2023新能源风电大数据运营综合平台.docx

4-踪<tottla整救4<由区聪猊三议程对于东方风电数据运营平台建设需求的理解东方风电的数字化与信息化建设的"三期叠加"的背景数据运营平台与应用建设的策略与路线-TODO智慧运维应用服务的建设目标-ToDO东方风电大数据运营与综合服务平台建设方案建议总体方案与关键技术综合服务平台方案交付实施服务远程预警服务智慧运维服务业主应用服务数据运营平台方案平台总体技术方案数据模型、标准规范与数据治理SAPPA与SPartk的集成方案PtM对于大：装配/拆卸知识、视频材料-移Z场工单作业大数爵集与混合存储关键架构决策大数据分析服务大数据安全及多租户数据服务中对于项目库存、施工齐套性与运维库存的支持现状项目实施方案项目路线图建议实施方法项目组织方式与计划从风电行业的发展趋势看，领先企业利用数字化技术，推进业务转型，以应对行业的挑战大数据分析能力建设和数字化的产品/服务，正在帮助风电企业降低度电成本,创新商业模式，并且实现更好的全球化战略战略要务1降低成本经济性、去补贴化，成为能源行业的决定因素正在发生的转变随着风能、太阳能竞争优势的提升，补贴的降少，可再生能源从经济上要求必须向自给自足转变。战略要务2.拥抱新的业务模式以专家的身份引领正在出现的能源生态系统正在发生的转变主要市场参与者从专注核心能力向发起新的业务模式和新的合作伙伴关系转变。战略要务3.全球化定位,本土化执行适应多变的国际化和本土市场地位和角色。正在发生的转变全球化的市场参与者必须持续应对大量的变数,以保持在不同国家可再生能源方面的生产能力观点数字化技术是减少度电成本的关键，并且贯穿产品开发、工程整包（EPC）、运行维护（0&M）,并入电网的全过程.观点新的行业参与者依托现有行业能力通过向数字化技术转型去扩展业务模式，进而成为能源生态系统中的专家.观点数字化技术可以促成全球整合企业的创建，并以灵活、创新、成本高效的方式满足本土化能源生产能力。国内电力行业积极践行新常态、新电改、供给侧改革，必将为中国经济发展释放巨大的红利经济新常态下，能源领域供给侧改革成为当务之急-近日国家发改委、能源局发文，督促各地方政府和企业放缓燃煤火电建设步伐，取消、缓核、缓建一大批煤电项目-发改委、能源局16年两会之后，迅速部署电力市场建设工作,放宽市场准入条件，不断扩大市场交易的电量规模，2016年力争直接交易电力比例达到本地工业用电量的30%,2018年实现工业用电量100%放开，2020年实现商业用电全部放开随着新电改的深入推进，电力行业迎来深层次的变革，推动发电侧和售电侧有效竞争，使电力市场更有活力、更有效率、更加公平、更加便利，将为中国经济发展释放巨大的红利传统能源价值链新电改带来能源价值链变化电力4场从单一内电力服务到多元的日场主体参与电源铝构从集中转变，市场电流方多余自备电力信息化、信息更新从句分布、多类型后电等电源进入人单向到双向变司期向连续延伸电力供应使用从专统方式向现代交易楷式转变7电改下新兴能源价值链2014年全社会工商业用预测放开平均工商业初步放开电星用电星电量占比电力占比电量的市场规模初步开发交易电力能力市伉规模预测：5.5万亿*80%*10%075干万时=3300亿煤炭/天然气水力发电能源煤炭/天然气水力发电太阳能太阳能能源存储风能能源存储核能能源存储新增装机容量(MW)及增长率8.2%金风科技联合动力远景能源明阳风电.