PI實時數據庫在大機組供熱在線監測系統中的應用

鞠麗麗，代家元

(1.國家電力監管委員會江蘇省電力監管專員辦公室，江蘇 南京 210008；2.江蘇方天電力技術有限公司，江蘇 南京 211102)

隨著居住條件大幅度改善，采暖需求不斷增加，另外隨著城市工業化的不斷推進，相關工業園區不斷發展壯大，也需要大量蒸汽用于工業生產。目前江蘇省內許多火力發電廠積極開展供熱改造工作。為落實國家“以大代小”的發展策略，實現采暖和工業用汽“節能減排”目標，一批300 MW凝汽機組，甚至600 MW凝汽機組進行了供熱改造。據不完全統計，截止2011年底，江蘇省內135 MW及其以上容量供熱機組接近70臺，總裝機容量接近2000萬kW，約占全省火電裝機容量的1/3。

為了進一步落實國家關于鼓勵大機組供熱的產業政策，亟需開展大機組供熱數據在線聯網監測。而大機組供熱改造，由于考慮到不同熱用戶對蒸汽壓力品質的不同需求，一般均加裝壓力匹配器，供熱系統結構相比小機組要更加復雜，因此監測測點較多，單臺機組供熱系統測點在60點左右，考慮到汽機側抽汽參數，需要接入到監測系統的單臺機組測點在100點左右。全省大機組供熱監測測點將達到7000點，若按照10 s采集一次數據，采用傳統關系型數據庫，一天總的數據容量將達到1.8 G左右。一方面，如此大的數據開銷，對于關系型數據庫是無法承受的。另一方面，采集數據項較多時，數據入庫所需時間會明顯增加，系統的實時性將難以保證。

實時數據庫針對上述問題而設計，除了關系數據庫擁有的功能之外，還增加了對數據的過濾壓縮、批處理等諸多功能，對超大容量數據具有超強數據處理能力以保證系統的實時性。目前實時數據庫已廣泛應用于電廠的SIS系統中，為電廠的安全、穩定、優化運行提供了堅實的基礎。因此在大機組供熱在線監測系統設計時，選擇了實時數據庫中的PI實時數據庫。

1 PI實時數據庫簡介

PI數據庫是一種基于C/S和B/S結構的實時數據集成、應用平臺。采用旋轉門壓縮技術存儲數據，具有存儲數據量大、搜索速度快、實時性能好的強大優勢。PI實時數據庫的優良性能為系統的安全性、實時性提供了穩定的技術支撐。

PI實時數據庫提供了兩種二次開發方式[1]：PI-API，PI-SDK。PI-API提供了一種獲取PI系統信息的通用接口，它是為分布式的C/S結構而設計的，其中API函數包含于兩個動態鏈接庫文件，即：piapi32.dll和pilog32.dll。PI-SDK是訪問PI服務器的一種編程工具，它以一種面向對象的方式來定義PI數據庫系統，它定義了一種PI系統組件的對象集合的分層模型，通過這種分層模型可以實現面向對象編程。如圖1所示。

圖1 PI-SDK對象結構圖

2 大機組供熱在線監測系統架構

2.1 在線監測項目及傳輸方式

大機組供熱在線監測系統是一套集成江蘇省內135 MW及其以上容量供熱機組的實時運行數據、實時分析機組熱電比等關鍵指標的在線系統，采集參數主要包括：機組供熱抽汽流量、溫度、壓力參數（大機組供熱抽汽主要分布于冷再、熱再、中排等處）；供熱減溫水流量；減溫后供熱蒸汽流量、溫度、壓力；壓力匹配器驅動端蒸汽流量、溫度、壓力；壓力匹配器吸入端蒸汽流量、溫度、壓力；供熱母管蒸汽流量、溫度、壓力；各熱用戶端供熱蒸汽流量、溫度、壓力；汽輪機加熱器系統、給水系統、凝結水系統主要監測參數等。

該系統除了能夠自動統計每臺機組供熱量、發電量、熱電比等指標外，還擁有機組供熱流量自動平衡校驗功能。每臺機組采集測點平均在100個左右，采集頻率為10 s，傳輸網絡為電力調度數據網絡。

