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泛在电力物联网时代 边缘计算为何潜力无限?

发表时间: 2020-08-19 16:02:37

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   来源:赛特斯边缘计算研发部 李欣

    2019年3月,国家电网提出了建设泛在电力物联网的规划,并作出全面安排部署,加快推进“三型两网、世界一流”战略的落地实施。国家电网计划在2024年全面建成泛在电力物联网,实现业务协同、数据贯通和统一的物联管理。

    泛在电力物联网作为“两网”中的重要环节,正逐步助力传统电网向能源互联网的智能化升级,其背后需要一系列新兴技术及创新力量来支撑,而边缘计算技术在其中发挥了重要作用。

泛在电力物联网建设背景

    泛在电力物联网是指围绕电力系统各环节,充分应用移动互联、人工智能等现代信息技术,实现电力系统各个环节的万物互联、人机交互,使其成为具有状态全感知、信息高效处理、应用便捷灵活等特征的智慧服务系统。

    建设泛在电力物联网迎合了我国能源转型和电力改革的迫切需求。能源转型需要从传统以火电为主的集中化石能源模式的电力生产和以高压主干网远距离电力传输的中心模式,逐渐转化为非化石能源的分布式发供电模式,以顺应全球的能源转型需求,减少碳排放,恢复绿色生态。

    电力改革旨在打破电网的垄断地位,在完成电源侧的市场化改革之后继续推进配售电的市场化改革,从而实现“管住中间,放开两头”的改革目标。近年来,新能源发电、分布式电源和储能等技术的兴起以及能源变革驱动的综合能源服务等新的业态,进一步推动了电力改革的步伐。

    面对能源转型和电力改革两大挑战,电网企业需要顺应国家和行业的大势,调整定位和战略,避免被“管道化”。

目前,国家允许电网公司也作为市场主体,参与到配售电的市场中。在以上背景下,电网公司要想守住阵地,避免被“管道化”,必然要进行企业的重新定位和业务转型,从计划、垄断、封闭转向市场、竞争、开放,这样才能发挥其传统优势并适应新的需求。2019年伊始,国家电网1号文发出,提出将国家电网建设成“三型两网,世界一流”的能源互联网企业的目标,如图1所示。

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图1国家电网“三型两网,世界一流”战略目标(配图来源《泛在电力物联网白皮书2019》

    国家电网“三型两网,世界一流”战略目标中“三型”是指电网枢纽型、平台型、共享型特质,“两网”是指原有的坚强智能电网和建设中的泛在电力物联网。通过在坚强智能电网的基础上融合建设泛在电力物联网,从而建设成能源互联网,实现电网或能源网与互联网的融合,具备枢纽型、平台型、共享型的特点,实现能源流、数据流、业务流的“三流合一”,为国家电网的内部业务提升和对外服务创新赋能,最终转型升级为世界一流的能源互联网运维服务型企业。当前阶段的建设核心是泛在电力物联网,其建设的成败将决定后续国家电网转型的结果。

泛在电力物联网的技术架构从下至上分为感知层、网络层、平台层和应用层,如图2所示。感知层完成“发输变配用”各个异构环节的数据采集和边缘治理,实现边缘赋能;网络层利用“大云物智移”等现代电力通信技术实现电力系统各环节的网络全覆盖;平台层实现海量电力终端的物联管理和各类采集数据的共享融合,挖掘海量采集数据价值,增强平台支撑能力,实现联网设备的精细化管理与平台能力的开放共享,从而提升数据处理效率;应用层包含对内及对外两类应用,对内应用可以提升客户服务水平、企业经营绩效和电网安全经济运行水平,促进清洁能源消纳,对电网外应用,可以打造智慧能源综合服务平台,构建能源生态体系,培育发展新兴业务。

    从建设时序上看,泛在电力物联网建设内容主要是自下而上传导,终端与网络负责数据采集与传输,其投入与建设期或略微靠前;应用层相关创新服务的开展与推广对行业数据及业务模式的依赖性较强,投入与建设期或略微靠后;平台层作为泛在电力物联网的“大脑”以及国家电网未来核心竞争力的载体,其建设与升级或将以较强的力度贯穿于泛在电力物联网的全生命周期。

