海量工业数据如何应用?能源企业率先做了这些尝试

工业互联网要做的事,IT企业不一定懂。

题图来源@视觉中国

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钛媒体注:在互联网进程中,作为国民经济底层支柱的制造业已落后半步,他们正在艰难地追赶。

艰苦在于,这些企业体积庞大,“掉头”更难,面临更多来自制度、技术上的禁锢。卓越在于,这些企业已经在摸索中前进,实现了一些“黑科技”。

制造业正在开放思维,接受更多来自IT业的新鲜想法。5月17日,作为雪浪大会(详情参见《江苏雪浪小镇与钛媒体联合发布“雪浪大会”计划,共同打造全球物联智造中心》)预热,ITValue与全时云联合发起“能源互联,破界融合——能源黑科技创享会”。本次讨论会通过案例分享的方式,与企业共同探索IT与能源的各种融合路径。

来自华能集团、远景智能、天合光能等20余家能源及科技企业的技术人员,在本次讨论会上分享了他们的经验,数个来自以色列、法国的能源科技公司,也通过远程视频的方式,同与会人员推介了国外的能源黑科技。

“工业互联网大致分了两派,一派是工业企业领导,以ABB为代表;一派是IT企业。BAT也在做工业互联网,但聊天时候他们坦白地跟我讲,他们是懵。互联网企业不懂电力是怎么运行的,他们无从下手。”在能源黑科技创享会上,一位嘉宾直言。

这一言论实际上反映了一个现象——在占领了零售、消费等行业后,2C的互联网思维在电气、能源领域碰了壁,它们无法应对专业的、海量的工业数据。

但好在,物联网带来了方法论,能源企业开始了探索。

能源这种大型企业的数据该如何收集?该收集哪些数据?收集后如何使用?通过创享会上三家能源企业分享的案例,钛媒体发现,能源企业主要将这些工业数据应用在了两方面:在企业内部,更好地指导生产;在企业外部,完成各级单位的能源协同发展。 

生产实时大数据算法帮助流程型企业优化生产过程

在本次讨论会上,中国华能集团有限公司信息中心处长郭森剖析了大型国有发电集团在生产实施大数据算法平台的实战应用。其本质即通过机器学习、人工智能,帮助大型企业进行更有效的流程管理。

郭森表示,构建工业物联网,首先要区分制造业中的流程型企业和离散型企业。

流程型企业包括石化、石油、冶金、电力、钢铁和电解铝。这类企业的特点是生产过程流畅、连续、完整,企业体量大、资产密集、工作连续,数据海量、连续,影响力相对较大。这类企业的生产线甚至是不可暂停的,一旦暂停就会带来巨大的工程损失和经济损失。

离散型企业例如三大动力集团、三一重工、海尔、GE等重型设备生产商,这些企业的生产比较离散、工作不连续,数据量也相对小。

郭森认为,流程型企业对工业互联网落地“束手无策”是因为,区别于离散型的企业,流程型企业数据积累更加庞大,更具连续性,更难以应用。“目前这些数据仅仅是用来‘看’的,很难应用起来。”

而总的来说,华能集团目前正在做的信息化平台实际上是在解决三大痛点

  • 第一,如何利用流程化企业看似无意义的海量、连续实时生产数据;
  • 第二,利用人工智能、机器学习这种先进的科技手段,对以往工业中奉行的“一线经验主义”进行补充和修正;
  • 第三,对能源生产中的一系列不确定性问题进行预判。最终实现对故障预判、检修指导、成本控制,达到对生产过程优化。

“我们的做法是,通过统一编码,建立华能数据平台;引入算法平台、大数据、人工智能技术;创建开源平台、共享社会资源。”

