KR20160022713A - 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템 - Google Patents

발전소 소내설비 역률정보 관리시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20160022713A
KR20160022713A KR1020140108616A KR20140108616A KR20160022713A KR 20160022713 A KR20160022713 A KR 20160022713A KR 1020140108616 A KR1020140108616 A KR 1020140108616A KR 20140108616 A KR20140108616 A KR 20140108616A KR 20160022713 A KR20160022713 A KR 20160022713A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
power factor
facility
threshold value
power
Prior art date
Application number
KR1020140108616A
Other languages
English (en)
Inventor
김효영
유해근
안규종
안성지
Original Assignee
한전케이디엔주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한전케이디엔주식회사 filed Critical 한전케이디엔주식회사
Priority to KR1020140108616A priority Critical patent/KR20160022713A/ko
Publication of KR20160022713A publication Critical patent/KR20160022713A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R21/00—Arrangements for measuring electric power or power factor
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

본 발명의 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템은, 외부의 분산형 제어시스템(DCS)으로부터 각각의 발전소 내 각각의 설비에 대한 설비 데이터를 실시간 수신하고, 상기 설비 데이터 값을 미리 저장된 역률이상 임계값과 비교하여 역률이상 여부를 체크하는 역률이상 임계값 체크모듈; 분산 병렬 처리시스템에 의해 상기 설비 데이터를 병렬 연산하여 이력데이터를 생성하고, 상기 이력데이터를 실시간으로 분산 저장하는 이력데이터 저장모듈; 상기 이력 데이터를 불러와 역률이상 데이터가 존재하는 지를 체크하고, 역률 이상이 있는 경우 각 설비별로 데이터를 분석하여 각각의 설비에 대한 역률이상 임계값을 정의 및 저장하는 데이터 분석모듈; 및 상기 설비 데이터 및 상기 이력 데이터를 실시간으로 조회하고, 상기 역률이상 임계값 체크모듈의 비교 결과에 따라 경고 또는 경보를 발생시키는 사용자 인터페이스 모듈을 포함하는 기술을 제공함에 기술적 특징이 있다.

