基于多源异构数据的工业能源管理系统

结合SG工业集团实例,从数据采集、无线组网、数据存储、交互性可视化展现方面介绍了基于多源异构数据的能源管理系统,阐述了工业能源管理系统的安全性。传感器和仪表的改造解决了多源异构数据采集问题,无线组网通信方案降低了厂区设置光缆或网线的成本,缩短了项目实施周期,解决了数据传输难题。     

基于物联网的工业数据采集器设计

数据采集器是实现对工业现场数据进行实时采集、存储、以及数据处理的一种自动化设备。本文基于物联网和单片机技术,设计一种低成本、通用的数据采集器,实现电流信号、电压信号、数字信号的数据采集工作。数据采集器通过SD卡实现数据的本地存储,并通过无线网络上传采集的数据到服务器实现数据的远程存储。测试结果表明该工业数据采集器可以实现现场数据的实时、可靠采集,具有采集精度高、实时性强、支持多种传感器、通信速度快、传输稳定等优点。     

基于联合卡尔曼滤波的配电网多源异构数据融合

由于传统方法没有对配电网多源异构数据采集的时间进行配准,导致配电网多源异构数据融合时误差大、效率低。针对该问题,提出了基于联合卡尔曼滤波的配电网多源异构数据融合方法。构建了数据纠偏机制,采用最小二乘法对数据采集的时间配准,并采用拉格朗日插值方法对时序数据填充,计算数据关联性。在此基础上,采用联合卡尔曼滤波算法将相同数据融合到同一个类中,以此实现配电网多源异构数据融合。实验结果表明,所研究的数据融合方法不仅能够根据需求一直追踪需求的融合误差,还能够降低节点电压与功率估计的相对误差、提高配电网多源异构数据融合的效率。实验结果不仅证明了所研究融合方法的有效性,还证明了联合卡尔曼滤波算法在数据融合中的适用性。     

基于边缘计算的智慧风场数据采集与分析计算方法

针对智慧风场底层数据采集、传输、计算与存储过程中存在的数据传输可靠性差、通信带宽不足、数据计算存储负载较大的问题,提出了一种基于边缘计算的智慧风场数据采集与分析计算方法.采集方法在靠近设备侧的风场部署采集智能网关和边缘云,与底层风场的安全防护系统一起构建了底层数据采集系统,并支持多种工业协议和电力规约的转换,采用断点续传方法维护数据的可靠传输.梳理了风场侧处理的关键业务,将原本在中心云中处理的关键业务迁移至边缘云,采用统一的数据标准化处理与计算方法.该方法有机地融合了新能源生产信息系统的三级架构,将大部分数据标准化和计算工作迁移至设备侧,屏蔽了风电设备差异带来的数据异构对上层应用的影响,极大地减少了中心云的负载.     

基于VB的实时数据采集系统设计与实现

基于VB的实时数据采集系统可以方便地实现实时数据采集与数据处理。该项系统主要由单片机和PC机两部分组成。单片机部分是以89C51为核心，结合A/D转换、时钟、电平转换和存储器等外围芯片，实现了采集和存储的功能。PC机部分主要是用VB编写的程序来实现数据通讯、数据显示和数据处理的功能。该实进数据采集系统在某结构物的健康监测系统中运行效果良好。     

基于物联网技术的多能源设备数据采集方法

针对宁东新能源化工基地水、电、气、热、冷等多能源设备数据采集速率低,质量差的问题,提出了1种基于物联网技术的多能源设备数据采集方法。本方法综合考虑水、电、气、热传感设备的监测细粒度、联动控制策略等因素,建立多能源设备数据采集模型。在此基础上,基于物联网技术,对多能源设备进行并发数据采集,实现多采集策略协同处理和高速采集,并按目标时间将多能源设备采集数据分类存储在智能融合终端中,以开展综合能源边缘控制。应用结果表明:本方法可面向综合能源多尺度采集性能指标和差异化数据结构,实现多能源数据自趋优协同采集,提高多能源采集的准确性与传输效率。     

实时数据库在物联网综合业务平台中的应用

在智能电网领域,物联网综合业务平台涉及大量状态监测数据的采集、存储和处理,这些数据具有实时性强、采集频率高、数据增长速度快等特点。实时数据库针对具有时序特性的海量数据具有极高的数据压缩比、事务处理能力和查询检索速度,文章采用实时数据库作为物联网综合业务平台的底层数据支撑,实现了海量实时数据采集、压缩存储、统计分析、越限报警、组态展示等功能,有效地承载了发、输、变、配、用等电力多个业务领域的业务系统。     

