賽迪顧問2020年發布的《中國智能制造發展新趨勢》中提到,我國智能制造發展進入洗牌期,工業大數據將成為智能制造和工業互聯網發展的核心,工業核心數據、關鍵技術專利等數字化資產對于企業的價值正在加速提升,增加廠區生產安全、過程安全迫在眉睫。
2019年底,國家電投云邊協同工業大數據平臺正式發布,這也是能源發電行業首個工業大數據平臺。作為國家電投集團數字化轉型的重要載體,平臺實現了哪些技術突破?取得了哪些應用成果?將對能源電力行業的信息化產生哪些影響?帶著這些問題,記者采訪了國家電投大數據中心主任助理張成剛。
張成剛表示:“云邊協同工業大數據平臺已經完成集團總部、風電、光伏、水電、核電、環保、綜合智慧能源產業云平臺的建設,以及環保、水電、核電、火電板塊30余個產業邊平臺的推廣部署,發布了邊平臺建設規范,統一了邊平臺框架,推動了分云中心的建設及邊平臺的接入,目前平臺應用商店中的各類成熟應用已為集團節約大量能源,實現效益的大幅提升。”
國家電投大數據中心主任助理張成剛
平臺建設背景
據介紹,云邊協同工業大數據平臺的建設源于對數據管理和創新應用的雙向需求。
數據管理需求:
1、存在海量多源異構數據匯聚困難的問題,數據價值難以充分挖掘;
2、數據標準執行困難,在集團內難以全面推廣;
3、數據共享不夠便捷,流轉困難。
應用開發需求:
1、各單位同類型應用重復研發,存在資源浪費的問題;
2、應用從研發到落地的周期長,難以滿足業務快速發展的需求;
3、業務知識與IT技術銜接困難,應用創新能力受限;
4、成熟應用推廣困難,技術價值難以變現。
“1+8+N”的技術架構體系
為了快速響應業務需求、能夠將集團內部海量的異構工業數據統一標準、快速處理、提升質量、挖掘價值,2017年國家電投集團成立大數據中心,托管于二級單位中央研究院下,由集團創新部直接管理。大數據中心成立后,迅速確定了“搭平臺、匯數據、建應用、做運營”四條業務主線,為集團未來智慧化、數字化轉型提供支撐。
云邊協同工業大數據平臺以數據驅動、集成創新、合作共贏為理念,以全面支撐集團產業數字化轉型為總體目標,采用“1+8+N”的技術架構體系,聯通集團總部、產業創新中心、二級單位、各級廠站和集控中心。其中,“1”指集團總部側總云平臺,“8”指風電、光伏、水電、火電、核電、環保、綜合智慧能源等核心板塊,“N”指遍布在各二級單位及廠站側的邊平臺。
四統一·三協同的建設目標
據介紹,該平臺的云邊協同架構,以集團“四統一·三協同”為總體建設目標,設計核心功能模塊,提出了云邊之間數據、應用等各類信息交互的標準,保證了集團內各節點之間進行信息的有效傳輸。
云、邊之間的四大統一管理:
- 統一訪問管理;
- 統一數據管理;
- 統一運營管理;
- 統一運維管理。
云、邊之間的三大協同:
- 數據協同:主要包括標準規則、數據資產目錄、數據資產三部分,其中,標準規則主要解決數據、元數據的標準和稽核規則的匯聚、審批、下發、執行;數據資產目錄主要實現總部統一目錄結構的跨域下發、匯總、訪問等;數據資產跨域協同主要基于統一數據資產目錄,實現數據資產的按需跨域申請及共享;
- 管理協同:主要實現跨域數據和應用的權限管理、節點管理、調度管理和運維管理;
- 應用協同:主要實現應用、模型、知識的跨域訂閱、分發、接收和部署。
云邊協同工業大數據平臺實現了數據全流程處理和跨域管理。大數據門戶作為平臺唯一訪問入口,為用戶提供欄目個性化定制及智能內容推送等服務。數據全流程處理通過提供數據采集,存儲,處理分析,可視化展示等應用組件,來滿足不同用戶對海量多源異構數據處理及應用開發需求。應用商店作為平臺的統一運營窗口,數據、模型、應用以商品形式進行上架、交易,同時提供敏捷開發環境實現應用的一站式開發、測試、部署。跨域管理通過提供資產瀏覽,節點、權限、數據對象、模型的全面管理,實現數據,模型和應用的跨域協同。
云平臺與邊平臺之間的跨域協同
為實現跨域協同,云邊協同工業大數據平臺的架構設計整體分為兩層,云平臺和邊平臺。
云平臺在集團側和產業創新中心側部署。提供全流程數據處理組件、應用開發環境、數據治理工具、專家知識庫、大數據門戶、應用商店、跨域管理、數據資產目錄等功能。
邊平臺在二級單位,廠站及集控中心部署。二級單位側的邊平臺具備全流程數據處理組件、應用運行環境、數據治理工具等功能。廠站側、集控中心的邊平臺具備時序數據采集、存儲工具,數據治理工具及應用運行環境等功能。
云平臺與邊平臺之間,通過數據、管理、應用跨域協同的方式,為各級單位用戶提供平臺統一的訪問入口,保證全域的數據交換,應用的多級流轉,模型的分發調用,各類資產交易等相關業務的順利開展。
云邊協同跨域協同架構圖