重庆海装 上海电气T运达风电三一重能',其他中国风机制造行业经历了快速的发展，增长率逐渐平缓，东方电气自2015年整合风电业务以来，发展迅速并跻身前列新增装机占比18.9%25.0%41%45%J10.0%6.3%8.2%2015年累计装机占比累计装机容量(MW)及增长率金风科技华锐风电联合动力I东方电气I明阳风电上海电气湘电风能远景能源重庆海装Vestas其他寸核心诉求-较高的项目投资回报，即更低的度电成本成本可控少更低的首次孤资成本风资源ift与选1OTJ能力在新经济新电改情势下，风电企业有挑战也有机遇，但是市场对于参与者提出了更高的要求，对于刚刚整合的东方电气风电业务而言，如何抓住机遇迎接挑战是面临的现实问题市场对参与各 方的要求不断 B- IaE )响应迅速y风机交付周期风机可利用率质量可靠，能量可利用率东方电气风电的大数据运营与综合服务平台建设是在"三期叠加"的背景下提出的三期叠加的背景全球范围高端制造业的工业4.0、工业互联网长期发展与变革周期国际能源行业的结构化调整与国内电力行业的新电改周期东方风电自身的业务整合、快速发展的周期公司审时度势,提出了"抓住企业产品研发、生产、服务发展过程中出现的对信息化的重大需求,从三个层次全面（重大产业化层面；重大应用层面；重大核心技术研发层面）协调地推进信息化进程，实现企业经济、技术和管理的跨越发展，打造具有东方风电特色的技术服务型企业信息化建设工程,实现可持续的跨越式发展"的信息化建设指导思想同时公司不盲目跟风"互联网思维"，提出了打造产品优势（智能风机，PLM）、整合优化供应链（项目制、供应商管理、ERP）、综合运维服务（智能诊断运维服务）三大平台建设的总体目标议程对于东方风电数据运营平台建设需求的理解东方风电的数字化与信息化建设的"三期叠加"的背景数据运营平台与应用建设的策略与路线智慧运维应用服务的建设目标东方风电大数据运营与综合服务平台建设方案建议总体方案与关键技术综合服务平台方案交付实施服务远程预警服务智慧运维服务业主应用服务数据运营平台方案平台总体技术方案数据模型、标准规范与治数据理的无配/冰卸川识、视频材料一SAPPA与SPartk的集成方案ERP中对于项目库存、施工齐套性与运维库存的支持现状项目实施方案项目路线图建议实施方法项目组织方式与计划大数据采集与混合存储.关键架构决策大数据分析服务大数据安全及多租户数据服务总体方案：一个平台，面向六大角色，支撑四大应用应用3:交付实施管理E:运维服务管理人员A:风电厂业主应用4:业主SaaS应用B:风电场现场服务人员核实、两古、处哪警工单记录维修和检修数据风电场综合运1亍维护状态监视维修哽检修报告、年度报告等运维服务（EAM）Update-Frank电子工作票违规操作监测计划修大韶备品备件管理系统现场培训与安全信息技术论坛F:现场安装施工服务预防性检修工作维修工作工单、维修.C:风机运维与故障诊断专家双馈、直驱多厂家风机大部件B02司2检修逢耶佥告警本检报告D:库存管理人员K部件维修风险预警:（部件更换风险预警推在三SCADAB陆地风机海上风机沙漠风机MiAl应用1：风机远程预警服务风电场/风机状态监测风机健康评价,风机画像/风机档案X>知识库管理T=故障模B故障样本库可靠性模型库东方电气风电大数据运营与综合服务平台总体框架数据服务门户集成与协作门户数据应用创新服务数据应用公共服务数据分析服努数据整合数据集成与存储森据雾平台交付实施服务智慧运维服务远程预警服务业主SaaS应用大数据应用公共服务大数据分析服努K三风烫源数据产品数据风电场数据机组运行数据fc恒数据配置管理数据源2016/7/4流数据平台实时数据生产运行领域自动化与信息化混合大数据存储服务平台非结构化大数据平台非结构化数据-S三三三5三s三仓库平台结构化数据W数据质量管理PLMERP-QMERP-MMERP-SDERP-FICOERP-CRM天气信息地理信息数据安全管理应对客户需求和行业挑战，企业必须从风机/风场全生命周期的视角，优化收益模式，精细化运营成本管理，为业务模式创新提供保障提高风电场投资收益，应采取运维检修、材料成本与风电场对标持续改进等多方面措施，提升精细化管理水平风电场生产成本主要由固定资产初始投入折旧、财务费用、运行维护检修费用和人员成本组成。