CN113268894B - 一种基于数据中台的火电生产数据治理方法和系统 - Google Patents

一种基于数据中台的火电生产数据治理方法和系统 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于数据中台的火电生产数据治理方法和系统，方法包括：获取数据中台内的火电厂机组设备以及业务系统信息，以及机组设备和业务系统历史和实时生产数据；构建火电厂数据治理目录体系，将历史和实时生产数据标准化；建立火电厂数据质量管理模型；结合火电厂各机组设备和业务系统的治理场景与历史生产数据，建立生产数据标准和管理规范，筛选实时生产数据中的问题数据；根据所述火电厂数据质量管理模型对所述问题数据进行问题追溯，相关机组设备及业务系统执行决策。本发明可提高生产数据管理的一致性和效率、及时监控数据问题并从根本上及时解决数据问题，并促进机组设备及业务系统执行机制持续有效运行。

Description

一种基于数据中台的火电生产数据治理方法和系统
技术领域
本发明属于火电数据管理技术领域，涉及一种基于数据中台的火电生产数据治理方法和系统。
背景技术
目前，火力发电厂正逐步向数字化电厂迈进，各种数字化仪表与设备以取代原有的机械式仪器仪表，各类传感器设备、移动终端、数据采集设备等产生的大量数据被保存、分析，用于指导火力发电厂的生产与运营。
但是，现有技术中电力生产领域所采集的监测数据、运行数据等绝大部分都是正常数据，价值比较大的却是极少量的异常数据，由于数据价值密度较低，对异常数据的检测不够敏感，从而无法保证及时进行检修。并且，火电生产数据需要检测或监测的数据较多，各类结构化、半结构化数据以及非结构化数据类型较于丰富，不可避免地产生数据质量问题，影响基于数据相关应用以分析辅助决策的准确性，并带来工作成本增加等问题。
现有技术中并没有一种统一的管理方式，导致监测流程不够舒畅，极大影响分析与处理速度，导致工作效率降低。因此，针对现有技术的限制和缺陷，如何提供一种基于数据中台的火电生产数据治理方法及系统是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本申请提供一种基于数据中台的火电生产数据治理方法和系统，优化数据治理，提高发电预测准确度以及分析处理速度，有利于对发电厂的数据进行有效监控。
为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：
一种基于数据中台的火电生产数据治理方法，其特征在于：
所述方法包括以下步骤：
S1：获取数据中台内的火电厂机组设备以及业务系统信息，以及机组设备和业务系统历史和实时生产数据；
S2：基于火电厂机组设备及业务系统，根据业务域、业务模块、业务活动三级目录，构建火电厂数据治理目录体系，将历史和实时生产数据标准化；
S3：根据所述火电厂数据治理目录体系以及机组设备及业务系统信息，建立火电厂数据质量管理模型；
S4：结合火电厂各机组设备和业务系统的治理场景与历史生产数据，建立生产数据标准和管理规范，筛选实时生产数据中的问题数据；
S5：根据所述火电厂数据质量管理模型对所述问题数据进行问题追溯，相关机组设备及业务系统执行决策。
本发明进一步包括以下优选方案：
优选地，步骤1中，所述机组设备以及业务系统信息包括：机组ID、机组负荷、机组运行参数；
所述生产数据包括：汽机调阀开度、燃煤量、给水量、风煤比、减温水量、锅炉额定蒸发量；
所述机组设备包括：省煤器、再热减温器、高温再热器、过热减温器、引风机、循环水泵；
所述业务系统包括：制粉系统、脱硫系统、输煤系统。
优选地，所述步骤S2包括：
S201：将机组设备及业务系统的生产数据，根据计算类型的不同转换成对应数据表；
S202：根据业务域、业务模块、业务活动三级目录，构建火电厂数据治理目录体系，对所述数据表中数据按照业务域、业务模块、业务活动进行分类；