2.2 在線監測信息系統架構

系統架構數據流程圖如圖2所示。

圖2 大機組供熱在線監測系統架構圖

大機組供熱在線監測系統架構概述：系統數據源為電廠DCS系統、SIS系統、MIS系統等，接口機針對數據源的類型，使用相應的接口程序，從數據源采集相關數據通過調度網絡傳輸至大機組供熱實時監測系統的采集前置機，進而進入主站PI實時數據服務器。主站大機組供熱實時監測系統軟件，實時讀取采集數據，進行相關分析處理后，通過web服務器將結果進行發布展示。同時在分析計算服務器或客戶端，可通過PI客戶端軟件，編寫相關的實時報警、趨勢圖等智能分析軟件或制作相關的技術分析報表。

3 在大機組供熱在線監測系統中的應用

為滿足大機組供熱在線監測系統的數據流量大、實時性高等要求，所以在系統的建設過程中，采用了PI實時數據庫作為關鍵數據存儲、管理的數據庫平臺。

3.1 與電廠的信息系統的接口處理

系統數據源為電廠DCS系統、SIS系統、MIS系統，數據庫主要包括：PI，eDNA，PHD，InSQL 等實時數據庫以及SQL Server，Oracle等關系型數據庫[2]。根據現場數據庫的類型及配置而選擇不同的數據采集接口，但現場接口軟件均具備以下幾方面功能。

（1）數據緩存功能。由于網絡故障等導致數據無法正常寫入主站數據庫情況時有發生，因此各個數據采集接口軟件均在接口機本地使用PI數據庫客戶端工具PI buffer建立了數據緩存機制，如數據無法正常傳輸至主站，則將數據寫入到本地磁盤，待故障恢復后，再將硬盤中的歷史數據發送至主站。PI數據庫接口自動緩存工具PI buffer的配置界面如圖3所示。

圖3 PI buffer服務配置界面

（2）數據自動補采功能。若數據采集軟件被意外關閉或由于接口機無法正常運行導致數據采集軟件不能正常工作，待故障恢復后，接口軟件將掃描其與主站PI數據庫最后響應時間，自動從該時間開始補采數據。

3.2 主站應用開發方面

主站應用層主要分為兩部分：web系統應用、PI客戶端軟件應用。

從馬老的話中，高潮突然明白了馬老才真正是卓木文化傳媒的幕后老板，而田卓明艷光鮮的背后，不過是馬老手中的提線木偶而已，她的一舉一動，都由馬老暗中來操縱。高潮只是搞不明白，馬老說安排自己與田卓這一對孤男寡女一道出去旅游，究竟是何用意？

3.2.1 web系統應用

PI實時數據庫支持C++，VB，.Net等高級編程語言通過PI-API，PI-SDK獲取系統數據。

（1）計算程序部分，使用PI-API，PI-SDK方式定時獲取機組供熱流量、溫度、壓力、發電功率等原始數據，計算熱電比等指標；

（2）頁面展示部分，使用PI-API從PI實時數據庫快照中定時抓取原始數據，用于實時監控圖顯示、數據自動報警提醒等。大機組供熱在線監測系統實時監控圖如圖4所示。該系統上層使用的是java語言，底層使用的是PI實時數據庫，數據通信采用PI-API方式，該實時監控圖10 s刷新一次。

3.2.2 PI客戶端軟件應用

PI數據庫客戶端軟件包是基于Windows操作系統下開發的一系列客戶工具軟件，常見的幾種應用如下：

（1）定制需求報表。通過Datalink工具，用excel將需求數據從PI數據庫中導出，然后利用Excel中的計算和圖表等功能對數據進行分析處理，無需再進行編程等繁瑣過程。

（2）繪制實時監控圖。通過ProcessBook工具，以流程圖和趨勢圖的方式組織和顯示來自PI實時數據庫和關系數據庫的數據，實現流程畫面的在線組態。通過ProcessBook工具繪制的某電廠供熱系統實時監控圖如圖5所示。

