MongoDBは、スマートメーターシステム向けにスケーラブルなプラットフォームを提供し、リアルタイムデータ収集、時系列分析、異常検出を可能にします。
業種: 製造・モビリティ、エネルギー・環境
製品およびツール: MongoDB Atlas、 MongoDB Atlas Charts、 MongoDB Change Streams、 MongoDB 時系列コレクション、 MongoDB クエリ言語
パートナー: Cedalo
ソリューション概要
スマートメーターテクノロジーの採用が増加する中、MongoDB は、スマートメーターの時系列データを大規模に管理および分析するための包括的なプラットフォームを提供します。このスマートメーターソリューションは、以下のような形で公益事業会社を支援します。
高頻度のメタ読み取りを収集する
ストリーミングデータをリアルタイムで処理する
履歴データを効率的に保存
電圧スパイク、停止時、または異常な消費パターンなどの問題を識別するために、異常を検出する
このソリューションでは、次のMongoDB統合と機能を活用して、パフォーマンスとデータアクセスを維持しつつ会社を増やすことができます。
IoT メッセージプロトコルの統合: MongoDB と MQTT などの IoT メッセージ プロトコルとの統合により、スマート メートルのヘッドエンド ユニットから確実にデータを取り込むことができます。
MongoDB Atlas：MongoDB Atlasのネイティブ 時系列サポートにより、時系列データの効率的なストレージとクエリが可能になります。
高度なMongoDB機能: データ階層化やAtlas Online Archiveのような高度な機能を使用すると、履歴データをコスト効果的に管理するのに役立ちます。
分析とモニタリング: 組み込みの分析機能により、カスタマイズ可能な ダッシュボードとレポートを通じてリアルタイムのモニタリングと運用上のインサイト が可能になります。
参照アーキテクチャ
このソリューションには、 マーク メトリクス データ ストレージ と MongoDBを使用したマーク メトリクス データ管理 の 2 つの主要コンポーネントが含まれています。
スマートメーターのデータストレージ
スマートメータリングを使用するために、ユーティリティ会社は、次のコンポーネントを含むコアスマートメータリングエコシステムを配置します。
スマートメーター：スマートメーターはエンドユーザーからデータを収集し、それをLAN を通じてデータアグリゲーターに送信します。データ需要の要件に応じて、送信頻度を15分、 30分、または1時間ごとに調整できます。
メーターデータ収集ネットワーク：アグリゲーターはスマートメーターのデータを取得し、HES に送信します。
ヘッドエンド システム: HES はデータを分析し、MDMS に送信します。最初の通信パスでは、メートル、カスタマープレミス、または分散デバイスに直接送信できるコマンドが使用されます。
メーターデータ管理システム：MDMS システムは、このソリューションのバックエンドデータベースとして MongoDB Atlas を使用しています。データが HES に到達すると、MQTT プロバイダーがそれを MongoDB Atlas に送信します。MongoDB Atlas は、メーター ID、タイムスタンプ、エネルギー、電流、電圧などの測定値などの情報を含むスマートメーターデータを保存します。
Cedaloのような主要なMQTTプロバイダーは、シームレスなデータ転送とスマートメーターが収集する情報の効率的なマネジメントを可能にするMongoDB統合を備えています。このソリューションでは、効果的なメッセージ送信を容易にするために Cedallo Pro Mosquito MQTT プロバイダーが使用されます。Cedalo ブローカーはMongoDBに接続し、2つのシステム間のデータの継続的なフローを確保します。
MongoDB を使用したスマートメーターのデータ管理
スマートメーターのデータを MongoDB Atlas に保存したら、それを分析して異常やインサイトを見つけることができます。このソリューションは、MongoDB の3つの主要な機能を活用して次世代の MDMS を構築します。
MongoDB の変更ストリームを使用すると、挿入操作などのデータベースの変更をリアルタイムでキャプチャしてプロセシングでき、消費量パスワードなし、システム異常、潜在的な障害に関するインサイトが得られます。スマートメーターシステムのリアルタイム機能により、MongoDB集計フレームワークを使用したリアルタイムでの分析が可能になり、異常を検出し、高額な損害やサービスの中断を防ぐことができます。