Description

발전소 소내설비 역률정보 관리시스템{POWER FACTOR MANAGEMENT SYSTEM FOR POWER STATION}
본 발명은 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 분산형 제어시스템(DCS)으로부터 각각의 발전소 내 각각의 설비에 대한 대용량의 설비 데이터를 하둡 에코시스템(Hadoop EchoSystem) 기반으로 안정적으로 수집 및 분석하고, 실시간으로 수신되는 설비 데이터를 자동 설정된 역률이상 임계값과 비교하여, 임계값 범위를 벗어날 경우 관리자에게 위험 상황을 실시간으로 알려주기 위한, 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템에 관한 것이다.
최근 갈수록 대규모화되고 복잡화되는 전력계통의 효율적 운용을 위하여 전력의 감시제어 설비는, 생산 수송 판매 각 분야를 독립적이면서 유기적으로 관리하기 위한 시스템으로 이루어져 있다.
전력계통 운용이 전력거래소의 중앙 급전소, 한전의 송전계통운영센터, 송변전사업실 단위의 지역급전소와 급전분소, 배전사업소 단위의 배전운영센터로 구분되어 있고, 급전자동화시스템(EMS), 원격감시제어시스템(SCADA, Sub-SCADA), 배전자동화시스템(DAS) 및 원격검침설비(AMR)의 계층구조 형태로 운영 중에 있다.
한편 현재 발전소의 안정적인 운영을 위하여 일정한 역률 유지가 필요하지만, 종래기술은 발전소 내에 설치되는 역률 보상기를 통합적으로 관리하고 이를 분석하는 시스템의 부재로 과 진상 발생 시 원인을 분석하고, 대책을 수립하는 데에 많은 어려움이 있다.
또한, 종래기술은 과거 이력 데이터를 관계형 데이터베이스(Relational Database, RDB)에 기록 및 참조하기까지 시간과 비용이 과다하게 발생하여 실시간 대용량데이터 참조 모델로서는 부적합한 문제점이 있었다.
대한민국 공개특허 제10-2011-0015539호
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 분산형 제어시스템(DCS)으로부터 각각의 발전소 내 각각의 설비에 대한 대용량의 설비 데이터를 하둡 에코시스템(Hadoop EchoSystem) 기반으로 안정적으로 수집 및 분석하고, 실시간으로 수신되는 설비 데이터를 자동 설정된 역률이상 임계값과 비교하여, 임계값 범위를 벗어날 경우 관리자에게 위험 상황을 실시간으로 알려주기 위한, 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템을 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 따른 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템은, 외부의 분산형 제어시스템(DCS)으로부터 각각의 발전소 내 각각의 설비에 대한 설비 데이터를 실시간 수신하고, 상기 설비 데이터 값을 미리 저장된 역률이상 임계값과 비교하여 역률이상 여부를 체크하는 역률이상 임계값 체크모듈;분산 병렬 처리시스템에 의해 상기 설비 데이터를 병렬 연산하여 이력데이터를 생성하고, 상기 이력데이터를 실시간으로 분산 저장하는 이력데이터 저장모듈; 상기 이력데이터를 불러와 역률이상 데이터가 존재하는 지를 체크하고, 역률 이상이 있는 경우 각 설비별로 데이터를 분석하여 각각의 설비에 대한 역률이상 임계값을 정의 및 저장하는 데이터 분석모듈; 및 상기 설비 데이터 및 상기 이력 데이터를 실시간으로 조회하고, 상기 역률이상 임계값 체크모듈의 비교 결과에 따라 경고 또는 경보를 발생시키는 사용자 인터페이스 모듈을 포함하는 기술을 제공한다.
본 발명은 발전소 내의 설비 및 복수개의 역률 보상기로부터 실시간으로 제공되는 설비 데이터를 분석하여 진상 역률 발생여부를 실시간으로 감지하고, 운영관리자 측으로 경고 신호를 송신 할 수 있을 뿐만 아니라, 수용가의 부하특성과 운전특성을 분석하고, 통계처리 함으로써 신속한 위험 원인 분석 및 대책 수립이 가능한 기술적 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 발전소 소내설비 역률정보관리시스템(PFMS)과 분산제어시스템(DCS) 간의 연계 구성을 나타낸 것이다.
도 2a는 본 발명에 따른 발전소 소내설비 역률정보관리시스템(PFMS)의 구성을 나타낸 것이다.