在生产过程中虽然无燃料等的消耗，但设备的使用性能会逐渐下降，所以维修成本大体上会逐年增大。降低风电场运营成本主要包括以下一些措施：注：综合厂用电率=（发电量一上网电量+购网电量）/发电量，代表风电场损耗电能的多少。措施一：对风机/风电场建设过程质量进度与成本进行有效管理吊装管理调试管理预验收管理移交管理M交付实施服努通过风机交付实施服务管理风机的多区域、多团队、多资源、多点、多作业类型、多质量监控、多文档等全局高效、全过程吊装、调试、验收、移交管理。在此基础上，考虑建立风机交付预警模型，优化实施集成交付计划的能力，确保可靠交付、实现成本可控，全面推动产品链管理、供应链协同、整合实施交付与售后优化运维 >，*>建立风机交付与关联业务之间的数 丕三三 三二二据关联和模型，全方面监控，优化 三 风机交付流程，保证进度，控制成 三本“UK， r *3»*,，*«&*».JIMfa Il吊装管理调试管理预览收管理移交管理交付实施服务施工方案管理调试前检查吊装计划管理安 装要求管理吊 装方案管理 吊装机械管理 大部件吊装调试项目管理 调试问题管理 调试报告管理试运行管理安装检验试运行监测试运行问题管理试运行验½试运行维护验收标准管理睑收结论 验收问题分析 验收文件管理 安装检蹴告试运行验收报告基建验收设备运行情况移交生产准备情况移交备件移交验收整改管理合同管理.»'措施二：精细化成本控制，建立精细化的运维体系，降低运维成本update未来风能资源的不确定性以及风电场已建成投产，在不进行重大技改的前提下，风电场的经济效益将主要取决于运营商的运维管理能力风电场的运维管理是一项综合的系统性工作。随着装机规模的不断扩大和风电机组运行年限的不断增力口，风电场运维管理方式亟待变革风能资源预报，提高风电设备的可利用率被动型运维主动型运维应制定和实施主动性的预防性维护措施更新运维技术和管理方式，提高运维效率全方位的机组智能监测确定有效的运维流程，使运维管理标准化廖总驱聊蝶迎:-tf厚型回我哨甄国跑毁=房犀皎*iss三s理区令WMS三sSisBflffl一长坦<R感辍*期®一川寓想综合上述措施，为客户提供生产管理、资产管理方案，最大化资产价值的同时，带来全新的客户体验±.databasedatabasedatabasedatabaseCatabeSe"atabasba）应用融离，数据库隔离b）应点享:蜀!库隔离一F军方另aapplicationIafc1）数据SChema隔离Schemalschema?schema3fccte1、UA提供多租户功一-datab三se曲各客户相互Jc）应用共享，数据库共享隔离；创新商业模式，（理想模型）按需收费:晒出L逐渐沉淀行业数I据，最终实现数网而向'据变现.c2）数据库SChema共享，通过租户ID区分t>bsw东方电气风电大数据运营与综合服务平台总体框架（业务架构）议程对于东方风电数据运营平台建设需求的理解东方风电的数字化与信息化建设的"三期叠加"的背景数据运营平台与应用建设的策略与路线智慧运维应用服务的建设目标HPLM/付于为遨报匚齐套交付实施服务交付实施服务核心价值通过风机交付实施服务管理风机的多区域.多团队、多组源、多点、多作业类型、多质量监控、多文档等全局高效、全过程吊装、调试、验收、移交管理。