泛在电力物联网的数据量将大幅增加 需构建相适应的大数据平台,本仪器设有不返液装置

近日,在“博物馆·文化中枢”论坛上,我国公布了一系列关于我国博物馆事业发展的最新数据。截至2018年底,我国登记备案的博物馆达5354家,比上年增加218家。
根据数据显示,在面积上,全国博物馆场馆建筑总面积超过2600万平方米,馆均约500平方米,展厅总面积超过1200万平方米,全国博物馆藏品总量4000余万件。庞大的占地面积以及馆藏文物数量意味着监测仪器仪表的巨大需求。
博物馆作为文物的“学校”,一直都在致力于文物保护。一般来说,文物经过长时间的发展,温度、湿度以及微生物等变化都可能会引起文物的损坏,因此必须对文物所处的环境进行监测。以书画为例,湿度过高容易使书画纸张滋生细菌,霉菌,使它老化;湿度过低纸张就会变脆。所以通常为保护文物的湿度控制在45%-55%。在之前,展会现场都会通过人工进行检测,但是这种方式既费时又费力,而且不利于参观,还很容易导致疏漏现场的发生。
2008年,陕西历史博物馆建立了国内首个“博物馆无线环境传感器监测系统”。2011年,中国国家博物馆建立无线温湿度监测系统,采用高精度温湿度记录仪对展厅、库房及部分展柜温湿度的实时连续监测。
无线监测终端可以感知区域对象的光照强度、紫外线强度、二氧化碳浓度、周围温度湿度乃至挥发性有机化合物浓度等,一旦产生突发情况,工作人员也就可以快速找出发生异常的具体位置,在短时间采取相应的补救措施。随着技术的不断发展,无线监测终端已经成为目前博物馆文物保护中的标配。
虽然无线监测终端对于文物保护工作有了很大的促进的作用,但是根据中国国家博物馆发现,无线监测系统还存在着三个问题。一是环境传感器的分辨率和精度有待提高,有机挥发物传感器、污染气体传感器、颗粒物传感器等,均存在分辨率不高、精度不够的问题;二是环境传感器设计欠合理,用户体验不佳,存在着不带显示屏、电池更换不便利、数据易丢失、软件配套功能等问题;三是微环境控制难度大,加装小型恒湿设备、放置调湿板、调湿剂等湿度缓冲材料和气体吸附材料等方式都存在不同程度的缺陷。
对于仪器仪表企业来说,面对无线监测终端存在的问题,也要从三个方面发力。首先,仪器仪表企业要加紧研发,不断提升传感器和仪器仪表的性能,才能更好地保护文物,得到用户的信赖和认可,在市场中获得快速发展。其次,仪器仪表企业要注重调研,根据市场需求对产品研发,同时严格遵循标准管理体系进行生产,保障传感器和仪器仪表的质量。最后,仪器仪表企业也要注重售后服务,及时与用户进行沟通,解决产品使用中存在的问题。
对文物保存环境进行有效的监测,可以最大限度的减缓环境因素对文物的破坏,是目前我国文物保护的重要工作,对于仪器仪表企业来说,这不仅意味着机遇,也意味着挑战。仪器仪表只有积极面对挑战,在技术上实现突破,在服务上满足用户需求,才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

