泛在電力物聯網的關鍵技術與應用前景

葉德衍

（廣東電網公司惠州供電局，廣東 惠州 516001）

1 泛在電力物聯網概述

1.1 泛在電力物聯網技術的概念

泛在電力物聯網技術是指可以在任何時間、任何空間、任何客戶終端之間進行信息交互的技術方法[1]。該技術具備極高的兼容性，不同類型的數據信息都可以在電力網絡中進行數據傳輸，其運行的本質是進行數據信息快速共享，進而形成將虛擬數據進行具象化呈現的物理實體。各類型實體進行相互間合作，使所有信息能夠得到第一時間反饋，以實現電網信息實時交互目的的電力生活體系。

1.2 泛在電力物聯網技術的特征

泛在電力物聯網技術不同于傳統物聯網技術。此類技術是將能源信息、空間信息及商業信息進行互聯，使其呈現出全息感知、多節點連接及信息實時共享的特征[2]。全息感知是利用RFID、傳感器等數據采集設備，對所有系統設備運行數據信息進行動態獲取，以豐富基礎數據庫內容。多節點連接是技術人員可以借助移動網絡對數據網絡中的系統設備信息、用戶基本信息及用戶使用反饋等信息進行快速傳輸的方式。信息實時共享是用戶可以借助不同類型端口的終端設備，對所需信息進行快速獲取、管理的方式。

1.3 泛在電力物聯網技術的架構

表1為泛在電力物聯網技術的架構。

由表1可知，泛在電力物聯網技術的架構可以分為感知層、網絡層、平臺層及應用層，不同服務層承擔著相應的服務內容。實際操作過程中，感知層主要負責采集電力相關的基礎信息，如發電站、電力中轉站及變電站等平臺上傳的電力相關數據信息。借助網絡層對數據信息進行傳輸，每次傳輸間隔應保持在1～10 ms。平臺層接受到數據信息后，借助大數據技術和專家系統對數據進行整理，構建不同類型數據的總 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類型數據，完成整理的數據按照分類要求歸屬總集合，成為對應集合的子集，借此提升數據信息的整理效率。應用層主要屬于系統的執行層，針對不同服務需求匹配對應服務內容，提高問題的處理速度。

表1 泛在電力物聯網技術的架構

2 泛在電力物聯網的關鍵技術剖析

2.1 智能芯片技術

科學技術的快速發展，使電力系統的運行負擔隨之增加，電力系統不僅需要提供日常電力輸送任務，而且還需要對電力傳輸進行實時控制、檢測及電力轉換等操作，增加了電力系統運行數據的總量[3]。智能芯片技術是泛在電力物聯網運行的重要保障，主要負責數據篩選、整理、服務匹配及數據計量等內容。該技術的工作步驟具體如下。第一，在接收到監管設備上傳的數據時，系統會根據數據關鍵詞，對數據進行分類，同時對數據進行編號，以時間為維度構建集合St（t表示數據上傳時間）；第二，根據總集合U的分類標準，將不同編號數據放入相應子集合Ui中，對不同類別數據進行進一步分析。第三，將分析結果上傳至總控制系統中，借助大數據技術和專家系統對數據進行深入挖掘，獲取具備潛在價值的數據，實現數據信息的實時交互。分析目前情況可知，智能芯片技術的核心軟件有Edge TPU 芯片、“寒武紀”芯片等。此類芯片均具備大數據處理和邊緣數據計算的能力，是目前應用非常廣泛的智能芯片。

2.2 5G網絡技術

數據總量的增加，對數據傳輸速度和完整度有了新的要求。因此，進行海量電力信息數據傳輸時，需要借助更優質的通信網絡。5G網絡是4G網絡的延伸，具有速率高、能源消耗低等優點。同時，該技術對區域的適用性較強，包括高山、森林、草原及丘陵等環境，都能夠進行數據信息的快速傳輸，提高數據信息傳遞的時效性?，F階段，5G網絡技術根據線路使用特征，可以將其分為以太網與電力載波為核心的有線網絡技術和5G網絡與低功耗廣域網（簡稱LPMA）為核心的無線網絡技術。前者主要應用于周圍磁場干擾較高的工作區域，借此實現數據信息的快速傳遞。后者是目前重點推廣的網絡傳輸技術，具備分布范圍廣、集散性強等優點，受空間限制較低，是實現泛在電力物聯網網絡通信的重要依靠。

