基于水电站生产应急指挥的辅助决策平台研究

蒋敏，田若朝，靳帅，张斯宇

（国电大渡河枕头坝发电有限公司，四川 乐山 614799）

现有国有大型水电站系统复杂，业务流程多样，流域水电站的地理位置分布较广，且大都处于偏远山区，介于这些特殊的条件，除了保障设备的安全、可靠运行外，如何提高应急管理水平，在发生紧急情况或事故时能及时响应处理，也是集控中心需要解决的问题。为践行安全生产建设的管理理念，提高电站安全生产和应急指挥的能力，需建设一套基于电站全要素融合的生产应急指挥系统，构建数字电站生产应急风险态势感知和决策辅助体系。开展生产应急指挥平台建设相关的探索和研究势在必行。

1 平台建设思路

在充分考虑信息化电厂应急指挥辅助决策需求的基础上，充分利用现代网络技术，以大数据分析为基础，通过网络通信、音视频通讯等技术手段，从事件快速响应、事故有效处理、保障电力安全运行等基本点出发，在符合电力系统应急预案基本业务应用的基础上，建立一体化、高度集成的综合管理指挥中心，掌握现场的实时信息，指挥调度各种资源，最终实现水电站生产应急指挥的辅助决策。

项目规划思路从智慧电站规划方案与实际情况和工作需要出发，总体按照“1369”思路进行规划建设，即“一个平台，三个阶段，六大感知，九项工作”。

2 建设需求和内容

2.1 建设需求

在充分分析现状的情况下，为实现建设电站生产应急指挥平台后，可让生产部门之间在线协作，统一各层级信息，快速下达指令，及时反馈完成结果，从而提供应急指挥效率。从技术角度看，水电站生产应急指挥辅助决策平台建设主要包含信息采集与集成、算法模型搭建、运行机制建立三个部分。

（1）信息采集与集成。基于关系型数据库的采集方式，对各业务部门的业务系统的数据库类型、网络环境、数据密级等多方面进行调研分析，可使数据中心的连接部门业务系统的数据库，直接读取相关数据。需要获取外部数据时，可以使用网络爬虫方式采集数据。受各种条件因素限制，不能进行在线采集的，通过制作对应数据导入模版，由人员自主手工操作导入功能填报数据。

（2）算法模型搭建。系统需支持基于大数据分析技术的生产应急指挥相关模型，如各类数据挖掘算法，包括聚类算法、分类算法、关联分析算法、事件序列算法、回归分析算法等。这些模型可以对电站的生产应急指挥平台数据进行分析，建立各类指标计算、风险预测、预警预报、自动总结等模型成果，为应急指挥提供辅助决策。

（3）运行机制建立。根据相关技术规定，制定统一数据分类代码、格式、命名规则和统计口径等建立行业数据组织规范。确立数据管理办法，开发统一的标准数据接口，实现要素数据和现场实时态势信息推送功能，建立多级共享的音视频共享服务。通过采用软件、硬件加密技术和手段，建立信息安全传输机制。

2.2 建设内容

电站生产应急指挥辅助决策平台的建设应满足进行日常电力应急管理和突发事件应急处置的需求，遵循技术先进性、功能实用性、资源共享性、系统安全性等原则。在设计上，运用了大数据技术、机器学习算法等国内外先进的信息技术手段，分析了主流技术的发展趋势，确保系统能适应信息技术的迅速发展，并可长期处于国内领先水平，更好地解决今后系统升级等问题。按照职能布局划分，应包括基础设施、生产应急指挥数据中心、后端维护管理平台等职能平台。应急指挥系统基础支撑系统包括生产应急态势感知平台、应急指挥辅助决策平台。

3 系统架构与功能

针对应急指挥辅助决策需求，设计应急指挥辅助决策支持平台架构。应急指挥辅助决策平台是一个集多系统集成应用、信息管理、数据分析、数据处理等功能于一体的综合应用平台。系统逻辑架构从下到上包括五个层级：数据采集层、数据资源层、系统支撑层、系统应用层、人机交互层。