在此基础上，考虑建立风机交付预警模型，优化实施集成交付计划的能力，确保可靠交付、实现成本可控，全面推动产品链管理、供应链协同、整合实施交付与售后优化运维建立风机交付与关联业务之间的数据关联和模型，全方面监控交付实施过程，优化风机交付流程，控制成本吊装调试优化频睑收验收标准窿理验收结论验收问题分忻验收文件管理安装检睑报告试运行蛤收报告回1%执行智慧运维服务标准体系(AP-913)国际标准与最佳实践设备资产，设备资产数据资产模型资产俄键设备的啼选和识别通用筛选准则识别重要功能识别关键设备卜识别非关槌设备识别运行到的失效设备智能监测模拟培训，异常模拟诊断模拟应急模拟系统性能设备状态运行巡检监测试验和检查预防性维修的实施预防性维修PMi己录己发现的设备状况设备状态反馈标准的维修后试验仿真推演运行推演试验推演检修推演智能预警，数据挖掘异常自识别预测性提醒预测性趋势分析智能诊断模式自识别故障自诊断状态维修纠正性维修失效原因和纠正措施设备问题的优先等级20设备可靠性持续改进预见性维修模版的开发和使用基于电厂和业界设备运行经验，持续调整PM任务及周期将PM技术基淮形成书面文件考虑替代维修策略及确保设备可靠，根据员工的建议持续改进寿期管理系统和设备健康的长期管理策略改进活动的优先等级将长期管理策略与电厂经营策略相结合丕知识工程行业知识专家知识运行知识信息知识两票管理师安全管理模块，可以有效的满足国家规定的两票管理制度，并提供更为丰富全面的功能。严格遵守电力安全工作规程建立高效、实时、精准的电子工作票和操作票制度管理体系更好地制定工作计划，实现运行、检修的无障碍沟通，提高工作效率将安全管理由被动行为变为主动行为，促进安全管理模式与现代化、信息化接轨、降低安全隐患维护计划完成工单确认工单1.iK行目标两m菅IM式R篁第号,隔4慎仆表分_仅多任务处逑支持电厂捡作，收板的定制和修改科侯板的版本mOTRI2M.g*于吟M模信*通知一创建工单计划工单下达工单分析历史litttwwsBfe健相定瞰决的二单例建被申清，,个1HIm*更Eo能，扉惇岳用户方8行学改串/的舌'-&搜我.修改务支持!作总的真5七壹的相孀同srnEP约IlX.南嬲产近叱）业务提升定期任务和状态检修管理，以预防性维护+工单的核心应用，实现定期任务和状态检修从计戈h执行、验收、分析的全过程管理际实际W计划划批件计务认可 计审备力服确许 单单序品动包时作本 工工工备劳外工工成"通过与专业监测系统的集成，提供翔实可靠的监测数据分析设备状况"安全经济平衡的设备管理模式，提供有效的运行、安全监督、维修维护管理，为生产提供安全运行的基本保障，建立标准工单知识库，包括标准的安全技术措施，标准的检修工艺要求及维修材料、备品、工种、工时等定额，实现公司检修定额管理模式"实现检修维护从计划到执行的全过程管理，提高了透明度，使集团公司能够轻松获得真实的检修维护信息监控、管理作业现场安全。智慧运维-移动作业与安全管理通过移动两票的全过程管理,紧急消缺E斗结束通过条码、二维码精确指向缺陷设备；理过图片形象记录故障情e储分派缺陷；实现缺陷评论；通过拍照和视频跟踪整个消缺过程；精确记录开始和结束时间；现场查看历史故障；实现实时分享消缺过程：结果验收逐步过渡到过程验收；远程预警服务远程预警服务的核心价值依托现代设备管理理念,建立风机大部件预警模型，将与设备可靠性管理有关的生产经营活动上下贯穿。将设备状态监测.趋势预测、缺陷管理、设备可靠性分析与评价和设备运行/维修策略的优化等要素有机地结合在一起，实现日常生产活动.检修活动和产品优化各职能部门全范围参与的设备可靠性管理。状态监测通i时态圜空抽象状态福空运彳攒据监测故障报警指标监测以大数据平台各层服务为依托,构建远程风机预警服务风机大部件预警模型状态预警趋势预测大部件失效预测故障预测大部件维修风险预警大部件更换风险预警统计分析远程预警服务运行、检修数据健康评价XJYrI可，性评价分析诊断异常分析趋势分析失效分析I风险评价健康状态评价设备台帐分级信息UaIts«)ulMl导则信息指标公式设备信息管理异常报警故障报警产品优化r.g,今2、技改组正策略及优化纠正措施检修措施建议报告业主应用服务业主应用核心价值基于完善的指标体系，构建业主SaaS应用服务，实现多租户功能，PaybyUSe计费。