[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

说明书

本发明公开了一种基于大数据云计算平台的风电场SCADA系统及其运行方法。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。该方法采用Hadoop+MapReduce的分布式数据处理技术，不仅极大地提升了数据存储的空间，而且把存储数据的成本降到了最低，同时让数据的处理速度得到了质的提升。

技术领域

本发明涉及风电领域，具体是一种基于大数据云计算平台的风电场SCADA系统及其运行方法。

背景技术

风能作为一种清洁的可再生能源，已经日益引起世界各国的注意，风力发电技术已基本趋于成熟。在大型的风电场中有几十台甚至上百台风力机，如何有效地对各风力机状态进行监控，使整个风电场风机安全、可靠、经济地运行变得至关重要。解决上述问题的途径是建立风电场SCADA(Supervisory ControlAnd Data Acquisition，数据采集与监视控制)系统，实现风电场全系统风机监控、信息共享和故障诊断及维护。SCADA系统的出现改变了风电场运维的面貌，打造“无人值班、少人值守、区域管理”的风电场运维模式，建立风电场远程集控中心，极大地改善了工作人员恶劣的工作环境，吸纳了更多的高科技人才加入风电产业，增强了风电公司的市场竞争力，大大推动了风电产业的进一步发展。

虽然SCADA系统的出现为风电场的运维带来了翻天覆地的变化，但是鉴于风电场底部的数据采集层具有数据采集量大、采集频率高的特点，历史库必将形成复杂、异构的风电大数据，传统的SCADA系统开始面临计算机CPU升级、内存不足、计算机硬件扩充、成本增加等一系列的问题。传统的数据处理方式，难以快速处理海量的风电场大数据。申请号201310471096.5公开了风电场集中监控系统平台，包括实时系统、数据采集子系统及MIS/DMIS系统；实时系统包括数据服务器组、SCADA服务器、通讯服务器、电子值班、远程维护及工作站；数据采集子系统包括数据服务器、数据采集服务器；MIS/DMIS系统包括MIS/DMIS服务器、MIS/DMIS工作站及MIS工作站；整个系统是双网结构，数据库服务器、SCADA服务器和数据采集服务器则是双机冗余配置，面向各个风电场的通道也采用一个以太网为主通道，另一个以太网为备通道的双通道模式。但是该系统采用传统的数据采集和传输方法，对硬件设备的要求较高，系统复杂，成本很高，但是数据采集和传输的速率和安全性并不高。更为突出的问题是系统只具备基本的风电场监控功能，存在数据处理速度慢、数量小、数据挖掘能力不足等数据处理方面的问题，对风电场大数据本身是一种资源浪费，制约系统开发出更多的高级应用，不利于风电场监控系统的智能化。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明拟解决的技术问题是，提供一种基于大数据云计算平台的风电场SCADA系统及其运行方法。该系统把传统的风电场SCADA系统与云计算平台结合，借助大数据云计算平台架构灵活多变、数据并行处理和成本低的优势，降低了系统对硬件设备的要求，使风电大数据的作用最大化，并且在数据处理过程中采用MapReduce化的标准K-Means算法，在降低系统成本的前提下，大幅度提升了数据处理速度。

本发明解决所述系统技术问题的技术方案是，提供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；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；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；