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摘要：本文結合北京某燃氣電廠大數據管理系統的實際應用，通過燃氣電廠在生產經營管理過程中的應用進行分析總結，對優化燃氣電廠生產經營管理中提質增效工作有一定的提升和促進作用，為智能電廠在大數據管理開發由生產技術向生產經營方向延伸提供進一步的研究方向和方法支持。

關鍵詞：大數據；生產經營；提質增效；優化

Abstract: Combining with the practical application of the big data management system of a gas power plant in Beijing, this paper analyses and summarizes the application of the gas power plant in the process of production, operation and management, which can improve and promote the quality and efficiency in the optimization of the production and management of the gas power plant, and develop the production technology for the intelligent power plant in the big data management. Technology provides further research direction and methodological support for the extension of production and operation direction.

Key words: Big data; Production and operation; Improving quality and increasing efficiency; Optimization

進入21世紀以來，人類社會的科技水平飛速發展，大數據、云計算、物聯網、移動互聯網等新概念不斷更新發展，電力行業也發生著翻天覆地的變化^[1]。近年來，大數據系統在電廠中被廣泛應用。隨著大數據系統的不斷更新完善，在電廠生產經營管理中發揮著越來越重要的作用。隨著電廠需求的多元化，以大數據為基礎的各種應用拓展也不斷深化，對電廠的生產經營管理起到了有效的促進和提升作用^[2]。

大數據是近年來受到廣泛關注的新概念，是指通過對大量的、多種類和來源復雜的數據進行高速地捕捉、發現和分析，用經濟的方法提取其價值的技術體系或技術構架^[3]。大數據不僅包括單純的數據，同時還包括對這些數據進行處理的理論和方法。火力發電廠大數據主要分為兩類：（1）有關生產運行相關數據；（2）涉及到企業管理等相關數據。本文主要對與燃氣電廠經營管理過程中大數據的應用研究，這些運行數據之間不是完全獨立的，存在比較復雜的耦合關系。火力發電廠大數據的特點主要包括以下幾個方面：（1）數據來自各種不同的設備和系統；（2）數據量大、維數多、數據種類多；（3）大數據對電廠運行可靠性、經濟性均具有巨大的價值；（4）各數據之間存在著復雜關系需要挖掘，且大多數情況下有實時性要求^[4]。北京地區某燃氣電廠采用先進的SSS離合器技術和煙氣余熱深度利用技術，將先進的“一鍵啟停”技術及現場總線技術應用于聯合循環機組，構建現場設備、工業控制系統、企業管理體系一體化的智能化管控平臺。通過對現場總線設備管理功能的二次開發，并結合SIS系統及ERP系統建設，已建成基于現場總線技術的數字化電廠。電廠依托科技創新優勢，利用信息化手段不斷實踐大數據系統在企業生產經營管理中的深入應用，也一直努力將企業成本管理向業務前端延伸，力爭實現價值管控從“事后反饋”到“事中監控”再到“事前策劃”的轉變。

1　基于大數據的信息化手段在企業經營管理中的應用

1.1　大力開發大數據管理系統

企業以本質安全、高效生產、降低成本、清潔環保為目標，充分利用當前先進的大數據智能技術，提升企業的自動化水平和管理水平。在基建期利用三維建模 技術模擬施工，檢查出設計的不合理及碰撞問題，避免因設計問題導致的返工、窩工現象，從而輔助基建工程管理，節約電纜造價2000萬元，有效控制工程進度。并在基建完工后運用三維模型進行對象化的工程數據移交，構建數字化的虛擬工廠，實現全廠生產設備的全壽命周期管理。

該電廠在行業內率先構建發電廠大數據分析系統，將大數據分析技術引入到發電領域，針對發電廠軟件系統的多樣性，公司開發“大平臺、微應用”的一體化工作管理平臺，構建表單電腦化、應用集成化、業務移動化、內容可視化的信息系統，建設一體化的信息總線平臺，實現數據信息的統一。并在一體化平臺的基礎上，開發了與之無縫對接的移動端應用，以現場設備標識牌上的二維碼作為媒介，連接虛擬與現實，實現智能兩票、巡檢、點檢、資料查閱、設備管理等移動作業功能，構建出發電廠人-機無紙化作業體系。公司創新性的將信息技術進行深入應用，顯著提升了發電企業的安全生產管理水平和經濟運行水平。

