【董利斌 浙江大唐乌沙山发电有限责任公司信息化创新工作室主任】2022智慧电厂论坛（第一期）文字实录

 主持人：下面我们有请浙江大唐乌沙山发电有限责任公司信息化创新工作室主任 董利斌 作《浙江大唐乌沙山数据中台建设》的主题发言。董老师主要负责公司智慧企业建设、科技创新和标准编制工作。参与多项IEC国际和国家标准编制，主持的大型火电机组深度调峰研究、基于大数据的数据中台建设、火电机组分散控制系统标准创新等项目获得多个中电联创新成果一等奖。我们有请董老师，大家掌声欢迎。

    
    董利斌：非常高兴今天能在这里和大家做智慧企业建设案例的分享。
    看视频比较直观，先带来一段我们厂智慧企业建设的一段视频，先和大家做一下分享，是从整体上对整个乌沙山智慧企业建设做了一个小片，这是数字化团队自己弄的一个片子，先和大家做一个分享。
    （视频⋯⋯）
    谢谢大家观看，这是智慧企业建设一个总体的介绍。智慧企业建设乌沙山公司总体的框架，刚才片子里说的，我们是一个老厂在老厂做智慧企业建设的时候，先对所有的设备进行改造，现在不是完全改造，主要对一些重点设备进行改造，手动门，电动门做了一些，一些DCS国产化改造，也是为智慧企业建设做一些铺垫，在智慧企业建设过程中包括老的DCS通信能力没有达到智慧企业建设的需求。
    中间层是三大数字化建设，其中以数据中台为核心，旁边的5G专网设一个网络。智能控制平台基于中控的类似于ICS（音）的平台，当时创建的架构在生产侧以阿里数据中台为核心，在生产侧搭建一套平台，正常是生产和管理区域两个网络只能单向传输，在做智慧化应用的时候要建底层平台，之前的燃烧优化，智慧水务、平行控制，这些所有智慧化应用全部纳入到生产控制平台去，小的智慧化应用放到数据中台，包括经营管理全都在数据中台，以中台的理念去建设，因为我们厂智慧企业建设主要还是围绕着数据建设，从建设的理解来说，能不断提升企业经营效益一个手段和技术，可能之前小的应用，比如有限空间和无人机只是一段时间能促进安全管理，要不断的对企业生产进行优化，需要通过中台的建设，让数据来发挥推动力。
    数据中台一个总体框架，从数据源到数据汇聚，数据融合，到前端的数据服务和数据报表。数据中台一个框架。一般现在建数据中台，底层是一个云架构，把计算机的资源存储和网络进行分配，中间层是整体软件层一个框架，从数据接入，数据接入包括实时数据和离线数据，中间是大数据计算存储，包括大数据计算，实时数据库和流计算等图像数据这一块。上面是数据分析，包括数据报表、仪表盘，大屏展示数据可视化分析。两边对整个数据中台运维来说，一个运维管理，一个数据资产的管理。最上方是数据服务，包括第三方的接口服务，对所有的系统提供我们的数据。
    这一块是根据构架，实际配置的数据中台。数据中台和阿里合作建设的一个比较小的数据中台，是以乌沙山电厂为核心，建立浙江大唐整个浙江分公司的数据中台，底层是专有云敏捷版的配置。后面是32台服务器。中间选用阿里的Dataworks抽取，一期建设的时候没有考虑实时，一般实时电厂配有CAS（音）的数据库可以直接用过来，但是我们在后期建设的话，如果要整个合起来建设，把实时的数据库配上，建立实时的应用。实时数据库应用比较多。现在已经开始布置实施。
    中间关系型数据库和对象数据库，一个大数据选用的是Maxcompute，对象数据库就是存储我们的一些像图片之类的非结构化书记的一些东西。再上面，数据分析这一块选用阿里QuickBI的架构，两边是有一个Dataworks。两边用一个统一的数据化软件，软件是Idata，当时选用比较直观的普通专业，当时我们学热工，一上手过去会发现其实拖拉拽，直接界面化操作，非常方便，以后一旦中台建立之后，有很多系统，向你要数据，还得配一个专业化的数据软件人去做接口，就比较麻烦。当时我们选用一个Idata的服务，这样自己可以通过拖拉拽，包括界面化操作的形式，对外提供数据服务。
