如果不把電廠的數據系統(tǒng)做好，好多事情沒法做了，更不要談我們的智慧電廠了。要做好電廠數據系統(tǒng)，首先打破孤島形成集團公司的共享，防火墻、服務器、軟件也要進行升級……

2019年8月21日，由中國能源研究會節(jié)能減排中心聯合華北電力大學國家大學科技園共同舉辦的“2019年智慧電廠論壇（第二期）”在北京召開。主旨報告環(huán)節(jié)，東南大學能源與環(huán)境學院教授 冷杉作了題為“電廠數據系統(tǒng)國內外趨勢分析和思考”的報告。

很高興今天下午第一個發(fā)言，但是要拿出一點大家比較感興趣的內容吸引大家的注意力。

剛才王主任已經提到了，上午最后一個環(huán)節(jié)就是華為公司和我們的專業(yè)，就是中心，簽了這個約，意義非凡。因為我們現在智慧電廠也不要買什么路由器了、也不要買手機，華為來干什么？我認為可能是提供好的平臺，非常有名的有國際競爭力的云平臺，但是我們在座的各位電力專家有更多的事情要做。今天下午給大家?guī)淼倪@個分享正好跟這個契合，我的題目是《電廠數據系統(tǒng)國內外趨勢分析和思考》。

我們講的題目比較大一些，工業(yè)革命和智慧電廠，講工業(yè)革命就是第四次工業(yè)革命，但是我們可以看到，在這么多工業(yè)領域里面，電廠是唯一的在歷次工業(yè)革命里面都留下了相關的內容，一直堅持到第四次工業(yè)革命：第一次，蒸汽機的主要是我們的鍋爐。第二次，是汽輪發(fā)電機組。第三次，計算機控制系統(tǒng)，我們現在DCS還在用。第四次，人工智能，所謂的云大物移。我認為1+2+3+4，整個加在一起就是智慧電廠。所以研究我們智慧電廠的重要性就在這兒，但是這個里面我們有一個數據系統(tǒng)，就是SIS系統(tǒng)。

電廠數據系統(tǒng)，是以實時/歷史數據庫為核心的這么一個系統(tǒng)。這個系統(tǒng)的來源大家都知道，就是我們電力規(guī)劃院侯子良總師當時積極推動的，我們國家現在有500個電廠可能就有500個SIS或者400個SIS。經過十年多的發(fā)展，已經成為眾多電廠的標準配置和數字系統(tǒng)。這十多年發(fā)展都見過，而且我認為是領先了其他行業(yè)10年—15年進入第四次工業(yè)革命階段，那時候鋼鐵廠也沒有、化工廠也沒有，還沒有提智能的化，我們智能的基礎已經做上去了。有了這個東西，我們現在和未來智慧電廠、智能電廠等等一切，包括所有的應用，滿屏寫的這個應用、那個應用，但是我們都來源于數字基礎設施，SIS占了很大的作用，就像空氣和自來水一樣，我們需要數據就到里面去找了，不感覺它存在，好像它不是很重要，但是已經建好了。如果說我們這個停了，好多事情沒法做了，更不要談我們的智慧電廠了。這個系統(tǒng)的來源有很多爭論，有的說沒必要建這個，有的說用處大，有的說有未來前景發(fā)展，但是它的基本定義就是說，它有一個美國的信息技術背景和核心工業(yè)軟件，這兩個就很關鍵了。因為我們的基礎設施是建立在美國信息基礎架構上，或者建立在美國的核心數字軟件上，所以我們要進根求源找一找來源。

這是美國為標準的，這個標準是ANSI（美國標準研究院）、ISA（美國儀表學會）、IEC（國際電工委員會），為企業(yè)控制系統(tǒng)建立了模型、建立了規(guī)范、建立了標準，大概一共有7個還是8個圍繞這個有系列標準，一直進展到2017年，前后將近有10年的時間，不斷完善、不斷增加，就是控制和企業(yè)這兩者什么關系、怎么建立起來。這是個標準，大家可以去查的。

這個標準是有理論根據的，是有Purdue大學的企業(yè)標準建立的，企業(yè)標準建立就是這個三角形，最下面相當于Purdue模型的DCS，中間這層是Purdue大學的數據流模型，就是我們的SIS，在電廠里面體現為SIS。上一層就是Purdue的CIM活性，就是我們的MIS系統(tǒng)。美國Purdue大學是專門搞工業(yè)系統(tǒng)的頂級學校，他提出的標準完全符合我們現在的應用，所以也不是我們中國的專家自己想出來的，由美國背景的。

美國的應用單位提供了相應的內容，這個是EPRI，就是美國電力研究院在電廠數據、信息和知識系統(tǒng)方面的研究入口，這里面有一些研究報告，大家可以去看，對我們的理解，數據集成結構反過來再去比較，以前公司來推了，我們看蠻好的，我們裝上就拿到數據了，現在變成我們理解它，有一個相關的模型。