S203：将所述数据表中的每一类数据进行统一的数据命名、数据定义，并对每一类数据进行归一化处理，得到标准化数据。
优选地，所述步骤S3包括：
S301：建立所述火电厂数据治理目录体系中数据与所述机组设备及业务系统信息的关系数据库；
S302：根据所述关系数据库，对机组设备及业务系统分配管理组织机构，并进行权限配置与绑定，得到火电厂数据质量管理模型。
优选地，步骤4中，所述生产数据标准和管理规范包括：主汽压力和主汽温度的约束范围、最大连续蒸发量、过热器出口蒸汽压力、过热器出口蒸汽温度、再热器入口蒸汽压力、再热器出口蒸汽压力。
优选地，所述步骤S5包括：
根据所述火电厂数据质量管理模型对所述问题数据进行问题追溯，获取相关机组设备及业务系统信息，根据数据治理目录体系定位问题数据位置，根据问题数据具体情况调节机组设备及业务系统后续执行决策。
优选地，所述步骤S5还包括：
S501：根据所述生产数据相互之间的关联影响关系，构建设备机组下全景生产数据地图，并与设备机组的从属关系建立各设备机组的生产数据目录；
S502：在所述数据地图上，根据生产数据名称或代码创建搜索引擎，获取并显示与问题数据相关的设备机组关联业务、数据资产及设备信息。
优选地，还包括步骤S6：对执行决策的执行数据进行评估：
S601：获取各机组设备及业务系统执行决策的执行数据；
S602：搭建火电场景校验规则评估环境，制定执行数据评估标准；
S603：根据所述执行数据评估标准进行执行数据校验，判断执行后续数据是否符合生产标准规范，根据数据校验结果，得到执行决策评估信息；
S604：根据执行数据评估标准对执行决策评估信息进行近半年治理结果趋势排名，以及生产数据质量结果同比|环比、设备机组质量结果对比、校验规则质量结果统计等可视化展示，并以质量评价报告形式输出可视化结果；
S605：分析输出结果，对机组设备及业务系统执行决策中低质量的数据指定改善以及清洗计划，并进行重新测定。
本发明还公开了一种基于数据中台的火电生产数据治理系统，包括依次连接的数据获取模块、数据处理模块、管理模型构建模块、检测模块以及执行模块；
所述数据获取模块，用于获取数据中台内的火电厂机组设备以及业务系统信息，以及机组设备和业务系统历史和实时生产数据；
所述数据处理模块，用于基于火电厂机组设备及业务系统，根据业务域、业务模块、业务活动三级目录，构建火电厂数据治理目录体系，将历史和实时生产数据标准化；
所述管理模型构建模块，用于根据所述火电厂数据治理目录体系以及机组设备及业务系统信息，建立火电厂数据质量管理模型；
所述检测模块，用于结合火电厂各机组设备和业务系统的治理场景与历史生产数据，建立生产数据标准和管理规范，筛选实时生产数据中的问题数据；
所述执行模块，用于根据所述火电厂数据质量管理模型对所述问题数据进行问题追溯，相关机组设备及业务系统执行决策。
优选地，所述系统还包括评估模块，用于对执行决策的执行数据进行评估，对执行决策中低质量的数据指定改善以及清洗计划，并进行重新测定。
本申请所达到的有益效果：
本发明将火电生产数据进行有效划分，并制定自身数据标准，通过数据标准化可以防止用语的混乱使用，维持火电生产数据的一致性，确保数据的正确性及质量，有利于数据治理，提高生产数据管理的一致性和效率；
本发明建立科学的管理组织体系，明确责任人和分工以及数据的管理规范，有利于及时监控数据问题并从根本上及时解决数据问题；
本发明进行执行评估，有利于及时调整执行方向，对运行数据进行探查、处理、分析，并促进机组设备及业务系统执行机制持续有效运行。
附图说明
图1是本发明一种基于数据中台的火电生产数据治理方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
如图1所示，本发明的一种基于数据中台的火电生产数据治理方法，包括以下步骤：
S1：获取数据中台内的火电厂机组设备以及业务系统信息，以及机组设备和业务系统历史和实时生产数据；
具体实施时，所述机组设备以及业务系统信息包括：机组ID、机组负荷、机组运行参数，如主汽压力、主汽温度；
