云雾协同的泛在电力物联网构架在变电站工程中的应用

刘 军， 张 超

(1.国网安徽省电力有限公司, 安徽 合肥 230022；2.中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司, 安徽 合肥 230601)

0 引言

智能电网需要高效的运行与控制，为了全面感知电力系统，须在发、输、变、配、用各个环节配置大量的传感和监控设备。目前采集与控制系统中，各电压等级末端装置的主要功能是数据采集、处理、上传以及控制命令的接收与执行；数据的分析、优化与控制命令的下发均由电网运行控制中心来完成，可以说，采集与监控装置是智能电网的眼睛和四肢，控制中心是智能电网的大脑，大量的分析优化决策由大脑做出，控制命令由大脑发布，与传统的将所有分析决策功能都集中在云端的信息系统建设方式十分类似[1]。

借鉴物联网的系统构架，泛在电力物联网分为感知层、平台层、应用层、网络层。作为电网运行决策的中枢，国家电网公司正在加快自身云平台的建设。从业务划分上看，“国网云”包括企业管理云、公共服务云和生产控制云三部分。企业管理云是覆盖管理大区的资源及服务，支撑企业管理、分析决策、综合管理类业务；公共服务云是覆盖外网区域的资源及服务，支撑电力营销、客户服务、电子商务等业务；生产控制云是覆盖生产大区的资源及服务，支撑调控运行及其管理业务[2]。

1 云雾协同的电力物联网构架思路

1.1 云雾协同的概念

云计算将原本相对独立的计算技术和网络技术进行融合，在融合的网络平台上叠加分布式计算能力，借助虚拟化技术对网络与计算资源进行有效整合，是IT技术的重大突破。云计算的局限在于其假设：网络的容量足够大，通信带宽足够宽，而且没有延迟。随着智能电网建设的不断深入，新的分析控制功能不断涌现，将这些数据实时传送给运行控制中心，对智能电网的通信能力和数据处理能力都是极大的挑战[3]，目前主要存在的问题如下：

(1)海量数据存储需求：数据的类型、数量和采样频率急剧加大，云平台存储压力巨大；

(2)实时性：位于远端的云对那些延迟敏感的业务不能很好地支持；

(3)带宽需求：缓解海量设备连接云端时引起的拥塞；

(4)设备位置精确感知：对移动性、不同地理分布不能很好地支持。

传统的集中式控制架构所能处理的数据量将很快达到饱和，迫切需要研究新的分布式处理架构。近年发展起来的云雾协同计算框架为解决这一问题提供了崭新的思路。雾计算将计算分析功能扩展到网络的边缘，更加接近于数据传感采集装置，具有延迟低、支持物理分布计算、适合实时分析和优化决策等特点。

雾接入点作为物联网接入点，首先把传感器采集的数据进行过滤、分析，进行任务的分解，哪些业务可以在本节点进行处理，哪些业务需要分发给其他雾接入点协作处理，哪些业务需要回传至云计算中心进行处理。另外雾接入点也可以作为云端数据和终端数据的缓存，可以进行本地流量的卸载，减少对传输带宽的需求，更好的满足了移动应用高流量和低时延的需求。云计算中心的优势保留，雾层关注于上传全局性数据以及处理高延迟长周期的大数据应用[1,3]。云平台与雾端接入相关支撑，优势互补，形成了云雾协同的构架体系。

图1 基于雾计算的物联网架构

云雾协同结构具有以下优点：

(1)雾计算扩大了云计算的网络计算模式，将网络计算从网络中心扩展到网络边缘，更广泛地应用于各种服务；

(2)雾计算和云计算互相补充，云雾协同计算能更有效地分析、整合和利用各种计算资源。

1.2 云雾协同的泛在电力物联网系统构架

雾计算是云计算的延伸，与云计算相比，雾计算不需要性能强大的服务器，它由性价比更高、配置更为分散的各类计算机组成，可以渗入到电网的各级控制系统中。云雾协同计算理念在电力行业正在逐步获得认可。尤其是电网二次系统的各级应用，大量的感知层元件分别散落在各个变电站端，云平台布置在省网控制中心。以调控云为例，目前调控采用两层部署三级应用的构架，在网调、省调部署云平台，地调配置应用层；运检系统则在总部、省信息大区部署变电智能分析决策平台，地市公司安全IV区部署变电设备信息处理系统。源端感知层与平台云在物理位置离散度很高，网络通道传输容易拥塞。

根据雾计算更靠近终端的思路，可在变电站端接入点配备边缘雾计算设备，把大量就地采集的信息直接在本地进行存储和处理，在云层和终端设备层之间扩展一个更靠近终端设备的雾计算层。雾层部署在物联网接入层，由具有计算、存储功能的雾服务器组成，雾层服务器作为核心云平台的边缘下沉，协同计算，大幅提高实时分析与优化能力。