边缘计算可解决四大难题

    泛在电力物联网要求实现状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活,将造成终端及数据的指数级增长,数据获取方式需进行改变。因此,在泛在电力物联网的发展体系中,“云网边端”中“边”的重要性迅速显现,成为泛在电力物联网数据处理链中的关键一环。

泛在电力物联网是应用于电网领域的工业互联网,OICT的融合可以看作传统电网向智能电网转型升级的重要途径。依托边缘计算技术,泛在电力物联网OICT融合能够解决当前传统电网面临的问题,提升运检业务智能化水平、加强数据处理能力、促进数据的融合应用、提高物联网技术成熟度。

提升运检业务智能化水平

    传统的运检业务智能化水平低,电网设备管理仍然存在设备关键状态信息无法实时获取、获取成本高、工作量大、设备全量数据融合应用不足、现场作业智能应用水平不高及设备管理策略需要进一步优化等问题。

    边缘计算应用在感知层集成多参量传感集成技术,实现对电力设备本体及其运行环境的全面感知。同时,边缘计算应用提供边缘侧的设备预测性维护服务,采集设备运行数据的同时在边缘侧构建设备运行模型,用虚拟化方式重构设备运行状态。当设备运行参数发生异常时边缘计算应用对数据进行研判,判断该部件处于隐患、故障或危情状态,并第一时间将数据推送至主站或指定运维班组,形成设备故障的主动式运维抢修,实现从设备至系统的主动预测和故障态势感知,为电力设备的安全运行提供保障。如此一来,在提升电网的运检效率的同时,也解决了电力设备健康状态监测和质量水平科学评价等难题。

加强数据处理能力

在传统的电力计算业务中,各个电力终端采集到的数据将传输到主站统一集中处理。而在泛在电力物联网中,众多的电力终端设备和业务应用会产生海量的数据的传输和处理被给主站造成巨大的压力。且传统数据传输的高时延和安全性也无法满足新业务形态的要求,一旦设备与主站之间的网络发生波动,将会对现有业务造成影响,引发如数据无法同步、关联数据缺失、重要指令无法下发执行等情况。

边缘计算在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合分布式网络、计算、存储、应用核心能力,就近提供边缘智能服务,满足电力行业智能化升级在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。采集到的数据在网关中进行数据清洗及聚合赋能,然后传输至主站,极大地减少了传输数据量,降低了对于网络带宽资源的需求。

边缘计算技术将AI能力从主站下沉至边缘计算网关中,提供边缘建模、轻量级分析、设备影子、数据加密、数据压缩、边缘自治、定制化导出等一系列智能化能力,可有效解决复杂互联电网的实时响应控制与运行稳定安全的难题。

促进数据融合应用

目前电网系统各厂商技术标准、传输协议、算法接口不统一,传感、通讯、计算各环节无法实现充分解耦,形成了诸多孤立的“小烟囱”系统,系统数据无法共享共用,造成了“数据孤岛”的局面。数据应用壁垒严重,无法充分发挥数据价值,限制了数据的融合应用。

基于边缘计算技术,部署于电网现场的边缘计算网关能使用一套完整的接口、属性和方法的标准集,提供电网系统中各系统、各单元数据的无缝集成。边缘计算网关中集成了基于OPC UA标准格式的规约解析服务,能够定义通用的数据描述和信息模型,以统一标准的格式输出采集数据,从而解决设备侧各系统数据不能重复利用、存在数据应用壁垒的现状。

提高物联网技术成熟度

目前,传统物联网技术的成熟度难以支撑企业应用的需求。在强电场、野外等复杂环境下,传感器终端取能、功耗控制、电池选型、性能检测等关键技术亟待突破,可靠性有待提高。在物联网系统中,各环节严重依赖集成商提供的集成服务,开放程度低,导致厂家积极性不高,难以形成产业发展生态。