帮助业主全面有效掌握资产使用状态，及时把控运营效率，为实现运营管理高效化,资产管理3周期化,决策支持高效化提供支持。表格展m三据预警自动弹出消息仪表盘展蚕却前图形展示基准、实际与趋势图形履示基准、实际与趋势甘特图展5三S表格展示详细数据运营可视化出廿金福分析点-by03-FEB-261业主应用服务资产管理运营管理物资管理决策优化资产财务管理资产维护运营监控生产计划管理过程可视化物资计划采购执行仓储管理物流管理投资活动财努优化管理决策议程对于东方风电数据运营平台建设需求的理解东方风电的数字化与信息化建设的"三期叠加"的背景数据运营平台与应用建设的策略与路线智慧运维应用服务的建设目标PlM前于太近扭的装配/拆卸加识、视频材料一）移动现场工单作业东方风电大数据运营与综合服务平台建设方案建议总体方案与关键技术综合服务平台方案交付实施服务远程预警服务智慧运维服务'1L丰应用服务SAPPA与SPartk的集成方案ZERP中对于项目库存、施工齐套性与运维库存的支持现状数据运营平台方案大数据采集与混合存储关键架构决策平台总体技术方案大数据分析服务数据模型、标准规范与数据治理大数瞬全及多租户数据服务项目实施方案项目路线图建议实施方法项目组织方式与计划采用多纬度大数据空间模型对于大数据资产建模与配置管理，并提供丰富的数据关系，数据域可见性及数据视图等服务行业大数据而言，不同于社交网络、电子商务大数据，本质是高维度大数据空间互方曳气风电大数据运营与维峰平台-逻辑数据模型(LogicalDataModel)Done-Sunqy对于风电行业而言，主要的大数据资产分为经营管理大数据（B域）与风机物联网大数据（M域）三事SE三三三三汇£凝餐经营管理大数据（B域）WMH±一第工认上M三eFSKS登Ri吉笈工U1.siU三mffii+eM*尸te<SJ.=HOtxeMras.数据配置与运营管理元数据管理数据标准管理数据维度管理混合存储管理数据质量管理IEC61400-25标准JT数据安全管理数据接口管理服务运营管理业务运营管理数据运营管理系统运维管理遵循IEC61400-25标准的软件定义风机、风电场(CPS,Digital-Twins)走悔力点叶轮)(虚Klttt界麓雅设善虱电机州中真实部件WOTRlS叶枪勤速1.WROTWIKMK轮IWNACIIWAYWIIWTuRIIWREPIWGEN2WGfcNIWCNVWTRF变压用WSLG,-I风力发电机IWALMI用狞制!I气象KtHIMETIWAPC同电场咏WRPC利霹详她IEC6185O7Y违辑节点类摘述MZOWTuR风力发电机组通用信息MWALM风电场报警信息OWME丁风电场气象信息OWAPC风电场有功功率控制信息OWRPC风电场无功功率控制信息OWTUR风力发电机组通用信息M)WROT风力发电机组风轮信息MWTRM风力发电机组传动信息OWGEN风力发电机组发电机信息MWCNV风力发电机组变流署信息OWTRF风力发电机组费压器信息OWNAC风力发电机组机舱信息MWYAW风力发电机组偏航信息MWTOW风力发电机组塔架信息OWALM风电场报警信息MWSLG风力发电机组状态日志信息0WALG风力发电机组模拟日志信息OWREP风力发电机组报表信息0需需SC_6品图普g欠件定义风机.