CN111539642A - 一种基于面向对象的电厂数据采集处理系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于面向对象的电厂数据采集处理系统及其方法，对数据进行采集处理。本发明可以给数据加上“状态”，产生有状态的数据集，将收集的数据按照有问题、存在隐患和正常数据进行收集，将有问题的数据的设备的问题参数以及相邻的同系统参数一并标出，进行数据快照，以便后期人工复查；通过面向对象的方法，收集设备参数，对生产进行管理，从而提高生产效率；同时，提高目前生产设备的运行情况，从而做到精确检修，降低人员成本。
Description
技术领域
本发明涉及到物联网技术领域，具体为一种基于面向对象的电厂数据采集处理方法及其系统。
背景技术
电厂作为技术密集型行业，集中了大量的热动技术，为了确保生产的正常运转，设置了很多的传感器，进行监控。目前电厂实现了集中控制，即将数据反馈到操作盘上，但随着电厂规模和发展，集控面对的参数越来越多了，同时运行人员需要通过参数变化进行机器的启停。这会产生很多问题。
很多的电厂物联网解决电厂的方式都缺乏数据的归档，将生产现场采集来的数据统一归纳进行统一处理。这会产生以下几个问题：
1.每个数据都是独立的，很难产生数据变换之间的联系。电厂生产车间的数据相关有关联了，判断一个设备的巡行情况不单单是本设别的直接数据可以完成的，更多的是该设备的所有数据，以及与之相关的设备的对应的数据。
2.面对海量错综复杂的数据，想要进行生产调优没有数据环境，即采集的数据只能进行数据分析，并不能对生产进行优化。在电力生产数据调优上，大数据+物联网，只能进行系统运行状况的分析，单个设备的某项数据单独分析是没有意义的，这就导致虽然有海量数据，但利用率不高。
3.数据用途单一。海量的数据能用来分析当前系统的生产状况，但实际的电厂生产中，设备是有备用和运转的。这样海量的数据所评估的生产环境状况只能是当前一系列设备的状况，并不能对目前这个电厂的生产线进行评估。同时，设备运转的情况不能通过数据进行评估。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于面向对象的电厂数据采集处理方法及其系统，以解决上述背景技术中出现的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于面向对象的电厂数据采集处理系统，包括数据采集层，数据处理层和数据持久层；其中，所述数据采集层把设备运行数据和设备状态数据收集后进行预处理并传输到数据处理层；其中，所述数据处理层把设备运行数据和设备状态数据中的正常数据显示给用户并传输到数据持久层，把设备运行数据和设备状态数据中的异常数据进行分析比对后整合同时得到改善方案，把改善方案显示给用户的同时把设备运行数据和设备状态数据中的异常数据进行分析比对后整合的异常数据传输到数据持久层；其中所述数据持久层将主要的数据记录和存在数据快照的数据存入数据库进行归档，以便下一步进行设备状态的判断和检修元数据的分析。
进一步的，所述数据采集层包括气机系统功能模块，锅炉功能模块，电气系统功能模块，给水系统功能模块以及油系统功能模块。
进一步的，所述数据处理层包括数据中心，分析系统，观察中心，云平台以及集控平台，所述数据持久层包括数据库；其中，所述数据处理层的数据中心汇总所有功能模块的数据，将数据进行清洗，将设备运行和设备状态异常数据传输给分析系统，并将设备运行和设备状态正常数据传输到集控平台给用户显示出来，同时将设备运行和设备状态正常数据传输到数据持久层；其中，所述数据处理层的分析系统是处理异常数据的核心模块，负责将异常数据传输云平台和观察平台进行比对分析并把反馈回来的比对分析结果传输到集控平台；其中，所述数据处理层的观察中心将异常数据与观察中心本身所存储的数据进行比对，如果异常数据快照存在交集，则进行合并反馈给分析系统；其中，所述数据处理层的云平台具有同类设备的大量异常数据的原因分析，云平台通过把观察中心反馈给分析系统异常数据根据聚类算法将每个设备进行归类，通过推荐算法，提出目前设备运行的改进方案，并将改进方案返回到分析系统；其中，所述数据处理层的集控平台把数据采集层传输过来的设备运行和设备状态正常数据以及通过分析系统分析后的设备运行和设备状态的异常数据和改善方法都展示给用户，同时把分析系统分析后的设备运行和设备状态的异常数据输出到所述数据持久层。
