基于信息新技術(shù)的燃機(jī)機(jī)群監(jiān)測(cè)診斷私有云平臺(tái)

中國(guó)大唐集團(tuán)有限公司

網(wǎng)絡(luò)行業(yè)應(yīng)用篇/設(shè)備監(jiān)控與維護(hù)

1 概述

1.1 背景

當(dāng)前信息通信技術(shù)對(duì)中國(guó)發(fā)電行業(yè)的貢獻(xiàn)價(jià)值正處于量變到質(zhì)變的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。在全球新一輪電力科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中，互聯(lián)網(wǎng)與發(fā)電行業(yè)融合發(fā)展具有廣闊前景和無限潛力。推動(dòng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，深入推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”，加快建設(shè)和發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，已成為不可阻擋的時(shí)代潮流。

我國(guó)發(fā)電行業(yè)不斷推進(jìn)信息化升級(jí)改造工作，每天產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，但現(xiàn)有技術(shù)和管理模式對(duì)于電力數(shù)據(jù)的集成、分析和管理技術(shù)相對(duì)落后，主要表現(xiàn)為：一是、各個(gè)電廠之間數(shù)據(jù)共享不暢，信息孤島效應(yīng)較強(qiáng)。各電廠存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)壁壘，單一業(yè)務(wù)、類型的數(shù)據(jù)即使體量再大，缺乏互聯(lián)共享，其價(jià)值大打折扣。二是、數(shù)據(jù)管控能力不強(qiáng)，缺乏對(duì)機(jī)組群的統(tǒng)一集中管理。大數(shù)據(jù)時(shí)代中，數(shù)據(jù)集成度的高低、數(shù)據(jù)管控能力的強(qiáng)弱直接影響了數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。三是、信息未能有效利用，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的深入挖掘利用。目前數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系，預(yù)測(cè)機(jī)組性能未來變化趨勢(shì)，尤其是缺乏挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏知識(shí)的手段。四是、信息安全風(fēng)險(xiǎn)抵御能力需要進(jìn)一步提升。電力行業(yè)關(guān)系國(guó)家戰(zhàn)略安全、是涉及國(guó)民經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵領(lǐng)域。網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)手段需要進(jìn)一步加強(qiáng)，從目前的被動(dòng)防御向多層次、主動(dòng)防御轉(zhuǎn)變。

本項(xiàng)目方案?jìng)?cè)重于解決生產(chǎn)過程中的實(shí)際問題，構(gòu)建企業(yè)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)改造解決方案，采用工業(yè)以太網(wǎng)、邊緣-中心計(jì)算等方法，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)裝備遠(yuǎn)程診斷、傳感器監(jiān)控、管理系統(tǒng)等要素的互聯(lián)互通。同時(shí)構(gòu)建基于企業(yè)專線網(wǎng)絡(luò)的私有云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)多個(gè)廠區(qū)的信息共享；在應(yīng)用層面專注于燃機(jī)機(jī)群的人工智能監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)。

1.2 實(shí)施目標(biāo)

集團(tuán)公司深入分析電力信息技術(shù)和企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中的問題，建立燃機(jī)機(jī)群監(jiān)測(cè)診斷私有云平臺(tái)。通過企業(yè)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)改造，利用工業(yè)以太網(wǎng)、邊緣-中心計(jì)算等信息新技術(shù)，構(gòu)建基于企業(yè)專線網(wǎng)絡(luò)的私有云平臺(tái)。推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能與傳統(tǒng)發(fā)電行業(yè)的深度融合，努力實(shí)現(xiàn)對(duì)燃?xì)獍l(fā)電機(jī)組集群運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集、監(jiān)測(cè)、分析與診斷，促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的混合運(yùn)用。從而實(shí)現(xiàn)集團(tuán)級(jí)燃機(jī)全生命周期管理，消除區(qū)域、行業(yè)及企業(yè)間的壁壘，為國(guó)家能源行業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)提供新探索與借鑒。

