CN115757569A - 基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法及系统，通过ETL技术将新能源电厂相互独立的系统中数据进行数据抽取、数据清洗、库内转换、规则检查、数据加载后按照数据采集终端以及数据类型将数据存储于对应的数据表中，使各个数据能够统一化，可跨系统调用；利用数据展示模块使展示多元化，且易于扩展。

Description

基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法及系统

技术领域

本发明涉及数据调配及新能源数据采集国产化相关技术领域，具体涉及一种基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法及系统。

背景技术

新能源一般是指在新技术基础上加以开发利用的可再生能源，包括太阳能、生物质能、风能、地热能、波浪能、洋流能和潮汐能等。此外，还有氢能等；而已经广泛利用的煤炭、石油、天然气、水能、核裂变能等能源，称为常规能源。新能源电厂也就是利用现有的技术，通过上述的新型能源，实现发电的电厂。新能源集控由于场站过于分散，因通讯协议、存储方式等不一样相互独立，无法进行数据共享和数据分析，数据逐渐形成了孤岛，无法进行统一的数据管理。从而使新能源集控急需一个数据中台对数据进行统一规范的采集，清洗，异构数据的保存。在此基础上对数据进一步的数据挖掘分析，让数据服务于生产，从而形成规模效应。规划化、信息化管理能有效的节省成本，提高产能。大数据和人工智能的应用也势必给产业带来变革，使新能源产业得到更快的发展。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法及系统，通过ETL技术将新能源电厂相互独立的业务子系统中的数据进行标准统一化处理，并分类存储于对应的表中；利用数据平台与数据库进行连接，前端页面展示，可跨系统调用，使运算过程简单。

本发明采用如下的技术方案。

一种基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法，包括以下步骤：

步骤1，获取新能源电厂各个独立的子业务系统的数据；

步骤2，将获取的各个新能源电厂各个独立的子业务系统的数据经过ETL工具进行预处理；

步骤3，根据前端页面与数据库进行连接获取数据库相应数据；

步骤4，根据前端页面获取到的数据对获取到的数据进行趋势分析、业务报表、工控等展示、控制需求。

优选地，所述新能源电厂各个独立的子业务系统的时序数据包括全量全样本采集的新能源电厂的风机、电气综合自动化、功率预测、故障录波、保信子站以及光伏区的生产实时数据；

所述获取新能源电厂各个独立的子业务系统的数据包括新能源电厂各个独立的子业务系统的时序数据。

优选地，所述步骤2具体包括：对采集的新能源电厂各个独立的子业务系统的数据信息进行数据抽取、数据清洗、库内转换、编码规则检查、数据加载，并将处理后的数据按照数据采集终端以及数据类型分类存储于数据库对应的表中。

优选地，所述按照数据采集终端以及数据类型分类存储于数据库对应的表中的方法包括：数据库会对数据的不同的业务需求和存储频次进行分析，在入库时根据业务类型把数据存储进对应的数据表中，对于访问频次不同的数据分别存入数据仓库、关系型数据库及内存数据库中。

优选地，所述对采集的新能源电厂各个独立的子业务系统的数据信息进行数据抽取、数据清洗、库内转换、编码规则检查、数据加载，并将处理后的数据按照数据采集终端以及数据类型分类存储于数据库对应的表中，其具体步骤为：

步骤21、对获取的各个新能源电厂各个独立的子业务系统的数据进行抽取，子系统与平台间制定约定的规则；

步骤22、对抽取的数据进行清洗，去除抽取的数据中的包括不完整、错误、重复的数据而得到清洗后的数据；

步骤23、将清洗后的数据进行标准统一化处理，按照采集终端以及数据类型进行拆分而得到拆分完成的数据；

步骤24、将拆分完成的数据存入数据库内对应的表中。

优选地，所述抽取的方法包括：按照不同的包括MQTT、TCP、ICE104、IEC102、modbus、FTP及HTTP这样的协议传输进行数据抽取，以此存储到平台的数据中心；

