智能运维云服务系统建立后，将通过以下几个常用运维场景，实现智能化运维。15

　　公司长期致力于城市配电网、风电场、光伏发电EPC项目建设和运行维护服务。智慧能源云服务平台（简称“青电云”或“云平台”或“云服务平台”）总体建设思路：统一规划、统一平台、集中管控、集中运维、共享资源、共享服务

　　项目初期，实现同时满足100000站点的远程集中值班监测业务，包括大型工业企业、政府大楼、工业园区、商业楼宇、城市广场、医院学校、居民小区等。

　　管理系统、远程集控系统、大数据分析系统，以及通信线路、机房和集控室等基础硬件设施系统建设。

　　随着公司风电场代运代维等业务扩展，系统支持无缝平滑扩展。3.光伏场站运行维护服务

　　济运行和智慧检修维护管理能力、市场拓展能力的不断提升，能源互联网智慧电力云服务平台拟借助IT领域最前沿的网络通信技术、软件技术、远程控制技术、云计算技术、大数据技术等，打造一个集多种业务形态于一体的智慧云服务平台，运营和管理电力场站相关系统，并预留后续投运场站的接入容量。真正实现面向电力行业的线上线下智慧电力云服务业务（智慧电力O2O）。

　　智慧能源服务平台总体建设目标：建立一套面向新能源领域及配电网用电需求侧领域，以设备运行远程实时监测系统、生产运行或工程维修管理、大数据分析系统为三大核心应用的管监测一体化云服务平台，为发电、配电、用电

　　提供一整套全方位一体化解决方案，力求打造能源领域云服务生态体系，创造核心价值，提供专业化、智能化、迅捷化个性服务，贡献客户，造福社会。

　　1、远程集中监测系统：全量全样本采集场站各类运行实时数据，实现生产实时数据统一、长期存储。并以此为基础，实现区域公司级生产过程信息的远程实时监视、设备远程控制、实时报警等功能，实现“集中值班、少人值守、无人值守”的科学管理模式，提高运行效率，提高设备安全可靠性。

　　2、大数据分析系统：采用基于云平台的HADOOP大数据系统平台，实现基于平衡分析模型、场站经济运行指标分析、故障统计分析，实现智能运维，智慧管理。

　　（SCADA）、云计算和HADOOP大数据技术，通过标准化系统集成平台将各个软件以及开发的模块有机融合在一起。

　　功能完善：完全能够满足公司的远程集中值班监测、安全管理和大数据分析要求，并逐步打造公司能源互联网的电力系统维护平台。

　　可靠性和安全性：系统必须具有高度的可靠性和安全性。有完善的分级授权、数据备份机制，能有效防止系统本身及应用可能产生的数据安全问题，如误操作、非法登录、权限分配不当等，满足国家发改委《电力监测系统安全防护规定》的要求。

　　集成性好：系统各业务功能真正无缝的集成在一起，统一登录、统一访问、统一管理。

　　开放性：系统设计遵循开放原则，使用国际标准的协议和接口标准，尽量使用成熟的开源系统平台，便于系统的扩展维护。

　　可扩展和可复制性：系统能满足全面规划和分布实施应有的要求，既能满足现阶段的管理需求，又能满足将来的场站扩展和功能扩展的潜在需求，具有良好的可拓展性。

　　可操作性和易维护性：系统具有友好的用户界面，方便易用，使企业各个层次的用户都可以短时间内熟练掌握系统的操作，并且系统的管理维护简便。

　　案，并可以适应不断提升的管理水平，延长系统使用生命，从而实现最优惠的总体拥有成本。

　　建设基于云平台的应用系统，包括：1、数据接口、数据传输和数据清洗的分布式数据通信系统；2、数据实时计算处理系统；3、实时数据和关系数据等多种格式的分布式数据存储；4、应用软件开发工具库；5、移动应用平台。

　　为导向的实时监测系统；（2）以智能管控、高效管理、优化运行、状态检修、提高能效为导向的大数据分析系统。

　　根据集控中心总体架构，其建设范围包括五个部分：远程集中监测系统、大数据分析系统、信息网络及软硬件支撑平台、集控室机房建设工程。每个部分的基本功能及最低配置要求如下：

　　远程集中监测系统主要任务是远程对场站内设备进行实时数据采集、可靠传输和远程实时监测，监测中心人员通过大屏、手机APP、专家坐席，实现对场站的远程监视操作、远程运行管理。

