發電機智能監測平臺應用

張臨生

（山西通信通達微波技術有限公司，山西 太原 030006）

0 引 言

發電機智能監測平臺是基于物聯網技術構建起來的一種新型遠程在線管理體系，它可以通過智能移動終端設備對發電機進行動態監測與遠程控制，發揮出故障提前預判和運行數據記錄分析等作用，使發電機從出廠組裝、安裝調試、運行監控到服務運維得到全過程、全生命周期的維護與管理。此外，該監測平臺為了滿足其他能源裝備的接入需求，方便用戶進行個性化定制，特別設置了多個硬件數據接口，充分體現出智能化服務理念。

1 發電機智能監測平臺設計

1.1 平臺架構

平臺架構是整個發電機監測平臺安全可靠和平穩運行的基礎保障，在保證平臺基本監測需求的同時，需要更進一步擴展與伸延平臺功能，以更好地滿足用戶個性化應用需求，為客戶提供彈性服務空間，發揮出更大的平臺價值。為了確保平臺能夠為實時數據交互提供可靠支持并保持自身的平穩運行，技術人員在進行平臺規劃時，決定采用微服務架構方式細化拆分單一應用，形成多個獨立單元，而各個單元之間又可以通過輕量級通信機制實現相互協作，從而為用戶提供多元化服務。具體平臺功能則可以依據用戶需求采用適合的編程語言和開展工具進行個性化定制，不必局限于某種特定語言或者工具。由于該平臺運用了微服務架構方式，使得單個服務粒度變小，其代碼更易被理解與開發，極大提高了平臺服務的擴展空間與延伸范圍。另外因為各單元服務具有較強的獨立性，所以針對項微服務進行更新升級時，不會對其他微服務的應用造成影響，使發電機監測平臺呈現出更強的兼容性[1]。基于此，相關技術人員可以配合服務間的調用協作功能，制訂相應的系統運行流程。同時，針對那些比較容易出現瓶頸的位置，可以有針對性地進行系統擴容，促進系統性能的整體系統。

1.2 數據交互

在實現數據交互的過程中，使用的是HTTP協議和TCP連接對用戶命令進行解析，再將解析數據傳輸到平臺系統中，完成數據命令的最終適配。在網關傳輸指令協議中，運用的是JSON格式進行數據的封裝與解析，再運用網關解析器進行解析，最終借助云服務中的人機服務和編譯服務完成整套數據業務[2]。圖1為Web服務器流程圖。

圖1 Web服務器流程圖

1.3 數據傳輸

在開發發電機監測平臺系統時，需按照以下要求選擇一個優良的通信協議。一是確保該協議能夠實現設備和服務端的雙向通信。二是確保在數據發送過程中不會占用過多的帶寬，避免因物聯網設備所處環境過于復雜導致網絡訪問不夠通暢。三是確保能夠長效連接，不會無故發生斷連和虛連等現象。建議平臺選擇MQTT作為數據傳輸協議，因為MQTT是一種二進制數據傳輸，除了具備占用帶寬少、可擴展、組裝數據可靠以及異常檢測等優勢以外，還具有用戶授權、服務端身份驗證、自定義標簽庫、心跳配置、自帶重連機制等一系列實用性功能[3]。

1.4 數據采集終端

發電機監測平臺的數據采集終端主要是通過2G、4G、WiFi以及LAN網絡將數據上傳至云服務器。此后，用戶便可以在Web端、App端和大屏上查看各項運行數據，還可以遠程發送控制指令。另外，在數據采集終端還可以自定義故障報警限值，當報警限值設置完畢后，該平臺便可以動態監測發電機的健康指數、耗油量、發電量以及能耗比等多項指標。一旦發現故障問題，平臺系統便可以立即進行故障信息識別，再將故障信息推送至系統維護模塊當中。該模塊根據機組運行數據自動生成維護信息，并且向發電機維護人員發出故障提醒，實現發電機故障監測和故障警報[4]。

