基于物联网的运检智能管控研究

基于物联网的运检智能管控研究

陈跃

遵义道真供电局 贵州 遵义 563500

摘要：随着科学技术的发展，我国的物联网技术有了很大进展。基于新一代通信技术，搭建基于云雾融合的层次化、动态均衡的运检信息分析、协同和控制网络，构建运检全业务知识图谱，大幅提高实时分析与优化能力，全面提升管控效率和质量。

关键词：物联网；电力设备；云雾融合；知识图谱

引言

随着泛在电力物联网和世界一流能源互联网的建设与发展，国网公司相继下发了输变电设备物联网建设方案，方案指出构建设备状态全景化、数据分析智能化、设备管理精益化的输变电设备物联网，通过泛在物联和深度感知，不断提高电网资源配置能力、安全保障能力和智能互动能力，实现输变电专业的智能化运检。

1泛在电力物联网

在现阶段的经济建设的过程中，随着城镇化发展的脚步加快，相对应的电网规模也在实现不断地扩张，国家电网的相关硬件设施的数量正在呈现逐渐上升的趋势，在这个过程中还伴随着更为先进的新能源的出现，电网的建设成为了我国经济建设的主心骨，通过电网的建设能够实现能源的快速传递以及相关能源转换与利用的枢纽，并且伴随着经济发展的逐渐加快，对于电网的建设提出了更加高标准的要求。泛在电力物联网的出现就是为了解决现阶段电网存在的问题、进行电网技术的突破与创新，实现电网建设效率与质量的提升。除此之外，通过相关技术的应用能够实现电网公司内部的改革与创新，泛在电力物联网的出现能够带领国家电网以及相关的电力企业实现对自身的技术升级与应用，并且使得整个产业线实现协同发展的趋势，帮助我国能源的建设能够满足现阶段经济发展的需要。

2物联网与电力运检的融合

随着现代信息技术的不断发展，物联网经历了从概念到规模化落地应用的阶段，而电力物联网是物联网技术在电力行业的融合应用。它是基于电力系统各环节，运用“大云物移智”各类现代信息技术和先进通信技术，实现电力系统各环节的万物互联、人机交互；利用雾计算与云计算的优势，搭建基于云雾融合的层次化、动态均衡的运检信息分析、协同和控制网络，为电力运检精益化管理和科学决策提供强有力的信息和数据支撑。

3基于物联网的运检智能化管控

3.1电网智能终端的建造

目前在电力网络实际运营过程中得到大规模应用的电力智能化终端有智能电表、输变电电力监控装置、区域化自动化配电装置、区域电量自动调度装置。但是在实际智能终端应用过程中存在着终端标准不统一的状况，这就非常容易造成电力运营的差异化，这就要求电力公司在进行硬件更新时出来一部完整的智能终端规范条例，对于电网中使用的智能化终端进行统一的管理与应用，以便于电力企业在电网运营的过程中能够更加直观的收集相关数据：首先需要对智能终端的连借口协议以及数据格式进行详细的规范，并且在智能终端中应用高精度的计算机芯片，实现电网智能终端配备的规模化，推动电网智能终端系统的进一步优化与改进。除此之外还需要将强跨专业的数据采集以及多终端的服务模式创新，实现智能终端所收集的数据能够跨专业使用，进一步提升智能终端打造的质量与效率。

3.2进行通信网络构架的完善

在实际的泛在电力物联网的建设过程中应当对通信网络的建设提出高可靠性、全方位性、多元应用性、集中性的要求，首先对省级网络传输系统进行完善与优化，在网络基础建设的根本上进行OTN双平面建设的工作，进一步增强省与省之间的联系与沟通，并且进一步实现第地势之间的联系。进一步完善主要网络光缆的架设工作，主要对骨干断面无多余光缆的问题。进一步拓展网络传输的容量以质量，平且完善相关的网络平台的构建，实现合理的电力网络通信系统的构架、实现电网通信的灵活性、进一步增加电网的信息承载能力，为之后的电力网络发展打下良好的基础，实现电力网络设备的循环利用，降低相关的设备更换费用。

