一种数据统计分析系统和方法

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一种数据统计分析系统和方法\n技术领域\n[0001] 本发明属于电力行业节能减排监管领域，尤其涉及一种数据统计分析系统和方法。\n背景技术\n[0002] 电力行业作为我国主要的高能耗、高排放产业，是工业领域节能减排的重点和难点，加大节能减排力度，已成为电力行业面临的一项艰巨而紧迫的任务。为使监管部门及时了解各发电企业节能减排的状况，便于及时做出工作调整和安排，对各发电企业进行全面、准确、实时的数据统计和监管尤为重要。\n[0003] 随着电力行业节能减排工作的逐步推进，尤其是各电厂脱硫系统、脱硝系统的建设和推广，连同电厂能耗、电厂排放等系统一起，产生大量实时数据，继而沉淀形成海量历史数据。这些数据是节能减排优化和监管的重要基础。当前主要通过如下数据统计分析方式实现监管：等待各发电企业采集并上报能耗、排放等相关实时/历史数据，之后人工手动对上述数据进行统计、计算实现监管。该方式由于各发电企业采样间隔长、上报间隔长、上报数据量少以及人工手动速度慢等缺点而导致监管部门不能及时掌握各发电企业能耗和排放情况，进而不便于监管部门及时作出工作调整和安排。\n发明内容\n[0004] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种数据统计分析系统和方法，以克服上述缺点，实现全面、准确、实时地对各发电企业的数据进行统计，使监管部门及时了解各发电企业节能减排的状况。\n[0005] 为此，本发明采用如下技术方案：\n[0006] 一种数据统计分析系统，包括数据获取模块、数据判断模块和分析计算模块，其中：\n[0007] 所述数据获取模块，用于当满足预先设定的数据采集条件时，采集多数据源的电力数据；\n[0008] 所述数据判断模块，用于判断所述电力数据是否为可操作数据，若判断结果为是，则触发所述分析计算模块；\n[0009] 所述分析计算模块，用于依据所述可操作数据所属的监管参量，对所述可操作数据进行统计、分析，并利用相对应的计算公式对所述可操作数据进行计算，得出相应的监管参量值。\n[0010] 优选的，所述数据统计分析系统，还包括数据解析模块，所述数据解析模块用于在所述数据判断模块的判断结果为否时，对所述电力数据进行解析，得到与其对应的可操作数据，之后触发所述分析计算模块。\n[0011] 优选的，所述数据源包括海迅实时数据库、关系库和E文件。\n[0012] 优选的，所述监管参量包括能耗量和排放量。\n[0013] 优选的，所述计算包括基于周期触发的计算、基于定时触发的计算以及基于事件触发的计算。\n[0014] 优选的，所述数据统计分析系统，还包括存储模块，所述存储模块用于存储所述监管参量值。\n[0015] 一种数据统计分析方法，包括：\n[0016] 当满足预先设定的数据采集条件时，采集多数据源的电力数据；\n[0017] 判断所述电力数据是否为可操作数据，若判断结果为是，则依据所述可操作数据所属的监管参量，对所述可操作数据进行统计、分析，并利用相对应的计算公式对所述可操作数据进行计算，得出相应的监管参量值。\n[0018] 优选的，所述数据统计分析方法，还包括：\n[0019] 若判断结果为否，则对所述电力数据进行解析，得到与其对应的可操作数据，之后触发步骤：\n[0020] 依据所述可操作数据所属的监管参量，对所述可操作数据进行统计、分析，并利用相对应的计算公式对所述可操作数据进行计算，得出相应的监管参量值。\n[0021] 优选的，所述数据统计分析方法，还包括：\n[0022] 存储所述监管参量值。\n[0023] 本发明实施例提供的数据统计分析系统包括数据获取模块、数据判断模块和分析计算模块。采用本发明的数据统计分析系统，可根据实际监管需求预先设定数据采集条件，当满足所述条件时直接通过数据获取模块获取各电力企业多数据源的电力数据，之后利用数据判断模块、分析计算模块对获取的数据进行判断、统计、分析以及计算等相应处理，最终得出实现监管所需的例如能耗量、排放量等监管参量值。显然，本发明克服了监管系统中现有数据统计分析方式的缺点，无需等待各电力企业上报数据、且无需人工计算，具体可根据实际监管所需的数据量、监管所需的采样时间间隔或实时采集需求等预先设定数据采集条件，基于所述预先设定的数据采集条件获取各电力企业多数据源数据，之后通过分析计算模块计算出监管所需的监管参量值，可以实现全面、准确、实时地对各发电企业的数据进行统计，使监管部门及时了解各发电企业节能减排的状况，进而便于监管部门进行有效决策和监管。