数据交换平台技术说明

南京南瑞集团公司PAGE16 目录 第一章引言 3第二章一般规定与规范 82.1设计原则 82.2系统的目的 82.3规范和标准 92.4系统的一般技术条件 102.5性能指标 11第三章质量保证、服务、工程计划及技术培训 183.1概述 183.2质量保证 183.3交货进度 203.4开发进度表 213.5设计配合和协调 213.6设计联络会 223.7现场服务 233.8售后服务承诺 243.9技术培训 26第四章 系统软件设计说明 294.1.数据采集 294.2.数据存储 304.3.信息展示 324.4.运行分析 354.5.技术分析 38第五章硬件配置说明 425.1概述 425.2选型说明 42第六章数据库软件说明 456.1历史数据库 456.2实时数据库软件 48附件：美国SUNT3系列服务器彩页介绍

系统软件设计说明软件设计的原则是符合用户需求，以及可靠、高效、实时、稳定的长期运行。因此，在系统设计时，应对以下问题进行着重考虑：运行环境:系统应面向对象设计，全64位，运行于Unix\Linux\Windows环境。为用户提供一个灵活的、可靠的应用软件平台，充分利用64位系统下丰富的系统资源、强大的多任务处理能力和网络通信能力。数据库采用商用数据库，Web应用采用J2EE构架，网络通讯协议采用TCP/IP协议，构建和配置强大的、互联的应用软件；数据要求：本系统涉及大量的数据的传输、存储，在数据的传输、类型转换过程中，必须保证数据实时性和精度满足用户要求，这是进行设备数据统计和趋势分析的前提；使用要求：系统性能应该具有良好的实时性，用户的查询能够得到很快的响应，适应电厂运行操作习惯；系统采用浏览器／服务器(B／S)与客户／服务器(C／S)相结合的结构，充分融合这两种结构的优点，避免单独采用B／S或C／S结构不能完全满足用户需求的问题。存储要求：系统采样数据量大，系统服务器磁盘阵列至少满足三年的数据存储要求；故障处理：系统具有很强的容错能力，系统设计时，尽可能地考虑到可能出现的各种错误，并相应采取了自恢复措施，当系统发生无法修复的故障，如硬件故障时，能够通过报警对话框的形式通知用户，所有的错误都会写入系统日志，为系统分析员分析使用；数据采集本系统通过以太网（TCP/UDP）采用多种方式与第三方系统进行安全、高效的数据传输。系统充分考虑接口模式，以防对原已运行的历史数据库/实时数据库系统产生影响。系统可根据实际需求连接多个系统，当增加新的采集系统时，不影响原有的数据采集。支持开放的协议：支持通用的通讯协议，如IEC104，Modbus、SOAP等协议。也可根据外部系统规约定制数据交互过程。提供开放的表空间：系统提供开放的数据库表空间，供第三方读写。提供开放的访问接口：第三方可以通过API访问历史数据库，或获取特定的实时数据。开放的架构：第三方可以独立开发自己的应用，加入系统服务即可投入使用。多组态数据分析平台所需大量数据主要从电站计算机监控系统中取得。电站计算机监控系统数据量大于50000点，数据类型包括：基本的开关量、模拟量数据以及其相应压缩数据、全部事件记录等。多组态数据分析平台将采用NC2000内部的实时数据总线和历史数据总线与电站计算机监控系统无缝接口，通过该数据总线可单向获取监控系统的所有数据信息，且充分保证数据的准确性和实时性，并对电站计算机监控系统没有任何影响，能最大限度地保证生产运行的稳定性和安全性。数据存储4.2.1数据库设计数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是建立数据库及其应用系统的核心和基础，它要求对于指定的应用环境，构造出较优的数据库模式，建立起数据库应用系统，并使系统有效地存储数据，满足用户的各种应用需求。在数据库设计时，遵循以下几个原则：确保数据的一致性：关联数据之间的逻辑关系正确和完整，不存在相互矛盾或不相容的情况。