能源领域更智能的运营和更快的决策：由基于云的历史学家提供支持

简介：电力行业的数据现代化挑战和本地解决方案

在电力行业，由于严格的网络安全规定、数据驻留规则以及对实时可靠性的需求，数据基础设施的现代化尤其具有挑战性。

此外，能源系统本质上是混合动力的。它们依赖于 OEM、协议和本地基础设施的分布式拼凑而成，通常位于偏远或偏远的地方。这些现实导致资产所有者和运营商将其数据策略建立在传统的本地数据历史学家身上，最常见的是 OSIsoft PI（现为 AVEVA PI）。

尽管 PI 数十年来一直为该行业提供良好的服务，但其本地架构现在在当今的云优先环境中对可扩展性、集成和成本效益构成了挑战。许多能源公司发现：

它不灵活、封闭：数据迁出本地 PI 生态系统既困难又昂贵，这限制了对云工具、第三方分析或与人工智能/机器学习 (AI/ML) 框架等现代应用程序的集成。

它缺乏可扩展性：技术依赖于紧密耦合的本地架构，需要手动配置新的数据源。

它越来越昂贵：在几乎没有竞争的情况下，PI 可能会带来巨大的、不可预测的成本，例如最近的收入模式改革将价格提高了 25-50%。

在需要更具洞察力、更敏捷和更具成本效益的解决方案的时代，PI 等本地历史学家已成为瓶颈。

专为能源而建的基于云的历史学家

Nexalis 是一个云原生数据平台，旨在取代能源行业传统的本地历史学家。它提供相同的基础功能——实时摄取、安全存储和数据标准化——但具有云的规模、灵活性和开放性。

1. 解决方案

简而言之，Nexalis 平台通过其 Nexalis 代理连接到数据源，该代理适用于业界的各种协议（例如 DNP3、OPC、Modbus），并将数据发送到 Nexalis 云（参见下图中 Nexalis 云的部署选项）。在这里，数据集中化，通过人工智能标准化，并以结构化和原始格式提供。该平台支持冷热数据用例，提供亚秒级的云刷新率以及多年的历史访问权限。Nexalis 通过为工业数据管理量身定制的精心架构设计，使用 Amazon S3、Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）和 Amazon Identity and Access Management（IAM）等亚马逊云科技服务。

图 1。Nexalis 平台：高级架构

2. 网络安全，专为能源而设计

为了解决维护我们电力供应的行业独特的安全问题，Nexalis 通过无需用户将其数据基础设施移交给供应商控制的环境而脱颖而出。取而代之的是，该平台为 Nexalis Cloud 提供了灵活的部署选项，完全符合用户的内部政策、云治理标准和资源限制。云环境的部署选项包括以下内容：

无论选择哪种部署模式，所有数据都将始终采集到客户端专用环境中，精细的访问策略由客户控制。

Nexalis 使用的核心亚马逊云科技安全功能包括以下内容：

• Amazon S3 和 Amazon EC2 用于高度可扩展的加密存储和计算
• 用于精细访问控制的 IAM
• 增量共享（通过 Databricks）实现安全、受管控的数据共享
• Amazon Virtual Private Cloud（Amazon VPC）部署模型，允许 Nexalis Cloud 在客户的亚马逊云科技环境中运行
• 合规就绪架构，符合 ISO 27001、SOC 2、NERC CIP 等

3. 简化了实施和维护

除安全问题外，数据历史库的实施和维护通常构成最重大的运营挑战。产生数据的能源资产位于偏远地区，现场的 IT 基础设施极少，涉及各种站点级数据的复杂性。这包括不一致的数据标签结构和可变的站点连接。本地历史学家通过强迫运营商在本地部署复杂的软件堆栈来解决这个问题，并需要高接触度的 IT 支持来维持集成和长期可靠性。

Nexalis 从根本上简化了这一格局。其提取、加载、转换 (ELT) 架构意味着可以在边缘收集原始数据，无需在本地进行预处理或转换。这会将大部分数据处理转移到云端，从而大大降低了站点层面的复杂性和资源负载。Nexalis Agent 轻量级，可轻松部署在本地虚拟机或工业 PC 上，并可远程更新。安装后，Nexalis Cloud 中由人工智能驱动的数据映射无需手动配置，即使资产使用不同的数据模型也能快速上手。

因此，从最初的凭据访问到标准化、可访问的云端数据，Nexalis 可以在不到一小时的时间内载上数百兆瓦的资产。诸如 PI 之类的传统解决方案可能需要数周或数月才能达到同样的水平。

