实时数据采集模型设计与开发(精品推荐).docx
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1、实时数据采集模型设计与开发数据采集是构建集团/区域公司级实时监管系统的重要基础。文章针对已有数据采集软件开发中功能模块重复开发,应用中测点配置不统一,不支持冗余部署,故障恢复能力缺乏等问题,采用C/S架构,设计了可靠实时数据采集模型,该模型包括数据采集、数据缓存、数据传输和数据持久性4个模块。实际应用表明,基于该模型开发的实时数据采集软件易于配置,数据传输可靠,故障恢复能力强,能知足实时系统的数据采集要求。关键词:实时数据;统一配置;数据采集;数据缓存;冗余传输生产数据是各类电力信息系统的应用基础,从厂级监控信息系统SupervisorInformationSystem,SIS到集团/区域省级
2、公司级实时监管系统,实时数据采集始终是实时系统不可或缺的部分1-2。在以往的数据采集软件开发中,功能模块重复开发较为严重,开发效率不高,软件质量管控工作量大;在工程应用中,数据采集软件测点配置多采用本地方式,无法进行统一管理,不便于配置、查询,不支持冗余配置,故障恢复能力缺乏。本文以实时监管系统中的数据采集为基础,结合实时数据采集的特性,针对数据抽取、转换、传输、数据缓存及冗余传输等相关环节进行分析,给出了较为通用的设计模型。1数据采集软件的功能需求在集团/区域省级公司实时监管系统中,绝大多数的基础数据来自于下辖电厂实时生产系统。实时监管系统中的数据监测、数据报警、性能指标计算,污染物排放定量
3、分析及经济运行等相关功能都围绕一次生产数据展开1-3。数据采集软件需要完成对监管电厂海量实时生产数据的挑选,完成挑选后数据的网络传输,最终汇总到公司侧的数据库,实现生产数据的持久化。实时监管系统中,因监管电厂数量诸多,各个电厂信息化程度差异大,接入的数据源差异很大。对于已有厂级监控信息系统SupervisoryInformationSystem,SIS、管理信息系统ManagementInforma-tionSystem,MIS的电厂,数据源主要包括实时数据库和关系数据库。实时数据库应用较为广泛的包括PI、eDNA、openPlant、Rython4等;关系数据库主要包括MSSqlserver
4、、Oracle等。部分厂站侧没有集成后的信息系统,需要从生产系统中直接采集,通信协议包括用于经过控制的OLEOLEforProcessControl,OPC协议,IEC101、IEC104、CDT、ModBus等规约,少数系统需要采用自定义用户数据报协议UserDatagramProtocol,UDP。基于这种现状,数据采集软件必需要解决多种数据源的数据抽取。实时监管系统在构建中需要兼顾数据完好性和数据规模2方面,既要保证采集数据能知足性能计算、分析的需要,又要避免采集数据规模过大,给主站侧系统带来不必要的压力。数据在采集中还需要完成挑选,及源测点和目的测点的映射;在传输中完成实时数据及时戳转
5、换,同时要为工程施行提供易用的测点检索、维护功能等。在大多数实时监管系统中,从电厂的数据源到主站侧服务器,地域跨度较大,中间网络状况较为复杂。这种情况要求在出现网络异常时,软件能及时缓存数据,待通信恢复后,根据数据回补策略重新发送,保证明时数据的完好性。因而,数据采集软件必须能保证数据的可靠、高效传输,要能知足实时系统的相关功能指标要求。综上所述,实时数据采集软件必须涵盖的功能包括:支持多种类型数据源的采集;支持数据抽取挑选,自动完成测点的映射,支持测点和数据的标准化转换;完成实时数据的可靠、高效传输,具备一定的故障恢复能力,支持数据缓存,支持通信的冗余配置。2数据采集模型的设计2.1总体架构
