基于设备一体化的水电大数据应用平台设计与实现

针对大渡河公司龚嘴水力发电总厂(以下简称"龚电总厂")现有系统数据孤岛现象严重,各业务系统数据无法流转互通,缺少集成集中的数据仓库等问题,定制设计并开发了一套基于设备一体化的水电大数据应用平台.该平台以数据汇聚为基础,并充分运用云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新兴技术,开发集成丰富的数据监测、数据挖掘、数据统计与分析处理功能,实现龚电总厂生产运行、电力交易和企业管理行为数字化,优化企业管理水平,提高企业应对外部风险能力,实现"风险识别自动化、管理决策智能化"为核心的智慧电厂建设.

面向水电大数据的数据采集与存储系统设计

流域型水电企业由于电厂分布范围广,信息系统建设分散,难以通过传统的数据存储架构模式对场站数据进行汇聚。基于此,针对海量、高维度、多源电力生产数据的采集和存储需求,结合彭水水电公司大数据平台的建设实践,对数据采集和存储系统的总体架构、数据架构、技术架构进行探讨。

水电站大数据分布式采集系统研究

水电站大数据采集系统采集调速器、励磁、计算机监控系统等实时系统的数据,以及局部放电监测、油色谱监测、机组状态监测及其它监测系统数据。作者结合开发和调试经验,研究了实时数据采集、历史数据存储、主动变化发送、数据缓存、断点续传等数据采集和传输过程中的关键技术,提出了各环节的优秀实践,总结了各阶段需要注意的问题。

水电工业大数据平台研究与应用

随着物联网、智能设备、移动互联为代表的新一代ICT技术在水电行业的广泛应用,水电数据资产开始急剧增长并形成巨大规模。"数据资产的管理与利用,实现数据资产增值"既是水电企业面临的机遇,也是挑战。为使大数据技术更好服务于水电行业,基于水电行业大数据管理需求提出水电工业大数据平台架构及关键技术,并通过多数据源融合的水泵水轮机故障预测与健康管理模型验证笔者提出的大数据平台架构技术可行性与适用性。