降低数据的冗余性：过多的冗余意味着要占用更多的物理空间，同时也对数据的维护和一致性检查带来困难。确保事务的完整性：事务是一次性完成的一组操作，如果对一个事务的中间结果进行了操作，则有可能读取了错误的数据，或者对事务本身的结果造成影响，从而引起数据的混乱。4.2.2数据仓库数据仓库体系包括关系数据库、实时历史数据库。关系数据库主要包括模型库和知识库，模型库中存储能够用数学方法精确描述的模型，知识库中存放模糊的、难于用精确的数学表达式表示的规则、模式等形式的知识。实时历史数据库主要作为所有遥测遥信以及计算值的历史存储载体，以更加精确、完整地记录电站运行轨迹。它们协同为数据挖掘和决策支持等应用服务，从而为技术人员分析设备运行状态、变化趋势和事故时原因查找分析提供了强有力的技术支持。数据库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，它将电站各个系统的数据集成并存储在一个数据库中，是数据挖掘和技术分析的基础。模型库主要负责对经过预处理的数据进行综合分析，它由多种分析算法组成，运用“数据序列偏二分法”进行原始监控数据序列的预处理，其中包括：递归相关分析、基于“适应度”的趋势分析、偏差分析、特征分析等。递归相关分析是基于监控对象数据相关性的分析方法，可以由少数监控测点扩展至多个相关量进行数据异常的原因分析。基于“适应度”的趋势分析可以通过“数据实验区”试算“适应度”的方法对监控对象进行可靠的数据趋势分析预测。4.2.3主要模块数据库主要包括数据库管理子模块、数据写入子模块。数据库管理模块充分发挥双机冗余模式的优势，自动对数据源以及数据库服务器主从机的状态进行判断，保证数据采集的安全性，数据存储的可靠性、唯一性，从而使系统更加可靠的运行。数据库写入子模块其主要功能是按照规定的采样周期获取数据，写入集群服务器数据库对应的表中。数据内容应该包括采样时间，机组号，数据值，数据ID和当前状态等，数据类型包括：模拟量数据、温度量数据、开关量动作信号、SOE动作信号、开出量动作信号、模拟量及温度量的越复限记录、全部事件记录等，其中模拟量与温度量数据的采集周期可以人工设定，并支持针对不同测点设置不同的采样粒度。为保证数据分析的可靠性，数据库写入模块具有手动补录功能。信息展示多组态数据分析平台客户端基于WEB浏览器方式，提供对监控系统实时信息监测、机组的振动及其它过程参数的集中监视、历史数据查询、运行情况在线分析和在线故障诊断功能；同时系统提供多种搜索策略并具有个性化查询条件的设定，对系统所有数据、分析结果和趋势情况做多种条件的查询以及管理，以适应电站管理和技术人员对特定信息的检索。信息展示模块采用J2EE技术，主要包括网页显示层、展现控件层等。网页显示层主要以网页形式与用户交互，提供方便灵活的测点组态工具、机组状态数据的集成分析界面以及各种应用服务工具。网页显示层作为用户操作的对象，一方面从用户接收测点组态或分析指令，另一方面，该层结合展现控件层显示综合分析结果。展现控件层主要以多种形式展现分析结果，并且可以利用分析窗口、时段定位等工具限定数据值域范围或者特定时间段对分析结果进行动态展示和再分析。展现控件层需要调用综合分析层的分析算法，并且将数据以及分析结果转化为实时监测画面、曲线图、直方图、折线图、瀑布图、散点图、三维饼图、组合报表等形式。本系统的信息展示模块的客户端配置不受地点、硬件、软件的制约，客户端终端(普通安装WINDOWS系列操作系统的PC机或便携机)可在任何地点，通过拨号或网络线连接到Web服务器上。服务器端维护简单，只需简单配置以及安装程序文件，并重启Web服务软件即可立即生效。4.3.1实时信息在浏览器页面上同步显示监控系统或其他系统（支持标准画面格式的系统，如SVG）的动态数据画面，其界面与本地界面完全一致。实时信息通常通过数据显示、颜色变化、大小变化、位移变化、棒图、饼图、曲线等形式展现在页面上。