远程管理系统技术方案.docx

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1、1 .项目概述本项目为XX企业对其实行的各个中心项目实现远程能源管理。通过对各个项目B运行工况进行实时监测、分析，运行能耗数据进行记录、对比，以提高各个中心项目的运行水平，减少运行费用，减少人工成本，延长设备使用寿命。各个能源中心站分布于全国各地，每个能源中心站都配置了管理系统（或自控系统）进行数据采集、集中监控。因此本项目所波及的内容重要是通过互联网技术、数据库技术等将分布于全国各地的中心采集的数据集成到XX企业的远程监控管理中心。2 .远程管理系统网络构造规划2.1 远程管理系统网络构造规划2.2 关键技术路线-数据传播将数据从现场管理系统或自控系统通过互联网远传到XX企业集中监控的远程管

2、理中心，其关键技术就在于数据传播。目前常规的有OPe访问和数据库访问两种技术可实现。这两种技术都依赖于网络的可靠性，当网络故障时将不可防止的出现数据丢失，这对能源管理系统来说是一种重要的缺陷。就本项目而言，能源数据的完整性是至关重要时,实时监控重要有现场监控计算机完毕。本方案综合了OPC技术、数据库技术、数据压缩、缓存等技术，完全防止了网络故障导致的数据丢失的隐患，同步提高了数据传播速度和效率。如网络构造图所示，在每个现场监控站安装一台计算机（现场实时数据库服务器，简称KDC服务器），配置本方案所选用的KDC软件包，KDC服务器读数据进程将现场监控站数据读取到KDC服务器，并将数据压缩寄存在缓

3、存区（缓存区大小可由顾客设置）,同步数据发送进程将缓存区日勺数据发送至远程能源中心站数据采集服务器。当互联网故障中断时，只要缓存区设置的足够大，实时数据可寄存在缓存区，带网络恢复后可继续上传至远程能源中心，保证数据的完整性。为节省投资，简化硬件构造，也可将现场监控计算机和KDC服务器合二为一，即直接将KDC软件包安装于监控计算机上。逻辑构造如上图所示，上图中SCADA和I/OSeVer层不在本方案设计范围内。但规定SCADA层即现场监控计算机监控软件具有OPC接口在整个数据采集和存储aJ过程中，KingDataCoIIeCtOr(KDC)作为客户端，实现底层设备的数据采集并向KingDataS

4、erVer(KDS)传播数据；KingDataSerVer则作为服务器与数据库或亚控工业库KingHistorian链接,用来接受来自多种KingDataCoHeCtOrB数据并按照预期的规则将接受到日勺数据保留至数据库(关系数据库(如：SQLServer)或者亚控工业库KingHistorian)oKingDataCollector系统构造图KingDataCoIIector是一种布署到现场监控系统中日勺数据采集器程序，可将现场监控系统的数据以最小流量、间歇性发给数据中心的KingDataServer,数据经由KingDataServer被存储到位于数据中心B工业库或关系库中。KingDat

5、aCollector（现场监控站） 安全采集,支持多种系统B数据采集操作，对系统安全绝无任何影响； 精确传播,将历史数据透过低速网络精确、安全无丢失传播到数据中心； 压缩传播,传播前日勺无损压缩，可以有效减少GPRS网络流量； 安全采集,支持周期采集、订阅采集,绝无回写，保证系统安全； 精确传播,具有当地数据缓存,网络恢复后优先传播缓存的历史数据,数据传播提供必要的应答操作,传播失败后具有重发机制,保证数据唯一性，不会因网络原因导致数据反复传播;压缩传播,支持GPRS、ADSL、VPN等以太网接入方式,可选对采集的数据进行数据压缩，如变化压缩、死区压缩等。可以对数据传播前进行打包压缩，减小GP

6、RS网络流量；可选间歇式数据传播数据如周期传播，在特定期间点传播;系统远程维护，可以在数据中心完毕对现场KingDataCollectorB远程配置;可以监视多种运行状态和流量信息；可以对采集服务进行远程控制;支持系统运行日志,对系统运行进行记录，详细记录多种操作；如记录多种异常状况，记录关键操作环节,提供日志查询。辅助项目工程师对软件系统后期维护。支持连接测试,可以通过图统;标显示服务与否启动、与数据源和数据中心与否连接成支持软件操作系统,Windows所有操作系统、WinCE操作系统、LinUX和Unix操作系具有高效日勺性能，最大支持3万点数据采集（周期采集和订阅各1.5万点），传播前可

7、压缩为原数据大小的20%o可以处理每秒20万条的突发数据记录，持续1小时;KingDataServer是一种数据接受和转发程序。一般位于数据中心，用来接受多种远程KingDataCoIIecter发送时数据，并可以完毕向工业库或关系库完毕数据存储。KingDataServer（远程能源管理中心） 远程管理，提供对远端KingDataCOIleCtor管理功能; 数据接受，接受并汇总现场KingDataCollector发送B数据；可以对数据进行野点剔除（小波变换、最小二乘法）；处理反复传播数据，保证数据存储0唯一性和精确性； 数据存储，支持多种数据源和工业库TAG映射规则；工业库Tag属性可以

8、继承数据源Tag属性；可以存储到指定的工业库中；可以存储到指定的关系库中（宽表和窄表）；支持数据缓存功能； 远程管理，可以对远程用JKingDataConeCtor进行采集控制；可以修改远程的KingDataColleCtor采集参数；可如下发升级程序；可以完毕远程自动升级； 在线配置，顾客可以在数据中心对远程KingDataCOlleCtOr进行配置维护； 支持系统运行日志，对系统运行进行记录，详细记录多种操作； 支持系统冗余（集群冗余） 状态监视和通讯流量数据信息的记录； 具有高效日勺性能，最大支持100万点数据汇总（达实测试50万/分）；最高支持5万点每秒的数据向工业库存储;2.3数据管