第一步:通过统一编码集中归纳、分析看似无意义的、海量的、连续的实时生产数据。

“我们统一设备KKS编码,将数据标准化、统一互联、全集团共享。集中部署的应用可针对所有电厂所有数据,节省分散部署的费用。”
统一编码

统一编码

第二步:将数据汇聚到KDM平台软件,集中通过数据加工KKM算法平台,最后通过KAM展示平台进行数据展示。

第三步:通过对特征指标的汇总及观察判断设备状态,包括对设备进行运行建设、健康评价、寿命评估和性能辨识。

“最有效的工具是通过设备原理模型、现场数据积累,通过大数据计算,发现反映设备本质属性的特征值,一旦特征值发生异动,就可以根据状态特征值与故障特征值的逻辑预算对故障进行诊断。”

据郭森介绍,自2013年开始,华能集团工业互联网平台调研起步;2015年,华能建立起初步的数据平台,尝试建立大型监管中心,涵盖华能8大电厂及华电风电KDM(平台软件);2016年,进一步推出算法平台,并在2017年将一些水电厂、风电厂接入推广应用。

通过涵盖百余个特征值,华能生产实时大数据算法平台已经在水电、风电、燃煤火电中实现异动监测、故障诊断等功能。

“比如在水电上,发动机异动检测量33个,故障诊断量28个;水轮机异动检测量9个,故障诊断量9个。涵盖了128个特征值。在2017年一天,某个水轮机顶盖水平振动缓变率等几个指标发现异常,我们通过算法平台得出结论‘10日内可能出现故障’,当时一线老员工都不信,结果之后对水轮机组水下部分进行检查,果然发现转轮一个叶片出现了小块脱落。”

通过物联网技术实现能源协同管理

与华能集团应用在煤电、水电等连续型业务不同,远景是做智能风机起家, 2014年远景开始启动智能物联网平台EnOS™项目。在远景看来,能源的大一统时代已经过去,能源世界正在逐步碎片化。能源系统的物理世界打碎后,需要在数字世界重新统一融合。这样的融合和重构,则需要通过能源物联网平台来有效实现。通过物联技术和人工智能技术,EnOS™平台能实现各能源形态和应用领域的协同运行,在可再生能源、分布式能源交易、储能、电厂、楼宇、电动交通等几大场景当中实现更大的商业价值。

在设备接入上,EnOS™通过开放的Edge接口协议,可以无缝连接包括BMS、光伏、风能、储能、用能设备等各种系统。目前该平台已接入超过5000万台设备。而在可再生能源设备上,EnOS™支持140种风机机型和650种型号的光伏逆变器直连接入、秒级数据实时更新,并能实现超过95%的数据合格率。

接入数据后,EnOS™平台会建立统一的设备模型,再通过EnOS™云平台上的数据分析和人工智能算法,打造相关应用,包括监控、绩效、功率预测、设备健康度分析、发电性能分析、预防性维护等方面。最后,为智慧风电、智慧光伏、智慧电站、智慧园区、智慧楼宇、智慧交通等各个应用场景提供解决方案。

远景智能技术总监闫剑锋表示,总体而言,EnOS™平台拥有四大优势,第一提供便捷、低成本的设备接入;第二提供公有云和私有环境的快速部署、运维监控,第三拥有大量的能源端数据,大量适合能源行业的数据分析及人工智能知识沉淀,第四提供开放的API和开发者套件,赋能第三方应用开发。

全球最大的家用储能公司Sonnen与远景智能物联网平台 EnOS™合作,将分散的储能电池协同管理,在紧急状况下进行电力调配。

EnOS™平台帮助Sonnen打造以智能电池为中心的家庭能源管理系统

Sonnen将分布在不同家庭中的储能电池装上传感器,并将传感器的数据直接连接上传到EnOS™上,帮助用户分享自己拥有的电力。基于EnOS ™平台完善整个分布式储能网络,让能源实现了真正意义上的共享,并让每一个加入这个网络的人有机会享受免费的电力,形成社区能源共享的Energy Facebook。