泛在电力物联网的数据量将大幅增加 需构建相适应的大数据平台

氢气发生器热卖中一.H28624氢气发生器概述适用于国内外各种气相色谱仪;广泛用于石油、化工、煤炭、医药、食品、饮料酒、环保、室内检测、卫生、检疫、电力、公安、高校等实验室分析检测部门。高纯氢气发生器是由电解分离池、开关电源、储液罐、压力控制、干燥净化、流量显示等系统组成。本仪器的“心脏”电解分离池为多组筒式结构。制氢、排氧可同时进行,其电解面积超大、池温低、性能好、纯度高之优点。本仪器设有不返液装置,可有效的保证仪器无返液现象。二.H28624氢气发生器主要技术参数1.电源电压:220v
50Hz2.产气纯度:99.995 %3.输出流量; 0 -2000 ml/min 4.输出压力:0.6Mpa
(需特殊压力时,在出厂前通知厂方另定)5.最大功率:720W;6.环境温度:0-40℃
相对湿度<85%7.环境条件:无大量粉尘及腐蚀性气体8.外型尺寸:
620×350×600mm (L×W×H) 9.重
量:约45Kg;三.H28624仪器特点:1.操作简单,只需启动电源开关,即可产气,输出压力稳定,流量由
LED
数码显示,更直观醒目。2.日常使用只需补充蒸馏水,可连续使用,也可间断使用。3.仪器使用电源串连电池技术,可有效降低池内温度。4.设有不返液装置,可有效的保证仪器无返液现象。本公司主营
不锈钢采水器,罐底焊缝真空检测盒,读数仪,八级空气微生物采样器,继电器综合测试仪,双波长扫描仪,涂层测厚仪,土壤粉碎机,钢化玻璃表面平整度测试仪,声音传感器,便携式电测水位计,网口流量计,腐蚀率仪,便携式划痕仪,凝固点测试仪,水质检测仪,在线氨气测试仪,涂层测厚仪,涂层测厚仪,土壤粉碎机,数显式温度计,气体采样泵,陶瓷抗冲击试验机,全自动结晶点测试仪,药物凝固点测试仪,干簧管测试仪,恒温水浴箱,汽油根转,气体采样泵,钢化玻璃测试仪,水质检测仪,PM2.5测试仪,可吸入颗粒物检测仪,高频热合机,应变控制三轴仪,牛奶体细胞检测仪,氦气浓度检测仪,土壤水分电导率测试仪,场强仪,采集箱,透色比测定仪,毛细吸水时间测定仪,氧化还原电位计
测振仪,一氧化碳二氧化碳检测仪,CO2分析仪,示波极谱仪,黏泥含量测试仪,汽车启动电源,自动电位滴定仪,便携式测温仪,氧化锆分析仪,干簧管测试仪,精密电导率仪,TOC水质分析仪,微电脑可塑性测定仪,风向站,全自动点样仪,土壤氧化还原电位计,数字测温仪,便携式总磷测试仪,腐蚀率仪,恒温水浴箱,余氯检测仪,自由膨胀率仪,离心杯,混凝土饱和蒸汽压装置,颗粒强度测试仪,高斯计,自动涂膜机,安全阀研磨工具,气象站,动觉方位仪,暗适应仪,气味采集器,雨量计,四合一气体分析仪,乳化液浓度计,溶解氧仪,温度测量仪,薄层铺板器,温度记录仪,老化仪,噪音检测仪,恒温恒湿箱,分体电阻率测试仪,初粘性和持粘性测试仪,红外二氧化碳分析仪,氢灯,动觉方位仪,恒温动物手术台,冷却风机,油脂酸价检测仪,粘数测定仪,菌落计数器,气象站,雨量计,凯氏定氮仪,荧光增白剂,公司秉承“顾客至上,锐意进取”的经营理念,坚持“客户##”的原则为广大客户提供优质的服务。欢迎惠顾!北京恒奥德仪器仪表有限公司联系人:小文
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2019年4月22日

建设泛在电力物联网,是国家电网有限公司推进“三型两网”建设的重要内容和关键环节。而其中,如何构建一个强大的数据平台,是加快推进泛在电力物联网建设的前提和基础。

泛在电力物联网的数据量将大幅增加

电力行业历来重视数据和信息技术,从上世纪80年代起,就采用实时数据库处理发电以及电网采集的各种数据。但随着电网规模的扩大,数据采集量的大幅增加,传统的实时数据库和IT架构已经无法满足海量数据的处理需求。最近几年,电力行业开始采用互联网行业的大数据平台技术,最典型的就是将Kafka、Hadoop、HBase、Spark、Redis等技术集成在一起处理海量数据。比如智能电表的用电信息采集系统、电费的计算等,都采用这类方案。