所述生产数据包括：汽机调阀开度、燃煤量、给水量、风煤比、减温水量、锅炉额定蒸发量；
所述机组设备包括：省煤器、再热减温器、高温再热器、过热减温器、引风机、循环水泵等设备；
所述业务系统包括：制粉系统、脱硫系统、输煤系统。
S2：基于火电厂机组设备及业务系统，根据业务域、业务模块、业务活动三级目录，构建火电厂数据治理目录体系，将历史和实时生产数据标准化，具体包括：
S201：将机组设备及业务系统的生产数据，根据计算类型的不同转换成对应数据表；
比如生产数据分为实时数据和周期性计算数据，而周期性计算数据另存在周期性计算结果表。
S202：根据业务域、业务模块、业务活动三级目录，构建火电厂数据治理目录体系，对所述数据表中数据按照业务域、业务模块、业务活动进行分类；
S203：将所述数据表中的每一类数据进行统一的数据命名、数据定义，并对每一类数据进行归一化处理，得到标准化数据。
将火电生产数据进行有效划分，并制定自身数据标准，通过数据标准化可以防止用语的混乱使用，维持火电生产数据的一致性，确保数据的正确性及质量，有利于数据治理，提高生产数据管理的一致性和效率。
S3：根据所述火电厂数据治理目录体系以及机组设备及业务系统信息，建立火电厂数据质量管理模型，具体包括：
S301：建立所述火电厂数据治理目录体系中数据与所述机组设备及业务系统信息的关系数据库；
S302：根据所述关系数据库，对机组设备及业务系统分配管理组织机构，并进行权限配置与绑定，得到火电厂数据质量管理模型。
有利于建立科学的管理组织体系，明确责任人的角色与分工，落实各类数据对象的管理流程。
S4：结合火电厂各机组设备和业务系统的治理场景与历史生产数据，建立生产数据标准和管理规范，筛选实时生产数据中的问题数据，并将所述问题数据进行汇总与存储；
具体实施时，所述生产数据标准和管理规范包括：主汽压力和主汽温度的约束范围、最大连续蒸发量、过热器出口蒸汽压力、过热器出口蒸汽温度、再热器入口蒸汽压力、再热器出口蒸汽压力。
主汽压力和主汽温度是带有约束范围的参量，其会直接影响到机组的运行安全，实施时，设置如下：主汽压力：＜60Mpa ，主汽温度：0.78-0.85℃
以60万机组为例，下列指标会影响机组运行：
最大连续蒸发量（B-MCR） t/h ：2400
过热器出口蒸汽压力 MPa ：29.4
过热器出口蒸汽温度℃：605
再热器入口蒸汽压力 MPa ：6.70
再热器出口蒸汽压力 MPa： 6.50
S5：根据所述火电厂数据质量管理模型对所述问题数据进行问题追溯，相关机组设备及业务系统执行决策，包括：
根据所述火电厂数据质量管理模型对所述问题数据进行问题追溯，获取相关机组设备及业务系统信息，根据数据治理目录体系定位问题数据位置，根据问题数据具体情况调节机组设备及业务系统后续执行决策。
执行决策举例：
根据问题数据的大小，决定如何调节机组负荷、调节数值，达到数值所用时间等如调节给水量，调节人员，到场时间，调节到A，以及到A所用时间等。
所述步骤S5还包括：
S501：根据所述生产数据相互之间的关联影响关系，构建设备机组下全景生产数据地图，并与设备机组的从属关系建立各设备机组的生产数据目录；
S502：在所述数据地图上，根据生产数据名称或代码创建搜索引擎，获取并显示与问题数据相关的设备机组关联业务、数据资产及设备信息。
有利于及时发现问题并辅助相关人员及时解决问题。
本发明具体实施时，还包括步骤S6：对执行决策的执行数据进行评估：
S601：获取各机组设备及业务系统执行决策的执行数据；
S602：搭建火电场景校验规则评估环境，根据SG-CIM标准、及时性检测、精确性检测区间和有效性校验等国家标准或行业检测规范，制定执行数据评估标准；
S603：根据所述执行数据评估标准进行执行数据校验，判断执行后续数据是否符合生产标准规范，根据数据校验结果，得到执行决策评估信息；
