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      基于分布式架構(gòu)的光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      2019-12-26 07:23:06王苗苗
      關(guān)鍵詞:站端隊(duì)列云端

      王苗苗

      (西安航空學(xué)院 理學(xué)院,西安 710077)

      0 引言

      2014—2017年,我國(guó)光伏產(chǎn)業(yè)在市場(chǎng)規(guī)模、生產(chǎn)能力等方面迅猛發(fā)展[1],由此造成部分地區(qū)出現(xiàn)了棄光限電嚴(yán)重、光伏補(bǔ)貼缺口日益擴(kuò)大等問(wèn)題。為了避免行業(yè)無(wú)序發(fā)展,2018年,國(guó)家發(fā)展改革委、財(cái)政部、國(guó)家能源局聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于2018年光伏發(fā)電有關(guān)事項(xiàng)的通知》(簡(jiǎn)稱“531新政”),要求合理把握發(fā)展節(jié)奏,優(yōu)化光伏發(fā)電新增建設(shè)規(guī)模,加快光伏發(fā)電補(bǔ)貼退坡,降低補(bǔ)貼強(qiáng)度,給整個(gè)行業(yè)帶來(lái)了巨大震蕩[2]。2019年,我國(guó)光伏產(chǎn)業(yè)由過(guò)渡期逐步進(jìn)入平價(jià)上網(wǎng)與競(jìng)爭(zhēng)配置并行階段[3],上半年國(guó)內(nèi)光伏新增裝機(jī)容量12GW,全年新增裝機(jī)容量預(yù)計(jì)為43GW左右[4],光伏正在從“補(bǔ)充型能源”向“替代新能源”發(fā)展。在這種情況下,電網(wǎng)對(duì)光伏電站的要求越來(lái)越高,“兩個(gè)細(xì)則”考核標(biāo)準(zhǔn)也日益嚴(yán)苛,光伏電站項(xiàng)目要達(dá)到較高的內(nèi)部收益率面臨著不小的挑戰(zhàn)。因此,光伏電站必須從原來(lái)的“粗放化管理”轉(zhuǎn)型為“精細(xì)化管理”,在電站的信息化運(yùn)營(yíng)、設(shè)備檢修與運(yùn)維、安全防護(hù)、電力交易等方面進(jìn)行更加規(guī)范、精準(zhǔn)的管理[5]。

      監(jiān)控系統(tǒng)是光伏發(fā)電系統(tǒng)中非常關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié),可以讓人們方便地進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制,而無(wú)需到現(xiàn)場(chǎng)逐臺(tái)查看設(shè)備狀況。如何打造智能化的光伏電站監(jiān)控系統(tǒng),并借此實(shí)現(xiàn)高效便捷的運(yùn)維管理,是決定電站未來(lái)運(yùn)行水平、收益狀況、資產(chǎn)優(yōu)劣的核心所在。

      傳統(tǒng)的光伏電站監(jiān)控系統(tǒng)主要是電力保護(hù)設(shè)備廠商或逆變器廠商自帶的組態(tài)監(jiān)控系統(tǒng),存在各廠家的通訊體系自成一體,兼容性一般,部分電站沒(méi)有保存詳細(xì)的歷史發(fā)電數(shù)據(jù),無(wú)法精準(zhǔn)定位故障并進(jìn)行報(bào)警,缺少對(duì)日常運(yùn)行檢修過(guò)程的信息化管控等問(wèn)題,不能滿足光伏電站運(yùn)維的實(shí)際需求。同時(shí),這種方式只能實(shí)現(xiàn)單電站的就地管理,無(wú)法將數(shù)據(jù)上傳至遠(yuǎn)程端,也沒(méi)有多組數(shù)據(jù)的交叉對(duì)比分析,不能為決策者提供有效的數(shù)據(jù)支撐,從而使得電站的運(yùn)行、維護(hù)和管理等方面產(chǎn)生諸多困難,造成電站的自動(dòng)化、信息化管理水平偏低[6]。

      針對(duì)上述問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了一套基于分布式架構(gòu)的光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng),能夠有效解決光伏電站大規(guī)模數(shù)據(jù)快速計(jì)算處理的問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)對(duì)集團(tuán)下屬多個(gè)光伏電站的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)分析和運(yùn)維管理。本文將對(duì)其系統(tǒng)功能、總體架構(gòu)、站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、云端系統(tǒng)的設(shè)計(jì)以及系統(tǒng)的實(shí)施與應(yīng)用進(jìn)行闡述。