推进泛在电力物联网建设,需要全方位对电网运行状态、客户用电等进行实时监测、预警、分析,数据采集点和采集频次会大幅增加,数据量将在原来的基础上增加上百倍。

以智能电表为例,现在客户的智能电表是一天发送一条记录。如果改为与商业智能电表一样,15分钟发送一条记录到云端,数据量将至少增加96倍,数据插入请求数也相应增加96倍以上。以全网智能电表5亿台来统计,一天产生的数据条数多达480亿条,现有的大数据解决方案和架构将面临巨大的挑战,即使通过水平扩展增加服务器数量来处理,其运营成本也将数量级地增加。

从配网的情况来看,即使采集点和采集频率不显著增加,但以D5000、CC2000为代表的主流产品,受限于历史数据处理能力,依然只能围绕实时采集数据、历史断面数据构建应用,拓扑分析技术无法在时间维度纵向扩展。

电网数据采集及监控系统作为物联网的一部分,不但要看实时数据,还需要看历史数据,不单需要实时监控,更需要故障预警、趋势分析、运营指标分析、效率分析等。通过快速存取、分析高频采集数据,将为电网的安全高效运行提供更精准的数据决策支撑。

另一方面,泛在电力物联网与通用的物联网一样,不仅会存在云端的数据中心,也会存在边缘节点。这些边缘节点具备一定的计算和存储能力,能进行数据的预处理和缓存,大幅缓解数据中心平台的压力,而且能更好地保证边缘节点覆盖的区域有更好的数据实时响应能力,更好地支撑本地业务实时智能化决策与执行。但是边缘计算与云计算需要通过紧密协同才能更好地满足各种需求场景的匹配,从而最大化边缘计算和云计算的应用价值。

采集点的增加和采集频次提高,能带来什么样的效益呢?以智能电表为例,如果将所有电表的数据采集频次提高到1次/15分钟,电网将实现对每个台区线损的实时监测,而不是现在的T-1模式,从而对异常线损实时处理。同时,对输电线路故障实时监测,再也无需客户上报,大大提升运维效率和服务质量。

以Hadoop体系为代表的互联网大数据解决方案,主要处理的是互联网领域的非结构化数据,比如爬虫数据、微博与微信数据等。但是,泛在电力物联网的数据与互联网数据有显著不同的特点,表现在几个方面:数据都是时序的,由传感器和设备不断产生,形成一个数据流;除视频、图像外,都是结构化的数据;数据是机器日志类型的,不会有删除或更新的动作;数据是有保留时长的,到期删除;数据流量是平稳可预测,知道测点数、采集频率,能较为准确估算流量大小;数据需要进行实时计算、分析;数据的分析、计算一般都是基于某一个时间段和地域进行;数据量巨大,一天产生几百亿条记录。

除数据特征不一样之外,在数据处理上,泛在电力物联网与典型的互联网相比,还有不一样的需求。比如插值计算、数学函数计算以及某个具体时间点的断面数据等。而且这些数据的处理往往与采集设备的管理直接挂钩,需要依据采集设备的归属、地域以及其他属性进行各种分类统计。

构建相适应的大数据平台

随着泛在电力物联网的加快建设,现有的互联网大数据技术平台将遇到巨大的挑战,因为电力数据规模将增加几个数量级,数据分析的量也更多,实时性要求也更高。因此,需要进一步加大信息技术的创新力度,构建和完善适应泛在电力物联网建设需求的大数据平台。

这个新一代的大数据平台,要有以下几个特点:充分利用泛在电力物联网的数据特点,在技术上做各种优化,大幅度提高数据插入、查询的性能,降低电网运营成本;必须能实时处理各种数据插入、查询请求,提升电网运行效率;必须是水平扩展的,随着数据量的增加,只需要增加服务器扩容即可;支持边缘计算与云计算的边缘协同;必须是易于维护的,降低对运维人员的要求;必须是开放的,有业界流行的标准SQL接口,便于各种应用集成;必须通过Python、R或其他接口来方便集成各种机器学习、人工智能算法。

当前,国内外诸多互联网企业已经注意到物联网兴起后,传统的大数据技术正面临新的考验和挑战,并开始着手研发新一代大数据平台。相信随着泛在电力物联网建设不断加快,必将构建新一代的能源电力大数据平台,从而进一步挖掘和利用好电网的数据资源,提升电网运营的效率和效益,保障电网安全稳定运行,为社会提供新的应用和服务。来源:国家电网杂志

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