Análise de Medidores Inteligentes com MongoDB

Visão Geral da Solução

À medida que a adoção da tecnologia de medidores inteligentes aumenta, o MongoDB fornece uma plataforma abrangente para gerenciar e analisar dados de série temporal de medidores inteligentes em larga escala. Essa solução em medidor inteligente ajuda as empresas de serviços públicos a:

• Coletar leituras do medidor de alta frequência

• Processar dados de streaming em tempo real

• Armazene dados históricos de forma eficiente

• Detecte anomalias para identificar problemas como picos de energia, interrupções ou padrões de consumo incomuns

Esta solução aproveita as seguintes integrações e recursos do MongoDB para permitir que as empresas dimensionem enquanto mantêm o desempenho e a acessibilidade aos dados:

• Integração de protocolos de mensagens IoT: a integração do MongoDB com protocolos de mensagens IoT, como o MQTT, permite a ingestão confiável de dados de unidades head-end de medidores inteligentes.

• MongoDB Atlas: o suporte nativo a séries temporais do MongoDB Atlas permite o armazenamento e a query eficientes de dados temporais.

• Funcionalidades avançadas do MongoDB: funcionalidades avançadas, como o nível de dados e o Atlas Online Archive, ajudam a gerir dados históricos de forma eficaz em termos de custos.

• Análise e monitoramento: funcionalidades de análise integradas permitem o monitoramento em tempo real e perspicácias operacionais por meio de dashboards personalizáveis e relatórios.

Arquiteturas de referência

Esta solução contém dois componentes principais: armazenamento de dados de medidor inteligentes e gerenciamento de dados de medidores inteligentes com MongoDB.

Gerenciamento de Dados de Medidores Inteligentes com MongoDB

Depois de armazenar os dados do medidor inteligente no MongoDB Atlas, você pode analisá-los em busca de anomalias e insights. Essa solução aproveita três recursos principais do MongoDB para criar um MDMS de última geração:

1. MongoDB Change Streams

2. Coleções de séries temporais do MongoDB

3. Linguagem de query do MongoDB

Os change streams do MongoDB permitem a captura e o em processamento em tempo real de alterações no banco de dados, como operações de inserção, para fornecer perspicácias imediatas sobre padrões de consumo de energia, anomalias do sistema e possíveis falhas. A funcionalidade em tempo real em sistemas de medidores inteligentes permite a análise oportuna usando o framework de agregação do MongoDB, detectando anomalias e evitando danos custosos e interrupções de serviços.

O MongoDB armazena os dados analisados em coleções de séries temporais. Essas coleções especializadas fazem o seguinte pelos dados do seu medidor inteligente:

• Forneça alta compactação

• Aprimora o desempenho da consulta de dados de séries temporais

• Habilitar operações rápidas

Figura 1. Arquitetura de sistema de gerenciamento de medidores inteligentes de ponta a ponta

Abordagem do modelo de dados

Esta solução utiliza dois modelos de dados de série temporal. Você pode usar o primeiro modelo para dados brutos de medidores inteligentes com meter_id como metaField:

{
  "_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
}

O segundo conjunto de dados inclui anomalias detectadas em várias medições com base em critérios predefinidos. No exemplo a seguir , anomalias são leituras que estão acima de três desvios padrão dos valores média . Este conjunto de dados utiliza meter_id como metaField:

{
  "_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"]
}

Construir a solução

Esta solução em gerenciamento de dados de medidores inteligentes utiliza o broker MQTT e o MongoDB Atlas para coletar e analisar dados da infraestrutura energética moderna.

Use o procedimento a seguir para configurar seu sistema de gerenciamento de dados de medidor inteligente com o MongoDB. Para uma implementação mais detalhada desta solução, consulte o repositório GitHub.

Principais Aprendizados

• O gerenciamento de dados é fundamental: medidores inteligentes geram grandes volumes de dados de série temporal, o que cria desafios de interoperabilidade, privacidade e em processamento. As soluções exigem bancos de dados flexíveis e dimensionáveis que lidem com fluxos de dados complexos e de alta frequência.

• O MQTT permite comunicação eficiente em IoT: ecossistemas de medidores inteligentes precisam de protocolos leves de publicação-assinatura para transmissão eficiente e segura de dados entre aparelhos, agregadores e sistemas de gerenciamento.

• O MongoDB oferece soluções abrangentes em dados IoT: coleções de séries temporais, fluxos de alterações, frameworks de agregação e modelos de documento flexíveis ajudam o MongoDB a enfrentar os principais desafios do indicador inteligente, como detecção de anomalias, análise em tempo real e armazenamento dimensionável de dados.

• Use uma abordagem integrada: implementações bem-sucedidas de medidores inteligentes combinam protocolos de mensagens como MQTT, tecnologias avançadas de banco de dados e análises abrangentes para transformar dados brutos de medidores em perspicácias aplicáveis.

Autores

• Dr. Humza Akhtar, MongoDB

• Rami Pinto, MongoDB

• Sebastian Rojas Arbulu, MongoDB

• Diego Canales, MongoDB

Saiba mais

• Inteligência orientada por aplicativos com dados IoT

• Crie um Hub de Dados IoT para Manufatura Inteligente

• Diagnóstico de AI em tempo real com base em áudio