云平台大数据技术的风电集控系统设计分析

张滴辰

摘要：近些年，风力发电的优越性逐渐被现代群体所认识，风力发电厂建设数目及规模均有增长。集控系统的开发应用促进了风力发电厂高效运行，集控系统建设阶段以云平台大数据、集群配置形式为支撑，实现对风力发电厂内诸多设备设施运行状态的遠程式监控，有效提升了发电厂管理工作。

关键词：风力发电;电集控系统;云平台大数据;系统设计

中图分类号：TP277 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）05-0145-01

0引言

现如今，风力发电在国内电力系统内所占比重不断提升，风能属于一种清洁、可再生能源，在调整既有能源结构、促进国民经济及社会持续发展进步方面表现出良好效能。但当下风能产电过程遭受诸多阻力，以风机类型单一、电场环境条件恶劣及监控系统功能不健全等为主。加强风力发电厂运行状态的监测、调控，是促进风场践行智能化、集约化发展路线的重要依托，电集控系统推广阶段表现出的效力是显而易见的。

1平台建设

1.1综合规划

CDH为大数据平台的重要基础，其囊括了Hadoop、Yarn、Hive.Impala以及Kafka等诸多开源组件，联合应用了occan数据仓库模型。建成的大数据平台能和风场监控系统建设衔接关系，在风场规划类、风电制造管理类及绩效评估等系统中均表现出较高适用性。大数据平台的主要功能是存储与各类设备运行状态、企业制造管理及风场地理信息等相关的海量数据。云平台属于高级别数据仓库，整合了风电行业运行阶段形成的多种数据模型及数据链条，有强大的查询、报表统合、BI解析等诸多功能，为运营管理及绩效评价等人员工作开展提供可靠的数据支持。该平台还为数据挖掘人员创造优质的测算及信息深度挖掘的环境，能较明显的提升数据模型建设效率。

1.2基础数据平台

Coudera软件不仅囊括了行业内广为流通的CDH核心，还持有提升企业级业务管理效率的高级属性。现阶段，Coudera软件各项功能已成熟，其能顺利的将大量数据整合至CDH内，持续提升自身的业务能力。从宏观层面上分析，Coudera企业版的技术属性可以做出如下阐释：

（1）集成度高的Hadoop平台：一个功能强大的数据存储于测算平台，高效应用了以为基础的多种生态式工具，这样便能将不同业务形态整合至相同平台中加以处理，省略了处置形成的移动式数据oPC服务器成本低廉，可以此为支撑搭建—个存储平台，采用的技术有sQL、NoSQL，后者能供应企业级的安全规划。（2）多样化的数据分析平台：针对业务种类的差异性，Coudera能提供与之相配套的测算框架，比如处理批量数据的MapRecluce框架;能实现全文检索的Solr搜索引擎等。（3）强化型数据安全技术：平台建设阶段联合使用NaviBator，其能提供标准化的认证、授权、审查、加密等方法，最大限度的维护平台运行过程的安全性。和企业既有AD.LDAP系统等相关联，共同完成用户身份认证、授权等工作。且还能以图形化形式为支撑，便捷的跟踪被采集数据信息的始源于出处、来访状况等;针对那些对安全等级提出较高要求的数据信息，供应了功能强大的加密/解密技术。

2系统功能分析

2.1收集数据的功能

风场运行阶段，需要收集的数据类型主要有两种，一是始源于风机的数据，二是与升压站及箱变运行状态相关的信息，原则上设定采样周期为1～5s。动态式采集数据后将其传导至集控系统内，远距离传导数据期间，接口机上还会形成格式标准、一致的数据包，传接口口的传送端以专有线路为载体将输送到集控系统的接收端，最后在专业软件支配下其被导人集控系统内。以上被传导的数据均被加密、隔离处理，从根本上维护底层信息的安全性。

2.2远程式监视功能

（1）生产运转状态的监视：该大数据平台上安置的远程监测软件规定采用B/sN式发布，保证风场运转状态信息清晰而整体的呈现在大屏幕及客户端上。后台程序整体解读、测算风电场收集的信息，而后将其完整的呈现于界面上，以曲线、模拟图形等多种形式为支撑，动态化的呈现出风电场的重要运转参数与电力设备设施运转状况。

（2）预警与异常分析：大数据平台持有的该项功能能协助工作人员明确当下或既往某个时间段中各种故障形成的具体时间、频次等，检修人员可参照预警信息作出科学的处置决策。针对风机运行阶段异常参数早期作出预警，对工作人员现场检测及处理行为起到督促作用，真正做到雨未绸缪。比较风机关键参数即时值与既往值，智能判断其是否存在异常，有针对性的做出预警，这在很大程度上规避了风机大检、大修等情况，降低运营成本。

（3）3D展示功能：该平台带有区域内3D漫游功能，有人视漫游和飞行漫游之分。超逼真性是3D场景的典型特征，促进用户和模型自主互动过程，按下前、后、左、右、上、下各个键位完成相关操作任务。该3D模块还提供模拟电力设备组装与拆解功能，还能与监控系统联合使用，结合电力设施内部构造特征建设高精度模型，以强化实境真实度方式为支撑，持续提升风电现场的运行、管理及维护效率。

（4）数据分析中心：智能统计、存储各种数据，历史数据库的功能是存留风机、测风塔等各类设备过往运行数据，数据库有短期型、长期型之分，预留一定空间，为风电设备后期运行阶段新数据顺利整合创造基础条件。用户能结合主观需求快捷的查询某一时间段的数据，也能在限定条件支持下筛选所需数据。

3结语

总之，以云平台大数据技术为支撑，较高效、快捷的将风电集控系统安设在云平台上，在云平台及大数据技术的协助下，为风力发电企业提供更优质的服务，一方面明显提升了各种电力设备设施资源的利用效率，另一方面也明显提升了企业风场管理的专业化、信息化水平，为智能化调度风力发电资源提供了强大支撑。