MongoDBは分析されたデータを時系列コレクションに保存します。これらの専用コレクションは、スマート メートル データに対して次の処理を行います。
高圧縮を提供します
時系列データのクエリ パフォーマンスを向上
高速操作の有効化
図1。エンドツーエンドのスマートメーターマネジメントシステムアーキテクチャ
データモデルアプローチ
このソリューションでは、2 つの時系列データモデルを使用します。最初のモデルは、 meter_id metaFieldとして使用して、生のスマートメーターデータに使用できます。
{ "_id": "668cb56d3830323642e562d9" , "timestamp": { "$date": "1720497517183" }, "power_factor": 0.89 , "power": 220.1 , "frequency": 49.85, "meter_id": 1, "energy": 0.22, "current": 1, "voltage": 219.38 }
2 番目のデータセットには、事前定義された基準に基づいてさまざまな測定値で検出された異常が含まれています。次の例では、異常とは、平均値から 3 つの標準偏差を超える読み取りです。このデータセットでは、metaField として meter_id を使用します。
{ "_id": "668d4a023819ef77d3fc84d8", "timestamp": { "$date": "1720535553856" }, "meter_id": 3, "data": { "voltage": 190.06, "current": 18.13, "power": 3445.67, "energy": 3.45, "power_factor": 0.76, "frequency": 49.92 }, "anomalies": ["voltage", "current"] }
ソリューションのビルド
このスマートメーターデータ管理ソリューションは、MQTT ブローカーと MongoDB Atlas を使用して、現代のエネルギーインフラストラクチャデータを収集し分析します。
注意
この実装ではCedaloのMQTTブローカーが紹介されていますが、このソリューションはブローカーに依存せず、さまざまなMQTTプロバイダーとの統合をサポートしています。
MongoDBを使用してスマート メートル データ管理システムを設定するには、次の手順に従います。このソリューションの詳細な実装については、GitHubリポジトリを参照してください。
MQTT プロバイダーを設定する
信頼できるメッセージ処理のために MQTT プロバイダーを設定します。
MongoDB とのブローカー統合を構成します。
安全なデータストリーミングパイプラインを確立する。
スマートメーターからのリアルタイムデータ収集を有効にします。
ブローカーのマネジメントとモニタリングを実装します。
データベースを構成する
必要なコレクションを含むMongoDBデータベースを作成します。
次の時系列コレクションを設定します。
Anomalies data
メトリクス データ
変換されたデータ
データ変換パイプラインを構成します。
リアルタイムデータプロセシング機能を有効にします。
キーポイント
データ管理は重要です：スマート メートルは大量の時系列データを生成するため、データの相互運用性、プライバシー、プロセシングに挑戦が生じます。ソリューションには、高頻度で複雑なデータストリームを取り扱う柔軟でスケーラブルなデータベースが必要です。
MQTT は効率的な IoT 通信を可能に：スマートメーターのエコシステムには、デバイス、集約システム、マネジメントシステム間で効率的かつ安全なデータ転送を行うために軽量なパブリッシュ・サブスクライブプロトコルが必要です。
MongoDB は包括的な IoT データソリューションを提供：時系列コレクション、変更ストリーム、集計フレームワーク、柔軟なドキュメントモデルは、異常検出、リアルタイム分析、スケーラブルなデータストレージなどの主要なスマートメーターの課題に対処するために役立ちます。
統合アプローチを使用する: 成功させるスマート メートルの実装では、MQTT などのメッセージング プロトコル、高度なデータベース テクノロジー、包括的な分析を組み合わせて、未加工のメートル データを実行可能なインサイトに変換します。
作成者
Dr. Humza Akhtar, MongoDB
Rami Pinto、MongoDB
Sebastian Rojas Arbulu, MongoDB
Diego Canales, MongoDB