图4.3.1-1监控系统实时信息监测自动更新：画面背景的下载、更新都自动完成或由Web服务器端维护，客户端无需做任何工作。支持鼠标拖拽缩放。分类显示。按照对象创建画面目录结构，分类显示各运行画面。4.3.2分析信息针对机组在生产运行中产生的海量历史数据，通过数据抽取和数学算法分析,将数据分析的结果采用多种方式直观展示，为用户的决策与判断提供有效的依据。图4.3.2-1分析信息图谱展示图谱展示将数据以及分析结果转化为曲线图、直方图、散点图、三维饼图等形式，利用分析窗口、时段定位等工具限定数据值域范围或者特定时间段对分析结果进行动态展示。曲线图分为单图模式和多图模式。单图模式将多测点的数据曲线绘制到同一坐标轴系中，多图模式按顺序将多个测点分别在不同的坐标轴系中进行曲线绘制。曲线图可以纵向放大，自适应坐标体系，还可以动态设定坐标，进行区间统计，对应的页面中在信息栏中显示基本数字特征统计显示，在多图中显示高、低限标志线。此外，曲线图通过图象趋势走势画面，还可实现对年、月、周趋势图的切换。单图模式能同时显示八条趋势曲线以及曲线的特征信息，支持曲线颜色换色，并提供对象趋势分析工具，可以通过该方式实现对象主属性测点、一般属性测点数据进行诸如，“散点图分析”、“相关量分析”、“同机组比较分析”、“不同机组比较分析”、“趋势分析”、“偏差分析”、“报警分析”等操作。其中，“散点图分析”和“趋势分析”将分别以散点图和直方图的形式来展示分析数据。（图）三维饼图主要用来分析和统计开关量的动作次数和不同状态的持续时间。报表展示根据用户的实际需求定制统计报表,报表类型有日统计表、周期统计表、动态统计表：日统计表可以按天检索特征统计数据；周期统计表,用户可自定义特征数据的统计周期，再选取起始时间段，来进行该时段内间隔周期的数据统计；动态统计表，大致同周期统计表，在做试验的时候使用该表将实时刷新最新的统计数据。计划报表：自动生成月统计报表，Web信息展示模块中将按年月排序进行所有报表的树状结构显示，由用户进行分类查看或导出所需报表。数据导出对该系统所得到的分析数据（分析图谱、特征数据、趋势分析），提供详细的数据导出功能（txt/Excel/JPEG），其中以txt或Excel导出时，是将用户选取时段内的测点实际运行数据以适当的密度进行全部导出，所有的数据均包含其对应的时刻标注。快捷菜单充分利用系统资源，通过下拉菜单、工具栏和鼠标双击弹出快捷菜单等方式运行和切换本软件的各项功能。提供快捷键简化用户的操作，诸如测点的删减与增加、快捷界面和精简界面的切换等，还提供模糊查询的快捷工具。运行分析运行分析即对数据进行抽取、转换、分析和搜索，并且抽取出潜在的有用信息、模式和趋势。分析过程分为三步：首先，根据分析的不同要求按照不同的数据抽取策略从海量数据库中提取数据，如提取特征数据和插值还原数据等方法。其次，数据在提取之后，需要根据分析的需要进行合法检查，比如数据值域是否超界、矩阵维数是否合法等。其三，数据抽取层将数据封装为一维向量或矩阵的形式提供给上层进行综合分析。数据平台采集了海量的监测数据，这些数据反映了现场设备的实时运转情况，经过合理的综合分析，可以得到多个监测对象的趋势走向、数据相关性、主成分特征等，运行分析包含单点、设备、系统三个分析层次：单点分析包括：以单点数据为对象，辅以其他参考数据进行模拟量的越复线报警、越复线频次分析、越限时间统计、梯度报警和历史变化趋势、开关量的统计和状变次数等；设备分析指：以单个设备为对象进行综合运行数据的分析，以确定该设备的性能、状态，其中独立自成系统辅助、附属系统可纳入设备分析层次；系统分析指：以整个发电系统为评价对象的，借助各个子设备、附属设备分析结果以及各在线监测系统分析结果，对设备系统的性能、状态进行分析，并接受机组稳定性监测与分析、发电机监测与分析、水轮机监测与分析、变压器监测与分析、调速监测与分析、励磁监测与分析的结论性数据。