    最上层应用，当时因为建数据中台的时候，其实还没有太大考虑一个应用，中台正常建设应该一个中台一个前台，一般电厂有很多的应用，应用前台这一块没有选用阿里大的应用前台，只是阿里给我们推荐云输的低代码平台，通过把中台的数据取过来之后，做一些流程的开发，其实在厂里有一个很大的问题，很多流程停留在纸质化，信息化建设，一个项目建几个流程，如果临时增加的流程，规章制度来落实，是没有办法落实，这个需要有一个低代码的开发平台，让信息人员，专业人员直接搭建流程，所以在建设过程中选用云输的低代码开发平台，当时投入的时候对管理来说加快很多。以前一个议程审批至少一天，但是低代码包括加了钉钉前端之后，10分钟不到，整个流程到最高领导，省外的这种已经批完，之前需要一两天。
    之前智慧视觉，这一块当时为了现场安全管理引用视觉分析的平台。后面做一下介绍。
    在建设现在的中台，现在总共接入12个生产系统和业务系统，现在807张业务数据表，854亿多条数据，总数据容量11019GB。现在是把全场所有信息化数据全部接入。当时做这个的时候发现，一个这样的数据中台承载能力比较大，建立最好以分公司级去建立平台，像32台服务器，1千万左右的建设规模，对其他电厂足够用，不光接入我们的厂的数据，还把浙江分公司，包括新能源、热电的数据全部进行接入。
    在建数据中台的时候建立一个数据化的标准，包括整个数据共享平台的整体框架，数据化的安全配置，存储要求，对外提供API的标准建立，在建设数据化的时候，一个管理标准可能对于后面的信息化数据接入要有一定要求，否则后面数据进来之后非常乱，没有办法实现数据中台的整个汇聚，还要再做一个数据治理，所以制定数据汇聚的标准。
    在数据建设过程中，比较重点的一块，就是模型的搭建。包括整个生产流程从煤道过来到煤化验之后，到辅控、锅炉，汽机发电，整个生产的流程。包括下面是一个物资采购的流程，包括项目的立项，物资的采购，这些过去之后到日常管理生产中，一些日记化，日记化项目要实施，需要备件或者技改项目的一些东西进来之后，再到我们的上工作票，再到运行开票之后现场实施，再到最后项目结案，到管理过程中一些检查问题，全部建立一个数据模型，对电厂的整个流程进行数据化的管理。最后通过这些数据建立一个经营指标。通过建立财务的利润和成本指标来反映整个电厂的运营情况，包括技改物资采购、燃料采购。这里面可能最重点的一点，现在在做的燃料智能化，想把燃料这一块往深的里面去做。
    在数据中台建设过程中，有一个比较重要，主数据的汇聚，主数据的联通能把电厂所有信息化系统全部串联起来，如果没有一个主数据，可能放到一个服务器或者一个系统里面，但是没有一个主数据把它们联通，整个系统应用上，其实从应用上还是割裂分开，所以建立一个人员机构包括基于KKS码的设备组数据核项目合同管理的组数据。
    这个可能和之前差不多，数据开发标准一个规范制定。
    在数据中台建完之后，现在还是在建设过程中，边建边应用。最早的应用，是在于数字孪生系统上面的应用，数据孪生所有数据通过数据中台给到数据孪生，提供数据服务。我们也是在这个过程中发现需要实时的数据，因为哈多的数据都在实时变化的。所以后来在二期过程中也添加数据中台的实时数据库。
    在建设整个智慧企业的时候，也是依托中台，数据上来之后建了一个智慧门户，因为统一的门户能让大家更好的去了解智慧企业，更好的应用一些系统。现在实现单点登陆，这样更方便大家去使用这些系统，不需要每一个系统需要一个网址或者需要一个链接去找，包括每天一上班之后，可以通过数据中台的数据化显示，大家去看一些费用，包括生产缺陷等等一些数据，去了解整个电厂现在的运行情况。
