基于人工智能技術的物聯網型電網自動化終端

王茜

摘要：本文所述自動化終端是應用移動互聯網、人工智能等現代信息技術，實現電力系統各環節萬物互聯、人機交互的智慧服務自動化終端。

關鍵詞：人工智能、邊緣計算、物聯網、語音交互、配電自動化終端

前言：

隨著以信息化、互聯網為代表的第三次工業革命的興起，電網智能化運行成為電網企業提升運營能力的主要途徑。然而隨著設備數量日益龐大、電網結構日益復雜，在內部粗放式管理成本難以壓縮和外部電力體制改革環境下收入趨窄的背景下，電網公司必然要提升管理水平和生產效率，然而運用傳統的技術手段和管理模式無法實現電網企業的精益管理，本文研究項目應運而生。

內容：

1、人機交互的電網安全穩定控制裝置開發

（1）穩定控制功能模塊的MODBUS通信程序設計：采用模塊化設計，分為3個模塊，初始化模塊、數據接收模塊、數據處理模塊。

①初始化模塊：開展通信的波特率設置、數據接收的串口中斷和定時器設置等;

②數據接收模塊：由串口接收中斷子模塊和定時器中斷子模塊組成。串口接收中斷子模塊用于接收MODBUS數據，按字節接收數據，每接收一個字節就進入一次串口中斷子模塊;定時器中斷子模塊用于判斷MODBUS一幀數據的起始與結束;

③數據處理模塊：判斷信息幀要求實現的功能，并給人機界面模塊回復信息。

（2）人機界面模塊設計：選擇支持串口MODBUS通信協議的工業觸摸屏作為人機界面模塊，完成監控界面所有的數據顯示和修改功能。

2、基于物聯網技術，利用5G網絡搭建邊緣計算平臺

（1）CE設備：終端邊緣設備，位于平臺的接入層，主要開展變壓器、柱上開關FTU、配變TTU、開閉所DTU、集中器等設備的開發，最終實現對設備的監控和現場各類信息的采集與控制;

（2）PE設備：邊緣匯聚/接入設備，位于平臺的匯聚層，基于多個CE設備進行狀態感知、信息交互、實時分析，實現所管轄范圍內的CE設備的信息匯集、處理和通信監視等功能;

（3）P設備：核心設備，位于平臺的核心層，接收通過PE設備轉發過來的現場設備信息或直接接收來自各CE設備的實時信息，通過信息分析配電網的運行狀態，保障配電網全局的穩定高效運行;

（4）邊緣終端部署邊緣計算對原始數據的過濾、清洗、聚合、質量優化（剔除壞數據）、語義解析等實現數據優化，有效應對數據爆炸，降低數據傳輸帶寬。

3、生物特征識別技術研究

主要開展傳感器設計、數據預處理及特征處理技術研究。從生物特征識別技術應用流程看，分為注冊和識別兩大過程。

（1）注冊：通過傳感器對人體的生物表征信息進行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行采集，利用數據預處理以及特征提取技術對采集的數據進行處理，得到相應的特征進行存儲;

（2）識別：采用與注冊過程一致的信息采集方式對運維人員進行信息采集、數據預處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進行比對分析，確認身份并完成識別。

4、人機語音交互系統開發

主要結構包括預處理模塊、特征提取模塊、訓練語音模型、模式匹配、識別測試模塊，通過訓練產生的詞匯表進行識別判別，進行句法分析完成語義分析。語音的預處理技術主要包括：噪聲消除、端點檢測、加強等。

5、機器自我深度學習算法研究

基于云，利于深度學習算法分析電網外部環境因素和內部的設備運行特性等數據，實現態勢感知，并根據感知結果來實現態勢理解、態勢預測和態勢評估，最后達到預警的效果，能夠動態靈活調整和控制配電系統的運行狀態，使系統狀態朝向有利方向發展。

6、人工智能分析系統開發

（1）建立故障信息知識庫：通過對歷次故障中各采集終端的電壓電流進行深度學習，建立數據庫;

（2）語音問答：當接受到語音指令時，主動啟動數據庫分析、系統工作日志分析等功能，直接回復運維人員指令;

（3）語音指令識別故障：當接收到語音診斷指令時，主動啟動信息采集，并將采集到的電壓電流信息與故障信息知識庫進行比對，確定故障區域和故障點;

（4）語音預警：當判斷出故障區域后，將故障區域在地理信息圖上進行顯示，并通過語音形式告知運維人員故障點地理信息和故障信息。

結束語：

本文針對國內外人工智能配電網自動化終端技術發展趨勢及現狀進行了前期調研，在現有配電自動化終端開發基礎上進行改進及優化設計，主要開展組件設計、相關技術研究、算法計算、系統開發、生產工藝設計、產品性能分析等，項目技術路線清晰，產品可有效提高配電網的智能化水平，縮短故障處理時間，未來能夠廣泛適用于電力系統的各級變電站，極具操作可行性、技術可行性。