Recolha de Métricas

A Mirox reúne dados de desempenho das suas centrais de energia renovável num único vocabulário de métricas padronizado — a base de todas as capacidades de monitorização, análise, relatórios e previsão da plataforma. Esta página é o catálogo de referência do que é medido e de como as medições estão organizadas.

A taxonomia completa abrange 376 nomes de métricas padronizados distribuídos por onze famílias: produção da central (powerplant), armazenamento de baterias, entradas meteorológicas, modelos derivados da meteorologia e várias famílias operacionais que descrevem a própria recolha — monitorização de rede, os agentes, a frota de operadores, a acessibilidade básica de rede e as fontes do scraper. As tabelas abaixo documentam as famílias que irá representar graficamente com mais frequência; as famílias operacionais estão resumidas nas secções Métricas de Rede e Métricas de Agente.

Arquitetura do Data Scraper

No núcleo da recolha de métricas encontra-se o Data Scraper, o componente de edge que recolhe dados de séries temporais das suas centrais. Em vez de um único motor de protocolo genérico, utiliza um adaptador dedicado por família de dispositivos (data loggers, inversores, contadores, sistemas de baterias), cada um construído para a interface desse fornecedor. O Data Scraper pode operar em dois modos de implementação:

Recolha Baseada na Cloud

Quando implementado na cloud:

• Liga-se aos parques solares através de ligações de internet seguras
• Agrega dados de vários locais de forma centralizada
• Gere a ligação e a lógica de repetição
• Otimiza a utilização de largura de banda através de polling inteligente

Recolha Baseada na Edge

Quando implementado na edge (no local):

• Faz interface diretamente com o equipamento local para uma latência mínima
• Opera com buffering local para lidar com falhas de internet
• Realiza validação e filtragem preliminares dos dados
• Sincroniza com a cloud quando há conetividade disponível

A arquitetura de modo duplo garante uma recolha de dados fiável, independentemente das condições de conetividade do local ou da escala do sistema.

Métricas Recolhidas

O sistema de recolha de métricas reúne um conjunto abrangente de medições que proporcionam uma visibilidade completa do desempenho das centrais de energia renovável. As métricas estão agrupadas ao longo de três eixos ortogonais:

• Métricas do Local descrevem o próprio local físico — a sua central, o seu armazenamento de baterias e a meteorologia em seu redor.
• Métricas de Rede descrevem a conetividade entre o local e a cloud.
• Métricas de Agente descrevem os próprios agentes de recolha de dados — as fontes do scraper e os serviços de infraestrutura de apoio executados no dispositivo IoT.

Métricas do Local

As métricas do local são as medições brutas de séries temporais recolhidas diretamente do equipamento instalado num local de energia renovável. Estão particionadas por domínio entre a central (inversores PV, ligação à rede, etc.), o sistema de armazenamento de energia em baterias (BESS) e a meteorologia (previsão e modelada).

Métricas da Central

Métricas de Rede Elétrica

Métricas de Inversor

Métricas da Caixa de Junção (GAK)

Métricas de String

Métricas de Controlo

Métricas de Irradiância

Métricas Ambientais

Métricas de Perda

Métricas de Relatório

Métricas do Gémeo Digital

Métricas de Bateria

A família battery_* é o vocabulário de métricas independente do fornecedor para qualquer Sistema de Armazenamento de Energia em Baterias (BESS). Segue uma hierarquia de componentes estrita em que a identificação da instância reside nas labels, e não no nome da métrica:

battery_environment_*       sensores ambiente em torno do BESS
battery_box_*               uma caixa / contentor BESS — topo do lado da bateria
└── battery_storage_*       um armário / rack dentro da caixa
    └── battery_module_*    um módulo dentro do armário
        └── battery_cell_*  uma célula individual dentro do módulo

Esta é uma especificação apenas de recolha — os adaptadores publicam os valores brutos exatamente como o fornecedor os expõe, sem agregações, derivações, modificadores _min / _max / _mean, nem indicadores de estado / saúde. Toda a interpretação, agregação e geração de alarmes são responsabilidades a jusante do gémeo digital.

Ambiente

Sensores ambiente em torno do BESS — distinguidos pela label sensor.

Nível de Caixa

O topo do lado da bateria — uma caixa / contentor BESS. Label obrigatória: box. Labels opcionais: inverter, phase. As métricas do lado AC só estão presentes quando a conversão AC↔DC reside fisicamente ao nível da caixa.

Fluxo de energia do lado AC

Interface do lado DC

Química & estado

Nível de Armazenamento

Um armário / rack dentro de uma caixa. Labels obrigatórias: box, storage. As métricas AC são raras neste nível.

Interface do lado DC

Química & estado

Nível de Módulo

Um módulo dentro de um armário — a unidade mais pequena que possui o seu próprio chip BMS. Labels obrigatórias: box, storage, module. As métricas AC praticamente nunca estão presentes aqui.

Interface do lado DC

Química & estado

Nível de Célula

A unidade física mais pequena. As células estão ligadas em série dentro de um módulo e partilham a corrente do módulo, pelo que a corrente e a potência por célula não são significativas. Labels obrigatórias: box, storage, module, cell.

Métricas de Previsão Meteorológica

Métricas Meteorológicas Diárias

Métricas Meteorológicas de 15 Minutos

Métricas de Cálculo Meteorológico

Métricas de Modelo Meteorológico

Métricas de Potência do Modelo Meteorológico

Métricas de Potência do Modelo Clearsky

Métricas de Rede

As métricas de rede descrevem a conetividade entre o dispositivo IoT e a cloud, independentemente de qualquer scraper ou serviço específico.