6、数据采集模型采用C/S形式,基于TCP/IP协议开发5。根据模块功能划分,模型架构如图1所示。2.1.1服务器端的主要功能1测点管理。基本测点属性见表1所列。通过测点的基本属性配置,完成了源测点与目的测点的映射,为客户端进行数据抽取、数据校验、转换提供了所需的配置信息。为了便于管理、查询,测点属性通常保存在服务器侧实时数据库或本地配置文件中,客户端仅保留一份配置副本,不需进行手动修改。当测点配置更改时,服务器会主动推送信息到客户端或由客户端在下一次连接时发起请求,主动获取更新本地副本。2客户端管理。客户端管理包括客户端配置管理和状态管理,配置管理包括对每个客户端的基本信息配置,对互为冗余的客户
7、端进行成组配置;状态管理主要检测当前客户端绑定的socket信息,完成当前数据链路的流量统计,完成客户端工作状态断定,通过对网络通信状态及工作超时检测,实现对冗余客户端的自动管理。在数据采集预处理时,服务器端通过测点配置项中的标识字符串或客户端标识,自动完成测点与客户端的逻辑关联,生成每个客户端的工作点集。3网络通信管理。完成指定端口侦听,处理网络连接请求,完成数据接收、数据拼包,实现对基本数据指令的解析处理、处理网络异常检测等。4数据存储管理。完成实时数据解析、处理,完成目的数据库配置、目的数据库自动连接,实现实时、历史数据入库速率控制等。5数据缓存管理。在数据存储异常时自动完成数据缓存,同
8、时通过缓存读取管理实现对历史数据回补的限速处理。2.1.2客户端的主要功能1数据源管理:完成数据源基本配置,实现数据源自动连接等。2数据采集管理:维护采集测点副本,完成配置项验证,实现数据测点映射,实现数据及时戳转换等。3网络通信管理:完成配置信息接收,实现传输数据组包,维持通信链路,处理网络异常等。4数据缓存管理:处理在网络通信异常时的数据缓存以及实时数据流量控制等。以较为典型的数据抽取流程为例,数据处理流程如图2所示。2.2数据采集2.2.1配置预处理配置预处理是数据采集的基础,客户端在获取到配置信息后,要完成2部分的预处理。1核对下发测点配置信息,主要包括测点名称和测点类型验证。通过测点
9、名称验证,剔除数据源中不存在的点;完成测点数据类型验证,避免由于服务器端与数据源测点类型不一致导致的类型转换异常,十分是Float、Double等高精度类型被错误配置为Byte、Short等存储字节较小的类型时,类型验证尤为重要。2重构源测点与目的测点映射表。在测点信息配置时,数据索引常采用字符串类型如测点名称的属性作为键值,在进行数据检索、处理时,效率较低,在测点数量较大时,对性能影响明显。在预处理时,选择整型如测点ID等基本属性进行映射表重构,能够显著提供检索效率,缩小数据包长度,提高传输效率。2.2.2数据转换从源数据库读取实时数据后,通常需要根据测点配置完成3类转换:数值二次计算、一对
10、多标签转换及数据时戳处理。1数值的二次计算主要是为了解决源数据采用非标准工业单位、数据基准值需要补偿等问题,基本数据转换见表2所列。2数值的一对多转换是为了处理单一源测点对应多个目的测点的情况,通过转换,保证了数据采集的完好性。3数据时戳直接影响到数据过滤、压缩和存储。时戳转换主要包括:对时戳大幅超前的数据进行修正,大多数实时数据库对此类数据均采用抛弃策略,假如数据源无法修正,则会导致数据丢失;针对时区进行处理,部分控制系统采用格林尼治时间,在采集时需要根据时区进行调整,少量数据源所在地与服务器所在地跨时区,需要对时间进行修正;增加时戳,少数数据源提供的数据不携带时戳,需要增加。2.2.3数据
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- 关 键 词:
- 实时 数据 采集 模型 设计 开发 精品 推荐
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