所述新能源电厂各个独立的子业务系统的数据还包括关系型数据，关系型数据来自新能源电厂的发电系统中的包括风机SCADA系统、箱变系统、汇流箱系统、电气系统、振动系统、功率预测系统、能量管理平台系统、故障录波系统、保信子站系统在内的所生成的对应的风机模块数据表、光伏辐照度模块数据表、发电量数据表、电气模块电量数据表、故障缺陷数据表、功率预测数据表，这些数据表会存储到对应的关系型数据库的表中。

优选地，所述步骤3的具体步骤包括：

步骤31、将基于作为国产化操作系统的银河麒麟操作系统的数据芯片平台与数据库进行连接；

步骤32、前端页面和数据平台进行对接批量获取数据平台接口进行展示。

一种基于国产化结构的新能源多类型数据调配，包括数据采集模块、数据处理模块、任务处理模块、任务存储模块；

数据采集模块，用于将采集的实时数据传输给数据处理模块；

数据处理模块，将接收的不同新能源业务子系统的数据进行标准统一化处理，并分类入库；

数据存储模块，按照获得的多类型异构数据进行分类存储；

优选地，每个业务子系统数据对应一个数据表，其核心模块为VeStore Server、VeStore Base、VeStore Snapshot、VeStore Historian、VeStore Equation、VeStorePerf、VeStore Logger七个主要服务；它将数据存储、内存库、流式计算、消息队列、数据转换这样的功能融合到一个系统，其中VeStore Server对应网络，VeStore Snapshot对应内存，VeStore Historian对应存储。

数据展示模块，前端数据平台会和后端数据库进行连接，批量获取实时数据前端组态画面会与数据平台进行对接，将数据放到画面展示。

优选地，所述将数据放到画面展示的方法分为前端首页展示、趋势分析、业务报表、报警弹窗。

实时数据监控系统需要采集的相关信息包括：实时数据的获取路径、数据获取认证方式、实时数据的网络协议、实时数据的测点编码、测点中文描述、测点单位、测点存储频率、测点压缩频率。

优选地，数据处理模块为ETL工具，对采集的数据进行数据抽取、数据清洗、库内转换、规则检查、数据加载后按照数据采集终端以及数据类型将数据存储于对应的表中。

本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明通过ETL技术将新能源电厂相互独立的系统中数据进行数据抽取、数据清洗、库内转换、规则检查、数据加载后按照数据采集终端以及数据类型将数据存储于对应的数据表中，使各个数据能够统一化，可跨系统调用；利用数据展示模块使展示多元化，且易于扩展。

附图说明

图1是本发明中所述的一种基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法的流程图；

图2是本发明中所述的一种基于国产化结构的新能源多类型数据调配系统的结构图。

具体实施方式

随着现在国内新能源电厂的建设，由于传统行业对自动化，信息化乃至智能化需求的越来越深入，新能源行业也在信息化进程中不断变革，从而促使了新能源电厂建设各种信息化项目，但是这些项目建成时间较长，且新能源电厂的子业务系统之间因通讯协议、存储方式等不一样相互独立，无法进行数据共享和数据分析。且由于数据类型多样，没有统一的方式进行数据梳理和数据存储，而且在运算过程中，需要根据不同的需求建立不同的数字模型，这样就会引发使得新能源电厂的子业务系统中的数据无法统一化、无法跨系统调用，不利于数据功能扩展的问题。

ETL(Extract-Transform-Load)是将新能源电厂的子业务系统的数据经过标准化编码、采集、抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将新能源电厂企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。

将ETL与前端数据展示结合引入新能源电厂的管理中，能够避免系统间相互独立，无法进行数据共享和数据分析以及运算关系复杂多变需要建立多种模型的繁琐。

因此本发明提供一种基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法及系统解决上述问题。

下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。

如图1所示，本发明所述的一种基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法，包括以下步骤：

步骤1，通过各个数据采集终端，获取新能源电厂各个独立的子业务系统的数据；

本发明优选但非限制性的实施方式中，所述获取新能源电厂各个独立的子业务系统的数据包括新能源电厂各个独立的子业务系统的时序数据。

具体的，时序数据可以来自作为新能源电厂各个独立的子业务系统的风机SCADA系统、箱变系统、汇流箱系统、电气系统、振动系统、功率预测系统、能量管理平台系统、故障录波系统、保信子站系统。

