引言

近些年來,各電力企業(yè)集團公司都在規(guī)劃和開展建立各種以大數(shù)據(jù)應(yīng)用為核心的數(shù)據(jù)平臺項目。這些項目的注意力主要集中在"云端"的數(shù)據(jù)整合和應(yīng)用。對火力發(fā)電企業(yè)而言,應(yīng)用邊緣計算技術(shù),可以將以前由云端進行的計算通過本地設(shè)備實現(xiàn),大幅減輕云端的計算壓力,提高數(shù)據(jù)分析處理效率,減少數(shù)據(jù)應(yīng)用對網(wǎng)絡(luò)帶寬的依賴。

1邊緣計算技術(shù)

邊緣計算技術(shù)是2003年由AKAMAI和IBM聯(lián)合研發(fā)的網(wǎng)絡(luò)計算架構(gòu)模式。該架構(gòu)模式是在高帶寬、時間敏感型、物聯(lián)網(wǎng)集成的背景下發(fā)展起來,其定位是"貼近用戶與數(shù)據(jù)源的IT資源",屬于從傳統(tǒng)自動化廠商向IT廠商延伸的一種設(shè)計。該架構(gòu)模式的物理基礎(chǔ)設(shè)施是基于"微數(shù)據(jù)中心"的概念,表現(xiàn)出與IT融合的一種趨勢,并且同時具有"邊緣"與"泛在"的概念在其中,其架構(gòu)如圖1所示。

IT與OT也是密不可分的,很多專業(yè)的廠商開始重新打造、拓展其產(chǎn)品的IT屬性,在IOT集成、web融合等領(lǐng)域探索和研究新的技術(shù),在此基礎(chǔ)上,IT技術(shù)在交換機、網(wǎng)關(guān)等產(chǎn)品中的應(yīng)用也越發(fā)深入。

邊緣計算指的是靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè),采用集網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力于一體的開放平臺。針對邊緣計算,國內(nèi)華為提供計算平臺,包括基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、邊緣工作站服務(wù)器、接口標(biāo)準(zhǔn)等,而國際上ARM、Intel則提供運算能力強的芯片,信通院實現(xiàn)系統(tǒng)的集成。網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)可以選擇數(shù)據(jù)源頭到云端計算中心之間的實體節(jié)點,這樣的實體搭載著融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的邊緣計算平臺,為終端用戶提供實時、動態(tài)和智能的計算服務(wù)。邊緣計算和云端中計算、處理數(shù)據(jù)不同,邊緣計算更靠近數(shù)據(jù)源側(cè),而云計算需要在云端進行。邊緣計算在數(shù)據(jù)處理中有以下幾個優(yōu)點:

(1）邊緣計算由于數(shù)據(jù)更加靠近源側(cè),可以實時、快速地進行數(shù)據(jù)處理和分析,而不是依靠外部數(shù)據(jù)中心或者云,可以縮短延遲時間。

(2）可以大幅降低預(yù)算成本,其在數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)維護上的成本和費用遠遠低于云和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。

(3）減少網(wǎng)絡(luò)流量。隨著物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,設(shè)備數(shù)量大幅增加,伴隨著數(shù)據(jù)生成以幾何倍數(shù)的速度增長,網(wǎng)絡(luò)帶寬必然受限,將導(dǎo)致更嚴重的數(shù)據(jù)瓶頸。

（4）提高應(yīng)用程序效率。通過降低延遲級別,應(yīng)用程序可以更高效、更快速地運行。

(5）功能模塊個性化。邊緣計算可以根據(jù)用戶的需求,通過定制開發(fā)調(diào)整功能模型,方便用戶對功能進行升級、調(diào)整。

(6）安全和隱私保護。網(wǎng)絡(luò)邊緣數(shù)據(jù)涉及用戶的隱私和企業(yè)的機密,傳統(tǒng)的云計算模式需要將所有的用戶數(shù)據(jù)上傳至云計算中心,這將增加泄露用戶隱私數(shù)據(jù)的風(fēng)險。而邊緣計算可以利用身份認證協(xié)議功能的優(yōu)勢,基于分布式、移動性的特性對用戶的隱私、企業(yè)的機密數(shù)據(jù)進行保護。

1振動專家系統(tǒng)

振動異常是引起火力發(fā)電廠機組故障甚至是跳機事故的主要原因之一,據(jù)不完全統(tǒng)計,電廠50%以上的跳機事件都是由振動引起的。長期以來,對振動信號的研究、監(jiān)測、分析和診斷都是行業(yè)相關(guān)從業(yè)人員和技術(shù)研究人員研究和攻關(guān)的方向。

火力發(fā)電廠長期以來十分重視機組振動信號的監(jiān)測,機組配置的TSI系統(tǒng)、DCS系統(tǒng)和SIS系統(tǒng)都有振動信號測點。但這幾個系統(tǒng)的振動數(shù)據(jù)都是來源于TSI系統(tǒng),而TSI系統(tǒng)設(shè)計的主要功能是提供機組跳機保護,系統(tǒng)只監(jiān)測了振動的峰峰值,并不具備振動分析診斷所需要的"全備"的振動數(shù)據(jù)。