运行分析的主要分析工具（手段）举例如下："散点图分析"是利用"散点图"的展现形式旨在反映数据序列随时间轴向的值分布规律的分析方法，对一维数据序列进行分析。“偏差分析”是基于数据序列的数字特征和偏差特性进行分析的方法，其中也包括趋势分析的结果。偏差分析将给出相关数据序列的趋势分析结果、最大值、最小值、平均值、标准差、百分比标准差。“最值综合分析”是将同类型测点的数据按时间序列抽取最大值、最小值来进行分析的方法。在对设定时段内数量众多的瓦温和槽温进行统计分析，其分析的准确性与高效性尤为明显。“趋势分析”是由多种数据分析方法和数字特征分析算法组成的综合分析。数据序列趋势分析中应用了移动平均趋势分析算法。该算法具有数据自参照性、抗数据毛刺干扰、趋势分析敏感性好等特征；算法采用数据窗口移动技术描述数据发展趋势，兼顾整体和局部的趋势；算法采用可扩展数列进行赋权，依据数据分析中公认的"最近数据有效原则"。"相关量分析"是基于对象概念的集合趋势分析方法。在定制对象之后，比较和参照与主属性测点紧密相关的所有测点的数据分布规律。“同一机组比较分析”是对该测点所在机组范围内的相关测点的集合趋势分析方法。在定制对象之后，比较和参照与主属性测点紧密相关的所有测点的数据分布规律。“不同机组比较分析”是对该测点在机组范围内的同名测点的集合趋势分析方法，旨在比较和参照与主属性测点紧密相关的所有不同机组同名测点的数据分布规律。“虚拟曲线分析”按时间序列对多个测点数据进行数学运算，最终获得更直观有效的曲线数据。虚拟曲线包括多测点虚拟最值曲线、多测点虚拟平均值曲线、测点间数学运算虚拟曲线。比如，为虚拟“水头测点”，可以将实际测点“上游水位”减去“下游水位”得到。“报警分析”根据分析判据自动生成报警信息，并在系统载入过程中自动弹出相关页面按时间逆序排列报警信息，针对报警测点，实现测点或对象的数据快速定位功能，来追溯报警前5小时的测点曲线数据、相关量的曲线数据以及分析诊断报表。“对象分析”可以实现对象主属性测点、一般属性测点数据进行诸如，“散点图分析”、“相关量分析”、“同机组比较分析”、“不同机组比较分析”、“趋势分析”、“偏差分析”等操作；图4.4-1分析组态展示技术分析4.5.1可靠性管理发电企业可靠性指标分为主设备和辅助设备两大部分。根据系统采集的设备运行事件数据，辅以必要的人工补录数据，分析运行事件，自动计算指定时间范围内的主要可靠性指标，并提供格式报表。主要可靠性指标有：计划停运系数（POF）非计划停运系数（UOF）强迫停运系数（FOF）可用系数（AF）运行系数（SF）机组降低出力系数（UDF）等效可用系数（EAF）毛容量系数（GCF）利用系数(UTF)利用小时UTHUTF=×100%=×100%统计期间小时PH出力系数（OF）强迫停运率（FOR）非计划停运率（UOR）等效强迫停运率（EFOR）=强迫停运发生率（FOOR）（次/年）强迫停运次数FOTFOOR=×8760=×8760可用小时AH暴露率(EXR)EXR=平均计划停运间隔时间（MTTPO）平均非计划停运间隔时间（MTTUO）平均计划停运小时（MPOD）平均非计划停运小时（MUOD）平均连续可用小时（CAH）平均无故障可用小时（MTBF或MTBFA）对于机组:对于辅机设备:MTBFA=启动可靠度（SR）平均启动间隔小时（MTTS）辅助设备故障平均修复时间(MTTR)MTTR=辅助设备故障率()次/年87608760λ==平均无故障运行小时MTBF辅助设备修复率()次/年87608760==故障平均修复时间MTTR4.5.2技术监督：以数据库中运行数据为基础，如设备动作记录、复归记录、特征量数据等，抽取得到相应统计数据，如动作次数、动作时间、复归次数、复归时间等，对电压质量、自动化设备、运行工况进行监督。整点电压分析及合格率统计自动记录500kV=1\*ROMANI母、=2\*ROMANII母整点电压值，按月分别进行统计分析并自动生成统计分析表。