今天的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，就像ERP市場啟動(dòng)的初期，有很多人關(guān)注，很多企業(yè)想用它來幫助業(yè)務(wù)，但是卻不知道該怎么用、該從哪里入手。今天為大家分享RealSight IoT在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用案例，希望讓更多用戶了解，大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用到底是如何落地的。
大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺(tái)在風(fēng)電領(lǐng)域的應(yīng)用
風(fēng)電屬于新能源發(fā)電。新能源發(fā)電不僅沒有污染，國家也是大力扶持的。風(fēng)電一個(gè)是發(fā)電的成本高，再一個(gè)是運(yùn)維的難度大。如何通過物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的技術(shù)來解決用戶關(guān)心的問題呢?
首先看一下用戶關(guān)心的三個(gè)問題：運(yùn)維、運(yùn)營、設(shè)備管理。首先是運(yùn)維，客戶關(guān)心怎樣提高運(yùn)維效率。風(fēng)電場一般建在山上或海上，通常一個(gè)班組12個(gè)人，只能維護(hù)2個(gè)風(fēng)場大約30多臺(tái)機(jī)器，過程也比較辛苦。除了運(yùn)維效率低，有可能監(jiān)控不到位，維修不及時(shí)，這時(shí)候會(huì)出現(xiàn)惡性事故倒塔，就是指由于某個(gè)零部件質(zhì)量問題或者維修不及時(shí)導(dǎo)致整個(gè)風(fēng)機(jī)倒下去，輕則造成財(cái)產(chǎn)損失，重則導(dǎo)致人員傷亡。
在風(fēng)力發(fā)電行業(yè)，無論是風(fēng)機(jī)的制造商還是風(fēng)力發(fā)電的運(yùn)營商和業(yè)主，只要一年出現(xiàn)一兩次倒塔事故，就會(huì)危及企業(yè)的生存。如何結(jié)合風(fēng)機(jī)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)和設(shè)備維修的歷史數(shù)據(jù)，在惡性事故出現(xiàn)之前預(yù)見到事故的發(fā)生，從而提高風(fēng)場運(yùn)營的質(zhì)量和效率，成為用戶關(guān)心的問題之一。
再看如何提高發(fā)電量。提高發(fā)電量又是復(fù)雜的系統(tǒng)工程，因?yàn)樗鼤?huì)受到影響的因素非常多。比如主控參數(shù)優(yōu)化，參數(shù)設(shè)置、偏航優(yōu)化和邊槳的優(yōu)化，需要整體考慮才能得到理想的結(jié)果，得到更高的產(chǎn)能和利潤。
還有設(shè)備的改進(jìn)。風(fēng)電廠每年投入大量資金做技改，技改的目的是要找到設(shè)備損壞或者設(shè)備技能不佳的深層次原因在哪兒，從而知道設(shè)備的研發(fā)、設(shè)計(jì)、加工工藝等方面能從哪個(gè)角度去改善。
智能風(fēng)場解決方案
RealSight IoT物聯(lián)網(wǎng)智能解決方案的用戶是國內(nèi)五大風(fēng)力發(fā)電廠之一，在全國各地有30多個(gè)風(fēng)場，300多臺(tái)風(fēng)機(jī)。然后實(shí)現(xiàn)了省級(jí)SCNDA系統(tǒng)，也就是說這家風(fēng)力發(fā)電廠已經(jīng)完成了基本數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和管理，但是并沒有進(jìn)行數(shù)據(jù)有效分析。東軟通過能效管理、故障管理、輔助決策三個(gè)維度幫助用戶做好故障管理和產(chǎn)能提高。
RealSight IoT物聯(lián)網(wǎng)智能核心架構(gòu)
能效管理方面包括能耗的預(yù)測，運(yùn)營調(diào)節(jié)，風(fēng)廠管理等。預(yù)算管理的模型是健康退化、壽命預(yù)測、故障診斷、故障定位。輔助決策就是風(fēng)場評估、產(chǎn)能評估、設(shè)備優(yōu)化、部署優(yōu)化。場選址是選擇在山上還是在海邊，整個(gè)風(fēng)力發(fā)電產(chǎn)能與溫度、濕度、壓力包括風(fēng)速都是相關(guān)的，所以選址也非常關(guān)鍵。
RealSight物聯(lián)網(wǎng)智能系統(tǒng)提供資產(chǎn)管理，用戶可自定義傳感器及數(shù)據(jù)格式，通過REST接口對接采集各種傳感器數(shù)據(jù)，然后對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理， 并將處理后的數(shù)據(jù)放入分布式消息隊(duì)列中。 隨后，實(shí)時(shí)流計(jì)算子系統(tǒng)從該分布式消息隊(duì)列中讀取數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后，健康統(tǒng)計(jì)分析根據(jù)報(bào)警規(guī)則、ML預(yù)警規(guī)則、趨勢預(yù)警規(guī)則等的定義，進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)計(jì)算，最后將分析結(jié)果持久化到NoSQL數(shù)據(jù)庫中。
產(chǎn)品的運(yùn)營/管理人員在通過瀏覽器查看各種統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的報(bào)表，系統(tǒng)提供根據(jù)頁面中所選擇的菜單以及統(tǒng)計(jì)日期等信息的查詢條件，可從NoSQL數(shù)據(jù)庫中檢索相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，然后以各種圖表形式展現(xiàn)給應(yīng)用運(yùn)營/管理人員，輔助人員進(jìn)行報(bào)警跟蹤、優(yōu)化方案決策。
智能風(fēng)場解決方案架構(gòu)
在這個(gè)案例中，大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用的效果可以從四個(gè)維度來看：一是工作效率的提升，檢測效率預(yù)計(jì)提高50%，平均每個(gè)故障處理時(shí)間從2小時(shí)縮短到1小時(shí);二是產(chǎn)值提升，每臺(tái)風(fēng)機(jī)新增發(fā)電功率10%，新增產(chǎn)值約20萬元;三是成本節(jié)省，現(xiàn)有風(fēng)場的運(yùn)維人員在5年內(nèi)預(yù)計(jì)減少50%。最優(yōu)選址方面，根據(jù)氣象相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)等信息計(jì)算出區(qū)域內(nèi)最佳的風(fēng)場。