4 優勢與不足

4.1 作為大型監測系統數據庫的優勢

（1）實時性。PI實時數據庫系統具有單臺PC服務器即可支持100多萬個數據點[3]和500多個用戶同時連接、數據存儲和檢索速度為每秒80000個事件等性能特點，能夠滿足大型監測系統的要求。

（2）海量存儲。作為大型監測系統的大機組供熱系統，要求底層數據庫至少能存儲5年以上的實時/歷史數據，數據寫入與更新操作不因歷史數據的多少而發生變更，至少能夠滿足7000個數據的同時寫入。在數據訪問時，不同時間段的數據獲取性能只與該時間段內數據的多少有關，而與數據庫存儲的數據量以及時間的跨度無關。

首先，PI數據庫能夠達到每秒存儲10～15萬個事件[4]、每秒訪問100萬個事件，在處理速度上能夠滿足要求；其次，由于其采取了特殊的數據壓縮機制，數據磁盤占用容量僅為未壓縮時的10%左右，在存儲容量上能夠滿足需求。

4.2 作為大型監測系統數據庫的不足

（1）PI數據庫成本較高，給大型監測系統的建設帶來了一定的困難。

（2）PI實時數據庫與java交互存在問題。由于主站web系統通常采用的是java作為開發語言，雖然PI實時數據庫支持C++，VB，.Net等高級編程語言通過PI-API，PI-SDK獲取系統數據，但并沒有提供有效的java平臺上的接口軟件包，java與PI數據庫交互時必須通過一些間接的方法，一方面增加了開發難度，另一方面也導致java平臺與實時數據庫之間通信不及時。

5 實時系統架構解決方案

PI實時數據庫在大機組供熱在線監測系統中的應用，只是其在實時系統應用中的一個案例，對該案例中系統架構部分進行詳細分析，則可看到基于PI實時數據庫的實時系統基礎架構，如圖6所示。

該實時系統架構解決方案不僅適用于電力、石化等基于C/S模式下的監控系統，而且適用于基于B/S模式下的大容量實時數據集成分析，如電力集團實時數據分析平臺、金融數據實時分析平臺等。它的特點是：

（1）系統支持的數據源種類多。PI系統接口支持絕大多數DCS系統、SIS系統、MIS系統，因此，底層的數據源種類復雜這一問題幾乎不會影響到系統的建設。

（2）系統的實時性好。整個系統的數據傳輸部分均使用的是PI實時數據庫相關軟件，系統主站的實時數據采集頻率能達到秒級。

（3）系統采集點數沒有限制。PI實時數據庫提供的數據采集接口單個接口最大可實時采集上萬點，PI數據庫支持同一個接口機同時部署數個采集接口軟件。若數據傳輸網絡帶寬等沒有限制情況下，整個系統采集點數幾乎沒有限制。因此，該系統架構能夠很好地滿足大容量、實時系統的建設需求。

（4）系統的穩定性高。當傳輸網絡出現故障時，接口機會自動保存數據，待系統恢復時再全部傳輸至主站。且在主站PI實時數據庫可創建相關的報警點、整個系統的性能監視點，或查看PI實時數據庫系統日志，以及時分析系統運行情況，進行相關的處理。還有系統的支持平臺是PI實時數據庫，其獨特的旋轉門壓縮技術能夠解決大容量數據的存儲問題，為系統的穩定運行提供了堅實的基礎，

6 結束語

PI實時數據庫作為商品化的實時數據庫應用平臺，在響應速度、可靠性、容量等方面具有極大優勢，適合作為大型實時系統的底層數據平臺，但在實際應用過程中，仍需結合PI實時數據庫的特點及結構，以避免諸如其與java交互不友好等問題。

[1]盧 化，范海東.PI實時數據庫接口技術的應用[C].2006年全國發電廠DCS與SIS技術研討會暨熱工自動化專業會議論文集，2006.

[2]陳 衛.火力發電廠SIS系統建設的思考[C].2006年電力行業信息化年會論文集，2006.

[3]伊 旭，王 佑，趙 卓，等.基于PI實時數據庫的配電數據采集與監視控制系統[J].浙江電力，2011（8）：71-73.

[4]沈亞平，王曉光.PI實時數據庫在供電企業中的應用[J].繼電器，2006（34）：46-49.