1.3 適用范圍

本方案適用于大型能源集團(tuán)對(duì)其生產(chǎn)過程的全集團(tuán)、全過程、全要素的集中統(tǒng)一管理。對(duì)于電廠分布范圍廣，數(shù)量多，信息化基礎(chǔ)較強(qiáng)的企業(yè)具有很好的適用性。實(shí)現(xiàn)大型發(fā)電集團(tuán)對(duì)集團(tuán)級(jí)生產(chǎn)單位機(jī)組實(shí)時(shí)進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警、智能診斷、知識(shí)共享提供范例。同時(shí)為傳統(tǒng)發(fā)電工業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，進(jìn)一步深化兩化融合提供先進(jìn)的技術(shù)保障。

1.4 在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)中的位置

該項(xiàng)目在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的位置為：

1.工廠控制系統(tǒng)及云平臺(tái)（及管理軟件），設(shè)備監(jiān)視診斷系統(tǒng)可以有效的對(duì)設(shè)備運(yùn)行的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警、報(bào)警和性能劣化分析。其本身屬于智慧電廠的管理平臺(tái)。

2.工廠云平臺(tái)與協(xié)作平臺(tái)，云平臺(tái)通過將各家電廠的與運(yùn)行工況、設(shè)備故障庫(kù)和知識(shí)庫(kù)有機(jī)融合實(shí)現(xiàn)各電廠之間的網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同，診斷云平臺(tái)的服務(wù)化轉(zhuǎn)型和集團(tuán)公司的數(shù)字化戰(zhàn)略。

圖1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)示意圖

2 需求分析

當(dāng)前，電力行業(yè)對(duì)信息新技術(shù)與發(fā)電技術(shù)的融合認(rèn)識(shí)不清晰、探索不系統(tǒng)，電廠大量數(shù)據(jù)未被深度挖掘、有效的利用，存在較為嚴(yán)重的數(shù)據(jù)壁壘；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方面，公有云由于與外部internet直接相連，受到攻擊可能性較高，網(wǎng)絡(luò)安全性較低，因此采用相對(duì)安全性較高的私有云平臺(tái)。當(dāng)前結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提升發(fā)電設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)的廣度和深度，并解決實(shí)際應(yīng)用問題成為目前電力行業(yè)新的挑戰(zhàn)。各國(guó)政府和大型企業(yè)正在逐步開展集大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等為網(wǎng)絡(luò)信息一體的綜合數(shù)據(jù)平臺(tái)的研究和建設(shè)。

2014年德國(guó)政府推出了工業(yè)推進(jìn)計(jì)劃“工業(yè)4.0”，美國(guó)也推出工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)企業(yè)等類似概念。我國(guó)在2015年首次明確提出制定“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃，推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等與現(xiàn)代制造業(yè)結(jié)合。通用電氣能源集團(tuán)的Bently Nevada診斷服務(wù)可以及時(shí)檢測(cè)出設(shè)備的性能下降或即將發(fā)生的故障，防止發(fā)展成費(fèi)用更加昂貴的災(zāi)難性事故，減少維護(hù)成本，限制非計(jì)劃停機(jī)維修，從而使生產(chǎn)效率提高。國(guó)際跨國(guó)公司對(duì)該領(lǐng)域的研究時(shí)間較長(zhǎng)，監(jiān)測(cè)設(shè)備數(shù)量范圍廣，網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)和工業(yè)技術(shù)結(jié)合較高且相對(duì)成熟。

西門子故障診斷系統(tǒng)（D3000）融合了西門子二十多年的診斷計(jì)算經(jīng)驗(yàn)，具備了非常優(yōu)秀的早期預(yù)警與故障診斷功能。該系統(tǒng)不僅僅能夠?qū)Φ湫驮O(shè)備進(jìn)行建模，還能夠?qū)ο到y(tǒng)甚至工藝過程進(jìn)行建模和監(jiān)視。加拿大TransAlta電力公司委托西門子建設(shè)了運(yùn)行診斷中心，該中心于2009年3月投入使用，監(jiān)視4個(gè)電廠的11臺(tái)機(jī)組。

美國(guó)德克薩斯州TXU電力公司委托西門子建設(shè)了電力優(yōu)化中心，對(duì)所屬的共24個(gè)電廠18300MW機(jī)組，包括核電站、燃煤機(jī)組、燃?xì)?燃油機(jī)組、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組進(jìn)行監(jiān)控，監(jiān)控22臺(tái)機(jī)組，監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)量達(dá)5萬個(gè)。