分钟采样电压合格率统计对500kV=1\*ROMANI母、=2\*ROMANII母每2分钟的整时电压值进行监测，若出现电压数值超出控制电压曲线范围的情况，则自动记录时间、电压值，并进行电压不合格时间点数以及电压合格率统计。母线频率偏差统计对500kV=1\*ROMANI母、=2\*ROMANII母每2分钟的整时频率值进行监测，若出现频率数值超出控制频率范围的情况，则自动记录时间、频率值，并进行频率不合格时间点数以及频率合格率统计。自动化监督根据监控中元器件模拟量的品质、装置的控制方式等判断自动化元器件或装置的完好与否，做好自动化元器件的完好率、投入率、正确动作率、自动开停机成功率统计。计量统计计量是电厂生产中比较重要的环节，直接影响到电厂的经济效益。系统以自动记录在数据库中计量设备的数据为基础，抽取计算制定时段电厂各计量点电量。4.5.3辅助服务：根据《南方区域并网发电厂辅助服务管理实施细则》，以数据库内电厂运行数据为基础，将与南网辅助服务相关的数据挖掘出来，这些数据包括：各电能计量装置的数据、调度下发的发电负荷指令、各机组及全厂的实际有无功出力、日发电计划曲线、电网频率、厂内及出线的各测量点电压数据、机组状态相关的时间与次数统计、一次调频相关统计、AGVC运行相关统计、黑启动相关统计，辅助服务相关费用等。相关数据结果可以以图形、报表、列表等方式展现。其中，有偿辅助服务费用的部分计算依据下列公式获得：AGC容量补偿费用：费用=AGC当月投运率×每个调度时段的容量服务供应量之和×补偿费率AGC电量补偿费用：费用=AGC实际调节电量×补偿费率旋转备用补偿费用费用=∫时间段（额定容量×20%-出力）dt×补偿费率有偿无功补偿费用费用=无功服务供应量×补偿费率黑启动补偿费用黑启动能力费用=补偿费用（每个月）黑启动服务费用=补偿费用（每一次）

第五章数据库软件说明5.1历史数据库根据系统的需求，我们选用美国甲骨文公司的Oracle软件作为历史数据软件。Oracle数据库10g是业界第一个为网格计算而设计的数据库，且有多个版本可供选择：简化版、标准版1、标准版和企业版。所有这些版本都使用相同的通用代码库构建，这意味着企业的数据库管理软件可以轻松地从规模较小的单一处理器服务器扩展到多处理器服务器集群，而无需更改一行代码。Oracle数据库10g企业版还有许多其他增强了性能、可伸缩性、可用性、安全性和可管理性的功能选项。无论你是独立开发者、中小型企业还是大型企业，这些世界一流的数据库版本中总有一款可满足您的业务和技术需求。，其主要功能如下：故障保护配置和验证Windows集群，并通过与微软集群服务器集成的高可用性软件快速、准确地自动恢复。回闪查询无需复杂、耗时的操作即可恢复更早版本的数据。回闪表、数据库和事务查询诊断和撤销错误操作以缩短恢复时间。数据卫士创建、维护并监控一个或多个备用数据库，以保护企业数据不受故障、灾难、错误和损坏的影响。Oracle安全备份针对Oracle数据库和异构文件系统的安全、高性能的磁带备份管理可降低网络数据保护的成本和复杂性。服务器管理的备份和恢复借助Oracle恢复管理器（RMAN）简化、自动化并提高备份及恢复性能。真正应用集群跨多个相互连接或“集群的”服务器运行任意未做更改的打包或定制的管理软件。集成的集群件利用一组通用、内置的集群服务创建和运行数据库集群。自动工作负载管理将服务连接请求发送给拥有最低负载的适当服务器；一旦发生故障，自动将幸存的服务器重新分配以用于服务。Java和PL/SQL的本地编译用Java和PL/SQL语言编写部署在数据库中的程序。Oracle数据库Vault选件限制超级用户和特权用户对管理软件和数据的访问。Oracle高级安全性符合隐私和法规遵循要求。Oracle标签安全性提供现成可用的行级安全性。将用户安全检查与附加在数据行上的数据分类标签进行对比。