第1章：系统总体架构设计
各位同学好，我是老张。在风电行业摸爬滚打了十几年，今天咱们聊聊功率预测系统的架构设计。说实话，这个系统看着简单，但坑不少。我见过太多团队一上来就写代码，结果后面改得想哭。
先说说我的习惯。每次做架构设计，我都会先画一张分层图。为什么？因为分层能帮我们把复杂问题拆解成小块。你想想看，一个风电功率预测系统，要处理数据采集、模型训练、结果展示这么多事，不分层根本理不清。
2.1 分层架构设计
我推荐三层架构：数据层、算法层、应用层。这三层各司其职，互不干扰。
核心原则：上层依赖下层，下层不依赖上层。数据层只管存数据，算法层只管算模型，应用层只管展示结果。
数据层
数据层是地基。我做过一个项目，数据层没设计好，后面算法怎么调都不准。数据层要管三件事：
- 数据采集：从SCADA系统、气象站、测风塔实时拉数据
- 数据存储：历史数据用HDFS，实时数据用Kafka+时序数据库
- 数据清洗：去掉异常值、补全缺失值。嗯，这一步特别重要
避坑指南：我曾经在一个项目里，数据清洗没做好，模型训练出来全是噪声。后来花了整整两周才排查出来。记住：垃圾进，垃圾出。
算法层
算法层是核心。说白了，就是各种预测模型的集合。我习惯把算法层再拆成两块：
- 模型训练模块：用历史数据训练LSTM、XGBoost这些模型
- 模型推理模块：用训练好的模型做实时预测
这里有个坑要注意。模型训练和推理要分开部署。为什么？因为训练吃资源，推理要低延迟。混在一起，两边都做不好。
应用层
应用层是门面。给运维人员看的，给调度人员用的。我建议用前后端分离：
- 前端：Vue.js或React，展示预测曲线、误差分析
- 后端：Spring Boot或Go，提供RESTful API
下面这张图是我手绘的分层架构图，大家感受一下：
2.2 微服务架构选型
说到微服务，我踩过不少坑。一开始觉得微服务高大上，结果拆得太细，运维成本翻了好几倍。我的建议是：按业务边界拆，别按技术边界拆。
我推荐用Spring Cloud Alibaba这套方案。为什么？因为它在国内风电行业用得最多，社区活跃，遇到问题好找人问。
| 组件 | 选型 | 用途 |
|---|---|---|
| 注册中心 | Nacos | 服务发现与配置管理 |
| 网关 | Spring Cloud Gateway | 请求路由、限流、鉴权 |
| 远程调用 | Feign + Sentinel | 服务间通信与熔断降级 |
| 消息队列 | RocketMQ | 异步解耦、削峰填谷 |
注意：微服务不是银弹。如果你的团队只有三五个人，单体应用可能更合适。我见过一个10人团队硬上微服务，结果光维护服务间调用就累得半死。
2.3 系统模块划分
模块划分这事，说白了就是「高内聚、低耦合」。我习惯按功能拆成这几个模块：
- 数据采集模块：对接各种数据源，统一格式
- 数据治理模块：清洗、补全、标准化
- 特征工程模块：提取风速、风向、温度等特征
- 模型管理模块：训练、评估、版本管理
- 预测服务模块：实时预测、批量预测
- 结果展示模块：图表、报表、告警
每个模块独立部署，独立数据库。这样哪个模块出问题，不会影响其他模块。我记得有一次模型管理模块挂了，但预测服务还在跑，用户完全没感知。
2.4 接口设计原则
接口设计这块，我吃过不少亏。总结几条铁律：
- 统一风格：全部用RESTful，别混着RPC用
- 版本控制：URL里带版本号，比如 /api/v1/predict
- 幂等性：同一个请求重复提交，结果要一样
- 限流保护：每个接口都要做限流，防止被刷
我的经验：接口文档一定要用Swagger自动生成。我曾经手写文档，结果代码改了文档没改，被运维同事追着骂了三天。
来看一个实际的接口定义示例：
// 实时预测接口
POST /api/v1/predict/real-time
请求体：
{
"wind_farm_id": "WF001",
"timestamp": "2024-01-15 10:00:00",
"features": {
"wind_speed": 8.5,
"wind_direction": 180,
"temperature": 12.3,
"humidity": 65
}
}
响应体：
{
"code": 200,
"data": {
"predicted_power": 1500.5,
"confidence": 0.92,
"model_version": "v2.3.1"
},
"message": "success"
}嗯，接口设计就这些。记住一点：接口是给别人用的，别太任性。字段命名要清晰，返回格式要统一，错误信息要友好。
好了，这一章的内容就到这里。架构设计是系统的骨架，骨架搭好了，后面写代码才顺手。下一章咱们聊聊数据采集的具体实现，到时候我会分享一些实际项目中的踩坑经历。
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