S604：根据执行数据评估标准对执行决策评估信息进行近半年治理结果趋势排名，以及生产数据质量结果同比|环比、设备机组质量结果对比、校验规则质量结果统计等可视化展示，并以质量评价报告形式输出可视化结果；
S605：分析输出结果，对机组设备及业务系统执行决策中低质量的数据指定改善以及清洗计划，并进行重新测定。
评估还可以为打分制，设置标准规则打分管理等形式。
有利于梳理核心业务流以及数据流，有利于指定有效数据治理指标，集成高质量数据，对数据进行探查、处理、分析，并促进机组设备及业务系统执行机制持续有效运行。
本发明的一种基于数据中台的火电生产数据治理系统，包括依次连接的数据获取模块、数据处理模块、管理模型构建模块、检测模块以及执行模块；
所述数据获取模块，用于获取数据中台内的火电厂机组设备以及业务系统信息，以及机组设备和业务系统历史和实时生产数据；
所述数据处理模块，用于基于火电厂机组设备及业务系统，根据业务域、业务模块、业务活动三级目录，构建火电厂数据治理目录体系，将历史和实时生产数据标准化；
所述管理模型构建模块，用于根据所述火电厂数据治理目录体系以及机组设备及业务系统信息，建立火电厂数据质量管理模型；
所述检测模块，用于结合火电厂各机组设备和业务系统的治理场景与历史生产数据，建立生产数据标准和管理规范，筛选实时生产数据中的问题数据，并将所述问题数据进行汇总与存储；
所述执行模块，用于根据所述火电厂数据质量管理模型对所述问题数据进行问题追溯，相关机组设备及业务系统执行决策。
具体实施时，所述系统还包括评估模块，用于对执行决策的执行数据进行评估，对执行决策中低质量的数据指定改善以及清洗计划，并进行重新测定。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数据中台的火电生产数据治理方法，其特征在于：
所述方法包括以下步骤：
S1：获取数据中台内的火电厂机组设备以及业务系统信息，以及机组设备和业务系统历史和实时生产数据；
S2：基于火电厂机组设备及业务系统，根据业务域、业务模块、业务活动三级目录，构建火电厂数据治理目录体系，将历史和实时生产数据标准化；
S3：根据所述火电厂数据治理目录体系以及机组设备及业务系统信息，明确责任人的角色与分工，落实各类数据对象的管理流程，建立火电厂数据质量管理模型；
S4：结合火电厂各机组设备和业务系统的治理场景与历史生产数据，建立生产数据标准和管理规范，筛选实时生产数据中的问题数据；
S5：根据所述火电厂数据质量管理模型对所述问题数据进行问题追溯，相关机组设备及业务系统执行决策，包括：
根据所述火电厂数据质量管理模型对所述问题数据进行问题追溯，获取相关机组设备及业务系统信息，根据数据治理目录体系定位问题数据位置，根据问题数据具体情况调节机组设备及业务系统后续执行决策；
S6：对执行决策的执行数据进行评估，以及设置标准规则对评估结果进行打分管理。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的火电生产数据治理方法，其特征在于：
步骤1中，所述机组设备以及业务系统信息包括：机组ID、机组负荷、机组运行参数；
所述生产数据包括：汽机调阀开度、燃煤量、给水量、风煤比、减温水量、锅炉额定蒸发量；
所述机组设备包括：省煤器、再热减温器、高温再热器、过热减温器、引风机、循环水泵；
所述业务系统包括：制粉系统、脱硫系统、输煤系统。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的火电生产数据治理方法，其特征在于：
所述步骤S2包括：
S201：将机组设备及业务系统的生产数据，根据计算类型的不同转换成对应数据表；
S202：根据业务域、业务模块、业务活动三级目录，构建火电厂数据治理目录体系，对所述数据表中数据按照业务域、业务模块、业务活动进行分类；
S203：将所述数据表中的每一类数据进行统一的数据命名、数据定义，并对每一类数据进行归一化处理，得到标准化数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的火电生产数据治理方法，其特征在于：
