★浙江大學(xué) 李健 

★浙江工業(yè)大學(xué) 張蔚，宋驍 

★湖北工業(yè)大學(xué) 張力 

★浙江工業(yè)大學(xué) 史秀紡 

★浙江大學(xué) 孟文超 

1　目標和概述 

隨著(zhù)電力物聯(lián)網(wǎng)建設的不斷推進(jìn)，配電網(wǎng)設備（如 中置柜、環(huán)網(wǎng)柜、低壓柜、變壓器等）也在不斷向集約 化、智能化的方向發(fā)展，并可以實(shí)現設備之間的互聯(lián)互 通、實(shí)時(shí)監測和控制設備狀態(tài)等功能，以及對設備進(jìn)行 預測性維護和故障診斷。電力物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應用可以提 高配電網(wǎng)的管理效率、減少能源消耗和降低故障率，從 而為用戶(hù)提供可靠、便捷、高效、智慧的新型供電服 務(wù)。

 目前配電物聯(lián)網(wǎng)建設主要基于云計算框架，然而， 隨著(zhù)大量供用電設備、電氣量傳感器、狀態(tài)量傳感器的 接入，以及各種工業(yè)自動(dòng)機器裝置的投入使用，配電物 聯(lián)網(wǎng)中將產(chǎn)生大量的多維異構數據，這會(huì )給云端系統的 通信信道及存儲計算系統帶來(lái)巨大的壓力。由于配電物 聯(lián)網(wǎng)中涉及到的設備和系統數量巨大、數據流量龐大、 實(shí)時(shí)性要求高等特點(diǎn)，因此需要一種高效、可靠、低延 遲的計算模式來(lái)支持配電物聯(lián)網(wǎng)的運行和管理。作為物 聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域新興的分布式技術(shù)，邊緣計算提供了全新的解 決方案來(lái)應對上述問(wèn)題。邊緣計算技術(shù)可以將計算和存 儲任務(wù)從云計算中心轉移到更靠近數據源的邊緣設備中 進(jìn)行處理，降低數據傳輸延遲，提高數據處理速度和實(shí) 時(shí)性。因此，我們提出一種面向配電網(wǎng)的邊緣計算解決 方案，主要為實(shí)現如下目標：

 （1）資產(chǎn)管理：面向配網(wǎng)設備管理，研究云、 管、邊泛在協(xié)作的通信、感知、推理一體化體系架構， 建立配網(wǎng)設備現場(chǎng)通感一體化的性能評估模型，構建面 向全局優(yōu)化的配網(wǎng)設備狀態(tài)評估診斷系統。 

（2）能效管理：構建配網(wǎng)負荷多源、強耦合數據 采集、清洗與匯聚的專(zhuān)用數據處理框架，進(jìn)一步通過(guò)研 究電網(wǎng)質(zhì)量?jì)?yōu)化與分布式能源調度，構建配電網(wǎng)能效管 理系統。 

（3）邊緣網(wǎng)關(guān)：基于RISC-V指令集，研制集感 知-控制-優(yōu)化一體化的自主可控邊緣網(wǎng)關(guān)裝置，為資產(chǎn) 管理、能效管理提供邊緣計算平臺，提高配電網(wǎng)設備全 息感知能力及海量數據接入能力。

 2　方案介紹 

2.1　系統架構 

圖1 系統架構圖 

該方案基于云計算平臺的基礎服務(wù)，通過(guò)邊緣側 接入算力，構建云邊一體化能源物聯(lián)網(wǎng)系統架構，如圖 1所示。其云端包括數據存儲、專(zhuān)家庫、系統應用三部 分，將采集層和邊緣層發(fā)送的數據進(jìn)行清洗與分析，生 成智能報表和診斷報告；其邊緣側包括邊緣計算、云邊 協(xié)同、數據處理三部分，云、邊海量數據即時(shí)交互、相 互配合，實(shí)現硬件資源最大化利用，高效完成集中運 維、分散控制。