本发明优选但非限制性的实施方式中，所述新能源电厂各个独立的子业务系统的时序数据包括全量全样本采集的新能源电厂的风机、电气综合自动化、功率预测、故障录波、保信子站以及光伏区的生产实时数据。

获取全量全样本采集的新能源电厂的风机、电气综合自动化、功率预测、故障录波、保信子站以及光伏区的生产实时数据后，使用标准化的数据字典进行建模，实现数据字典标准化管理及应用，进而规范数据标准。对于新建系统与重构系统，应采用落标策略；而对于存量系统，可采用升标策略。在数据传输上我们采取多种协议方式，包括MQTT、TCP、HTTP等，在数据传输过程我们都做到有效的加密，通信过程的加密方法支持对称及非对称加密，视业务的具体情况而定。数据存储也支持多种方式，包含数据仓库，关系型数据库和redis内存数据库。对于需要频繁调用访问的数据存入关系型数据库，对于更频繁使用的数据存入redis内存数据库，而对于低频访问的用于数据挖掘分析的数据全部存入数据仓库。

数据监视查询：实时监视所述生产实时数据主要供区域集控中心运行人员掌握了解各风场、光伏生产实时信息，同时根据数据生成时的数据存储期限，可查询历史数据。

实时控制：基于组态方式，负责风机的启停、复位、功率调整、偏航、预解缆等(根据现场SCADA提供的控制点实际决定基于国产化结构的新能源多类型数据调配系统同控制点的控制连接)，变电站设备的开关、电动刀闸的分合(具备控制能力)，其他辅助设备的投入和退出等工作。并有合理的控制权限管理功能。

数据接口：风场侧SCADA系统、光伏汇流箱系统、功率预测系统、升压站电气系统、故障录波、保信子站、能量管理平台同基于国产化结构的新能源多类型数据调配系统的实时数据采集、控制指令的传输接口应可针对多种通用数据接口进行灵活配置，如通信方式包含ModbusTCP、MQTT等，通信协议内容包含IEC104、FTP、IEC102等，通信网络方式包含4G、Lora、Wifi等多种方式，各种且都满足电力系统安全防护要求；同时满足为第三方调用提供数据源(提供标准通信接口)的能力，对外接口也通过webapi、消息队列和mqtt等多种方式进行提供。

步骤2，将获取的各个新能源电厂各个独立的子业务系统的数据经过ETL工具进行预处理；

本发明优选但非限制性的实施方式中，所述步骤2具体包括：对采集的新能源电厂各个独立的子业务系统的数据信息进行数据抽取、数据清洗、库内转换、编码规则检查、数据加载，并将处理后的数据按照数据采集终端以及数据类型分类存储于数据库对应的表中。

本发明优选但非限制性的实施方式中，所述按照数据采集终端以及数据类型分类存储于数据库对应的表中的方法包括：数据库会对数据的不同的业务需求和存储频次进行分析，在入库时根据业务类型把数据存储进对应的数据表中，对于访问频次不同的数据分别存入数据仓库、关系型数据库及内存数据库中。

本发明优选但非限制性的实施方式中，所述对采集的新能源电厂各个独立的子业务系统的数据信息进行数据抽取、数据清洗、库内转换、编码规则检查、数据加载，并将处理后的数据按照数据采集终端以及数据类型分类存储于数据库对应的表中，其具体步骤为：

步骤21、对获取的各个新能源电厂各个独立的子业务系统的数据进行抽取，子系统与平台间制定约定的规则；

本发明优选但非限制性的实施方式中，所述抽取的方法包括：按照不同的包括MQTT、TCP、ICE104、IEC102、modbus、FTP及HTTP(视业务系统和需求而定)这样的协议传输进行数据抽取，以此存储到平台的数据中心。

