大數據技術在流域水電站安全生產管理中的創新應用論文
大數據是網絡與信息技術發展至今所催生的一項革命性的理念和技術，不僅創造了一個又一個新的產業，而且正在撼動著傳統行業和社會組織結構。 流域水電站作為傳統的技術密集程度相對較高，安全風險相對較大的電力企業，完全能夠借助大數據理念和技術創新與變革安全生產管理模式， 克服電站地理位置偏遠，人員、設備分散等天然不利因素，在實現企業提效的同時大幅提升安全生產水平。
大數據是對海量數據的獲取、存儲、分析、管理、挖掘與運用的創新技術體系。 大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。 大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據采集、存儲、處理和呈現的有力武器。 大數據處理關鍵技術一般包括：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。
作為一種新興的數據管理模式， 大數據技術不僅解決了傳統數據管理方面存在的問題，而且使數據管理趨于智能化，數據間的關聯性也更加強大。 基于現代水電企業“無人值班（少人值守）”、“一廠多地”等特有的生產運營模式，深入挖掘大數據技術在流域水電站安全生產管理方面的潛在價值， 可以有力地推進流域水電站安全生產管理水平。
1 大數據技術對安全生產的意義
大數據在安全生產中的應用， 最基本的功能就是從海量的安全生產數據中尋找事故發生的規律、預測未來，以有效遏制事故的發生。 同時，大數據在提升安全監管能力和明確安全責任方面也可發揮重要作用。
1.1 大數據應用可及時準確地發現事故隱患，提升排查治理能力不可否認，通過長時間的摸索，電力企業已經總結出了一套較為完善的安全生產管理理念和手段，然而，當前企業的安全生產隱患排查工作主要靠人力， 通過人的專業知識去發現生產中存在的安全隱患。 這種方式易受到主觀因素影響，且很難界定安全與危險狀態，可靠性差。 而且與傳統的單一電廠不同，流域水電站具有地理位置偏遠，環境艱苦，生產場所點多面廣，人員配備相對較弱等特點， 靠傳統的安全生產管理理念和手段更難實現“全方位、全過程、實時、可控、在控”的要求。 通過應用海量數據庫，建立計算機大數據模型，可以對生產過程中的多個參數進行分析比對，從而有效界定事物狀態是否構成安全隱患。
1.2 大數據應用有助于落實企業安全生產責任制電力企業中的大數據不僅包括設備實時數據， 也涵蓋企業自身管理行為甚至員工個人行為等多樣化數據記錄。 一方面，基于某種特定模型進行分析， 大數據應用可以對偏離安全生產管理規范要求的企業和個人實時做出事前評估和預警；另一方面，對于安全事故分析而言， 大數據應用還可以提供從設備到管理乃至個人行為更加詳細真實的過程記錄， 有助于落實和完善安全生產責任制。
1.3 大數據應用可揭示事故規律，為安全決策提供理論支撐將大數據原理運用到安全生產中， 通過對海量安全生產事故數據進行分析，分析和查找事故發生的季節性、周期性、關聯性等規律、特征，從而找出事故根源，有針對性地制定預防方案，提升源頭治理能力，降低安全生產事故的發生。 安全生產是發電企業生存和發展的基石。 從某種意義上講，安全生產管理就是利用已有信息（數據）實現對生產過程中各種危險因素的預測和控制，電力企業安全生產管理也不例外。 因此，運用“大數據”的理念和技術去變革傳統安全管理技術、流程和理念，既是時代和技術發展的必然，也是電力企業管理創新升級的必由之路。
2 大數據技術在流域水電站安全生產管理中的創新應用
應用于流域水電站安全生產管理領域的大數據技術主要包括：一是數據收集，在信息公開的基礎上，對數據進行收集、整理、入庫等；二是數據分析，對收集的數據源進行合理分析及預測；三是數據共享，通過數據共享機制促進安全生產監管透明化。
