基于太阳能光伏电站的数据中心系统设计浅谈

北京科诺伟业科技股份有限公司 ■ 赵妍 孙文艺 张胜红

0 引言

目前，很多光伏电站数据中心因没有有力的分析工具和分析方法，无法从繁杂而分散的数据中分析和统计得到一些宏观的技术指标和统计指标，更无法抽取、挖掘和发现一些潜在的关键性数据。

本文中数据中心的构建不仅能展示当前电站的总体运行状况，而且还能对所需参数进行挖掘，得到光伏电站技术评估指数，对太阳能光伏发电推广和可再生能源合理利用，甚至对能源战略决策的制定都具有重要的指导意义。

1 系统架构

光伏电站数据中心系统设计主要是底层数据采集和客户端的界面展示。底层的数据采集由力控组态软件的程序设计和通信两部分组成；客户端的界面展示包括数据库建模和前端界面开发部分，如图1所示。

1)数据采集：以力控组态软件为开发平台，采用Visual C++ 6.0进行开发，实现与下辖光伏电站之间的数据交互，通讯方式为TCP/IP方式；数据采集程序严格按照本系统的《数据中心通讯协议》进行开发，并兼容北京鉴衡中心标准的要求。凡是符合此标准的电站，都可接入数据中心[1]。

2)数据库建模：采用SQL SEVER 2008R2数据库，将所有电站基础信息、设备信息等建立历史及实时数据表，建立表关系，从而创建数据库。大量数据导入数据库后通过数据仓储ETL进行数据清洗、加载，提取所需数据进行分析、挖掘[2]。

3)Web开发：此系统采用BS架构，通过Web客户端进行查看[3]。开发中采用MVC3.0框架，此框架具有逻辑部分与前端展示分离的特性，后期的扩展及维护性更好。前端使用HTML4.0+CSS3.0+Jquery技术进行开发[4]。

如图1所示，先由组态软件与底层设备进行通信，把设备数据传入到组态软件的数据监控层；再向上层传入到数据库；由客户端以浏览器方式登录系统。

在此系统中，从数据库的架构到系统平台开发的架构，都具有一定扩展性。可通过扩大服务器硬盘来拓展数据量的存储和分析，并通过对MVC架构的修改对系统开发前后端进行扩展[5]。本平台所采集电站中的数据，全部符合北京鉴衡中心标准。如若电站采集参数需调整，也可通过对数据库的修改来实现完成。

图1 光伏电站数据中心系统设计

2 功能界面设计

界面分为设备监控、数据分析、基础数据管理3大部分，如图2所示。

图2 功能界面设计

在设备监控层，电站监控和设备监控电站、设备的历史数据和实时数据，在客户端界面通过图表的方式展示所需信息内容，且可进行数据查询、导出功能。

数据中心包括：趋势分析、历史数据分析、数据挖掘部分。基础数据管理包括：账户、系统、电站总体管理，具有编辑、创建、删除等基本功能，还可对不同账户的人登录此系统赋予不同权限。

3 数据挖掘设计

在数据挖掘部分，先对数据进行ETL清洗，ETL即数据抽取(E)、转换(T)、加载(L)的过程，屏蔽了复杂的业务逻辑，为基于数据中心的分析和应用提供统一的数据接口。 数据源发现、数据源分析、数据标准化、数据映射、数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加工、数据加载这一系列数据处理过程，加载数据到数据中心，并提供数据共享和同步服务。

数据分析部分一般分为后台分析模型建立和前台分析结果展示两个部分。

3.1 光伏发电数据分析模型

3.1.1 建立关键技术指标(KTI)库

关键技术指标、统计指标等均为数据分析的对象。在光伏发电中主要包括：发电量、功率、发电时间、等效发电时间、设备运行时间、设备停机时间、环境气象参数等。

3.1.2 建立数据维度关系表

维度关系表指对每个关键技术指标、统计指标分析时采用的分析方向的排列。一般有以下维度时间维度：年、季、月、旬、日；地理维度：经纬度(国家、省、市、区县、乡/镇、街道/村)，海拔(海拔高度) ；业主维度：各业主名称或编号；电站维度：全部电站、某一个电站；设备维度：设备厂商、设备类型、设备型号。

3.1.3 建立数据分析路径及相应算法

技术指标在不同的维度组合下，需通过不同原始基础数据进行相应计算得到。每个技术指标都要根据不同的数据分析路径、不同的统计周期、不同的统计范围提前设计计算方法，以便在数据分析和展示过程中快速形成分析结果。

3.2 光伏发电数据分析结果展示

图3 日均可利用小时数统计(10月)

图4 各单元工作小时数、满发小时数对比

数据分析结果一般可分为定制报表和自由报表两种类型。定制报表指在设计之初根据需求编制的固定功能的例行报表，如图3、图4所示。自由报表指在对数据预测、分析、钻取、对比、挖掘过程中产生的报表。为方便展示，将每次钻取的数据结果按某一种报表形式展示。以“发电量”作为分析指标进行各种维度路径组合钻取，在该路径下每次钻取结果都会产生一个自由报表(见图5)。

图5 以“发电量”作为分析指标进行钻取

4 结论

本文提出了基于太阳能光伏电站数据中心的架构模型，并给出了实现数据挖掘的方法。该数据中心给出了的数据分析方法能全方位、立体式看到光伏发电运行的综合状况，进而可预测、挖掘到很多其他的相关信息，例如同样的设备在不同地域环境下表现的差异、设备和设备之间的差异、不同地域之间的光伏发电投资收益差异等。这些数据都将为光伏发电设备的改进和光伏发电推广决策的制定提供强有力的数据支撑，在优化光伏发电行业产业链和合理利用清洁可再生能源等方面都具有重要意义。

[1] 梅秋燕. 基于力控组态的立体仓库监控系统设计[J]. 电气自动化, 2014, 36(1): 10－11.

[2] 沈燕, 雷蕾. 一种面向领域WEB服务的数据中心模型[J].计算机系统应用, 2013, 22(6): 67－70.

[3] 王宁, 王延章, 叶鑫, 等. 一种基于数据中心的政府信息资源整合系统架构设计[J]. 计算机应用研究, 2006, 22(9): 67－68.

[4] 向中文, 陈云. 基于WEB技术的行业公共数据中心研究与应用[J]. 机电一体化, 2001, 7(1): 21－22.

[5] 屠菁, 赵晓磊, 谢勇士. 基于数据中心模式的多网站数据挖掘技术研究[J]. 电脑知识与技术:学术交流, 2013, (11): 6948－6950.