步骤22、对抽取的数据进行清洗，去除抽取的数据中的包括不完整、错误、重复的数据而得到清洗后的数据；

步骤23、将清洗后的数据进行标准统一化处理，按照采集终端以及数据类型进行拆分而得到拆分完成的数据；

具体的，拆分就是按照采集终端以及数据类型来将清洗后的数据分配到各自隶属的采集终端以及数据类型中去。

步骤24、将拆分完成的数据存入数据库内对应的表中。

具体的，设定和拆分完成的数据一一对应的数据库内对应的表，以此将拆分完成的数据存入数据库内对应的表中。

本发明优选但非限制性的实施方式中，所述新能源电厂各个独立的子业务系统的数据按照数据类型分为时序数据和关系型数据。

时序数据是按照生产系统进行划分，分别形成与风机SCADA系统、箱变系统、汇流箱系统、电气系统、振动系统、功率预测系统、能量管理平台系统、故障录波系统、保信子站系统。

也就是说，所述新能源电厂各个独立的子业务系统的数据还包括关系型数据，关系型数据主要用途为日常电站数据汇总、指标汇报、场站整体运行情况、设备运行情况等报表形式的统计，主要来自新能源电厂的发电系统中的包括风机SCADA系统、箱变系统、汇流箱系统、电气系统、振动系统、功率预测系统、能量管理平台系统、故障录波系统、保信子站系统在内的所生成的对应的风机模块数据表、光伏辐照度模块数据表、发电量数据表、电气模块电量数据表、故障缺陷数据表、功率预测数据表，这些数据表会存储到对应的关系型数据库的表中；

步骤3，根据前端页面与数据库进行连接获取数据库相应数据；

本发明优选但非限制性的实施方式中，所述步骤3的具体步骤包括：

步骤31、将基于国产化结构的新能源多类型数据调配系统中的其操作系统为基于作为国产化操作系统的银河麒麟操作系统的数据芯片平台与数据库进行连接；

步骤32、前端页面和数据平台进行对接批量获取数据平台接口进行展示。

步骤4，根据前端页面获取到的数据对获取到的数据进行趋势分析、业务报表、工控等展示、控制需求；

如图2所示，本发明所述的基于国产化结构的新能源多类型数据调配系统，包括数据采集模块、数据处理模块、任务处理模块、任务存储模块；

数据采集模块，用于通过各个数据采集终端获取各个系统的数据，并将采集的实时数据传输给数据处理模块；

数据处理模块，将接收的不同新能源业务子系统的数据(升压站、光伏区、风机scada、功率预测、故障录波、保信主站)进行标准统一化处理，并分类入库；

数据存储模块，按照获得的多类型异构数据进行分类存储；

本发明优选但非限制性的实施方式中，每个业务子系统数据对应一个数据表，方便对多类型数据进行历史数据、采样时间、数据量查看，其核心模块为VeStore Server、VeStore Base、VeStore Snapshot、VeStore Historian、VeStore Equation、VeStorePerf、VeStore Logger七个主要服务；它将数据存储、内存库、流式计算、消息队列、数据转换这样的功能融合到一个系统，其中VeStore Server对应网络，VeStore Snapshot对应内存，VeStore Historian对应存储，VeStore Equation对应CPU，将硬件的每一项资源发挥到极致。

数据展示模块，前端数据平台会和后端数据库进行连接，批量获取实时数据前端组态画面会与数据平台进行对接，将数据放到画面展示。

本发明优选但非限制性的实施方式中，所述将数据放到画面展示的方法分为前端首页展示、趋势分析、业务报表、报警弹窗。

实时数据监控系统需要采集的相关信息包括：实时数据的获取路径、数据获取认证方式、实时数据的网络协议、实时数据的测点编码、测点中文描述、测点单位、测点存储频率、测点压缩频率。

本发明优选但非限制性的实施方式中，数据处理模块为ETL工具，对采集的数据进行数据抽取、数据清洗、库内转换、规则检查、数据加载后按照数据采集终端以及数据类型将数据存储于对应的表中。

数据采集模块是根据新能源业务子系统中的数据进行采集根据协议的不同和数据处理模块进行对接，数据处理模块会将接收到不同的新能源业务子系统中的数据进行统一标准化编码、处理、分类入库，数据存储模块会将入库的数据进行分类存储，以便随时查看各子系统类别的历史数据，数据展示模块会与数据库进行对接获取到不同的子系统业务数据来进行大屏展示、业务报表、趋势分析等可视化页面的展示。

