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        基于物聯(lián)網(wǎng)的運檢智能管控研究

        2020-12-05 04:30:49
        電力設(shè)備管理 2020年4期
        關(guān)鍵詞:智能設(shè)備信息

        電力工業(yè)是國民經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略支撐產(chǎn)業(yè),其在能源格局中的地位十分重要。面對經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級、能源清潔轉(zhuǎn)型的新形勢,國家電網(wǎng)有限公司提出“三型兩網(wǎng)、世界一流”的戰(zhàn)略目標,積極順應(yīng)跨界融合的大趨勢,進一步改造提升傳統(tǒng)業(yè)務(wù),大力開拓數(shù)字經(jīng)濟市場,具有劃時代的深遠意義。

        電力運檢管理是保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著電網(wǎng)規(guī)模的快速發(fā)展以及分布式電源、可再生能源的大量接入,生產(chǎn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)增長趨勢,運檢工作面臨巨大的挑戰(zhàn),如何提升設(shè)備管理質(zhì)效、保障電網(wǎng)安全經(jīng)濟穩(wěn)定運行成為現(xiàn)階段亟待解決的問題。

        1 物聯(lián)網(wǎng)與電力運檢的融合

        隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的不斷發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)歷了從概念到規(guī)?;涞貞?yīng)用的階段,而電力物聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力行業(yè)的融合應(yīng)用。它是基于電力系統(tǒng)各環(huán)節(jié),運用“大云物移智”各類現(xiàn)代信息技術(shù)和先進通信技術(shù),實現(xiàn)電力系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的萬物互聯(lián)、人機交互;利用霧計算與云計算的優(yōu)勢,搭建基于云霧融合的層次化、動態(tài)均衡的運檢信息分析、協(xié)同和控制網(wǎng)絡(luò),為電力運檢精益化管理和科學(xué)決策提供強有力的信息和數(shù)據(jù)支撐。

        2 基于物聯(lián)網(wǎng)的運檢智能化管控

        2.1 推進運檢全要素自動感知

        圍繞視覺、聽覺、觸覺及其他感知維度,廣泛布局各類智能感知裝置和手段,實現(xiàn)運檢人員、電網(wǎng)設(shè)備、運檢裝備和生產(chǎn)環(huán)境的全方位、多維度自動感知。

        2.1.1 電網(wǎng)運檢人員信息感知

        一是基于智能芯片、人臉識別等技術(shù),開展作業(yè)現(xiàn)場人員的身份識別,實現(xiàn)員工基本信息、技能水平的智能識別和自動匹配;二是基于智能手環(huán)和健康監(jiān)測系統(tǒng),及時掌握和動態(tài)感知員工健康狀態(tài);三是應(yīng)用遠程視頻和移動終端等技術(shù),開展人員行為、語言綜合感知。

        2.1.2 電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)感知

        一是傳感器與設(shè)備本體一體化設(shè)計制造。圍繞設(shè)備自感知、自診斷能力提升,從設(shè)備運檢角度提出海量、常用、主要設(shè)備的設(shè)計、制造、基建等環(huán)節(jié)標準化典型需求,研究智能設(shè)備設(shè)計制造,推進設(shè)備狀態(tài)全面可知、可控。

        二是設(shè)備狀態(tài)自主感知。研制溫度、形變、油色譜、振動、桿塔傾斜等微功耗/低功耗的高可靠性傳感器,實現(xiàn)設(shè)備本體狀態(tài)量自主實時感知,彌補人工巡檢對關(guān)鍵信息感知的空白。大力推進新型智能配變終端規(guī)?;茝V建設(shè),對配電網(wǎng)核心設(shè)備和線路的運行工況、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境情況等信息的全方位實時深度采集,實現(xiàn)配電網(wǎng)狀態(tài)全感知。依托無人機、機器人、視頻監(jiān)測、移動作業(yè)終端等多類型同構(gòu)或異構(gòu)泛在感知裝備,從時間、空間上拓展設(shè)備狀態(tài)和環(huán)境感知覆蓋范圍,作為傳感器感知設(shè)備狀態(tài)信息的補充手段,促進多元采集手段相輔相成、綜合應(yīng)用。

        三是存量設(shè)備身份標簽編碼設(shè)計。遵循唯一性、實用性、可擴展性等原則,參照EPC 國際編碼標準,開展包含設(shè)備所屬單位、電壓等級、出廠(投運)年份、設(shè)備類型等信息的身份標簽設(shè)計,最大限度反映設(shè)備的基本信息。

        2.1.3 運檢裝備資源感知

        研究RFID射頻技術(shù)和統(tǒng)一編碼標準,制定統(tǒng)一的電子身份標簽,實現(xiàn)人員、設(shè)備以及裝備與電子標簽的一體化,完成電力運檢人員、車輛、設(shè)備身份的快速識別及設(shè)備的檢測技術(shù)研究,實現(xiàn)運檢資源合理調(diào)配和運檢進度友好管控。

