风光储联合发电数据分析系统的设计

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1、第4章风光储联合发电数据分析系统的设计4.1系统总体设计风光储输示范工程联合发电数据分析系统结构图如图4・1所示，系统底层分为三部分，分别为实时数据采集平台、数据集成平台和数据中心。实时数据通过实时数据采集平台获取实时数据和风机等设备信息，数据集成平台包含生产系统和基建系统。数据中心包含数据库和数据仓库信息。联合发电数据分析系统建立在业务集成平台之上。其业务构件包括风光储能功率预测、多维分析和报表分析。系统通过服务器部署展示给客户。图4-1系统结构图风光储输联合发电数据分析系统采用J2EE技术，J2EE架构为系统的中间层提供相应的服务，不仅使用费用低，可靠性较好，而

2、且以后还能对业务进行扩展。J2EE作为一个通用的开发平台，有效降低了多层次开发的费用以及开发过程中的复杂性，并高度支持已有应用程序的集成，同时，J2EE支持EJB(EnterpriseJavaBeans,企业级JavaBean),提供友好的向导服务，支持部署应用，以及日录添加，并且设置了完善的安全机制，有效增强了系统的安全性能。在构建系统业务方面，按照EJB标准进行设计开发，操作系统采用的是银河麒麟安全操作系统,采用MRC自主专利技术作为应用系统，该专利技术为系统运行的安全性、连续性、和稳定性方而提供保证。该系统具有多种版本，支持在Windows、Linux等多种操

3、作系统平台上运行。4.2系统功能设计系统采用三项技术标准进行设计，分别是：基于多系统、多数据融合的数据集成技术标准；OLAP多维数据分析技术标准；基于数字化电网的数据、技术及安全标准。平台设计方面，系统釆用电网实时数据集成与共享平台，该平台基于多智能体技术和物联网技术，于此同时，系统的业务集成平台基于J2EE标准、SOA结构和构件/架构技术。业务集成平台是基础应用平台，主要负责系统基础数据的接入、维护等管理事项，为系统功能模块的在线动态管理，系统运转状况的实时监测提供保障，同时，系统支持使用流程引擎，有效管理与维护系统的安全策略。平台架构方面，采用构件/架构技术，M

4、RC(MandatoryRunningControl)白主专利技术的使用，可以有效保证平台的安全性，稳定性和连续性，使平台能够高效地对外提供服务。凭借多年从事风光储输的科研积累和智能软件技术积累的成果，同时又以物联网应用技术、联机分析处理技术、信息安全技术和构件/架构技术为支撑，风光储输联合发电数据分析平台成为融技术先进性、智能性、方便性于一体的信息化平台。系统体系结构图如图4・2所示：图4・2系统体系结构图风光储输联合发电数据分析系统涵盖风力发电、光伏发电功率预测分析，风力、光伏电站的多维信息分析、以及对风光储发电历史数据的统计分析。以下是系统功能结构图：图4-3

5、系统功能结构图功率预测分析是根据气象信息对风力发电、光伏发电给出功率预测结果；联机处理多维分析是指多维度多角度的对风电和光伏发电的运行数据进行分析之后，得岀风力、光伏发电特性；统计报表分析通过各种图表信息来展示生产数据,同时进行统计分析，图表可以是曲线图、饼状图、柱状图等。4.2.1数据挖掘风光储输的海量数的分析处理据以OLAP技术为核心，用户界面方面，用户体验良好，支持用户自由选择维度，并且从多维度，多角度查看数据，从而挖掘出数据的内在联系I⑹。4.2.1.1主题分析在分析、决策的过程中，决策者最关注的对象是主题。决策者根据工作的需要提出某种需求，并对该需求进行决

6、策分析，使分析结果为决策者服务，由此可见，主题分析是决策者个人意志的反映，带有明显的主观因素。面向主题的含义即是，数据库和数据仓库中的数据组织在一起，并使其符合主题要求。因此，构建数据仓库的关键是数据仓库的主题，主题决定着多维分析的成败。通过向风光储分析人员咨询，结合风光发电多维分析业务的具体需求，风光储数据分析的主题最终确定为：有功功率和发电量。4.2.1.2风力发电维表设计资料显示，风速、风向影响着风力发电的有功功率及发电量。因此，多维分析可以从时间、区域、风速、风向这四个角度进行展开。针对以上四项影响因素,多维分析模块设计了时间维表，地区维表，风速维表，风向维

7、表。1）时间维表从日、月、季度、年这四个时间角度进行划分。2）地区维表按照风电场和风机型号进行划分，风电场包括小东梁风电场和孟家梁风电场，风机型号从F001到F043C其中小东梁风电场风机是FOOI〜F024,孟家梁风电场风机是F025~F043)。3)风向维表中，共划分出16个方向，分别是：东(E)、南(S)、西(W)、北(N)、东北(NE)、东南(SE)、西南(SW)、西北(NW)、东东南(ESE)、东东北(ENE)、西西南(WSW)、南西南(SSW)、南东南(SSE)、西西北(WNW)、北东北(NNE)、北西北(NNW)o4)风速方面，系统以时间间隔离散化