2.1 建立大數據數據庫在信息化條件下，一方面，通過獲取獲取機組監控系統、水情測報系統、大壩監測系統、電量采集系統等自動控制系統的實時數據，將生產信息、水文信息、安全信息、設備信息、節能信息等生產結果及時、準確地上傳到公司數據中心并實現數據匯總，建立實時數據庫。 另一方面，可以充分利用信息化系統中的智能指標、智能報表、智能統計等功能，建立以統計分析為基礎的智能化指標管理平臺。 在此平臺上，可實時匯總、動態顯示各級單位的生產經營指標數據，如發電量、上網電量、廠用電量、廠用電率、實時負荷、雨量、水位、水量、流量等，為企業管理層和決策層人員提供管理決策和綜合分析參考。 其次，通過信息化系統記錄生產調度命令及執行情況，明確安全管理責任，規范管理運行崗位的值班記錄，也可使得管理人員及時了解發電生產情況。 數據庫是一個長年累月積累的過程，數據越豐富、越詳細，則數據分析的準確性越高。 通過對實時數據的綜合利用，電力企業可以輕松獲得生產信息和管理信息，對生產結果在線實時掌握，進而達到“看得見、管得著”的管控效果。
2.2 依據數據分析實現數據預警隨著系統數據的不斷累積及信息化建設從初期的信息收集向信息綜合應用轉變， 流域水電站需要將生產經營指標整合在統一平臺上，對發電生產、設備管理、物資消耗、大壩維護等進行綜合分析，通過報表中心及個人信息門戶展示，為管理人員提供管理決策和績效管理的信息。基于大數據， 信息化系統就可以充分挖掘信息系統數據的關聯作用， 全面體現信息系統的管理效能。 在一體化信息平臺上，將生產信息、水文信息、安全信息、設備信息等成果通過動態圖形、指標分析、報表數據等手段展示，各級管理人員可實時查看、掌握生產過程，這就有利于集團所屬公司、廠站之間對標，發現問題，找出差距，管理改進，優勢互補。
目前，依托 KKS 編碼等信息化系統工具，大數據技術在設備維護工作及生產智能化預警工作中實現了創新應用。 系統工具以“設備為主導”,從狀態管理出發，為“狀態-檢修-過程”環節提供技術保障。 通過健全設備臺賬和檢修運行記錄，規范可靠性狀態和消缺維護工作，以消缺維護確保設備可靠性、積累狀態數據和分析處理，規范設備運行狀態數據記錄、定期工作預警和設備缺陷管理流程。 有了系統數據作為保障，完全可以在設備出現故障前就能建立基于需求的設備維護計劃， 進而大幅降低設備故障率甚至到零。 系統工具還可精確記錄生產調度命令及執行情況，明確安全管理責任，規范管理運行崗位的值班記錄，此數據可輔助管理人員及時了解發電生產情況， 并通過管理設備啟停、設備試驗、操作記錄，輔助運行人員進行運行技術分析，形成智能化預警機制提醒運行人員完成定期工作。 該預警機制可實現設備運行維護計劃、設備運行維修處理、設備維修分析總結的閉環管理，使得生產運行、維修計劃越來越準確可行，從而減少設備非計劃性的停運、維修和搶修時間，以確保全面預算管理各項經費指標的完成。 在報表生成數據處理方面，系統可按設定的周期到時自動生成最新報表數據， 推送到有報表數據查閱權限的相關人員的報表中心。 以此可為運行操作、檢修維護的正確性，保障人身及設備安全，防止事故發生提供有效的幫助。
整體而言，通過采用數據挖掘手段和數據預警機制，可以輔助流域水電站企安全生產管理逐步向智能化方向發展， 對異常指標，抽絲剝繭，找出引起異常的設備、部件和異常時段，分析原因，改進管理。
2.3 通過數據共享機制促進安全生產監管透明化數據共享是大數據的前提， 而大數據的`出現必將進一步強化數據共享的深度和廣度。 一個開放而強大的大數據平臺，可以最大限度地將企業安全生產設備、管理和員工現狀向公眾展示，員工可以隨時關注到本企業安全生產各個環節當前的現狀以及系統評估結果， 外部專家及其他特定人員也能從這個平臺了解相關企業安全生產實時現狀， 并隨時為企業提出及時有效的診斷建議。