例如：需要查看各个子系统之间相互不同数据的趋势分析，将需要查询的数据(例：功率预测15分钟、电气实时功率)进行对比，只需将这两个测点选中进行趋势对比分析，前端就可调用数据库中的历史数据及预测数据到画面展示，可视化程度极高。

另外，新能源电厂各个独立的子业务系统的数据具体分为以下几类：

新能源场站侧Ⅰ区升压站数据接入

风电/光伏场侧采集升压站综合自动化系统的运行数据并传输到远程生产区域集控中心，并可根据调度指令或其他控制指令对升压站内电气设备进行控制。

风电/光伏场所有的电能表数据，包括但不限于风机/光伏区出口电量数据、送出线路电能表数据、集电线路电能表数据、由升压站综自系统采集的电度表数据和关口表数据，以满足集控中心人员远程抄表需求。

对升压站采集数据实现主备双路，分别能够在远动机主备切换时正常采集数据(根据现场运动设备发布测点情况确定全量采集数据)。

(1)针对主变压器，远程集控系统采集、处理以下信号：

设备运行状态：运行、退出、异常及故障等各种运行状态，冷却风机运行状态；

运行参数，应包括：

电气量参数：主变高低压侧电流、电压、有功功率、无功功率、功率因数；非电量参数：主变油温、油压、铁芯温度；

有载调压开关档位。

(2)远程集控系统采集、处理直流系统的以下信号：

模拟量：蓄电池电压、电流、浮充电流、充电装置直流电压、充电装置直流电流、直流母线电压；

开关量：蓄电池保护设备开关状态、直流系统接地。

(3)远程集控系统采集、处理UPS系统以下信号：

整流器输出电压、电流；

直流回路输入电流、电压；

逆变器输出电流、电压、频率；

旁路交流电压；

整流器运行指示；

逆变器运行指示；

静态开关位置指示；

旁路开关位置指示；

新能源场站侧Ⅰ区能量管理平台数据接入

运行状态采集；控制内容包括：能量管理平台系统的投入、远方/就地的模式切换等信息采集。在风场侧能量管理平台系统厂家提供和发布相关数据的前提下接入以下信息。

信息点表如下所示：

新能源场站侧Ⅱ区功率预测数据接入

(1)超短期风/光功率预测

未来0-4小时内的风电/光伏场输出预测功率数据，时间分辨率为15分钟。

时间以24点计时法(00:00～23:45)表示，超短期预测共16点，每15分钟一个数据点；

(2)短期风/光功率预测

未来0-72小时内的风电/光伏场输出预测功率数据，时间分辨率为15分钟。时间以24点计时法(00:00～23:45)表示(每天96点)，每15分钟一个数据点；

每天12点30分之前完成未来3天288点预测功率数据。

(3)天气预报预测

未来0-72小时内的风电/光伏场输出天气预报数据，时间分辨率为15分钟。时间以24点计时法(00:00～23:45)表示(每天96点)，每15分钟一个数据点；

每天12点30分之前完成未来3天288点预测功率数据。。

天气预报数据应包含各高度下的湿度、压力、温度、风向、风速。

新能源场站侧Ⅰ数据新能源接入

风电数据采集：

风机组数据从风机SCADA接口采集(数据采集根据现场SCADA测点发布的实际情况确定，可全量采集数据)：

运行状态：待机、运行、停机、异常及故障(包括详细的故障代码及注释)等各种机组运行状态；

风速：平均、最大、最小、实时值；

温度(平均、最大、最小、实时)：变频器、环境和机舱、控制柜内、齿轮箱油温、齿轮箱轴承(驱动侧和非驱动侧)、发电机绕组温度、变桨电机轴承温度、发电机前/后轴承温度；