全備的振動數(shù)據(jù)包括振動的峰峰值、1x幅值、1x相位、0.5x幅值、0.5x相位、2x幅值、2x相位等振動特征數(shù)據(jù)及振動頻譜和波形原始數(shù)據(jù)。全備的振動數(shù)據(jù)包含著振動故障的特征信息,是設(shè)備故障診斷和狀態(tài)評價應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。將這些振動信息交給專家系統(tǒng)分析、診斷,能夠進一步提升火力發(fā)電廠的智慧化程度和安全水平。

2.1專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

如圖2所示,專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包括數(shù)據(jù)庫、知識庫、推理機、人機界面接口和解釋器等,下面分別介紹這些部分。

2.1.1知識庫

知識庫是儲存專家知識的,它通常用來儲存經(jīng)驗性、常識性和專業(yè)知識,是專家系統(tǒng)的核心。專家知識既可以是具體的客觀事實,也可以是專業(yè)的推理。由專家知識組成的知識庫需具備確定性、可用性和完善性,而優(yōu)秀的專家知識是好的知識庫的必備條件。通常在建立知識庫時,需從行業(yè)專家獲取豐富、準(zhǔn)確、易懂的專家知識,并將這些專家知識編譯成計算機語言寫入計算機中,成為供系統(tǒng)推理判斷的知識庫。

2.1.2數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫是用來儲存各種數(shù)據(jù)和推理機產(chǎn)生的推理信息的,一些既定事實和一些臨時產(chǎn)生的推理數(shù)據(jù)也存儲在數(shù)據(jù)庫中。

2.1.3推理機

推理機可以根據(jù)系統(tǒng)的輸入信息,通過專家知識庫中的專家知識,按照一定的邏輯和策略進行推理,經(jīng)過分析得到和輸入信息相關(guān)的解決措施,并將該結(jié)論推送給用戶。專家系統(tǒng)的工作方式是模擬人類專家進行推理,推理過程和方式與人類專家的推理有高度的相似性。

2.1.4人機界面接口

人機界面接口是用戶和專家系統(tǒng)信息交互的窗口,它能夠?qū)⒂脩糨斎氲男畔⒕幾g成計算機能讀懂的計算機語言,還可以將推理機推理的結(jié)果再編譯成用戶語言推送給用戶。

2.1.5解釋器

解釋器能對推理的過程和結(jié)果做出合理解釋,方便用戶了解整個推理過程。

2.2專家系統(tǒng)的構(gòu)建

專家系統(tǒng)的構(gòu)建主要包括3個步驟:歷史數(shù)據(jù)的采集、設(shè)備模型的生成、專家知識庫和推理規(guī)則知識庫的構(gòu)建。

2.2.1歷史數(shù)據(jù)的采集

即數(shù)據(jù)的收集、整理和分析。主要是進行現(xiàn)場調(diào)研,找出需建模設(shè)備的相關(guān)測點,從現(xiàn)場服務(wù)器數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)取得建模對象長周期內(nèi)健康運行時間段的數(shù)據(jù),為建模做準(zhǔn)備。用于設(shè)備建模的歷史數(shù)據(jù)應(yīng)滿足如下要求:

(1）長周期內(nèi)健康運行:

(2）所選取的數(shù)據(jù)具有一定代表性:

(3）所選取的同一組數(shù)據(jù)需是同一時刻:

(4）所選取數(shù)據(jù)覆蓋了機組運行的各個典型工況。

2.2.2設(shè)備模型的生成

利用標(biāo)準(zhǔn)化的建模模板和調(diào)研所得到的設(shè)備相關(guān)測點及設(shè)備長時間內(nèi)健康運行的時間段及其數(shù)據(jù)進行各設(shè)備建模,此項工作為整個系統(tǒng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵工作。

從空間角度理解,設(shè)備建立模型的過程就是從設(shè)備的歷史運行健康數(shù)據(jù)中篩選出與之有關(guān)的狀態(tài)點,從而構(gòu)建設(shè)備運行狀態(tài)超球的過程。首先將所獲取的設(shè)備歷史健康運行數(shù)據(jù)所對應(yīng)的狀態(tài)點映射到一個狀態(tài)空間中,這些點都可以代表所選設(shè)備的健康運行狀態(tài),以其中的邊界點構(gòu)造一個外接的超球,這個超球可以包含歷史數(shù)據(jù)中的所有健康運行狀態(tài)點,它就是一個初級的設(shè)備對象模型。2.2.3專家知識庫和推理規(guī)則知識庫的構(gòu)建僅僅用上述的超球形成的設(shè)備初級模型來表示設(shè)備的性能還不夠精確,還需根據(jù)模型的精確度要求,從所收集的數(shù)據(jù)中篩選出某一特性參數(shù)上有較大差異的狀態(tài)點,以這些狀態(tài)點的描述為參照進一步將設(shè)備狀態(tài)模型的超球細化。