进一步的，所述数据持久层包括数据库，数据库将主要的数据记录和存在数据快照的数据存入数据库进行归档，以便下一步进行设备状态的判断和检修元数据的分析。
一种基于面向对象的电厂数据采集处理方法，包括设备运行数据采集方法和设备状态数据采集方法，其中，设备运行数据采集方法包括以下步骤：
步骤一：将所有的生产设备的数据包装成对象，传递给功能模块，通过借助json数据格式，在借助每个设备对应的场内唯一标志token和当前收集数据的时间戳进行MD5加密进行封装，所述的功能模块主要是处理机器的底层，同时初步判断收集到的数据，对存在异常数据的相关联的设备运行数据参数以及该设备的其他正常运行数据参数共同产生一个数据快照，传输到数据中心；
步骤二：所述数据中心接收到数据快照后进行数据清洗，对数据快照进行场景还原，将正常的设备运行数据发送给集控平台，并且将正常的设备运行数据存储到数据库中；同时将数据清洗出来设备异常数据发送给分析系统，进行综合问题分析；
步骤三：所述分析系统通过数据快照，对比问题类型，将数据集结果统一返回进行记录，将该数据集传输到观察中心；
步骤四：所述观察中心利用所存储的数据快照的token进行查找，把与上述传输过来数据集和观察中心中做存储的与数据集相关联数据进行整合，形成一个新的数据快照，再将新的数据快照传输到分析系统；
步骤五：所述分析系统收到步骤三的新的数据快照后传输到云端，所述云端具有同类生产设备针对设备异常数据的解决方案，数据快照传输到云端后，云端根据聚类算法将每个设备进行归类，通过推荐算法，提出目前设备运行的改进方案，并将改进方案返回到分析系统，分析系统将改进方案和步骤三传输过来的新的数据快照同时传输到集控平台；
步骤六：集控平台将改善方案显示到平台上，同时步骤三形成的新的数据快照传输到数据库进行归档，把本次设备运行的步骤二中存储到数据库的正常设备运行数据和步骤三形成的新的数据快照共同作为今后设备运行和设备状态检修的元数据；
其中，所述设备状态数据采集方法包括以下步骤：
步骤一：将存储在数据中心的相关设备的数据取出，通过不同维度，如运行时温度、震动、出口压力等，进行建模，同时加上设备的唯一标识；
步骤二：通过对比标准设备的模型与该模型的差值，即通过目前建立好的模型与标准模型在各个方向上的分量进行比较确定，找到差值最大的方向；
步骤三：通过最大方向可以预测机器的损耗情况，用来评估该设备的使用寿命，同时将这次数据入库作为今后检修的原始数据。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明可以给数据加上“状态”，产生有状态的数据集，将收集的数据按照有问题、存在隐患和正常数据进行收集，将有问题的数据的设备的问题参数以及相邻的同系统参数一并标出，进行数据快照，以便后期人工复查；通过面向对象的方法，收集设备参数，对生产进行管理，从而提高生产效率；同时，提高目前生产设备的运行情况，从而做到精确检修，降低人员成本。
附图说明
图1为本发明系统架构图；
图2为本发明设备运行数据处理流程图；
图3为本发明设备状态数据处理流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
