MongoDB 사용한 스마트 미터 분석

솔루션 개요

스마트 미터 기술 채택이 증가함에 따라 MongoDB 스마트 미터 Time Series 데이터 확장하다 로 관리하고 분석할 수 있는 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 이 스마트 미터 솔루션은 유틸리티 회사에 도움이 됩니다.

• 고주파 미터 판독값 수집

• 스트리밍 데이터를 실시간 처리

• 기록 데이터를 효율적으로 저장

• 이상 징후를 감지하여 전압 스파이크, 정전 또는 비정상적인 소비 패턴과 같은 문제를 식별합니다.

이 솔루션은 다음과 같은 MongoDB 통합 및 기능을 활용하여 기업이 성능과 데이터 접근성을 유지하면서 확장하다 할 수 있도록 합니다.

• IoT 메시징 프로토콜 통합: MongoDB와 MQTT와 같은 IoT 메시징 프로토콜의 통합을 통해 스마트 미터의 헤드엔드 장치에서 안정적인 데이터 수집이 가능합니다.

• MongoDB Atlas: MongoDB Atlas 의 네이티브 시계열 지원 통해 시간 데이터를 효율적으로 저장 하고 쿼리할 수 있습니다.

• 고급 MongoDB 기능: 데이터 계층화 및 Atlas Online Archive 와 같은 고급 기능을 사용하면 기록 데이터를 비용 효율적으로 관리 수 있습니다.

• 분석 및 모니터링: 내장된 분석 기능을 통해 사용자 지정 가능한 대시보드 및 보고서를 통해 실시간 모니터링 및 운영 인사이트를 활성화 .

참조 아키텍처

이 솔루션에는 스마트 미터 데이터 저장과 MongoDB 사용한 스마트 미터 데이터 관리, 이렇게 두 가지 주요 구성 요소가 포함되어 있습니다.

MongoDB 사용한 스마트 미터 데이터 관리

스마트 미터 데이터를 MongoDB Atlas 에 저장 하면 데이터를 분석 이상 징후와 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 솔루션은 MongoDB 세 가지 주요 기능을 활용하여 차세대 MDMS를 생성합니다.

1. MongoDB Change Streams

2. MongoDB Time Series 컬렉션

3. MongoDB 쿼리 언어

MongoDB 변경 스트림을 활성화 삽입 작업과 같은 데이터베이스 변경 사항을 실시간 캡처하고 처리 에너지 소비 패턴, 시스템 이상 및 잠재적 장애에 대한 즉각적인 인사이트를 제공할 수 있습니다. 스마트 미터 시스템의 실시간 역량 통해 MongoDB 집계 프레임워크 사용하여 시기적절한 분석을 수행할 수 있으며, 이상을 감지하고 비용이 많이 드는 손상 및 서비스 중단을 방지할 수 있습니다.

MongoDB 분석된 데이터를 time series 컬렉션에 저장합니다. 이러한 특수 컬렉션은 스마트 미터 데이터에 대해 다음을 수행합니다.

• 높은 압축률 제공

• Time Series 데이터 의 쿼리 성능 향상

• 빠른 작업 활성화

그림 1 종단간 스마트 미터 관리 시스템 아키텍처

데이터 모델 접근 방식

이 솔루션은 두 가지 Time Series 데이터 모델을 사용합니다. meter_id 을 metaField로 사용하여 원시 스마트 미터 데이터에 첫 번째 모델을 사용할 수 있습니다.

{
  "_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
}

두 번째 데이터 세트에는 사전 정의된 기준에 따라 다양한 측정에서 감지된 이상이 포함됩니다. 다음 예시 에서 이상 항목은 MEAN 에서 3 표준 편차를 초과하는 판독값입니다. 이 데이터 세트는 meter_id 을 metaField로 사용합니다.

{
  "_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"]
}

솔루션 빌드

이 스마트 미터 데이터 관리 솔루션은 MQTT 브로커와 MongoDB Atlas 사용하여 최신 에너지 인프라 데이터를 수집하고 분석 .

MongoDB 로 스마트 미터 데이터 관리 시스템을 설정하다 하려면 다음 절차를 따르세요. 이 솔루션에 대한 자세한 구현 GitHub 리포지토리 참조하세요.

주요 학습 사항

• 데이터 관리 중요합니다. 스마트 미터는 대량의 Time Series 데이터 생성하므로 데이터 상호 운용성, 개인정보 보호 및 처리 면에서 문제가 발생합니다. 솔루션에는 빈번하고 복잡한 데이터 스트림을 처리하다 하는 유연하고 확장 가능한 데이터베이스가 필요합니다.

• 효율적인 IoT 통신을 가능하게 하는 MQTT: 스마트 미터 에코시스템에는 장치, 애그리게이션 및 관리 시스템 간에 효율적이고 안전하게 데이터를 전송하기 위한 경량의 게시-구독 프로토콜이 필요합니다.

• MongoDB 포괄적인 IoT 데이터 솔루션을 제공합니다: 시계열 컬렉션, 변경 스트림, 집계 프레임워크, 유연한 문서 모델은 MongoDB 가 이상 감지, 실시간 분석, 확장 가능한 데이터 저장 과 같은 주요 스마트 미터 과제를 주소 도움이 됩니다.

• 통합된 접근방식 사용: 성공적인 스마트 미터 구현은 MQTT와 같은 메시징 프로토콜, 고급 데이터베이스 기술, 포괄적 분석 결합하여 원시 미터 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환합니다.

작성자

• Dr. Humza Akhtar, MongoDB

• Rami Pinto, MongoDB

• Sebastian Rojas Arbulu, MongoDB

• Diego Canales, MongoDB

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