摘要：长输管道SCADA系统建设日趋成熟，在各级天然气管道调控中心也搭建了数据中心，实现了对多条管道SCADA运行数据的汇聚，积累了大量的管道生产运行数据，这些数据详实地记录了管道生产运行和调控操作的全过程。而调控中心面临着如何对管道调控操作规律、管道复杂度和调度员操作水平进行科学评估与分析的难题。本文介绍了采用数据挖掘中描述性分析技术，基于海量的长输管道SCADA运行数据，对调控操作基础数据进行工况判断规律的提取、分析和完善，最终识别判断出调度人员在各种工况下操作全貌，并基于工况自动判断结果进行各种纬度的统计分析，为调控运行管理提供科学的决策支持数据和有效分析方法。

关键词：数据挖掘；工况自动判断；SCADA；决策支持

0 前言

对于天然气长输管道的各级调控中心来说，调控运行管理需要定期对生产基础数据、运行操作数据及事件处置进行分析总结，以发现问题并有效的指导调控运行，这种基于数据进行分析的精细化管理对调控操作进行分析和研究提出了业务需求。近年来，随着天然气长输管道的大规模建设和作为主要过程控制SCADA系统的投入使用，天然气管网运行过程中已经积累了大量的生产过程数据，这些海量数据包括了管道输运过程中各种控制指令、设备运行状态和实时数据值，可以完整全面的还原调控操作的全过程，具有丰富的价值和研究意义，也为管网可持续高质量精准调控操作与运行管理提供了原始数据基础。同时，数据挖掘和分析技术也因为云计算、大数据等关键技术理念的落地实施而在大型能源央企获得了大量的推广应用，这也为基于长输管道SCADA运行数据进行调控操作分析和研究提供了有效的技术支持手段。

1 调控运行管理现状

1.1 长输管道SCADA运行数据

SCADA系统即监控与数据采集系统，是以计算机为基础的生产过程控制与远程调度相结合的自动化系统，目前已广泛应用于油气管道领域。在长输管道的生产过程中，SCADA 系统实时采集现场数据，对管道输运现场进行自动控制，实现顺序输送控制，设备、管道沿线及各站控系统运行状况监控，并为生产、调度和管理提供必要的数据。

近年来，随着计算机通讯技术的迅速发展，以及输油气管道的大规模建设和集中调控的实现，长输管道SCADA系统建设取得长足的进展，特别是近十年，大型油气长输管道SCADA系统基本建设完成。同时，各级油气调控中心在针对每条管道SCADA系统实现调控的基础上，为实现全部管道生产数据的汇聚，各自建立了数据中心，这些数据中心所存储数据的规模已经累积到T级水平，而且保持高速增长。这为调控操作分析和研究提供了统一的海量数据平台。

1.2 调控运行管理

各级天然气管道调控中心正面临对调控运行业务进行精细化管理的要求。调控运行的精细化管理可以有以下几种途径：（1）通过对管道复杂度建立有效评价手段，了解管道各种动态特性、可以对管道人员配置及结构优化给出科学的指导意见；（2）通过对调度员操作进行分析评价，可以对调控员操作的工作量、调控质量和效率进行有效评价和考核；（3）通过对SCADA运行数据的分析，可以总结调度运行操作规律，有利于发现现行调度运行操作规范的不足，有针对性的提出优化建议。

目前调控运行管理工作的实际现状是：进行精细化管理决策所依赖的管理工具、决策支持数据和分析方法尚不完善。首先，调控操作的运行环境是基于国际先进水平的SCADA系统，SCADA系统可以通过计算机网络和通讯技术就可以实现千里之外的现场监视、控制和操作，也完整保留了全部调控操作过程数据和实时生产数据，但SCADA系统尚不具备对上述数据的深入分析功能。同时，从决策支持数据而言，需要以分析对象如管道、调度员、调控操作、时间等维度所统计的信息为依据。但这些决策支持数据在SCADA系统中并不存在。SCADA记录数据的格式总体上分为两种：点数据格式和日志数据格式，点数据格式是指以数据点为中心，记录某个时刻该点的实时值及相关属性；日志数据格式记录了SCADA系统运行过程中各种操作、指令、事件、报警等数据。上述这些数据所含信息庞杂而繁乱，无法直接用于管理决策。最后，如何按管理要求从海量数据中分类、发现数据之间的关系、提炼各种规律，并将分散、杂乱的数据转换为有效数据，还与数据分析方法有关。调控运行管理人员缺乏一套专业的管道调控运行分析工具，即使面对海量的数据，但无法挖掘其中所蕴含的价值。