如图1所示，本发明的系统包括数据采集层，数据处理层和数据持久层，所述数据采集层包括气机系统功能模块，锅炉功能模块，电气系统功能模块，给水系统功能模块以及油系统功能模块，所述数据采集层把气机系统功能模块，锅炉功能模块，电气系统功能模块，给水系统功能模块以及油系统功能模块设备运行数据和设备状态数据收集后进行预处理并传输到数据处理层，所述数据处理层包括数据中心，分析系统，观察中心，云平台以及集控平台，所述数据中心接收到数据快照后进行数据清洗，对数据快照进行场景还原，将正常的设备运行数据发送给集控平台，并且将正常的设备运行数据存储到数据库中；同时将数据清洗出来设备异常数据发送给分析系统，进行综合问题分析；所述分析系统通过数据快照，对比问题类型，将数据集结果统一返回进行记录，将该数据集传输到观察中心；所述观察中心利用所存储的数据快照的token进行查找，把与上述传输过来数据集和观察中心中做存储的与数据集相关联数据进行整合，形成一个新的数据快照，再将新的数据快照传输到分析系统；所述分析系统收到的新的数据快照后传输到云端，所述云端具有同类生产设备针对设备异常数据的解决方案，数据快照传输到云端后，云端根据聚类算法将每个设备进行归类，通过推荐算法，提出目前设备运行的改进方案，并将改进方案返回到分析系统，分析系统将改进方案和传输过来的新的数据快照同时传输到集控平台；集控平台将改善方案显示到平台上，同时形成的新的数据快照传输到数据持久层，所述数据持久层包括数据库，数据库将主要的数据记录和存在数据快照的数据存入数据库进行归档，以便下一步进行设备状态的判断和检修元数据的分析。
如图2所示，本系统的设备运行数据处理包括功能模块、数据中心、分析系统、观测平台、集控中心、管理总系统。
每个设备的数据收集至功能模块，收集所有的运行数据，并拼接异常数据产生数据快照，再将数据传输给数据中心模块；数据中心将收集的数据进行汇总，筛选出有用的数据快照，传递给分析系统，同时将关键数据以及设备数据给集控中心；分析系统作为云平台和异常处理的连接点，同时从观测中心获得目前未确定的问题数据，通过云得出处理该次异常数据的方法，将方法提供给集控中心；集控中心，所有的策略都要到用户中心，与用户进行交互，通过用户来确定最好的策略，最后将做好的决策给管理总系统；管理总系统，确定策略之后，将策略转化成相关设备的指令，下发给相关的功能模块，再由模块反馈给设备进行调节。
如图3所示，本发明在处理设备状态时，首先，从底层获得的数据是按对象封装的，所以对该数据进行建模，得到该数据在多维空间上的向量；对比该向量与标准下该设备的参数建立的向量模型，得到偏差最大的方向；判断这个方向的设备真实值是否已经超标，如果没有，记录到数据库，此次判断结束。如果数据超标将数据交给分析中心，分析此次数据是否存在改进方法；同时对比设备超标数据在该方向上的警戒值，你定一个设备的状况；如果分析以后可以产生改进的策略就将策略以及设备状态返回给用户，如果没有相关策略，只返回设备状态；最后将此次数据存入数据库，以便检修查看元数据。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于面向对象的电厂数据采集处理系统，其特征在于，包括数据采集层，数据处理层和数据持久层；其中，所述数据采集层把设备运行数据和设备状态数据收集后进行预处理并传输到数据处理层；其中，所述数据处理层把设备运行数据和设备状态数据中的正常数据显示给用户并传输到数据持久层，把设备运行数据和设备状态数据中的异常数据进行分析比对后整合同时得到改善方案，把改善方案显示给用户的同时把设备运行数据和设备状态数据中的异常数据进行分析比对后整合的异常数据传输到数据持久层；其中所述数据持久层将主要的数据记录和存在数据快照的数据存入数据库进行归档，以便下一步进行设备状态的判断和检修元数据的分析。
2.根据权利要求1所述的采集处理系统，其特征在于，所述数据采集层包括气机系统功能模块，锅炉功能模块，电气系统功能模块，给水系统功能模块以及油系统功能模块。