边缘计算技术解决了泛在电力物联网感知层数据交互的问题,边缘计算网关对数据进行清洗、聚合、赋能后,将多方数据源的数据输出至泛在电力物联网平台。通过由平台统一提供开放的API接口,外部程序或第三方应用在安全认证通过的情况下,可获取全量台区侧、用电侧、销售、生产环节的数据,并在数据融合交互的基础上,进行应用的个性化定制,如针对不同的用户需求进行功能设计,针对用户的操作习惯制定流程。边缘计算技术与泛在电力物联网的融合贯通,在丰富上层应用开发生态的同时,让每一个电力应用更加切合业务的实际需求。

边缘计算与泛在电力物联网的结合,将使传统电网控制系统从“采集+集中控制”模式向“采集+控制+边缘自治+开放共享”模式转变,逐步从“垂直封闭”转向“水平开放”。具备OICT融合特质的泛在电力物联网将具备能源系统全周期内各环节的全状态感知和全业务穿透的能力,提供全时空泛在连接电力基础设施,推动数据融通,实现安全开放共享,促进能源互联网业务创新,为客户提供更优质的服务。

泛在电力物联网的7个典型应用

    泛在电力物联网核心能力为连接能源生产、传输与消费各个环节的人、机、物,实现状态前面感知、信息高效处理、应用便捷灵活,基于完全信息的数据驱动实现智能控制,以及全面感知和精准预测实现对随机性和不确定性电网故障的有效处理,支撑以客户为中心的精准需求预测和个性化服务。

基于边缘计算技术的泛在电力物联网典型应用主要体现在7个方面。

柔性电容补偿

    电力系统的用电设备在使用时会产生无功功率,使得电源的使用效率降低,传统的解决方式为通过在系统中适当补偿缺失电容进行改善,这种增加电容的方式称为电容补偿。当前主要的电容补偿手段为采用定量额度的硬性补缺,会造成电能量的浪费,同时产生的电涌效应会影响设备的使用寿命。

柔性电容补偿可有效改善这种情况,边缘计算网关将电容补偿计算模型下沉至现场设备侧,实时采集无功装置当前运行状态参数,同时对当前无功功率进行精确计量,联动电容补偿装置对缺失电容进行柔性补偿。

能耗优化管理

    当前,我国的用电市场面临峰电期用电潮涌的冲击,以及谷电期电能难以消纳的问题,造成了峰电期电资源的缺失和谷电期电资源的浪费。前者虽然已通过近年来持久化发电设施的建设而有效缓解,但是由于缺少有效的电能存储手段,谷电期电资源的浪费情况还普遍存在。对于企业而言,电费开支是企业的重要支出之一,节能降本始终是企业的迫切需求。

通过边缘计算网关,企业可实时采集发电侧的分布式电源发电计量数据与用电侧的负荷管理终端数据。同时,AI能力下沉至边缘计算网关,能够根据用户的用电习惯定制用户能耗模型,售电企业可以根据当前的发电计量以及该用户的能耗模型定制销售策略,以实现用电套餐的精准推送。这种方式,对发电企业而言,能够实现峰电资源的分流和谷电资源的有效消纳;对企业而言,通过工艺优化、流程迭代、工期调整等策略,将一部分生产任务放在谷电期进行,能够在保持生产力的同时降低电费开支。

提供线损分析支持

    当前低压配电网存在配电设备多、拓扑结构复杂、组网识别困难等问题,同时缺少有效的故障定位及线损分析手段。

企业可通过将边缘计算网关分别部署于台区处、分支开关处、表箱处、户表处,实时采集低压配电网线路用电数据。同时通过部署线损分析AI服务,可根据边缘计算网关实现主动式拓扑识别和数据精确计量,以总表、各级分支及用户电表数据为基础,快速计算分支线损,结合各段线损历史数据,还可估算出低压配电网窃电、用户增减、故障等情况。边缘计算网关还可实现多级分支线损和分相线损计算,实现台区至户表、台区至分支、分支至表箱、表箱至用户,当对应线路发生故障时,可根据组网拓扑结构主动检索,定位到故障位置,从而为线损排查提供辅助决策支持。

