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基于物联网的配电自动化应用研究帅伟

发表时间：2020/7/20 来源：《电力设备》2020年第8期作者：帅伟

[导读] 摘要：在实际物联网技术发展的过程中，其中电力系统的应用是一个非常重要的发展方向，利用物联网技术在我国当前的电力行业中有效的应用，能够在一定程度上提升我国电力企业生产的效率，并且物联网技术也能很好的保障电力企业在生产过程中的安全性。

        （国网晋中供电公司山西晋中 030600）
        摘要：在实际物联网技术发展的过程中，其中电力系统的应用是一个非常重要的发展方向，利用物联网技术在我国当前的电力行业中有效的应用，能够在一定程度上提升我国电力企业生产的效率，并且物联网技术也能很好的保障电力企业在生产过程中的安全性。
        关键词：配电网；自动化；物联网；关键技术
        引言
        配电网在日常运行中，其运维模式与数据智能化高速发展相融合，良好的配电网运维管理模式可以提升配电网的运行管理水平。利用物联网技术实现各种电气设备之间的信息采集、传输、存储和处理，为配电网设备监测和状态维护提供高效、方便、高速的数据支持，有利于提升安全性和供电可靠性。
        1基于物联网配电自动化应用的主要特征
        现如今我国物联网的配电自动化应用首先必须要满足的条件就是智能化的配电网，同时还要满足配电网坚实可靠、经济高效等各项要求，从而充分的实现电力流、信息流以及业务流实现一体化的各项需求。基于此，我国当前物联网的配电自动化应用主要有以下几点特征。首先，在实际应用配电网的自动化应用过程中，其中的物联网必须是专用网，虽然物联网的配电自动化应用可以采取多种基层网络，但是应当根据现场以及配电网自动化应用的实际情况来判断基层网络的运用，可以采取电力行业中通信的专用网，也可以是新型的专门用于电力物联网的通信网，当然在配电自动化应用中，如果说发生了突发情况，那么可以及时有效的采取应急的公众通信网。其次，由于应用的配电自动化物联网会受到网络的影响，同时自身具有非常高标准以及高严格的用户身份验证与识别能力，针对不同用户的等级而享受不同的物联网服务。再次，就是应用配电自动化的物联网本身具有良好的安全性与可靠性，由于电力物联网是支撑电网业务的关键，因此当前我国电力物联网能够在很大程度上影响电力系统的安全稳定运行。所以说，针对这样的现象，需要全面的建设智能化的电网，这样能够有效的用于配电自动化，同时也能很好的加强和保障配电自动化的安全性与可靠性。最后，就是在应用配电自动化的物联网过程中，其在终端层能够全面的体现出万物互联的一种连接能力，再加上物联网的配电自动化充分的体现在网络层的各个方向，并且具有良好的通信能力。
        2基于物联网的配自动化应用关键技术
        2.1推进运检全要素自动感知
        2.1.1电网运检人员信息感知
        一是基于智能芯片、人脸识别等技术，开展作业现场人员的身份识别，实现员工基本信息、技能水平的智能识别和自动匹配；二是基于智能手环和健康监测系统，及时掌握和动态感知员工健康状态；三是应用远程视频和移动终端等技术，开展人员行为、语言综合感知。
        2.1.2电网设备状态感知
        一是传感器与设备本体一体化设计制造。围绕设备自感知、自诊断能力提升，从设备运检角度提出海量、常用、主要设备的设计、制造、基建等环节标准化典型需求，研究智能设备设计制造，推进设备状态全面可知、可控。二是设备状态自主感知。研制温度、形变、油色谱、振动、杆塔倾斜等微功耗/低功耗的高可靠性传感器，实现设备本体状态量自主实时感知，弥补人工巡检对关键信息感知的空白。大力推进新型智能配变终端规模化推广建设，对配电网核心设备和线路的运行工况、设备状态、环境情况等信息的全方位实时深度采集，实现配电网状态全感知。依托无人机、机器人、视频监测、移动作业终端等多类型同构或异构泛在感知装备，从时间、空间上拓展设备状态和环境感知覆盖范围，作为传感器感知设备状态信息的补充手段，促进多元采集手段相辅相成、综合应用。三是存量设备身份标签编码设计。遵循唯一性、实用性、可扩展性等原则，参照EPC国际编码标准，开展包含设备所属单位、电压等级、出厂（投运）年份、设备类型等信息的身份标签设计，最大限度反映设备的基本信息。

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        2.1.3运检装备资源感知
        研究RFID射频技术和统一编码标准，制定统一的电子身份标签，实现人员、设备以及装备与电子标签的一体化，完成电力运检人员、车辆、设备身份的快速识别及设备的检测技术研究，实现运检资源合理调配和运检进度友好管控。
        2.1.4生产环境异常状况感知
        针对输电线路“三跨”（跨高速铁路、跨高速公路、跨重要输电通道）隐患问题，基于人工智能的线路“三跨”隐患智能识别方法，采用“自积累、自更新、自学习”的智能化运行方式，隐患识别结果主动推送，及时发现和处理输电线路“三跨”隐患，有力提升输电线路“三跨”区段发现隐患的能力，提高运维保障工作的效率和质量。
        2.2推动云雾融合协同应用
        以运检要素信息全面感知为基础，开展面向运检全业务场景的要素互联逻辑分析，以“智能前端化”思想为指导，围绕人员、设备、装备、环境要素泛在互联、互动感知关系，搭建基于云雾融合的层次化运检信息分析、协同和控制网络，全面应用人工智能等技术推进运检业务链条的智能化改造。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。
        2.3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。
        结束语
        综上所述，我国当前物联网的配电自动化应用主要针对的是配电网信息的自动化以及互动化方向上，同时逐渐的形成物理的融合，最大化的实现即插即用以及多源信息融合等相应的技术，进一步高效的实现物联网配电应用自动化信息深入的融合。
        参考文献：
        [1]刘捷.基于物联网技术的配电自动化系统设计方案[J].物联网技术，2016（7）：83-85.
        [2]张丽晶，郭上华，陈奎阳.基于物联网的配电自动化应用研究[J].电力设备管理，2019（5）.
        [3]胡畔，周鲲鹏，等.泛在电力物联网发展建议及关键技术展望[J].湖北电力，2019（01）.