      1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

      光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)全方位地采集各個(gè)電站的設(shè)備運(yùn)行及發(fā)電數(shù)據(jù),并傳輸匯總到遠(yuǎn)程的云端系統(tǒng),經(jīng)過(guò)一系列的指標(biāo)計(jì)算及流程化處理操作,將電站實(shí)時(shí)運(yùn)行情況呈現(xiàn)給運(yùn)維管理者,并對(duì)故障或者異常進(jìn)行實(shí)時(shí)報(bào)警,同時(shí)提供運(yùn)維檢修等工作的電子化流程,統(tǒng)計(jì)報(bào)表的自動(dòng)生成,以及電站發(fā)電、設(shè)備運(yùn)行等情況的智能分析。整個(gè)系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)如圖1所示。

      圖1系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖

      實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè):分為電站級(jí)監(jiān)測(cè)和設(shè)備級(jí)監(jiān)測(cè)。前者是對(duì)整個(gè)電站的發(fā)電、效率等匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀的展示;后者是對(duì)電站內(nèi)的組串、匯流箱、逆變器、箱變、集電線路、主變、SVG、關(guān)口表、環(huán)境監(jiān)測(cè)儀等各種設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

      告警管理:系統(tǒng)根據(jù)用戶自定義的告警規(guī)則進(jìn)行實(shí)時(shí)判斷,當(dāng)有故障或異常發(fā)生時(shí),會(huì)通過(guò)語(yǔ)音、彈窗等方式實(shí)時(shí)推送給用戶。

      運(yùn)檢管理:提供工作票、操作票的填寫、簽發(fā)、許可和辦理終結(jié)等流程;提供巡視、檢修等工作的計(jì)劃、記錄的錄入及查詢等功能;提供對(duì)電站內(nèi)各種缺陷的錄入、消除等功能。

      智能分析:分為電站級(jí)分析和設(shè)備級(jí)分析。前者是對(duì)多個(gè)電站的發(fā)電、能耗等情況進(jìn)行對(duì)比分析,或?qū)蝹€(gè)電站一段時(shí)間內(nèi)的發(fā)電、能耗等趨勢(shì)變化進(jìn)行分析;后者是從發(fā)電效率、設(shè)備離散率、設(shè)備故障等方面對(duì)不同廠家型號(hào)的設(shè)備性能進(jìn)行對(duì)比。

      統(tǒng)計(jì)報(bào)表:提供各種統(tǒng)計(jì)報(bào)表的自動(dòng)生成功能,并可下載及打印。

      2 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

      2.1 總體架構(gòu)

      光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以分為站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和云端系統(tǒng)兩大部分,如圖2所示。部署在各個(gè)光伏電站的站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),用于采集電站實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),并發(fā)送給云端系統(tǒng)。云端系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)接收層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層和數(shù)據(jù)展現(xiàn)層等幾部分,在對(duì)站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)傳輸來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的轉(zhuǎn)換、計(jì)算、存儲(chǔ)等操作后,將分析處理后的結(jié)果呈現(xiàn)給運(yùn)維管理者。

      圖2系統(tǒng)總體架構(gòu)圖

      2.2 技術(shù)選型

      由于光伏電站的設(shè)備眾多,數(shù)據(jù)采集量非常大,例如30MW的光伏電站一般需要采集7萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)[7],而且為了保證實(shí)時(shí)性,一般要求數(shù)據(jù)以秒級(jí)的頻率進(jìn)行刷新,這給光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理、計(jì)算、存儲(chǔ)等方面造成了非常大的壓力。因此,本系統(tǒng)將采用Storm、Kafka、Redis、HBase等高可靠、高性能、可擴(kuò)展的分布式組件來(lái)構(gòu)建。

      2.2.1 Storm

      Storm是一個(gè)開源的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng),可以簡(jiǎn)單、高效、可靠地處理大量的流數(shù)據(jù),處理速度非??靃8]。Storm集群中任意節(jié)點(diǎn)宕機(jī)或者進(jìn)程退出都不影響后續(xù)消息的處理,重啟節(jié)點(diǎn)后又會(huì)重新加入到集群中繼續(xù)工作,使得整體架構(gòu)非常穩(wěn)定。同時(shí),Storm中的計(jì)算任務(wù)在多個(gè)線程、進(jìn)程和服務(wù)器之間并行進(jìn)行,因此可以靈活地進(jìn)行橫向擴(kuò)展。