9、理系统KingHistorian(远程能源中心)本次系统集成统一监控考虑到集成的数据量比较大,假如采用常规的历史数据库或关系性数据库很难满足大量历史数据的存储、计算、管理和查询工作,假如有工作站系统扩展就更难满足需求,因此本次系统在充足考虑系统扩容B前提下强烈推荐使用工业级0数据库。指标关系数据库工业数据库数据类型时间数据类型仅是以时间格式存储数据，数据库系统不准时间序列方式管理数据。作为时序数据库，系统根据数据的时间戳次序组织数据H勺存储。数据构造山多种可定制记录构造I肉表构成，每个表可定制索引，表和表之间可定制关系。所有的表具有相似的数据记录构造，且总是以测点ID和时间作为索引。数据I/O

10、数据输入与输出频繁度相似，且多以单个记录或数量有限的记录集为单位进行操作。数据输入是常常性的，数据的输出按需要响应。在常规应用中，输入的数据量多达数千或数万条记录。数据精度以记账型数据为主，例如货币的多少，库存数量等。数据精度以测量设备小J精度为基准，以比例或千分比在一定正负区间内变化。数据备份以完整的数据集方式，离线备份。在线/实时备份。对于数据日勺存储、数据库规模、数据的查询这些关系数据库难以处理B问题，工业数据库日勺处理方案:指标关系数据库工业数据库数据的存储数据的存储速度不够快，I/O操作是瓶颈。根据数据构造、数据I/O特性进行优化，提高了I/O性能。数据库规模数据存储空间规定过大，实

11、际工程中难以满足。根据数据精度特性，对数据进行过滤和压缩，减少了存储空间。数据的查询伴随数据库规模的扩大，查询的性能衰减严重。根据时序数据特性进行优化，提高了查询性能。总结通用数据库。面向工业领域的专用数据库。综上所述,对于规模庞大的生产数据只有面向工业领域专用的工业数据库才能满足企业应用的J需要。数据管理中心重要完毕现场数据的存储、计算、管理工作.重要选用亚控企业的工业实时/历史数据库产品Kinghistorian作为过程数据存储服务器。(1)、采集性能本方案的采集系统产品稳定支持5万点、10万点数据采集。本方窠选用的KingHistorian工业实时/历史数据库在数据的采集方面,性能如下:

12、 毫秒级的数据采集KingHistorian日勺数据采集时间辨别率为毫秒 广泛B数据采集KingHistorian支持OPC数据采集器，文献采集器等多种采集器 单个数据采集器每秒采集超过10,OOO点次(2)、存储频率对于关系数据库，无法应对频繁的数据存储，很难逾越3000条记录/秒，主线无法抵达可靠日勺数据存储速度，而在石油企业监控信息系统中，实时数据日勺采集、记录、分析都要超过这个极限。而工业数据库，10万点H容量和每秒高达30万点存储速度，完全可以满足空调行业频繁日勺数据存储需求。工业数据库稳定测试性能: 单台服务器可稳定容纳多达1,000,000个数据点 单台服务器存储速度每秒300,

13、OoO点次200018000016000014000012000010000080000600004000020000 JIliH OHii l=i=i;系列1场景1无背兽条件。场景2另IS加1个背景插入客户就以3000/s速度进行100个变，场景3KH :5个背直询客户卷每秒周期查询出史数据,每次共直海25个变1的300万条历史敌蠢.个变量的20万条历史数据.个变量的20万条实时数据.5个背景宣洵客户未每秒周期直询历史辘每次共直询255个背景直词客户送每秒周期直询实时数建每次共查询1万KingHistorian每秒存储量实测(3)、数据库规模例如：本系统1万测点，每秒存储一次，每个事件占8个

14、字节，使用160G/硬盘进行存储。按照公式：字节*采集时间*数据点计算：8bytes*(60*60*24*365)*10000=2522.880G,即原始数据需要16块硬盘。一般如下表：数据规模硬盘数量(块)6.9G/天12522.880G/年1625228.80G/十年158空调行业数据量庞大，数据规模扩张迅速，一般的关系数据必须专门的进行数据压缩方面0二次开发，不过压缩是在数据存储之后，数据库服务器必须额外承担数据压缩时I/O处理，同步压缩比例难以抵达理想状态；而对于我们提供0数据中心方案，在数据采集、存储过程就支持4种数据压缩算法，直接压缩后数据进入工业库，一般的数据压缩比率可达20%-

15、30%,对于相对稳定的工业数据，甚至抵达3%5%。亚控改进的死去压缩效果双层压缩数据趋势对(4)、查询与并发数据查询重要有：变量的J实时查看，变量数据的历史查看，单个变量的J日、月、年数据查询、报表，多种变量的报表数据查询，变量的对比数据图标，以及客户端的并发访问。所有B这些查询，假如是在一种关系数据库日勺管理系统，伴随系统规模、数据规模B扩张，系统性能将不停变差。工业数据库对任意变量一天数据(50,000-100,OOO条记录)的查询不超过5秒,任意数据查询报表的生成不超过5秒，最大支持256客户端并发访问。并且，系统的所有查询并不会由于系统规模的扩张、数据量的增大而出现性能减少的问题。所有的图表查询将由专门的记录数据系统预先完毕数据计算,从而防止图表查询过程进行批量的数据