基于SOA的遠程監測技術在發電設備行業的應用

白 潔，司冬雨，劉立偉

（1. 哈動國家水力發電設備工程技術研究中心有限公司，哈爾濱 150040；2. 黑龍江省農墾科學院，哈爾濱 150040）

0 前言

當今社會知識爆炸、競爭日趨激烈，發電設備制造企業若僅僅停留在基礎制造層面上，將無法滿足企業對經濟效益的追求，在整個行業的制造技術達到階段性高峰的狀態下，無法向客戶展現出制造廠商特有的優勢。在此背景下，本文基于SOA架構思想、依托互聯網技術、物聯網，構建了發電設備遠程監測平臺，對集成環境的搭建、異構數據的可靠集成以及集成數據的分析與應用進行討論和研究，實現遠程發電設備的實時監測[1]，為遠程診斷奠定數據基礎的同時，促進企業由制造向制造服務升級轉型，有效推動現代產業服務的智能化發展。

1 遠程監測服務平臺的SOA架構

本文構建的基于SOA的發電設備遠程監測平臺的工作流程如圖1所示：

本遠程監測平臺的系統結構劃分為三個層面，展現層、業務邏輯層和底層數據層。展現層包括電廠用戶和領域專家兩大類（以下統稱為用戶），用戶通過瀏覽器發送HTTP請求，業務邏輯層接收到請求后，進行相應的邏輯運算，最后通過HTML向用戶做出響應。

業務邏輯層根據業務流程的需要，按照具體邏輯規則對數據進行運算處理。一般情況下，WEB服務器接收用戶請求，并將處理后的請求傳送至數據庫服務器，最后將結果原路返回，送至客戶端。本平臺在傳統的WEB服務器基礎上，還利用了LabVIEW的Web通訊模塊接收數據庫數據，并與客戶端保持實時通訊。通過對等的方式向底層服務器提出請求并從 WEB服務器接收數據庫返回的響應，最終送至客戶端。

底層數據層是由實時數據庫，歷史數據庫以及模型庫共同組成的一個協同數據庫，對實際的運行數據進行整合、存儲，并對底層的海量數據進行挖掘和建模，最終通過推理技術實現協同數據庫的更新和完善。

通過三層之間的實時通信，為電廠用戶描述現場發電機和水輪機的運行狀態，領域專家針對監測和分析數據向電廠用戶發送操作指導與建議，從而實現雙方的信息共享與交換，達到遠程監測的目的。

圖1 基于SOA的發電設備遠程監測系統的工作流程

2 基于互聯網的數據傳輸與應用

在發電設備現場部署數據采集系統，對發電機組植入的感知器件進行實時采樣，經A/D轉換發送到電站服務器上，再通過電力專線送至測控中心和“云谷”科研部門與制造廠，運用互聯網VPN技術搭建虛擬網絡環境將數據傳輸并存儲到實時數據庫后，如何安全可靠的集成跨平臺異構數據、如何有效利用集成數據對機組進行全面監測成為本平臺的關鍵。

2.1 跨平臺環境搭建

本平臺涉及包括關系數據、實時數據、樣本信息、領域知識、專家技術等多平臺、多形式的數據，為了充分利用這些數據資源，首先搭建跨平臺應用環境，如圖2所示，該環境從多個層面支持行業標準，有力支撐發電設備遠程監測平臺的穩定運行。

圖2 跨平臺應用環境體系結構

2.2 異構數據的可靠集成

本平臺基于 TCP/IP協議[2-5]創建不同平臺之間的傳輸接口，實現了異構數據的集成，但TCP/IP協議傳輸存在網絡安全隱患，考慮結合經典的加密算法DES[6-8]和RSA[9-11]。DES算法的加密和解密過程使用相同密鑰，速度快，但安全性稍差；RSA使用不同的密鑰進行加、解密，安全性更高，但運算慢，無法處理發電設備遠程監測系統的海量數據。本文基于以上兩種算法，提出了一種混合算法，算法原理如圖3所示。其中F為待加密明文，CF為加密后密文，K為DES算法密鑰，CK為加密后的密鑰，Ka為 RSA算法加密密鑰，Kb為RSA算法解密密鑰。

以本系統內實時數據庫與關系數據庫數據傳輸為例，采用混合算法在數據發送端加密如圖4所示，數據接收端解密如圖5所示，驗證采用單次測試模式，單次發送數據量為4.27K，加密后的密文與解密后的明文分別如圖所示，解密后數據與加密原文相同，保證了數據傳輸的準確性。

圖3 混合算法流程圖

圖4 數據加密發送端

圖5 數據解密接收端

分別采用傳統DES加密算法、傳統RSA算法和本文提出的混合算法對相同的 1M 數據進行加密，將加密時間記錄如表1所示，可以看出混合算法在加密時間上明顯優于RSA算法。RSA算法運算速度慢，不適用于大量數據的加密，本文將其用來加密數據量較小的密鑰；DES算法加密速度快但不夠安全，加密數據信息存在安全隱患，本文使用RSA算法對其密鑰進行加密，通過保護DES密鑰的方式，增強DES算法的安全性。DES和RSA結合得到的混合算法可以充分發揮兩者的優勢，將改混合算法應用在本監測系統內異構平臺之間傳輸數據中，既保證了數據傳輸的有效性，又保證了網絡通訊的安全性。

表1 不同算法加密時間對比

2.3 集成數據的處理及應用

本系統在傳統監測基礎上，對不同平臺的異構數據進行了可靠的傳輸，集成了水輪機和發電機的重要性能指標，并對這些集成數據進行了信號處理和展現[12]，采用如圖6所示的流程，分別實現了發電機定子鐵心、定子線棒溫度監測，發電機推力軸承、上導軸承、下導軸承溫度監測，推力軸瓦溫差監測，發電機電氣性能監測，定子與轉子氣隙監測，水輪機水導軸承監測，水輪機導水機構運行狀態監測，轉輪系統以及錐管、肘管性能監測，蝸殼壓力脈動、波形頻譜、大軸擺度等指標的全面監測和初步評估。

本系統采用2.2節所提混合算法傳輸數據，集成不同平臺的異構數據，并應用集成數據實現水輪機和發電機的遠程監測。圖7為應用本文技術實現的某電站遠程監測界面（以機組性能監測主視圖為例）。圖中給出了所監視機組的機組號、數據時間、現場機組運行轉速、開度、工作水頭、有功功率、勵磁電壓以及勵磁電流，遠程監測了上機架振動，定子機架、定子鐵芯振動，頂蓋振動，上導軸承、下導軸承、水導軸承振動，無葉區壓力脈動，蝸殼進口壓力脈動，頂蓋下壓力脈動以及尾水上、下游壓力脈動數值。通過對這些指標的遠程監測，可以實時了解發電機組的運行狀態。

圖6 集成數據處理與應用

圖7 機組性能監測主視圖

3 結論

集成多方面異構數據的遠程監測技術在發電設備行業中的應用是國內外企業由制造型向服務型轉型升級的必然趨勢。本文借助數據采集、Internet傳輸、數據庫協同、跨平臺數據應用等技術，實現遠程情況下對發電機、水輪機的運行狀態進行全面監測，提高了制造廠的服務能力，為用戶提供優良的服務，提高客戶的滿意度。它作為遠程診斷平臺的前端，具有易擴展，易移植，易維護的特點，能夠有效推進故障診斷以及狀態預測方面的工作。

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