3.1 数据采集层

数据采集层主要用于接收各个业务领域通过智能计量设备上报的数据，各个业务领域接收数据后通过相关的主题模型对数据进行转化，通过消息总线发送到数据采集层，数据采集层存入相关的数据仓库中和实时数据库中。为建设生产应急指挥数据中心，汇集电站生产应急指挥涉及的可用数据资源，为后续的感知、预警、响应提供了基础的数据支撑。

3.2 数据资源层

数据资源层提供系统基础数据，实时数据，共享交换信息，GIS（地理信息服务）数据的存储和查询。数据中心建设是数据资源层的核心部分，数据资源中心依据相关标准规范进行建设，在平台运行管理体系以及安全管理体系的保障下平稳运行。通过业务系统数据资源的整合和接入，数据交换平台把数据划分成一些可以管理的单位数据集合，这些数据单元共同构成了平台数据的统一资源池，通过各类数据集和数据资源挖取、分类，为平台层业务应用构建了面向整合共享、决策分析、面向业务管理、面向公共服务的核心业务内容和服务能力。项目数据整合需要基于各级部门协调处理共享的数据资源，协调一个处理一个，由统一的数据整合、共享平台对接。

3.3 平台支撑层

平台支撑层是系统的基础，所有和业务无关的核心功能都集成到基础服务层，平台支撑层主要包含定位服务、资源调度、流媒体服务、内容管理、认证服务、日志管理、消息服务、调度服务、数据仓库引擎、数据挖掘、数据检索、规则引擎等功能。

3.4 平台应用层

平台应用层是整个系统的核心部分，主要包括全面态势感知模块、应急指挥决策管理模块、后台维护管理模块。

（1）全面态势感知模块。生产应急指挥态势感知平台规划态势感知是一种基于设备、环境的、动态、整体地洞悉安全风险的能力，是以大数据为基础，从全局视角提升对安全威胁的发现识别、理解分析、响应处置能力的一种方式，最终是为了决策与行动，是安全能力的落地。从各业务系统获取并展示全厂基础数据、核心业务数据（分运维、调度、营销、综合等业务）、核心指标数据、整体业务趋势等厂级宏观信息。实时获取集控中心来水预测数据、耗水数据，根据来水和耗水数据预测库水位。通过构建自动化对比模型，实现实际收入、年度计划曲线、月度计划曲线三个值得偏差分析与预警，每个月分析一次，当偏差超过阙值则预警。

（2）应急指挥决策管理模块。应急指挥决策管理模块，基于大数据及物联网技术，通过智能设备、视频会商、机器学习等技术，把智能管理的颗粒度细化到个体的人员、车辆、物资等，并通过结合大数据建模和计算，对电站生产应急的指挥能力、处置能力、演练过程、应急事件总结和培训等进行科学的管控、分析评估。实现对突发事件数据的收集、分析、对应急指挥的辅助决策、对应急资源的组织、协调和管理控制等指挥功能。同时具备良好的扩展能力，推动电站领导、部门管理的精细化、数据化、科学化管理。

（3）后台维护管理模块。后端维护管理模块主要实现对生产应急指挥平台的内容、使用人、使用权限的管理，权限设置，人员管理，系统基础设置，系统监控，数据备份等功能。人员管理负责用户登录、操作使用的管理。提供一个统一的控制台用于管理生产应急指挥平台涉及的终端设备，预配置平台账户、安全关键内容，控制对平台数据的访问，客户端系统版本更新，追踪设备位置等。

3.5 人机交互层

主要完成人机交互操作，人机交互层接收用户的界面指令，接收后通过平台应用层，平台支撑层的相关处理，将处理后的数据返回用户。

4 结语

本文通过大数据技术的应用，构建了基于水电站生产应急指挥的辅助决策平台。建立智慧电站是新时期信息技术和大数据应用发展的必然要求，是未来战略性新兴产业的主导力量之一。加快推进电站生产应急指挥平台建设，对于提升电站信息深度应用和创新管理的水平，推进应急管理水平智慧化提升，实现“事前预警、事中可控、事后联动、可追溯可评估”的应急管理场景，推动智慧电站的发展具有重要意义。