      當(dāng)光伏電站內(nèi)的設(shè)備發(fā)生故障時(shí),運(yùn)維人員需要立即響應(yīng),否則會(huì)影響整個(gè)電站乃至電網(wǎng)的安全,并造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,因此,光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)設(shè)備的告警和一些關(guān)鍵指標(biāo)的實(shí)時(shí)性要求非常高。與Spark Streaming等其他流處理框架相比,Storm的實(shí)時(shí)性最高,可以達(dá)到百毫秒級(jí)延遲,所以在云端系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理層,將采用Storm來(lái)搭建實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。

      2.2.2 Kafka

      Kafka是一個(gè)開源的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng),具有高吞吐量、低延遲、持久化、多副本備份、橫向擴(kuò)展能力,一般在架構(gòu)設(shè)計(jì)中起到解耦、削峰、異步處理的作用。

      由于Strom各個(gè)程序模塊對(duì)實(shí)時(shí)性的要求不同,處理速度存在差異,并且存在一定波動(dòng)性,因此,本系統(tǒng)使用Kafka構(gòu)建消息隊(duì)列,緩沖未處理消息,從而對(duì)各個(gè)程序模塊的數(shù)據(jù)處理進(jìn)行解耦,防止數(shù)據(jù)丟失。

      2.2.3 Redis

      Redis是一個(gè)開源的可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型Key-Value數(shù)據(jù)庫(kù)[9],它的性能十分優(yōu)越,單節(jié)點(diǎn)可以支持每秒十萬(wàn)次的讀/寫操作,遠(yuǎn)超普通數(shù)據(jù)庫(kù),并且支持集群、分布式、主從同步等配置,原則上可以無(wú)限擴(kuò)展,讓更多的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。

      由于Strom實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中,需要頻繁讀取一些數(shù)據(jù),例如存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的告警規(guī)則、計(jì)算公式、設(shè)備關(guān)系,以及計(jì)算中間結(jié)果。如果直接從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取這些數(shù)據(jù),速度將非常慢,達(dá)不到實(shí)時(shí)計(jì)算的要求。因此,本系統(tǒng)把這些數(shù)據(jù)緩存在Redis中,也就是直接放在內(nèi)存之中,讓Strom直接去讀取內(nèi)存中的數(shù)據(jù),這樣可以極大地提升Storm程序的運(yùn)算速度,并且減輕數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力。

      2.2.4 HBase

      HBase是一個(gè)高可靠、高性能、面向列、可伸縮的分布式數(shù)據(jù)庫(kù),主要用來(lái)存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的松散數(shù)據(jù)[10]。HBase使用HDFS (Hadoop Distributed File System) 作為高可靠的底層存儲(chǔ),隨著數(shù)據(jù)量的增加,可以通過(guò)增加Hadoop的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)或加掛磁盤的方式(完全支持熱部署),動(dòng)態(tài)調(diào)整存儲(chǔ)規(guī)模,可存儲(chǔ)超過(guò)10億行數(shù)據(jù)和數(shù)百萬(wàn)列元素組成的數(shù)據(jù)表。HBase的表可以根據(jù)集群規(guī)模和數(shù)據(jù)量自動(dòng)分區(qū),通過(guò)設(shè)計(jì)合理的RowKey索引,HBase可以輕松解決PB級(jí)別數(shù)據(jù)的查詢需求。

      針對(duì)光伏電站數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)頻率高、運(yùn)營(yíng)時(shí)間長(zhǎng)的特點(diǎn),而且存在不斷有新電站接入系統(tǒng)的情況,本系統(tǒng)將采用HBase數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)測(cè)點(diǎn)的海量歷史數(shù)據(jù),滿足存儲(chǔ)需求、查詢需求和擴(kuò)展需求。