        2.1.4 生產(chǎn)環(huán)境異常狀況感知

        針對輸電線路“三跨”(跨高速鐵路、跨高速公路、跨重要輸電通道)隱患問題,基于人工智能的線路“三跨”隱患智能識別方法,采用“自積累、自更新、自學(xué)習(xí)”的智能化運行方式,隱患識別結(jié)果主動推送,及時發(fā)現(xiàn)和處理輸電線路“三跨”隱患,有力提升輸電線路“三跨”區(qū)段發(fā)現(xiàn)隱患的能力,提高運維保障工作的效率和質(zhì)量。

        2.2 推動云霧融合協(xié)同應(yīng)用

        以運檢要素信息全面感知為基礎(chǔ),開展面向運檢全業(yè)務(wù)場景的要素互聯(lián)邏輯分析,以“智能前端化”思想為指導(dǎo),圍繞人員、設(shè)備、裝備、環(huán)境要素泛在互聯(lián)、互動感知關(guān)系,搭建基于云霧融合的層次化運檢信息分析、協(xié)同和控制網(wǎng)絡(luò),全面應(yīng)用人工智能等技術(shù)推進運檢業(yè)務(wù)鏈條的智能化改造。

        云霧資源均衡模型構(gòu)建。開展運檢業(yè)務(wù)全景需求分析,充分利用云霧計算優(yōu)勢,搭建基于NB-IoT(窄帶物聯(lián)網(wǎng))框架的云霧資源均衡模型,一方面將霧層的感知數(shù)據(jù)進行分析、處理、過濾,及時判斷應(yīng)對緊急事件,另一方面根據(jù)系統(tǒng)實時狀態(tài)調(diào)整負載分配,將云數(shù)據(jù)或終端設(shè)備數(shù)據(jù)緩存本地的同時,將較多的負載分配給計算能力較強、鏈路通信開銷較小的計算節(jié)點,協(xié)調(diào)運檢計算需求在物聯(lián)網(wǎng)云層和霧層的分配布局,綜合平衡計算、存儲和傳輸成本,提高運檢數(shù)據(jù)處理和運檢決策效率和質(zhì)量。

        基于霧計算的異常數(shù)據(jù)就地實時分析響應(yīng)。通過霧計算對高速、實時的感知數(shù)據(jù)(毫秒)就地進行初步分析運算,快速判斷異常數(shù)據(jù)并做出相應(yīng)控制動作,實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實時評估,及時提出檢修建議。對中等速度、半實時感知數(shù)據(jù)(秒)進行實時分析處理,實現(xiàn)電網(wǎng)設(shè)備的故障診斷。同時,為云計算中心中、長期預(yù)測所需的數(shù)據(jù)提供特征提取,降低網(wǎng)絡(luò)時延和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險,提高電網(wǎng)設(shè)備管理效率。

        基于云計算的多元數(shù)據(jù)融合分析預(yù)測。通過云計算對實時數(shù)據(jù)的特征提取及歷史數(shù)據(jù)進行分析,實現(xiàn)電網(wǎng)設(shè)備的監(jiān)測預(yù)警及評價診斷輔助決策。對資源進行分析,包括運行維護(巡檢、檢修、技改)、處置(退役、轉(zhuǎn)移、報廢)的全過程,提高電網(wǎng)設(shè)備資源利用效率。

        2.3 構(gòu)建運檢全業(yè)務(wù)知識圖譜

        為充分利用電網(wǎng)運檢積累的大量實踐經(jīng)驗和專家知識,通過知識圖譜、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的交互應(yīng)用,拓展設(shè)備管理專業(yè)內(nèi)在邏輯關(guān)系模型,構(gòu)建運檢全業(yè)務(wù)知識圖譜。

        符合運檢業(yè)務(wù)邏輯的知識圖譜構(gòu)建?;诤A窟\檢案例,構(gòu)建標準化、智能化的典型故障知識庫,以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為推理工具,推動機器對運檢資源及其屬性、資源與各類運檢任務(wù)交互等關(guān)系的理解,構(gòu)建符合運檢業(yè)務(wù)邏輯的知識圖譜。

        知識圖譜與深度學(xué)習(xí)交互融合。探索知識圖譜在深度學(xué)習(xí)模型中的應(yīng)用,將運檢全業(yè)務(wù)知識圖譜中的語義信息輸入到深度學(xué)習(xí)模型中,將離散化知識圖譜表達為連續(xù)化的向量,從而使生產(chǎn)過程積累的海量知識成為深度學(xué)習(xí)的輸入,提升深度學(xué)習(xí)效果。研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的知識圖譜動態(tài)優(yōu)化,有效完成泛在電力運檢物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點至節(jié)點的運檢資源識別、關(guān)系抽取和補全等任務(wù)。

        3 結(jié)語

        “大云物移智”等現(xiàn)代信息技術(shù)和先進通信技術(shù)的發(fā)展,為電力運檢業(yè)務(wù)的智慧化、多元化、生態(tài)化發(fā)展提供了有利條件。依托當前物聯(lián)網(wǎng)核心技術(shù)發(fā)展,立足運檢全業(yè)務(wù)場景各要素,推動運檢業(yè)務(wù)鏈條智能化改造,構(gòu)建要素互聯(lián)、資源均衡的智能運檢管控網(wǎng)絡(luò),在線連接能源生產(chǎn)、傳輸與消費各環(huán)節(jié)的人、機、物,實現(xiàn)狀態(tài)全面感知、信息高效處理、應(yīng)用便捷靈活。

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