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 メートル テクノロジーの採用が増加するにつれて、 MongoDB は増やすな スマート メートルの時系列データ を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 メートル ソリューションは、ユーティリティ会社に役立ちます。
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
履歴データを効率的に保存
昇順、停電、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組織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、一時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 オンラインアーカイブ 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 メトリクスを使用するために、ユーティリティ 会社は、次のコンポーネントを含む主要スマート メトリックエコシステムを配置します。
グローバル メートル: グローバル メートルはエンドコンシューマーからデータを収集し、それを lan を介してデータ集計プログラムに送信します。データ需要の要件に応じて、送信頻度は15 分、30 分、または 1 時間ごとに調整できます。
メートルデータコレクションネットワーク: 集計プログラムはスマート メートル データを取得し、それを 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。
メタデータマネジメントシステム: 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を使用します。データが HES に達すると、MQTT プロバイダーはそれをMongoDB Atlasに送信します。 MongoDB Atlas は、メートルID、タイムスタンプ、およびエします。
Cedalos などの主要 MQTT エージェント プロバイダーは、シームレスなデータ転送とスマート メートルが収集する情報の効率的な管理を可能にする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。 Cedal プロバイダーは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によるスマート メタ データ管理
スマート メートル データをMongoDB Atlasに保存すると、そのデータを分析して例外やインサイトを得ることができます。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、次の生成を作成します。
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処理でき、消費量パターン、システム異常、潜在的な障害に関する洞察が得られます。スマート メートル 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時間的な分析が可能になり、異常を検出し、コストによる影響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。未加工のスマート メートル データには、meter_id を metaField として使用することで、最初のモデルを使用できます。
{ "_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 メートル データ管理ソリューションは、MQTT プロバイダーとMongoDB Atlas を使用して最新のリソース インフラストラクチャ データを収集および分析します。
注意
この実装では Cedalo の MQTT ブロッキング が紹介されていますが、このソリューションは ノードに依存せず、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。
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、処理に問題が生じます。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 通信を可能にします：オートメーションのエコシステムには、デバイス、集計、管理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公開サブスクライブ 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 を提供しています。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 キ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: 成功するスマート 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