【摘 要】
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随着实时／历史数据库在电厂中的广泛应用,海量的生产过程数据得到长期在线的保存,如何分析这些数据所蕴含的过程运行规律,对于提高电站机组运行管理及决策水平具有重要意义。
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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随着实时／历史数据库在电厂中的广泛应用,海量的生产过程数据得到长期在线的保存,如何分析这些数据所蕴含的过程运行规律,对于提高电站机组运行管理及决策水平具有重要意义。实时／历史数据库保存的数据仅是每个过程参数随时间变化的独立数据序列,没有体现数据间的多维关系和关联特性,本文将商业智能BI(Business Intelligence, BI)的OLAP (On-Line Analysis Processing,联机分析处理)数据多维分析技术引入实时／历史数据的分析中去,以帮助电站生产管理人员分析和发现海量的过程数据间的内在规律,提高数据应用的水平。本文第一部分研究了基于实时／历史数据库的数据组织技术,针对电站机组决策分析需要,给出按经济性、安全性和环保性为主题的数据仓库设计方法,并给出了建立机组运行工况分析数据仓库的实例。第二部分设计并开发了基于WEB技术的OLAP分析系统软件,该软件实现对以生产过程数据为基础建立起来的数据仓库数据进行多维分析的功能。第三部分结合某实际600MW机组生产／历史数据库中数据进行分析,建立了该机组运行工况分析数据仓库,利用本文开发的软件系统进行数据的多维分析。试验表明,利用OLAP技术分析在对海量生产过程数据,为发现数据间的关系提供了强大的支持,具有很强的实用性和应用价值。
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