所述步骤S3包括：
S301：建立所述火电厂数据治理目录体系中数据与所述机组设备及业务系统信息的关系数据库；
S302：根据所述关系数据库，对机组设备及业务系统分配管理组织机构，并进行权限配置与绑定，得到火电厂数据质量管理模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的火电生产数据治理方法，其特征在于：
步骤4中，所述生产数据标准和管理规范包括：主汽压力和主汽温度的约束范围、最大连续蒸发量、过热器出口蒸汽压力、过热器出口蒸汽温度、再热器入口蒸汽压力、再热器出口蒸汽压力。
6.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的火电生产数据治理方法，其特征在于：
所述步骤S5包括：
根据所述火电厂数据质量管理模型对所述问题数据进行问题追溯，获取相关机组设备及业务系统信息，根据数据治理目录体系定位问题数据位置，根据问题数据具体情况调节机组设备及业务系统后续执行决策。
7.根据权利要求1或6所述的一种基于数据中台的火电生产数据治理方法，其特征在于：
所述步骤S5还包括：
S501：根据所述生产数据相互之间的关联影响关系，构建设备机组下全景生产数据地图，并与设备机组的从属关系建立各设备机组的生产数据目录；
S502：在所述数据地图上，根据生产数据名称或代码创建搜索引擎，获取并显示与问题数据相关的设备机组关联业务、数据资产及设备信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的火电生产数据治理方法，其特征在于：
还包括步骤S6：对执行决策的执行数据进行评估：
S601：获取各机组设备及业务系统执行决策的执行数据；
S602：搭建火电场景校验规则评估环境制定执行数据评估标准；
S603：根据所述执行数据评估标准进行执行数据校验，判断执行后续数据是否符合生产标准规范，根据数据校验结果，得到执行决策评估信息；
S604：根据执行数据评估标准对执行决策评估信息进行治理结果趋势排名，以及生产数据质量结果同比、环比、设备机组质量结果对比可视化展示，并以质量评价报告形式输出结果；
S605：分析输出结果，对机组设备及业务系统执行决策中低质量的数据指定改善以及清洗计划，并进行重新测定。
9.一种基于数据中台的火电生产数据治理系统，包括依次连接的数据获取模块、数据处理模块、管理模型构建模块、检测模块以及执行模块，其特征在于：
所述数据获取模块，用于获取数据中台内的火电厂机组设备以及业务系统信息，以及机组设备和业务系统历史和实时生产数据；
所述数据处理模块，用于基于火电厂机组设备及业务系统，根据业务域、业务模块、业务活动三级目录，构建火电厂数据治理目录体系，将历史和实时生产数据标准化；
所述管理模型构建模块，用于根据所述火电厂数据治理目录体系以及机组设备及业务系统信息，明确责任人的角色与分工，落实各类数据对象的管理流程，建立火电厂数据质量管理模型；
所述检测模块，用于结合火电厂各机组设备和业务系统的治理场景与历史生产数据，建立生产数据标准和管理规范，筛选实时生产数据中的问题数据；
所述执行模块，用于根据所述火电厂数据质量管理模型对所述问题数据进行问题追溯，相关机组设备及业务系统执行决策，包括：
根据所述火电厂数据质量管理模型对所述问题数据进行问题追溯，获取相关机组设备及业务系统信息，根据数据治理目录体系定位问题数据位置，根据问题数据具体情况调节机组设备及业务系统后续执行决策。
10.根据权利要求9所述的一种基于数据中台的火电生产数据治理系统，其特征在于：
所述系统还包括评估模块，用于对执行决策的执行数据进行评估，对执行决策中低质量的数据指定改善以及清洗计划，并进行重新测定。
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