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基于Spark Streaming的同步發(fā)電機(jī)可視化監(jiān)控研究

發(fā)布時(shí)間:2023-04-12 05:32
  隨著我國電網(wǎng)容量不斷增加,接入的用電設(shè)備越來越多,電網(wǎng)穩(wěn)定性迎來了更大的挑戰(zhàn)。同步發(fā)電機(jī)作為供電系統(tǒng)穩(wěn)定、安全運(yùn)行的重要設(shè)備,如何利用其監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確、高效的可視化展示,對發(fā)電機(jī)的實(shí)時(shí)控制以及發(fā)電廠電力運(yùn)行管理都具有重要的意義。傳統(tǒng)的同步發(fā)電機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)可視化形式簡單,監(jiān)測數(shù)據(jù)僅僅以簡單的表格或者曲線進(jìn)行展示,監(jiān)控人員無法從中獲取有用的信息。尤其是發(fā)電機(jī)發(fā)生故障時(shí),多個(gè)監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)生變化,往往需要專業(yè)人員對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,才能進(jìn)行故障判斷,監(jiān)控人員無法了解到發(fā)電機(jī)組的實(shí)際運(yùn)行工況。針對上述問題,論文對同步發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)、常見故障以及可視化監(jiān)控方式進(jìn)行了研究,并基于Web 3D技術(shù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了新的可視化監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)將發(fā)電機(jī)組以三維實(shí)體模型的方式進(jìn)行可視化,使監(jiān)控人員可以直觀地了解發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行工況,解決了可視化監(jiān)控系統(tǒng)無法查看真實(shí)場景的問題。對于同步發(fā)電機(jī)組的三維建模,本文創(chuàng)新性地采用了Echarts GL構(gòu)建模型的方法,此方法對三維模型進(jìn)行了簡化,利用曲面對發(fā)電機(jī)模型主要零部件進(jìn)行仿真,并直接在網(wǎng)頁端進(jìn)行渲染,不僅減少了模型渲染的工作量,還提高了模型在數(shù)據(jù)變化時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整速度。搭建...

【文章頁數(shù)】:78 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)據(jù)可視化研究現(xiàn)狀
        1.2.2 流數(shù)據(jù)處理研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
2 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 同步發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)及故障
        2.1.1 同步發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)及工作原理
        2.1.2 同步發(fā)電機(jī)典型故障
    2.2 數(shù)據(jù)可視化
        2.2.1 數(shù)據(jù)可視化概述
        2.2.2 數(shù)據(jù)可視化流程
        2.2.3 Web3D可視化
    2.3 流數(shù)據(jù)處理
        2.3.1 Spark streaming
        2.3.2 Kafka
        2.3.3 Flume
    2.4 本章小結(jié)
3 可視化監(jiān)控研究
    3.1 三維模型可視化
        3.1.1 需求分析
        3.1.2 發(fā)電機(jī)三維實(shí)體建模
    3.2 圖表可視化
        3.2.1 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化
        3.2.2 運(yùn)轉(zhuǎn)特性可視化
        3.2.3 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化
    3.3 本章小結(jié)
4 可視化監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理
    4.1 可視化監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流向
    4.2 數(shù)據(jù)采集與傳輸
        4.2.1 軟件環(huán)境搭建
        4.2.2 數(shù)據(jù)采集
        4.2.3 數(shù)據(jù)傳輸
    4.3 數(shù)據(jù)處理
        4.3.1 Spark集群搭建
        4.3.2 Spark Streaming處理可視化數(shù)據(jù)
    4.4 本章小節(jié)
5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測試
    5.1 數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)獲取
        5.1.1 Web服務(wù)器搭建
        5.1.2 數(shù)據(jù)交互
    5.2 三維模型動(dòng)態(tài)調(diào)整
        5.2.1 數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新
        5.2.2 模型動(dòng)態(tài)變化
    5.3 圖表動(dòng)態(tài)可視化
    5.4 實(shí)時(shí)性測試
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的研究成果



本文編號:3790533

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