      圖3站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

      3 站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      為了獲取光伏電站的數(shù)據(jù),需要在每個(gè)光伏電站內(nèi)部署一套站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。其中,數(shù)據(jù)采集程序通過(guò)遠(yuǎn)動(dòng)機(jī)采集所需數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)程序通過(guò)公網(wǎng)或VPN網(wǎng)絡(luò)將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫讼到y(tǒng)。根據(jù)電力二次系統(tǒng)安全防護(hù)規(guī)定,光伏電站應(yīng)用系統(tǒng)分為生產(chǎn)控制大區(qū)和管理信息大區(qū)[11],為了滿足安防要求,需要在數(shù)據(jù)采集程序和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)程序之間增加正向隔離裝置,并在數(shù)據(jù)采集程序和遠(yuǎn)動(dòng)機(jī)之間、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)程序和公網(wǎng)或VPN網(wǎng)絡(luò)之間分別增加防火墻,如圖3所示。

      圖4云端系統(tǒng)架構(gòu)圖

      由于需要采集到組串級(jí)別的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)點(diǎn)位非常多,而大多數(shù)光伏電站地理位置偏遠(yuǎn),網(wǎng)絡(luò)帶寬較低,因此,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)程序在向云端系統(tǒng)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)前,會(huì)先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,從而提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾省M瑫r(shí)為了確保電站的信息安全,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)程序在上傳數(shù)據(jù)前,還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理。

      4 云端系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      云端系統(tǒng)采用分布式架構(gòu),各部署單元均支持橫向擴(kuò)展,其總體處理架構(gòu)如圖4所示。數(shù)據(jù)接收層在接收到各光伏電站主動(dòng)上傳的數(shù)據(jù)后,進(jìn)行報(bào)文解析和重新組織,發(fā)送給數(shù)據(jù)處理層的消息隊(duì)列Kafka。Storm實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)會(huì)從消息隊(duì)列中拉取數(shù)據(jù),根據(jù)相應(yīng)的告警規(guī)則、計(jì)算規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算處理,并將計(jì)算結(jié)果推送到消息隊(duì)列。同時(shí),Storm實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)還會(huì)用得到的最新數(shù)據(jù)更新數(shù)據(jù)緩存Redis,用于下一步的周期性匯聚計(jì)算。持久化程序?qū)⑿枰4娴臍v史數(shù)據(jù)寫入NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase或關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。數(shù)據(jù)展現(xiàn)層通過(guò)Web形式向用戶提供各種功能服務(wù),同時(shí)為了確保一些重要指標(biāo)及告警信息能夠在頁(yè)面實(shí)時(shí)刷新,系統(tǒng)通過(guò)WebSocket從消息隊(duì)列中取出數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)推送到客戶端來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)展示。

      4.1 數(shù)據(jù)接收層

      數(shù)據(jù)接收層負(fù)責(zé)接收站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)發(fā)送來(lái)的報(bào)文,將其轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)處理層所能處理的報(bào)文格式,并發(fā)送給消息隊(duì)列。這樣做的好處在于降低了站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和云端系統(tǒng)的耦合程度,提高了整體系統(tǒng)的內(nèi)聚性。

      數(shù)據(jù)接收層的主要處理流程為:?jiǎn)?dòng)時(shí)從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取電站和設(shè)備的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)信息,將其放在內(nèi)存中進(jìn)行緩存;在運(yùn)行時(shí)先將接收的報(bào)文進(jìn)行解密和解壓,對(duì)解壓后的報(bào)文,按照通信協(xié)議進(jìn)行解析,并進(jìn)行一定的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工作,生成云端系統(tǒng)所需的報(bào)文;最后將報(bào)文推送到Kafka中的云端采集消息隊(duì)列。

      為了避免出現(xiàn)單點(diǎn)故障的問(wèn)題,數(shù)據(jù)接入層采用雙機(jī)熱備用的方式運(yùn)行。站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過(guò)心跳機(jī)制監(jiān)測(cè)云端系統(tǒng)數(shù)據(jù)接收層的狀態(tài)。當(dāng)主機(jī)出現(xiàn)故障時(shí),站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)會(huì)將電站數(shù)據(jù)發(fā)送到熱備用的服務(wù)器,確保實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)不會(huì)中斷。

      4.2 數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層

      4.2.1 設(shè)計(jì)思路

      數(shù)據(jù)處理層是云端系統(tǒng)的核心,而Storm實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)則是數(shù)據(jù)處理層的核心。Storm實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)對(duì)電站上報(bào)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列計(jì)算和處理,運(yùn)行于其中的告警程序根據(jù)告警規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,匯聚計(jì)算程序按照不同的周期(秒、分鐘、小時(shí)、日、月、年)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚,計(jì)算出方陣級(jí)、電站級(jí)、集團(tuán)級(jí)的各種指標(biāo)數(shù)據(jù)。

