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內(nèi)容簡介

　　抽水蓄能電站安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行需要即時對各系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)感知，支持生產(chǎn)運(yùn)行支持系統(tǒng)對電站設(shè)備進(jìn)行科學(xué)調(diào)度、對可能出現(xiàn)的設(shè)備缺陷等問題早發(fā)現(xiàn)、早干預(yù)處理。精準(zhǔn)、全面的狀態(tài)感知，關(guān)鍵的支撐信息是多源系統(tǒng)采集的實(shí)時數(shù)據(jù)。通過構(gòu)建抽水蓄能實(shí)時數(shù)據(jù)監(jiān)督體系，建立實(shí)時數(shù)據(jù)全景設(shè)備及觀測模型，融合多源實(shí)時數(shù)據(jù)、提升實(shí)時數(shù)據(jù)質(zhì)量，并構(gòu)建實(shí)時數(shù)據(jù)及其生成的時序數(shù)據(jù)的分析環(huán)境，實(shí)現(xiàn)實(shí)時數(shù)據(jù)完全監(jiān)督、強(qiáng)化自動巡維策略定義和執(zhí)行，充分發(fā)揮多系統(tǒng)實(shí)時數(shù)據(jù)在運(yùn)維檢修領(lǐng)域的價值。本書首先分析抽水蓄能電站數(shù)據(jù)監(jiān)督涉及的模型及時序數(shù)據(jù)，研究抽水蓄能電站設(shè)備及觀測模型。之后提出多源實(shí)時數(shù)據(jù)一體化匯集的技術(shù)方法和數(shù)據(jù)質(zhì)量管控策略。構(gòu)建云化實(shí)時、時序數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)設(shè)施，在其上定義、運(yùn)行自動巡維策略，運(yùn)用多維感知和巡檢推理，實(shí)現(xiàn)抽水蓄能電站智能巡視和智能技術(shù)監(jiān)督。本書對抽水蓄能基于時序數(shù)據(jù)實(shí)時分析的數(shù)據(jù)監(jiān)督體系構(gòu)建和實(shí)施進(jìn)行了全面的介紹，通過實(shí)例對實(shí)施效果給出了說明。

作者簡介

　　張豪，就職于南方電網(wǎng)調(diào)峰調(diào)頻發(fā)電有限公司儲能科研院，長期從事數(shù)據(jù)資產(chǎn)研究和抽水蓄能電廠運(yùn)維工作，建成了公司統(tǒng)一的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)以設(shè)備為中心的透明感知。研發(fā)了多維度智能巡維平臺（2023年中國水力發(fā)電工程學(xué)會鑒定“總體國際領(lǐng)L先”）。建成了國內(nèi)首個千萬千瓦級抽水蓄能多廠站集控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對南方區(qū)域9座抽水蓄能電站、常規(guī)水電站的集中監(jiān)視和控制，推動了我國在運(yùn)近四分之一裝機(jī)容量的抽水蓄能機(jī)組由屬地化分散式監(jiān)控向遠(yuǎn)程少人多廠站集中監(jiān)控轉(zhuǎn)變。自主研發(fā)數(shù)據(jù)分析工具，攻克了低代碼敏捷定制實(shí)時數(shù)據(jù)分析算法平臺的技術(shù)難題，建成了在時序數(shù)據(jù)技術(shù)監(jiān)督平臺（生產(chǎn)運(yùn)行支持系統(tǒng)數(shù)據(jù)巡檢模塊），實(shí)現(xiàn)對關(guān)鍵設(shè)備進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)分析。