浙江能源集團(tuán)于2009年開始引進(jìn)并開發(fā)設(shè)備故障預(yù)警系統(tǒng)，較多電廠建設(shè)了發(fā)電機(jī)組在線診斷預(yù)警系統(tǒng)，在分析設(shè)備參數(shù)異常原因、設(shè)備異常發(fā)生的范圍、各個(gè)設(shè)備異常之間的關(guān)聯(lián)方面具有明顯的優(yōu)點(diǎn)，已成為發(fā)電廠設(shè)備管理專業(yè)人員、運(yùn)行監(jiān)控人員的一個(gè)掌握設(shè)備狀況的重要工具。設(shè)備故障預(yù)警系統(tǒng)對(duì)解決發(fā)電機(jī)組設(shè)備問題具有很好的指導(dǎo)意義，為優(yōu)化的狀態(tài)檢修提供有力的支持。專業(yè)技術(shù)人員通過借助預(yù)警系統(tǒng)，能夠全面、系統(tǒng)地掌握設(shè)備運(yùn)行情況，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備問題，能最大限度地提高點(diǎn)檢及巡檢人員的工作效率。

針對(duì)上述生產(chǎn)過程中的實(shí)際問題，充分分析國(guó)內(nèi)已有網(wǎng)信技術(shù)和工業(yè)技術(shù)的融合應(yīng)用中的不足，集團(tuán)公司開展本項(xiàng)目研究與實(shí)施。

3 解決方案

3.1 方案介紹

本方案主要側(cè)重于在企業(yè)已有內(nèi)網(wǎng)基礎(chǔ)上進(jìn)行改造解決，通過改造后的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)專線構(gòu)建私有云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)燃機(jī)機(jī)群的智能監(jiān)測(cè)診斷。企業(yè)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)改造解決方案，通過物理網(wǎng)閘和VLAN劃分實(shí)現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)分離，同時(shí)采用堡壘機(jī)、系統(tǒng)準(zhǔn)入、日志審查等網(wǎng)絡(luò)安全硬件技術(shù)建立企業(yè)專線網(wǎng)絡(luò)的私有云平臺(tái)。

燃機(jī)設(shè)備的智能監(jiān)測(cè)診斷方案中，集團(tuán)公司研發(fā)人員對(duì)集團(tuán)燃?xì)鈾C(jī)組設(shè)備故障缺陷典型數(shù)據(jù)的取值、分析，形成了幾百種計(jì)算方法，這些計(jì)算方法運(yùn)用到發(fā)電企業(yè)的生產(chǎn)過程中，通過大數(shù)據(jù)計(jì)算，一旦運(yùn)行數(shù)據(jù)與典型數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差而且符合預(yù)設(shè)的失效模式，系統(tǒng)便會(huì)報(bào)警，專業(yè)分析人員通過分析數(shù)據(jù)，制定相應(yīng)解決方案，消除缺陷，從而降低機(jī)組設(shè)備故障率，提高安全性。

項(xiàng)目的目的是通過發(fā)電監(jiān)測(cè)、分析與診斷中心的建設(shè)，幫助集團(tuán)系統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)避免事故停機(jī)并盡快恢復(fù)生產(chǎn)。設(shè)計(jì)用于提高設(shè)備可靠性、避免意外事件，快速響應(yīng)各發(fā)電機(jī)組運(yùn)行與維護(hù)需求，協(xié)助各發(fā)電企業(yè)做出決策，降低生產(chǎn)成本，提高經(jīng)濟(jì)效益。

3.2 系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)采用四層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，分別是感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層和用戶層，詳見圖2。感知層有各種傳感器和傳感器網(wǎng)關(guān)構(gòu)成，其中包括：流量、震動(dòng)、溫度和壓力傳感器；SO2、NO2、CO、O2等氣體濃度傳感器。軸承溫度、震動(dòng)傳感器等。監(jiān)視設(shè)備包括電廠6KV以上的主要設(shè)備，主要包括，燃機(jī)、冷凝器、余熱鍋爐、輔機(jī)、汽輪機(jī)、發(fā)電機(jī)、冷卻塔和關(guān)鍵電氣設(shè)備。這些設(shè)備的實(shí)時(shí)工況狀態(tài)將通過傳感器以開關(guān)量、模擬量或脈沖量的形式傳輸?shù)骄W(wǎng)路層。

