CN112580957A - 一种基于云平台的智慧能源管控系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于云平台的智慧能源管控系统，中心云服务器中搭建Spark平台，采用NoSQL数据库对实时数据进行存储，采用基于云计算方法对实时数据流进行分析与处理，在Spark平台中利用Twitter Storm实时数据处理框架对数据源进行分类，并将处理、分析、融合后的数据通过5G网络提取到边缘云服务器中，进行训练与建模；应用端将在边缘云服务器中所建立的算法模型与中心云服务器的数据进行整合，通过AI算法来调度整个新能源发电体系，从而形成闭环能源云调度体系。本发明实现与电源端、用户端等各方的广泛互联，有效引导新能源规划布局，促进新能源科学开发、有序并网和高效消纳等方面发挥积极作用。

Description

一种基于云平台的智慧能源管控系统
技术领域
本发明涉及一种基于新能源大数据分析的云平台整体架构，尤其涉及一种基于云平台的智慧能源管控系统。
背景技术
近年来，我国新能源持续迅猛发展，在电网中渗透率日益增大，但大规模新能源的开发与并网给电力系统规划和运行都带来了极大的挑战。我国许多新能源基地都位于经济不发达地区，此地区的新能源难以消纳，且电网薄弱，大规模新能源并网对电网产生了严重的影响，其中包括电网调峰能力、调频能力、机组调节能力等多个方面的问题。这些问题都已成为制约新能源发展的主要阻力。
目前，关于新能源云平台的建设还不完善，涵盖业务比较单一，数据采集精度、准确性和实时性有待提升，模型算法不够准确快速，分析结果过于片面等。
因此，寻求构建一种比较全面的新能源消纳云平台建设方案尤为重要。
发明内容
本发明针对上述现有技术中存在的问题，提供一种基于云平台的智慧能源管控系统，实现新能源的统一调度与管理，有效克服了现有平台中存在涵盖业务比较单一，分析结果过于片面的问题。
本发明的技术方案如下：
一种基于云平台的智慧能源管控系统，包括中心云服务器、边缘云服务器和应用端，所述中心云服务器内部包括大数据处理计算引擎Spark平台、NoSQL数据库与TwitterStorm数据处理平台；所述边缘云服务器内部包括KafiKa系统、Spark Streaming数据解析平台；所述应用端包括WEB服务器、认证服务器、云端接口服务器和数据库服务器；
所述的中心云服务器中搭建大数据处理计算引擎Spark平台，同时采用开源分布式NoSQL数据库对实时数据进行存储，采用基于云计算方法对实时数据流进行分析与处理，在Spark平台中利用Twitter Storm 实时数据处理框架对中心云服务器中的数据源进行分类，并将处理、分析、融合后的数据通过5G网络提取到边缘云服务器中，进而对不同类型的数据进行训练与建模；所述的应用端将在边缘云服务器中进行机器学习训练后所建立的算法模型与中心云服务器的数据进行整合，通过AI算法来调度整个新能源发电体系，从而形成闭环能源云调度体系。
所述的中心云服务器搭建NoSQL数据库对实时数据进行存储以及分析，并将新能源电力数据标准化体系嵌入到NoSQL数据库管理平台中。
所述的大数据处理计算引擎Spark平台，运用流式计算、迭代计算以及批流数据处理的云计算方法对数据进行冗余消除和异常处理。
所述的中心云服务器通过新能源电力数据仓库、新能源电力数据湖与新能源电力数据中台的主流数据融合处理平台对新能源大数据进行多维度精准融合与分类。
所述的边缘云服务器中通过消息系统KafiKa和数据解析Spark Streaming平台对关系型数据和非关系型数据进行存储，并进行实时分析、交互式分析以及离线分析，充分挖掘出新能源电力数据的内在规律。
所述的边缘云服务器的AI机器学习算法分别嵌入到故障预测系统、智能诊断系统以及其他新能源电力决策系统中，对处理后的数据进行深度学习与建模，对新能源电力运行进行态势利导与预警。
所述的边缘云服务器还包括消纳能力计算子平台、电力供需预测子平台、厂商子平台、资源分布子平台和负荷用户平台；
