安昱泓
（三峡津蓟（天津）新能源发电有限公司， 天津 301900）
0 引言电力是国民经济的重要支柱产业，电力行业安全生产是保障国家经济社会可持续发展的重要前提[1]，如何保障电力生产安全成为了电力行业面临的关键问题。目前，电力生产存在许多安全隐患，如高温、高电压等因素的影响，以及自然灾害、人为操作失误等导致的安全事故，给电力行业生产、人员安全和环境都带来了巨大的损失，严重制约了电力行业的发展[2]。因此，优化电力生产安全管控系统，提高整个行业的安全管理水平，显得尤为重要。
近年来，随着大数据技术和智能化手段的快速发展，电力行业安全生产的管理模式也在不断升级[3]。大数据技术为我们提供了一种全新的思维方式，通过对海量数据的分析和挖掘，发掘隐藏在数据背后的规律和关系，为电力行业的安全生产提供了更准确的参考依据。通过对电力生产流程、设备状态和自然环境等诸多因素进行梳理和对比分析，可以发现并预测潜在的安全隐患，提前采取措施，防范事故发生[4]。
智能化手段的应用进一步解放了电力生产安全管控系统的管理，从过去的人工巡检信息录入，到现在设备自动采集和监测信息反馈，大大提高了电力生产信息的及时性和精准度。除此之外，智能化技术还可以根据个性化的需求，实现数据的定制化处理和供应，为管理者在决策和方案制定中提供更多的选择[5]。
大数据技术和智能化手段对电力生产安全管控系统的应用具有重要意义。为了确保电力行业安全生产与可持续发展，有必要进一步探索大数据技术和智能化手段在电力生产安全管控中的应用和创新。
1 大数据视域下的智能化电力生产安全管控平台综合电力生产安全管理需求，通过大数据技术和智能化手段的应用，本文搭建一个大数据视域下的智能化电力生产安全管控平台，如图1 所示。该平台的功能主要有：智能监控与数据采集、安全信息处理和分析、数据展示和智能化管理。
图1 大数据视域下的智能化电力生产安全管控平台
1）智能监控与数据采集是大数据视域下的智能化电力生产安全管控平台的基础。电力生产现场可以通过搭载多种传感器，如压力传感器、温度传感器和气体传感器等，自动采集电力生产现场各种参数数据，并上传至终端。通过智能化监控技术，可以快速捕捉电力生产现场的所有信息，实现高效数据监控和自动报警。不仅可以弥补人力巡检的局限性，而且可以实时发现并处理隐患，提高电力生产安全水平。
2）安全信息处理和分析是大数据视域下的智能化电力生产安全管控平台的核心。通过建立相应的安全事件预警模型，该平台可以实现对异常情况的自动检测、报警和处理。同时，结合历史数据和专家知识，可以进行数据可视化和数据分析，快速准确地找出异常事件的根源，并制定应对方案，进一步提高电力生产安全管理的科学性和准确性。
3）数据展示和智能化管理是大数据视域下的智能化电力生产安全管控平台的重要特点。通过对采集到的数据进行整合和过滤，平台可以生成各种有价值的报表、统计数据和智能化管理指标，不仅可以提高数据的可视性和可操作性，而且还可以实现电力生产安全管控的自动化和智能化，进一步提高企业安全管理的效率和准确性。
2 基于数据驱动和知识库的智能化电力生产故障处理流程大数据视域下的智能化电力生产安全管控平台的核心功能是对安全信息进行处理和分析。为了让大数据视域下的智能化电力生产安全管控更加可靠、有效，本文提出了基于数据驱动和基于知识库的智能化电力生产故障处理流程，二者都是应用于电力设备故障解决的方法。但是，在信息处理、适用范围和数据支持等方面存在差异。
2.1 基于数据驱动的智能化电力生产故障的处理流程基于数据驱动的智能化电力生产故障处理流程，是一种通过分析数据来提高故障处理效率和准确性的方法，如图2 所示。
图2 基于数据驱动的智能化电力生产故障处理流程
1）通过压力传感器、温度传感器和振动传感器等传感器，获取电力生产过程中的各项监测参数。
2）对获取的监测数据，通过大数据分析进行标签识别。标签识别往往会对数据进行分类和分析，从而更加准确地判断数据是否异常，为故障诊断提供有效的预处理。有助于工程师更快、更精确地找到故障的根本原因。一旦发现电力生产异常数据，流程会引入专家系统进行电力生产故障的诊断。专家系统利用先进的算法对数据进行分析，从而识别电力设备故障。通过该系统，可以将分析数据和故障诊断的过程自动化，提高了故障诊断效率和准确性。
