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中国华能集团郭森:携手共建工业互联网

放大字体  缩小字体 发布日期:2018-05-22  浏览次数:895
简介:电力是一个国民经济基础中的基础,一个是电信、一个是电力,除了我们自身的生产之外,还是保证其他产业正常运行的基础型企业,你
      “电力是一个国民经济基础中的基础,一个是电信、一个是电力,除了我们自身的生产之外,还是保证其他产业正常运行的基础型企业,你要开灯我就要发电,所有都是在线实现的。本身在物联网上还没有更多的尝试。”中国华能集团有限公司信息中心处长郭森在中国能源研究会节能减排中心与华北电力大学国家大学科技园联合举办“2018年智慧电厂论坛(第一期)”上发表演讲时表示。

 

 
中国华能集团有限公司信息中心处长郭森《携手共建工业互联网》

 

我讲一下有四个想法,也是华能在做工业互联网做了一些尝试。

第一,新潮流。其实新潮流主要也是说刚刚徐参事讲的这块内容。

第二,华能已经做过的一些实践,包括我们做的方法,可能和大家所提到的利用实时数据库去对现实的一次性数据做监控的方法,还是有一些区别的。

第三,我们实施这个项目过程中也有一些新的实施方式,我们叫新范式。

第四,大家参加到这个会听我们来讲,希望得到什么结果?我们希望大家一起参与到这个过程当中来,因为不管从产品形成的方式还是项目实施的过程,都需要各位的参与,无论你是做算法的、你是做业务应用的、你还是做平台开发的、还是运营商、云的服务提供商,都会有我们合作的机会。

我想说不管是十九大当中提到了大数据、互联网、提到了人工智能、提到了机器学习,还有就是国务院在政治局组织学习的时候也提到了相同的内容,其实我们回过头来看,国家和执政党在历史过程当中就一项技术提的这么样高,要拿出来全党学习,我们一直在想,为什么国家花那么大的力气这个阶段提出这样的问题。包括“两化”上也特别把跟互联网相关、跟人工智能相关的代表集中在一起,做发布。

国务院在2017年年底有一个文件《关于发展工业互联网指导意见》里面提到说,2025年中国要有3—5个大到国际水平的工业互联网平台。其实,我们的正式文件当中很少提到什么时间完成到一个什么样的水平。从这个角度,Gartner2008—2018年发布的十大战略性新技术排行,比如2016年、2017年看云计算的时候,已经没有排到十大领先技术当中,为什么?因为云应用、云的技术的推广、云的服务中心的产品,都已经是一个成熟的技术了。这里面应用如说智能应用、智能对象、AI这些事情,都是一直带领袖的。2018年又看到,Gartner新发布的像人工智能的基础、智能应用和分析,很多东西都会排在十大领先技术的前面,可是我们看到的更多的是对老百姓服务的业务,比如我们看到像ofo、打车宽间,把人和物直接建立这种联系,更多的是从服务角度来做的。像流程性企业,我们后边会提到,连续性生产的这样的企业,他通过物联网所能够提供的服务平台更少。我们看到更多的是一些离散型的企业,他在组织生产、在物料的调配、在生产组织过程当中发挥了更多的作用。但是真正在人工智能,在你的生产过程当中起指导意义,其实是非常少的。可能下一阶段人工智能有更多的应用才会带动这个产业的发展。

刚刚我们提到的这个差别在哪儿呢?流程型企业和离散型企业有一些差别,我们这里列了一下,更多的还是连续化生产的企业,因为比较明显,第一,量比较大,自动化程度非常高。电力是一个国民经济基础中的基础,一个是电信、一个是电力,除了我们自身的生产之外,还是保证其他产业正常运行的基础型企业,你要开灯我就要发电,所有都是在线实现的。本身在物联网上还没有更多的尝试。

回到刚开始说,为什么国家对这件事情这么重视呢?其实现在我们理解的这样一个机会,就是说因为我们的流程型企业,第一,在整个国民经济中的占比比例是非常高的,第二,流程型企业在全世界的经济发展当中所占的比重也是非常高的。所以,把握了流程性企业在整个经济发展当中大的比例,所以就像我们看到的,比如说我们的粗钢产量超过了全世界粗钢产量的一半,比如说我们的水泥产量,还有我们的发电,我们的人口只有14亿,70多亿的人口,但是我们的发电比例占到了25%。这些东西说明了在这一轮的竞争当中,在这一轮的世界的发展过程当中,没有别人走的快,但是我们比别人所积累的数据更多。数据积累的更多就给了我们一个机会,就给了我们从这些数据当中能够挖掘出来什么更有用的结论,能提高我们的效益,能够降低我们的成本,能够有效的指导我们的检修,可以减少我们故障的发生,这个是给我们提的一个要求。

