基于Modbus/TCP协议的电力数据监测与分析系统的设计与实现
这是一篇关于Modbus/TCP,实时监测,二级索引,统计分析,SpringBoot的论文, 主要内容为某公司在其产品生产过程中需使用多种大型电力设备,但目前公司信息化建设不足,难以有效地对各厂区分散高、低压配电室数据进行在线数据采集,设备运行远程、实时监测不力,电力数据不能充分上传调度中心,对公司整个生产过程中的电能消耗、设备故障等统计和分析的效果不佳。鉴于上述问题,本文设计并实现了基于Modbus/TCP协议的电力数据监测与分析系统,采集电力设备环境运行数据、电气运行数据、设备状态数据等,对电力设备进行集中化动态监测和数字化管理,满足公司对电力设备远程监测、实时管理、数据分析和节能降耗要求,达到发现生产过程中的问题,维护企业利益,保证生产安全的目的。基于Modbus/TCP协议的电力数据监测与分析系统包括总站子系统和分站子系统,总站子系统实现了对系统用户、分站基本信息及分站采集数据的管理;分站子系统实现对分厂采集设备自动化配置、实时数据采集、远程监测、实时报警、数据分析图表展示等功能。本文的主要工作如下:(1)通过多种方式获取需求,利用UML用例模型、用例文本及领域模型进行需求分析,确定该公司电力设备监测与分析需求,明确系统目标。(2)结合技术背景和需求分析结果,设计网络拓扑结构、系统分层体系结构、系统功能模块结构以及模块间的调用关系;并设计数据库概念模型、物理模型以及系统对象模型,完成系统概要设计;本章完成的概要设计符合需求约束。(3)针对关系型数据库查询采集过程中产生的千万级海量数据存在超时这一关键问题,探索该场景下基于Elasticsearch倒排序索引的HBase二级索引方案的应用。关联查询响应测试表明,本方案可以大幅提高海量数据查询效率。(4)进行详细设计,建立时序图描述具体用例场景中对象间交互过程;建立类图描述类、接口的静态结构和其间关系,并用Spring Boot框架实现系统。该系统已交付公司并投入使用,交付反馈表明,本系统已较好地满足了公司的需求。该系统为工业现场设备的在线监测、远程警报、采集数据统计分析需求提供了一套可行的方案,符合我国工业互联网发展诉求,具有一定的工程价值。
基于云计算的海量时空数据存储及挖掘方法的研究和应用
这是一篇关于数据挖掘,云计算,交通数据流,时空异常探测,二级索引的论文, 主要内容为近年来，越来越多的应用程序收集和存储大量时空数据在分布式数据库中，使得时空数据挖掘的需求不断增加。在公安交通管理领域，由于交通流数据急剧增加，加上其数据具有显著的时空特性，使得在处理海量的时空数据上面临着严重的挑战。针对日益增长的海量数据分析，传统的处理方法在存储空间和计算效率上已不能满足用户需求，需要有支持海量数据存储和分析的平台来适应新的需求。 时空异常探测是时空数据挖掘领域中一个重要分支。本文针对传统处理方法在时空异常探测方面的局限性，设计实现了一个大数据存储及分析平台。主要研究内容和创新如下： （1）本文分析和研究云平台下Hadoop、HBase、Hive及Zookeeper的技术原理，研究了Hadoop框架的HDFS原理及MapReduce编程模型，重点研究了HBase分布式数据库的数据存储架构底层实现原理及HBase表的数据模型。在此基础上，本文构建了基于Hadoop、HBase、Hive及Zookeeper的云平台，并搭建了HBase+Hive系统扩展架构。 （2）对时空异常探测方法进行了深入研究，分析研究了现有的一些时空异常模式，通过挖掘预先定义的时空异常模式得到有价值的知识。提出了基于云平台的四步骤时空异常探测方法（数据预处理、分布式异常探测方法、知识规则应用、结果验证）来挖掘预先定义的时空异常模式，使用交通数据流中的一个真实应用来验证该方法。实验表明该方法具有较高的运行效率和正确性。 （3）研究了HBase行键设计，提出了基于行键的数据模型。在明确设计目标的基础上，利用行键来设计辅助索引表和副本恢复表，实现了一种基于HBase的分布式辅助索引并应用于交通流过车数据应用中。实验表明该索引机制可以高效地实现海量数据的查询。 （4）结合上述的研究内容，本文设计实现了大数据存储及分析平台，包括云平台、后台程序和前台展示系统。将时空异常探测的真实应用集成到该平台中，给用户提供方便操作及结果展示。
