让沙漠生活凉爽舒适

盐河项目采用SAS^® 软件来最大限度地减少发电机停机时间并预测电网的未来需求

亚利桑那州河谷的沙漠温度，每年有将近100天都会高达甚至超过100华氏度。由于该地区的“炙热”天气，电力公司需要提升供给以满足这个美国人口增长最快的地区之一的严峻用电要求。

幸运的是，盐河项目（SRP）电力局是全国最大的公共电力部门之一，为凤凰城地区约100万用户提供电力，他们十分清楚要保证人们在炎炎夏日保持凉爽所带来的供电压力。该项目通过分析来自生产设备传感器、客户用电以及气象的数据，来预测用电需求，优化发电产能。

SRP使用SAS分析技术，准确制定燃气轮机的运行时间，合理安排维护计划，从而防止计划外停机。SRP还使用SAS来预测电力供给和需求，支撑供应和贸易集团使用各种不同的数据，包括气象、供应、需求和储运损耗等数据，精确采购能源来满足用户需求，或销售多余电力来控制成本。

消除计划外停机时间

设备制造商对发电机的维护周期有严格规定。维护计划是基于发电设备的总运行时间来确定的。通常情况下，发电设备必须按照制造商规定的维护计划进行维护，以确保设备正常工作。

SRP供应和贸易集团的资深软件开发员Steve Petruso说：“如果我们不按期维护，我们就违反了制造商的保修政策，很有可能造成关键设备的计划外损耗”。

SRP拥有并运行多种发电设备，跟踪这些设备状况并按计划进行维护是一个非常复杂的流程。每台发电设备上的数据传感器每几秒就会捕捉数据，因此SRP在OSIsoft的PI系统中需要跟踪成千上万个测量指标。SRP使用 SAS/ACCESS^® Interface to the PI System ，将这些测量指标收集到数据集市之中，然后采用SAS分析技术，帮助预测每台设备在什么时间需要维护。

Petruso说:“通过分析全量数据，我们获得自身实际产能的精确视图，也让我们更深刻地认识到设备维护的重要性。如果没有这样的解决方案，我们就只能猜测或估计产能，结果当然是不准确的。”

因为拥有发电机何时需要维护的准确数据，SRP就可以更好地计划多台设备的停机时间，确保总体的供电稳定。Petruso解释道：“当拥有多种发电设备时，您必须要顾及到全局。如果您已经有两家发电厂停机检修，您绝不希望再让第三家也在此时停机。”

精确平衡供需关系

供应和贸易集团使用SAS分析技术已经超过了15年，用以预测可用电力供应和用户需求。这些预测甚至覆盖了未来的五年。预测分析让交易员可以跟踪特定资源，并发现何时会出现富余电力--或者出现电力缺口--因此可以制定购买和出售电力的最佳决策。

要清楚未来的需求，SRP需要考虑多方面因素。它使用了用户用电的当前和历史数据，以及自身电力资源的生产信息。尽管SRP靠自己生产大部分的电力，它也需要从可再生资源如太阳能等购买电力。

对于散布的可再生能源来说，天气状况会直接影响到能源的生产效率。因此，SAS数据集市引入了整个山谷多个气象站的天气和温度数据。SRP还会跟踪计划内的停机维护，因为它这意味着可能会出现电力供应缺口。

交易员可以通过网页浏览器实时访问这些数据，远比需要依赖IT人员给他们下载数据要方便快捷。

Petruso说：“由于交易员有了实时数据，而不再需要等上一天或一个星期才能拿到数据，他们就可以运行我们的模型，在几分钟之内做出预报。及时的预报让交易员能够准确判定何时需要购买或者出售电力，他们就能够制定出更成功的交易策略。更好的预测还意味着交易员可以在价格最优时提前购买所需的电力。我们可以提前锁定未来价格，这很有可能低于等到需要时再购买的价格。”