      在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層,根據(jù)光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中各種數(shù)據(jù)的類型、作用不同,采用了多種存儲(chǔ)方式。例如,系統(tǒng)中的管理、配置信息使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ),而服務(wù)調(diào)用信息、Storm處理后的數(shù)據(jù)使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase進(jìn)行存儲(chǔ)。

      4.2.2 數(shù)據(jù)處理流程

      數(shù)據(jù)處理層的主要處理流程如下:

      (1)通過(guò)訂閱消息隊(duì)列中的云端采集消息隊(duì)列,獲取到數(shù)據(jù)報(bào)文,對(duì)其進(jìn)行反序列化,轉(zhuǎn)化為JSON格式的數(shù)據(jù),然后將數(shù)據(jù)分別發(fā)送給告警程序、方陣匯聚計(jì)算程序。

      (2)告警程序根據(jù)存儲(chǔ)在Redis中的告警規(guī)則進(jìn)行處理,并將處理結(jié)果發(fā)送給數(shù)據(jù)存儲(chǔ)消息隊(duì)列,同時(shí)為了保證頁(yè)面告警信息展示的實(shí)時(shí)性,告警程序還將處理結(jié)果發(fā)送給數(shù)據(jù)推送消息隊(duì)列,供WebSocket實(shí)時(shí)推送給客戶端頁(yè)面。

      (3)方陣匯聚計(jì)算程序根據(jù)測(cè)點(diǎn)計(jì)算規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算,得出方陣級(jí)別的指標(biāo)值。計(jì)算結(jié)果一方面寫入Redis緩存中,供后續(xù)模塊使用;另一方面將推送給下一級(jí)的電站匯聚計(jì)算程序,同時(shí)也要發(fā)送給數(shù)據(jù)存儲(chǔ)/推送消息隊(duì)列。

      (4)電站匯聚計(jì)算程序?qū)﹄娬炯?jí)指標(biāo)進(jìn)行匯聚計(jì)算。在一個(gè)計(jì)算周期開始時(shí),會(huì)首先判斷一個(gè)電站下所有方陣是否已經(jīng)處理完成,只有在方陣級(jí)計(jì)算完成之后,才開始根據(jù)測(cè)點(diǎn)計(jì)算規(guī)則進(jìn)行電站級(jí)指標(biāo)的計(jì)算。計(jì)算結(jié)果處理和方陣匯聚計(jì)算程序類似,需要發(fā)送給Redis、下一級(jí)的集團(tuán)匯聚計(jì)算程序和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)/推送消息隊(duì)列。

      (5)集團(tuán)匯聚計(jì)算程序的流程和電站匯聚計(jì)算程序類似,也是等待所有電站計(jì)算完當(dāng)前周期的數(shù)據(jù)后,再進(jìn)行計(jì)算。計(jì)算結(jié)果處理和其他匯聚計(jì)算程序相同。

      4.2.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)流程

      數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要流程為:Strom中的持久化程序訂閱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)消息隊(duì)列,獲取數(shù)據(jù)存儲(chǔ)報(bào)文后,首先進(jìn)行反序列化操作,然后將所有的實(shí)時(shí)、小時(shí)、日、月的計(jì)算結(jié)果數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase中,并將告警、年計(jì)算結(jié)果數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。

      4.3 數(shù)據(jù)展現(xiàn)層

      數(shù)據(jù)展現(xiàn)層基于JavaEE技術(shù)體系,采用MVC應(yīng)用框架構(gòu)建,由界面控制器組件、界面操作組件、JSP頁(yè)面組件和服務(wù)代理單元組成。在一些分析圖表、實(shí)時(shí)應(yīng)用展現(xiàn)時(shí),采ECharts、HTML5等技術(shù)實(shí)現(xiàn),并通過(guò)WebSocket訂閱數(shù)據(jù)推送消息隊(duì)列的報(bào)文,保持客戶端頁(yè)面數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)刷新。

