摘要：信息技术持续推进，大数据技术深度介入发电厂集控运行领域。本文主要探讨了基于大数据的发电厂集控运行故障诊断与预测的相关技术和方法。通过对发电厂集控运行中产生的大量数据进行采集、处理和分析，利用大数据技术构建故障诊断与预测模型，实现对发电厂集控运行故障的早期预警和准确诊断，提高发电厂的运行可靠性和安全性。

关键词：大数据；发电厂集控运行；故障诊断；故障预测

发电厂集控运行系统属于结构复杂的体系，内部涵盖众多设备与子系统，实际运作时受多方面因素的制约，设备故障风险较高，可能带来整体系统的连锁反应，传统故障诊断方式较多依赖人工经验和简易监测工具，这种途径在满足现代化发电厂对设备可靠度和安全性方面已经暴露局限性。随着大数据技术的发展，为发电厂集控运行故障诊断与预测提供了新的思路和方法。通过对发电厂运行过程中产生的海量数据进行分析，可以挖掘出设备运行状态的特征和规律，实现对故障的早期预警和准确诊断。

一、发电厂集控运行数据特点及采集

发电厂集控运行数据具有数据量大、数据类型多样、数据产生速度快等特点。数据量大体现在发电厂的各类设备在运行过程中会持续产生大量的数据，包括传感器数据、运行参数数据、设备状态数据等。数据类型多样，涵盖了数值型数据、文本型数据、图像数据等。例如，传感器采集的温度、压力等数据为数值型数据，设备维护记录等为文本型数据，设备运行的监控视频为图像数据。数据产生速度快，发电厂的设备实时运行，数据不断更新，需要及时采集和处理。为了获取全面准确的发电厂集控运行数据，需要采用多种数据采集方式。对于传感器数据，可以通过传感器网络直接采集设备的运行参数，如温度传感器采集设备温度，压力传感器采集压力等。对于运行参数数据，可以从发电厂的分散控制系统（DCS）中获取，DCS 系统记录了设备的各种运行参数。对于设备状态数据，可以通过设备自带的监测系统或人工巡检记录获取。同时，还可以利用网络爬虫技术采集互联网上与发电厂设备相关的信息，如设备厂家发布的技术文档、故障案例等。在数据采集过程中，要确保数据的准确性和完整性，对采集到的数据进行初步的清洗和校验，去除异常数据和错误数据。

二、基于大数据的故障诊断方法

2.1数据预处理

原始数据常常夹杂噪声，空缺值和异常值，因此免不了进行数据预处理，这项任务涵盖多个环节，包括数据清洗，数据集成，数据变换以及数据归约等，数据清洗的核心在于剔除那些杂乱的数据成分并对错误之处做出校正，进而提高数据的可信度。数据集成将来自不同数据源的数据进行整合，确保数据的一致性。数据变换对数据进行标准化、归一化等处理，使数据具有可比性。数据归约通过减少数据量，提高数据处理效率，如采用主成分分析（PCA）等方法对数据进行降维。

2.2故障特征提取

在经过预处理的数据中，提取能够反映设备故障状态的特征。故障特征提取方法有多种，如基于信号处理的方法，通过对传感器采集的振动、电流等信号进行傅里叶变换、小波变换等，提取信号的频域特征和时域特征。基于机器学习的方法，利用支持向量机（SVM）、决策树等算法从数据中自动学习故障特征。例如，通过对大量正常和故障状态下的设备运行数据进行训练，SVM 模型可以找到区分正常和故障状态的特征边界。基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，能够自动提取深层次的故障特征。CNN 可以对图像数据或具有空间结构的数据进行特征提取，RNN 适合处理具有时间序列特征的数据，如设备运行参数的时间序列数据。

2.3故障诊断模型构建

构建故障诊断模型的核心在于捕捉有效的故障特征，常见类别涉及基于规则，案例和机器学习的方向，规则型好比一套事先定好的检测框子，设备运转的数据只要对上这套标准，即可敲定故障种类；而案例型更似一个经验箱，留存住以往的故障情形，在新问题浮现时以匹配过去类似情况来进行裁定，至于说到机器学习类型的模块，像是SVM（支持向量机），决策树之类的工具，它可借由大量演练数据找出故障特点和类型间的关系线索。实践中也不排除把多个方向掺和到一起用的情形，比方采用集成学习技术把这些不同类型的技术捏在一起干活儿，像搞随机森林这种形式，让一片片不同的决策树联合解析，并根据大多数人的票选定论作为最终的分析判断继而导致诊断结论。

三、基于大数据的故障预测方法

3.1时间序列分析

时间序列分析属于故障预测里的惯用手段，尤其是发电厂集控运行数据存在显著的时间依赖特性，将设备的那些带时间标签的运转参数稍加排列观察，就能顺着趋势摸清设备未来的行为逻辑，好比自回归移动平均模型（ARIMA）这种做法并不陌生，它通过剖析序列数据间的关联疏密度来敲定内部的数值设定，接着尝试对后续可能跳出的数据进行估算，比如把涉及设备温度的时间数据推入ARIMA模型，不难推测出温度走势规律，若发现温度偏移正常预期范围，几乎就是在提示某种隐患将要出现。

3.2机器学习预测模型

构建故障预测模型可依托多种机器学习算法，除了SVM和决策树之外，神经网络同样具备潜力，例如多层感知器（MLP），这种模型能直接以设备当前运行数据作为输入，通过权重和阈值动态调整逐步摸索设备状态与未来故障之间的隐含关联，而在处理时间序列类型问题时，长短期记忆网络（LSTM）尤为适用，其在捕获长时间尺度上的依赖关系能力尤其突出，能够较为敏锐地识取设备状态变化趋势的信息特性。利用LSTM对设备运行状况分析时，它通常表现得更为细腻而具体，这些方法在训练阶段会逐渐拟合输入信号分布及其后续发生故障的可能性，在提升准确性和精细度等方面展现出不错的实际效能。

3.3数据驱动的预测模型

借助大数据的支撑，故障预测能够通过数据驱动型模型予以达成，这类模型专注处理海量历史数据集，尝试挖掘设备状态与故障出现间的深层隐性关联，据此形成特有的预测架构，例如整合设备维修记录，运行参数和环境变量等多个维度的信息，就可以识别出对设备故障产生重要影响的核心因素，并以此拼接起可靠的预测框架轮廓，当实时运行的数据触发模型中预设相关条件时便能提前洞察可能的风险隐患。

四、结论

基于大数据的发电厂集控运行故障诊断与预测技术具有重要的应用价值。通过对发电厂集控运行中产生的海量数据进行采集、处理和分析，利用大数据技术构建故障诊断与预测模型，能够实现对设备故障的早期预警和准确诊断，提高发电厂的运行可靠性和安全性。随着大数据技术的不断发展和完善，以及人工智能、机器学习等技术的进一步融合，基于大数据的故障诊断与预测技术将在发电厂集控运行中发挥更加重要的作用，为发电厂的智能化发展提供有力支持。

参考文献：

[1] 郝大伟.基于大数据通信的电厂集控运行故障诊断系统设计[J].通信电源技术， 2024， 41（22）：10-12.