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电厂设备在线监测与故障预警系统的设计与实现(2)

北极星智能电网在线  来源:《电力信息与通信技术》杂志    2017/12/15 8:51:31  我要投稿  

1.3、技术架构

系统的技术架构如图 3 所示,自下而上的将系统分为采集层、存储层、应用层、服务层和展示层。各个层面分工明确,相互之间由内外网混合模式进行数据传输。

1)采集层: 负责系统的数据采集,是系统的数据源头。

2)存储层: 负责数据的压缩、存储、检索及查询,为核心功能层提供数据支撑。

3)应用层: 用于搭建软件应用环境,负责底层技术支撑,并与硬件服务层紧密关联,使得各子系统服务能正常运行。

4)服务层: 给客户端或者第三方系统提供数据或者信息推送,是系统中的关键一环,从存储层获取数据,通过系统中算法、公式等一系列操作,将汇总的数据转换成可视化信息推送给各平台展示。

5)展示层: 提供了系统信息的多种展示方式,包括 PC 端和移动端数据的展示。

2、系统关键技术

设备在线监测与故障预警系统分为在线监测和故障预警 2 部分。 在线监测最重要的就是数据的实时性,即用户能在第一时间了解生产实时情况,实现对实时数据流的高速处理。 故障预警最重要的是预警的准确性,准确的故障预警能减少事故的发生,减少机组停机时间。 预警的准确性依赖于专家库和计算过程的准确性。 整个系统的设计开发都是围绕着在线监测和故障预警 2 部分展开。

信息化系统的核心是数据,对本系统来说,所有的功能都是以实时数据为核心展开的。 其中系统的主要数据处理部分由科大国创自主研发的 Iplant实时数据库完成。 Iplant 实时数据库主要负责数据的采集、存储、分析、计算、报警以及向客户端以及第三方系统的数据推送。 实时数据库为各种上层应用提供数据支撑,是系统运行的基础。

2.1、IO 组态

IO 组态模块是实时数据库的采集模块,是整个系统的数据源头。 IO 组态模块采用分布式数据采集,可以在不同的网络节点、不同的物理位置甚至可以穿过物理隔离装置部署 IO 采集器。 IO 组态模块根据已经配置好的通信装置和对应的通信参数,从不同系统和装置中采集数据并上传给实时数据库。不同的通信协议和不同的通信设备向上采用统一的数据上送接口,完全实现通信协议的透明化。 采集器和实时数据库采用松耦合设计,既可以部署在同一台机器上,也可以部署在不同机器上以增强系统部署灵活性。 系统已经实现的通信协议有: OPC,Modbus, IEC102,IEC104 等多种标准通信协议以及PI, pSpace, EDNA 等各实时数据库厂家 API,支持被动接收和主动采集 2 种采集模式。

2.2、历史数据管理

历史数据处理模块负责整个系统的数据存储、检索,历史数据的压缩效率直接影响着文件的存储时间。 历史文件管理以测点为核心,围绕着测点来组织历史数据,数据类型分为 Float, Digital, Int4,Int2, byte 等多种类型,存储的测点信息包括时间戳、测点值、质量戳。 历史文件存储采用三级索引、时间戳差分存储等技术手段来提高检索效率和存储容量,并通过最近内存访问机制优化数据访问,缩短数据的访问时间,提高在系统中查询、比较、计算历史数据的效率。

2.3、数据压缩及拟合

在实时数据库中,通常具有数据采集量大及数据临近度高的特点。 如果不对这些数据进行压缩,将对系统资源造成巨大的浪费,因此,为了节省磁盘空间,系统在历史数据存储时,会根据设定,采用旋转门压缩、死区压缩或哈夫曼压缩算法进行数据压缩。

2.4、高速数据通信技术

由于系统有数据采集、实时数据处理、历史数据、计算以及报警等多个模块,所以模块间的数据通信速度直接影响了系统的实时性以及数据的正确性。为了保证系统的实时性以及正确性,模块间的通信采用了持久化内存映射方式,这种方式的优点是通信效率高,在异常断电或者程序异常的情况下能保证数据不丢失。 在服务器端和浏览器端传输实时数据时采用了 WebSocket 技术,由于传输采用了二进制数据块通信并保持常连接的方式,其通信效率比传统的 http 轮询有数十倍的提高,这样才能确保系统中的页面在浏览器中运行流畅,无迟延,告警信息能够实时迅速地推送给用户。

2.5、分布式技术

由于系统特点或者硬件条件限制,不同的功能模块可能要在不同的服务器上或者不同的物理位 置 部 署, 系 统 采 用 了 互 联 网 通 信 引 擎(Internet Communications Engine, ICE)技术来解决模块之间的通信问题。 ICE 是一款高性能、跨平台、跨语言的中间件,支持分布式部署管理、消息中间件以及网格计算等。

本系统利用了 ICE 框架技术来实现各个模块的分布式功能。 当测点多、数据量非常庞大或者服务器处理能力不足时,可以将实时数据库的各个功能模块分布到不同的服务器上。

2.6、实时数据计算

系统监控和预警依赖于对实时数据准确、及时、灵活的统计计算处理。 计算模块将公式脚本经过词法分析、语法分析等过程,可以实现简单公式、脚本段以及复杂脚本的运算。

简单公式包括运算符、表达式、函数、测点、公式以及括号等,函数包括常用数学函数、 IF97 水蒸气函数以及自定义函数、测点间横向计算函数以及纵向统计函数。 简单公式可以综合运用测点编码信息、表达式、二级公式、四则运算、逻辑关系、预定义数学公式、自定义函数等多种参数,组合形成所需的计算规则。

脚本段包括变量定义、表达式语句、 if 分支、switch 分支、 for 循环、 while 循环等。

复杂脚本除了包括表达式、脚本段外,还包括函数调用,每个脚本都有个 main 函数作为运行入口。复杂脚本可以满足更灵活、更强大的实时计算需求。

系统中的计算引擎载入上述计算规则,当接收到实时数据时,则立即自动触发计算,并根据计算结果和预先设定的规则决定是否报警。 计算结果也可以被当作实时数据存储到实时库中,从而在历史数据回放时避免再次计算,降低了系统负荷。

2.7、故障信息推送

故障预警依赖实时数据计算来实现故障预警信息推送功能。 故障预警触发方式分为周期性触发和新数据触发模式,可直接针对测点报警,也可以针对计算公式(脚本)的计算结果报警。 系统还考虑到了测点在不同工况下的报警情形,可针对不同工况分别设定报警触发条件。 报警触发方式有阈值报警、设计值报警以及上下限报警等多种方式。 为防止偶发性的数据异常,系统通过设置持续时间、死区等方式排除数据扰动,减少误报、重复报的现象。

报警产生以及结束后会将相关报警信息在实时数据库模块本地缓存后再发送到 Web 服务器,由Web 服务器进行面向用户的报警通知、展示等。

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