[发明专利]基于大数据云计算平台的风电场SCADA系统及其运行方法有效

专利信息
申请号: 201710512657.X 申请日: 2017-06-29
公开(公告)号: CN107330056B 公开(公告)日: 2020-10-16
发明(设计)人: 梁涛;侯振国;邹继行;张迎娟;孙天一 申请(专利权)人: 河北工业大学
主分类号: G06F16/182 分类号: G06F16/182;G06F16/22;G06F16/27;H04L29/08;H04L29/06
代理公司: 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 代理人: 王瑞;赵凤英
地址: 300130 天津市红桥区*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 基于 数据 计算 平台 电场 scada 系统 及其 运行 方法
【权利要求书】:

1.一种基于大数据云计算平台的风电场SCADA系统,其特征在于该系统包括风电场侧、云计算平台和集控中心侧;所述风电场侧和集控中心侧通过互联网均与云计算平台连接;

所述风电场侧包括风机、升压站、箱变、测风塔、电度表、AGC、AVC、保信子站、故障录波、远动装置、前置服务器、防火墙和交换机;所述风机通过以太网与前置服务器连接;风机指风电场中实际的风机;所述升压站、箱变、测风塔、电度表、AGC、AVC、保信子站和故障录波通过以太网分别与远动装置连接;升压站用来使风电场发出来的电升压,目的是减小线路电流借以减小电能的损失;箱变是一种高压开关设备、配电变压器和低压配电装置,主要用来改变电压;测风塔用于对风电场气流运动情况进行观测和记录;AGC控制着调频机组的出力,以满足不断变化的用户的电力需求;AVC能够进行在线电压无功优化控制,保障电能质量,提高输电效率,降低网损;保信子站是将风电场的远动信息、保护信息和图模信息进行上传;故障录波可在系统发生故障时,自动准确地记录故障前后过程的各种电气量的变化情况,通过原始波形对这些电气量的分析和比较,分析处理事故、判断保护是否正确动作以及提高电力系统安全运行水平;所述远动装置通过以太网和前置服务器连接,前置服务器与防火墙连接,防火墙与交换机连接;远动装置用来对风电场设备的数据进行采集和转发;前置服务器用于显示风电场接收到的实时数据、通道状态和通讯报文;防火墙是指一种将内部网和公众访问网分开的方法;交换机是在互联网中完成信息的交换;

所述云计算平台包括大数据服务器、高级应用服务器和交换机;所述大数据服务器、高级应用服务器和交换机之间均通过以太网相互连接;所述交换机用于互联网和云计算平台的信息交换;所述大数据服务器用于存储和处理风电场数据,提供查询、更新、事务管理、索引、高速缓存、查询优化、安全及多用户存取控制的功能;所述高级应用服务器为风电场的智能化发展开发风功率预测、风机震动监测、WEB发布、设备预测维修以及风电事故预测报警的高级应用;

所述集控中心侧包括网络打印机、风机集控工作站、升压站监控工作站、报表和告警工作站与维护工作站;所述网络打印机、风机集控工作站、升压站监控工作站、报表和告警工作站与维护工作站之间均通过以太网相互连接;网络打印机指通过打印服务器将打印机作为独立的设备接入局域网或者互联网,是一个与网络并列的网络节点和输出终端;风机监控工作站用来监控风电场中风机的实时运行情况;升压站监控工作站用来监控风电场升压站的实时运行情况;报表和告警工作站提供定制化的数据展现功能,提供报表的生成、打印和上报功能,与上级单位的报表系统无缝连接,同时对于随时出现的故障,进行声光报警,报警内容显示在最前端,便于运行人员查看报警内容;维护工作站用于工作人员对风电场设备出现的故障进行及时的维修,减少事故的发生,保证风电场的安全运行;

基于大数据云计算平台的风电场SCADA系统的运行包括以下步骤:

(1)数据采集和传输:风机的数据直接传输给前置服务器,升压站、箱变、测风塔、电度表、AGC、AVC、保信子站和故障录波的数据经过远动装置的规约转换均转换成标准的规约数据包,再通过通过以太网传输给前置服务器;风电场侧的数据在前置服务器汇集后,经过防火墙加密,由交换机通过用户访问接口把数据上传至云计算平台;数据采集和传输期间如果碰到网络连接中断的情况,也不会对数据采集产生影响,因为接口程序会重复检测网络连接状态,断网时间段内的数据不会丢失,只会形成暂时的缓存文件,一旦网络连接恢复,立刻正常传输;

(2)数据存储:数据采集和传输到云计算平台后,云计算平台首先要对风电场大数据进行存储,存储架构中SC是部署在一台大数据服务器上的存储控制器,与搭建的虚拟服务器VM连接,VM的数量根据需要是可变的,每一个VM关联一个存储器volume来扩展存储,VM之间数据共享,共同访问一个大数据存储区域;VM与集群控制器CC连接,最终连接基于Hadoop基础框架建立在HDFS文件中的HBase数据库;

(3)数据处理:采用云计算平台中MapReduce化的标准K-Means算法对HBase数据库中的数据进行处理;MapReduce标准编程模型中的Map/Reduce程序被Hadoop平台中的Hive数据仓库工具划分为顺序执行的Map函数和Reduce函数,初始的一个键值对经过Map函数,生成一组作为桥梁的中间键值对,但是只有键值相同的中间键值对,才能传送给Reduce函数;Reduce函数的作用是接受其中一个键值和一组相关的键值,进行组合,形成更小的一组键值;输入的海量数据存储在分布式文件系统HDFS中,程序采用迁移运算的方式,Map/Reduce任务被下载到划分好的数据节点并行执行,数据处理的最终结果仍保存HDFS文件中,集控中心侧通过用户访问接口接收云计算平台处理后的数据。

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