(jù)庫以表格的形式將智慧電站運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與存儲。根據(jù)智慧電站知識中臺搭建需求，OP 數(shù)據(jù)庫主要數(shù)據(jù)表包括設(shè)備部件名稱、測點(diǎn)名稱與類型、故障預(yù)警信息、故障知識、歷史信息等數(shù)據(jù)，具體見表3。

表3 智慧電站配置信息表Table 3 Configuration information of smart power station

智慧電站設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)表主要包括電流、進(jìn)口壓力、出口壓力、流量、軸承溫度、軸承振動(dòng)等信息，具體見表4。

表4 智慧電站運(yùn)行數(shù)據(jù)表Table 4 Operation data of smart power station

智慧電站度電成本信息數(shù)據(jù)表主要用于存儲電站相關(guān)數(shù)據(jù)，比如電量、電價(jià)、年度成本、燃料成本、物料成本等[14]，以表格的形式對智慧電站度電成本信息數(shù)據(jù)進(jìn)行有效存儲，為基于多屬性群決策算法的智慧電站知識中臺決策提供數(shù)據(jù)計(jì)算支撐。

1.4 智慧電站知識中臺決策

為了實(shí)現(xiàn)智慧電站知識中臺對數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)計(jì)算和分析，提出符合實(shí)際要求的決策，此次采用多屬性群決策算法對智慧電站知識中臺數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)信息進(jìn)行計(jì)算分析，假設(shè)智慧電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)為：

公式（1）中，S表示智慧電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)；S1表示電流狀態(tài)；S2表示壓力；S3表示流量情況。3 個(gè)狀態(tài)參數(shù)要么為1，要么為0。當(dāng)數(shù)值為1 時(shí)表示狀態(tài)正常，當(dāng)數(shù)值為0 時(shí)表示狀態(tài)非正常。使用ID 表示電站設(shè)備編號，多屬性群決策算法推理的知識匹配輸入數(shù)據(jù)表示如式（2）：

公式（2）中，I 表示預(yù)警診斷知識匹配算法系數(shù)；e表示設(shè)備部件編碼；d 表示預(yù)警診斷參數(shù)，1 為正常，0 為異常；n 表示預(yù)警診斷對應(yīng)的知識編碼。多屬性群決策算法推理的輸入數(shù)據(jù)表示如式（3）：

公式（3）中，D表示多屬性群決策算法推理的輸入數(shù)據(jù)集合；I表示電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)下總電流量。當(dāng)輸入以上格式的數(shù)據(jù)后，智慧電站知識中臺通過調(diào)取數(shù)據(jù)庫來確定使用的規(guī)則[15]，并將公式（3）中的輸入作為多屬性決策算法的輸入。Q為智慧電站運(yùn)行數(shù)據(jù)聚合信息量。運(yùn)用公式（4）對智慧電站運(yùn)行數(shù)據(jù)聚合信息量進(jìn)行計(jì)算：

公式（4）中，A表示符合規(guī)則的數(shù)據(jù)集合中子節(jié)點(diǎn)數(shù)量；Y表示多屬性決策群決策次數(shù)。根據(jù)智慧電站運(yùn)行數(shù)據(jù)聚合信息量對智慧電站數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，得到可以滿足電站正常運(yùn)行要求的最佳決策，其計(jì)算公式如式（5）：

公式（5）中，γ表示智慧電站知識中臺最終決策知識。多屬性群決策算法綜合考慮了電站運(yùn)行的需求以及聚合信息量，計(jì)算出符合要求的決策作為結(jié)果。以此完成基于多屬性群決策算法的智慧電站知識中臺決策計(jì)算，進(jìn)而完成了基于多屬性群決策算法的智慧電站知識中臺的搭建。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)以某智慧電站為實(shí)驗(yàn)對象，實(shí)驗(yàn)范圍為該智慧電站的設(shè)備65 臺，采用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法與傳統(tǒng)方法搭建該智慧電站的知識中臺。實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)計(jì)如下：操作系統(tǒng)選用Windows 2008，開發(fā)語言選用基于SOKLHN25.6 框架，在Visual Studio2010 下采用C 語言開發(fā)，開發(fā)平臺選用Arc 26.4。實(shí)驗(yàn)向智慧電站知識中臺發(fā)送100 個(gè)決策服務(wù)請求，隨機(jī)選取10 個(gè)決策進(jìn)行執(zhí)行，對決策執(zhí)行后智慧電站運(yùn)行效率和運(yùn)行質(zhì)量進(jìn)行記錄，并利用軟件總結(jié)多方面對智慧電站知識中臺決策Sig 值進(jìn)行計(jì)算，Sig 值用于衡量計(jì)算決策與要求的符合度，Sig 值取值范圍在1～2 之間，Sig 值越接近2 則表示決策與預(yù)期效果更加貼合，與要求相符程度越高；反之Sig 值越接近1，則表示決策與預(yù)期效果不符，與要求相符程度越低。實(shí)驗(yàn)根據(jù)Sig 值計(jì)算結(jié)構(gòu)繪制實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)表，見表5。

從表5 中數(shù)據(jù)可以看出，應(yīng)用設(shè)計(jì)方法搭建的知識中臺決策Sig 值比較高，說明所設(shè)計(jì)的知識中臺決策與預(yù)期的電站設(shè)備運(yùn)維決策更為貼近，而傳統(tǒng)方法搭建的知識中臺決策Sig 值比較低，遠(yuǎn)小于設(shè)計(jì)方法搭建的知識中臺。因此，實(shí)驗(yàn)證明了本次提出的基于多屬性群決策算法的智慧電站知識中臺搭建方法可靠性和適用性更高，相比較傳統(tǒng)方法更適用于智慧電站知識中臺的搭建。

表5 兩種知識中臺決策Sig值對比Table 5 Comparison of SIG values in decision making between two kinds of knowledge

3 結(jié)論

此次根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)資料和技術(shù)資料，采用多屬性群決策算法對智慧電站知識中臺進(jìn)行搭建，提出了一種新的智慧電站知識中臺搭建方法，提高了智慧電站的信息化、數(shù)字化以及智能化水平，同時(shí)為智慧電站知識中臺的搭建提供了技術(shù)支撐，實(shí)現(xiàn)了對傳統(tǒng)智慧電站知識中臺的優(yōu)化和完善。由于此次研究篇幅有限，研究內(nèi)容可能存在不足，今后有待對智慧電站知識中臺優(yōu)化和創(chuàng)新，以及智慧電站知識中臺實(shí)踐應(yīng)用等方面進(jìn)行進(jìn)一步研究，推進(jìn)智慧電站的開發(fā)與建設(shè)。