浅谈“区块链+数据分析”在供热生产运行领域的应用

浅谈“区块链+数据分析”在供热生产运行领域的应用

天津市热力有限公司   赵佩璐

【摘要】 伴随着云计算、云服务的落地，“互联网+智慧供热”的新模式已融入到供热领域的各个角落。不同云端的数据连接在一起，融合成一个新型的拓扑结构，形成了大数据。^［1］互连网与物联网的互连其实就是一个企业真正利用现代科技技术进行自我突破与创新的特点，把感知的事物连接到管理平台上，实际上是一个采集终端规模推广的过程。城市集中供热系统中热源、管网、换热站、户内等环节的大数据连接起来，形成一个数字化运行数据的联动联调机制。这种联动机制在供热领域多热源分布式管理中需要引入“区块链”技术，区块链技术是建立在物联网和互联网基础上的P2P技术，是一种去中心化的数据库，它包含一张被称为区块的列表，有着持续增长并且排列整齐的记录。每个区块都包含一个实体采集器的一个时间戳和一个与前一区块的链接。结合以上技术的特点，我们将“区块链+数据分析”在供热领域里进行了深度应用。引入区块链技术，通过对互联网、云服务及大数据的分析来指导供热生产运行工作，从而达到节能降耗的目的。

【关键词】  云计算   区块链    数据挖掘   数据建模    分析预警

 1 项目概要

热力公司现28个热源分布在全市各区县，数据的融合与清洗、筛选后存入以前的中心数据库的模式太过臃肿。引入“区块链”技术，建立分布式数据库的穿透建模分析平台对数据进行整体建模及数据挖掘势在必行^[2]。分布式系统是指其组件在网络上，组件之间通过传递消息进行通信和动作协调的系统。它的核心理念是让多台服务器协同工作，完成单台服务器无法处理的任务，尤其是高并发或大数据量的任务。分布式数据库的穿透建模分析平台将充分利用数据资源，将分布式数据库做到可视化建模，将数据资源做到预处理—过滤—清洗—挖掘，形成了三级自适应、回环比对的聚类分析与回归分析数据模型。通过新技术的引用不仅优化了数据结构，而且公司 → 所 →站 的三级管控模式实现了面向不同对象的数据分析，为企业的节能增效工作夯实了基础。

图1 分布式系统管理图

2 项目革新内容

2.1 引入区块链技术

区块链技术在供热领域的部署优势在于 区块链技术降低了数据灾害的危险，如果所有热源的数据统一在一个数据库内，以B/S架构的形式进行数据的监测，一旦数据库发生问题，全部热源的数据无法显示。 区块链技术的应用是大数据挖掘的第一步，每一次数据的上传是对数据的一次清洗， 每一次数据的清洗、整合是基于不同人群的数据诉求，形成数据量缩减的态势，并且易于管理和维护。

2.2  建立数据分析平台和数据建模

   我公司建立的数据平台是针对不同的数据监测群体，将二级（公司级）、三级（调度级）、四级（热源站级）调度平台的底层架构分为B/S、C/S两种数据架进行数据模式的搭建，并将数据进行分类，分为集团上传数据展示、公司级数据展示、热源站数据展示。这样热源站5000多个点位可以针对不同的监管群体进行对不同的数据进行监测和数据分析。在三级调度级及四级热源站级的网络拓扑架构中，采用了区块链技术，即不同的区域集合不同的数据库，最后从分布式数据库里提取不同的数据向中心数据库上传，中心数据库中存储的数据为高级管理层服务，分布式数据库中存储的数据为调度级人员服务 ，热源站级的数据为操作人员服务，整体的数据按不同的监测群体和需求进行塔式展示。 这样可以将历年的运行数据依照不同时间进行划分，汇总至同一个数据库的不同数据表内。实现授权人员对不同数据对象进行数据筛选、提取，以及相应的计算公式，实现自定义数据模型。操作人员可以按照自行定义的数据模型进行数据的对比分析。

 在数据的筛选和提取中，我们增加数据模型的预警功能 ，可以对自定义的模型数据进行设定预警和报警的参考范围值，通过专网下发至下级分布式网络数据库中，实现运行过程中对关注的运行参数的超限数值报警。实现人员的对警示数据的监测与运行工况的预处理。

3  项目革新的技术方案

3.1 项目改造要达到的水平

在二、三级调度级与四级热源站级的网络拓扑架构中，采用了区块链技术，即不同的区域集合不同的数据库，最后从分布式数据库里提取不同的数据向中心数据库上传，中心数据库中存储的数据为高级管理层服务，中心数据库转型成轻代理，分布式数据库中存储的数据将为不同的调度层级人员服务整体的数据按不同的监测群体和需求进行塔式展示，形成大数据的一个综合分析与展示平台，为生产运行的数据预警与缺陷处理提供第一手数据资料。

3.2 项目革新内容

3.2.1 实现大数据分析与地理信息系统的结合

图2 总览分析

通过这些规模巨大的数据分析，我们可以打造一个可开放的智慧供热系统：整体构想是将生产运行数据与GIS系统进行结合，形成超融合数据分析系统。点击相应的管线可感知实时温度；点击相应的热源及换热站可实时浏览相应的设备运行工况；形成数据与地形、管线的超融合。这种三级管控模式的形成势必会为供热企业的智能化调节、大数据的分析提供综合的数据分析平台。

图3 生产数据实时分析

3.2.2 数据建模与数据分析的综合应用

将数据仓库中各类数据对象按所属管理进行分类，并作为可拖拽参数节点在系统中使用。例如，A热源下有温度类、压力类、流量类、热量类、燃气量类、电量类不同分类，在各自分类下有所属的参数节点， 在计算模型的建立中，可以拖拽满足计算公式的参数，保存成功后完成模型的初步建立。

 图4 数据建模

图5 数据模型专项分析

系统根据已有模型以及数据对象的结构关系进行匹配，完成各个层级的模型汇总，实现使用者在指定时间段内对分析数据进行上下钻取显示。例如，在进行模型汇总匹配后，使用者在指定时间内选择查看整个公司的热效率，也可挖掘到所、站，甚至具备条件的可以向下查看换热站、机组。

3.2.3 数据的穿透管理

实现对原有网络结构中各层级之间数据穿透，引用“区块链技术”在专网环境下实现数据中心对下级分布式数据库实现数据向下分发。在数据的分发、备份、恢复管理中实现数据的安全可靠，在设计中要求对数据建模、过滤、提取、清洗等功能进行更严格的权限设置，保障未授权人员对数据的恶意破坏。另外，分析数据下发必须通过专网进行，保障数据安全且不被泄漏。

图6 数据库的穿透管理

4 效益综述

4.1.1节能增效：当年采暖季的数据与历年的数据进行对比分析，找到了减少耗能的突破口，从而有的放矢的进行效能的分析与计算，降低能源的需求量，从而减少企业的运营成本，节能减排的工作目标。

4.1.2 提升管理：数据分析由原先的半自动分析到现在的全智能分析，提升了企业的管理水平，增加了企业的美誉度。

5  结束语

企业的长效发展离不开对内强管理，对外强形象，企业的发展更离不开多元化的“互联网+智慧供热”的管理模式。云平台、大数据的综合分析、区块链技术的引入使得管理水平与综合管控能力进一步加强，信息化为企业的蓬勃发展铺设了一条高速信息路，助力企业向更高的目标腾飞。

参考文献：

【1】杨正洪   云计算和物联网［M］            北京：清华大学出版社，2011

【2】周继锋   分布式数据库架构及企业实践［M］  北京：电子工业出版社，2016

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