圖書目錄

第1章概述 1
1.1 抽水蓄能電站時序數(shù)據(jù) 1
1.2 時序數(shù)據(jù)分析處理研究現(xiàn)狀 3
1.3 對時序數(shù)據(jù)的探索歷程 5
1.3.1 基于DataWorks的（時序）數(shù)據(jù)分析 7
1.3.2 自主構(gòu)建時序數(shù)據(jù)分析環(huán)境的時序數(shù)據(jù)分析 8
1.4 全文主旨思想 10
第2章時序數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場景分析 12
2.1 設(shè)備動作監(jiān)測場景分析 13
2.2 設(shè)備運(yùn)行參數(shù)監(jiān)測場景分析 15
2.3 設(shè)備整體狀態(tài)監(jiān)測場景分析 17
2.4 本章小結(jié) 18
第3章運(yùn)行巡檢實(shí)時分析技術(shù) 20
3.1 業(yè)務(wù)需求分析 20
3.2 設(shè)備動作一致性數(shù)據(jù)巡檢 21
3.2.1 場景描述 21
3.2.2 實(shí)現(xiàn)方法 21
3.2.3 實(shí)例解析 28
3.2.4 小結(jié) 36
3.3 設(shè)備狀態(tài)一致性數(shù)據(jù)巡檢 37
3.3.1 場景描述 37
3.3.2 實(shí)現(xiàn)方法 37
3.3.3 實(shí)例解析 43
3.3.4 小結(jié) 56
3.4 電站測點(diǎn)越限數(shù)據(jù)巡檢 57
3.4.1 場景描述 57
3.4.2 實(shí)現(xiàn)方法 58
3.4.3 實(shí)例解析 59
3.4.4 小結(jié) 73
3.5 電站音視頻流數(shù)據(jù)巡檢 73
3.5.1 場景描述 73
3.5.2 實(shí)現(xiàn)方法 75
3.5.3 實(shí)例解析 84
3.6 本章小結(jié) 86
第4章缺陷與故障實(shí)時分析技術(shù) 88
4.1 業(yè)務(wù)需求分析 88
4.2 設(shè)備啟停頻次與運(yùn)行時長實(shí)時分析 89
4.2.1 場景描述 89
4.2.2 實(shí)現(xiàn)方法 90
4.2.3 實(shí)例解析 95
4.2.4 小結(jié) 100
4.3 設(shè)備模擬量趨勢實(shí)時分析 101
4.3.1 場景描述 101
4.3.2 實(shí)現(xiàn)方法 102
4.3.3 實(shí)例解析 103
4.3.4 小結(jié) 116
4.4 本章小結(jié) 116
第5章實(shí)時分析技術(shù)集成-設(shè)備健康度評價 117
5.1 設(shè)備健康度評價技術(shù)原理 117
5.2 設(shè)備健康度評價技術(shù)方法 118
5.3 設(shè)備健康度評價技術(shù)實(shí)例 122
5.4 本章小結(jié) 127
第6章時序數(shù)據(jù)分析技術(shù)路線 129
6.1 技術(shù)路線 129
6.2 環(huán)境構(gòu)成 130
6.3 基礎(chǔ)設(shè)施 133
6.3.1 Hadoop 134
6.3.2 Zookeeper 140
6.3.3 Kafka 142
6.3.4 Flink 144
6.3.5 關(guān)系數(shù)據(jù)庫 147
6.3.6 TDEngine 148
6.3.7 Flume 149
6.4 分析平臺 151
6.4.1 數(shù)據(jù)集成 152
6.4.2 數(shù)據(jù)開發(fā)和運(yùn)維 155
6.4.3 數(shù)據(jù)服務(wù) 158
6.4.4 API網(wǎng)關(guān) 160
6.4.5 數(shù)據(jù)可視化 162
6.4.6 消息中心 163
6.4.7 報表工具 165
6.4.8 認(rèn)證中心 166
6.4.9 其他輔助模塊 177
6.5 領(lǐng)域模型 179
6.5.1 建模概念 179
6.5.2 建模工具 181
6.5.3 領(lǐng)域模型實(shí)例 183
6.6 個性化應(yīng)用實(shí)例 187
6.6.1 應(yīng)用框架 188
6.6.2 動態(tài)規(guī)則支持 189
6.6.3 使用Aviator表達(dá)式 190
6.6.4 觸發(fā)條件 192
6.6.5 重跑機(jī)制 193
6.6.6 中心-邊緣部署 197
6.7 本章小結(jié) 198
第7章總結(jié) 200