基于Modbus/TCP协议的电力数据监测与分析系统的设计与实现
这是一篇关于Modbus/TCP,实时监测,二级索引,统计分析,SpringBoot的论文, 主要内容为某公司在其产品生产过程中需使用多种大型电力设备,但目前公司信息化建设不足,难以有效地对各厂区分散高、低压配电室数据进行在线数据采集,设备运行远程、实时监测不力,电力数据不能充分上传调度中心,对公司整个生产过程中的电能消耗、设备故障等统计和分析的效果不佳。鉴于上述问题,本文设计并实现了基于Modbus/TCP协议的电力数据监测与分析系统,采集电力设备环境运行数据、电气运行数据、设备状态数据等,对电力设备进行集中化动态监测和数字化管理,满足公司对电力设备远程监测、实时管理、数据分析和节能降耗要求,达到发现生产过程中的问题,维护企业利益,保证生产安全的目的。基于Modbus/TCP协议的电力数据监测与分析系统包括总站子系统和分站子系统,总站子系统实现了对系统用户、分站基本信息及分站采集数据的管理;分站子系统实现对分厂采集设备自动化配置、实时数据采集、远程监测、实时报警、数据分析图表展示等功能。本文的主要工作如下:(1)通过多种方式获取需求,利用UML用例模型、用例文本及领域模型进行需求分析,确定该公司电力设备监测与分析需求,明确系统目标。(2)结合技术背景和需求分析结果,设计网络拓扑结构、系统分层体系结构、系统功能模块结构以及模块间的调用关系;并设计数据库概念模型、物理模型以及系统对象模型,完成系统概要设计;本章完成的概要设计符合需求约束。(3)针对关系型数据库查询采集过程中产生的千万级海量数据存在超时这一关键问题,探索该场景下基于Elasticsearch倒排序索引的HBase二级索引方案的应用。关联查询响应测试表明,本方案可以大幅提高海量数据查询效率。(4)进行详细设计,建立时序图描述具体用例场景中对象间交互过程;建立类图描述类、接口的静态结构和其间关系,并用Spring Boot框架实现系统。该系统已交付公司并投入使用,交付反馈表明,本系统已较好地满足了公司的需求。该系统为工业现场设备的在线监测、远程警报、采集数据统计分析需求提供了一套可行的方案,符合我国工业互联网发展诉求,具有一定的工程价值。
Elasticsearch在电网调度数据管理的应用研究
这是一篇关于调度自动化系统,大数据,Elasticsearch,HBase,二级索引,日志可视化,调度自动化系统数据管理系统的论文, 主要内容为某市电网调度自动化系统运行维护过程中,发现如下问题:1.调度数据快速增长,存储体量急剧膨胀,现有数据库难以满足数据存储需求。2.随着调度数据量的增长,数据查询速度越来越慢。3.现有调度自动化系统未实现日志可视化管理。随着智能电网的发展,调度自动化系统采集的电网调度运行、输变电设备在线监测等实时数据与系统运行、操作记录等日志数据将越来越多、越来越密集,形成采样快、体量大、类型多的调度大数据。现调度自动化系统普遍采用的关系型数据库是建立在低核心、小内存和大硬盘的硬件背景之上,在呈爆发式增长的调度大数据前存在读写速率低、扩展性差、并发能力不足和难以组织管理日志数据等瓶颈,无法为调度自动化系统提供稳定可靠存储、便捷高效读取和日志可视的调度数据管理服务。针对上述电网调度数据管理问题,本文提出一种以Elasticsearch分布式搜索引擎为核心的电网调度数据可靠存储、快速查询和日志数据可视化方法,将Elasticsearch在数据快速检索与日志可视化管理的优点应用于电网调度数据管理中。本文主要研究工作如下:1.