網(wǎng)絡(luò)層是為感知層信息的匯聚、集成、傳遞和控制提供支持，同時(shí)為數(shù)據(jù)中心物聯(lián)網(wǎng)人機(jī)通訊交流提供信息平臺(tái)。為了提高網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)，監(jiān)測(cè)診斷中心網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抽取采用單向光閘，使得數(shù)據(jù)只能從生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心，外部網(wǎng)絡(luò)無法傳輸信息到生產(chǎn)區(qū)域。同時(shí)部署堡壘機(jī)、安全準(zhǔn)入系統(tǒng)，提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

應(yīng)用層是物聯(lián)網(wǎng)和用戶層的結(jié)構(gòu)，它與電力數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)診斷的需求結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)智能應(yīng)用。主要功能是：1.數(shù)據(jù)采集與集成；2.設(shè)備性能劣化和故障預(yù)測(cè)預(yù)警；3.設(shè)備熱效率分析；4.電廠關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI）分析。5.機(jī)組控制優(yōu)化決策建議。6.設(shè)備狀態(tài)檢修排序。

用戶層主要是數(shù)據(jù)中心面向的信息輸出對(duì)象，主要包括各個(gè)電廠和集團(tuán)公司。對(duì)于各個(gè)電廠，數(shù)據(jù)中心輸出信息主要側(cè)重于設(shè)備故障、性能劣化和熱效率分析等信息。對(duì)于集團(tuán)公司的服務(wù)更加側(cè)重于信息的集合和關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)的匯報(bào)。

圖2 基于信息新技術(shù)的燃機(jī)機(jī)群監(jiān)測(cè)診斷私有云平臺(tái)

3.3 功能設(shè)計(jì)

3.3.1 云加端的數(shù)據(jù)調(diào)度模式

提出了一種基于數(shù)據(jù)指令和云+端的數(shù)據(jù)調(diào)度模式（包括數(shù)據(jù)配置指令和數(shù)據(jù)調(diào)用指令），結(jié)合數(shù)據(jù)配置工具，通過數(shù)據(jù)目錄服務(wù)，實(shí)現(xiàn)燃機(jī)監(jiān)測(cè)與診斷中心對(duì)各電廠分布存儲(chǔ)的生產(chǎn)實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)、以及集中存儲(chǔ)的預(yù)測(cè)診斷中間計(jì)算數(shù)據(jù)，進(jìn)行靈活調(diào)用，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)萬點(diǎn)的海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及中間計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行秒級(jí)的快速讀取、存儲(chǔ)和計(jì)算。項(xiàng)目研發(fā)了分布-集中存儲(chǔ)，各電廠的生產(chǎn)實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)在各電廠的燃機(jī)SIS和輔機(jī)SIS系統(tǒng)里的實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)庫(kù)里，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)秒級(jí)間隔的分布存儲(chǔ)；各電廠的預(yù)測(cè)診斷中間實(shí)時(shí)/歷史計(jì)算數(shù)據(jù)，則集中存儲(chǔ)在燃機(jī)監(jiān)測(cè)與診斷中心系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)里，實(shí)現(xiàn)高效的集中存儲(chǔ)。項(xiàng)目研發(fā)了邊緣-中心計(jì)算，在各電廠的就地服務(wù)器中，對(duì)實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行過程中間計(jì)算，并將中間計(jì)算結(jié)果存儲(chǔ)回就地服務(wù)器，利用其高效的壓縮性能和壓縮時(shí)間，快速響應(yīng)高速數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算；在燃機(jī)監(jiān)測(cè)與診斷中心，通過數(shù)據(jù)指令調(diào)取各電廠分布存儲(chǔ)的生產(chǎn)實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)建立的診斷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)模型完成診斷分析和預(yù)測(cè)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)中心計(jì)算。

