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邊緣AI技術在反竊電智慧表箱改造中的研究與應用

2022-08-29 12:14:10李海霞魏琛琛魯桂國
物聯網技術 2022年8期

張 云,李海霞,魏琛琛,魯桂國,劉 濤

(1.國網上海市電力公司 奉賢供電公司,上海 201400;2.北京國電通網絡技術有限公司,北京 102200)

0 引 言

隨著我國經濟的迅速發展和人民生活水平的提高,消費側對能源電力的需求也在逐年增加,供電臺區作為向廣大電力消費用戶直接供電的端口,位于配電網末端,其運營管理水平不僅關乎電力用戶的用電滿意度,還與供電企業的經濟效益和電網安全息息相關。但長期以來,我國電網投資存在“重電源、輕電網,重輸電、輕配網”的情況,導致供電臺區面臨終端感知設備配置不足、海量數據價值難以挖掘、竊電反復難以在線稽查等一系列問題。基于上述現狀,本文對邊緣AI技術在臺區數字化建設中進行了一系列探索應用,將搭載邊緣AI技術的多維在線監測裝置部署在臺區表箱內,打造表箱開啟授權、開箱行為AI識別認證、分箱線損計算、異損監測和誘因追溯等應用場景,促進了供電臺區的數字化轉型升級,提升了臺區管理效率與企業經營效益。

1 邊緣AI技術應用特點

邊緣AI是邊緣計算與人工智能的結合,是在硬件設備上進行本地計算分析的AI算法,目前邊緣AI已在手機語音識別、智能家居控制、無人機等方面得到了廣泛應用。在本文的研究中,邊緣AI技術應用在電力生產領域,主要具備以下特點:

(1)本研究以多維在線監測裝置硬件產品(含監測模組、多維探頭、智能鎖和傳感器)為依托,搭載虹膜識別算法及影像樣本庫,在表箱側即可完成開箱操作影像的拍攝、比對分析和壓縮上傳處理,大大降低了終端對主站服務器的依賴,一方面節省了主站的計算資源,另一方面減少了影像上傳量,節省了帶寬資源。

(2)監測裝置可以及時接收主站的線損分析模型,在計量箱內部定時采集運行數據并實時分析處理,同時提供線損超限分析、開箱溯源管理等用電異常研判功能,在邊緣側時采時算,大大提高了數據分析效率。

(3)將非對稱加密算法和開鎖合法權限配置在多維在線監測裝置內,使邊緣側無需與后臺主站通信即可完成開鎖授權和開鎖控制。在后臺進行權限數據維護后,僅與邊緣側進行一次檔案同步,減少了邊緣側與后臺主站信息的交互頻次,提高了數據的安全性和私密性。

2 應用場景分析

2.1 開箱操作授權與合法性驗證

作業人員通過營銷移動掌機識別計量箱智能鎖二維碼,并向監測模組提交開鎖申請,監測模組在下發開鎖指令的同時,觸發雙重驗證程序,驗證開箱行為的合法性。驗證完成后,自動生成開箱操作事件記錄并推送至后臺主站。

箱門開啟后,監測模組在邊緣側開展合法性驗證。后臺主站事先采集搶修運維人員、營銷稽查人員和臺區經理等人員的面部和虹膜信息,并同步下發至監測模組創建邊緣側樣本庫。箱門開啟后,第一道驗證:監測模組啟動多維探頭,采集開箱人員影像信息,然后基于樣本庫進行AI識別和身份認證;第二道驗證:監測模組基于門狀態傳感器,監測智能鎖狀態與門狀態是否一致,鎖狀態和門狀態均為“開啟”時方為合法操作,以此來研判箱門是否被暴力入侵。驗證結束后,模組主動向主站上傳驗證結果,驗證結果為非法操作時啟動報警程序,并同步證據鏈至營銷系統,指導營銷稽查人員進行用電檢查。開箱及驗證流程如圖1所示。

圖1 開箱及驗證原理流程

2.2 分箱線損異動監測

監測模組包含線損分析算法,通過采集表箱內部電氣特征參數,在傳統四分線損的基礎上,延伸計算分箱線損率,并根據后臺主站下發的臺區日線損率合理取值標準,研判分箱線損率是否存在異常,當研判結果為異常時,自動生成異常事件記錄并推送至后臺主站。線損異動上傳原理如圖2所示。

圖2 線損異動上傳原理

本研究中的線損判斷標準因臺區的不同而不同,打破了傳統以統一標準監測臺區線損率的管理方式,如某省電力公司定義臺區的日線損率合理標準為0~10%。通過差異化的線損監測,可以充分考慮不同臺區線損之間的差異,有助于供電企業降損增效,工作有針對性的落地實施。

2.3 開箱異損溯源

當分箱線損率出現異常時,監測模組啟動檢索匹配程序,檢索線損異動事件當日24小時內未授權開箱發生時間、次數等關鍵信息,并將線損異常事件和開箱操作事件進行匹配關聯,生成因開箱操作導致的線損異常證據鏈并上傳后臺主站。而后,作業人員既可以在現場通過手機藍牙連接監測模組提取證據鏈,也可以在后臺主站直接提取,原理如圖3所示。

圖3 開箱異損誘因溯源原理

3 實施方案

3.1 居民表箱智能化改造

采用“監測模組+門狀態傳感器”的方式,不改動箱門鎖具實現表箱的升級改造,如圖4所示。監測模組經臺區集中器與主站通信,實時監測表箱的開啟狀態和分箱線損異動。本方案投入成本低,監測相對簡單,便于推廣。

圖4 居民表箱改造示意圖

3.2 計量柜智能化改造

采用“監測模組+智能鎖+門狀態傳感器”的方式實現計量柜的升級改造,如圖5所示。監測模組可實時監測、記錄表箱鎖和門的開啟狀態,實現開箱異損誘因溯源,開箱操作控制。本方案加裝智能鎖具,賦予開箱操作授權和門鎖狀態合法驗證雙重防護,投資成本適中,適合推廣。

圖5 計量柜改造示意圖

3.3 非居民表箱智能化改造

采用“監測模組+智能鎖+多維探頭+門狀態傳感器”的方式實現非居民表箱的升級改造,在防竊電方式上,多維探頭采用“平視抓拍+俯視抓拍+仰視抓拍”的方式及時獲取開箱竊電行為圖像,固化存儲竊電證據。本方案與上述兩種方案相比,前期投入成本較高,然而隨著硬件設備的迭代升級及量產,成本會逐步降低,適合在用電量較大的非居民場所推廣。非居民表箱改造示意圖如圖6所示。

圖6 非居民表箱改造示意圖

4 結 語

本文將邊緣AI技術的發展研究成果在臺區數字化轉型及竊電治理業務中開展了一系列探索,并打造了開箱授權與驗證、分箱線損異動監測和誘因追溯等一系列應用場景,根據供電企業實際應用需求及建設投資成本,提出了居民表箱改造、計量柜改造和非居民表箱改造三種建設實施方案,真正實現從源頭設防,從而有效打擊竊電行為。

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