申请/专利权人：西安热工研究院有限公司

申请日：2021-10-18

公开（公告）日：2022-01-18

公开（公告）号：CN113944923A

主分类号：F22B37/38(20060101)

分类号：F22B37/38(20060101);F22B37/47(20060101);G06F16/2458(20190101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的视为撤回

法律状态：2024.04.26#发明专利申请公布后的视为撤回;2022.02.08#实质审查的生效;2022.01.18#公开

摘要：本发明是一种基于SparkStreaming实时检测锅炉壁温超限报警的方法，基于Spark大数据处理和计算框架，通过SparkStreaming驱动器程序订阅Kafka，贯通SIS实时数据库，利用离散化流DStream实现不间断7*24工作,将锅炉壁受热面金属监测的所有测点数据按批次间隔形成一个持续RDD序列，通过“Map”转化操作过滤出超限测点，再由“Reduce”滑动窗口操作进行聚合，实现实时检测锅炉壁温超限报警统计，对预防超温引发机组停机、提高发电设备可靠性和间接降低发电成本有着显著的作用。

主权项：1.一种基于SparkStreaming实时检测锅炉壁温超限报警的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、在分布式流媒体平台Kafka中创建“锅炉壁温超限”主题；步骤2、从分布式流媒体平台Kafka中订阅“锅炉壁温超限”主题，构建StreamingContext上下文环境，实列化针对这个主题的接收器线程数据的映射表；步骤3、按批次间隔读取数据,形成的一个持续RDD序列，即离散化流也就是DStream；步骤4、通过转化操作过滤出锅炉壁温超限的测点形成一个新的持续RDD序列即新的DStream；步骤5、定义状态检测点，开启Checkpoint机制，通过有状态的行动操作整合多个批次的结果形成一个含时长和步长窗口，对每个窗口更高效地进行归约操作统计出测点超限结果；步骤6、根据最后窗口实时统计结果，进行DStream输出操作将内容编排在分布式流媒体平台Kafka中创建“超限报警”主题，发布消息至手机或者业务系统，达到报警提示目的。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安热工研究院有限公司 基于Spark Streaming实时检测锅炉壁温超限报警的方法

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