目前电网变电设计处于信息互动的高级阶段，感知水平较高，正走向网络智能阶段。梳理当下的变电站二次系统设计发现，以往的站端二次系统设计已经渗透着边缘下沉的理念。

以生产控制云的调度类业务为例，站内Ⅰ/Ⅱ区配置监控系统，站内开关量、模拟量信息通过测控设备采集接入监控主机，并与相关部分远动点位信息筛选、处理、打包发至调度中心，从数量上看，站内监控的信息量数倍于远动点表，监控主机实质上已经承担了生产控制云边缘下沉的变电站雾端物联代理的作用，将数据筛选，图模处理后传送至远方调控云端。

运维类业务，目前变电站的安全警卫、火灾报警、状态监测、视频监视、机器巡检类业务均在站内配置独立或集成服务器，各子系统之间联动功能均在站内完成，站内的下沉服务器基于感知层的大量信息开展高级应用，如消防联动、故障预测、视频识别，再将汇总处理后的高级信息推送至运检主、辅设备主站。随着站内摄像头数量的增加及清晰度的提升，视频流的存储量海量上升，必须采用面向站端的分布式构架。非生产区智能辅助的运维平台实质上已经承担了企业管理云边缘下沉的变电站雾端物联代理的作用。

结合网格化配网建设，可在变电站内配置边缘下沉的配网云平台，以变电站为中心辐射周边，依托站内环境及硬件资源，通过采集所在区域网格周边配电台区的数据，以站为核心实现配网网格化管理。以下调控类应用均可由边缘处理：分析电压和功率因数，电容器调整和电压调档；调整运行方式，保证电压水平和负荷平衡；自动故障诊断、隔离和处理；利用监测数据准确的计算线损，调整运行方式优化线损。

结合泛在电力物联网建设及变电站二次系统特点，提出以下面向变电站端的云雾协同的泛在电力物联网构架，如图2所示。系统分为“智、云、网、雾、端”五个层级。智为人工智能的应用层，云为云台共享的平台层，网为信息共享的网络层，雾为边缘下沉的变电站雾端代理，端为深度广度分布全面的感知层。雾端扩大了云平台的业务资源，云平台与雾端相互支撑，更有效地分析、整合资源，形成了云雾协同的体系。

感知层，即终端与边缘计算层，实现终端标准化统一接入，推动跨专业数据的同源采集、数据融通与跨专业共享，通过边缘智能实现数据高效处理、就地计算、云边协同、区域自治与能力开放。

网络层，即管道层，采用远程通信网和本地通信网，引入新型通信技术实现海量信息的高效传输，远程通信网为云主站与边缘计算节点之间提供通信通道，本地通信网为边缘计算节点与终端单元之间提供通信通道。

平台与应用层，以云平台为基础，通过各类终端的标准化接入和统一物联管理，实现各类采集数据的“一次采集，处处使用”及跨专业数据融通共享。

图2 云雾协同的泛在电力物联网二次系统构架

2 云雾协同的泛在电力物联网变电站系统建设方案

结合泛在电力物联网建设和变电站系统特点，梳理站内各层级的现状及问题，提出云雾协同的建设方案，具体如下：

2.1 平台层

2.1.1 现状及存在的问题

目前变电站综合自动化系统采用三层两网构架，结构清晰；站内辅助系统主要包括：状态监测、图像监视、安全警卫、火灾报警，各子系统独立设计，独立配置主机。参见图3

图3 智能变电站二次及辅助系统架构图

从变电站业务来看，存在问题如下：

(1)各业务采集类系统多以纵向垂直架构为主；

(2)站内各系统相互割裂，缺乏统一贯通的平台；

(3)物联统一管控能力不足[4]。

2.1.2 建设目标及技术路线

变电站平台层的建设应从以下几方面入手：

(1)垂直转向水平。变电站平台层结构由垂直向水平方向转变，构建一体化智能运维平台，实现资源整合。变电站现有业务数据总体可归纳为五类：一、二次设备运行信息、设备在线监测信息、辅助设备监控信息、巡检机器人信息以及PMS2.0系统内与本站运维相关的台账、记录、工作票等信息。站端智能运维平台可接入以上各类系统数据，同时支持对上级云台的数据上传。参见图4。

图4 一体化综合平台业务联系图

综合平台采用“一个平台、多项应用”的模式，一个平台为变电站运行、检修、建设各类人员提供全业务信息与智能应用；多项应用是通过接入变电站各类业务系统，规范接口与数据交互，整合运维数据，支撑变电运行、检修工作多业务应用功能拓展。

(2)云雾协同计算。目前运维主站建设了主设备与辅助设备的监视工作平台，变电站端的综合平台作为前端，采集测点信息，计算资源应与中心云端合理配置与协同，实现最优的云雾协同服务架构。

2.2 感知层

2.2.1 现状及存在的问题

感知终端层架构自底向上分为现场采集部件、智能终端(IED)。现场采集部件即指传感器，可独立存在，也可嵌入智能终端。现场采集部件采集所需数据并发至智能终端，由智能终端完成统一上传。

