［關(guān)鍵詞］大數(shù)據(jù)；電力通信；數(shù)據(jù)分析；智能決策

［中圖分類號(hào)］TM73 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號(hào)］2095–6487（2024）11–0089–03

在當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中，電力企業(yè)需要不斷提升自身的生產(chǎn)效率和經(jīng)營(yíng)管理水平，以保持自身競(jìng)爭(zhēng)力并實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展。然而，傳統(tǒng)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理方法通常受限于數(shù)據(jù)獲取、分析和應(yīng)用的能力，無法充分應(yīng)對(duì)當(dāng)前新形勢(shì)下企業(yè)在安全、生產(chǎn)、營(yíng)銷等方面的業(yè)務(wù)需求。在這樣的背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起為解決這一難題提供了新的可能性。

大數(shù)據(jù)技術(shù)以其海量數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)分析和智能應(yīng)用的特點(diǎn)[2]，為電力通信的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理帶來了變革。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，傳統(tǒng)的火電廠管理人員可以更加全面、準(zhǔn)確地了解公司安全生產(chǎn)進(jìn)展情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題，從而有效降低安全風(fēng)險(xiǎn)，提高生產(chǎn)效率，保證經(jīng)營(yíng)指標(biāo)按時(shí)甚至超額完成。

1大數(shù)據(jù)在電力通信中的應(yīng)用實(shí)踐

1.1數(shù)據(jù)采集與處理

在電力通信中，大量的設(shè)備和傳感器產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)是寶貴的資產(chǎn)，但如何有效地采集、存儲(chǔ)和處理這些數(shù)據(jù)是一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了一種強(qiáng)大的解決方案，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)這些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、高效存儲(chǔ)和快速處理。

數(shù)據(jù)采集：電力通信涉及眾多的設(shè)備和傳感器，這些設(shè)備可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電力生產(chǎn)過程中的各種參數(shù)和指標(biāo)，如溫度、壓力、電流、電壓等。這些傳感器通過各種通信協(xié)議將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，然后經(jīng)過預(yù)處理后發(fā)送到數(shù)據(jù)中心。電力生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)采集架構(gòu)如圖1 所示。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：為了有效地管理和存儲(chǔ)海量的數(shù)據(jù)，電力企業(yè)通常采用分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。Hadoop 是一種常用的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，可以將數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，保證數(shù)據(jù)的可靠性和可擴(kuò)展性。通過Hadoop 分布式文件系統(tǒng)（HDFS），可以將采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理提供基礎(chǔ)支持。

數(shù)據(jù)處理：一旦數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Hadoop中，可以利用數(shù)據(jù)處理引擎（如Apache Spark）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和計(jì)算。Spark 是一種快速、通用的集群計(jì)算系統(tǒng)，可以支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。通過Spark的彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理（如DataFrame），可以對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理。Spark中的數(shù)據(jù)處理過程如下[3] ：

result=input_data.map（func） （ 1）

式中，input_data為輸入數(shù)據(jù)，func為處理函數(shù)，result為處理結(jié)果。

通過這樣的數(shù)據(jù)采集與處理流程，電力企業(yè)可以對(duì)電力生產(chǎn)過程中的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，為機(jī)組的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供支持。

1.2數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)

通過對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，可以發(fā)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行的規(guī)律性和異常情況，為安全生產(chǎn)管控提供預(yù)警和預(yù)測(cè)能力。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以預(yù)測(cè)未來設(shè)備故障的可能性，并提前采取維護(hù)措施。常用的方式主要包括以下兩種。

（1）時(shí)間序列分析。其是一種針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)方法。常用的方法包括自回歸移動(dòng)平均模型（ARIMA）、季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均模型（SARIMA）等。

（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其是一種基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以學(xué)習(xí)和識(shí)別數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律[4]。在電力通信中，可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)潛在的故障和異常情況。簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如下：

