泛在电力物联网的关键技术与应用前景

2019-11-02 06:17叶德衍
通信电源技术 2019年10期
关键词:切片联网信息

叶德衍

(广东电网公司惠州供电局,广东 惠州 516001)

1 泛在电力物联网概述

1.1 泛在电力物联网技术的概念

泛在电力物联网技术是指可以在任何时间、任何空间、任何客户终端之间进行信息交互的技术方法[1]。该技术具备极高的兼容性,不同类型的数据信息都可以在电力网络中进行数据传输,其运行的本质是进行数据信息快速共享,进而形成将虚拟数据进行具象化呈现的物理实体。各类型实体进行相互间合作,使所有信息能够得到第一时间反馈,以实现电网信息实时交互目的的电力生活体系。

1.2 泛在电力物联网技术的特征

泛在电力物联网技术不同于传统物联网技术。此类技术是将能源信息、空间信息及商业信息进行互联,使其呈现出全息感知、多节点连接及信息实时共享的特征[2]。全息感知是利用RFID、传感器等数据采集设备,对所有系统设备运行数据信息进行动态获取,以丰富基础数据库内容。多节点连接是技术人员可以借助移动网络对数据网络中的系统设备信息、用户基本信息及用户使用反馈等信息进行快速传输的方式。信息实时共享是用户可以借助不同类型端口的终端设备,对所需信息进行快速获取、管理的方式。

1.3 泛在电力物联网技术的架构

表1为泛在电力物联网技术的架构。

由表1可知,泛在电力物联网技术的架构可以分为感知层、网络层、平台层及应用层,不同服务层承担着相应的服务内容。实际操作过程中,感知层主要负责采集电力相关的基础信息,如发电站、电力中转站及变电站等平台上传的电力相关数据信息。借助网络层对数据信息进行传输,每次传输间隔应保持在1~10 ms。平台层接受到数据信息后,借助大数据技术和专家系统对数据进行整理,构建不同类型数据的总 集 合 U,U={U1,U2,U3,U4…Un},n=1,2,3,4…n。集合中各元素代表不同类型数据,完成整理的数据按照分类要求归属总集合,成为对应集合的子集,借此提升数据信息的整理效率。应用层主要属于系统的执行层,针对不同服务需求匹配对应服务内容,提高问题的处理速度。

表1 泛在电力物联网技术的架构

2 泛在电力物联网的关键技术剖析

2.1 智能芯片技术

科学技术的快速发展,使电力系统的运行负担随之增加,电力系统不仅需要提供日常电力输送任务,而且还需要对电力传输进行实时控制、检测及电力转换等操作,增加了电力系统运行数据的总量[3]。智能芯片技术是泛在电力物联网运行的重要保障,主要负责数据筛选、整理、服务匹配及数据计量等内容。该技术的工作步骤具体如下。第一,在接收到监管设备上传的数据时,系统会根据数据关键词,对数据进行分类,同时对数据进行编号,以时间为维度构建集合St(t表示数据上传时间);第二,根据总集合U的分类标准,将不同编号数据放入相应子集合Ui中,对不同类别数据进行进一步分析。第三,将分析结果上传至总控制系统中,借助大数据技术和专家系统对数据进行深入挖掘,获取具备潜在价值的数据,实现数据信息的实时交互。分析目前情况可知,智能芯片技术的核心软件有Edge TPU 芯片、“寒武纪”芯片等。此类芯片均具备大数据处理和边缘数据计算的能力,是目前应用非常广泛的智能芯片。

2.2 5G网络技术

数据总量的增加,对数据传输速度和完整度有了新的要求。因此,进行海量电力信息数据传输时,需要借助更优质的通信网络。5G网络是4G网络的延伸,具有速率高、能源消耗低等优点。同时,该技术对区域的适用性较强,包括高山、森林、草原及丘陵等环境,都能够进行数据信息的快速传输,提高数据信息传递的时效性。现阶段,5G网络技术根据线路使用特征,可以将其分为以太网与电力载波为核心的有线网络技术和5G网络与低功耗广域网(简称LPMA)为核心的无线网络技术。前者主要应用于周围磁场干扰较高的工作区域,借此实现数据信息的快速传递。后者是目前重点推广的网络传输技术,具备分布范围广、集散性强等优点,受空间限制较低,是实现泛在电力物联网网络通信的重要依靠。