PDI&K，它的概念是在正確的時間和正確的地點、向正確的人煙提供正確的信息，我們現在做的我覺得都可以滿足相關的點。

這個上面EPRI做了描述，紅顏色標出來的就是電廠數據系統(tǒng)做的，這是美國電力研究院提供的。美國電廠都建立了這些系統(tǒng)、都搞了這些數據，但是還不滿意，相應的信息和知識方面的增長還缺乏，為什么缺乏？我們下面可以看到，這是EPRI的觀點。

SIS方面就有大家很熟悉的幾家公司，可以拿出來評一評，看看這幾年他們有沒有發(fā)展。上午報告里面有幾個也提到，他的組合里面也有PI，自然的組合到我們智慧電廠里面去了，因為沒有它不行，有這樣幾個公司，PI、eDNA、InSQL、Historian，還有國產品牌，還有更多，這是所謂SIS電廠數據系統(tǒng)核心的各個產品，當然這個產品規(guī)模還蠻大的。我們所有應用要基于這個。

現在有什么發(fā)展的趨勢？從國外的軟件公司來說已經被大型控制系統(tǒng)公司并購，這是一個比較明確的趨勢。為什么并購呢？肯定就是日子不好過，或者是大公司看到發(fā)展前景把它收過去，大公司有錢，怎么打出去，這也是一個我們數字發(fā)展的趨勢，。比如eDNA是InStep公司收購，又被AVEVA收購，又被Schenider公司收購。AVEVA公司就是做三維設計建造最頂尖的公司，因為他給法國的所有核電站、中國的中廣核全部提供設計。我們準備做的數據化移交、三維設計全部是AVEVA公司的產品，這個公司在英國劍橋，最后為工業(yè)企業(yè)提供三維系統(tǒng)軟件。他三維系統(tǒng)也不行啊，所以歷史數據系統(tǒng)，三維系統(tǒng)結合在一起，作為成套方案，作為大公司直接拿過去總承包。Historian，原來是一個小公司，后來被GE收購了，GE公司拿出來的軟件只要實時的就是Historian的。在中國大量安裝了eDNA等等，國內也有相應的國產自主軟件，國產的自主軟件替代它。商業(yè)來說哪個好找哪個。

我們的歷史數據要進入大數據或者云平臺計算的時代，這個時代和華為加入進來很契合的。如果這個時代現在或者前兩年已經開始，我上次參加過一次會，就是大渡河那個是基于這個，其他我沒看到，如果只是開始的話，我們新的平臺整個的變化肯定會更改我們下面的思考。這下面AVAVA是Big Data戰(zhàn)略，GE提出的Cloud Service云服務方案，這些東西我認為正在召喚我們智慧電廠平臺的革新。

我們主要分析評估一下國際上的變化，來反映我們下面能做的。評估這些國家總要把東西拿出來，一拿出來就涉及到產權問題，所以引用資料是各家國外公司的就是各家國外公司的LOGO在上面，不能說我們用別人的知識產權來宣傳。

像AVEVA，Big Data，就有采集數據、存儲數據、分析數據基于大數據，這個大數據和我們原來的廣域網，因為現在中國的很多，我認為我們智慧電廠概念里面，所謂云計算就是遠程訪問，實際不是的，大數據咱們的數據庫放在上級領導那兒就是大數據了，再加上一些算法，實際部隊，這里面有偏差。他的云Big Data是有一些指標性的，硬的東西，基于Windows肯定不是大數據，但是我們大部分的是基于Windows的。

這是eDNA的也是實時數據管理，在EPRI上面怎么整合新的AVEVA數據系統(tǒng)呢，這個還要看，有的同志，我現在做了eDNA下面怎么辦，到底怎么搞，就涉及到信息行業(yè)的變化，就是幾年之內，七八年、十年，考慮考慮，找誰呢。

這是GE的Historian，GE確實是云平臺，不可能GE在美國休斯敦交易云平臺，不完全這樣，你感覺這個是云平臺，實際基本架構是在云平臺上面。在我們這幾年的技術發(fā)展方面，這是O無SI公司，把新技術全部提在這兒了，這些技術我們在智能電廠動腦筋怎么用上去，就是我們電力電廠4.0了，邊緣計算、人工智能、增強現實、工業(yè)4.0，還有Big Data、Cloud。

我們就要看這個技術怎么用在電廠，或者國外這些單位怎么用？，OSI全世界有2000個系統(tǒng)都在運行，全世界的關鍵基礎設施，他要往下發(fā)展，他提出來一系列的云計算的規(guī)則和算法。細節(jié)上不一一列了，OSI的云服務提出了這個戰(zhàn)略。

OSI的數據我們可以參考一下，在國內看，我們跟國際上要比較、對比，一個是云、一個是物聯網、一個人工智能，涉及到兩三年的發(fā)展要達到多少的國際上的產值，云計算從940億達到2030億，達到這樣一個規(guī)模。

還有一個比例，所以云主要就是說數據平臺和它的體系，范圍整個變了，如果是IOT，它的數據操作的范圍、體系也變了，還有數據消費，這些數據拿過來。現在碰到的問題就是，現在的SIS系統(tǒng)這么多數據干什么用？沒法用，躺在那兒睡大覺，因為現在一個SIS就是一個信息孤島，沒法用在大數據里面來操作，這就是我們后面要做的事情。