安全应用角色仅在用户通过了大量安全性检查后才激活角色。虚拟专用数据库通过深入到行级的可定制的、基于政策的访问控制增强数据安全性和隐私性。细粒度审计实现非常有针对性的审计，而几乎不受“背景噪声”的影响。代理验证通过中间层应用程序检测和验证用户连接。数据加密工具包通过为存储在介质上的数据提供一个额外的保护层来保护重要数据。数据压缩在不影响查询时间的情况下压缩保存在关系表中的数据；降低磁盘系统成本。OLAP使用面向在线分析处理（OLAP）的内置分析工作空间。分区（Partitioning）可将大型表格和索引划分成多个规模较小、更易于管理的部分，而无需更改底层管理软件。数据挖掘（DataMining）实现了从极大型数据库中有效地提取信息，并与商务智能管理软件的集成。可移动的表空间，包括跨平台将一组表空间从一个数据库转移到另一个数据库，或者从一个数据库转移到自身的其他位置。星形查询优化加入一个事实表和大量维度表。信息生命周期管理了解数据如何发展变化、确定数据的增长方式、监控数据使用方式的改变并决定数据的保存时间。汇总管理——物化视图查询改写自动识别物化视图的用法来响应请求。Oracle仓库构建器将不同的原始数据转化为高质量的优化信息，用于编制业务报表和进行分析。Oracle流在一个数据库内或从一个数据库到另一个数据库的数据流中实现数据、事务和事件的传播与管理。高级队列通过基于队列的发布－订阅功能，使数据库队列能够充当持久的消息存储器。工作流支持与完整的工作流管理系统基于业务流程的集成。分布式查询/事务处理在分布式数据库的两个或更多个不同节点上查询或更新数据。XMLDB高性能的本地XML存储和检索技术。媒介物开发、部署和管理包含具有最流行格式的富媒体内容的传统、Web和无线管理软件。文本构建文本查询管理软件和文档分类管理软件。定位器管理地理空间数据来利用地域商业价值。空间支持复杂的GIS部署。Oracle企业安全搜索为安全地搜索企业内部内容的用户提供类似互联网搜索那样的搜索体验，同时防止未经授权的用户访问敏感数据。Oracle内容数据库现成的Web服务将内容管理功能无缝地集成到业务流程中。Oracle记录数据库通过进行审计跟踪、执行法律规定的记录保留要求和快速访问重要的信息，降低法定信息披露的风险和成本。5.2实时数据库软件根据招标文件的要求，我们选用海迅实时数据库（HighSoon，简称HS）。该软件在全面总结国内外同类产品优缺点的基础上完全按照电力特点和实际需求精心设计研制而成，具有完全的自有知识产权。其超大规模数据处理能力、混合压缩等特点，完全可用于智能水电厂海量信息的自动采集、压缩存储、高效处理和精准分析，可在线存储数十万甚至数百万点个采集点的长时间（数年）、高密度（微秒级分辨率）真实数据，提供清晰、精确的数据分析结果，既便于用户浏览当前状况，对现场进行及时的反馈调节，也可回顾过去的生产情况。与国内外同类产品相比，海迅实时/历史数据库在以下几个方面具有明显优势：完全的自主知识产权，保障国家信息安全；充分考虑智能水电厂海量信息处理的需求；采用分布式体系架构，用户在访问数据时不用关心数据服务器的物理位置，整个系统的处理性能和容量可以平滑升级；采用混合压缩技术，同时支持有损压缩和无损压缩，可以在有损压缩和无损压缩之间平滑过渡，同等条件下，具有更高的压缩率，能更加灵活地满足应用系统对不同数据的压缩存储要求；支持跨平台运行，既可以在Windows操作系统平台上运行，也可以在Linux以及各种主流UNIX操作系统平台上运行；系统处理性能高，在普通PC机上其数据提交吞吐量达每秒百万事件以上，是现有其他同类产品性能的10倍以上；支持性能监控，报警功能，便于用户进行实时监控；支持报表功能，便于用户根据实际需求进行历史数据的获取与分析；微秒级时间分辨率；支持完全开放给应用的质量码存储；二次开发接口简单、易用，支持多连接、多线程访问，便于用户进行各种应用系统的开发。