3）对电力生产故障进行定位，确定故障原因，进行失效模式分析和失效机理分析。建立故障处理的实例库，更好地帮助员工在繁忙的工作中更快、更准确地找到问题的答案。
4）输出设备健康状态，完善电力生产故障诊断记录，为设备的维护管理提供信息基础，提高了电力设备的可用性和可靠性。
2.2 基于知识库的智能化电力生产故障处理流程基于知识库的智能化电力生产故障处理流程是一种根据电力生产过程数据建立知识库，实现电力设备故障预测和快速诊断的方法，如图3 所示。
图3 基于知识库的智能化电力生产故障处理流程
1）获取电力生产过程中的各项检测数据，并进行数据预处理及特征提取，以便更好地识别设备的运行状态。该流程需要对数据进行标准化、缺失值填充和异常值处理等预处理工作，更好地提高数据的可用性。同时，该流程需要利用特征提取方法从数据中提取有用特征量，去除冗余信息。
2）信息进入电力生产故障预测诊断模型中，得到电力生产故障监测结果。进入故障诊断知识库，通过与知识库匹配得到精确的故障处理方法与设备维修历史记录等信息，从而实现快速诊断。
3）对数据进行进一步筛选和分析，可以确定是否存在超出知识库范畴的异常情况。一旦超出范畴，可对知识库数据库进行调整和更新，以保持知识库的准确性和实时性。
基于知识库的智能化电力生产故障处理流程是一种快速诊断电力设备故障、提高电力设备维护管理效率的方法。通过对电力设备的检测数据结构化，建立故障分类库和解决方案库，实现了知识的积累和传递，为电力设备的维护管理提供了科学依据。
2.3 两种电力生产故障处理流程优劣分析1）两种方法的基础不同。数据驱动的处理流程需要许多高质量、准确的数据来拟合和训练模型，确定故障特征和关联规则。而基于知识库的故障处理流程则依赖于已有的知识库，该库已经包含很多关于设备故障的结论和解决方案，可以直接使用。
2）两种方法在信息处理方面存在差异。数据驱动的处理流程需要对大量数据进行处理和分析，得出规律和趋势，但此过程经常涉及到机器学习、深度学习等技术，难以抽象出故障的原因和解决方案。而在基于知识库的故障处理流程中，解决方案通常已经存在于知识库中，直接使用即可。
3）两种方法的适用范围也存在差异。数据驱动方法适用于大规模、高维度以及复杂的数据集，涉及多个模态或领域的数据。而基于知识库的故障处理流程适用于故障分类已经比较稳定的环节，如设备涉及的故障分类已经被有效地归纳总结或规定，从而知识库能够针对具体问题快速、准确地提供解决方案。
3 安全生产问题整改督办监督流程面对电力生产过程中产生的故障问题，系统可以从多种技术路径给出解决方案，只需考虑如何确保其顺利整改完毕即可。基于此，本文提供了一套安全生产问题整改督办监督流程，如图4 所示。该流程起始阶段主要分为发现问题和全要素风险监测两个独立且并列的环节，旨在通过各种手段及时发现存在的安全隐患和故障问题是否已经完成整改督办。在此阶段，需要明确监管的要求，并制定检查标准，确保所采集到的数据真实可靠，能够及时、准确地反映设备状态和设备安全问题。
图4 安全生产问题整改督办监督流程
在所有数据导入监测模型处置后，有两个子流程，即应急综合应用平台中日常监管模块——隐患治理应用和风险防范模块——异常处置应用。两个子流程协同工作，通过采集数据，实时监测电力生产过程中的关键节点和风险变化。通过数据分析和挖掘，形成指数警示模型，并提供针对性的解决方案。
安全生产问题整改督办监督流程是在大数据视域下实现电厂安全生产远程监测的关键环节之一，通过对安全生产问题整改督办过程进行监控与数据分析，能够提高监督的准确性和效率，减少了对人工的依赖，从而提高设备的安全性、可靠性和稳定性。
4 结语大数据在电力生产安全中起到了越来越重要的作用。基于此本文搭建了一套智能化电力生产安全管控平台，其核心功能是对安全信息进行处理和分析。本文提出了基于数据驱动和基于知识库的智能化电力生产故障处理流程，两种方法各有优劣。数据驱动的方法侧重于通过数据建立动态的、实时的模型对故障进行预测处理，而基于知识库的方法侧重于已有知识，从而更快地提供解决方案。选择哪种方法应取决于现场的数据情况、数据处理需求和成本大小。为了确保安全生产问题顺利整改完成，本文提供了一套安全生产问题整改督办监督流程，通过对安全生产问题整改督办过程进行监控与数据分析，大大提高了设备的安全性、可靠性和稳定性。