도 2b는 본 발명에 따른 발전소 소내설비 역률정보관리시스템(PFMS)의 각 구성의 기능을 설명하기 위해 도시한 것이다.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명에 따른 발전소 소내설비 역률정보관리시스템(PFMS)과 분산형 제어시스템(DCS) 간의 연계 구성을 나타낸 것이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 발전소 소내설비 역률정보관리시스템(Power Factor Management System, FMS, 100)은, 발전소 내 설비로 이를 운용하기 위한 소정의 인프라를 구축(이를테면, X64 기반 Linux Server, Java 7 based(JavaEE SDK & Runtime Environment), Hadoop Ecosystem 등)함으로써, 분산형 제어시스템(Distributed Control System, DCS, 200)에서 기하급수적으로 발생된 설비 데이터를 안정적으로 보관하고, 분산 컴퓨팅 시스템으로 각 설비 데이터의 임계정보를 빠르게 분석할 수 있도록 해준다.
여기서 분산형 제어시스템(DCS, 200)은 컴퓨터 1대로 전 공정을 운전하는 집중제어방식(Direct Digital Control, DDC)과 대비되는 개념으로, 공정제어에 적용되는 시스템을 각 플랜트에 알맞은 단위 서브시스템으로 분리하고, 각 단위 시스템에서는 각각의 주어진 역할을 수행하며, 상호간에 통신이 가능하도록 한 시스템을 의미한다.
본 발명의 경우 분산형 제어시스템(DCS, 200)은 발전소 설비 내에 각각의 컴퓨터를 분산 설치하여 운전되며, 발전소 내 현장설비 및 복수 개의 역률보상기로부터 주기적으로 수신된 정보를 역률정보관리시스템(FMS, 100)으로 전송하여 역률정보관리시스템(FMS, 100)으로 하여금 분산 환경에서 데이터를 분석할 수 있도록 해준다.
도 2a는 본 발명에 따른 발전소 소내설비 역률정보관리시스템(PFMS)의 구성을 나타낸 것이고, 도 2b는 본 발명에 따른 발전소 소내설비 역률정보관리시스템(PFMS)의 각 구성의 기능을 설명하기 위해 도시한 것이다.
도 2a 및 도 2b를 참조하면, 본 발명에 따른 역률정보관리시스템(PFMS, 100)은, 역률이상 임계값 체크모듈(110), 데이터 분석모듈(120), 이력데이터 저장모듈(130) 및 사용자 인터페이스 모듈(140)을 포함한다.
이하 도 2b를 참조하여 본 발명에 따른 역률정보관리시스템(PFMS, 100)의 각각의 구성의 기능을 서로 연계하여 설명한다.
우선 역률이상 임계값 체크모듈(110)은 분산형 제어시스템(DCS, 200)으로부터 각각의 발전소 내 각각의 설비에 대한 설비 데이터를 실시간 수신하며, 수신된 설비 데이터를 이력데이터 저장모듈(130)로 보내(S1) 이를 이력 데이터로 실시간으로 저장하도록 한다.
여기서 설비 데이터는 역률(power factor) 정보를 포함하는 역률데이터 및 전압, 전류 등의 발전계통 정보를 포함하는 발전계통 데이터를 의미한다.
이 경우 이력데이터 저장모듈(130)은 소정의 분산 병렬 처리시스템에 의해 설비 데이터를 병렬 연산하여 이력데이터를 생성하고, 생성된 이력데이터를 실시간으로 분산 저장한다.
이를 구현하기 위해 분산 병렬 처리시스템으로 본 발명의 경우 대용량 데이터 분석 및 처리를 수행하는데 검증된 하둡 에코시스템(Hadoop EchoSystem)을 이용한다.
즉 하둡 에코시스템(Hadoop EchoSystem)을 이용할 경우, 클러스터로 묶인 서버의 데이터를 사용하여 대용량 데이터를 분산 저장하고, 저장된 데이터에 대한 연산을 분산 처리하여 선형적으로 쌓이는 대규모 설비 데이터를 안정적으로 보관할 수 있는 장점을 갖는다.
이하 빅 데이터를 처리하기 위해 사용되고 있는 각각의 분산 처리 시스템에 대해 간단히 부연 설명한다.
최근 대용량의 데이터를 수집, 처리 및 관리를 위하여 많은 기술이 연구되어 왔으며, 저비용으로 대규모 클러스터를 구축하여 대용량 데이터 분산 관리 및 작업 분산 병렬 처리하는 구글(Google)사의 맵리듀스(MapReduce)모델이 주목 받고 있다.
상기 맵 리듀스 모델 기반의 분산 병렬 처리 시스템으로는 Google의 맵리듀스 시스템과 Apache Software Foundation의 하둡(Hadoop) 등이 대표적이다.
