中兴力维集控中心技术方案(5)

深圳中兴力维技术有限公司太阳能光伏发电站集控中心系统方案

3.3.3

事故和报警处理

将所有发生事件分为不影响总体发电量与影响总体发电量的两大类： A．不影响总体发电量的事件 B．影响总体发电量的事件

对于不影响总体发电量的事件，监控一旦检测出有这样的事件发生，在SCADA系统的人机界面上会自动弹出故障信息，但是此事件由各光伏电站自行解决，集控中心仅进行监视及事件评估处理。

当发生影响总体发电量的重大事件时：

在出发报警的同时，系统将提供人机操作界面，操作人员可在SCADA系统的人机界面上进行相应的操作控制，当然首先需通过相关权限的确认，由SCADA服务器下发具体的调度指令。

系统共有999个报警级别，可以分别由不同的颜色表示级别的不同。如风速的橙色预警，使得事故的严重程度一目了然。

? 事故通知

事故发生时，可以通过播放语音，拨打电话，发送短信，发送Email等形式通知各级人员。通知的重要说明都是具体的文字说明而事件代号。被通知的人员按照不同的级别，得到的内容各不相同(如可以将级别划分为：领导层、指挥层、用户层、操作员层、供应商层等),操作员得到的消息可能是某某事故，请速采取何措施。而领导者可能会得到更为详细的消息，如某某事故，请速采取措施。

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? 事故追忆

当发生了事故了以后，用户往往只能通过查询报警这样的信息来查看，而不是更为直观的展示方式。在此出，系统提供历史回放的功能，用户可以在画面上设置其实时间和播放速度，历史回放控件回自动访问数据库，并将这段过程数据按照设置好的播放速度进行播放，用户也可以有播放进度条进行拖拽，以调节播放的进度。 3.3.4

历史数据存储

3.4 数据库系统设计

3.4.1

数据库需求概述

光伏电站集控中心数据库建设是本项目的主要建设内容之一，是各个应用子系统数据交换和共享的场所，其基础地位非常突出，对系统的高效运行具有重要的支撑作用。 3.4.2

数据库建设目标

集控中心数据库建设的目标要求如下：

1. 在集控中心应建立统一的数据库管理系统，对各类设施的实时数据、属

性数据与运行管理数据进行统一的存储和管理；

2. 中心和各光伏电站数据库应分别保存和管理各自采集和应用所需的数

据。

3.4.3

数据库建设要点

数据库建设要遵循以下要点：

1. 根据系统有关的实时数据、属性数据、运行数据、业务管理数据等数据

的要求，设计合理的数据库体系，使之在方式水平、冗余度和可操作性上有一个合理的平衡和可扩充性；

2. 各类数据分类与编码、数据精度、作业规程等应符合现行相关国家标准、

行业标准的规定；

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3. 进行数据库设计时，根据该系统情况分别对实时数据、管理数据和其它

数据的量进行估计，合理设计数据库结构。

数据库系统建设，要坚持从大局着眼，用系统工程的思想方法把握全局。数据库设计应在规范化，标准化的前提下，在稳固和安全的基础之上，重灵活性、开放性、先进性等。同时要面向集控中心未来的业务发展需要，注重资源配置、数据标准化、资源共享、数据更新、以及数据库系统的可扩展性与安全性，统筹规划、严格管理，使整个数据库系统建设具有突破性和前瞻性。 3.4.4 工业实时历史数据库

工业实时历史数据库是数据库系统发展的一个分支，它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。适应于数据量庞大、数据实时性要求高的应用场合。工业实时历史数据库主要是数据库技术和流程实时技术结合的产物。同时，工业实时历史数据库针对工业流程数据的特征，采用了优化的存储结构和高效的数据压缩算法。

光伏电站集中监控系统由于需要对所有光伏电站进行统一的协调调度，因此系统将汇集各项参数，数据量庞大。另外，对监控起关键性作用的基本上都是随着时间而变化的过程数据，对于这些具有时间特性的过程数据，采用工业实时历史数据库来管理更为合适。

光伏电站集中监控中心的工业实时历史数据库服务器上部署北京亚控科技发展有限公司的KingHistorian3.0产品。 3.4.4.1 数据采集 ? 数据压缩过滤方案

经过分析项目中数据可以根据数据变化的频率区分：第一种：如电度量等参数一般变化较快，数据变化规律不明显，一般需要对其进行快速的采集；第二种：类似越限报警这样的信息确实十分重要，如发电池板温度这样的参数，一旦越限可能预示这个电池板存在故障。但是，它的变化也十分缓慢的，不可能每秒都有报警，从数据存储角度只需要变化时进行存储就可以了；第三种：如环境温度和发电量是存在一定比例关系的，这样的数据往往可以通过过滤将有效的数据获取进工业实时历史数据库中。

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我们可以发现经过死区和改进的死区压缩算法过滤后，一秒钟这样的数量级上需要处理的数据量只有很小的规模。

KingHistorian3.0为用户提供了相应的设置平台，用户可对死区，压缩比例，等

参数进行灵活方便的设置，如下图所示。

? 下层数据订阅方案

对于工业过程数据采集，通常采用两种方式：周期轮询、订阅。对于发电量这样一般变化比较频繁的数据，一般采用周期采集，可以设置采集周期为秒级，采集频率由数据变化频率和我们关心的数据频率有关。而对于变化较少的数据，通常采用订阅方案，即只要数据的值不发生变化，就不会将变量的数据上传到数据库，一旦变量的值发生变化，才会有值传到KingHistorian3.0，这样，整个系统的变量采集就被分为两部分：少部分的周期采集与大部分的订阅，使得我们整个系统的变量的传输的并发规模极大的减少。用户可在KingHistorian3.0的设置界面上进行订阅方式的选择，如下图所示：

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3.4.4.2 数据压缩

针对非常高数据采集密度的需求，我们的数据采集方案可以使实际到达数据库和需要进行存储的数据可以进一步降低。同时对于如此庞大的数据，必然需要数据压缩。KingHistorian 3.0提供了死区压缩、改进的死区压缩等多种压缩算法，在保证数据压缩前后趋势不变得前提下使得系统的整体数据规模大幅下降。

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