以安全生產(chǎn)中的發(fā)電機(jī)設(shè)備為例，機(jī)組運(yùn)行過程中可使用時(shí)間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)發(fā)電機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。通過歷史數(shù)據(jù)的擬合和預(yù)測(cè)，可以提前預(yù)警發(fā)電機(jī)可能出現(xiàn)的故障模式和異常情況，如軸承磨損、絕緣老化等。通過提前采取維護(hù)措施，可以避免設(shè)備故障導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間，保障發(fā)電機(jī)組的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

這樣的數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)方法可以廣泛應(yīng)用到電廠內(nèi)的重要設(shè)備上面，使電廠管理人員可以更加全面、準(zhǔn)確地了解設(shè)備運(yùn)行狀況，為安全生產(chǎn)管理提供有效的預(yù)警和預(yù)測(cè)能力，最大程度地保障電廠、電網(wǎng)的安全運(yùn)行。

1.3數(shù)據(jù)監(jiān)控與反饋

大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以廣泛應(yīng)用到運(yùn)行設(shè)備、檢修項(xiàng)目等火電廠安全生產(chǎn)管理子項(xiàng)目的實(shí)時(shí)監(jiān)控和反饋業(yè)務(wù)中，幫助企業(yè)管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目進(jìn)度偏差和問題，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。例如，通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)項(xiàng)目進(jìn)度的實(shí)時(shí)監(jiān)控，使用儀表盤和報(bào)表來展示項(xiàng)目進(jìn)度和關(guān)鍵指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并進(jìn)行反饋；通過檢修項(xiàng)目實(shí)施進(jìn)展的數(shù)據(jù)監(jiān)控與反饋機(jī)制，企業(yè)管理人員也可以更加及時(shí)地發(fā)現(xiàn)和解決項(xiàng)目進(jìn)度中存在的問題，保障項(xiàng)目的順利進(jìn)行。另外，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)還可以幫助管理人員更好地理解數(shù)據(jù)，做出更準(zhǔn)確的決策，提高項(xiàng)目的管理效率和質(zhì)量。

2大數(shù)據(jù)在電力通信管控中的優(yōu)化策略

2.1數(shù)據(jù)爬取與特征分析

為解決電力通信中存在的數(shù)據(jù)孤島問題，可建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各個(gè)部門和單位之間的數(shù)據(jù)整合與共享，以提高火電廠安全生產(chǎn)管理的效率和精度。

通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，整合項(xiàng)目涉及的各個(gè)部門和單位的數(shù)據(jù)資源，包括生產(chǎn)、供應(yīng)、運(yùn)輸、市場(chǎng)等多個(gè)方面的數(shù)據(jù)。通過建立數(shù)據(jù)倉庫，將分散在不同系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和共享。采用數(shù)據(jù)爬取技術(shù)，從各個(gè)部門和單位的數(shù)據(jù)源中抓取數(shù)據(jù)，并將其整合到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)中。通過自動(dòng)化的數(shù)據(jù)爬取程序，可以定期抓取數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的及時(shí)更新和同步。對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析和數(shù)據(jù)清洗，識(shí)別和處理數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。通過數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

為實(shí)現(xiàn)上述優(yōu)化策略，將整個(gè)系統(tǒng)分為4 大模塊，其各模塊之間的連接與工作流程如圖2所示。

（1）數(shù)據(jù)爬取模塊。利用數(shù)據(jù)爬取技術(shù)，從各個(gè)部門和單位的數(shù)據(jù)源中抓取數(shù)據(jù)。采用requests 和bs4等工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)抓取和提取。

（2）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊。建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫，存儲(chǔ)從各個(gè)部門和單位抓取到的數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)庫信息配置和ORM 模型設(shè)計(jì)，利用SQLAlchemy 等工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理。

（3）可視化圖片生成模塊。對(duì)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理，利用pandas 等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，然后利用pyechart 等工具生成可視化圖片，展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

