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电厂数字化转型框架讨论

Q1

我是电站的管理人员，我的电站有水电站和一些分布式光伏电站，你是资深的系统分析员。 现在的电站生产管理还停留在纸质办公，纯人工的状态，没有上任何信息化系统。 现在我想做数字化转型，请对下面的建设思路做个点评，有没有补充建议。

电厂数字化的建设目标

数字化的建设目标，总体来说分为三个阶段：自动化，数据化和智慧化，具体来说如下：

• 设备生物化，利用智能型数字传感器、优化现有方案、系统，通过大数据建模和云端分析工具，物联网等，形成源库。
• 生产运行智能化，利用源库数据，结合智能软件和分析工具，实现厂级智能优化辅助决策系统，形成大数据源和大型知识库。
• 管理决策智慧化，通过汇集、筛选、建模、分析第一、二层的工业大数据，公司实现智能管理决策。

电厂数字化建设的蓝图

电厂数字化建设的蓝图主要分为四个板块：

一体化管控平台

通过数据治理、企业基础应用平台建设，实现企业全业务数据的标准统一化、采集流程化、管理资产化及应用协同化，为智慧电厂建设夯实数据基础，助力企业降本增效。 需要具备的功能：

• 基于数据标准，实现全部业务数据的有效治理
• 通过数据聚合，实现全部业务数据的统一管理
• 通过数据资产高效联通，实现跨系统、跨业务、跨部门的融合应用
• 通过统一的数据服务，实现数据交换过程的有序共享
• 实现全量数据聚合，充分支撑顶层设计、业务洞察
• 通过数据资产管控，提高数据安全等级
• 通过丰富的数据组件，提高业务部门数据应用能力

智慧生产平台

电厂生产相关的模块：

• 设备全生命周期管理，打造数据标准，统一数据源头，实现主数据、工程数据的一次录入、全寿期应用，充分规范全寿期的数据应用过程，实现数据融合、泛在协同的数据中心体系。
• 值班与任务管理，管理电厂日常的排班、值班与工作任务计划、创建、下发、执行等。
• 设备健康管理，利用大数据分析技术，建立参数预测模型，在故障诊断基础上进一步根据设备、参数早期异 常征兆，结合故障知识库实现设备早期故障智能分析诊断。
• 工况寻优，通过系统KPI分析测算，实现工况寻优，从各类可调指标、可调因素、实时管控入手。如提高风、光功率短期、超短期预测精度和调节精度。
• 智能报表，将电厂全部需要转化的生产经营报表转化为自动生成的报表，自动输出至不同岗位、 不同专业的人员，实现准确高效的生产管控。
• 智慧点巡检，以机器巡检为主，人工巡检为辅，主要包括以下一些内容：替代人工点巡检数据采集；对设备进行特殊巡检；监测手段补充；工业现场复杂环境监控等。
• 精益检维修，通过智慧检修管理达到精益化检修，提高检修质量、把控检修进度。主要包括检修策划、进度跟踪、过程建档、检修闭环四部分。
• 外委管理，通过对外包承包商入厂申报、在厂作业的全流程管控，夯实安全基础管控。

安全管理平台

安全生产事故的发生大多是四点原因：人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不良影响和管理的缺失，而96%以上的安全事故都是由于人的不安全行为导致的，本平台除了对管理安全的相关制度进行管理外，还利用机器学习技术对风险进行管控。

• 安全管理，包括两票管理，人员资质管理，安全工器具管理和安全活动记录等。
• 安全风险感知，通过将现场风险检测、视频识别、电子围栏报警数据，进行统一的识别、预警、疏散、响应，实现对现场风险因素的主动识别、主动预警， 通过已有工业视频体系的整合，构建一体化的安全管控体系。
• 风险管控，主要包括知识库、风险规划、风险辨识、风险评估、风险控制、安全应急、统计分析、风险报告、危险源管理等模块。
• 风险资产，将风险知识库，风险管理模板抽取成组织级资产，以便再次利用，或像其他企业分享。