1.2　大數據管理系統促使企業經營管理水平持續提升

企業充分利用大數據管理系統及一體化管理平臺，初步實現財務預算全員全過程管控。特別是通過落實全面預算管理的過程控制環節，實現指標數字化、任務清單化，把任務和指標分解聯動，大大提升預算管控效果。

（1）實現年度生產經營指標的滾動調整和動態控制。公司依據集團下達的年度重點生產經營指標，各責任部門依托大數據平臺，將年度指標分解到月，牽頭部門平衡優化，并按月校核指標實際完成情況，將實際完成與計劃差值進行滾動調整。各責任部門按照滾動調整目標落實實際工作，有效提升公司整體指標的督促落實，強化了成本分析效果，讓工作效果和指標體現更直觀。

（2）實現年度重點工作任務分解落實和動態督辦。公司依托大數據管理系統、一體化工作平臺、ERP系統等信息化手段，圍繞年度生產經營指標，以提質增效為目的，對全年的重點工作任務進行梳理盤點，制定措施計劃。實時跟蹤完成進度，按月進行任務督辦，全過程掌握重點工作進展情況。同時成本分析和重點工作進度同步，通過及時督辦對公司成本控制有明顯的促進作用。

（3）實現月度生產經營指標完成情況與人力資源績效掛鉤。公司依托大數據管理系統，在一體化平臺中開發新的績效模塊。將每月機組生產經營指標實際完成情況與內控指標進行對比分析并計算出當月經營計劃指標得分；將每月安全生產工作實際完成情況與原定計劃進行對比并得出當月安全指標得分。依據得分情況計算當月員工績效。通過此項功能開發探索預算控制與考核制度的關聯機制，讓公司全員更為直觀地感受到公司生產經營目標的完成情況，引導激勵員工創造價值的積極氛圍。

1.3　積極探索價值創造的新途徑

（1）利用成本分析指導機組運行方式尋優。公司利用大數據平臺對機組運行歷史數據進行分析。一是在年度發電供熱計劃確定的情況下，結合機組運行特性，以提高機組經濟運行為目的，通過升級智能精準計算尋找出全年最優機組運行的月度發電、供熱安排。二是結合機組特性和歷史工況，充分分析機組運行參數，尋求機組在最優運行方式下創造最大經濟價值。通過建模分析，為指導現場實際生產工作、實現機組利益最大化提供有利的數據理論支撐保障。

（2）基于機組生產數據實時測算機組度電利潤。公司依托大數據管理系統建立度電利潤的計算模型，通過一體化平臺讀取生產系統數據，將每天的上網電量、供熱量、耗氣量代入計算模型，得出每天的度電利潤，以數據圖表的形式展示出來。用戶可以直接明了看到每天的度電盈利情況和保本點，及時知曉機組的功效情況，為生產經營決策提供參考和建議，同時也奠定了成本測算模型的基礎。

（3）依據機組運行情況實現公司碳資產動態管理。公司成立碳資產管理QC小組，依托大數據管理系統和一體化平臺，開發一個全新的碳資產管理模塊，從節能減碳的角度對機組運行方式進行調整。模塊通過機組每日發電量、供熱量、天然氣用量等數據進行分析計算，得出碳排放強度及碳排放總量，對控制碳排放量和找出降低碳排放的機組最佳經濟運行方式起到重要作用。同時也對公司今后在碳交易市場中的行為作出指導。將碳資產管理工作由縱向管理向偏平管理進化，使企業碳排放檢測實時、直觀化。

（4）通過大數據管理系統分析機組兩個細則的運行規律，率先實現兩個細則考核的正向收益。由于燃氣機組的運行特性受天氣變化等因素影響較大，在電網兩個細則考核過程中處于不利。機組投產以來，公司充分利用大數據管理系統對機組的特性進行詳細分析，尋找與兩個細則運行規則較為契合的運行方式，取得良好的效果。機組累計已實現兩個細則正向收入3800余萬元。

通過開展管控的實踐活動，自投產以來，企業各項考核指標均超標準完成上級單位下達的目標值并處于行業優秀值。累計創利14.48億元，平均利率4.38%，資產負債率58.49%。