 2.2　硬件平臺

 （1）數據采集層 

數據采集層主要負責配網(wǎng)設備狀態(tài)參數的采集， 包括圖像信息、溫度、氣體密度、壓力、三相電流、電 壓、閉合接點(diǎn)狀態(tài)等。 

（2）設備接入層 

該裝置支持以太網(wǎng)口、光耦輸出、閉合點(diǎn)檢測、繼 電器輸出、USB-SLAVE接口、3路RS485等多路接口； 支持Zigbee3.0、Wi-Fi、TCP/UDP、Modbus、IIC等 多種協(xié)議；支持配套的7寸IPS電容觸摸屏，操作人員可 一鍵配置電力柜數量、柜型、地址等參數，實(shí)現本地可 視化；裝置元器件100%國產(chǎn)化，采用的嵌入式系統為 國產(chǎn)開(kāi)源系統RT-Thread，整體成本低廉，性?xún)r(jià)比高； 具有一定的可重構性，數據采集裝置的接口和協(xié)議都可 以進(jìn)行定制和配置，以適應不同的數據采集場(chǎng)景。數據 采集裝置的一個(gè)應用實(shí)例如圖2所示。

 圖2 數據采集裝置在環(huán)網(wǎng)柜上的應用場(chǎng)景

 （3）邊緣網(wǎng)關(guān)層 

邊緣網(wǎng)關(guān)層負責數據匯聚、數據清洗、負荷預測、 故障定位等多種任務(wù)。為了保證處理效率，本方案針對 網(wǎng)關(guān)層處理器進(jìn)行了專(zhuān)用設計，相比于復雜指令集架 構，RISC-V的精簡(jiǎn)指令集結構有著(zhù)硬件結構簡(jiǎn)單、功耗低的優(yōu)點(diǎn)。

 本方案設計了一個(gè)可被計算內核調用的深度神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò )加速引擎，可高速執行深度學(xué)習相關(guān)的人工智能算 法，如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的數據清洗、數據挖掘等，具 有100G FLOPS以上的算力，比普通處理器的計算速度 高出3到5個(gè)數量級。

 針對電力波形質(zhì)量分析的需求，本方案設計了一個(gè) 諧波檢測專(zhuān)用模塊，同樣可被計算內核調用，快速地完 成傅里葉變換、采樣序列加窗、數字濾波等操作。

 擴展指令集與DNN模塊、諧波檢測模塊一起組成 了并行計算集群，集群內有高帶寬的互聯(lián)總線(xiàn)和多級緩 存結構，可在集群內進(jìn)行大規模的數據計算和交換。

 計算集群和主控模組間也有高速的DMA和硬件同 步模塊，可高效地完成數據與信號交互，從而使控制部 分和計算部分能夠有機的結合，使整個(gè)處理器兼顧通用 性和計算專(zhuān)用性，在覆蓋配電房基礎應用的同時(shí)，能夠 擁有大數據的處理能力和高階人工智能算法的執行能 力。芯片內部架構如圖3所示。 

圖3 芯片架構

 2.3　軟件平臺 

電力運維管理平臺邊緣計算融合創(chuàng )新方案以邊緣 計算平臺為核心，通過(guò)5G專(zhuān)網(wǎng)實(shí)現整個(gè)系統的數據通 信，利用邊緣計算網(wǎng)關(guān)與邊緣計算電力運維管理平臺構 建企業(yè)內部數據中心?，F場(chǎng)業(yè)務(wù)以邊緣計算網(wǎng)關(guān)為橋 梁，聯(lián)通現場(chǎng)設備與邊緣計算平臺內的應用。邊緣計算 平臺部署在公司總部數據中心，通過(guò)專(zhuān)線(xiàn)與運營(yíng)商網(wǎng)絡(luò ) 相連，在邊緣計算平臺上部署整套系統以實(shí)現5G數據的本地化處理與云端處理的融合。目前可實(shí)現以下4大 功能：

 （1）數據融合管理：針對公司所有運營(yíng)項目中配 電設備上采集到的數據，通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò )上傳到公司云服 務(wù)器和數據中心，并實(shí)施管理員權限、數字化連接和可 視化平臺的統一管理，在公司總部數據中心即可總覽所 有裝設本系統的項目詳細信息、設備工作情況。 

