• 关键词： SCADA 实时数据库
• 摘要：本文分别介绍SCADA系统与实时数据库系统，在生产管理调度管理系统中的角色与定位，介绍两套系统的异同点。

1 概述

SCADA的英文是Supervisory Control And DataAcquisition，监控与数据采集，从名称可以看出SCADA系统的主要功能数据采集和监控。

一般的SCADA系统由上位机和下位机及通信网络组成，随着企业业务规模的不断壮大及互联网技术的发展，第三代SCADA也就是网络化阶段的大型SCADA系统在结构上更加开放，兼容性更好，可以无缝集成到全厂综合自动化系统中。由此大型SCADA系统规模、稳定性及开放性要求更高，可以由几百点到上万点，用户对SCADA系统的需求越来越多样化，因此对于系统架构提出了更高的要求。

SCADA系统是一类功能强大的计算机远程监控与数据采集系统，它综合利用了计算机技术、控制技术、通信与网络技术，完成了对测控点分散的各种过程或设备的实时数据采集，本地或远程的自动控制，以生产过程的全面实时监控，并为安全生产、调度、管理、优化和故障诊断提供必要和完整的数据及手段。SCADA系统属于典型的分布式计算机应用系统，在这样的系统中，良好体系架构意味着更高效、稳定，具有行业应用的灵活适应性，在需求变更的情况下可适配于多业务场景，满足用户的要求。

典型的SCADA系统工程架构图如下所示：

对于现代工业企业，如何能使决策者随时查看生产过程数据，以便快速地做出更为灵活的商业决策，是企业信息化建设的关键，在企业MES所关注的各项资源中，生产过程信息依然是重要的资源，如果不能解决生产过程信息实时有效上传的问题，将仍然无法充分利用和保障MES及ERP管理系统的投资。

在流程工业生产过程及调度优化需要将大量的实时测量数据进行集成和存储，采用集散控制系统(DCS)和关系数据库技术难以满足速度和容量的要求，同时无法平台化和标准化，相关接口不统一，访问复杂，不适合大规模集成的需要。因此以分布式实时库设计的SCADA系统及实时数据库系统紧密的关联到了一起。

实时数据库系统能够提供高速、及时的实时数据服务，能够有效地集成异构控制系统，提供分布式的数据服务，使企业全生产过程控制和业务管理相结合。

企业综合管理系统、生产指挥、监控调度系统不可或缺的包括SCADA系统组及实时数据库系统，构建这些业务系统包括采集服务器、SCADA服务器、实时历史数据库服务器、关系业务数据服务器、报警服务器等。因此对于软件供应商则需要提供一体化集成平台及解决方案，满足横纵向及业务系统的无缝集成，实现企业深度两化融合提升企业生产自动化强化企业经济运营效益，打造深度两化融合的生态系统。

2 力控SCADA系统与实时数据库系统核心产品介绍

力控ForceCon家族产品覆盖整个工业信息化领域，通过分布式实时数据库的特点实现系统间的高效集成、级联及扩容，可为企业用户提供一个快速/高效的平台产品，满足各种工业信息化企业需求。

以“分布式实时数据库”为核心搭建力控家族“工业控制消息总线”，并支持集成面向服务（SOA）系统架构的“信息服务总线”。消息总线和服务总线提供可靠通用的信息交互机制和广域服务机制，实现整个系统间的安全高效的数据通信和应用集成。贯穿整个企业信息化业务，可以自由构建不同规模的应用，实现从底层工业现场控制（小型场站系统、嵌入式HMI）、到生产调度指挥管理（SCADA）及上层信息化管理（MES、ERP）的融合。

力控SCADA平台软件eForceCon核心网络化及分布式的架构设计，充分利用分布式实时库的特点，可以保证生产数据精确输出并完成可视化，无限的分层结构可使大型企业信息尽收眼底。可自由构建不同规模的应用，满足用户对企业信息化的多样性要求，是搭建SCADA系统的核心组成，可作为SCADA服务器、报警服务等。

而力控企业级实时数据库pSpace则是实时数据库系统的核心组成，是一个高性能、高吞吐能力、可靠性强、跨平台的实时/历史数据库系统，可以用于采集、压缩、存储、加工、分析等任何带有时间特性的生产信息。实时历史数据库可用于工厂过程的自动采集、存储和监视，可在线存储每个工艺过程点的多年数据，可以提供工厂模型，生产运营管理、设备运行管理、历史追忆、生产报表等多种调度管理模块。

 2.1 SCADA软件实时数据库特点

符合“工厂数字化模型”设计，按照分层分级的区域性管理；

支持无限分层和扩展，实时数据库根据情况可对生产数据按区域、单元、子单元等层次来管理数据

数据库内置多种功能块，来完成生产数据的输入与输出处理，可实现累计、统计、控制、线性化、小信号切除、PID控制、各种运算等多种功能。

支持丰富的数据点类型如模拟量、数字量、累积点、滤波点、雪崩过滤点，软件开放数据点的扩展接口，可根据业务定制应用扩展点如事故追忆，运行记录点，同时软件支持用户自定义点设计，可根据业务应用搭建数据模型。

历史数据存储归档支持数据定时存储、条件存储、变化压缩存储、趋势压缩存储等多种储存技术。

具备分布式的数据源管理模式，可视化无需编程直接访问远程数据源，完成生产监控、查询、曲线分析等各项功能。

支持基于EXCEL或关系数据库的点表导入和导出，方便工程管理和开发。

支持数据自主归档及备份

支持高性能优化调度管理，全面提升数据库性能；

具备高可用的集成接口，如Java、.Net、C++、WebService；

2.2 企业级实时历史库特点

多平台的支持能力，可运行于Windows以及RedHat、Ubuntu、CentOS等多种Linux操作系统

卓越的数据处理能力，数据点容量可达到300万，读写数据峰值处理能力可达到50万条数据每秒，能够支持1000个以上并发客户端连接同时操作。

数据库归档采用二次压缩技术，一次有损压缩，二次无损压缩算法，只保存数据的关键特征，压缩率可达到40:1，能够有效的保障数据的长期归档。

支持OPC HDA 1.20标准中定义的数据处理功能集，支持数据的插入、替换、删除、按时间段删除等操作，支持22种数据统计查询方法。

提供C API/ .NET API/ Java API/WebService 等多种二次开发接口，同时还提供了OPC DA、OPCUA等访问接口，可实现测点管理、安全管理、数据管理等多种功能，为用户二次开发提供有力支持。

支持公有云、私有云。支持阿里云、amazon、盛大云等主流云服务厂家，支持私有云部署，包括Hyper-V、VMware、KVM等虚拟化平台。

支持公有云服务器分布式部署，多节点事物实时调度机制，支持多节点负载均衡。采用分布式实时事物提交协议，保证数据全局一致。 支持多副本存储机制，避免节点故障导致的数据损坏或丢失。