2.3 物联网统计技术

2.3.1 人机交互技术

人机交互技术是物联网统计技术的重要组成部分,主要依托5G网络进行数据传输,其具体操作流程如图1所示。

图1 人机交互技术的应用流程

第一,接收到数据信息时,系统会根据数据信息特征对数据进行切片,切片类型可以分为URLLC超低时延切片、mMTC海量接入切片、eMBB视频切片及Voice语音切片等,不同切片类型对应不同数据存储格式。第二,将数据传递至不同信息存储库,针对用户请求抽选对应服务内容,将此类数据转换为相应数据传输格式,最终在用户移动终端进行服务内容显示。

2.3.2 数据计量技术

电力系统每天都会产生海量的工作数据,为了尽快发现系统运行中存在的问题,及时调整系统运行参数,保持系统整体运行的稳定性,对于每次采集的数据需要进行科学计算。数据计量技术是应用于数据统筹处理的计算方法,其具体应用步骤如下。首先,建立数据计算集合A,A={A1,A2,A3,A4,…Ai},i=1,2,3,…i。该集合中各组成元素在集合中占有不同权重,需要对其进行准确计算。其次,确定影响各类数据变化的因素指标,建立对应集合B,B={B1,B2,B3,B4,…Bi},i=1,2,3,…i。计算对应影响因素所占权重,得出集合A中各元素对整理结果的影响程度。最后,根据已有数据计算结果,客观评价数据计算结果的科学性,为电力系统调整提供合理的数据参考。

3 泛在电力物联网的应用前景解析

3.1 电力网络运行安全

现阶段,我国电力网络存在能源分配不合理、架构科学性较低及系统调节能力较差等问题。泛在电力物联网技术的应用,可以完善电力系统运行模式,使其形成“发电-输电-变电-配电”的成熟运行体系,进而提高电力系统运行的可靠性。具体应用中,该技术可以结合互联网技术,构建智能电力管理系统(简称IDMS),对电力系统各节点运行情况进行动态监督,达到系统配电状态监督、智能巡查、运行故障诊断及运行控制优化等目的,有效减少了工作人员的任务总量,提升了工作效率。

3.2 新能源利用效率

目前,我国电力的主要来源是火力发电,风能发电、光能发电及核能发电等新能源发电占比不超过30%,尤其是我国三北地区弃风、弃光现象比较严重,造成了严重的资源浪费。泛在电力物联网技术的应用,可以增加新型能源的利用效率。利用该技术的全息感知对所有能源进行合理分配,实现实现源、网、荷、储的灵活交换。此外,应用过程中,技术人员可以把分布式新能源进行聚集,使其形成相互联系的交互实体,构建虚拟电厂,以互补的方式调整传统能源与新能源之间的占比,借此优化资源调度。

3.3 数据增值服务

数据增值服务是对信息进行深入挖掘,借此提升数据应用价值的方式。泛在电力物联网的数据增值服务可以分为如下两方面内容。第一,促进行业融合。电力系统产生的数据信息,可以应用于多个行业领域,并根据行业特点,制定个性化的服务流程,提升企业的经济利润。第二,衍生新型业务。泛在电力物联网借助庞大的用户基数和积累的用户数据,可以开拓互联网金融流量入口方面的业务,提高企业的服务质量。

4 结 论

泛在电力物联网技术是以电力系统为中心,借助移动客户终端、数据传输网络、人工智能及数据计量技术构成的多信息交流系统。通过大力发展泛在电力物联网技术,不仅能够提高新能源的利用效率,而且可以快速评估电网资产,提升资源配比的合理性。

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