2　開發應用過程中問題分析

（1）作為創新型項目，在系統開發應用過程中需要結合企業實際需求，進一步發散開創性思維。大數據管理系統基礎是數據的收集整理，如何應用海量數據，是系統開發的關鍵。需要系統應用人員和系統開發人員進一步發散思維，充分了解企業的實際情況，掌握企業在生產經營管理中的切實需求，開發出系統穩定、操作直觀便捷、使用效率高的應用客戶端。利用信息化手段提升企業生產經營管理效率，為企業創造可觀的效益。

（2）進一步完善系統開發成功應用和推廣，切實發揮大數據管理系統在企業生產經營中的作用。系統開發重點是在應用。企業需要在開發的前端積極跟進項目進度，及時調整和完善開發過程中的問題。企業同時需要積極將新的應用客戶端投入生產經營實踐中去，在實踐中不斷完善，也通過不斷完善應用提高工作和管理效率。

3　進一步開發應用的工作設想

結合發電企業未來的發展規劃，在進一步完善現有工作的基礎上，以實現成本管控與生產經營業務一體化為目標，以數據指標為抓手，不斷擴大數據管控范圍，細化深化抓取指標的影響因素，持續完善大數據系統建設。
（1）電力市場模式下，燃氣發電成本測算。隨著國家電力市場改革的不斷推進，目前雖然北京地區燃機尚未正式進入電力市場，但為盡快適應電改大形勢，仍需積極做好應對措施。公司計劃利用大數據平臺積極開發燃氣機組成本測算模塊，力爭實現機組熱電成本動態跟蹤分析，為今后電力市場報價做好基礎準備。

（2）不同工況下余熱深度利用成本的測算分析。高安屯熱電與源深公司配合，新建一套煙氣余熱利用系統。深度利用煙氣余熱進行供熱對機組節能降耗有明顯的改善作用，對降低機組生產成本有明顯促進作用。公司計劃利用大數據管理系統，通過設計計算模型測算機組在不同工況下煙氣余熱利用的成本，分析優化機組主機設備和煙氣余熱機組配合運行最優方式。

（3）以提高管理效率為目標，集中優化生產經營數據指標管理。公司計劃將生產、經營、財務、安全等生產經營指標通過大數據系統采集優化，將統計局、能監局、電網公司、經信委、稅務局、安監系統等各口徑的報表數據整理進行統一歸口優化，力爭實現數據線上采集、線上計算、線上分析、線上核對，大幅度提高數據準確性的同時，也能有效提升公司管理效率。

4　結語

在能源互聯網+新電改的背景下，在大數據+云計算的新時代，依托電力大數據的電網將邁進全景實時電網時代。大數據必然會助力電力工業的發展，成為電力工業發展的驅動器。

發電企業重點生產數據存在于電力生產過程的設備運行參數，也即SIS系統。可以將SIS系統數據與企業經營管理數據和設備狀態數據進行整合使用。從運行優化（節能角度）、故障預警（安全可靠性角度）、環保調整（環保角度）、成本管控（經營角度）等方面進行數據分析，優化電廠生產運營效率。充分利用大數據系統的海量基礎信息及開發可塑性強的特點，結合企業自身實際需求，不斷開發新型應用管理軟件模塊，比如：統計系統、人力資源模塊、安全管理模塊等等，提升企業生產運營管理綜合水平。

參考文獻：

[1] 張晉斌, 周四維, 陸星羽. 智能電廠概念架構功能及實施[J]. 中國儀器儀表, 2017 ( 4 ) : 33 - 39.

[2] 劉新龍, 賀悅科, 孟曉偉, 袁紅蕾, 鄔峰. 智能電廠實施過程中的大數據應用研究[J]. 電氣技術, 2018 ( 6 ) : 32 - 36.

[3] 張東霞, 苗新, 劉麗平, 等. 智能電網大數據技術發展研究[J]. 中國電機工程學報, 2015 ( 1 ) : 2 - 12.

[4] 楊鑫. 大數據分析技術在發電企業應用的探討[C]. 2017年中國智慧電廠踐行論壇論文集, 2017 : 189 - 194.

作者簡介：

李　偉（1984-），男，安徽滁州人，工程師，現就職于北京京能高安屯燃氣熱電有限責任公司，主要從事項目管理工作。

摘自《自動化博覽》2019年4月刊