2.3 物聯網統計技術

2.3.1 人機交互技術

人機交互技術是物聯網統計技術的重要組成部分，主要依托5G網絡進行數據傳輸，其具體操作流程如圖1所示。

圖1 人機交互技術的應用流程

第一，接收到數據信息時，系統會根據數據信息特征對數據進行切片，切片類型可以分為URLLC超低時延切片、mMTC海量接入切片、eMBB視頻切片及Voice語音切片等，不同切片類型對應不同數據存儲格式。第二，將數據傳遞至不同信息存儲庫，針對用戶請求抽選對應服務內容，將此類數據轉換為相應數據傳輸格式，最終在用戶移動終端進行服務內容顯示。

2.3.2 數據計量技術

電力系統每天都會產生海量的工作數據，為了盡快發現系統運行中存在的問題，及時調整系統運行參數，保持系統整體運行的穩定性，對于每次采集的數據需要進行科學計算。數據計量技術是應用于數據統籌處理的計算方法，其具體應用步驟如下。首先，建立數據計算集合A，A={A1，A2，A3，A4，…Ai}，i=1，2，3，…i。該集合中各組成元素在集合中占有不同權重，需要對其進行準確計算。其次，確定影響各類數據變化的因素指標，建立對應集合B，B={B1，B2，B3，B4，…Bi}，i=1，2，3，…i。計算對應影響因素所占權重，得出集合A中各元素對整理結果的影響程度。最后，根據已有數據計算結果，客觀評價數據計算結果的科學性，為電力系統調整提供合理的數據參考。

3 泛在電力物聯網的應用前景解析

3.1 電力網絡運行安全

現階段，我國電力網絡存在能源分配不合理、架構科學性較低及系統調節能力較差等問題。泛在電力物聯網技術的應用，可以完善電力系統運行模式，使其形成“發電-輸電-變電-配電”的成熟運行體系，進而提高電力系統運行的可靠性。具體應用中，該技術可以結合互聯網技術，構建智能電力管理系統（簡稱IDMS），對電力系統各節點運行情況進行動態監督，達到系統配電狀態監督、智能巡查、運行故障診斷及運行控制優化等目的，有效減少了工作人員的任務總量，提升了工作效率。

3.2 新能源利用效率

目前，我國電力的主要來源是火力發電，風能發電、光能發電及核能發電等新能源發電占比不超過30%，尤其是我國三北地區棄風、棄光現象比較嚴重，造成了嚴重的資源浪費。泛在電力物聯網技術的應用，可以增加新型能源的利用效率。利用該技術的全息感知對所有能源進行合理分配，實現實現源、網、荷、儲的靈活交換。此外，應用過程中，技術人員可以把分布式新能源進行聚集，使其形成相互聯系的交互實體，構建虛擬電廠，以互補的方式調整傳統能源與新能源之間的占比，借此優化資源調度。

3.3 數據增值服務

數據增值服務是對信息進行深入挖掘，借此提升數據應用價值的方式。泛在電力物聯網的數據增值服務可以分為如下兩方面內容。第一，促進行業融合。電力系統產生的數據信息，可以應用于多個行業領域，并根據行業特點，制定個性化的服務流程，提升企業的經濟利潤。第二，衍生新型業務。泛在電力物聯網借助龐大的用戶基數和積累的用戶數據，可以開拓互聯網金融流量入口方面的業務，提高企業的服務質量。

4 結 論

泛在電力物聯網技術是以電力系統為中心，借助移動客戶終端、數據傳輸網絡、人工智能及數據計量技術構成的多信息交流系統。通過大力發展泛在電力物聯網技術，不僅能夠提高新能源的利用效率，而且可以快速評估電網資產，提升資源配比的合理性。