文/胡月
当前,制造业数字化转型是国家的重大战略之一。而近年来我国制造业迎来了快速发展,但也伴随着不少隐忧,存在诸如科技创新能力不足、参与国际竞争能力不强、经济效益较差等突出问题。与此同时,国际上,以工业机器人为代表的智能装备,正为传统的装备制造及物流等相关行业的生产方式带来革命性的产业变革。为了助力突破“双碳”目标,提高生产效率和效益、制造更多经济和社会价值、更好服务国家经济发展战略,制造业正在进行数字化、智能化、低碳化转型发展。
电力运营管理与技术经济专家牛东晓院士长期从事大数据智能管理、电力运营管理、电力技术经济管理、复杂系统建模、电力能源绿色低碳发展等领域教学和科研工作。凭借着“时不我待”的使命感,他始终致力于国家重大需求,提出了一系列基于数据空间、价值链协同、智能计算、预测预警与评价决策的新理论与新方法,在某些理论方法领域达到国际前沿水平。
牛东晓参加中国科协第十次代表大会
在牛东晓院士的带领下,由华北电力大学领衔,浙江大学、清华大学、东北电力大学和北京清畅电力技术有限公司等5家单位共同承担的“网络协同制造和智能工厂”国家重点专项项目“制造业多价值链协同数据空间设计理论与方法”正式立项,一支多学科协作、产学研融合的高水平研究队伍迅速集结,向制造业多价值链协同数据空间领域的重大战略需求发起冲锋。目前,相关研究已经取得初步研究成果。
企业数字化的必由之路——构建多源异构数据空间
企业是经济的主体。企业活动会产生巨量的数据,有数值的,有文字的,有音视频的,等等。企业的痛点在于如何从这些数量大、类型杂的数据中提取出高价值的信息。电力企业包括电力装备制造企业、电力工程建设企业、电厂运行生产企业、电网运行企业以及辅助企业。为了达到提高我国电力制造业数字化水平、保护数据资产、打通数据孤岛等目标,牛东晓院士带领刘达、王宏伟、韩洁平、张和明、杨晓龙、许晓敏、张焕粉等团队人员致力于构建多价值链协同数据空间的基础理论,提供制造业数字化转型的基础支撑。
建立一个满足企业需要的多源异构数据空间,成为了企业数字化的必由之路。对于如何搭建企业数据空间,科学界却始终没有形成清晰的、操作性强的理论体系。“它的理论体系是怎样的?系统架构应该怎样搭建?整个系统需要拆分成多少个层次,每个层次之间是怎样的衔接关系?从最基础的采集层面怎么设计?存储层面怎么设计?如何进行内外部价值链协同?如何基于数据空间多链协同智能优化生产决策?等等,这些都是我们要解决的问题。”牛东晓院士提出了一大串问题。这些问题大多没有任何先例和范式可以借鉴和遵循,是一个全新的理论体系,也是他和研究团队需要一一攻克的技术难点。
研究团队针对制造及协作企业多价值链协同数据空间中存在的异域、异源、异构数据问题,研究制定数据标准、规范和协议。在分层、分域、分布于协同、融合、全局一体化的高维时空内,运用分布式计算、云计算和并行处理技术,构建价值链活动数据生成、汇聚、存储、管理、分析、使用和销毁全过程的价值链协同数据体系架构,实现安全、稳定、高效的数据支撑服务。为此,他们在构建的电力制造企业数据空间中,研究了以下内容:
首先,他们制定了数据标准、规范和协议,设计多价值链活动数据生成、汇聚、存储、管理、分析、使用和销毁全过程的价值链协同数据体系架构,解决多价值链协同智能管理基础设计问题。其次,他们提出了电力制造企业数据空间机器学习支持下的快速索引、关联表示、全链搜索、集成演化方法,建立需求预测、协同优化等模型,解决智能决策问题。再次,基于知识关联、知识图谱、深度学习、迁移学习及自然语言处理等方法,设计了支持多价值链协同数据空间的知识服务引擎架构、智能知识挖掘、动态知识服务等核心技术,解决企业智能服务问题。最后,他们构建了电力制造企业数据空间管理系统组成模型与架构,研制了数据空间多价值链协同管理系统,解决通过互联网平台实现有效数字化智能管理问题。通过电力制造企业数据空间的建立,可形成多价值链协同活动新业务模式,实现企业全过程多价值链协同管理。较大提高电力制造企业数字化、智能化、低碳化管理水平、国际综合竞争力和企业经济效益,形成工程示范的效应,推动前沿理论的发展。
制定智能电厂建设规划,优化集团产业结构
在现有基础上,牛东晓院士及团队人员对电厂的一体化管理系统、智能运行系统、智能检修系统、智能燃料系统、智能安全系统等进行了基于数据空间的智能电厂建设规划,并分析了新的系统建设与原有系统的兼容性问题,为未来电厂智能化转型打下理论基础。项目成果的初步取得,离不开牛东晓院士的辛劳和汗水。在院士的带领下,团队成果颇丰。主要规划内容有:针对电厂的一体化管理系统,建立一体化数据空间和数据管控平台,打通生产经营多个环节的数据孤岛;通过MR和AR技术、机组灵活性运行等技术构建清洁低碳高效的电厂智能运行系统;将智能设备、先进测量、智能预警等技术应用于状态检修策略的制定、检修过程的实施与管理,实现检修管理水平提升和检修成本优化;推动电厂增加无人化采制样、数字化煤场、精准配煤掺烧等功能,构建节能、高效、减排的智能燃料系统;从基建安全、生产安全和网络信息安全3个方向构建电厂智能安全模块;从数字化培训、智能仓储、智能信息和智能互联4个方面构建智能管理模块。通过推进智能电厂建设,优化集团产业结构,促进产业新业态发展,形成新的效益增长点,为持续提升盈利能力奠定坚实基础。