3.3构建运检全业务知识图谱

为充分利用电网运检积累的大量实践经验和专家知识，通过知识图谱、深度学习等人工智能技术的交互应用，拓展设备管理专业内在逻辑关系模型，构建运检全业务知识图谱。符合运检业务逻辑的知识图谱构建。基于海量运检案例，构建标准化、智能化的典型故障知识库，以深度学习技术为推理工具，推动机器对运检资源及其属性、资源与各类运检任务交互等关系的理解，构建符合运检业务逻辑的知识图谱。知识图谱与深度学习交互融合。探索知识图谱在深度学习模型中的应用，将运检全业务知识图谱中的语义信息输入到深度学习模型中，将离散化知识图谱表达为连续化的向量，从而使生产过程积累的海量知识成为深度学习的输入，提升深度学习效果。研究基于神经网络模型的知识图谱动态优化，有效完成泛在电力运检物联网节点至节点的运检资源识别、关系抽取和补全等任务。

3.4大数据分析技术的应用

能源大数据平台的建设能够进一步加快泛在电力物联网技术的应用与发展，在这个过程中充分进行数据统计、数据模型建设、数据模拟仿真应用、数据管理分析研究技术的应用，进一步推动大数据分析技术在新能源平台建设中的应用，应用大数据分析能力实现能源融合、业务融合、运营数据的融合能力，在一定程度上帮助相关的能源部门以及电力部门对下一阶段的能源发展进行设计与规划。现阶段伴随着电力网络建设规模的不断扩大，能源管理平台的建设将会建立在网络技术应用上，通过网络技术的应用实现对以电能为形式的能源储藏手段的管理，构建一个区域化管理的能源模式，通过不同区域之间的能源协调能够实现能源的最大化利用。

3.5推动云雾融合协同应用

云雾资源均衡模型构建。开展运检业务全景需求分析，充分利用云雾计算优势，搭建基于NB-IoT（窄带物联网）框架的云雾资源均衡模型，一方面将雾层的感知数据进行分析、处理、过滤，及时判断应对紧急事件，另一方面根据系统实时状态调整负载分配，将云数据或终端设备数据缓存本地的同时，将较多的负载分配给计算能力较强、链路通信开销较小的计算节点，协调运检计算需求在物联网云层和雾层的分配布局，综合平衡计算、存储和传输成本，提高运检数据处理和运检决策效率和质量。基于雾计算的异常数据就地实时分析响应。通过雾计算对高速、实时的感知数据（毫秒）就地进行初步分析运算，快速判断异常数据并做出相应控制动作，实现设备状态的实时评估，及时提出检修建议。对中等速度、半实时感知数据（秒）进行实时分析处理，实现电网设备的故障诊断。同时，为云计算中心中、长期预测所需的数据提供特征提取，降低网络时延和数据安全风险，提高电网设备管理效率。基于云计算的多元数据融合分析预测。通过云计算对实时数据的特征提取及历史数据进行分析，实现电网设备的监测预警及评价诊断辅助决策。对资源进行分析，包括运行维护（巡检、检修、技改）、处置（退役、转移、报废）的全过程，提高电网设备资源利用效率。

结语

综上所述，在实际的电力网络运营的过程中通过泛在电力物联网的建设能够有效保障国家电网的有效运行、帮助新能源进行存储于调配并且实现综合能源服务平台的建设与应用，能够为我国能源互联网的建设打下良好的基础。

参考文献

[1]巩锐.泛在电力物联网关键技术及其应用前景分析[J].通讯世界，2019，26（08）：252-253.

[2]项鹏程，刁波澜.电力物联网的关键技术与应用前景分析[J].现代工业经济和信息化，2019，9（06）：82-83.

[3]周江.电力物联网关键技术初探[J].通信电源技术，2019，36（06）：228-229.