所述的消纳能力计算子平台包括新能源消纳能力在线计算功能模块、新能源消纳能力结果发布、新能源消纳健康指数和预警指数分析4个子模块；
所述的电力供需预测子平台包括宏观经济预测、能源供需分析、电力供应预测、电力需求预测、电力供应预警5个子模块；
所述的厂商子平台包括基本信息管理、设备生命周期管理、运行监测、智能运维、产品追溯、网上展厅6个子模块；
所述的资源分布子平台包括太阳能资源信息展示，水力资源信息展示、其他能资源信息展示、传统化石能资源信息展示、矿产能资源信息展示、场站信息分析功能、资源出力特性分析、资源\功率预测功能8个子模块；
所述的负荷用户平台包括可再生能源消纳责任权重测算、可再生能源消纳责任权重完成情况统计核算、绿证交易、电力需求侧响工应服务、居民用户功率预测5个子模块。
所述的云端接口服务器和数据库服务器构成基于私有云数据传输的云平台系统，所述认证服务器与云平台系统通信连接，用于对所述云平台系统中的云端接口服务器的IP端口进行认证，所述WEB服务器与云平台系统中的云端接口服务器通信连接，用于在完成认证后从云平台系统中获取电力数据信息，并将所述电力数据信息转发到用户终端；所述云端接口服务器设置有单一WEB端口，用于在完成认证后通过所述WEB端口发送电力数据信息到所述WEB服务器，所述云端接口服务器与所述数据库服务器通信连接，用于从所述数据库服务器中获取所述电力数据信息。
所述WEB服务器通过防火墙与所述云服务器中SOA服务总线通信连接。
本发明的优点效果如下：
本发明提供一种基于云平台的系统架构，基于新能源云平台的“云-边-端”整体框架的搭建。中心云端服务器具有全域数据集成、高性能计算引擎、可视化智能建模插件化AI框架集成及智能集群调度管理一站式研发生产闭环控制等功能。边缘云端服务器具有云端训练与边缘推理、云端模型实时灰度发布、边缘计算资源监控调度及边缘生产数据强化模型等功能。
所述的边缘云服务器的AI机器学习算法分别嵌入到故障预测系统、智能诊断系统以及其他新能源电力决策系统中，通过对处理后的数据进行深度学习与建模，对新能源电力运行进行态势利导与预警，从而使新能源电站能够充分消纳新能源，并且确保新能源电站能够稳定安全运行。
本发明建立一种新能源消纳云平台，该平台遵循低成本、高效率、高质量的原则，涵盖能源调度、资源规划、电网建设、海量数据分析总结、决策支撑服务等功能，将实现与电源端、用户端等各方企业的广泛互联，促进建立“横向协网、纵向贯通”和“全环节、全连通、全覆盖、全生态、全场景”的新能源管理体系，有效引导新能源规划布局，促进新能源科学开发、有序并网和高效消纳等方面发挥积极作用。
附图说明
图1为电力数据采集与模型部署示意图。
图2为本发明结构原理示意图。
图3为中心云服务器数据处理示意图。
图4为边缘云服务器整体架构示意图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
如图1-2所示，一种基于云平台的智慧能源管控系统，包括中心云服务器、边缘云服务器和应用端，通过“云-边-端”的基本架构实现数据的采集与模型部署。所述中心云服务器内部包括大数据处理计算引擎Spark平台、NoSQL数据库与Twitter Storm数据处理平台；所述边缘云服务器内部包括KafiKa系统、Spark Streaming数据解析平台；所述应用端包括WEB服务器、认证服务器、云端接口服务器和数据库服务器；
所述的中心云服务器中搭建大数据处理计算引擎Spark平台，同时采用开源分布式NoSQL数据库对实时数据进行存储，采用基于云计算方法对实时数据流进行分析与处理，在Spark平台中利用Twitter Storm 实时数据处理框架对中心云服务器中的数据源进行分类，并将处理、分析、融合后的数据通过5G网络提取到边缘云服务器中，进而对不同类型的数据进行训练与建模；所述的应用端将在边缘云服务器中进行机器学习训练后所建立的算法模型与中心云服务器的数据进行整合，通过AI算法来调度整个新能源发电体系，从而形成闭环能源云调度体系。