在政府制定的数字化未来发展规划中指出如何通过收集海量数据、建立数据仓库、实施以数据挖掘为核心的自动分析技术是未来的重点方向。大数据之大的意义在于通过这些数据的交换、整合和分析，人们可以发现新的知识，创造新的价值。对于调控运行管理人员而言，采用数据驱动的决策方法，用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新，也为解决当前管理困境提供新的思路。

2 调控操作与运行实现思路

实现精准调控运行的实现思路就是根据海量的运行数据总结出相应的规律，并根据大数据获得的结果进行动态调整，并将结果与新产生的数据进行新一轮周而复始、循“数”渐进的效果评估，从而以数据挖掘并有效描述的方式获得最最有效的措施、最好的做法，再全面在运行中推广。

对于天然气管网的运行来说，调控操作的最小的研究对象，也就是工况，一条完整的工况由以下信息项组成：工况名称、调度员、发生时间、管道、站场、设备、指令集等。而与调控操作相关的SCADA运行数据如设备状态、模拟量和调控指令日志记录，主要以点数据形式和日志数据形式保存的，所以不论是数据格式、数据内容和数据存储方式都与工况数据都不一样，因此调控操作分析与研究的关键技术是从海量的不同形态的数据中逐步总结每个调控操作的规律，不断完善，最终形成调控工况判断识别的自动分析技术，从SCADA运行数据中提炼出工况判断结果，我们称之为工况自动判断法。

在工况自动判断的结果之上，可以从操作人、时间、地点（管道、站场）、对象（设备）和操作（工况名称）等多种维度进行业务分析，形成各类分析统计数据，为不同的研究主体提供丰富表现力的分析数据和图表形式，从而为管网运行提供最科学数据。

3工况自动判断法

3.1工况自动判断法原理

工况自动判断法是实现天然气管网精准调控与操作的关键方法。所谓工况自动判断法就是采用计算机信息技术，预先定义通过数据分析总结的工况判断条件和规则，通过规则引擎技术实现对大量历史数据的分析处理，不断验证和反复完善规律，最后达到自动从离散数据中判断出满足规律的调控操作/工况结果，准确还原调控操作时刻的历史界面信息。

工况自动判断的原理基于SCADA系统中调控运行操作记录和相关设备监控点状态/模拟数据的变化，按工况判断条件和规则进行相互印证，从数据角度证实调控操作/工况的发生。

以工况“启压缩机”为例，启压缩机必须有调度员操作的指令，该指令在SCADA系统中以日志的形式予以记录，同时，压缩机的启动成功可以从压缩机状态的数据改变可以得到，操作日志和压缩机状态数据改变的时间差小于设定值即可判断出一个“启压缩机”工况的发生。

3.2工况自动判断过程

工况自动判断的核心实现基于规则分析引擎技术。整个工况自动判断过程包括：规则导入、数据加载、基础数据访问、规则分析、规则结果验证五个部分。

3.3工况判断结果的分析

工况判断结果为管网精准调控与安全运行提供了有效数据源，而基于工况判断结果之上的多维度分析才可以为调控运行管理提供符合业务需求的决策支持数据。分析的维度包括数量、时间、管道、调度员等各种调控运行管理视角。从不同维度进行数据分析是让管理决策者可以方便直观的了解所分析对象，通过问题发现和规律总结，为优化运行方案和管理制度提供了有效的决策数据支持，进而实现对管道调控运行工作的精细化管理。

参考文献：

[1] 郭晓瑛，路艳斌，郑娟. 国内外长输管道SCADA系统标准现状[J].油气储运，2011，02.