基于光纤通信的新式智能电表数据采集架构与实现

针对目前智能电表存在着数据传输效率低、数据采集指标匮乏、设备在线率无法实时监控等多种弊端。文中提出了一种应对百万台电能表同时并发采集的数据采集前置方法,该方法基于光纤通信技术TCP/IP协议,实现了电能表数据回传抄表功能,高速宽带上网接入功能实时数据传输和智能数据处理功能。实验测试结果表明数据采集方案能够完整的实现设计功能,设备运行稳定,网速测试结果满意,并发采集执行用户数成功率可达99.7%。该方法为智能电网互动化、信息化和自动化提供了新途径。     

基于云平台的煤矿数据中心研究与应用

随着智能化矿山建设的逐步推进,应用系统数量逐渐增加,数据不能够完全统一、系统缺乏统筹管理、功能重复建设等问题逐渐凸显。为此,以伊敏露天煤矿数据中心为例,详细分析了煤矿数据中心的总体架构,结合工业私有云开发平台及大数据技术建立了开放式、持续集成和部署、支持高负载弹性伸缩、满足智能化露天煤矿管理理念的数据中心,基于数据中心多源数据存储架构解决了矿山领域数据采集难、数据无法统一存储、业务系统孤岛和采地测专业无法及时便捷共享数据等问题,同时综合利用已有设备及其采集的系统数据,采用数据共享和计算分析工具实现生产情况和设备状态的实时掌控,提升了管理决策能力和手段。     

便携式数据采集装置设计

目前,便携式数据采集装置的设计是数据采集领域的一个主要研究方向,数据的海量存储是数据采集领域亟待解决的问题。以TI公司超低功耗特性的MSP430微处理器作为主要硬件平台,基于低功耗、大容量存储原则设计了一款便携式数据采集装置。该装置可实现多通道数据采集,包括8路模拟量采集和16路开关量采集;海量数据实时显示、存储。具有集成度高、携带方便的优点,同时,对系统软件稍做修改即可当移动存储器使用。     

企业多源异构数据库数据集成的研究

由于企业间数据的交互和共享越来越广泛,迫切需要对异构数据库数据进行集成。本文简要介绍了在大型企业中普遍存在的多源异构数据库状况,及几种行之有效的数据集成方法,同时以一种用对照表完成结构差异较大的数据库数据转化方法为例,详细阐述了多源异构数据库数据转化和共享的思路。     

目标弹道数据实时融合方法研究

由于数据种类的多样性和实时性,数据融合方法在多信源弹道实时处理中应用尚不成熟。结合实际需求,提出一种多信源弹道数据动态加权实时融合方法。首先,根据模糊聚类算法,建立反映导弹目标当前状态信息的弹道隶属度矩阵,实时计算弹道集合中各弹道的权值,最后依据不同的权值进行弹道数据融合。仿真计算表明,该方法可以获得1条尽可能完整的目标飞行弹道,数据平滑、趋势正确,满足实际需求。     

面向多源异构数据源的实际范围索引树索引方法

在发电、输配电、新能源接入及新型能源消费等各个环节产生的大数据需要高效、可靠的数据存储和管理。文中以能源互联网作为虚拟应用场景,提出了集群式多源异构数据存储方案。为满足集群存储中高效查询需求,构建了实际范围索引树(AR-tree)分层索引模型,并提出了面向多源异构数据源的AR-tree索引方法,该方法针对在双层索引模型的基础上,以局部数据索引的实际索引范围为对象,建立全局索引。同时,对所提AR-tree索引方法操作开销进行了综合分析。最后,仿真结果表明AR-tree索引方法能提高查询命中率并提升查询等操作效率。     

岩土工程多路数据采集系统LabVIEW程序设计

采用LabVIEW语言设计岩土工程多路数据采集分析系统的上位机程序,实现对下位机的数据采集控制及数据的分析处理.程序通过调用LabVIEW开发环境提供的丰富的数据处理函数,设计的分析处理模块包括信号的实时采集及时频域的显示、时域预处理、示波功能、实时平均谱、时域平均分析、双通道分析、数理统计、传感器位置示意图绘制、图形...     