基于平臺各類基礎功能組件及云邊之間的跨域協同,平臺可提供海量信息資源匯聚、智能應用全域服務、一體化跨域協同管理三大核心能力。據介紹,跨域協同通過自研的跨域協同組件實現,云基礎設施方面部署在國家電投集團的私有云中,底層成熟的技術組件直接采購,而跟業務強相關的治理工具、資產目錄管理工具等則采用自主定制化研發模式。
目前,平臺已形成了包括大數據基礎平臺技術工具,數據中臺技術工具,運維技術工具及開發技術工具在內的一系列工具套件,支撐從采集、存儲、分析、共享到使用等環節的數據業務。
有別于其他產業領域的數據管理模式,國家電投集團的電廠眾多,每家電廠都會產生大量的實時工業數據,如果數據集中存儲到云中,將對信息內網造成很大壓力。由于電廠對這類密集型的工業數據集中存儲的需求不高,所以大數據中心根據行業的需求特性提出了數據資產管理體系,數據標準集中制定跨域下發,數據目錄逐層匯聚統一管理,數據資產分散存儲在邊緣側,按需接入,通過一套數據資產目錄實現資產的集中管理,通過跨云協同組件以及定制化的數據共享流程,實現數據在全域的流轉、共享和使用。
對風優化典型應用或可提升年發電量約3億度
平臺在應用層提供敏捷高效的應用開發部署環境,以集中研發、統一運營、跨域部署的應用實現方式,為各級單位用戶提供智能應用全域服務。據統計,該平臺已上線部署了96個智能應用,其中比較典型的對風優化大數據應用,每天自動更新各機組的對風偏差,交互界面可及時展現和定位需要運維的機組,只需SCADA歷史與實時數據,不需要增加測點或加裝激光雷達,保障安全。另外,該應用在廠站、集控中心均可部署,且收益回報高。
該應用成熟穩定運行后,山東牟平風電場的年發電量提升近1%,槳角優化、轉矩優化、轉速優化等其他5項應用使牟平風電場年發電量提升3%,整體檢修效率提升了30倍。張成剛介紹,對風優化大數據應用的推廣復用性很高,如果在國家電投集團全范圍推廣,每年預計可提升發電量約3億度。
生產業務畫像是最大難題
提到平臺建設的難點時,張成剛表示,平臺自研的過程中,最大的難點就是生產業務畫像。因為在管理和生產領域,都有深耕的企業提供信息化系統和解決方案,例如西門子、GE、施耐德等,擅長生產運營領域,而國內的必可測、中科諾維、科遠、朗坤等公司在MIS層的設備管理領域更有價值,此外還有恒輝智訊等在設備可靠性領域擁有獨特算法模型類的企業,但是在發電業務領域,還沒有專門的大數據公司能提供發電行業的生產業務畫像。
張成剛強調,發電設備中,一個鍋爐包含上百萬個部件,每個部件都要用分析模型提取原始數據,分析是否在閾值內震蕩,不僅需要非常強的專業知識,還需要對海量的異構數據進行分析。只有通過機器學習學習歷史數據,構建震蕩曲線模型,才能通過大數據分析出哪臺設備即將在何時會發生何事,從而報警,采取干預措施。這些計算量都是在邊平臺完成的,因為只有廠站側的邊平臺具備毫秒級的數據能力,而云平臺則作為大節點進行事故的回放分析。
大數據平臺以生產過程數據和經營管理數據為基礎,進行數據賦能,全面反映集團生產和運營的狀況,實現智能運營的目標。例如:在生產層面,當設備突破震蕩曲線的閾值后報警,通過分析該設備與其他設備的關聯關系,判斷如何采取下一步措施;在運營層面,平臺根據經營數據的相關性分析,對廠站利潤下滑的經營狀況提出預警,從而讓各級管理層引起注意采取止損措施。張成剛將大數據的分析預測能力比作中醫調理,是綜合性的分析萬事萬物的變化,而不是只針對某一病癥處理問題。
平臺能力可復用 具有廣泛應用前景
國家電投集團是發電央企中發電業務最全的企業,因此大數據平臺在核電、火電、氫能、光伏、風能、水電五大領域都有相對應的應用場景和應用案例,在技術先導性方面屬于行業領先水平,在交叉學科和共性關鍵性研究領域也取得了一定的進展。
提到云邊協同工業大數據平臺對能源發電行業產生的價值時,張成剛表示,國家電投集團作為一家投資型集團,希望將集團內取得的優秀成果孵化,讓平臺的能力在國家能源、華能、華電以及地方能源企業復用,與其實際業務相結合,以大部分沿用平臺原有、小范圍進行改動的方式,賦能其實現業務能力和管理能力的雙效提升。目前,大數據中心正在與皖能、浙能研究共同合作的可行性。
大數據應用共創生態體系
最后,張成剛透露:“國家電投集團期望建設大數據應用的共創生態體系,通過統一的開發環境降低應用開發成本,縮短應用研發的周期,避免重復開發帶來的資源浪費,同時通過眾創生態環境,將行業頂尖的應用接入,為生態體系中的企業提供更多選擇。”
據悉,大數據平臺的應用商店包含原生應用和非原生應用兩大類,采用應用付費的模式,帶動應用層創新。目前該生態體系中不僅接入了國家電投集團的所有二級單位,西門子、施耐德、GE、必可測等專業公司的大數據應用也已在平臺上線。