맵리듀스 기반의 분산 병렬 처리 시스템들은 기본적으로 이미 수집되어 있는 대용량 데이터에 대한 일괄 처리에 적합하도록 구성되어 있지만, 연속적으로 수집되는 스트림 데이터에 대한 실시간 처리는 크게 고려되지 않고 있어, 이것을 해결하기 위한 시스템이 요구되었고, 이로 인해 하둡 에코시스템(Hadoop EchoSystem)이 개발된 것이다.
하둡 에코시스템(Hadoop EchoSystem)은 대용량의 데이터 처리를 위해 개발된 오픈소스 소프트웨어 형태를 가지며, 구글의 분산파일 시스템 기능은 하둡 분산파일 시스템(HDFS, Hadoop Distributed File System)이, 구글의 맵리듀스는 하둡 맵리듀스(Hadoop MapReduce)가, 구글의 빅테이블은 에이치베이스(Hbase)가 각각 담당하고 운영되고 있다.
이는 기존의 관계형 데이터베이스 운용 시스템(Relational Database Management System, RDBMS)을 사용할 경우, 파일보다 더 빠르게 데이터에 접근 가능하고, 특정 패턴에 맞추어 빠르게 데이터를 가져올 수 있으며, 데이터에 순차적이 아닌 임의적인 접근이 가능하다는 등의 장점 등이 있지만, 분산형 제어시스템( DCS, 200)에서 기하급수적으로 발생된 설비 데이터를 실시간으로 수집, 분석 및 저장 등을 수행하는데 적절하지 못한 단점이 있기 때문이다.
데이터 분석모듈(120)은 이력데이터 저장모듈(130)에 저장된 각 설비에 대한 이력 데이터를 불러와(S2) 역률이상 데이터가 존재하는 지를 체크한 후(S3), 역률 이상이 있는 경우 설비별로 데이터 분석하고, 각각의 설비에 대한 역률이상 임계값을 정의하고 이를 저장하는데, 이 경우 정의된 역률이상 임계값은 요청이 있는 경우 역률이상 임계값 체크모듈(110)로 전송된다(S5).
이 과정을 부연설명하면, 데이터 분석모듈(120)은 발전계통 데이터에서, 진상(leading phase)/지상(retarding phase) 역률이상이 발생한 시점의 전체 설비에 대한 역률이상 데이터를 저장(snap shot) 하고, 저장된 데이터를 분석하여 역률이상이 발생한 원인을 파악한다.
한편 역률이상 임계값은 각 설비에 대하여 역률이상을 일으키는 기준 값으로 정의되는데, 이 경우 현장에서 발생 가능한 에러, 외란 등으로 발생한 오차로 인한 데이터 오류로 인해 유발되는 시스템의 오동작을 막기 위해서, 임계값을 중심으로 소정의 완충 범위를 갖는 완충대역(Deadband)을 설정하여 운영한다.
여기서 완충대역(Deadband)은 제어계에서 소정의 범위 내에서 입력이 변화 되더라도 출력이 생기지 않는 입력 범위를 나타내는데, 이를테면 0 ~ 100V 범위를 갖는 디바이스에 대하여 완충대역(Deadband)으로 1%를 설정하면, 입력되는 전압 값이 변경되는 것을 인식하기 위해서 최소 1V의 전압 변화가 있어야 함을 의미한다.
다시 역률이상 임계값 체크모듈(110)은 실시간으로 수신된(S4) 설비 데이터와 데이터 분석모듈(120)에서 제공되는(S5) 역률이상 임계값을 비교하여, 설비 데이터 값이 역률이상 임계값을 초과하는 지를 체크한다.
이 경우 설비 데이터의 값이 소정의 값으로 설정된 완충대역(Deadband) 범위 내에서 역률이상 임계값에 근접할 경우 사용자 인터페이스 모듈(140)로 하여금 경고 메시지로 발생시키고, 만일 역률이상 임계값 초과가 발생하는 경우 사용자 인터페이스 모듈(140)로 하여금 경보(alarm)를 발생시켜 운영 관리자가 역률이상의 문제가 발생하기 이전에 각 설비의 문제를 해결할 수 있도록 지원한다.
사용자 인터페이스 모듈(140)은 웹 상의 운영관리자 중심으로 운영되는 사용자 인터페이스(Management Web UI)로, 발전소 계통도 및 단선도를 통해 발전계통에서 발생하는 실시간 데이터(S6) 및 이력 데이터(S7)를 조회하고, 설비에 문제가 발생 시 알람을 발생시켜(S8) 운영관리자에게 상황을 인지시킨다.
이상에서는 본 발명에 대한 기술사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술적 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
100 : 역률정보 관리시스템
110 : 역률이상 임계값 체크모듈
120 : 사용자 인터페이스 모듈
130 : 이력데이터 저장모듈
140 : 사용자 인터페이스 모듈