风电场（CPS,Digital-风机设备码举例（基准标识-功能位置编码）Acm S&j，Wind 1-OOOWind-OOOWind-GOOWind-OOOind-OOOTUrfcMC 1Turt>rw ITurbin 1Tuttoine 1Turbin* I以力发电为L红L lAAOL系绽1 O状水功Bfe/鱼MO 1 O组仔½J-MZKOO 1 51 5rslOO3E DCZW.EU-JWZYaW SyMem AADlYaw SyWm McXYow SyMem AADLYow SyMem MDI需要结合大数据平台中不同数据类型的特点，选择适用大数据采集、整合与存储技术，支撑整体的大数据服务与业务创新结构化数据实时数据非结构化数据 空间地理数据 三维模型数据海量结构化数据企业大数据平台商业智能应用 .信息综合展现 商首运营监控中心数据仓库平台Lr实时分析流数据平台台AXXX状态检修 XXX实时监控+文检索知识管理共春以非结构化数据,为主通用数据库敛掘 IPB高 1TB IOTBITB-1GB中IgGeGBMB低 KBHadoop批量数据必理-技术适用性分析MPP数据仓库 可支撑场景MPP数据仓库/Hadoop 造用场索流处理流勉理 可支撑场景适合场景低中直不同数据必理时间-技术适用性分析戳需出虐时间委求大数据平台-多源的数据采集与数据整合方案平台健壮性：应对大数据的采集、存储与管理要求，以及提供实时并发服务响应的能力数据源数据数据采集数据存储生产系统l三>IOTAdapterMQTTKafkaI-SequenceFile数据中心中扣IBb2HD>"API2HDFSW务EA三Lerp外部信息天气信息地理信息AdapterAPIoffice匐结构化数据个囱*寸件日志文件ago>FlUme配置管理Kafka格式转换API2HDFSTItimeAgent数据源及采集器配置标准信息(XML¼v<IOTAgent标准信息(XML大数据存储结构配置专有格式数据交换数据规范标准化s大数据平台-混合存储解决方案数据存储采用基于X86集群的分布式文件系统、分布式数据库等分布式存储架构，存储结构化数据、准实时数据、非结构化数据、半结构化数据，满足大量、多样化数据的低成本存储需求。非结构化数据中心采用分布式存储架构进行改造,与大数据平台融合。提供专业的生产运维领域专业算法库及供应链管理领域的专业算法服务，支持WebSerViCe,ReStfUI,JMS等接口提供多种计算引擎和核心算法，例如：规则引擎，数据挖掘引擎，分类算法，回归算法提供图像操作界面，支持用户拖拽设计组合各种算法，进行计算调度操作智慧运营专业分析服务风机物联网专业分析算法设备可S3性Xlfi与!蕾与法蒜风机出品预警模型库存价值分析模型信号处理A 快速得里叶变校> 力至变换特征支挨A PCA二> K-means> DBScan数据预处理>标准向量化H法>HaSb向量化Jf法A标准归一化It法>去均值归一化算法A极差归一化Jf法>类别符号平its采样算法一M机采样真法推荐>ItembasedCF>UserbasedCF>AlternatingLeastSquares数理统计>相关性分析>分布2田回归>LassoRegressionARi<igeRegressionALinearRegression>GradiETBoostedRegressionARegressionTVee基础算法库与算法列表设备可靠性监控与够算法踝特征计算新特征计算特征提取特征降维实时数据I理论模型数值模型I校脸样本数据经验模型I单个模型结果评价评估津价模型珊*I工乱IL迟即I模型选择与融合典型故障诊断建模1.作业触发方式定义:新时间段1:特征1,新时间段2:特征1,新时间段3:特征1,特征11,特征得分，新指标特征,特征11.特征得分，新指标特征,特征11,特征得分，新指标特征新时间段m:特征1.特征11,特征得分.