借助协同管控技术,构建智能投资风险监控体系与平台
电网投资项目中的风险识别、预测、评估预警、管控等环节对提高企业效益至关重要,为此,牛东晓院士深入电网企业投资的各个环节,构建了基于数据空间的智能投资风险监控体系与平台,来动态监控投资风险。
牛东晓在第三届中国预测科学前沿论坛主会场大会报告
在风险识别模块,提出了两阶段风险识别模型,即基于Python大数据技术初步影响风险识别及改进灰色关联度相关性风险深度挖掘。在风险预测模块,充分考虑指标全面性与适用性,提出投资风险的区间概率预测模型,对投资项目的经济合理性等指标进行了预测。在投资风险评估预警模块,提出了多级分层指标评估预警体系,其中设计指标三级预警模式,项目与企业五级预警,并设置预警区间。
最后,通过数据融合,融合多部门数据,建立投资风险的协同管控系统,并设计了对应的项目和电网企业风险管理组织构架。协同管控智能技术增强了电网企业的投资风险防控能力,提高企业效益;实现了动态化管控风险,使得投资决策更加科学;实现了对已投资项目的实时监控,可以防范投资项目风险,规范项目投资行为,保证投资项目安全,节约投资资金、提高投资收益。
建立技术指标库,优化输变电工程选址方法
电网工程的输变电工程选址与线路网络的优化规划问题是一个非常复杂的大规模、非线性、多目标、多约束的组合优化难题。为了更好地节省土地资源、节省投资费用、满足人民需要、促进电能替代和低碳发展,牛东晓院士带领斯琴卓雅、孙丽洁、李明钰、纪正森、余敏、刘云天、田竹肖、耿世平、彭莎、管信俣、陈柏松、吴庚奇、崔曦文、王董禹、刘宇静、高恬、彭露瑶等团队人员进行了深入研究。他们到实地走访电力企业,抓紧一切时间机遇开展研究。牛东晓院士曾说:“现在每天都特别忙,每天都是追赶时间的状态。现在我们和国外在同一起点,国外的研发速度也很快,如果我们还慢慢悠悠的,那很有可能会落后。而在数字化这一新领域,我们是最有可能实现弯道超车的。我们必须抓紧,再抓紧,和国外拼速度。”
根据目前的输变电工程选址方法在边界条件细化、选址选线规避因素、规避区域分布规律等方面存在的问题,他们建立了选址关键影响因素库和电网工程选址选线技术经济指标库两大技术指标库,依赖数据空间和地理信息系统构建了基于坐标重叠判断算法、改进的蚁群智能算法和禁忌搜索算法等方法的电网工程选址和输电线路规划方法。该算法实现了站址的寻优,能够在GIS平台中通过影响因素分析实现对不可架设线路区域的避让,并考虑到线路成本,实现了最低成本设计要求下的路径优化。
牛东晓主持华北电力大学与美国加州大学伯克利分校签约建立绿色电力联合研究中心
在应用层面,利用ArcGIS地理信息系统开发平台和基于JAVA语言的编程软件搭建了输变电工程选址选线预警平台,分析具体工程在不同影响因素下的选址选线造价水平差异,支持多场景、多因素输入下,不同边界条件的选址选线工作技术经济综合预警分析,为电网工程可行性研究阶段的方案决策提供了数字化解决方案。
运用智能算法,构建电网集群智能运营管控体系
基于“双碳”目标大背景,牛东晓院士与团队人员一起通过分析对电网公司运营管理方面的影响及电网公司应对“双碳”目标的适应性调整,主要从基于数据空间的预测预警技术、电力市场监管技术、客户服务监控技术、电力经济监控技术多个方面开展了研究,将群智能算法应用于电网企业“双碳”目标下全过程的运营管理。
在预测预警方面,使用人工蜂群优化BP神经网络等智能模型,分别进行源荷预测、资金预警、灾害预警;在电力市场监管方面,通过对电力市场的特性分析,提出了电力市场的监管评估体系,建立健全了市场监管机制;在客户服务监控方面,依据电力客户经济性指标,使用蚁群算法优化支持向量机模型对客户进行分类,并对不同类型的客户实施相应不同的服务管控,提升了客户服务水平;在电力经济监控方面,引入全寿命周期理论,制定相应的监控体系,提出了具有针对性的投资与成本监控预警模型。
最后,将以上研究内容有机结合,构建出基于数据空间的电网集群智能全过程运营管理的体系并应用,实现企业的科学发展,持续提高效率和效益,增强防控风险的能力,更好地实现人民电网为人民的宗旨。
制造业作为国民经济支柱产业,直接体现了一个国家的生产力水平,也是区别发展中国家和发达国家的重要因素。党的十九届五中全会审议通过的“十四五规划”中指出,加快数字化发展,推进数字产业化和产业数字化,推动数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群。为解决当前电力企业发展中的各项问题、提高企业竞争力、创造更多价值,从而推动我国制造业数字化转型,就需要更多像牛东晓院士一样身先士卒、不畏困难的科研人员,致力于国家重大需求,努力做出更多的科研成果,更好地服务国家经济发展战略。