    包括脱硫的报表，边际利润，工作票的报表，最开始的时候没有用到，在后面应用过程中，员工在智慧企业建设过程中体验不深，好多的报表需要通过手工去录入，仪表盘可能只是看，但是整个集团公司的体制来说，还是需要有很多报表实时报道。针对于这一块的需求，通过数据中台，数据已经有了，通过qiuckBI拖拉拽的形式，给员工们建立了一个日报表，现在这个报表还在开发之中。
    接下来通过中台的数据给流程审批副，把所有的数据集中起来之后，需要审批的数据可以直接进入低代码平台，优化流程审批。
    和阿里合作，做了一个就地的视觉算法，阿里或者现在市面上用的比较多其实针对于安全帽，或者查违章有没有高工作业，有没有翻越围栏，这些比较成型，包括海康那些大厂都能做，这些应用直接上来之后，我们厂用的还是比较好，但是一些跑冒滴漏这一块需要和厂家一起需开发，这一块做的不是太多，在脱硫一些浆液，跑浆，现场有没有人员在作业，是不是有违章直接拍出来，这些做了一些开发。
    智能监盘，前面很多老师也介绍，我们厂的智能监盘依托于一个平行控制的理论。应用到自动控制，一个监盘，APS这几个方面应用了，因为和数据相关，主要还是智能监盘这一块，智能监盘这一块应用到把所有的系统进行分割化，把每一个系统的指标从安全、经济和底层的参数指标进行统一规划，出来一个打分的系统，直观通过打分的形式让运行人员判断设备的健康度。在建设过程中，最主要的一点，要运行人员深度参与，这个也是更新好几版，需要运行人员在不断看的过程中提出他们所需要的，在整个项目实施的过程中，也是让整个运行人员参与到整个项目来实施，比如设备部，智慧化团队提供一个硬件的服务，最终靠他们来不断的要求，来提高智能监盘的准确性和实用性。
    数字化煤厂，前面是燃料三大项目一个数据，之前建了燃料三大项目，后来发现好多数据录入填报比较多，后来通过这个问题之后，现在上了5G+斗轮机的项目，把燃料所有的数据通过斗轮机的无人化之后，所有的数据上来之后，把现场所有的数据不需要人员再去录，直接放大燃料三大项目里面，一个系统数据的录入，减少人工录入产生的偏差问题，整个数字化煤厂建设更智能化。原来是开放式的煤厂，现在是封闭式煤厂，封闭式煤厂建设之后产生的问题里面的环境比较恶劣，整个无人化之后能减轻大家的工作量和工作环境。通过建设之后，把数据拿上来，可以统一对整个燃料的成本进行精确的管控，包括何时上什么煤，有一个精确的定位，指导后面的燃料运行。
    AR眼镜这一块远程协助，我们和VR眼镜厂商做了一个共研，在几个场景做了一个应用，一个在DCS验收过程中做了一个远程的验收，设备运用到设备检修指导，现在集团推行好多运维都是自主化运维，很多运维的人员比较年轻，需要厂家的指导。包括在疫情期间厂家很难过来，那个时候就用一个AR眼镜，辅助做设备的检修，在这个过程中，有一个好处，能很快提升运维人员的技术。
    和他们联合开发一个隐蔽原件验收检查，以前隐蔽原件靠拍几张照片或者一些记录，VR眼镜和他们弄了一套，不是这个头戴式比较大，是比较小的轻量级的VR眼镜，里面可以设点程序，需要一步一步，每一步干什么，有一个低代码的开发，通过低代码的开发一步一步把操作流程记录下来，这样戴着眼镜可以做隐蔽原件的检查。包括后期的事故追忆，或者一些检查，能够更简便的调用这些数据做一些分析。
    主要分享就是这些，谢谢大家！
    

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