智慧风电场系统应遵循智能化、先进化、易用性、灵活性、安全性、可靠性、稳定性和可扩展性的原则。进行监控子系统是其中的一个重要的子系统，提供风电场信息纵览、设备状态监控等核心功能，并向用户提供监控大屏展示功能。 该子系统的实时数据来源于设备物联子系统，设备基本信息来源于生产管理子系统，设备健康信息来源于健康管理子系统。该子系统综合上述的数据信息，通过图表等方式显示在终端界面中，以提供可视化的风场监控效果。

• 数据采集：对风场的设备进行通讯以完成设备实时数据采集任务； • 数据清洗：提供多种数据清洗手段，以完成对采集到的数据的预处理； • 数据传输：将采集到的数据通过边缘网关向设备物联子系统（云端IOT系统）传输，并支持本地缓存和断点续传； • 数据存储：将采集到的数据存储到本地数据库中以实现本地备份。 物联网边缘计算是物联网云在边缘端的拓展。它继承了物联网云的安全、存储、计算、人工智能的能力，可部署于不同量级的智能设备和计算节点中，通过定义物模型连接不同协议、不同数据格式的设备，提供安全可靠、低延时、低成本、易扩展、弱依赖的本地计算服务。 同时，物联网边缘计算可以结合大数据、AI学习、语音、视频等能力，打造出云边端三位一体的计算体系： • 设备端：开发者使用设备接入SDK，将非标设备转换成标准物模型，就近接入网关，从而实现设备的管理和控制。 • 边缘计算端：设备连接到网关后，网关可以实现设备数据的采集、流转、存储、分析和上报设备数据至云端，同时网关提供规则引擎、函数计算引擎，方便场景编排和业务扩展。 • 云端：设备数据上传云端后，可以结合阿里云功能，如大数据、AI学习等，通过标准API接口，实现更多功能和应用。 作为一个实施例，阿里云物联网边缘计算（阿里云Link IoT Edge）提供功能函数计算、断网续传、流数据分析、消息路由、云资源访问、监控信息、远程运维管理等等功能，详见：物联网边缘计算。 子系统架构设计 本子系统的架构设计考虑了通用的组件和结构，提供两种部署方式： • 基于阿里iot部署，使用物联网平台（阿里iot）传输数据 • 基于kakfa部署，使用kafka传输数据 1. 架构设计； 2. 模拟数据工具； 3. 安装网关； 4. 消息发布订阅； 5. 开发数据采集驱动； 6. 开发数据采集代理； 7. 开发采集调度；

知识库以文件夹、文件、音频、图片、视频等，做为载体的结构化知识库,可管理不同的知识类型。面向团队,和成员一起完成创作,可在团队中管理多个知识库;面向企业或组织,提供全新的体系化知识管理,可在空间中管理多个团队。 大多数企业的信息化系统在日常运营过程中可能都会遇到以下问题:系统更新过快、流程多而繁,系统最终用户短时间内难以掌握;系统用户的问题千奇百怪,并且总是希望立刻得倒回复。信息化系统人员流动较快,知识经验得不到积累，“专家”的知识经验只集中在个人层面,无法实现共享。需要多人同时协作编写文档…等,针对这些情况,迫切需要一个运营支撑服务系统,建立一个知识库,解决以上问题,提高工作效率。