在內部系統集成方面， 信息化管理系統還要與水情信息測報系統實現集成， 根據水情測報系統的數據和人工測報數據對流域的水情信息進行分析， 將數據及分析的結果及時反饋給相關人員，水情測報、預報數據能在各站點內實現及時共享。
3 流域水電站安全生產應做好準備迎接大數據
大數據具有快速數據流轉、海量數據規模、動態數據體系和多樣數據類型的特點，對流域水電站安全生產管理的預測能力、決策支持能力日益顯現。 結合大數據技術的研究現狀與特點，大數據的創新運用嘗試已為華電西溪河水電安全生產管理提供了有效的信息管理和決策模式。 因此，為滿足流域水電站安全生產管理的需要， 需要加強對流域水電站安全生產管理大數據技術的推廣工作。 在水電企業中，重點要做好以下準備工作：
1）大數據既是一種理念也是一種技術，企業要想在安全生產管理中成功實現大數據創新， 首先要做的是在員工頭腦中培養大數據理念，要讓所有員工樹立“數據就是資源，數據就是財富，數據就是競爭力”的觀念，使每一位職工主動參與大數據的制造、收集和分析。
2）生產一線豐富多樣的信息采集系統對實施大數據工程至關重要，除現有的各種結構化數據（如各種模擬量、開關量等），還要進一步完善各類視頻、音頻、圖片、文檔、網頁等各種非結構化數據（如監控視頻記錄、錄音、文件、現場照片、“兩票”等）采集系統，在此基礎上，才有可能通過大數據技術實現對企業安全生產全方位的預測和評估。
3）必須配套完善的安全生產管控模式，絕不允許因大數據帶來的的創新與變革而削弱人在企業安全生產管理中所起到的絕對主導地位和重要作用，歸根到底，人的主觀能動性才是搞好安全生產最原始的動力。 筆者在本單位推行安全生產全面信息化管理工作過程中， 結合生產 MIS 系統的運用， 通過引入“O2O”線上線下相結合的管理模式和理念 ,在 一定程度上克服了流域水電站點多面廣、人員分散的不利因素，明顯提升了企業安全生產管理效率。 相信通過不斷摸索，完全能夠尋找到一種既能充分發揮人的主觀能動性又能充分利用大數據威力的配套安全生產管控機制。
4）隨著大數據技術的發展，企業人才結構將發生很大變化。大數據時代，以下兩類人才可能更受企業歡迎：一類是具有較高操作技能的現場操作人員；一類是具備較高創新、協調與洞察能力的高級管理人員。 而現階段必須由所謂白領（一般管理人員）完成的普通統計分析工作將被大數據平臺所替代，為此，企業和個人都有必要做好相應準備。
4 結束語
當我們還在為流域水電站安全生產管理上的諸多困難而糾結時，大數據已悄然為我們打開了一扇通往“本質安全”的大門。
在不久的將來， 基于大數據平臺， 相較管理一座或幾座電站而言， 管理幾十座、 上百座乃至更多水電站所作出的安全生產預測、評估和管控策略將會更加精準和超前，流域水電站安全生產管理工作必將發生質的飛躍。
參考文獻
[1]勞麗，展錦程。電廠標識系統 KKS 編碼工程實施指南[M].北京 :中國水利水電出版社，2009
[2]馮吉平，陳微，官滌，等。大數據技術在松遼流域水環境管理中的應用展望[J].水利發展研究，2014,14（9）
【大數據技術在流域水電站安全生產管理中的創新應用論文】相關文章：
科研管理中數據挖掘技術的應用論文10-21
水電站安全生產管理的論文05-28
網絡營銷中數據挖掘技術的應用論文07-07
數據挖掘在CRM中的應用論文04-10
高校管理中數據挖掘技術的應用途徑論文10-28
小水電站安全生產管理的論文05-28
數據庫技術在信息管理中的應用思考論文10-28
數據挖掘技術在科技期刊網站中的應用論文11-04