\n附图说明\n[0024] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。\n[0025] 图1是本发明实施例一公开的数据统计分析系统结构图；\n[0026] 图2是本发明实施例二公开的数据统计分析系统的另一种结构图；\n[0027] 图3是本发明实施例三公开的数据统计分析系统的又一种结构图；\n[0028] 图4是本发明实施例四公开的数据统计分析方法流程图；\n[0029] 图5是本发明实施例四公开的数据统计分析方法的另一种流程图；\n[0030] 图6是本发明实施例四公开的数据统计分析方法的又一种流程图；\n[0031] 图7是本发明实施例五公开的基于本发明数据统计分析方法的节能减排监管系统的部署示意图。\n具体实施方式\n[0032] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。\n[0033] 本发明公开一种数据统计分析系统和方法，应用于电力行业节能减排监管系统中，本发明的系统和方法严格遵循电力行业节能减排监管系统的功能规范，以下将通过多个实施例对本发明的数据统计分析系统和方法进行详细说明。\n[0034] 实施例一\n[0035] 本发明实施例一公开一种数据统计分析系统，请参见图1，该数据统计分析系统包括数据获取模块100、数据判断模块200和分析计算模块300。\n[0036] 数据获取模块100，用于当满足预先设定的数据采集条件时，采集多数据源的电力数据。\n[0037] 其中，多数据源主要包括海迅实时数据库、关系库、PI数据库、E文件等。\n[0038] 具体地，可依据监管部门对各电力企业节能减排的实际监管需求，例如监管所需的数据量、监管所需的时间间隔或实时监管需求等，预先设定数据采集条件。\n[0039] 利用本发明的数据统计分析系统对各电力企业多数据源的数据进行分析计算以实现监管之前，需要先将各电力企业的多个数据库、数据源接入本发明的系统，接入后，满足预先设定的数据采集条件时，本发明可采用从海迅实时数据库、关系库和E文件中读取数据或海迅实时数据库主动向统计服务推送数据两种数据采集方式。\n[0040] 数据解析模块200，用于判断所述电力数据是否为可操作数据，若判断结果为是，则触发分析计算模块300。\n[0041] 具体地，海迅实时数据库、关系库或PI数据库中的数据可被直接用于统计、分析和计算，因此，若数据获取模块100采集的电力数据的数据源是海迅实时数据库、关系库或PI数据库，则所采集的电力数据被数据判断模块200认定为可操作数据，即数据判断模块200的判断结果为是，此时数据判断模块200不对可操作的电力数据做任何处理，直接将其发送至分析计算模块300。\n[0042] 分析计算模块300，用于依据所述可操作数据所属的监管参量，对所述可操作数据进行统计、分析，并利用相对应的计算公式对所述可操作数据进行计算，得出相应的监管参量值。\n[0043] 本实施例中，监管参量主要包括能耗量和排放量，当然，根据监管需求还可以包括其他参量，例如负荷率、锅炉热效率、汽机热耗、厂用电率、脱硫脱硝累计机组运行时间、累计停运时间、实际投运率、实时效率、干标流量、SO2折算浓度等。\n[0044] 具体地，可为各监管参量建立相应的计算点，并为计算点配置相应的计算公式，例如为能耗量建立能耗计算点、配置能耗计算公式，为排放量建立排放计算点、配置排放计算公式等，从而可对属于某一监管参量的各个参数进行相应的统计、分析，并在计算点利用对应的计算公式计算出监管参量值。\n[0045] 在计算点对可操作数据进行计算，具体可采用如下3种触发方式：\n[0046] 1）周期触发\n[0047] 每隔一定周期进行一次计算，周期的大小具体可视监管需求而定。例如将10秒钟或1分钟设定为1个周期，从而每隔10秒钟或1分钟本发明的系统向数据源采集数据并进行计算。\n[0048] 该触发方式主要用于实时烟气排放量、实时SO2排放量等需要实时计算的监管参量。\n[0049] 2）定时触发\n[0050] 在规定的时间点进行计算。可选择计算时间具体为哪年哪月哪日几时几分几秒，到了该时刻，就会触发计算点进行计算，即到了该时刻，本发明的系统向数据源取数并进行计算。\n[0051] 例如2013年1月1日0时0分0秒触发，计算上一年度总发电量、脱硫实际投运率、脱硫平均效率等。