5.2.1软件功能5.2.1.1数值型数据的压缩存储对模拟量数据系统先应用线性带宽压缩算法对其进行有损压缩，对有损压缩处理后的结果再进行无损压缩，压缩方式设置灵活，综合压缩率高；而对于离散数据点的历史时序数据，系统只使用无损压缩方法对其进行压缩。同时，海迅实时/历史数据库允许用户设置每个数据点的历史数据保留时间，当历史数据的实际保留时间超过设定值时，系统将自动删除最早的历史数据，使历史数据的保留时间用户设定的要求。5.2.1.2字符型数据压缩存储对于字符型数据，海迅实时/历史数据库只使用无损压缩方法对其进行压缩；与数值型数据类似，用户也可以设定其历史数据保留时间，如果其实际历史数据保留时间超过了设定值，系统将自动删除最早的历史数据，使历史数据的保留时间用户设定的要求。5.2.1.3数据插入或修改实际应用过程中往往存在需要修改或者插入数据点某一段历史数据的要求，海迅实时/历史数据库支持在任何时间段插入、修改历史数据的功能，插入或者修改的数据仍然以压缩格式存储；海迅实时/历史数据库的插入或修改历史的二次开发接口形式与按照正常顺序写入数据的接口形式保持一致，便于应用程序的编写。5.2.1.4标签点导入导出海迅实时/历史数据库支持对标签点的相应信息进行导入导出，导入导出的标签点信息存放在EXCEL兼容格式的文件中。用户可以对标签点信息进行查看、修改以及新的标签点信息设置并导入等，操作方便。5.2.1.5历史数据导入导出海迅实时/历史数据库支持对历史数据的导入导出功能，可以方便地对某段时间某些标签点的历史数据进行保存、备份以及再次归档等，导入导出的方式支持文本以及二进制流两种格式。对于文本格式的历史数据可以直观的对其进行查看、统计等，而二进制流格式的历史数据导出速度快，可以对某段时间某些标签点的数据进行快速地备份，两种形式的导出的历史数据都可以再次导入到相应标签点中，便于数据的恢复。相应地，二进制流格式数据的导入较文本格式数据导入快速的多。历史数据两种形式的导入导出可以使用户根据自身需要进行灵活地选择，满足不同工作环境下的需要。5.2.1.6数据查询标签点支持对历史数据的查询功能，例如可以查询一个标签点历史数据的存储范围，从而得到该点历史数据的起始和终止时间；可以查询一个数据点最近的更新数据（实时快照）；可以查询一个标签点在指定时间范围内实际存储的原始值历史数据值序列，也可查询指定时间间隔的插值历史数据值序列和阶梯历史数据值序列等。标签点在某一时刻的阶梯历史数据值指的是数据处理服务器实际存储的该数据点在距离指定时刻最近的时刻的历史值，如下图所示：时间时间值在上图中，红色五角星所标识的就是该历史序列在某时刻的阶梯历史数据值，而绿色五角星所标识的是该历史序列在相同时刻的插值历史数据值。对于连续数据点而言，查询得到的数据是用户提交的数据经过有损压缩处理后的结果；对于离散数据点来说，其查询得到的结果就是用户所提交的原始数据5.2.1.7数据库管理海迅实时/历史数据库支持对数据库基本功能的配置，其中包括对数据库运行目录的设置功能、对主机名称、网络地址和端口的设置功能、对名字服务器的网络地址和端口的设置功能，以及设置服务器镜像的功能。通过此功能，用户可以方便地对数据库进行配置管理，在服务器需要变更时，及时有效地做出相应的调整。5.2.1.8权限管理海迅实时/历史数据库支持用户和角色管理功能，实现了多种用户权限，包括：用户读取标签点的权限、删除标签点的权限、增加标签点的权限和更改标签点的权限等。用户和角色管理功能由系统管理员（SA）进行维护，用户登录成功后，根据自身拥有权限可对标签点进行相应的操作。此外，用户还可对自身密码进行修改。5.2.1.9性能监视海迅实时/历史数据库提供性能监视工具，针对系统的各项性能参数进行监控，监控的主要目标有系统内存的使用情况、CPU的使用情况、磁盘空间的使用情况以及对于网络环境的监控。