精准负荷控制

    基于5G的电网云边协同模式可实现精准负荷控制。在网关中部署一定的AI处理能力和机器学习算法,可在本地网关算力模型定位的电网故障时,由边缘计算网关控制的关联保护装置实现电网设备故障的边缘自治;当网关算力无法对当前故障进行精确研判时,边缘计算网关通过5G网络将故障数据上报至云端服务器,由可学习、训练识别模型的云端执行机器准确捕获故障发生原因,将新的训练模型下发至边缘计算网关,由网关重新执行相应自治理操作。

在实际应用中,边缘计算网关的分布式数据接入能力可将大用户、燃煤电厂可中断辅机、大型储能电站等可调节负荷纳入5G电网的实时调控,将分散的海量可中断用电负荷集中起来进行精准实时控制,在电网出现或即将出现紧急事故时,立即切除部分负荷,或将当前负载电路切换至备份电路实现毫秒级负荷控制能力,确保电网安全。

通过5G网络,“故障发现-故障上报-云端训练-新模型下发”这一环节的时延可控制在10ms以内。由于我国交流电频率为50Hz,即每20ms电流方向变化一次,故在边缘计算本地自动化控制及5G低时延的助力下,“零断电”将成为可能。

提升能源优化配置能力

    虚拟电厂将分布式电源、可控负荷和分布式储能进行整合调控,作为特殊电厂参与到电力市场和电网运行环节中。虚拟电厂通过源网荷储协调控制和友好互动手段,从电源调控转变为电源调控与负荷调控相结合,通过需求侧调节,提升能源优化配置能力。

推动能源结构绿色转型

    边缘计算的综合主动感知技术为深度监测清洁能源和储能设备的运行环境和状态提供了可能,并可在用户侧调动不同用户参与调频的积极性,减小新能源并网冲击。电网企业可基于对泛在电力物联网采集数据的深入分析,进行新能源跨域调度控制的优化,解决利用市场手段减少清洁能源被摒弃的问题,提升新能源消纳能力,推动能源结构的绿色转型。

远程运维

    电网企业可结合电力系统对智能传感的需求,通过边缘计算技术实现对电力系统“发、输、变、配、用”五大环节状态全感知及远程运维。

在发电环节,企业可对发电机的电流、电压、功角以及风机振动等进行监测;在输电环节,企业可对导线舞动、电缆及通道防外破、架空线路覆冰及树害、杆塔倾斜等情况进行监测;在变电环节,企业可对变压器振动、油色谱、特高频局放、避雷器泄露电流、PMU、三相告警等情况进行监测;在配电环节,企业可实时采集TTU、FTU的数据、识别故障指示器色灯、监测电缆接头温度、识别开关柜状态等;在用电环节,企业可向用户提供用电计量、能耗监测、随器测量、充电桩计费等相关应用。

结语

    当前,我国正在发生一场前所未有的能源革命,泛在电力物联网作为能源互联网中的重要一环,将发挥前所未有的作用。泛在电力物联网的建设绝不是一股热潮,而是一场深刻意义的革新,其将助力传统电网向能源互联网智能化升级,背后需要边缘计算等一系列新兴技术及创新力量的支撑。

    在这场稳步拉开的盛大帷幕下,赛特斯已“鹧鸪飞起春罗袖”。在感知层,赛特斯推出了符合国网新一代标准的边缘物联代理FlexEGW;在网络层,赛特斯的SDN/NFV技术将助力电力专网的柔性重构;在平台层,赛特斯泛在电力物联网平台为电网设备域、网络域、应用域提供全方位的支撑与管理;在应用层,赛特斯推出了基于用户定制化需求的边缘计算应用,目前已在电力系统发电侧、输变电线路侧、低压配电网侧、用电侧及农网线路侧部署上线。赛特斯边缘计算将继续推进泛在电力物联网的深度赋能,为电力事业改革这一历史进程贡献自身的力量。


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