即便是没有完全理解,从中央到这一轮技术发展的要求来看,大家把精力投入到互联网、投入到人工智能过程当中,至少是一个符合政策发展方向的这样一个行动。当然我们在这个基础上也做过一些前期的准备,当然这是说到华能集团,因为我们比较早的就开始在做管理信息化的这部分,比如说我们的ERP、我们的EAM、我们的HR、我们的OA,比较早的集中部署的方式已经完成了管理信息化这个过程。实际上从2013年开始,我们更多的把集团内部电厂的生产数据,我们叫实时生产数据的应用,把大家的生产数据不断的有一个集中的过程。其实在这个集中的过程当中我们发现,这样大量数据的积累会给我们非常多的,从中挖掘更有效的这样一些内容的机会。

通过这些数据,提到有以下四点:

第一,首先我们能够通过数据的积累,能够对故障做出更早的预判。

第二,检修指导。其实原来多年都在提状态检修,现在的检修是点检、定检,按照规定爱国,不管设备的实际状况是什么,到时间就要进行中修、大修,要投入各种检修的费用。一个发动机组测点数据可能上万个,虽然徐院士说可能不够,要更多,就现在1万多种数据,我们要把它充分利用起来已经能够挖掘出非常多的。

第三,很多的生产过程,我们的成本是靠预先设置好的,我们有各种温度、压力、振动,所有的检测数据都是被检测到的,如果数据积累下来不对数据进行挖掘就是垃圾,但是如果你去挖掘对生产指导也有非常大的意义。

第四,作为企业来说,作为社会责任的体现,更多的还是通过人工智能、通过机器学习的方式,对生产过程进行优化,最后体现在效率上。

讲几个例子,在我们的生产过程当中,这是一个生产过程、运行过程运行直到的案例,这是在重庆的一个电厂,这里边我们想说一个,和大家通常理解的,刚刚听到说我们的生产数据存在在什么地方呢?我们存在Pad里面,我们存在EDAN的数据库里面,是以时间维度进行存储的数据,这些数据给我们的直接分析结果有什么直接的意义吗?可能我们发现跳机了,但是已经跳机了,你有预判吗?你对它机器设备特征性的指标有一个什么样的控制方式呢?当然上午刘院士也讲了,我们也进行了很多的研究,通过在实时数据库上做开发,来对设备的状况做判断,但是我们的判断是不是仅仅来自于我们一次性从设备上采集来的数据呢,其实是不一定的。我们现在可以想像,就是当你的运行环境发生变化的时候,比如刚刚说负荷变化,可能振动有所增加,但是振动增加能够反映数据健康吗?不一定,就像反映人类胖瘦程度,可以用一个抽象尺度,我们知道有一个BMI的指数,是体重除身高的平方,这个数据有实际意义吗?没有实际意义,但是却标志着健康程度,比如18点一下认为偏瘦,28以上认为偏胖,会有糖尿病风险,其实这个值是标定健康的因素,设备是不是也有这样的特征?我们姑且认为有这样的特征,是因为我们可以采集、可以拿到的数据太多,不同数据之间一定有一个相互的关系,是不随着负荷的变化和外部条件的变化,而仅仅反映设备运行的健康状况。这个数据有没有呢?一定有,但是怎么发现这个数据呢?确实需要我们研究的事,比如我们对水电做了特征值的描述和特征值的发现,确实找到了这样一些,当你的特征值发生变化的时候,他预示着设备是要出问题的。

像我们在珞璜电厂检修过程当中,比如这是我们在做一次数据和特征值数据变化的一个对比,就是当我们一次性的数据,比如我们振动的数据,当它没有超过你的阈值,没有报警的时候,但是他的特征值已经告诉我们说,本身已经偏离了正常的工作方式。

这是做的一个珞璜电厂掺烧运行的案例,我们是通过它的生产数据回过头来指导不同配比的掺烧,从而对它的成本进行控制。

最后给到一个计算的结果,大家可以看到一个最后的数据,因为这块比如对珞璜电厂5号机测一个数据,这样一个机组通过运行指导之后可以有一个节约成本的计算,我们发现这个产品的节约仅仅是通过它的控制过程,它对数据的分析、对特征值的修正的调整的过程,就可以提高它的效率,其实同时也会降低了它的污染程度。