\n[0052] 3）事件触发\n[0053] 当触发事件发生时进行计算，例如将事件定义为一个测点，当该测点有值更新时，就会触发当前计算点进行计算。\n[0054] 具体地，例如想要记录脱硫停运时间，就需要知道脱硫撤出时间和脱硫投入时间，可定义事件触发计算点，当脱硫撤出或投入条件满足时，触发该计算点计算，将当前时间存入海迅实时数据库或关系数据库。\n[0055] 综上，本发明实施例提供的数据统计分析系统包括数据获取模块100、数据判断模块200和分析计算模块300。采用本发明的数据统计分析系统，可根据实际监管需求预先设定数据采集条件，当满足所述条件时直接通过其包括的数据获取模块100获取各电力企业多数据源的电力数据，并在获取的电力数据的基础上，利用本发明的数据判断模块200、分析计算模块300对获取的数据进行判断、统计、分析以及计算等相应处理，最终得出实现监管所需的例如能耗量、排放量等监管参量。显然，本发明克服了监管系统中现有数据统计分析方式的缺点，无需等待各电力企业上报数据、且无需人工计算，具体可根据实际监管所需的数据量、监管所需的采样时间间隔或实时采集需求等预先设定数据采集条件，基于所述预先设定的数据采集条件获取各电力企业多数据源数据，之后通过分析计算模块300计算出监管所需的监管参量值，可以实现全面、准确、实时地对各发电企业的数据进行统计，使监管部门及时了解各发电企业节能减排的状况，进而便于监管部门进行有效决策和监管。\n[0056] 实施例二\n[0057] 本发明实施例二公开了数据统计分析系统的另一种结构，如图2所示，其除了包括数据获取模块100、数据判断模块200和分析计算模块300之外，还包括数据解析模块400，数据解析模块400，用于在所述数据判断模块200的判断结果为否时，对所述电力数据进行解析，得到与其对应的可操作数据，之后触发所述分析计算模块300。\n[0058] 具体地，E文件中的数据不能被直接用于统计、分析或计算，因此，若数据获取模块\n100采集的电力数据的数据来源为E文件时，则该电力数据被数据判断模块200判断为不可操作数据，即数据判断模块200的判断结果为否，此时本实施例二的数据解析模块400将该电力数据解析成可操作数据，之后触发分析计算模块300对解析所得的可操作数据进行分析、计算。\n[0059] 实施例三\n[0060] 本发明实施例三公开数据统计分析系统的又一种结构，如图3所示，其除了包括实施例二中数据统计分析系统的数据获取模块100、数据判断模块200、分析计算模块300和数据解析模块400，还包括存储模块500，存储模块500用于存储所述监管参量值。\n[0061] 具体地，可根据实际需求将计算所得的监管参量值存入至相应数据库中，如存入至海迅实时数据库或关系库等。\n[0062] 本实施例的存储模块500为本系统的后续处理模块，可以为本系统计算出的监管参量值提供后续存储处理，将统计、分析、计算得出的结果存入海迅实时数据库或关系库中，便于查看和观测，便于监管部门结合报表、图形展示等更为直观地掌握各发电企业能耗和排放情况。\n[0063] 实施例四\n[0064] 本发明实施例四在实施例一、二及实施例三的基础上，公开一种数据统计分析方法，请参见图4，该数据统计分析方法包括：\n[0065] S1：当满足预先设定的数据采集条件时，采集多数据源的电力数据。\n[0066] S2：判断所述电力数据是否为可操作数据，若判断结果为是，则转至步骤S3。\n[0067] S3：依据所述可操作数据所属的监管参量，对所述可操作数据进行统计、分析，并利用相对应的计算公式对所述可操作数据进行计算，得出相应的监管参量值。\n[0068] 相应于实施例二的数据统计分析系统，如图5所示，该数据统计分析方法还可包括如下步骤：\n[0069] S4：若判断结果为否，则对所述电力数据进行解析，得到与其对应的可操作数据，之后转至步骤S3。\n[0070] 相应于实施例三的数据统计分析系统，请参见图6，该数据统计分析方法还可包括如下步骤：\n[0071] S5：存储所述监管参量值。\n[0072] 对于本发明实施例四公开的数据统计分析方法而言，由于其与实施例一、二、三公开的数据统计分析系统相对应，因此描述的比较简单，相关相似之处请参见实施例一以及实施例二、三中的说明介绍部分，此处不再详述。\n[0073] 实施例五\n[0074] 本发明实施例五基于以上四个实施例公开了数据统计分析系统和方法的一具体实例。