风电数据标准化技术及风电大数据应用方法_谭建鑫.pdf
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1、 ,研究与设计微型电脑应用 年第 卷第期作者简介:谭建鑫(),男,硕士,高级工程师,研究方向为智慧风电场;谢前(),男,硕士,助理工程师,研究方向为智慧风电场建设;井延伟(),男,硕士,助理工程师,研究方向为风电场信息化建设;赵晓楠(),男,本科,助理工程师,研究方向为风电场信息化建设;李鹏飞(),男,本科,助理工程师,研究方向为风电生产信息化建设。文章编号:()风电数据标准化技术及风电大数据应用方法谭建鑫,谢前,井延伟,赵晓楠,李鹏飞(河北建投新能源有限公司,河北,石家庄 ;北京金风慧能技术有限公司,北京 ;河北新天科创新能源技术有限公司,河北,张家口 )摘要:为了解决风电系统中多源异构数据
2、类型不一致的问题,研究建立企业仓库和大数据平台系统,基于分布式架构实现并行查询和分析引擎,实现海量风电数据分布式存储和计算。大数据平台提供基于 、等技术的多种大数据计算引擎,支持 、等多种语言,应内嵌常用算法库。采用 建模工具建立风电数据标准化模型,建立具有层级关系的风电数据类的结构。使用 的信息模型与不同的业务系统数据通讯及系统整合,基于数据库的频繁项集挖掘和关联规则学习的 算法完成频繁项集挖掘任务。实验结果显示,本研究数据处理加速度可达到,数据标准化效率较高。关键词:数据标准化体系;大数据平台系统;标准化模型;信息模型;频繁项集挖掘中图分类号:文献标志码:,(,;,;,):,:;引言当前我
3、国风电装机容量达到 以上,风力发电厂比核电厂产生的能量更多,仍在开发具有兆瓦和数百兆瓦级大功率风电场的大型风力发电机。风力发电机的多种传感器安装在风电机组的各个部分,产生了数据量较大、多源、异构的风电机组监测数据。由于风电机组传感器的型号不一致,风电场各业务子系统使用的软件运行环境不一致,导致各业务产生的数据不统一,甚至出现了数据语义相同而数据名称和标准不一致的现象,对数据标准和规格不一致的数据进行挖掘和分析存在一定难度。针对上述存在的问题,文献 建立数据标准化体系,以数据项为基本对象从底层逐一规范信息采集的数据项。但这种方法容易导致带有特殊语境的数据项出现,数据定义和 ,研究与设计微型电脑应
4、用 年第 卷第期表达格式不连贯。文献 构建信息概念数据标准模型,采用 技术,定义类的属性,规范数据类型和属性取值。但由于数据标准体系不完善,标准模型不稳定难以实现有序性。企业仓库及大数据平台系统本研究建立数据标准化体系并支持大数据发展和高级应用的开发,完成风电场数据和风电机组数据的统计分析和管理。按照数据标准体系中的点表采集规范及全量的标准化二维点表,按照要求使不同类型的传感器设备采集系统需要的测点数据。按照数据标准化规范对风电场 系统进行标准化,统一制定点表标准、通讯规约标准和传输报文标准。企业仓库及大数据平台系统能够接收物联网平台的时序、对象、业务等多源异构数据,提供多种数据接口满足接入数
5、据不同的需求。大数据平台内置大数据整理工具,按照数据分类和存储标准统一存储在企业仓库及大数据平台系统。大数据平台基于分布式架构实现并行查询和分析引擎,实现海量风电数据分布式存储和计算,同时能够对外提供统一标准的 接口服务。企业仓库及大数据平台系统架构如图所示。图企业仓库及大数据平台系统架构本研究企业仓库及大数据平台系统由基础软硬件环境、数据源、物联网平台、大数据平台、基础应用、接入系统和功能模块组成。系统应用数据处理工具和大数据技术框架,具有提供高负载和海量数据处理能力。基于相应的实时计算技术提供风电数据的实时处理和计算能力,对风电系统中各业务数据实时查看和统计,针对各类情况快速做出决策和响应
6、。针对风电大数据的特点,提供集多种存储引擎于一体的存储服务,对于不同的业务数据、对象数据和时序数据的特性提供不同的存储方式,使数据质量得到提高发挥最大价值。大数据平台提供基于 、等技术的多种大数据计算引擎,能够进行大规模并行计算、数据查询和统计分析等操作,支持 、等多种语言,内嵌针对新能源行业的常用算法库,支持各类统计、查询、机器学习算法的大规模计算。系统在大数据模块中对风电数据的获取、使用和处理过程进行全方位监管,通过数据质量管理方法保证主数据精确、及时和一致,通过对元数据的管理提供数据流视图、影响分析的执行能力,最终实现对数据流向、数据质量和数据操作等方面的审计跟踪。在系统大数据计算能力的
7、 基 础 上 构 建 预 警 模 型,加 入 、等 常 见 指 标,指 标 和 模 型 由 平 台 统 一 进 行 配 置 和调度。风电数据标准化技术本研究采用 建模工具,以当前企业仓及数据平台系统的数据项为基础,对风电数据的描述对象划分类,形成风电数据的层次结构,定义类的属性,规范属性的数据类型和表示形式,从而建立风电数据标准化模型。数据类型用来说明一个数据类的某个属性值所属的种类和取值的限定。数据类型包括:基础数据类型,主要是风电方面用来构建核心结构数据类型;基本数据类型,用来构成信息模型的基本模块;数量数据类型,由风电机组的物理参量构成。数据类型如表所示。表 数据类型序号数据名称数据标识
8、数据值压缩数据 字符串 等价代码 概念描述 唯一标识 整数型 实数型 集合 对象标识 本研究首先定义实体,然后提出实体的属性,再定义每个数据属性的值和数据元,在不同的层次上定义数据类的属性。通过分类整理当前系统中现有的风电数据,抽象出对象类,建立风电数据标准化模型。风电数据标准化流程如图所示。风电数据标准化模型使用了元数据注册技术,用来管理风电数据的语义,对任何业务系统、任何类型、任何结构的风电数据都适用。风电数据标准化模型包括:()风电数据元风电数据源的描述分为语义和表示两个方面,语义有 和 两种类型。其中 由数据元概念()描述。()风电数据元概念模型 ,研究与设计微型电脑应用 年第 卷第期
9、图风电数据标准化流程概念模型描述了风电数据元的概念、表示以及数据元存在的环境,数据元作为数据库、数据文件的一部分或作为机构之间传输数据的一个交易集的情况。风电数据元概念模型如图所示。图数据元概念模型()注册元模型注册元模型包含数据元的基本属性,注册元模型如图所示。图注册元模型本研究建立的数据标准化体系能够根据不同设备不同部件建立多级标准化规范,充分考虑后期点位扩展、技改等特殊情况,更新采集点表原则上不影响数据转发。制定点位标准化规范及标准化点表,为数据深度应用提供必要支持。设备电位标准化如表所示。风电大数据信息模型的应用本研究风电大数据使用的信息模型为 的信息模型,方便多厂家和多不同的业务系统
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