这是说的我们生产过程的在线监测,因为我们的生产是连续性的,不能停下来对设备进行检测,而通过对设备这样一些特征值的检测,直接告诉人们现在的生产健康状况,比如说这是我们在四川水电的一个检测,就是他在生产数据检测的过程当中,生产的值班人员并不认为这个设备现在会出现问题,按照他的安全生产管理规范,并没有达到预警的水平。可是他的特征值本身告诉他说,是有突变。这个突变告诉他说,会有问题,但是当时大家还是很有争议的。就是我们也在尝试这样一种方式他是不是有效的。这块我们讲是过了多少天,10天之后,确实发现他的水轮机出现了叶片脱落的事故,其实当时在它的水轮机的特征值变化里已经体现出来了,而且在疑似振动本身过程中并没有标准的,像这样的实验其实有很多。包括我们对预埋水管堵塞的检测,包括对设备缺陷的检测。

这是我们在做的过程中所截的一些图,其实我们想通过这样一个方式想这样一个结论,我们是想说,其实我们的研究更多的是通过对历史数据一个模型的循环,发现一个设备不同的特征值,而通过对特征值的监测来预测设备本身的故障和按照他的指导去调整他的检修的这样的内容,包括他的生产成本控制过程。当然现在对于我们前期做的工作还很难给出一个可以用白纸黑字完全统计出来的结果。有人也在开玩笑说,你去判断一个设备出故障,但是这个设备有两种可能,一种是出故障,可能你判断对,也有可能没有出故障,你判断是不正确的,这个东西不能闭环指导生产,但是我想我们沿着这条路的方向在做,会有一个对不同的特征值的筛选过程,让他的标识和指向更准确。这块给了一个数据,其实还是挺激动的,就是当你人工的判断是没有故障的时候,而我们预判故障,这个本身就是对成本非常大的节约。

前面我们说了两个事,一个是国家要求这么做,是因为我们总体生产的规模足够大,是有这样的机会的,有句话说叫弯道超车,可能这是我们本身去超越发达国家在新的一轮竞争中一个很好的机会。第二个,我们讲通过这种方式,通过我们选择的这种有效的方式,其实本身特征值的这个事情不是一个很神秘的事情,是在线性代数当中非常成熟的一个理论,但是发现特征值的过程确实是我们在做很多的尝试,看他是不是更有效。

为什么第三个要讲新的范式呢?其实我们会发现,在我们做所有的这些过程当中,比如我们做了统一编码,我们做了算法的平台,我们做了开源的平台,我们做这些过程的时候,这是做编码的过程,这是做网络部署和数据采集的过程,这是算法平台,这是展示平台,这是发现的各种数据。我想说什么呢?我们做这些事情并不是我们自己做的,为什么说新的范式?其实做的过程中是一个产业链,我们知道的可能是水电、可能是火电,可能我们并不太熟悉核电,可能比如说有广核弹或者有核电集团,他们可能更熟悉,但是这种方法我们认为是很通用的。所以我们在做火电和水电的时候,更多的是一线的工程人员介入到我们模型的筛选和历史数据的训练过程,后面有做模型的、有做算法的,像中科院、像清华的软件学院,我们之间有这样的合作,他们提供更多的算法,其实本身这是一个产业链,并不像我们常规的做IT,人们会卖给你一个软件、卖给你一个产品,叫ERP,我告诉你这是我们的最佳实验,你按我的来做你的效率就提高了。我们更多的是说,也这样一种方法我们尝试过是有效的,希望大家一起来参与,也许你是一个电信的运营商,你会提供我们的线路,你会提供给我们云的资源,也许你是一个算法研究的研究所,你可能有新的算法输出,供我们在这块来使用,来优化我们的过程,来筛选我们的特征值。也许你是某一个行业,比如石油石化和钢铁,可能和一线的生产人员,对他自己的生产数据的积累,和他出现故障的过程更熟悉,他在介入的过程当中,我们的这条价值链就更完善了。而我们现在的这种项目组织方式也是一种核算方式,原来恐怕我们的一线技术人员说,我们要在这个项目当中获取利益,大家觉得这个事很可怕,因为我是甲方、你是乙方,你来给我做,我怎么可以拿你的钱。实际上项目实施过程当中,其实每个人在这个环节当中都会起作用,如果没有一线的支持,我们很难把模型做准确。这种方式,其实并不是谁去拿了谁的利益,而是把整个蛋糕都拿了。我们知道一个机组、一台机组,一年要省500多万,全国这么多的火电机组,这么大的量,其实我们现在一种实施方式叫对赌,说起来不是很好听,可能我们进入一个电厂实施是并不收钱的,我们跟他们合作,他们的人员加入到我们过程当中,如果对你的成本节约有一个幅度,这个幅度的百分之多少我们可以有一段时间的提成,用这种方式来奖励我们整个价值链上所有的合作的人。其实这个结果是,把你的蛋糕做大,把你的成本控制好,让整个项目的实施过程都有一个均沾的利益,而这种方式都是一个迭代的过程,每个人都不会逃,会绑在这个价值链,如果有人逃,我们认为一定是更有价值的价值链,我们认为会向他继续学习。