1.5 數據庫

對于智能化平臺而言，數據庫是實現平臺功能的關鍵所在。因為數據庫作為人機交互和設備監測的中間件，可以實現數據信息的長期存儲、整理分析以及快速查詢。在構建發電機智能監測平臺數據庫時，系統開發人員采用Redis-MySQL二級緩存、Nginx負載均衡、服務器架構分離這一設計構思，有效保證了數據信息傳輸共享以及控制命令下發的及時性與時效性。此外，還可以在平臺系統當中增加時間控制模塊，使數據采集終端的時間得到及時校正。為了實現平臺硬件資源價值最大化，同時提高數據讀寫速度，平臺采用NoSQL中的Redis作為數據緩存[5]。當用戶進行數據查詢時，為了縮短查詢時間，先在Redis數據庫當中進行查找，如未查詢到所需數據，還可以在MySQL數據庫當中進行查詢。在返回結果的同時，實現Redis數據更新，提高查詢速度的同時，為下一次查詢做好相關準備。

通過運用挖掘算法和相似度曲線預警方法，可以使能源系統的海量實時數據得到有效挖掘與利用，如建立故障建模、故障狀態分析以及針對潛在故障進行提前預判等。當平臺采集到足夠豐富的設備運行數據以后，平臺分析系統便可以分析海量數據，明確各相關參數之間的耦合關聯。現將其與故障模型進行對比，了解各項設備的運行狀態是否存在異常，使系統健康狀態得到及時掌控。如果監測信息顯示系統健康狀態不佳，會自動生成維護建議，為工作人員提供信息支持[6]。圖2為發電機智能監測平臺故障診斷系統流程。

圖2 發電機智能監測平臺故障診斷系統流程

2 平臺試運行

當發電機智能監測本平系統設計完畢并且在服務器上完成相關設置之后，為了測試平臺功能以及系統運行效果，技術人員將該平臺并接入到某住宅小區項目的帕金斯4016柴油機組中進行試運行，查看該發電機組的運行狀態能否在智能監測平臺中得到實時顯示與遠程控制。在試運行過程中，該平臺呈現出以下功能特點。

2.1 在線監控

測試人員通過該平臺的設備監控界面同時下發了啟停機、運行模式切換以及修改設定值等多種控制命令，經過系統配置實現各種功能的就地控制[7]。另外，測試人員還可以在智能手機上實時查詢發電機組的運行情況，接收平臺發送的各類任務通知，再根據相應的工作要求創建維保、檢修以及巡檢等工作計劃，并且及時上報工作進展，確保發電機設備運行狀態可以得到實時監測與有效維護。

2.2 信息查詢

對于客戶信息、設備基礎信息、組件信息以及額定參數，測試人員決定開展卡片式管理。這種管理模式可以有效避免因為人員變動和管理疏忽等原因所造成的信息遺漏或者資料丟失等問題。比如將所有歷史運行記錄同時保存到平臺設備和云服務器當中，不論測試人員還是用戶，都可以隨時查詢和導出所需要的歷史數據。此外，平臺系統還可以針對數據運行趨勢進行科學化分析，滿足用戶的個性化信息需求[8]。

2.3 數據統計

發電機智能監測平臺可以統計與分析所有接入設備所生成的數據信息。如年度用電小時數、故障率以及開機率等。除了平臺支持的常用數值統計及相關計算以外，用戶還可以依據個性化需求自定義數據統計功能、統計對象統、計方法以及統計區間[9]。設置完成后，系統便會依據相關命令自動開展相關數據的統計與計算，最終統計結果輸出至監控界面和報警列表當中，供用戶進行查詢應用。

2.4 在線維保

在發電機智能監測平臺中安裝了在線運行維護管理組件。當平臺運行到預訂周期之后，該組件便可以自動對各種連接設備進行在線維保，或者給系統維護人員推送維保通知。工作人員接到通過之后便可以依據工作需求開展設備維護，了解設備運行情況，并且及時開展相應的維護處理工作。在完成維保工作之后，將相關視頻和圖片等材料上傳到平臺系統當中，使設備維保工作得到閉環管理[10]。

3 結 論

基于物聯網技術建立起一套發電機智能監測平臺。通過平臺功能實現了發電機運行數據采集與處理，故障信息提前預判與動態存儲，有效減少了各類故障的發生概率，提高了故障維修處理效率，節省了發電機運行維護成本。在該平臺今后的開發過程中，需要相關技術人員進一步考慮用戶需求，允許更多種類型設備同時接入，力爭最大限度滿足用戶個性化應用需求。與此同時，還要對服務器性能進行擴充，優化與完善現有的技術瓶頸問題，使發電機設備借助這一智能化平臺得到更好地監督與維護。