\n[0075] 本实施例基于数据统计分析系统和方法开发出一统计服务系统，统计服务系统访问各个数据源，对不同数据源的数据进行采集，若数据来源为E文件，则统计服务系统对E文件进行解析，并将解析所得的数据存入至预先开辟的数据缓存池中，当需要利用解析所得数据进行相关计算时，再从数据缓存池中取出数据进行计算。\n[0076] 采集并对相应电力数据进行解析后，统计服务系统对不需解析的原始电力数据（海迅实时数据库的数据、关系库的数据等）或解析后的数据进行统计、计算处理。在实际的应用场景中，电力企业各系统（脱硫系统、电厂排放系统能等）数据采集端传输到数据库中的数据是比较单一的数据，例如主蒸汽流量、主蒸汽焓值、热再蒸汽流量、热再蒸汽焓值、最终给水流量、最终给水焓值、冷再蒸汽流量、冷再蒸汽焓值等，使用这些数据时，需要将其进行进一步的运算处理，转化为实际可以使用的或者直观上可以理解的数据，例如通过以上流量及焓值可计算得出直观上可以理解的锅炉热效率，因此，本实例的统计服务系统针对该情况，为将比较单一的数据转化为实际可以使用的或者直观上可以理解的数据，提供了相应的运算处理功能。\n[0077] 统计服务系统支持脚本的解析，支持基于周期触发的计算、基于定时触发的计算以及基于事件触发的计算。由于在电力行业节能减排的实时监测中，需要对多个关联测点数据进行复杂的监测，统计服务系统提供了相应的数据计算处理功能来支持对关联测点的监测。例如为实现接口监控功能，建立了定时触发的计算点，定时判断数据是否在实时变化，如果数据长时间不发生变化，则判断接口故障，需要人工查找问题。\n[0078] 统计服务系统支持添加和更新计算点、删除计算点、重命名计算点、查找计算点、批量导入和导出计算点、脚本公式的编辑与预检查等。其脚本编辑区提供了部分常用的数学函数、关键字选择，还提供了部分自定义函数供用户进行计算点的公式配置，例如获取测点当前值、历史值，测点一段时间内的最大值、最小值、平均值、和，取时间字符串、时间差等。在编辑完成之后可以测试公式配置是否正确，若不正确本统计服务系统会弹出相应的错误提示，则可以根据提示修改配置。\n[0079] 本统计服务系统计算得出的结果存入海迅实时数据库或关系库，便于查看和观测，同时便于监管部门结合报表、图形展示等更为直观地了解各发电企业的能耗和排放结果。\n[0080] 实施例六\n[0081] 本发明实施例六公开了数据统计分析系统在电力行业节能减排监管系统中的架构实例。\n[0082] 如图7所示，本实施例中整个节能减排监管系统由PI数据库服务器、海迅实时数据库服务器、关系数据库服务器、统计服务（数据统计分析系统）服务器、接口服务器（接口机）和正、反向隔离装置共同组成。该节能减排监管系统跨越3个安全区域：安全Ⅱ区、Ⅲ区和Ⅳ区，其中Ⅱ区和Ⅳ区为PI数据库所在区域，Ⅲ区为统计服务、海迅实时数据库和关系数据库所在区域。Ⅱ区和Ⅲ区之间通过正向隔离装置进行网络隔断，即数据只能由Ⅱ区发送至Ⅲ区，不能逆向传输；而Ⅲ区和Ⅳ区之间则通过反向隔离装置进行网络隔断，即数据只能由Ⅳ区发送至Ⅲ区。\n[0083] 部署在Ⅱ区或Ⅳ区接口服务器上的PI2HS服务，从与其相连的PI数据库中读取数据，经过中转服务后，将数据以标准E文件形式，穿越隔离网闸（正、反向隔离装置）发送至Ⅲ区，再由Ⅲ区的中转服务将数据推送至Ⅲ区的PI2HS服务，最后传送至统计服务。同时，统计服务可直接从部署在Ⅲ区的海迅实时数据库和关系数据库中读取数据，进行统计分析。\n[0084] 统计服务部署完成之后，可以建立计算点并进行计算公式的配置。具体地根据各个数据源采集来的原始数据，配置公式，并设置不同触发方式来进行计算，得出能耗和排放等计算结果。例如当日煤耗量、当日烟气排放量、当日SO2排放量、当日NOx排放量等需要实时统计的值，可以通过统计服务配置实现读取E文件或者海迅实时数据库中的实时数据，进行实时计算、存储及展示；而上月全省发电负荷、上月全省脱硫投运率、上月全省脱硫效率等统计值，可以读取海迅实时数据库或关系数据库中的历史数据来进行统计计算。\n[0085] 通过脚本的配置，可以选择将计算结果存到海迅实时数据库或者关系库，同时，可结合报表、图形展示更为直观的查看各发电企业能耗和排放情况。\n[0086] 需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。\n[0087] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。