论文摘要
电厂设备可靠性的维护和保障对发电集团具有重要意义。提出预见性电厂设备维护系统架构,在前端实现设备的数据采集、本地实时处理和计算,在云端实现数据的汇集、存储、批处理及实时处理和分析。分析了该系统的基于HBase的云端数据库设计及写入、海量感知数据的并行化处理以及预见性维护等关键技术。该架构既节约了前端资源,又可以发挥电厂海量感知数据的潜在价值,通过基于海量感知数据的故障预测,实现基于运行实际状态的电厂设备的及时维护,便于决策和维护人员及时制定防范措施、防止和控制可能的故障出现,保障电厂运行可靠和稳定。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王佳梓,王桂玲
关键词: 预见性维护,大数据,云端融合,故障诊断,设备维护
来源: 华电技术 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用
单位: 中国华电集团有限公司山东分公司,北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室
基金: 北京市自然科学基金项目(4172018)
分类号: TM621;TP311.13
页码: 40-45
总页数: 6
文件大小: 1416K
下载量: 116
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