圖3 基于數(shù)據(jù)指令和云加端的數(shù)據(jù)調(diào)度模式

項(xiàng)目構(gòu)建了燃機(jī)機(jī)群預(yù)測(cè)診斷云平臺(tái)，通過建立集成管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)、全流程的知識(shí)創(chuàng)新管理。已成功對(duì)接11臺(tái)燃機(jī)機(jī)組，200余臺(tái)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了集團(tuán)級(jí)的數(shù)據(jù)集成與共享。與電廠級(jí)信息化系統(tǒng)相比，平臺(tái)融合了大數(shù)據(jù)、人工智能以及互聯(lián)網(wǎng)+等領(lǐng)域的新技術(shù)與新思路，設(shè)計(jì)并構(gòu)建一個(gè)覆蓋生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、性能及故障預(yù)警等各階段的數(shù)字化、信息化、智能化運(yùn)營(yíng)管控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)燃機(jī)設(shè)備的安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。項(xiàng)目形成了一系列燃機(jī)機(jī)組預(yù)測(cè)診斷關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)了集團(tuán)公司燃機(jī)機(jī)群關(guān)鍵資源與核心要素的管控，推進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,將為我國(guó)智能預(yù)測(cè)診斷的建設(shè)提供技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與工程示范。

3.3.2 多模型耦合監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)

開發(fā)了同步采用數(shù)學(xué)模型和物理模型的監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)，基于熱力學(xué)原理和設(shè)備靜態(tài)參數(shù)建模分析機(jī)組性能，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備故障預(yù)警與廠級(jí)性能優(yōu)化的有機(jī)融合。

開發(fā)了同步采用數(shù)學(xué)模型和物理模型的監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)，基于熱力學(xué)原理和設(shè)備靜態(tài)參數(shù)建模分析機(jī)組性能，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備故障預(yù)警與廠級(jí)性能優(yōu)化的有機(jī)融合。開發(fā)了基于數(shù)學(xué)模型的監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)，針對(duì)燃機(jī)系統(tǒng)參數(shù)間的高耦合性，提出一種包含多傳感器參數(shù)比較的動(dòng)態(tài)狀態(tài)空間模型，以解決復(fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)和故障監(jiān)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定性較低的難題。該模型的建立基于相似性原理，假定設(shè)備在正常運(yùn)行下工況表征參量相對(duì)穩(wěn)定，相似工況下的工況表征參量具有一定相似性。把清洗后的正常工況下的運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入模型并形成狀態(tài)矩陣，將實(shí)時(shí)的測(cè)量數(shù)據(jù)與狀態(tài)矩陣中的狀態(tài)進(jìn)行相似度比較，并推算出預(yù)測(cè)值，根據(jù)實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值間的殘差變化，結(jié)合預(yù)定的閾值給出故障預(yù)警。開發(fā)了基于物理模型的預(yù)測(cè)診斷技術(shù)，通過集團(tuán)燃機(jī)運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)搭建典型故障失效模式庫(kù)，當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障通過物理模型觸發(fā)報(bào)警。該技術(shù)可以在設(shè)備故障初期階段，根據(jù)設(shè)備潛在問題識(shí)別故障。故障失效庫(kù)將根據(jù)故障數(shù)據(jù)和外部故障庫(kù)不斷拓展完善。對(duì)于安全性要求較高的重要設(shè)備采用物理建模方法，對(duì)于種類繁多系統(tǒng)復(fù)雜的設(shè)備采用數(shù)學(xué)建模方法，綜合運(yùn)用兩種互補(bǔ)的監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)原理，提高監(jiān)測(cè)診斷的針對(duì)性、普適性和穩(wěn)定性。

3.4 網(wǎng)絡(luò)功能結(jié)構(gòu)

圖4 燃機(jī)機(jī)群監(jiān)測(cè)診斷私有云平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)功能結(jié)構(gòu)

3.5 安全及可靠性

基于設(shè)計(jì)方案與現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，原則上盡量減少對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改動(dòng)和影響，方案規(guī)劃在燃機(jī)數(shù)據(jù)中心部署兩臺(tái)防火墻，采用透明方式部署在現(xiàn)有路由器與核心交換機(jī)之間，對(duì)燃機(jī)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)提供應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊的防護(hù)；

