電力物聯網基于5G 切片的智能化監測與控制系統研究

曾晨煌，周曉峰

（1.杭州百恒網絡科技有限公司，浙江 杭州 310000；2.杭州簡單點科技有限公司，浙江 杭州 310000）

1 系統設計

1.1 系統需求分析

1.1.1 應對電力系統的復雜性和變化性

電力物聯網基于5G 切片技術，以應對電力系統的復雜性和變化性為設計目標。通過切片技術，系統能夠提供定制化的網絡服務，適應電力系統工作環境的復雜性和不斷變化的需求。這種靈活性使系統能夠根據具體場景配置網絡資源，從而提供高效、可靠的通信服務。同時，智能化監測技術的應用使得系統能夠實時感知和分析電力系統中的各種變化，從而更好地應對復雜性[1]。

1.1.2 提高電力生產、輸電及配電環節的運行效率

電力物聯網通過優化發電廠的運行、實時監測輸電及配電系統，旨在提高整體電力系統的運行效率。系統通過實時監測電廠設備狀況，利用智能化算法動態調整發電機組的負荷，從而提高發電效率，降低能源生產成本。同時，系統通過智能化監測技術，實現對輸電與配電系統的精準監控，減少能量傳輸損耗，提高能源利用效率。

1.1.3 提高電力系統的可靠性

為提高電力系統的可靠性，需要實現對電力系統的實時監測和遠程控制。通過實時監測與智能控制，系統能夠預測潛在故障并采取相應措施，從而提高系統整體可用性。引入故障自適應控制算法，系統能夠快速響應故障情況，縮短停電時間，從而降低電力系統的故障率，提高其可靠性。

1.1.4 實現對電力網絡的實時監測和遠程控制

借助5G 切片技術，電力物聯網系統實現對電力網絡的實時監測和遠程控制。高帶寬和低時延的5G網絡切片提供了可靠的通信基礎，使系統能夠實時監測電力網絡狀態。系統遠程控制功能的引入減少了對人工干預的依賴，增強了電力系統的可操作性，使其更加靈活、響應更快。這為電力系統的高效運行提供了強大的支持[2-3]。

1.2 系統架構

系統設計的目標是確保系統的高效運行、實現智能化監測與控制，具體的系統架構如圖1 所示。

圖1 系統架構

1.2.1 5G 基礎設施

為滿足電力系統的通信需求，電力物聯網基于5G 切片技術的系統部署了高速、低時延的5G 網絡。這一策略通過在電力系統關鍵區域密集部署5G 基站，確保高密度網絡覆蓋，使電力設備能夠實現高速數據傳輸。同時，通過優化網絡參數和配置，系統能夠降低數據傳輸的時延，滿足電力系統對實時性的高要求。

系統支持大規模設備連接和數據傳輸，以適應電力系統中大量傳感器與設備的連接需求。通過提供大容量的連接支持，系統保障了多設備同時連接而不影響通信質量。采用多連接技術使設備之間能夠并行傳輸數據，提高通信效率，實現設備的協同工作，從而優化電力系統的整體性能。

通過將網絡劃分為多個切片，每個切片面向電力系統的特定需求進行定制，可以滿足不同應用場景的通信要求。這種網絡資源的定制化分配能夠提供個性化的服務質量，如高帶寬、低時延等。為電力系統提供不同類型的切片，使系統能夠在一個網絡中同時滿足多樣化的通信需求，提高了整個電力物聯網系統的靈活性和適應性。

1.2.2 傳感器網絡層

系統部署了多種傳感器，包括溫度、濕度、電流傳感器等，以全面監測電力系統的關鍵參數。溫度傳感器用于監測電力設備的散熱情況，濕度傳感器用于環境監測，而電流傳感器則用于實時監測電力負載。這樣的多樣化傳感器組合能夠全面且細致地監測電力系統的各個方面，提供詳實的數據基礎。本研究具體選用的傳感器如表1 所示。

表1 選用傳感器類型

通過傳感器網絡，系統能夠實現對電力設備運行狀況的實時監測，及時捕捉潛在的異常情況。實時數據的獲取和傳輸也使得系統能夠進行遠程監測，實現對電力系統整體狀態的實時感知。采集到的傳感器數據被傳輸至系統的控制單元，通過高速的5G 網絡實現快速且可靠的數據傳輸。這一過程不僅保證了數據的及時性，也為后續的實時分析提供了充足的支持。在控制單元中進行實時數據分析有助于系統識別潛在問題，提前發現可能的故障跡象，從而采取預防性措施。通過這種方式，系統能夠不斷優化電力系統的運行效率，確保其在最佳狀態下運行[4-5]。