（4）功能實(shí)現(xiàn)模塊。實(shí)現(xiàn)用戶注冊(cè)、登錄功能，提供數(shù)據(jù)更新功能，并實(shí)現(xiàn)各數(shù)據(jù)可視化分析模塊的跳轉(zhuǎn)功能。設(shè)計(jì)后端接口、后端HTML 和前端HTML，并結(jié)合運(yùn)用jinja2 模板，實(shí)現(xiàn)前后端的有效連接和數(shù)據(jù)交互。

2.2深度學(xué)習(xí)與異常檢測(cè)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，近年來在圖像識(shí)別和模式識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著的成果。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合無人機(jī)或微型攝像頭等設(shè)備進(jìn)行圖片拍攝和識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和異常檢測(cè)。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)還可以對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障和異常情況的自動(dòng)識(shí)別和預(yù)測(cè)，從而提高企業(yè)安全生產(chǎn)管理的深度和廣度。

通過無人機(jī)或微型攝像頭等設(shè)備拍攝電力生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的圖片，然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)這些圖片進(jìn)行識(shí)別與特征提取。常用的深度學(xué)習(xí)模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），該算法主要用于圖像識(shí)別任務(wù)，能夠提取圖片中的特征信息。具體公式如下：

具體應(yīng)用在Python中，使用PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架來實(shí)現(xiàn)ResNet 模型。設(shè)置的算法內(nèi)容主要功能是通過讀取圖片所在的路徑，使用相關(guān)的resnet 進(jìn)行分類，輸出boolean 的值。通過該值來判斷相關(guān)設(shè)備是否有故障及機(jī)械損傷等情況。通過分析異常檢測(cè)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)潛在的問題并及時(shí)采取相應(yīng)的措施進(jìn)行優(yōu)化。同時(shí)，還可以利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的優(yōu)化和調(diào)整，提高異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。

2.3實(shí)時(shí)計(jì)算與智能決策

將大數(shù)據(jù)分析結(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)在可視化界面上，可以幫助管理人員快速了解生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，并提供智能決策支持，以應(yīng)對(duì)突發(fā)事件和優(yōu)化生產(chǎn)流程。

可視化界面可以將電力生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的運(yùn)行狀態(tài)以最直觀的方式展現(xiàn)出來，包括各個(gè)設(shè)備的運(yùn)行情況、能源消耗情況、異常報(bào)警等信息。采用圖表、地圖、儀表盤等形式，將數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，使管理人員能夠一目了然地了解當(dāng)前生產(chǎn)狀態(tài)。

利用實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析，快速發(fā)現(xiàn)并響應(yīng)異常情況。通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析。例如，可以利用流式數(shù)據(jù)處理框架如Apache Flink 或Apache Storm 等，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析。基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果和異常檢測(cè)結(jié)果，結(jié)合預(yù)設(shè)的規(guī)則和策略，實(shí)現(xiàn)智能決策支持。通過構(gòu)建決策模型和算法，自動(dòng)識(shí)別電力生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的故障類型，并提供相應(yīng)的解決方案。例如，當(dāng)檢測(cè)到某條線路出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)分析故障原因，并給出解決方案，如切換備用線路、發(fā)出維修通知等。

3結(jié)束語

文章探討了大數(shù)據(jù)技術(shù)在火電廠通信管控中的實(shí)踐與優(yōu)化策略，剖析了數(shù)據(jù)采集、處理、分析、預(yù)測(cè)、監(jiān)控與反饋、深度學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)計(jì)算與智能決策等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，指出了大數(shù)據(jù)技術(shù)在提升電力通信管理水平和效率、推動(dòng)傳統(tǒng)火電廠轉(zhuǎn)型智慧電廠方面的重要作用。建議電力企業(yè)積極采用并推廣大數(shù)據(jù)技術(shù)，優(yōu)化安全生產(chǎn)管理流程，提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展。