燃機(jī)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器需要從下級(jí)單位采集數(shù)據(jù)，由下級(jí)單位服務(wù)器通過集團(tuán)廣域網(wǎng)傳輸?shù)饺紮C(jī)數(shù)據(jù)中心，為了保證傳輸過程中的安全性和保密性，在燃機(jī)數(shù)據(jù)中心側(cè)出口路由器之前部署縱向加密裝置（中心端），在相關(guān)下級(jí)單位側(cè)部署縱向加密裝置（電廠端），實(shí)現(xiàn)端到端的通信加密；

在燃機(jī)數(shù)據(jù)中心內(nèi)部設(shè)立安全管控區(qū)，部署安全準(zhǔn)入系統(tǒng)、入侵檢測(cè)系統(tǒng)、日志審計(jì)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)燃機(jī)數(shù)據(jù)中心內(nèi)部設(shè)備的安全管理，安全準(zhǔn)入系統(tǒng)驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)使用者的合法身份，只有通過認(rèn)證的用戶才可以使用燃機(jī)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，入侵檢測(cè)系統(tǒng)采用旁路部署，通過核心交換機(jī)將主干接口的數(shù)據(jù)流量鏡像到入侵檢測(cè)系統(tǒng)，用入侵檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行安全檢查，對(duì)存在的安全威脅進(jìn)行報(bào)警；日志審計(jì)系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)系統(tǒng)是對(duì)相應(yīng)的設(shè)備的系統(tǒng)日志和操作日志進(jìn)行詳細(xì)的記錄。

本項(xiàng)目的主要目標(biāo)就是按《電力監(jiān)控系統(tǒng)安全防護(hù)規(guī)定》以及GB/T 22239-2008《信息安全技術(shù) 信息系統(tǒng)安全等級(jí)保護(hù)基本要求》的要求，為燃機(jī)數(shù)據(jù)中心建設(shè)部署專用的網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備，提高燃機(jī)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)安全防護(hù)水平，保障燃機(jī)數(shù)據(jù)中心相關(guān)業(yè)務(wù)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

4 成功案例

有效防止機(jī)組非計(jì)劃性停運(yùn)

1) 報(bào)警概況：

12月1日早上5點(diǎn)14分，中心報(bào)告設(shè)備異常，1號(hào)發(fā)電機(jī)1號(hào)軸Y軸位移增大，軸震增加快速升高，同時(shí)兩項(xiàng)參數(shù)上升幅度快速升高。5時(shí)19分?jǐn)?shù)據(jù)中心發(fā)出報(bào)警(DCS未達(dá)到報(bào)警值)，1號(hào)發(fā)電機(jī)1瓦軸承金屬溫度由86.3℃快速升高至98℃，回油溫度由66.89℃升高至74℃，潤(rùn)滑油壓由1.87bar升至2.21bar。

2) 分析判斷：

數(shù)據(jù)中心分析報(bào)警，利用智慧信號(hào)和監(jiān)視診斷系統(tǒng)分析多測(cè)點(diǎn)（溫度、震動(dòng)、油壓等）變化趨勢(shì)和殘差變化判斷：1.潤(rùn)滑油供油管路堵塞導(dǎo)致軸承供油短缺；2.供油管路供油短缺導(dǎo)致軸承震動(dòng)突升；3.潤(rùn)滑油供油管路堵塞導(dǎo)致軸承溫度升高；4.供油系統(tǒng)出現(xiàn)故障。

3) 建議措施：

? 通知電廠值班人員，注意加強(qiáng)供油系統(tǒng)監(jiān)視；

? 請(qǐng)電廠考慮停機(jī)檢查；

? 建議組織有關(guān)專家召開現(xiàn)場(chǎng)分析會(huì)；

? 經(jīng)專家組會(huì)議討論最終決定立即申請(qǐng)停機(jī)處理。

4) 檢查結(jié)果：

1號(hào)潤(rùn)滑油過濾器出口第1個(gè)出口逆止閥，發(fā)現(xiàn)逆止閥半邊密封條脫落，造成供油管堵塞。