同时用户可以通过可视化的界面观察实时数据变化，通过以上四个方面的监控，可以及时有效的反映系统当前的运行效能，利于系统管理员及时发现系统的潜在的性能问题以及网络威胁，可以帮助技术人员对系统进行实时有效的维护。5.2.1.10报警服务当所监视变量的数值发生异常，或数值的变化发生异常时，将产生报警，以便用户采取必要的措施。海迅实时/历史数据库报警服务主要实现四种类型的报警，即限值报警、变化率报警、偏差报警和开关量报警。主要的报警点来源于数据点产生的报警信息和海量信息数据库本身监测系统运行状态产生的信息两大类。报警服务的主要功能有：报警信息收集、报警订阅/发布、报警确认、报警信息存储、报警信息查询、报警信息删除和报警信息统计。5.2.1.11数值统计在海量信息数据库的应用中，历史数据的统计服务对于用户非常重要，它以数理统计为理论基础，计算监测对象的数字特征，直观地反映历史数据的状态。海迅实时/历史数据库为用户提供历史数据的最大值、最小值、平均值（包括算术平均值和积分平均值）、中值、标准差、积分、算术累积和状态延续时间等统计服务。这些统计量用于体现一个时间段内数据的极值，数据的整体趋势，个体偏离整体平均水平的程度，状态的维持，状态切换的次数，以及与时间相关的物理量在时间轴上的积分计算等。5.2.1.12复制冗余机制随着数据安全的需求，实际应用系统中的数据库往往不再是单个，而是存在冗余、镜像等多个实体。传统情况下应用程序需要自行考虑多个数据库实体之间的冗余复制，海迅实时/历史数据库直接提供了完善的数据库级复制冗余机制，能够自动同步系统中镜像或冗余数据库的数据，大大的简化了数据库同步的复杂度，并且满足电力系统二次安全防护要求。客户端只需要向主服务节点提交数据，冗余节点通过该机制能够自动同步诸如数据点维护（增加、删除、修改）和数据提交的请求，从而实现了海量信息数据库自身的冗余灾备，满足系统灾备的实际需求。5.2.1.13客户端数据缓存与重发海迅实时/历史数据库二次开发接口支持客户端数据缓存机制，应用程序向数据处理服务器发送的诸如数据点维护（增加、删除、修改）请求和历史数据提交请求都在客户端本机磁盘上做实时缓存，只有客户端接口确认服务端已经接收到这些数据才将其从缓存文件中删除；如果在发送这些请求报文的过程中网络通讯或者数据处理服务器发生故障，客户端接口会持续缓存请求报文，当数据通讯恢复正常后，客户端接口会逐步将缓存的数据重新发送到客户端，从而能够保证提交数据在故障过程中不丢失。5.2.1.14静态网络负载均衡海迅实时/历史数据库客户端与服务端之间如果存在多个通讯网络时（如存在双网结构），系统会自动选择带宽利用率比较低的网络作为本次的通讯连接通路，从而实现网络负载的自动均衡，降低整体网络的带宽占用率，提高网络通讯的有效性。5.2.1.15单向网络隔离装置穿越功能通过特殊的设计，海迅实时/历史数据库的标签的前点维护和数据提交报文可以穿越单向网络隔离装置，从而位于网络隔离装置一侧的客户端应用程序可以向位于网络隔离装置另外一侧的海迅实时/历史数据库发送数据，便于某些对网络安全有特殊要求的应用系统的开发。5.2.1.16内嵌跨网络安全区数据映射功能海迅实时/历史数据库内嵌支持跨网络安全隔离装置的数据映射功能，通过修改标签点的配置信息，用户可以选择全部映射或指定需要映射的标签点，数据映射源与映射目标之间支持数据缓存机制，可以保证在网络故障或者服务器故障时数据不丢失。5.2.1.17程序开发接口API海迅实时/历史数据库为开发人员提供比较完备的程序开发接口（API），可以分为如下几类：服务连接查询维护接口数据点配置信息查询与维护接口组配置信息维护与查询接口数据提交接口（写数据接口）数据查询接口时间运算函数接口统计值计算函数接口模糊搜索函数接口批量点信息导入导出接口权限管理接口用户配置信息维护接口数据文件查询接口命名服务器访问接口数据处理服务器状态监测接口所有的程序开发接口都是线程安全的，一个服务连接可以在不同的线程中同时访问（查询或者提交数据），也可以在