.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
本文由AI智能模型生成，在自有数据的基础上，训练NLP文本生成模型，根据标题生成内容，适配到模板。内容仅供参考，不对其准确性、真实性等作任何形式的保证，如果有任何问题或意见，请联系contentedit@huawei.com或点击右侧用户帮助进行反馈。我们原则上将于收到您的反馈后的5个工作日内做出答复或反馈处理结果。
金蝶apusic分布式消息中间件(hcs版)：为电网智能传感背景电网智能传感场景提供 解决方案
在电网智能传感背景下，电网公司与金蝶合作开展了输电线路智能多参数传感器集成研究项目。该项目的传感器来自不同的厂家，分布在输电线路的各个位置，包括杆塔、杆塔上、输电线路侧等十多种。整个系统目前接入总长度约六百公里，包含六百多个杆塔的输电线路传感器。
这个应用场景面临两个难点。一是来自不同厂商的传感器没有统一的通信协议，有的使用电力相关的iec104规约，有的使用protobuf或其他厂商自定义协议。二是项目数据量比较大，有些传感器可能会单次产生20mb甚至更大的消息，有些传感器则每秒上传一次数据。
为了解决这些问题，我们选择了金蝶apusic分布式消息中间件(hcs版)作为解决方案。该中间件是一款金融级分布式消息中间件，具有跨城高一致、高可靠、高并发等特性。
在这个解决方案中，我们借助admq，将传感器数据直接转发到admq中，再通过admqfunctions进行进一步的数据预处理和其他业务操作。以电压传感器为例，电压传感器会产生三类数据，分别是心跳数据、稳态波形数据和暂态波形数据。其中，心跳数据和稳态波形数据通过protobuf协议传输，暂态数据则通过zip压缩文件的形式传输。
接收到protobuf的数据后，借助admqfunctions进行一系列的数据处理，包括通过解密function完成数据解密和protobuf的反序列化，再对数据进行路由。通过对应的etlfunction做数据处理和解析，最后通过schemamapping将数据入库。
通过金蝶apusic分布式消息中间件(hcs版)的应用，我们成功解决了电网智能传感背景下的传感器数据通信和处理问题。该中间件的高一致性、高可靠性和高并发性能，为电网智能传感场景提供了稳定可靠的技术支持。