其次,通过EnOS™能够实现对这些不同家庭中的储能电池的统一调度。将用户的储能电池编织成了一张随时响应调峰调频需求的电力网络,万千家庭形成虚拟电厂,这大大降低了电网维护的成本。

“Sonnen会跟这些家庭签订一个协议,即企业免费给家庭安装电池,以换来电池的使用权。Sonnen就会在紧急时刻通过EnOS™,将这些电池所储备的电能紧急调用。相当于一个几百兆瓦容量的虚拟发电厂。”

协调各级单位的服务型能源云平台

光伏巨头天合光能股份有限公司,也高调宣布进军物联网。据天合云能源互联网技术(杭州)有限公司总经理方斌介绍,天合光能的能源互联网构架分三层:第一层是智能能源终端,包括智能发电系统、储能系统、配电和用电系统;第二层是能源输送管理系统和输送的管道系统;第三层是光伏云、储能云、充电云、运维云、能效云、售电云。

该物联网系统旨在解决中国传统中小型企业在用能方面存在两大痛点:一是缺乏专业运维能力,一旦出现用电故障,往往需要几天才能恢复正常用能;二是无法实现自主监测,开源节流。

“天合能源物联网推出的云端运维和检测功能就是为解决这两大痛点,帮助企业实现“五省”(省钱、省电、省人工、省心、省事),实现廉价、环保、稳定的用能环境。”

具体流程是,通过搭建能源云平台,面向目标群体(特别是光伏电站、户用光伏)开放使用,快速接入终端用户,提炼业务体系,挖掘分析云数据,推动物、能、数字全面的连接,实现“三位一体”的能源物联网新体系。

另外,要做到真正的云数据分析,数据必须成量级,在这一方面,天合光能有行业优势。

那么企业究竟接不接受这当中能源管理方式?方斌表示,“在试点过程中出乎我意料,有50%的企业愿意付钱做能源远程监测。”

方斌介绍到,越来越多的中小企业在关注能源成本,而如果通过传统的方式,一套本地运维系统售价可能会达到80-100万不等,另外还需配备服务器、监控中心,设立监管岗位。但如果采用能源互联网的模式,可以节约掉这这部分成本,“等于零投入”。而作为服务平台,物联网只是从节约下来的成本中抽取一部分服务费用。

但同时方斌也提到,做能源物联网,要看的不仅仅是互联网的部分,线上线下一个都不能少,“互联网公司看重的是使用价值,传统公司看重的是交易价值。这里面的思路是不一样。我的感受是,如何挖掘使用价值,这是能源物联网不一样的地方,这也是能源企业的优势,我们有终端,也有专业的人员。”(本文首发钛媒体,作者/赵宇航)

【雪浪大会预告】

雪浪大会将在6月30日-7月1日于中国无锡太湖国际博览中心盛大召开。本次大会由一场3000人主论坛、几十场分论坛以及近万平米智能制造科技展览组成。所有议题都将围绕着基于对近万家制造企业的数据调研,和超过200家企业面访所总结出来的制造企业最关心的问题展开。本次沙龙作为预热讨论的人工智能在制造业的落地场景,就是制造企业在调研中提出的一个普遍问题。

雪浪大会致力打造制造业与科技对接的平台,制造企业不仅可以充分了解、对接全球最新的科技资源,还可以发布自己的痛点问题,在更广范围内寻求解决方案;而科技公司除了展示自己的成果,更可以通过了解制造企业的需求,为自己的科技产品找到海量的制造业应用场景。

大会日程将会陆续公布。

即日起,至6月1日,所有预报名用户将获得购票尊贵优享折扣5折的权益。

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本文系作者 赵宇航 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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  • 电厂数据方便直接提取吧,但是不少其他类型的流程型工厂,数据无法直接提取,会增加人力成本。。

    回复 2018.06.08 · via android
  • 我也不懂,我就看看

    回复 2018.05.25 · via android
5

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