对于数据的采集端，通过传感器将新能源电力数据通过电力专网输送到边缘云服务器中，边缘云服务器起到中转站的作用，通过各个边缘云服务器中的子平台对电力数据进行进一步的加工处理，之后构成几大数据源体系，便于中心服务器进行收集与分析处理。
如图3所示，所述的中心云服务器搭建NoSQL数据库对实时数据进行存储以及分析，并将新能源电力数据标准化体系嵌入到NoSQL数据库管理平台中。
所述的大数据处理计算引擎Spark平台，运用流式计算、迭代计算以及批流数据处理的云计算方法对数据进行冗余消除和异常处理，使数据真实安全可靠。
所述的中心云服务器通过新能源电力数据仓库、新能源电力数据湖与新能源电力数据中台的主流数据融合处理平台对新能源大数据进行多维度精准融合与分类，为数据的深入分析奠定基础。
如图4所示，所述的边缘云服务器中通过消息系统KafiKa和数据解析SparkStreaming平台对关系型数据和非关系型数据进行存储，并进行实时分析、交互式分析以及离线分析，充分挖掘出新能源电力数据的内在规律。
所述的边缘云服务器的AI机器学习算法分别嵌入到故障预测系统、智能诊断系统以及其他新能源电力决策系统中，对处理后的数据进行深度学习与建模，对新能源电力运行进行态势利导与预警，从而使新能源电站能够充分消纳新能源，并且确保新能源电站能够稳定安全运行。
所述的边缘云服务器还包括消纳能力计算子平台、电力供需预测子平台、厂商子平台、资源分布子平台和负荷用户平台；
所述的消纳能力计算子平台包括新能源消纳能力在线计算功能模块、新能源消纳能力结果发布、新能源消纳健康指数和预警指数分析4个子模块；
所述的电力供需预测子平台包括宏观经济预测、能源供需分析、电力供应预测、电力需求预测、电力供应预警5个子模块；
所述的厂商子平台包括基本信息管理、设备生命周期管理、运行监测、智能运维、产品追溯、网上展厅6个子模块；
所述的资源分布子平台包括太阳能资源信息展示，水力资源信息展示、其他能资源信息展示、传统化石能资源信息展示、矿产能资源信息展示、场站信息分析功能、资源出力特性分析、资源\功率预测功能8个子模块；
所述的负荷用户平台包括可再生能源消纳责任权重测算、可再生能源消纳责任权重完成情况统计核算、绿证交易、电力需求侧响工应服务、居民用户功率预测5个子模块。
所述的云端接口服务器和数据库服务器构成基于私有云数据传输的云平台系统，所述认证服务器与云平台系统通信连接，用于对所述云平台系统中的云端接口服务器的IP端口进行认证，所述WEB服务器与云平台系统中的云端接口服务器通信连接，用于在完成认证后从云平台系统中获取电力数据信息，并将所述电力数据信息转发到用户终端；所述云端接口服务器设置有单一WEB端口，用于在完成认证后通过所述WEB端口发送电力数据信息到所述WEB服务器，所述云端接口服务器与所述数据库服务器通信连接，用于从所述数据库服务器中获取所述电力数据信息。用户终端与云端接口服务器可以使用HTTPS交互、通过强口令、终端IP与MAC绑定、频繁连接黑名单、端口监测等防护方案进一步加强安全性。
所述WEB服务器通过防火墙与所述云服务器中SOA服务总线通信连接。

Claims (9)

1.一种基于云平台的智慧能源管控系统，其特征在于包括中心云服务器、边缘云服务器和应用端，所述中心云服务器内部包括大数据处理计算引擎Spark平台、NoSQL数据库与Twitter Storm数据处理平台；所述边缘云服务器内部包括KafiKa系统、Spark Streaming数据解析平台；所述应用端包括WEB服务器、认证服务器、云端接口服务器和数据库服务器；
所述的中心云服务器中搭建大数据处理计算引擎Spark平台，同时采用开源分布式NoSQL数据库对实时数据进行存储，采用基于云计算方法对实时数据流进行分析与处理，在Spark平台中利用Twitter Storm 实时数据处理框架对中心云服务器中的数据源进行分类，并将处理、分析、融合后的数据通过5G网络提取到边缘云服务器中，进而对不同类型的数据进行训练与建模；所述的应用端将在边缘云服务器中进行机器学习训练后所建立的算法模型与中心云服务器的数据进行整合，通过AI算法来调度整个新能源发电体系，从而形成闭环能源云调度体系。