Claims (5)

  1. 외부의 분산형 제어시스템(DCS)으로부터 각각의 발전소 내 각각의 설비에 대한 설비 데이터를 실시간 수신하고, 상기 설비 데이터 값을 미리 저장된 역률이상 임계값과 비교하여 역률이상 여부를 체크하는 역률이상 임계값 체크모듈;
    분산 병렬 처리시스템에 의해 상기 설비 데이터를 병렬 연산하여 이력데이터를 생성하고, 상기 이력데이터를 실시간으로 분산 저장하는 이력데이터 저장모듈;
    상기 이력데이터를 불러와 역률이상 데이터가 존재하는 지를 체크하고, 역률 이상이 있는 경우 각 설비별로 데이터를 분석하여 각각의 설비에 대한 역률이상 임계값을 정의 및 저장하는 데이터 분석모듈; 및
    상기 설비 데이터 및 상기 이력 데이터를 실시간으로 조회하고, 상기 역률이상 임계값 체크모듈의 비교 결과에 따라 경고 또는 경보를 발생시키는 사용자 인터페이스 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 이력데이터 저장모듈은,
    상기 분산 병렬 처리시스템으로 하둡 에코시스템(Hadoop EchoSystem)을 사용하는 것을 특징으로 하는 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 데이터 분석모듈은,
    상기 역률이상 임계값 설정 시에 임계값을 중심으로 소정의 완충 범위를 갖는 완충대역(Deadband)을 설정하여 운영하는 것을 특징으로 하는 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 완충대역(Deadband) 범위 내에서, 상기 설비 데이터 값이 상기 역률이상 임계값에 근접할 경우, 상기 사용자 인터페이스 모듈로 하여금 경고 메시지를 발생 시키도록 운영하는 것을 특징으로 하는 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 설비 데이터는,
    역률데이터 및 발전계통 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템.
KR1020140108616A 2014-08-20 2014-08-20 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템 KR20160022713A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140108616A KR20160022713A (ko) 2014-08-20 2014-08-20 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140108616A KR20160022713A (ko) 2014-08-20 2014-08-20 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20160022713A true KR20160022713A (ko) 2016-03-02

Family

ID=55582514

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140108616A KR20160022713A (ko) 2014-08-20 2014-08-20 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20160022713A (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116383262A (zh) * 2023-05-31 2023-07-04 山东英伟电子技术有限公司 一种基于电厂sis系统的能耗数据管理平台

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110015539A (ko) 2008-05-09 2011-02-16 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션 전기 유틸리티 그리드의 지능적 모니터링

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110015539A (ko) 2008-05-09 2011-02-16 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션 전기 유틸리티 그리드의 지능적 모니터링

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116383262A (zh) * 2023-05-31 2023-07-04 山东英伟电子技术有限公司 一种基于电厂sis系统的能耗数据管理平台
CN116383262B (zh) * 2023-05-31 2023-08-11 山东英伟电子技术有限公司 一种基于电厂sis系统的能耗数据管理平台

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112102111B (zh) 一种发电厂数据智能处理系统
US10379842B2 (en) Edge computing platform
CN108335075B (zh) 一种面向物流大数据的处理系统及方法
WO2018234741A1 (en) SYSTEMS AND METHODS FOR INTELLIGENCE OF INDUSTRIAL ASSETS BY DISTRIBUTED SYSTEMIC ANTICIPATION
US9652723B2 (en) Electrical transformer failure prediction
US10348581B2 (en) Industrial monitoring using cloud computing
Finogeev et al. The convergence computing model for big sensor data mining and knowledge discovery
CN106571960B (zh) 日志收集管理系统及方法
EP3262818B1 (en) Distributed data management system and associated method for embedded controllers
US10591970B2 (en) Industrial asset management systems and methods thereof
CN106210124B (zh) 一种统一的云数据中心监控系统
US10520927B2 (en) System and method for managing an industrial equipment system
US10416661B2 (en) Apparatuses, systems and methods of secure cloud-based monitoring of industrial plants
US10466686B2 (en) System and method for automatic configuration of a data collection system and schedule for control system monitoring
CN105320711B (zh) 巨量数据存取方法以及使用该方法的系统
CN114443437A (zh) 告警根因输出方法、装置、设备、介质和程序产品
Xiao et al. RETRACTED ARTICLE: Cloud platform wireless sensor network detection system based on data sharing
Roy et al. A proposal for optimization of data node by horizontal scaling of name node using big data tools
KR20160022713A (ko) 발전소 소내설비 역률정보 관리시스템
US20170097632A1 (en) Method of cloud data services of industrial process automation systems
Chen et al. Related technologies
US20220187814A1 (en) Collection and use of data distributed throughout industrial systems
Hadar BIDCEP: A Vision of Big Data Complex Event Processing for Near Real Time Data Streaming.
CN111105046A (zh) 风力发电机组的设备健康管理系统
Guo et al. Cloud Computing Platform Design and Machine Learning-Based Fault Location Method in Automatic Dispatching System of Smart Grid

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application