通過專家知識庫和推理規(guī)則的建立實現(xiàn)故障預(yù)測及診斷模塊研究:通過設(shè)備的實時運行數(shù)據(jù)和超球模型所計算出的預(yù)測數(shù)據(jù)進行比對,得到相似度差異曲線,以判斷設(shè)備在預(yù)測時刻的狀態(tài)情況。在故障預(yù)測及診斷模塊研究中,探尋比較實時狀態(tài)數(shù)據(jù)與預(yù)測狀態(tài)數(shù)據(jù)的合理方法,以判斷當(dāng)前或預(yù)測時刻設(shè)備的狀態(tài)是否異常,是專家系統(tǒng)構(gòu)建的重中之重。采用基于相似性原理的建模技術(shù)作為關(guān)鍵技術(shù)來完成這一研究,最終形成一套基于電廠s1s平臺的、集發(fā)電系統(tǒng)設(shè)備運行與檢修/故障預(yù)警和初步診斷于一體的、可拓容且可移植的機組設(shè)備故障預(yù)警系統(tǒng)軟件。

最后,綜合分析和維護決策模塊的研究,以實現(xiàn)綜合分析預(yù)測結(jié)果、發(fā)布預(yù)警信息,為實施狀態(tài)檢修提供與預(yù)警相關(guān)的測點信息,便于電廠制訂維護決策。

3開發(fā)應(yīng)用

3.1智能監(jiān)測功能

傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)通常只給用戶提供一些分析專業(yè)的

分析工具,而能否很好地利用這些分析工具取決于用戶的專業(yè)水平,這種缺乏通用性和普適性的分析工具并不能滿足所有用戶的需求。智能監(jiān)測即系統(tǒng)本身就是"專家",由于其具有專家知識庫和推理機等,自身就具備一定的推理和判斷能力,能夠在一定程度上根據(jù)已有信息,通過專家邏輯對整個事件進行推演,最后把結(jié)論、措施和重要信息推送給用戶。這樣用戶無論是不是專家,都可以通過專家系統(tǒng)獲取足夠有用的信息。軟件界面如圖3所示。

圖3智能監(jiān)測功能示意圖

3.2智能預(yù)警功能

電廠作為振動數(shù)據(jù)源頭具有就近優(yōu)勢,邊緣計算帶來了數(shù)據(jù)相應(yīng)的低延時,在火力發(fā)電廠側(cè)建立邊緣計算工作站,能夠為電廠提供快速響應(yīng)的最近端的數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)。

Python語言作為現(xiàn)今最流行的大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的開放語言,在多個領(lǐng)域都有很好的應(yīng)用效果。把Python提供的數(shù)據(jù)模型應(yīng)用到振動數(shù)據(jù)中,應(yīng)用Python語言開發(fā)應(yīng)用模塊,開發(fā)一個適合振動數(shù)據(jù)的模型結(jié)構(gòu)。軟件界面如圖4所示。

圖4智能預(yù)警功能示意圖

3.3振動監(jiān)督報表自動生成功能

應(yīng)用數(shù)據(jù)清洗技術(shù),對設(shè)備運行特征數(shù)據(jù)進行識別,自動形成振動樣本數(shù)據(jù)庫,供后續(xù)的分析診斷和自動報告使用:統(tǒng)計旋轉(zhuǎn)設(shè)備運行小時數(shù)、振動波動區(qū)間、報警次數(shù)、報警持續(xù)時間、報警危害等級、關(guān)鍵運行工況指標(biāo)[6],研究機組穩(wěn)定運行與技術(shù)指標(biāo)間的強聯(lián)系與弱聯(lián)系關(guān)系:應(yīng)用邊緣計算技術(shù),為電廠提供快速響應(yīng)的最近端的數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù),研發(fā)一套技術(shù)監(jiān)督管理需要的振動技術(shù)監(jiān)督報表。系統(tǒng)可以根據(jù)運行數(shù)據(jù)自動生成所需的技術(shù)監(jiān)督報表,大大節(jié)約了專工的工作量并提高了工作效率,而且數(shù)據(jù)的可靠性有很好的保障。軟件界面如圖5所示。

圖5振動監(jiān)督報表功能示意圖

4結(jié)語

應(yīng)用邊緣計算技術(shù),充分發(fā)揮電廠作為振動數(shù)據(jù)源頭的就近優(yōu)勢,在火力發(fā)電廠側(cè)建立邊緣計算工作站,能夠為電廠提供快速響應(yīng)的最近端的數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)。集團作為"云端"側(cè),一方面可以訪問電廠邊緣側(cè)數(shù)據(jù),另一方面可以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)平臺優(yōu)勢,與其他系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和功能對接,深入挖掘集團層面的應(yīng)用需求,結(jié)合現(xiàn)在流行的Python等大數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)語言,實現(xiàn)電廠振動數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、快捷、高效管理。