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在互聯網信息技術爆發(fā)式發(fā)展的今天，各行各業(yè)的數據量都是海量增長。在這個時代，人工傳統的分析手段已經遠遠不能滿足于數據分析的需求，因此大數據分析手段已經成為一個必不可少的分析手段，尤其在智慧電廠之中。

隨著火電機組的裝機容量增加和信息化、現代化技術的發(fā)展，電廠內人員數量越來越少，但是實時的數據量是越來越大。因電廠規(guī)模的不同，每秒鐘每個電廠的數據量可能從1萬到10萬的等級，每天可能有上千萬甚至上億的數據量。這些數據量，雖然說相對于整個互聯網行業(yè)來說，達不到一個大數據的標準，但是對于傳統的火力發(fā)電廠數據分析來說，人工的分析手段已經無法駕馭這些數據，去挖掘潛在價值。如何對這些數據進行一個實時的深度分析，挖掘數據背后隱藏的價值用于提升生產，這都是一個亟待解決的問題。

目前來看，數據應用主要集中在三個方面：生產數據分析、設備可靠性分析、能耗分析。

生產數據

對于生產數據，電廠要更關注數據如何能實時地分析機組的健康狀態(tài)和機組的能效診斷，既安全和效益。安全方面，保證設備安全經濟運行，使機組實時地運行在一個經濟的工況，通過對生產數據的分析保證設備的可靠性和機組運行的經濟性，這個是數據分析的結果。

設備可靠性

對于設備的可靠性。電廠傳統的監(jiān)測大部分還是基于一個報警和保護的作用，但實際上很多參數的變化在達到報警值之前，其實已經有明顯趨勢的變化。

監(jiān)測系統有成百上千個數據實時顯示，靠人工的手段很難說實時監(jiān)控到每個數據在什么時候偏離了原始值或者是我們的期望值。我們如何在這個數據開始變化的時候就能夠監(jiān)測到，給人員以提醒，這個是數據分析的一個重要的應用。

能耗分析

另外就是對于機組實時的能耗分析。如何從機組運行過程中，成百上千個參數來綜合判斷機組的能耗水平是否偏離設計值，是哪個參數引起的，都需要通過這種數據分析的手段，實時地給運行以指導。

很多發(fā)電公司面臨這么幾個問題：一是海量的生產數據得不到有效利用。在信息化過程中，電廠有多套信息系統，例如檢修一體化、巡點檢系統、績效考核系統等等，這些系統都在實時采集數據，但是很多時候這些數據都只是存儲在硬盤里，而沒有用于指導生產。

二是設備的狀態(tài)檢修困難，缺乏科學判斷依據。很多時候電廠的設備檢修都是基于計劃檢修或者是故障檢修。

三是檢修人員對現場運行的判斷，沒有一個有效的手段，判斷設備運行在什么狀態(tài)?，F場設備出現問題之前分析、解決問題的能力不足，沒有能夠有效在隱患發(fā)生之前及時發(fā)現。

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