其实我们刚才讲到,这是我们一种项目实施新的范式。这里面其实就是在讲一个设备特征值的概念,我们想说设备有那么多采集点,一定是在不同的采集点之间存在着一个与负荷、与环境、与你的生产过程无关,而他本身就是标志着设备健康状况的一个特征,这个特征如果我们有一定的量,比如我们水电,我们有48个特征值,分别标志着不同的设备它的故障,我们反过来会说影响到他的特征值变化存在的因素是什么,从而我们对什么来检修,更有针对性。姑且我们现在叫状态检修,因为还有一个合规性,因为你不能推翻点检、定检,用状态检修来实施,至少是可以参考的,可以指导到检修工作。

我最后说一个,这是我们数据抓取算法和根据其他平台的比较。这里我们讲的OT和IT,其实我们想说的一件事,就是算法人员、IT人员、信息化人员,在工业物联网实施过程中,绝不是你自己一个人可以去推动你的主业,推动你的生产人员去完成这个过程的,是需要一线的操作人员OT,就是操作技术人员,更多的大家配合一起来做这个事情。

我想最后说四个事,就是我们现在讲这个为什么?我们讲四件事,第一件事叫共创,其实我们不可能为所有的人把所有的事情都做了,你没有那么大的胃口,也没有那么多的经验,其实这是一个我们共同去建造一个模型、建造某一个行业,能够去优化你的生产过程,去降低你的生产成本,去提高你的检修准确率的这样一个过程。第二个,你有了这样的模型,还要到具体的环境里面去实施。前面大家看到了,比如大渡河,比如我们和华能系统以外的合作,很多事情墙内开的花首先墙外香的,当然华能也投入了特别的力量做这个事。后面所谓共享,内部核算,这就是我们的内部机制,一个合作范式,如果你在我们合作项目当中为你的公司降低成本、提高效率,这个当中也是有你的利益体现的。最后所谓共赢,我们最后的目的还是要让整个经济发展的更快、成本控制的更好、污染控制的更好,让十九大所描述的那样的景象尽快到达。

最后说目标是什么。其实仅仅是华能做这件事我觉得意义不大,为什么?因为即便我是一个成功的范式,我相信其电力集团也是有芥蒂的、也是有防范的,毕竟我们是友商,我们为同一个行业为同一个市场提供便利的服务。所以我们在中国计算机用户协会下面成立了一个分会,这个学会更多是以开放的方式吸引不同的行业大家一起来做,所以我们说从前面模型的建立、算法的提供,运营商提供的资源,包括不同行业的业务人员对不同的数据的利用,和他们本身对模型的训练,大家一起参与这个当中,整个建立起一个生态环境,这个是当时成立大数据分会一个过程。

我们这个当中做了什么?华能因为起步并不早,事情起步于华能,但是第一步落地的并不是华能,华能今年拿出了将近50%的装机容量,用于我们在工业互联网实践当中这种方式推广,包括预算,包括项目组织,包括管理流程,这件事情我们已经启动了,我们5月份刚刚在云南开项目启动会,先从水电全覆盖,叫2018年水电全覆盖,火电马上,华能已经开始在做了。

因为工业互联网的发展不是靠哪一个集团、哪一批人发现了一个什么新的途径,就可以把整个国家的工业互联网搞好,就可以真的国务院、中共中央,对本身我们在规模上积累的数据,让他作为效益发挥出来,是需要大家一起来参与的、一起来推动这件事。谢谢大家!

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