转速：风电机组叶轮转速、发电机转子(实时、平均、最小、最大)；

角度扭矩：叶片角度(实时、起始/最终)、偏航角度；

油位：齿轮箱油位、液压站油位；

油压：润滑、液压系统油压；

电动变桨后备电源电压；

光伏数据采集：

光伏数据从光伏SCADA接口采集(包含但不限于以下数据，根据现场SCADA测点发布的实际情况确定)：

(1)采集设备(逆变器、汇流箱、隔离升压变压器)运行状态数据——待机、运行、停机、刀闸、保护动作、维护及故障(包括详细的故障代码及注释)等各种设备运行状态。

(2)采集场站运行模拟量数据：

①汇流箱：各组串各分支路输入电流、总输出电流、母线电压；

②逆变器：直流侧电压、直流侧电流、直流侧功率、交流侧电压、交流侧电流、交流侧有功功率、交流侧无功功率、交流侧功率因数、逆变器温度、日发电量、月发电量、年发电量、累计发电量、光伏逆变器最大可发有功、光伏逆变器无功输出范围；

③并网点：并网点电压、并网点电流、并网点有功功率、并网点无功功率、并网点功率因数、并网点上网电量、并网点电压闪变、并网点电压偏差、并网点频率偏差。

(3)采集环境监测数据：环境温度、环境湿度、光伏组件温度、风速、风向、气压、太阳总辐射、直接辐射——平均、最大、最小、实时值。

(4)具备智能应用设备的数据采集功能(备选)：

①组件清扫机器人：电量、工作里程、控制电机电压/电流、网络通信状态；

②无人机：运行状态数据——电量、轨迹、剩余存储、采集频率；无人机采集数据——红外图像、可见光图像等画面数据。

(5)母线电压，总电流，温度等；

新能源场站侧Ⅱ区故障录波数据接入

区域集控中心在安全Ⅱ区共用的保信及录波服务器上接收、汇总、显示各运营主体所辖各子站故障录波器上传来的故障录波信息，通过必要的分析软件，对所辖各场站事故进行分析。主要功能包括：模型和图形维护，前置通讯功能，故障录波数据管理，故障录波数据分析等，故障录波主站应能接入支持各种规约访问的故障录波器。

新能源场站侧Ⅱ区保信主站数据接入

区域集控中心在安全Ⅱ区独立配置1台保信及录波服务器用于接收、汇总、显示所辖各风光场站保信子站上传来的各继电保护装置、安全自动装置的动作信息、运行状态信息。通过必要的分析软件，对所辖各风光场站事故进行分析。保护信息系统主要功能包括：模型和图形维护，前置通讯功能，保护信息过滤，事件记录及报警，定值管理功能，保护远方控制，可视化运行监视，故障信息自动归档，统计报表功能等。

保信分站系统功能模块在电网正常情况下，对二次设备的运行参数及工况进行实时在线采集和监视，及时发现装置异常情况；在电网故障时，能快速采集现场二次设备的动作情况，对信息进行提炼、挖掘、智能分析，自动生成故障分析报告，并将装置的实际动作情况和分析报告自动快速推送给集控管理人员，从而提高判断故障、处理故障的准确率和速度，实现快速恢复电网，减少事故损失。

本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明通过ETL技术将新能源电厂相互独立的系统中数据进行数据抽取、数据清洗、库内转换、规则检查、数据加载后按照数据采集终端以及数据类型将数据存储于对应的数据表中，使各个数据能够统一化，可跨系统调用；利用数据展示模块使展示多元化，且易于扩展。

本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并不是对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，获取新能源电厂各个独立的子业务系统的数据；

步骤2，将获取的各个新能源电厂各个独立的子业务系统的数据经过ETL工具进行预处理；

步骤3，根据前端页面与数据库进行连接获取数据库相应数据；

步骤4，根据前端页面获取到的数据对获取到的数据进行趋势分析、业务报表、工控等展示、控制需求。

2.根据权利要求1所述的基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法，其特征在于，所述新能源电厂各个独立的子业务系统的时序数据包括全量全样本采集的新能源电厂的风机、电气综合自动化、功率预测、故障录波、保信子站以及光伏区的生产实时数据；