Métricas de Agente

As métricas de agente descrevem os próprios agentes de recolha de dados — tanto o estado por fonte de cada adaptador individual do scraper, como a saúde global e o tráfego dos agentes e da conetividade de apoio. Estas métricas permitem que os seus dashboards correlacionem lacunas de dados com falhas de adaptadores ou de conetividade, em vez de com o equipamento em medição.

Métricas das Fontes do Scraper

O Data Scraper emite um conjunto destas métricas por cada fonte de adaptador ativa. As séries são distinguidas pelas labels source, source_num e name, de forma a que as lacunas de dados possam ser correlacionadas diretamente com a saúde do adaptador, em vez de com o equipamento em medição.

• scraper_health_state: Estado atual do adaptador, codificado como um inteiro: 0 = a inicializar, 1 = saudável, 2 = não saudável, 3 = a reconectar, 4 = congelado (o logger devolve valores obsoletos/bloqueados), 5 = em pausa.
• scraper_cycles_total: Número de ciclos de recolha que o adaptador executou desde o arranque do processo (reinicia ao reiniciar).
• scraper_errors_total: Número de ciclos de recolha que terminaram numa exceção desde o arranque do processo (reinicia ao reiniciar).
• scraper_last_success_timestamp: Segundos da época Unix do último ciclo de recolha bem-sucedido. Apenas emitido após o primeiro sucesso.

Métricas dos Serviços de Agente

Estas métricas acompanham a saúde e a utilização de rede dos serviços de agente individuais (Data Scraper, Digital Twin e serviços de apoio) em execução num dispositivo, para que possa perceber se uma lacuna de dados se deve ao equipamento ou ao próprio agente.

Tráfego de Rede

Saúde do Agente

VPN da Organização

Conetividade e tráfego da ligação VPN ao nível da organização entre a central e a cloud.

VPN Direta

Conetividade e tráfego de cada túnel VPN direto (por central). As séries incluem uma label vpn_name para que cada túnel seja identificado individualmente.

Métricas do Operador

A frota de operadores envia métricas de infraestrutura para a monitorização de túneis VPN e para a saúde do operador, permitindo-lhe ver o estado da conetividade do lado da cloud que liga as suas centrais à plataforma.

Métricas de Túnel VPN

• operator_vpn_connected: 1 se o túnel VPN tiver um handshake recente (nos últimos 3 minutos), 0 caso contrário
• operator_vpn_rx_bytes: Total de bytes recebidos através do túnel VPN (contador)
• operator_vpn_tx_bytes: Total de bytes transmitidos através do túnel VPN (contador)

Métricas de Saúde do Operador

• operator_health: 1 se o operador tiver uma ligação ativa à cloud, 0 se estiver em estado de timeout
• operator_uptime_seconds: Segundos desde o arranque do processo do operador
• operator_cloud_response_age_seconds: Segundos desde a última resposta bem-sucedida da API da cloud

Processo de Recolha

O processo de recolha de dados segue um fluxo de trabalho estruturado:

1. Descoberta: O sistema identifica todos os componentes a monitorizar com base na configuração do parque
2. Agendamento: Os agendamentos de recolha são otimizados com base na importância e variabilidade das métricas
3. Obtenção: O data scraper liga-se aos dispositivos e recolhe as medições brutas
4. Validação: Os dados recolhidos são validados quanto à exatidão e ao cumprimento dos intervalos
5. Enriquecimento: É adicionada informação contextual (timestamps, identificadores de componentes, etc.)
6. Transmissão: Os dados são transmitidos de forma segura para a Base de Dados de Séries Temporais
7. Verificação: O sistema confirma o armazenamento bem-sucedido e a disponibilidade

Pontos de Integração

O sistema de recolha de métricas integra-se com outros componentes da plataforma:

• Dashboard de Monitorização: Proporciona a visualização de dados em tempo real
• Deteção de Eventos: Fornece dados para a identificação de anomalias e problemas
• Motor de Relatórios: Fornece medições para os relatórios de desempenho
• Sistema de Análise: Alimenta os dados em cálculos avançados de desempenho
• Módulo de Previsão: Fornece dados históricos para os modelos de previsão

Segurança dos Dados

Todas as métricas recolhidas são protegidas através de várias medidas de segurança:

• Encriptação: Os dados são encriptados tanto em trânsito como em repouso
• Controlo de Acesso: As métricas estão sujeitas ao mesmo modelo de permissões que os restantes recursos
• Auditoria: Todos os acessos aos dados das métricas são registados para fins de conformidade
• Anonimização: Os dados agregados utilizados para benchmarking são anonimizados

Extensibilidade

O sistema de recolha de métricas foi concebido para a extensibilidade:

• Novas Famílias de Dispositivos: Construímos um adaptador dedicado para cada família de dispositivos mediante pedido — se a sua central utilizar um logger, inversor, contador ou sistema de baterias que ainda não suportamos, pode ser adicionado sem recorrer a uma solução genérica universal.
• Métricas Personalizadas: Suporte para medições específicas do local ou do equipamento.
• Fontes de Dados Externas: As séries de meteorologia e de irradiância de referência são integradas em conjunto com os dados da sua central para alimentar a análise e a previsão.

Funcionalidades Relacionadas

• Data Scraper — o agente de edge que recolhe estas métricas com um adaptador dedicado por família de dispositivos
• Digital Twin — transforma as métricas brutas em produção simulada, rácio de desempenho e deteção de perdas
• API de Exportação de Métricas — consulte e descarregue estas métricas para utilização própria
• MiroxQL — o formato de consulta para acesso programático e bruto às métricas recolhidas
• Monitorização em Tempo Real — dashboards ao vivo construídos sobre as métricas recolhidas