　　远程集中监测系统采用统一技术平台，现场软件采用C/S架构，云平台软件采用B/S架构，具有统一性、开放性、安全性、标准化和模块化。根据其功能要求可分为实时数据接口、远程集中值班监视、设备远程监测、报警处理、智能分析等。

　　数据接口系统要求采用基于LINUX平台，实时数据接口系统放置在场站，实现与二次保护系统的分布式接口，并采用消息中间件技术，实现数据的暂存备份和断点续传功能。数据采集频率要求小于10秒。

　　对一次设备、电气综自、功率等场站实时数据实现全量全样本采集，至少应包括以下内容：

　　设备运行数据，包括有功功率、无功功率、功率因数、电网频率、电压、电流、环境温度、设备温度等。

　　设备所有故障信息，包括故障发生时间、代码、分类；故障时间包括起始时间和结束时间；故障分类如下，若设备不包含某类部件则无需提供相应报警点，若包含其他重要部件则应增加相应报警点。

　　电能数据：场站所有的电能表数据，包括设备出口电量数据、线路电能表数据、场站SCADA采集的电度表数据和关口表数据等。

　　系统统一定义场站设备测点命名和编码规则，统一定义设备、场站通信规约。场站不同厂家、不同机型、不同格式的数据转换成青电云统一数据格式，同时采集场站不同厂家的设备数据，统一存储，统一上传，形成标准规范的新能源数据采集中心。另外，对于任何在场站采集数据的系统，先将数据采集到接口管理机，再接口管理机按照不同需求发送到集控中心接口机，云平台根据不同客户、不同站点、不同业务主题分类处理。

　　实时数据采集系统上传的一次数据及系统经过计算的二次以上数据均应该包含时间戳。

　　数据由场站实时数据采集系统上传到集中监测中心，根据电力系统二次安全防护要求，应具备数据加密和安全隔离功能，以保证通过网络远程传输的数据不会被恶意监听或破坏，保障系统的底层数据安全。

　　生产实时远程监测系统的实时监测服务器与各场站实时数据接口服务器采用点对点的通信方式。

　　集控中心与各场站之间的数据通信专线链路带宽根据数据量确定，所有场站数据同步更新，实时更新，上传时间间隔不超过10s。

　　各场站的数据采集服务器至少可存储30天实时数据，在通讯中断时，实时数据采集系统应根据中断时间段及数据时间戳，在通讯恢复后，将丢失数据继续上传到集控中心，以保证关键统计数据的连续性和准确性。

　　1、集控中心一次系统图显示所有场站的每一台设备的实时状态，刷新时间为10秒；

　　2、对各场站单台及多台设备的启动、停机、复位、维护、锁定和有功无功限制；

　　实时数据监测的内容包括公司信息显示、场站信息显示、设备信息显示、信息远程发布等。显示方式应包括：列表方式、矩阵方式、线路图、柱状图显示、趋势显示、报警显示、动画显示、bwin必赢操作显示等。

　　系统可根据要求进行实时画面组态。具有图元编辑图形制作功能，使用户能够在任一台主计算机或人机工作站上均能方便直观地完成实时画面的在线编辑、修改等功能。人机接口良好。

　　场站的整体运行的状态统计信息，包括正常运行设备数量、待机设备数量、故障停机设备数量、检修设备数量等信息。

　　报警事件列表。当预先定义的场站级别的报警事件发生时，报警窗口将会显示出相关报警信息，以及用恰当的方式提醒用户注意并处理。

　　设备实时数据显示应包括单台设备的关键变量的实时数据。实时数据显示刷新频率应跟采集频率相同。画面上主要包括以下几类内容：

　　设备的历史状态数据查询，包括对任何选取历史时间段某测点的历史数据查询和趋势图的快速生成。

　　设备的报警事件显示。当预先定义的设备级别的报警事件发生时，报警窗口将会显示出相关报警信息，以及用恰当的方式提醒用户注意并处理。

　　应实时监测和显示网络通讯设备的状态，提供所有在系统中相关设备的状态监视数据。

　　移动应用（手机APP）平台应用于场站运行维护领域，提供移动化的应用产品及服务、提供突破时间和地域限制的移动解决方案，使用移动终端，随时随地处理工作、收发邮件、浏览信息、收发文、处理业务、流程审批、移动监视、填报数据、查询数据，充分利用碎片时间，提高管理效率。