1.3 控制中心

控制中心在電力物聯網系統中充當智能核心，通過智能控制算法和自適應控制實時調整電力系統的運行參數，確保系統能夠在不同工況下保持高效運行。

1.3.1 智能控制算法的核心

智能控制算法的核心功能在于開發先進的算法，通過對實時監測數據的深度分析，實現電力系統的自適應調節。采用機器學習和人工智能技術，系統能夠根據歷史數據和實時反饋數據，優化電力系統的運行策略。這種智能化的控制方法使系統能夠更準確地應對電力系統的復雜性和變化性，提高運行效率。

1.3.2 實時調整電力系統運行參數

控制中心還可根據傳感器網絡提供的實時數據動態調整電力系統的運行參數。通過基于傳感器網絡的數據，系統能夠實時了解電力設備的運行狀況，從而動態調整工作參數。這種實時響應機制確保系統在面臨不同工況和需求時都能夠保持最佳狀態，提高整個電力系統的靈活性。

1.3.3 支持自適應控制

支持自適應控制策略是控制中心的另一重要職責。通過實施自適應控制，系統能夠根據外部環境和內部狀態的變化實時調整運行策略，確保電力系統在不同工況下都能夠保持高效運行。這種策略提高了電力系統的穩定性，使其能夠更好地適應各種復雜的操作環境，從而提升整體運行的可靠性和可用性。

1.4 數據中心

1.4.1 存儲、處理傳感器數據

數據中心負責存儲傳感器采集的大量數據，并進行實時處理，如對各類傳感器收集到的溫度、濕度、電流等數據進行有效的管理。通過實時監測與分析，數據中心能夠深入了解電力系統的狀態，迅速捕捉到任何潛在的問題或異常。這為決策提供了準確的數據支持，使系統運維人員能夠做出基于實際情況的決策。

1.4.2 提供決策支持和遠程控制功能

數據中心通過算法分析提供決策支持，為電力系統運行提供合理建議。借助機器學習和人工智能技術，數據中心能夠實時監測電力系統狀態，分析歷史數據，并預測未來可能發生的情況。這種決策支持不僅能夠提供問題的早期預警，還為運維人員提供了優化系統運行的建議，以提高整個電力系統的效率。此外，數據中心實現遠程控制功能，使運維人員能夠通過系統對電力設備進行遠程控制和調整。

2 智能控制算法設計及運用

2.1 算法設計

在電力物聯網系統的控制單元中，卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）被應用于負載分配的智能化監測與控制。初始步驟涵蓋了數據的預處理和輸入設計，通過從傳感器網絡中獲取電力系統各節點的負載數據，并將其構造成適用于CNN 輸入的格式。通過設計卷積層和池化層，網絡能夠有效捕捉負載分布的空間特征，并通過多層網絡結構逐漸提取和抽象這些特征。激活函數和正則化手段的使用有助于提高模型的表達能力與泛化能力。在全連接層和輸出層的設置中，CNN 將卷積層提取的特征映射到負載的預測結果。在模型訓練和驗證方面，數據集被劃分為訓練集和驗證集，以確保模型具有良好的泛化性能。部署到控制單元后，訓練好的CNN 模型能夠實時預測電力系統的負載情況，并通過自適應控制策略實時調整系統運行參數。通過實時監測和反饋，以及考慮安全性和可靠性，CNN 算法在控制單元中為電力系統提供了智能化的負載分配和調整。

2.2 算法運用

智能控制算法在電力物聯網系統中的運用具有廣泛而深遠的影響。首先，算法通過實時監測與數據采集，能夠全面把握電力系統各節點的實時狀態，包括負載、溫度、濕度等參數，從而為后續的智能決策提供充分的信息基礎。其次，通過負載預測與優化，算法在歷史數據和實時監測的基礎上，能夠預測未來負載的趨勢，從而實現電力系統中負載的智能分配，提高整體效率。最后，自適應控制策略的實施使算法能夠根據實時監測的數據動態調整電力系統的運行參數，通過實時反饋機制，快速響應電力系統中的變化，從而提高系統的穩定性和響應速度。

此外，智能控制算法的運用涵蓋了異常檢測與故障預測、遠程監控與控制、能耗優化與綠色能源整合。通過對實時數據的分析，算法能夠檢測到電力系統中的異常情況，并在預測潛在故障時采取預防性措施，降低系統發生故障的概率。支持遠程監控與控制，使運維人員能夠隨時隨地通過遠程方式監視電力系統的運行狀態，并遠程調整電力設備的參數，實現對系統的遠程管理。利用智能控制算法分析電力系統中的能源利用情況，提供優化建議以降低整體能耗，同時支持綠色能源的整合，通過調整電力系統的工作模式最大限度地利用可再生能源。

3 結 論

本研究通過引入5G 切片技術，系統在應對電力系統復雜性和變化性方面表現出創新性，為提高電力系統效率和可靠性提供了新思路。研究強調了系統架構的有效性，各組成部分相互協同，構建了高效率和智能化的整體系統。此外，通過運用智能控制算法，系統實現了對電力系統的實時監測和遠程控制，提高了系統對異常事件的智能響應能力。