智能传感器是能源互联网的感知神经末稍。电网中传统的电压、电流采集是基于线圈绕组式变压器原理的电压互感器、电流互感器，以及新型的霍尔传感器、光纤和磁阻传感器等；其余采集量还包括电磁电场、局放、全电流、油色谱、油中溶解气体、微水等电气量，温度、湿度、压力、位移、角度、振动、加速度、舞动、倾斜、微气象等非电气量[5,6]。

目前的底层感知存在的问题如下：

(1)接入方式多达十几种，本地通信缺乏统一要求；

(2)尚不具备边缘数据交互与处理能力；

(3)终端功能设计缺乏跨专业统筹。

2.2.2 建设目标及技术路线

现场采集部件应做到功能丰富化，可实现“一款多用”。现场采集部件上联智能终端的接口应统一规范。智能终端以底层芯/模组、安全操作系统和各种智能组件为基础[7]。智能终端主要实现数据采集、通信、智能扩展功能，通过本地通信网络连接雾端物联代理。

感知层的建设应从以下几个方面入手：

(1)提升终端的多源感知能力，实现一个采集终端多项感知接入，支撑多类应用，如图5所示；

(2)智能终端的硬件应具备功能可扩展能力，可通过总线或标准I/O接口实现，智能变电站内的终端上传通信规约统一为IEC61850协议，屏蔽底层网络差异性。

图5 变电站多源感知接入构架

2.3 网络层

2.3.1 现状及存在的问题

网络层分为终端通信接入网、远程通信传输网两个部分。

本地通信网络主要用于连接智能终端与物联代理以及物联代理与雾端服务器，本地通信网络处于变电站内部，主要包括以太网、RS-485、Modbus等有线通信方式，以及LORA、ZigBee、WiFi等无线通信方式[8,9]。

远程通信传输网分为数据通信骨干网(含核心层、汇聚层、骨干层)、数据通信接入网，核心设备为SDH，电力数据网除调控数据外，还以专线或复用方式承载保护、安控等核心业务[10]。

从网络层来看，存在的问题如下：

(1)接入网覆盖和传输带宽有限；

(2)模块化变电站建筑结构对无线信号的遮挡损耗较严重；

(3)新型感知层接入网络(5G)尚未制定明确的防护手段。

2.3.2 建设目标及技术路线

结合5G通信技术的发展，构建“有线+无线，公网+专网”协同一体化电力泛在通信网。

(1)5G通信具有高带宽、低时延、海量接入的优势，相较上一代通信技术，5G的引入势必会创造新的业务格局。在变电站建设中，构建完备的站内5G通信分布系统[11]，为数据透传拓展5G通信通道。结合模块化变电站的典型布局，采用室内外综合覆盖方案，即室外建设宏基站和室内建设室分系统，实现5G网络全覆盖，可考虑将5G宏基站与模块化变电站共建，将基站的AAU安装于变电站楼顶或电力终端塔。

(2)对于钢结构的室内变电站，金属框架对无线信号有很强的屏蔽性，须构建室内无线分布系统，结合功能区布局布放微基站PRRU，通信路由设计应兼顾维护方便、距离短的要求[12]。一般的功能用房可将PRRU布放于房顶，信号面向下覆盖；GIS室、主变室等室内高度较大的设备间可将PRRU布放于墙壁。

(3)建立基于边缘计算服务器的5G微专网。5G网络与边缘计算具有天然的关联，边缘计算已开展应用。在变电站内可建立基于边缘计算服务器的5G微专网，将5G核心网用户端口功能UPF下沉至边缘计算平台上，覆盖区域内数据的就地采集及处理，数据内部回传保障私密，构建虚拟专网[13]。伴随着移动通信的飞速发展，未来5G感知终端的数量和种类定会爆发式增长，5G微专网将为全息感知的各类传感器创造接入条件[14]。

3 示范工程应用

本文的设计理念在合肥东至路220 kV变电站工程中开展了应用。东至路变电所为户内模块化变电站，引入5G通信，实现了模块化变电站与5G基站共建共用，结合站内的通信路由设计，构建完备的5G室分系统，为站端网络层扩容提升了传输通道。平台层方面，通过构建一体化智能运维平台，将原站内状态监测、图像监视、安全警卫、火灾报警等的辅助系统和监控系统、PMS系统贯通互联[15]。智能运维平台作为运维主站的边缘雾端，采集共享底层数据并衍生部分高级联动应用，终端业务资源有效规划，体现了云雾协同架构的优势。感知层建设方面，合理丰富了感知元件：在一次设备状态监测的基础上配置了二次系统评估系统，结合户内变电站特点增配了部分主设备的图像识别和智能巡视，引入了更加有效的室内环境控制手段。经过完善设计，变电站内设备互联更加广泛，状态感知更加全面，决策应用更加智能，为未来的运维提供了更加便捷的途径。