本文主要是介绍iotdb时序库在火电设备锅炉场景下的实践【原创文字，IoTDB社区可进行使用与传播】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一.概述
1.1 说明
本文章主要介绍iotdb数据库在电站锅炉工业场景下，对辅助智能分析与预警的使用介绍。
【原创文字，IoTDB社区可进行使用与传播】
1.2 项目背景
随着人工智能算法在电力领域的发展，以及燃煤锅炉设备精细化调整需求的增加，利用大数据算法开展锅炉关键设备全参数预测和预警，实现基于机理的设备工况分析和性能分析，开展设备健康状态评价和故障诊断研究，进而为深度调峰操作调整提供指导，为运行监盘提供预警，为检修维护提供参考。
此过程中面临诸多痛点：
设备种类繁多、协议众多、数据类型众多
时序数据特别是高频数据，数据量巨大
海量时序数据下的读写速度无法满足业务需求
现有时序数据管理组件无法满足各类高级应用需求
而选取IoTDB作为智能运维平台的存储数据库后，能稳定写入多频及高频采集数据，覆盖钢铁全工序，并采用复合压缩算法使数据大小缩减10倍以上，节省成本。IoTDB 还有效支持超过10年的历史数据降采样查询，帮助企业挖掘数据趋势，助力企业长远战略分析。
1.3 iotdb
Apache IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB 采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能，并与Apache Hadoop、Spark和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。
具有它具有以下特点：
1.体量轻
2.性能高
3.易使用的特点
二 案例介绍
2.1 项目案例
2.1.1 数据测点
数据采集层负责分别从采集点采集数据，目前3#、4#机组每分钟采集约5.2万个测点的实时生产数据，每分钟计算约10万次。
2.1.2 架构图
1.边缘侧：为推送给平台测区域的部分，一般是某具体电厂使用的系统或者博望推送数据的服务器机器。
2.平台接入测：这台服务器部署工业处理X平台，在X平台配置测点，资产树等信息；使用网络通信框架mina和其他电厂系统进行数据对接，将接入到的数据进行解码并安装配置好的测点信息，推送到x平台上；实时数据存储到iotdb中。
2.1.3 功能接口案例
1工况预警页面，通过查询iotdb数据库，显示磨煤机工况预警统计信息，如下图：
2.iotdb连接线程池工具类，如下图：
3.对应的iotdb核心代码 ：
2.1.4 其他案例场景iotdb的sql用法
1.命令启动iotdb服务
| #启动 (前台启动) sbin/start-server.sh #nohup后台启动,输出启动日志到nohup.log文件 nohup sbin/start-server.sh >> nohup.log 2>&1 & #nohup后台启动,不输出启动日志 nohup sbin/start-server.sh >/dev/null 2>&1 & #停止 sbin/stop-server.sh |
2).iotdb导出脚本语句
sh export-csv.sh -h 127.0.0.1 -p 6667 -u root -pw root -td /root/export-data0328 -f 30KYQ20AA00CT001A_M.csv -q "select 30KYQ20AA00CT001A_M from root.iot_point.tenant_system where time >= 2022-03-25 05:00:00 and time <= 2022-03-25 06:00:00"
3).查看 iotdb 库中测点 30MMJ10FC10CT303A 的正常数据。
a）sql语句
select 30MMJ10FC10CT303A as 30MMJ10FC10CT303A from root.iot_point.tenant_systemorder by time desc limit 10
b）截图如下：
c.观察后这里将测点 30MMJ10FC10CT303A 的模拟值设置：
将前一个时刻值设置 78.5001
将当前时刻值设置 73.5001
时间间隔为：60s
计算： (78.5001-73.5001)/60=0.0833
2.1.5 注意事项
在执行dml命令添加数据的时候，insert into xxxx values(y) ;xxxx只能到设备层，values里面只能有列名。如下图所示：
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