方案背景
智慧电力应用解决方案基于完善的自动化、信息化、数字化基础，采用现代数字处理技术、通信技术、物联网、三维数字化、智能传感和控制等技术，结合大数据、云计算等方式，依托信息化的深层次的管理意识和机制的变革，实现企业生产运营全生命周期的协同管理和生产营销全经营过程的协同管理，建立起与之相适应的智慧化的技术与管理模式，通过优化生产过程、提高设备可靠性、加强安全生产管理等方面达到实现电力生产安全高效、节能环保，优化生产运行和提高管理决策水平的目的。
应用场景
基于大数据的运行优化和设备诊断平台，利用边缘计算服务（EC Agent）和大数据技术将分布于不同地域、不同电厂机组的运行状态数据进行集中采集和存储，对数据进行实时高效采集，实现云端汇聚，建立运行优化和设备诊断中。基于大数据分析技术，搭建机组数据分析模型，实现海量数据实时计算、在线分析、远程诊断，优化机组运行工况，提高生产效率及管控水平。
方案概述
一、基于大数据的生产过程优化、生产管理
1、基于大数据分析技术，结合热力学平衡方程，搭建机组数据分析模型，实现海量数据在线分析，以运行效率最高、煤耗率最低为目标，提出机组优化运行方式与操作指导，使机组运行在最佳工况，对生产运行状况进行实时优化。
2、针对水、电、汽、风等能耗指标进行监控，实时分析设备单耗，结合机组的实时运行工况，分析设备能耗过高的问题点，及时调整能源分配或进行设备维修。
3、通过制定绩效标准，自动考核人员绩效情况，规范人员绩效管理；建立交接班、操作票、作业票网络提交和在线管理，加强现场管理，降低发生设备及人身事故的风险。
4、实现设备全生命周期管理，建立全厂设备树形图，分类查询设备信息，包括技术参数、历史事件、实时状态，资料文档等等，形成完备的设备资产数据库。实现各种设备缺陷的发现、登记、通知、处理、验收、确认等步骤操作的自动提交与闭环管理。对各种设备的缺陷进行汇总统计，提高检修消缺的处理效率，提高设备的运行可靠性。
二、基于大数据的远程设备诊断
1、对机组设备进行远程诊断分为 2种方式：系统自动诊断和专家辅助诊断。
系统自动诊断实现了设备的自动状态监测和“筛选”诊断。该方式首先抽取设备运行历史数据进行数据清洗，并利用人工智能、模式识别和数理统计等方法从这些数据中获取特征 数据。特征数据量值包括最大值、最小值、峰值、均值、均方值、方差、方根幅值、平均幅值、平均峰值 以及反映特征值分布的统计指标等。
2、基于大数据提取的设备运行健康模型特征参数主要有运行最优值和失效阈值 2个：运行最优值是基于历史数据寻优得出的，是设备真实运行存在的工况数值，代表该设备可达的最佳运行状态；失效阈值即设备健康劣化 的拐点值。以设备关联属性将不同特征数据通过数 据融合来建立设备诊断模型。系统自动诊断过程是对当前运行数据进行模式匹配及特征参数的历史 寻优及迭代，为实现更精准的诊断效果，以科研院所为主， 整合电厂、厂家和社会专家资源，组建技术专家池， 实现远程专家诊断。
系统应用功能基于云服务开发的针对设备诊断用的各类专业 APP（SaaS），实现多种功能，包括锅炉燃烧性能及故障远程诊断、汽轮机振动、通流状态监测和远程诊断、发电机、变压器状态监测和远程诊断、发电机绝缘系统状态诊断、主变压器性能状态诊断评估、环保和汽水品质评估等。
方案价值
一、统领全局，辅助决策。部署领导层驾驶层，从纷繁复杂的报表中解脱出来，让管理有理可依，有据可循。
二、工况优化，运行高效。通过对机组经济性指标、能效指标指标、小指标、指标最优曲线实时计算，实时监控机组运行工况。在线分析机组性能指标，运行工况自动寻优，机组运行效率最优化，提高单位产出，降低能源消耗，整体提升经营、管理的智能化管控水平。
三、数据挖掘，归类清晰。通过运行数据挖掘，归类数据清洗，比如自动投切统计、保护联锁投切、参数越限、设备启停等，掌控机组运行情况，技术监督指标实时报警，确保机组平稳运行，实时分析设备参数波动，统计设备启停情况，避免因非计划故障停机、事故造成的重大经济损失和人员伤亡。
四、数据驱动，智能诊断。设备诊断不仅对已发生的设备故障进行诊断，也关注设备性能劣化拐点和潜在的、即将发生的故障。区别于目前电厂运行人工监盘，基于大数据的设备状态诊断可对设备状态的发展趋势进行长期在线跟踪监测，多测点同比分析，基于人工智能的自寻优自诊断，可及时有效发现设备劣化及异常点。另外，远程诊断专家能以更专业的角度审核和评估这些异常，这往往是现场运行人员不易发现或未注意到的隐患问题。