4. 强大的数据标准化功能

ELT 架构意味着用户可以完全控制数据进入云端后如何进行建模和结构化。默认情况下（但可由用户修改），Nexalis 采用基于 IEC 61850 的标准化框架，将数百家 OEM 的数据标准化为一致的分层格式。结果是单一、可靠的事实来源，无论供应商是谁，每个逆变器、涡轮机或电池的报告语义都相同。这种一致性对于希望扩大分析、自动报告或运行生成式 AI 模型的能源运营商至关重要。

现代数据支持模型

传统系统将数据历史记录、可视化和分析工具捆绑到一个供应商控制的堆栈中。这种统包模式曾经是行业标准，因为它提供了直接性，但如今它已变得局限性——将数据锁定在封闭的生态系统中，减缓创新，并阻止公司随着需求的变化获得新技术。

Nexalis 采用模块化方法。它充当数据基础，而客户可以选择（或构建）使用数据的分析应用程序。这种策略使用户摆脱了供应商的束缚，允许他们在不修改底层数据基础设施的情况下采用或交换分析工具，并确保他们只为能增加价值的工具付费。此外，将数据支持与应用程序分离意味着客户拥有一家供应商——Nexalis——专门专注于数据连接和标准化，解锁传统一站式供应商尚未构建的优化入门解决方案。

以下是与 Nexalis 集成的一流应用程序的一些示例：

NarrativeWave：用于资产性能监控
Seq：用于时间序列高级分析和企业监控
APERIO：用于运营数据质量
亚马逊云科技 AI/ML 和生成式 AI 工具：用于预测、异常检测和智能自动化（例如 Amazon SageMaker、Amazon QuickSight、Amazon Q）

平均而言，使用 Nexalis 和相应的分析供应商端到端替代 PI 可以为用户节省 50-75% 的费用，如下图所示。所有这一切都是可能的，因为 Nexalis 以干净、结构化、云端可访问的格式提供数据，从而实现了没有复杂性的创新。将数据基础设施与应用程序分离使 Nexalis 能够提供面向未来的连接，从而实现传统平台无法支持的更快的入门和集成。

图 2。PI 和 Nexalis：功能比较

Nexalis 使用的核心亚马逊云科技组件

1. Amazon EC2

为 Nexalis 云工作负载需求（例如摄取、转换作业）提供可扩展性和灵活性。

2. Amazon S3

是 Nexalis 内部数据存储的核心。通过精细的访问控制存储原始、结构化和标准化数据集。

3. Amazon CloudWatch

提供对所有服务和性能指标的监控和可观察性。

4. IAM

确保对所有 Nexalis 管理的资源和客户数据进行安全和基于角色的访问控制。

5. Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) 和网络服务

用于隔离和保护 Nexalis 基础架构，在需要时启用混合或私有连接。

结论

能源行业正在迅速发展，它需要具有灵活性的数据系统来跟上并加快进展。Nexalis 为传统历史学家提供了一种基于云的现代替代方案，旨在简化数据载入，降低复杂性并解锁跨运营的实时见解。将数据控制权交还给用户使 Nexalis 能够更快地做出决策，并具有管理数千兆瓦运营所需的长期灵活性。对于准备超越过时系统的公司，Nexalis 提供了可扩展、安全且面向未来的解决方案。要了解有关基于云的数据历史记录的更多信息，请访问 Nexalis。

Quentin Morel

昆汀·莫雷尔是 Nexalis 的首席执行官兼创始人，Nexalis 是一个专为能源行业打造的云原生数据平台。Quentin 在公用事业规模运营和工业数据管理方面拥有十多年的经验，领导了美国和欧洲的众多数字化转型计划。他的工作重点是将传统基础设施与现代云技术联系起来，为能源公司提供更智能、更快、更安全的决策。在创立 Nexalis 之前，他在 EDF 发挥了关键作用，推动了 DER 集成和电网现代化的进步。

Shankar Narayanan

Shankar Narayanan 领导亚马逊云科技的技术合作伙伴销售，专门研究资产绩效管理和过程控制解决方案。Shankar 在能源行业拥有超过 15 年的经验，领导了许多数字化转型计划，提高了财富 500 强能源公司的效率和生产力。他曾在贝克休斯和通用电气担任过多个领导职务。在加入亚马逊云科技之前的最新职位上，他领导了贝克休斯旗下 Bently Nevada 的全球合作伙伴关系和销售。

Yogesh Chaturvedi

Yogesh Chaturvedi 是亚马逊云科技的首席解决方案架构师，专注于能源和公用事业行业。他与客户合作，使用云技术应对他们的业务挑战。工作之余，他喜欢远足、旅行和观看体育比赛。