电力物联网智能应用技术.pptx

电力物联网智能应用技术;

目录

CONTENIS

01.研究背景意义

02.主要关键技术

03.智能应用实践

04.未来趋势展望;

到2030年，中国单位国内生产总值二氧化碳排放将比2005年下降65%以上，非化石能源占一次能源消费比重将达到25%左右，风电、太阳能发电总装机容量将达到12亿干瓦以上。

——2020年12月;

新型电力系统需要深度融合低碳能源技术与先进数字化智能化技术，实现能量流和信息流的深度

融合，支撑实体电网在数字空间的实时动态呈现、计算推演、智能决策和引导趋优，全面提升新型电力系统可观可测、可调可控水平。先进数字化智能化技术的关键是电力物联网和人工智能技术，为电力系统数字化转型、智能化升级提供基础载体。;

电力物联网是应用于电力领域的工业级物联网，围绕电力系统各个环节，充分利用现代信息通信

技术，实现电力系统各个环节设备、网架、人员的万物互联与人机交互，最终支撑电网业务在数字空间中的呈现、仿真与决策。面对新型电力系统，传统的电力物联网技术尚不具备信息物理系统支撑能力，一方面需要实现实体电网的实时精准数字呈现，将其实时完整映射为数据和算法定义的数字电网；另一方面需要引导双系统的虚实交互与动态演化，实现实体电网与数字电网的共同迭代趋优进化。;

1背景意义

为解决上述数字呈现与趋优进化两大科学难题，需要重点突破电力物联网“采-传-存-用”4层级的核心技术：全景状态感知、广域高效传输、海量接入管理和智能辅助决策，实现物理空间与数字空间虚实互动，支撑电网运行、设备运维、供电服务等典型业务在数字空间的呈现、推演和决策，有效推动新型电力系统建设。;

目录

CONTENIS

01.研究背景意义

02.主要关键技术

03.智能应用实践

04.未来趋势展望;

中国电科院于2020年起牵头承担了国家重点研发计划“智能电网技术与装备”重点专项“十三五

的压轴项目“电力物联网关键技术”。历时3年半，项目建立了一套贯通“智-云-管-边-端”全环节的电力物联网理论与技术体系，在天津滨海全域建成电力物联网示范工程，提供了可复用可推广的电力物联网整体解决方案，引领了电网数字化转型及智能化升级。;

目前电网存在大量感知终端，其所处环境差异大、通信机制不统一、信息系统壁垒严重，仍存在

算力资源异构、边缘计算功耗较高、通信协议兼容性不佳等问题，难以实现全景状态感知与多源数据就地处理。相较于基于传统芯片所采用的ARM指令集，RISC-V指令集架构具备扩展方法可定制、工具链开源、开发环境便捷等优势，可有效支撑高算力、低功耗、自主可控的多参量物联终端。;

研制了基于自主可控RISC-V芯片的电力多参量物联终端，可适配不同电力场景下各类传感器加密

及通信需求，应用自研边缘计算框架，实现了传感信息在边缘侧的互联互通、数据融合、就地实时分析，有效降低了通信开销与主站压力，相比于基于传统ARM芯片的终端，能效提升75%,算力提升约30%,平均协议处理时延由10ms降为7.44ms,可接入41种工业互联网协议。;

当前电力通信面临网络覆盖不全、无线信号综合抗干扰难等问题，而传统宽带自组网技术通常最

大支持9~10跳，且传输性能随着跳数增加急剧下降。面对海量物联设备信息与转发接入拥挤情况，亟需宽带超多跳安全自组织网技术实现异构灵活接入、深度覆盖与资源合理分配。;

宽带超多跳自组网设备性能

端到端平均速率

研制设备

研制设备

3Mbps(实测峰值)

3Mbps

50跳

国外水平(电力应用)

1.5Mbps(平均)

1.5Mbps;

针对现有已建成的物联管理平台存在的异构终端并发能力低、协议适配差，数据中台多源异构数

据存储与融合分析难度大等问题，亟需突破异构终端高并发连接技术、多业务数据共享管理技术，提升电力物联网海量异构终端连接管理能力和数据协同分析能力。;

提出了软件定义的终端全异步连接管理技术和基于图计算的多模态数据存储共享技术，通过软件

定义终端智能体、自适应路由、图数据融合及动态数据服务编排技术，解决了异构物联终端高并发连接和跨专业数据融合应用难题。经权威第三方机构检测表明，终端并行连接数突破1000万，在1.04PB多模态融合数据集的万行关联检索响应时间低至0.137秒，达到行业领先水平。;

第一代电力人工智能以知识驱动为主，纯机理模型存在精度不足、部分复杂模型优化求解困难问

题。第二代电力人工智能以数据驱动为主，纯数据模型存在泛化性弱、可解释性差等缺点。第三代电力人工智能基于知识数据联合驱动模式，将两类模型进行优势互补，可有效提升自主学习能力、智能计算效率与决策泛化能力。;

提出了数据机理融合建模方法，构建5种数据