據國家統計局數據顯示，2020年全年中國累計發電量達到了74170.4億千瓦時，其中火力發電量達52798.7億千瓦時。我國的能源資源稟賦和能源格局使得火力發電依然占據主導地位，隨著“碳達峰、碳中和”戰略的進一步推行，清潔高效的火力發電將是我國雙碳目標實現的重要抓手。達觀數據的知識圖譜平臺能為火力發電行業的知識管理、高效發電和清潔生產等過程提供智能化的服務。

火力發電是指利用可燃物燃燒時產生的熱能來加熱水，使水變成高溫、高壓水蒸氣，然后再由水蒸氣推動發電機來發電的方式。本文中以燃煤火力發電為例，設備系統包括：燃燒系統、汽水系統、電氣系統及控制系統等。其中包含鍋爐、各類泵、凝汽器、水冷壁及管道系統、汽輪發電機、主變壓器、配電設備等組、鍋爐及其輔機系統、汽輪機及其輔機系統、發電機及電工設備等主要設備。

圖1 復雜的火力發電系統

從上述簡單的系統介紹中可以了解到，火力發電系統是一個涵蓋了眾多專業設備和相關領域專業知識的系統，要建設運維一個清潔高效的火力發電廠需要綜合很多的專業能力。合理的系統設計方案是保證電廠高效運行的前提，而設計階段會涉及到熱工、電力、自控、建筑等眾多的專業，這要求設計工程師具備足夠的專業知識儲備和豐富的工程經驗。對于運維工程師而言，保障系統安全無故障的運行是他們工作的重中之重，一旦系統發生故障，需要快速定位故障位置，分析故障原因并找到有效的解決措施。

電廠從項目立項開始就會產生大量的數據：

項目設計建設階段會有初步設計文件，施工圖設計文件，設備招投標文件等；

而在運行階段，各個系統設備的實時運行參數，記錄生產過程的運行日志及工作票數據；

同時會有大量的設備數據，如產品手冊、設備安裝手冊等文件。

這些數據大多以電子文檔、紙質資料或圖片等多種形式存儲，通常缺乏對數據的深入分析挖掘，無法發揮應有的價值。達觀的知識圖譜平臺基于成熟的NLP技術、圖計算、知識表示學習等手段，可從大量的非結構化數據中抽取出其中的實體關系屬性等信息，構建電廠的知識圖譜，然后基于知識圖譜的知識挖掘、知識推理，可以更好的積淀火電領域知識和行業專家經驗，形成火電領域的專家系統，真正做到知識挖掘、知識的沉淀、高效的復用和知識創新。

圖2 達觀知識圖譜平臺

淺析火力發電行業知識圖譜的幾個典型應用場景。

場景1

故障分析?

電廠每年會停機檢修，工程師需在檢修周期內完整地排查所有系統設備，對出現故障或需要維護的設備要及時處理，每次大修過程都是時間緊、任務重。維修的處理數據記錄在運行日志和工作票中，但這些數據大多會被保存而并未形成知識復用。而通過從以往的運行日志和工作票或其他故障工單等文件中抽取出故障發生及處理過程的詳細信息，構建涵蓋設備、部件、部位、缺陷、故障、描述、原因、解決方案等信息在內的知識圖譜中，基于知識圖譜的故障分析有效利用歷史數據中的經驗，減少故障分析過程中的彎路，幫助工程師快速精準定位故障部位、原因以及尋求處理方案，大大提升工程師的工作效率。

圖3 知識圖譜輔助智能故障分析

場景2

智能問答

將涉及到電廠的各類專業知識構建到知識圖譜中，打通各個跨領域專業知識之間的壁壘，同時結合相關的設備信息如設備技術資料、安裝資料，原材料信息及管理過程的相關數據，真正實現知識和知識，知識和人之間全方位的關聯。知識圖譜平臺可以提供智能的檢索問答服務，利用口語化提問的方式檢索內容，利用先進的自然語言技術智能理解并識別用戶意圖，匹配的知識路徑，查詢與問題相關的概念與實體，然后精準的找到問題的答案并以多樣化的形式呈現，如圖譜知識小卡片功能，可幫助工程師快速查看系統內各設備的詳細信息。

圖4 圖譜知識平臺知識小卡片

場景3

智慧配件及供應商管理?

電廠的運行會涉及到大量設備和原材料的采購工作，其中很多關鍵設備是進口產品，部分進口產品的進口周期比較長，如果不做好產品及配件的管理工作，很有可能對生產過程效率造成影響。圍繞物資供應鏈典型業務場景，構建涵蓋產品庫存、成本、供應商等信息的BOM 圖譜，同時關聯企業基本信息、股權關聯關系、政府失信、法律訴訟、投標行為等數據。為供應鏈管理過程提供成本分析、物料替代分析、庫存調度、庫存預測、庫存不足預警等各種輔助決策，同時對供應商資質規模、履約能力、服務行為的自動評價及標簽化，為招標采購、差異化監控、供應鏈金融等各類應用提供支撐。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的火力发电行业三大知识图谱应用场景，助力火力发电厂清洁高效智慧化运营的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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