智能电网监控运行大数据应用模型构建方法

由于电网数据具有多源、高维、先验、异构的特点,并且蕴含大量因果关系,如何从电网历史大数据中挖掘出不同应用场景的因果关系,从而构建监控运行业务应用是电网监控专业实际生产及管理的热点问题。文中根据电网大数据的因果关系特征,提出了一种新颖的基于因果关联分析和概率图模型建模的智能挖掘算法框架。结合相关性分析和格兰杰因果分析方法,该框架能够从海量多源多维生数据中提炼出因果关系变量集,进而生成监控大数据因果概率图模型。基于上述理论,提出一种两阶段的电网监控运行大数据应用模型的工程构建方法,第1阶段采用大数据分析方法从海量多源多维生数据中挖掘出存在强因果关系的变量集合,第2阶段通过人工经验与算法推荐的因果概率图模型相结合,构造出监控业务模型。基于上述模型构建的智能电网监控运行大数据分析系统,已在多个省级调控中心上线运行,其运行结果验证了所提方法的有效性。     

基于负荷数据分析的用户侧用电感知与失电影响评估方法研究

提出一种基于调度侧配电网负荷数据分析进行负荷性质辨识与用户侧用电感知、失电影响评估的方法。利用调度自动化系统中的负荷数据,首先通过基于时间序列趋势的模糊C均值聚类方法求解馈线负荷曲线与典型负荷曲线的隶属度,判断馈线负荷性质;然后利用用户侧多维系统中历史数据,通过基于用电量积分的概率谱方法,分析线路负荷异常波动对应的用户侧实际用电感知及故障影响。实际案例分析表明:该方法能够根据调度侧负荷数据分析,正确辨识配电线路的负荷性质,精准评估用户侧失电影响,建立配网运行数据与客户用电感知之间的实时映射,辅助配网调控人员根据用户需求开展方式调整与故障处置。     

基于攻击图的电网信息物理融合系统风险定量评估

由于信息和通信技术的广泛应用,现代电网已成为一个实时感知、动态控制与信息服务的多维异构复杂系统,即电网信息物理融合系统(电网CPS)。信息系统与电力系统的深度融合使得电网面临更多的网络威胁。在此背景下,本文提出了虚假数据注入攻击下的电网信息物理融合系统风险定量评估方法。针对攻击建立了数据流传递的电力信息安全模型,将攻击分为两个过程:首先选择变电站注入虚假数据,然后基于通信拓扑图构建了流传递路径,采用攻击图量化攻击源信息传递模型,并基于故障下最优负荷削减策略对电力系统潜在后果进行了定量评估。最后通过算例研究,确定考虑网络攻击因素下系统的薄弱节点,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于CIM/E的电网调度系统数据质量优化方法

针对电力数据采集与监视控制系统(Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA)主站系统与变电站部分不良数据等数据质量问题,在分析现有电网调度系统数据质量的基础上,提出了一种用于提升电网调度系统数据质量的方法。该方法通过使用基于公共信息模型(Common Information Model,CIM)的高速模型交换格式CIM/E文本为载体的不同系统间的数据校验技术,采用改进的多源数据筛选较优质量数据的手段,以及根据主站状态估计对现场数据进行反馈的方法,提高了电网调度系统的整体数据质量。对比过去仅仅使用人工远程对点的方法,新的数据质量优化方式不仅提升了数据核对的自动化程度,而且节省了电力SCADA主站系统维护时间,同时减少主站系统与变电站部分不良数据的产生,整体数据质量优于从前。实践证明,这种提升电网调度系统数据质量的优化方法可以有效地提升电网调度系统的数据质量,从而保证电网调度系统安全、可靠的运行。     

基于STM32的振动信号采集系统设计

针对旋转机械设备设计了一套便捷式振动信号采集系统,利用三轴加速度计ADXL345采集加速度信号,STM32将采集到的数据经过运算在LCD上显示加速度、速度和位移等参数,并经过FFT运算后在LCD上显示频谱,最后对数据进行存储。在STM32上实现了数值积分和最小二乘法,并且可以通过触摸屏对显示内容进行切换。采用时域积分对加速度信号进行积分运算,并利用最小二乘法消去积分过程中产生的趋势项,得到准确的速度和位移数据。通过实际测试,得到加速度、速度和位移的峰值分别为9.990 m/s^2,19.733 mm/s,40.627μm,与加速度校准仪的输出参数一致,实现了振动信号的实时检测功能,由此验证了设计的正确性,实验结果表明该方案符合预期设计要求。