國際上的理念，是40%的企業(yè)有壓力，要把整個業(yè)務轉到云上面去。30%的IT的錢要花在云的消耗上去，PI為此的構想，中間還是PI系統(tǒng)，上面是VISION，就是PI去看這個數據，同時傳到數據湖，這個區(qū)里面是一個云體系，當然這個云體系聯系到PI其他系統(tǒng)也能夠移上去，它提供的服務五。云上面OCS Components，他說我還要基于Windows，就是基于Microsoft，他原來堅持Windows，包括我們現在電廠用的都是Windows，還是這些東西。Windows堅持到去年、前年堅持不下去了，他宣布Windows不是Windows了，我現在也用Linux也建立云，而且希望原來的用戶放到我這個上面來，現在Microsoft不是堅持Windows了，Windows是前端的東西了，后端Linux基于我們的，也加入微軟云。

這個云做什么事情呢？一個就是簡化，簡化安裝使用，同時進行中央式的組態(tài)，因為這里面很多工具，你的數據要給予一個物理的基礎，這個物理的基礎要呵護好、保養(yǎng)好，要找一些人，安全性還要受到控制，等等這些東西都交給云了。

他做的工作，就是已經記載的這些檔案內容歷史數據要傳上去，這就是他做的工作。現在很多數據在廠里沒法用，我們是不是上交到其他公司或者華為云，未來幾年就要干這個事實。

這是PI公司的趨勢，但是它要擴展云，底下還有DCS，當然這個SIS是美國講的SIS，實際上是安全儀表系統(tǒng)，不是我們的SIS，我們的SIS是中間這個SIS。其他幾個結構跟中國一樣，這就是PI數據戰(zhàn)略。

我們3.5的基礎就是我們的SIS已經很成功了，但是我們先于工業(yè)4.0做了這么多年，得到了很多數據上的好處，但是我們走不下去了，我們下面怎么走呢？我認為在云計算大數據時代最好的工作就是上云，講清楚了，這是我的觀點，能不能得到大家認可。

我們碰到什么問題呢？首先打破孤島形成集團公司的共享，集團公司的共享也不是遠程服務，做更大的PI。但是這個事情做不下去的，我們五大發(fā)電公司、五小公司還要搞全國的數據共享，各家公司數據保密。運行數據有什么好保密的，可以通過技術手段隱掉哪個廠的，運行的泵他的數據和我的數據能對照，這個數字上能實現。這個慢慢在做，反正碰到問題。另外，要增加很多點，一個電廠100萬機組100萬點，現在可能150萬點，10000點現在15000點，你要讓它實現比PI更好的功能。未來這些都是數據。

另外，現在大家用的七八年的服務器，接口也壞了，工作站、交換機，甚至你過不了安全關，馬上進行安全評審，你的防火墻不行，搞來搞去我們思想要考慮，是不是建一個備用的或者建一個更新的，或者直接到一個新平臺上。

多少軟件更是這樣子，軟件老了，要升級了。還有一個我們很大的問題，使用人員很高級的，到哪兒去招呢？招不到。最大的問題就是，我們來自各自數據系統(tǒng)的壓縮格式是不同的，因為在當年的計算機時代，計算機是很寶貴的，要壓縮，所以各家設計的亂七八糟的壓縮程序以后，我們就沒法再拿出來用了，你進去搜索，現在大數據既要有數據爬蟲進去給你搜索找這個東西進行模式對比，你是壓縮了，我們沒法進行下去。這個情況下首先是數據上要開個刀。如果你上云都解決了，我認為首先，公有云、私有云，電廠也得建云，其他公司建大云、底下建小云，接上去，全集團公司OK。對外也沒問題，云上面的安全問題都解決了，云上面的點再加多少往上加，但是云對于未來所有的系統(tǒng)建立，所有的物聯網。同時，我們各種都交給云去實現，技術軟件交給了開源的技術會來解決。

上云很重要的，再也不能用Windows系統(tǒng)了。同時云計算和大數據生態(tài)在國內外的網絡社交網和電商上面無限膨脹，不是拿來就能解決的，這里面需要做工作。

前景來說，華為在貴州正在搞一個云中心，60萬臺計算機，為170個國家服務，這里面可以把我們中國電力放下不知道多少個。

我們云存儲存到別的地方去，怎么存儲？我們算這個錢，因為云是搞一些簡單的計算機，可以完全無故障的把所有數據集成下來，很便宜。達到什么程度呢？1000TB/立方毫米，1000TB相當于一個集團公司每年的數據量，幾十臺機組，你就這么一點點存儲，根本很便宜的。

基于這個我們做了研發(fā)：我們研發(fā)大數據生態(tài)下實時/歷史數據庫核心功能，放在廠里面的私有云上就OK了。脫離Windows操作系統(tǒng)和商業(yè)數據庫，為未來的AI打開一個基礎。研究了簡單透明的數據壓縮標準，可能也是我們國家，如果要搞智慧電廠也要做到，有這個標準才可以做AI，沒有這個標準AI舉步維艱。