新指标特征定时执行，每季度末晚上12:OO点时刻1:新指标时刻2:新指标时刻3:新指标设定特征提取参数时间维度从n降至m2.作业节点与处理过程定义：根据条件筛选某个机组的部分最近半年内的指标数据（人工选定测点.-共11个测点加上实际状奋得分）Source（获取）来自HBASE时刻1：测点1测点11,得分时刻2:测点1测点11,得分时刻3:测点1测点11,得分时刻n:测点1,.测点11.得分时刻n:新指标生成新的指标：风速的正对风机分*FeEx（特征提取）基准矩阵：基准特征1,基准特征2,特征1:自正2:禅正11:新指标特征：.嚼费测点包括：IfW方励口IM机舱Y方向加速度功率/速风速风向偏航速度变桨角度1变桨角度2变桨角度3对风角等新指标为：风速的正对风机分Filter,皿掉nul脸0W刻（行过滤），过渔某固定时间内不变的测点（列过滤）新指标计算二次数据集（合并）39时刻1时刻2时刻3测点1测点1海j点1.测点11.得分,测点11.得分,测点11,得分时刻1:测点1,一，测点11,得分，新指标时刻2:测点1测点11,得分，新指标时刻3:测点1测点11,得分，新指标时刻n:测点1,测点11.得分时刻n:测点1测点n,得分，新指标分析用有效历史数据数据分析数据量由n个-m个*新时间一一.新特征2,特征得分:新特征1,新特征2,特征得分新时间段新特征,新特征2,特征得分新时间段m:新格征1,新特征2,特征得分建模（故障模型）可期模算子:SVMKmeansNaTveBayes设定模里输出地址选择确定特征值，分类器4预警建模2OCG8O1-2«趋势分析二20.TOTAM-PAF某压力设备4传统方式：单测点孤立阈值报警西门子动态平面传感器3：压力一发生偏差出现裂化趋势测点IsH占值12值计算和残差阈值分析组成，构成了基于动态阈值的预警系统，相比于传统固定阈值 ，了漏报、误报，有效提高了预警的准确率。统学习法中型数量固定.一旦建模后模型固定不变等特i应能力，是缓解过拟合/欠拟合问题的有效手段.4参数的非线性模型，充分考虑了多参数之间的相互影响，而非基于单一参数的预褐示参数之间隐含的复杂因果关系和条件关系，从而更准确的预警设备故障。动的故障预警方法，相比传统故障预警方法，不需要建立精确的数学机理模型，因此对复线性系统具有很强的通用性。流式计算算法作业管理器RDD3RDD-2RDD-I作业生命周期管理作业编排设计作业编排解析据一据数数流计算集群交互式分析集群数据I据模型模型模型模型SparkStreaming；充处壬里SPark内存计算MLb回归抄，模R模里IOTAdapterIOTAgent5StreamsDataFabncPhysicalNetwork表达式一、弓*©e0®®.模里模型模审模型模型分布式缓存模型模型模模1V1.>快速里叶支撑>，15<第抬值支口APCAK>K-mnn拇8A林灌面化*法AIleiZwdCFAHfu>UybwdCFAM3T5>AkEmWc-SqA去m.归一化跄如Rg+Tt三±三*宾WMfB干腼茶"法AIfl美性分析Ia机尿仲!法>分布统计ALassoRegressionARidgeReglCtiotl>LineaiRegretsioti>GradtCTJiBoostedRBCSi3ARegression1xe大数据运营平台关键架构决策：微服务架构它的主导思想是将应用分解为小的、互相连接的微服务。一个微服务一般完成某个特定的功能,比如下单管理、客户管理等等。每一个微服务都有自己的业务逻辑和适配器，甚至Ul界面。Consumer1Consumer2ConsumernClientRequestsClientRequestsClientRequestsUserInterfaceLayerrestrest1.oadBal