所述获取新能源电厂各个独立的子业务系统的数据包括新能源电厂各个独立的子业务系统的时序数据。

3.根据权利要求1所述的基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：对采集的新能源电厂各个独立的子业务系统的数据信息进行数据抽取、数据清洗、库内转换、编码规则检查、数据加载，并将处理后的数据按照数据采集终端以及数据类型分类存储于数据库对应的表中。

4.根据权利要求3所述的基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法，其特征在于，所述按照数据采集终端以及数据类型分类存储于数据库对应的表中的方法包括：数据库会对数据的不同的业务需求和存储频次进行分析，在入库时根据业务类型把数据存储进对应的数据表中，对于访问频次不同的数据分别存入数据仓库、关系型数据库及内存数据库中。

5.根据权利要求4所述的基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法，其特征在于，所述对采集的新能源电厂各个独立的子业务系统的数据信息进行数据抽取、数据清洗、库内转换、编码规则检查、数据加载，并将处理后的数据按照数据采集终端以及数据类型分类存储于数据库对应的表中，其具体步骤为：

步骤21、对获取的各个新能源电厂各个独立的子业务系统的数据进行抽取，子系统与平台间制定约定的规则；

步骤22、对抽取的数据进行清洗，去除抽取的数据中的包括不完整、错误、重复的数据而得到清洗后的数据；

步骤23、将清洗后的数据进行标准统一化处理，按照采集终端以及数据类型进行拆分而得到拆分完成的数据；

步骤24、将拆分完成的数据存入数据库内对应的表中。

6.根据权利要求5所述的基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法，其特征在于，所述抽取的方法包括：按照不同的包括MQTT、TCP、ICE104、IEC102、modbus、FTP及HTTP这样的协议传输进行数据抽取，以此存储到平台的数据中心；

所述新能源电厂各个独立的子业务系统的数据还包括关系型数据，关系型数据来自新能源电厂的发电系统中的包括风机SCADA系统、箱变系统、汇流箱系统、电气系统、振动系统、功率预测系统、能量管理平台系统、故障录波系统、保信子站系统在内的所生成的对应的风机模块数据表、光伏辐照度模块数据表、发电量数据表、电气模块电量数据表、故障缺陷数据表、功率预测数据表，这些数据表会存储到对应的关系型数据库的表中。

7.根据权利要求1所述的基于国产化结构的新能源多类型数据调配方法，其特征在于，所述步骤3的具体步骤包括：

步骤31、将基于作为国产化操作系统的银河麒麟操作系统的数据芯片平台与数据库进行连接；

步骤32、前端页面和数据平台进行对接批量获取数据平台接口进行展示。

8.一种基于国产化结构的新能源多类型数据调配，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块、任务处理模块、任务存储模块；

数据采集模块，用于将采集的实时数据传输给数据处理模块；

数据处理模块，将接收的不同新能源业务子系统的数据进行标准统一化处理，并分类入库；

数据存储模块，按照获得的多类型异构数据进行分类存储。

9.根据权利要求8所述的基于国产化结构的新能源多类型数据调配，其特征在于，每个业务子系统数据对应一个数据表，其核心模块为VeStore Server、VeStore Base、VeStoreSnapshot、VeStore Historian、VeStore Equation、VeStore Perf、VeStore Logger七个主要服务；它将数据存储、内存库、流式计算、消息队列、数据转换这样的功能融合到一个系统，其中VeStore Server对应网络，VeStore Snapshot对应内存，VeStore Historian对应存储。

数据展示模块，前端数据平台会和后端数据库进行连接，批量获取实时数据前端组态画面会与数据平台进行对接，将数据放到画面展示。

10.根据权利要求8所述的基于国产化结构的新能源多类型数据调配，其特征在于，所述将数据放到画面展示的方法分为前端首页展示、趋势分析、业务报表、报警弹窗；

实时数据监控系统需要采集的相关信息包括：实时数据的获取路径、数据获取认证方式、实时数据的网络协议、实时数据的测点编码、测点中文描述、测点单位、测点存储频率、测点压缩频率；

数据处理模块为ETL工具，对采集的数据进行数据抽取、数据清洗、库内转换、规则检查、数据加载后按照数据采集终端以及数据类型将数据存储于对应的表中。

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