挑战

水表数据传输标准不统一

随着水务集团各供水企业远传水表数量逐渐增多,各水表厂家的数据传输标准不统一,导致远传水表不能互换。同时由于各水表厂家各自搭建了抄表平台,存在抄表平台重复建设和数据壁垒问题,不利于集团统一管理。

厂站数据分散不利于数据挖掘

水务集团部分业务板块厂站数据未实现实时数据集中监管,各个厂站自控系统建设标准未统一,网络部署无规划,各个厂站 PLC 和组态软件的点表没有统一的标准规范,制约了数据汇聚及大数据分析应用,难以进行有效的数据挖掘。

大数据中心缺乏高质量生产数据

大数据中心必须有足够的高质量感知层数据以进行进一步的分析应用。一个可将厂站、管网的重要点位实时数据进行汇聚的物联网统一接入系统,是大数据中心数据来源的重要支撑。

方案

厂站侧的 PLC 数据采集可以通过标准 ARM 工业网关结合边缘工业协议网关软件 Neuron 实现。Neuron 将采集到的数据转化为 MQTT 协议统一接入边缘 MQTT 消息服务器 NanoMQ,对接边缘分析流式处理引擎 eKuiper,即可通过定制规则将数据格式转换为水务集团标准的上行数据格式,再通过厂站专线传输到水务集团生产网中的 EMQX 集群中。

固废厂站的采集系统数据则可以通过 MQTT 协议直接推送到现场搭建的 EMQX 物联网接入平台中,然后通过规则引擎将数据桥接到水务集团的服务器端的EMQX集群中实现数据打通。

目前大部分 NB 水表采用直接对接运营商 NB-IoT 平台实现数据采集,水务集团通过运营商平台 HTTP 接口对接 EMQX,即可完成台数据对接。后续新安装的 NB 水表可通过申请运营商白名单方式,采用 LwM2M/CoAP 协议直接对接水务集团的 EMQX 集群,实现数据采集。

各类型数据汇聚到水务集团的 EMQX 集群后,通过 EMQX 规则引擎统一实现数据格式转化,按照水务集团标准格式对接云端大数据平台 Kafka 服务。同时还可对接本地数据库,在水务集团本地数据机房实现各类实时数据的原始数据存储,方便其他业务应用系统对接消费。

方案

成果

  • 基于 EMQ 云边协同物联网基础设施软件建立的物联网统一接入系统,解决了抄表平台重复建设和数据壁垒问题。平台不受硬件厂商限制,能够实现不同品牌远传水表统一接入和数据采集。
  • 解决了厂站生产数据分散和数据壁垒问题,实现厂站、管网的感知层数据汇聚,为大数据中心提供数据服务,支撑大数据中心数据分析需求。
  • 通过建设物联网统一接入平台,规范了设备数据采集与传输数据标准,为新厂站及现状厂站自动化改造提供建设规范与指南,从根本上解决数据无法统一汇聚问题。