2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智慧能源管控系统，其特征在于所述的中心云服务器搭建NoSQL数据库对实时数据进行存储以及分析，并将新能源电力数据标准化体系嵌入到NoSQL数据库管理平台中。
3.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智慧能源管控系统，其特征在于所述的大数据处理计算引擎Spark平台，运用流式计算、迭代计算以及批流数据处理的云计算方法对数据进行冗余消除和异常处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智慧能源管控系统，其特征在于所述的中心云服务器通过新能源电力数据仓库、新能源电力数据湖与新能源电力数据中台的主流数据融合处理平台对新能源大数据进行多维度精准融合与分类。
5.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智慧能源管控系统，其特征在于所述的边缘云服务器中通过消息系统KafiKa和数据解析Spark Streaming平台对关系型数据和非关系型数据进行存储，并进行实时分析、交互式分析以及离线分析，充分挖掘出新能源电力数据的内在规律。
6.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智慧能源管控系统，其特征在于所述的边缘云服务器的AI机器学习算法分别嵌入到故障预测系统、智能诊断系统以及其他新能源电力决策系统中，对处理后的数据进行深度学习与建模，对新能源电力运行进行态势利导与预警。
7.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智慧能源管控系统，其特征在于所述的边缘云服务器还包括消纳能力计算子平台、电力供需预测子平台、厂商子平台、资源分布子平台和负荷用户平台；
所述的消纳能力计算子平台包括新能源消纳能力在线计算功能模块、新能源消纳能力结果发布、新能源消纳健康指数和预警指数分析4个子模块；
所述的电力供需预测子平台包括宏观经济预测、能源供需分析、电力供应预测、电力需求预测、电力供应预警5个子模块；
所述的厂商子平台包括基本信息管理、设备生命周期管理、运行监测、智能运维、产品追溯、网上展厅6个子模块；
所述的资源分布子平台包括太阳能资源信息展示，水力资源信息展示、其他能资源信息展示、传统化石能资源信息展示、矿产能资源信息展示、场站信息分析功能、资源出力特性分析、资源\功率预测功能8个子模块；
所述的负荷用户平台包括可再生能源消纳责任权重测算、可再生能源消纳责任权重完成情况统计核算、绿证交易、电力需求侧响工应服务、居民用户功率预测5个子模块。
8.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智慧能源管控系统，其特征在于所述的云端接口服务器和数据库服务器构成基于私有云数据传输的云平台系统，所述认证服务器与云平台系统通信连接，用于对所述云平台系统中的云端接口服务器的IP端口进行认证，所述WEB服务器与云平台系统中的云端接口服务器通信连接，用于在完成认证后从云平台系统中获取电力数据信息，并将所述电力数据信息转发到用户终端；所述云端接口服务器设置有单一WEB端口，用于在完成认证后通过所述WEB端口发送电力数据信息到所述WEB服务器，所述云端接口服务器与所述数据库服务器通信连接，用于从所述数据库服务器中获取所述电力数据信息。
9.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智慧能源管控系统，其特征在于所述WEB服务器通过防火墙与所述云服务器中SOA服务总线通信连接。
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