5.1.2 解决方案
无人值班流程图如图5-1所示。
图5-1 无人值班流程图
1.清洁能源全景建模
结合清洁能源基础档案信息管理、接入数据监测和统计、清洁能源设备监控等实际业务需求，确定各类清洁能源设备对象的完整属性，建立并划分清洁能源发电集团信息，为系统运行提供更直观的清洁能源管理信息和运行信息。清洁能源全景建模主要内容包括设备建模、场站建模、发电集团建模。
（1）设备建模：设备建模是对风电场、光伏电站的主要设备属性进行详细建模，实现对发电设备运行状态、涉网参数信息的实时监测。
（2）场站建模：场站建模是扩展现有场站模型，实现对场站基础档案信息、涉网信息、管理信息、场站接入点信息、发电预测信息和发电出力、受阻情况等运行信息的完整建模。
（3）发电集团建模：发电集团模型是根据场站所属发电集团，建立场站与发电集团的关联关系，为实现各发电集团的清洁能源发电运行监测分析提供良好的数据基础。无人值班集控总览图如图5-2所示。无人值班发电集团建模总览图如图5-3所示。
2.清洁能源数据标准化接入
清洁能源数据采用多源多类数据分类接入规范，实现清洁能源数据标准化交互。标准化清洁能源实时采集和非实时采集信息的接入，为清洁能源电站运行监控及智能分析提供数据支撑，无人值班集控业务数据流如图5-4所示。
3.高安全级别
图5-2 无人值班集控总览图
图5-3 无人值班发电集团建模总览图
场站端及主站系统安全保护的总体原则为“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证”，均在生产控制大区开展数据采集及远程监控。场站端采用与调度同安全级别、同设备类型的网络通道和安全设备，并采用独立于调度的集控专用远动装置进行数据采集和远程监控。主站端具备两套集控，两套集控相互独立，通过各自的主站前置分别采集清洁能源场站和分布式离线场站的数据，并且将数据通过正反向隔离装置转发到三区大数据中心。每个集控内部都采用热备方案，系统具有高可靠性。两套集控之间具有数据交互和控制仲裁服务。集控系统能够接受并转发监控应用下达的控制指令，实现对设备的远程集中控制。
4.大数据技术保障
大数据技术保障首次使用Hadoop进行数据分布式存储，使用spark进行算法并行化运算，打破了原有的实时数据库和非实时数据库集控模式的限制，提高了实时数据的处理速度和规模，为大规模电站接入创造了条件。利用全量设备全生命周期数据，从设备的运行状态出发，在大数据分析平台上对设备运行的可靠性、故障预测进行分析。针对典型的清洁能源数据分析场景 （设备状态评估、设备异常模式检测、故障诊断、故障预警等）提供模型数据，为大数据分析提供数据支撑。
图5-4 无人值班集控业务数据流