      5 系統(tǒng)實(shí)施與應(yīng)用

      5.1 系統(tǒng)實(shí)施

      在系統(tǒng)實(shí)施過(guò)程中,需要根據(jù)接入的電站容量,為云端系統(tǒng)購(gòu)買或租用相應(yīng)的計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)資源,在其中部署數(shù)據(jù)接入服務(wù)集群、Storm實(shí)時(shí)計(jì)算集群、Kafka消息隊(duì)列集群、Redis緩存服務(wù)集群、分布式架構(gòu)調(diào)度監(jiān)控服務(wù)集群、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)集群、HBase數(shù)據(jù)庫(kù)集群、Web應(yīng)用集群,搭建起云端系統(tǒng)。以接入容量100MW為例,數(shù)據(jù)點(diǎn)位約為10萬(wàn)個(gè),為了保證計(jì)算的實(shí)時(shí)性,Storm實(shí)時(shí)計(jì)算集群的每個(gè)節(jié)點(diǎn)需要具有較高的計(jì)算性能(16核CPU、64G內(nèi)存);同時(shí),HBase數(shù)據(jù)庫(kù)集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)每年需擴(kuò)容約500GB的存儲(chǔ)空間;而數(shù)據(jù)接入服務(wù)節(jié)點(diǎn)需要配置至少2Mbps的帶寬,以滿足數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捫枨蟆?/p>

      另外,在接入每個(gè)光伏電站時(shí),都需要購(gòu)買1臺(tái)采集服務(wù)器、1臺(tái)轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)器、1臺(tái)正向隔離裝置和2臺(tái)防火墻,從而部署站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),通過(guò)與第三方監(jiān)控廠家配合,從遠(yuǎn)動(dòng)機(jī)上接入數(shù)據(jù),并通過(guò)公網(wǎng)或VPN網(wǎng)絡(luò)與云端系統(tǒng)進(jìn)行通訊,保證電站數(shù)據(jù)穩(wěn)定上傳。

      5.2 系統(tǒng)應(yīng)用

      在本系統(tǒng)的應(yīng)用中,通過(guò)與運(yùn)行維護(hù)工作相結(jié)合,可以有效減輕運(yùn)行維護(hù)人員工作量,降低運(yùn)維成本,提高發(fā)電收益。例如,傳統(tǒng)的光伏電站巡檢工作需要巡視檢查每一個(gè)監(jiān)控畫面,尋找發(fā)生故障的發(fā)電設(shè)備,可能花費(fèi)1小時(shí)或更長(zhǎng)時(shí)間,而通過(guò)光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)備故障告警提醒功能,在不到1分鐘的時(shí)間內(nèi)就可以確定故障設(shè)備,從而快速消除缺陷,避免電量損失。另外,根據(jù)集團(tuán)的管理需求,定制統(tǒng)計(jì)報(bào)表內(nèi)容和格式,能夠一鍵生成報(bào)表,提高統(tǒng)計(jì)填報(bào)工作效率,避免人為差錯(cuò)。除此之外,通過(guò)在集團(tuán)中心對(duì)多個(gè)電站進(jìn)行集中管理,能夠減少電站現(xiàn)場(chǎng)的運(yùn)行監(jiān)控人員配置,只保留檢修和日常維護(hù)人員,從而逐步實(shí)現(xiàn)電站的少人甚至無(wú)人值守,大大節(jié)約公司運(yùn)維成本。

      6 結(jié)語(yǔ)

      隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展,光伏電站的遠(yuǎn)程、集中、智能管理逐漸成為大勢(shì)所趨。

      (1)本文設(shè)計(jì)的基于分布式架構(gòu)的光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng),采用Storm、Kafka、Redis、HBase等分布式組件構(gòu)建,具有高可靠、高性能、可擴(kuò)展的特點(diǎn),能夠輕松應(yīng)對(duì)光伏電站大規(guī)模數(shù)據(jù)快速計(jì)算處理的挑戰(zhàn)。

      (2)通過(guò)將本系統(tǒng)與運(yùn)行維護(hù)工作相結(jié)合,可以幫助定位故障設(shè)備,及時(shí)消除缺陷,避免電量損失,提升發(fā)電收益,并且通過(guò)自動(dòng)生成統(tǒng)計(jì)報(bào)表,可以減輕運(yùn)行維護(hù)人員的工作量。

      (3)本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)集團(tuán)下屬多個(gè)光伏電站的集中化、信息化和規(guī)范化管理,經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)積累沉淀后,可進(jìn)行更深層次的大數(shù)據(jù)分析,為集團(tuán)在資產(chǎn)評(píng)估、投資交易等方面提供有力的決策支撐。

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