为解决电网调度数据的存储问题,提出以基于云计算的Hadoop生态体系为架构,用非关系型数据库HBase代替现电网调度使用的关系型数据库来存储调度数据的方法。测试表明,电网调度分布式数据库HBase具有高可靠性和良好的并发读写性能,能满足调度自动化系统的数据存储需求。2.为解决电网调度数据查询缓慢的问题,提出在数据库HBase的一级索引基础上,通过Elasticsearch的倒排索引建立第二级索引的方法,设计并实现电网调度监测数据的二级索引结构,代替现关系型数据库的查询。以某市电网调度监测数据为样本,进行并发查询响应的对比测试,测试结果表明,基于Elasticsearch的二级索引结构的查询时间远小于现关系型数据库的查询时间,能满足调度自动化系统高速并发的数据查询需求。3.为解决电网调度自动化系统未实现日志可视化管理的问题,提出运用以Elasticsearch为核心的ELK技术栈的方法,设计并实现调度自动化系统日志可视化管理,有助于把握调度自动化系统的运行状态和精益化管理。4.基于上述解决方案,开发电网调度数据管理系统软件。结合电网调度数据管理需求,软件采用微软.NET框架,基于RESTful API实现后端处理、基于WCF提供数据服务、基于B/S模式进行前端交互,设计并实现电网调度数据管理。电网调度数据管理系统在管理某市电网调度数据的运行效果表明,该系统能满足海量调度数据稳定可靠存储、高效并发读取和日志可视化管理的需求,有助于未来调度自动化系统向智能化、精益化发展。
基于HBase的路面影像数据库构建与应用研究
这是一篇关于公路养护,Hadoop,HBase,二级索引,Zookeeper,影像数据库的论文, 主要内容为我国公路管理正逐渐从过去以建设为主向以养护运营管理为主过渡,逐步开启了公路的智能养护管理的新时代。路面影像能够全面直观反映公路的养护状况,是公路信息化管理的基础数据,也是路面技术状况分析与评价的核心数据,在智能养护领域不可或缺。由于路面影像数据量大、更新调用频繁,给数据的存储、组织、管理、检索与服务带来了巨大的挑战,因此路面影像数据的高效组织与服务已成为智能养护信息化领域的技术关键。本文基于HBase大数据技术,针对道路路面影像的特点,研究提出了路面影像分布式数据库原型系统,实现了路面影像数据的高效组织和服务,支撑辽宁公路信息化管理平台,实现了公路空间矢量数据、属性数据和路面影像数据的无缝整合,支撑养护管理数据、路况评价信息的可视化表达,提升了公路养护部门的信息化水平和科学决策能力。论文主要研究内容如下:(1)对路面影像数据及现行的公路信息化平台进行了分析,提出使用基于分布式文件系统的非关系型数据库系统来实现路面影像数据管理的技术路线,在对比分析了9种主流的分布式文件系统后,采用基于Hadoop并行计算框架的分布式数据库HBase,利用它提供的Get、Put、Scan和Delete等功能在HBase API的基础之上进行二次开发,实现路面影像数据精准的增删改查功能。(2)搭建了HBase分布式数据库集群。采用Zookeeper+Hadoop+HBase+JDK技术路线,研究提出了HBase分布式数据库优化策略,对HBase读写性能影响最大的KeyValue值进行了实验,确定了吞吐率、延迟以及平均运行时间的最优值范围;研究了二级索引的理论与方法,提出了基于哈希索引算法、逆序算法以及RowKey散列化算法,结合数据库表共同构成了列二级索引,将单条数据的读取性能提升到毫秒级。(3)基于Spring Boot框架、HBase API以及相关Java代码编写实现了路面影像的自动化读写微服务接口,为影像数据批量入库、批量读取以及数据管理提供支持,成果最终应用到“辽宁省公路大数据基础管理平台”与“路面病害检测云平台”中,取得了良好的效果。该论文有图27幅,表10个,参考文献56篇。
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