智慧经营平台

• 经营管理，通过全厂收支分析，实现经营指标精准测算；通过智能成本分析，辅助企业经营决策。具体来说，如建立基于大数据平台的厂内生产、经营数据的生产成本分析、收入分析、利润分析等模型，进行全厂经 济性数据分析，实现日、月、年的成本计算、收入计算、利润计算分析，实现经营指标更精确分析；基于历史数据、负荷影响因素等建立全厂任务优化分配模型，结合实际生产情况、电力市场合约情况通过偏差调整、检修任务调整、手动调整等优化生产任务计划。
• 电力交易辅助决策系统，实现电力交易'量价兼顾”的营销目标，由““抢发电量”向“抢发效益电”转变。
• 电力交易，提升交易电量和电价，做到度电必争提升效益。

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您的数字化转型思路非常全面，涵盖了从设备监控到经营管理的各个方面。然而，有几个方面值得进一步深入和完善：

电厂数字化建设的目标

设备生物化

这个部分的描述有些模糊。建议明确具体实施步骤，例如：

• 传感器部署计划：明确需要安装的智能传感器类型和数量，以及部署时间表。
• 数据采集和传输：制定数据采集频率、传输协议和数据存储方案。
• 数据分析模型：选择合适的大数据分析工具和云计算平台，制定数据分析模型的开发和优化计划。

电厂数字化建设的蓝图

一体化管控平台

在这一部分，您已经涵盖了很多关键点，但也可以进一步细化：

• 数据标准化：制定统一的数据标准和格式，确保不同来源的数据可以无缝对接。
• 数据治理：引入数据治理工具和流程，确保数据的一致性、准确性和完整性。
• 数据安全：采用多层次的安全机制，包括数据加密、访问控制和安全审计。

智慧生产平台

进一步细化每个模块的功能和集成方案：

• 设备全生命周期管理：制定详细的设备数据标准和流程，并选择适当的设备管理软件。
• 值班与任务管理：引入任务管理和调度系统，提升任务的分配和跟踪效率。
• 设备健康管理：建立设备状态监控和预警机制，定期更新故障知识库。
• 工况寻优：引入高级数据分析工具，优化能源生产和调度。
• 智能报表：制定报表生成和分发的自动化流程，提高报表的准确性和及时性。
• 智慧点巡检：采用无人机、机器人等技术进行设备巡检，减少人工巡检的工作量。
• 精益检维修：引入预测性维护工具，提升设备的可靠性和可用性。
• 外委管理：制定外包管理标准和流程，确保外包作业的安全和质量。

安全管理平台

安全管理非常重要，建议进一步细化：

• 安全培训：定期开展安全培训，提高员工的安全意识和技能。
• 安全审计：引入自动化的安全审计工具，定期检查和评估安全管理体系的有效性。
• 应急预案：制定详细的应急预案，并定期进行演练，确保在突发事件中的快速响应。

智慧经营平台

在经营管理方面，可以引入更多的智能化工具：

• 经营分析工具：采用高级数据分析工具，实时监控和分析经营指标。
• 市场预测：引入机器学习和预测模型，提升市场需求预测的准确性。
• 经营优化：通过数据分析和优化工具，提高经营决策的科学性和有效性。

补充建议

1. 项目管理：制定详细的项目计划和时间表，确保数字化转型的各个阶段如期完成。
2. 团队培训：针对新引入的数字化工具和系统，开展全面的员工培训，提升员工的使用能力。
3. 系统集成：确保新引入的各个系统和现有系统能够无缝集成，提高整体效率。
4. 持续改进：建立反馈机制，持续收集各个系统的运行数据，进行定期评估和优化。

通过以上补充，您的数字化转型框架将更加全面和细致，有助于顺利实现电厂的数字化升级目标。