3.根据权利要求1所述的采集处理系统，其特征在于，所述数据处理层包括数据中心，分析系统，观察中心，云平台以及集控平台，所述数据持久层包括数据库；其中，所述数据处理层的数据中心汇总所有功能模块的数据，将数据进行清洗，将设备运行和设备状态异常数据传输给分析系统，并将设备运行和设备状态正常数据传输到集控平台给用户显示出来，同时将设备运行和设备状态正常数据传输到数据持久层；其中，所述数据处理层的分析系统是处理异常数据的核心模块，负责将异常数据传输云平台和观察平台进行比对分析并把反馈回来的比对分析结果传输到集控平台；其中，所述数据处理层的观察中心将异常数据与观察中心本身所存储的数据进行比对，如果异常数据快照存在交集，则进行合并反馈给分析系统；其中，所述数据处理层的云平台具有同类设备的大量异常数据的原因分析，云平台通过把观察中心反馈给分析系统异常数据根据聚类算法将每个设备进行归类，通过推荐算法，提出目前设备运行的改进方案，并将改进方案返回到分析系统；其中，所述数据处理层的集控平台把数据采集层传输过来的设备运行和设备状态正常数据以及通过分析系统分析后的设备运行和设备状态的异常数据和改善方法都展示给用户，同时把分析系统分析后的设备运行和设备状态的异常数据输出到所述数据持久层。
4.根据权利要求1所述的采集处理系统，其特征在于，所述数据持久层包括数据库，数据库将主要的数据记录和存在数据快照的数据存入数据库进行归档，以便下一步进行设备状态的判断和检修元数据的分析。
5.一种基于面向对象的电厂数据采集处理方法，其特征在于，包括设备运行数据采集方法和设备状态数据采集方法，其中，设备运行数据采集方法包括以下步骤：
步骤一：将所有的生产设备的数据包装成对象，传递给功能模块，通过借助json数据格式，在借助每个设备对应的场内唯一标志token和当前收集数据的时间戳进行MD5加密进行封装，所述的功能模块主要是处理机器的底层，同时初步判断收集到的数据，对存在异常数据的相关联的设备运行数据参数以及该设备的其他正常运行数据参数共同产生一个数据快照，传输到数据中心；
步骤二：所述数据中心接收到数据快照后进行数据清洗，对数据快照进行场景还原，将正常的设备运行数据发送给集控平台，并且将正常的设备运行数据存储到数据库中；同时将数据清洗出来设备异常数据发送给分析系统，进行综合问题分析；
步骤三：所述分析系统通过数据快照，对比问题类型，将数据集结果统一返回进行记录，将该数据集传输到观察中心；
步骤四：所述观察中心利用所存储的数据快照的token进行查找，把与上述传输过来数据集和观察中心中做存储的与数据集相关联数据进行整合，形成一个新的数据快照，再将新的数据快照传输到分析系统；
步骤五：所述分析系统收到步骤三的新的数据快照后传输到云端，所述云端具有同类生产设备针对设备异常数据的解决方案，数据快照传输到云端后，云端根据聚类算法将每个设备进行归类，通过推荐算法，提出目前设备运行的改进方案，并将改进方案返回到分析系统，分析系统将改进方案和步骤三传输过来的新的数据快照同时传输到集控平台；
步骤六：集控平台将改善方案显示到平台上，同时步骤三形成的新的数据快照传输到数据库进行归档，把本次设备运行的步骤二中存储到数据库的正常设备运行数据和步骤三形成的新的数据快照共同作为今后设备运行和设备状态检修的元数据；
其中，所述设备状态数据采集方法包括以下步骤：
步骤一：将存储在数据中心的相关设备的数据取出，通过不同维度，如运行时温度、震动、出口压力等，进行建模，同时加上设备的唯一标识；
步骤二：通过对比标准设备的模型与该模型的差值，即通过目前建立好的模型与标准模型在各个方向上的分量进行比较确定，找到差值最大的方向；
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