（2）設備狀態(tài)實(shí)時(shí)監測：通過(guò)在項目中的機柜設 備上面部署數據傳感器、數字化儀表和采集器，可以采 集機柜上面設備運行期間的模擬量、開(kāi)關(guān)量等數據詳 情，并經(jīng)過(guò)網(wǎng)關(guān)通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò )實(shí)時(shí)上傳給公司云端。在 公司云端的Web界面可以實(shí)時(shí)查看每一個(gè)項目中每一組 柜子的電路圖、開(kāi)合閘詳情以及采集器過(guò)去的具體數據 信息，并向企業(yè)提供多維度靈活的分析報表。設備狀態(tài) 實(shí)時(shí)監測界面如圖4所示。

 圖4 設備狀態(tài)實(shí)時(shí)監測界面 

（3）設備狀態(tài)檢測：通過(guò)Echarts的可視化方式 對云端數據進(jìn)行Web端顯示和數據統計，以環(huán)網(wǎng)柜上 采集器獲取并上傳的實(shí)時(shí)云端數據庫為基礎，建立以 Web端顯示為核心的數據管理可視化平臺，實(shí)現設備狀 態(tài)實(shí)時(shí)監測、設備健康評估、項目故障總覽等功能。設 備狀態(tài)檢測界面如圖5所示。其中設備的健康評估算法 依據《配網(wǎng)設備狀態(tài)評價(jià)導則》選取了開(kāi)關(guān)柜中局部放 電值，超聲波頻率值，內部氣壓，分合閘時(shí)間，儲能電 機電流，分合閘電流，各觸頭溫度，絕緣電阻，環(huán)境濕 度，負載率，運行年限等參數。并使用基于信息融合的 狀態(tài)估計方法，在數據層、特征層、決策層進(jìn)行融合， 使各個(gè)評價(jià)方法可以揚長(cháng)補短，加強了算法的魯棒性和 有效性。同時(shí)也提供更加全面和準確的開(kāi)關(guān)柜狀態(tài)信 息，從而可以?xún)?yōu)化運行管理策略，提高運行效率，促進(jìn) 智能化管理和控制的發(fā)展。 

圖5 設備狀態(tài)檢測界面 

（4）設備故障總覽：針對公司裝設本運維管理平 臺的所有項目，進(jìn)行配電設備的實(shí)時(shí)診斷和故障報警信 息的實(shí)時(shí)顯示，并對所有故障報警信息進(jìn)行統計分析， 從而提供針對性的處理方法。故障總覽界面如圖6所示。

 圖6 故障總覽界面

 3　代表性及推廣價(jià)值 

本方案通過(guò)設計數據采集裝置、邊緣計算網(wǎng)關(guān)、云 平臺監測軟件，實(shí)現了云、邊、端的的有效協(xié)同，擁有數 據采集、數據計算、數據匯聚到數據管理的全生命周期管 理能力。該方案可以推廣到各種電力物聯(lián)網(wǎng)應用領(lǐng)域，如 智慧社區、智慧樓宇、智慧電廠(chǎng)等，為電力行業(yè)提供全方 位的數據管理和智能化服務(wù)。例如，在智慧電廠(chǎng)領(lǐng)域，該 方案可以實(shí)現對電力設備的實(shí)時(shí)監測和控制，優(yōu)化電力生 產(chǎn)流程，提高電力生產(chǎn)效率和質(zhì)量；在智慧樓宇領(lǐng)域，該 方案可以實(shí)現對建筑能耗的實(shí)時(shí)監測和控制，實(shí)現節能減 排的目標。該方案的應用將為電力行業(yè)帶來(lái)更加高效、可 靠和安全的服務(wù)，推動(dòng)電力物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，具有廣泛的應 用價(jià)值和重要的經(jīng)濟和社會(huì )價(jià)值。

摘自《自動(dòng)化博覽》2023年第2期暨《邊緣計算2023專(zhuān)輯》