　　含场站设备、室内、室外各种实时数据、画面、报警、视频等监测。(2)移动查询

　　实现对公司、场站、设备各级日常经营指标、生产运行参数等实时数据和历史数据的查询。bwin必赢

　　基于青电云平台的大数据分析系统，各场站数据通过统一的格式实现标准化存储，并实现数据的统计分析应用和挖掘。

　　随着集控中心的运行，积累大量业务数据，主要包括运维监测数据、业务管理数据等。随着企业发展的需要，监测类业务在采集频率、设备接入规模上进行扩大，带动数据规模巨增，实现大数据高级应用。

　　建设基于大数据技术具备分布式海量数据存储和海量数据计算的数据中心，针对运营数据进行建模分析，挖掘数据价值，指导现场工作，提高效率，降低成本。

　　大数据分析功能，利用信息技术行业领先图形化工具，灵活实现数据模型的图形化建立、模型筛选、模型推荐，模型训练等功能。与报表系统相结合，提供灵活的展现方式。

　　大数据平台采用Hadoopspark技术架构,服务器集群架构支持100节点，本期根据数据量要求部署8个大数据节点，后期可平滑扩展。

　　大数据平台由4个集群组成，消息缓冲队列集群主要用于新能源设备和电气实时数据的采集接口；实时计算流处理集群主要用于支撑实时数据检索、异常数据判别和实时数据在线计算；在线数据处理集群主要用于所有的新能源历史实时数据存储；数据分析集群基于设备和电气等历史数据做历史查询、统计和大数据建模分析挖掘。

　　消息队列大数据接口集群基于Kafka实现。Kafka是一个低延迟高吞吐的分

　　布式消息队列，适用于离线和在线消息处理，用于低延迟收集和发送海量高并发数据。

　　大数据接口集群要求采用分布式多线程处理模式，并且可以支持后期接入场站的方便扩展。接口集群缓存要求可以存储30天以上的数据。

　　远程集中监测系统的实时数据通过实时消息队列进入实时计算集群，在集群内被依次处理，完成特征提取、策略检查、分析告警等复杂服务计算，最终输出到存储集群、告警页面或实时展示页面等。

　　系统要求具备强扩展性、强容错、低延迟和高吞吐等特点，成熟应用于实时数据在线处理、服务监测、在线二次计算和数据清洗等业务。支持100万数据点并行计算，实时计算要求在500ms之内完成。

　　大数据存储集群要求支持存储PB级的数据，具备每秒并发存储20MB数据的能力，支持100万数据点20年储存。

　　存储集群要求提供优化的建表方案，成熟应用于新能源、配电的实时数据全量全样本存储。

　　对存储在大数据平台的设备数据进行数据挖掘与建模，大数据分析集群要求进行历史数据的统计分析与挖掘，并运行在分布式计算框架中。

　　根据对业务层、数据层、技术架构、数据存储和质量相关建设内容的分析，此次大数据平台的建设需要对Hadoop企业级发行版功能和性能指标有如下要求：

　　提供用户操作日志的访问接口，包括平台日常的使用日志、数据管理日志和安全日志；

　　用户身份验证和安全认证机制：设计严密的用户访问、操作和运行权限，更好的保护存储数据安全。

　　数据实时上传平台、数据实时监测、数据的推送、分析，可以更精准的对我们的设备进行判断，做到设备的智能状态检修；

　　平台客户端包括客户公司、电力设备厂商、第三方客服团队、应急抢修团队，应用层有实时数据、运维管理、能效管理、智能巡检、专家诊断系统等。体现安全守护多重化、运维服务智能化、应急服务迅捷化、用电用能经济化。

　　采集设备标准化和模块化，保证采集可靠的数据质量，带电安装不降低原有防护等级，工程可实施性便于快速扩展用户。

　　云平台便捷化和分层化，不同的使用者按照统一的管理标准规范使用平台，规范线下作业行为。

　　云平台功能导向明确，实现运维管理的线上与线下的充分结合，实现数据增值应用。

　　配电维护范围很广，主要有：1、主线路上的线缆、变压器、开关柜等设备设施，2、开关柜保护柜仪表及电气综自系统等，3、场站环境监测、安全消防及相关杆塔等周边设施的监测。

　　通过实时采集现场配电系统、设备的实时数据，实时传输至青电云平台上，青电云平台实时分布式接收、处理来自配电设备的数据，通过组态实时监视这些配电系统与设备的状态，并通过移动应用实现同步远程监视。

　　实时数据监测的内容包括蒙西电网公司、各区供电公司信息显示、配电区域信息显示、场站信息显示、配电变压器信息显示、大用户信息的远程发布等。系统可根据要求进行实时

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