2024电力物联网智能应用技术报告

蒲天骄中国电力科学研究院2024年6月20日北京昌平 01.研究背景意义02.主要关键技术03.智能应用实践04.未来趋势展望 1背景意义 能源燃烧占我国全部二氧化碳排放的88%左右，电力行业排放约占能源行业排放的41%。实现碳达峰碳中和，能源是主战场，电力是主力军。新型能源体系是实现“双碳”目标的必然要求，新型电力系统是新型能源体系的关键内容和重要载体 1背景意义 新型电力系统需要深度融合低碳能源技术与先进数字化智能化技术，实现能量流和信息流的深度融合，支撑实体电网在数字空间的实时动态呈现、计算推演、智能决策和引导趋优，全面提升新型电力系统可观可测、可调可控水平。先进数字化智能化技术的关键是电力物联网和人工智能技术，为电力系统数字化转型、智能化升级提供基础载体 1背景意义 电力物联网是应用于电力领域的工业级物联网，围绕电力系统各个环节，充分利用现代信息通信技术，实现电力系统各个环节设备、网架、人员的万物互联与人机交互，最终支撑电网业务在数字空间中的呈现、仿真与决策。面对新型电力系统，传统的电力物联网技术尚不具备信息物理系统支撑能力，一方面需要实现实体电网的实时精准数字呈现，将其实时完整映射为数据和算法定义的数字电网另一方面需要引导双系统的虚实交互与动态演化，实现实体电网与数字电网的共同送代趋优进化。 如何形成实体电网的动态多维多时空尺度高保真数字模型实现实时精准数字呈现 如何进行实体电网与数字电网双系统的虚实交互与动态演化实现电网送代趋优进化 1背景意义 核心技术：全景状态感知、广域高效传输、海量接入管理和智能辅助决策，实现物理空间与数字空间虚实互动，支撑电网运行、设备运维、供电服务等典型业务在数字空间的呈现、推演和决策，有效推动新型电力系统建设 01.研究背景意义02.主要关键技术03.智能应用实践04.未来趋势展望 2依托项目概况 中国电科院于2020年起牵头承担了国家重点研发计划“智能电网技术与装备”重点专项“十三五的压轴项自“电力物联网关键技术”。历时3年半，项自建立了一套贯通“智-云-管-边-端”全环节的电力物联网理论与技术体系，在天津滨海全域建成电力物联网示范工程，提供了可复用可推广的电力物联网整体解决方案，引领了电网数字化转型及智能化升级 2.1全景状态感知 电力多参量物联技术 自前电网存在大量感知终端，其所处环境差异大、通信机制不统一、信息系统壁垒严重，仍存在算力资源异构、边缘计算功耗较高、通信协议兼容性不佳等问题，难以实现全景状态感知与多源数据就地处理。相较于基于传统芯片所采用的ARM指令集，RISC-V指令集架构具备扩展方法可定制、工具链开源、开发环境便捷等优势，可有效支撑高算力、低功耗、自自主可控的多参量物联终端。 2.1全景状态感知 电力多参量物联技术 研制了基于自主可控RISC-V芯片的电力多参量物联终端，可适配不同电力场景下各类传感器加密及通信需求，应用自研边缘计算框架实现了传感信息在边缘侧的互联互通、数据融合、就地实时分析，有效降低了通信开销与主站压力，相比于基于传统ARM芯片的终端，能效提升75%，算力提升约30%，平均协议处理时延由10ms降为7.44ms，可接入41种工业互联网协议。 2.2广域高效传输 宽带超多跳自组网技术 当前电力通信面临网络覆盖不全、无线信号综合抗干扰难等问题，而传统宽带自组网技术通常最大支持9～10跳，且传输性能随着跳数增加急剧下降。面对海量物联设备信息与转发接入拥挤情况，函需宽带超多跳安全自组织网技术实现异构灵活接入、深度覆盖与资源合理分配 2.2广域高效传输 宽带超多跳自组网技术 拥塞问题和电力物联网海量传感器安全接入难题。支持50跳宽带超多跳自组网设备，可实现端到端平均速率3Mbps，跳数指标达到国际领先水平 2.3海量接入管理 高并发接入与海量数据管理技术 针对现有已建成的物联管理平台存在的异构终端并发能力低、协议适配差，数据中台多源异构数据存储与融合分析难度大等问题，吸需突破异构终端高并发连接技术、多业务数据共享管理技术，提升电力物联网海量异构终端连接管理能力和数据协同分析能力。 2.3海量接入管理 高并发接入与海量数据管理技术 提出了软件定义的终端全异步连接管理技术和基于图计算的多模态数据存储共享技术，通过软件接和跨专业数据融合应用难题。经权威第三方机构检测表明，终端并行连接数突破1000万，在1.04PB多模态融合数据集的万行关联检索响应时间低至0.137秒，达到行业领先水平 2.4数据机理融合的智能辅助决策 数据机理融合驱动建模方法 第一代电力人工智能以知识驱动为主，纯机理模型存在精度不足、部分复杂模型优化求解困难问题。第二代电力人工智能以数据驱动为主，纯数据模型存在泛化性弱、可解释性差等缺点。第三代电力人工智能基于知识数据联合驱动模式，将两类模型进行优势互补，可有效提升自主学习能力、智能计算效率与决策泛化能力。 2.4数据机理融合的智能辅助决策 数据机理融合驱区动建模方法 提出了数据机理融合建模方法，构建5种数据机理融合模式，有效融合电力物联网多模态数据及电网机理知识，解决了电网在物理空间与数字空间的迭代交互难题。①串行结构可提取更有物理意义的特征；②反馈结构修正机理模型关键系数；③并行结构联合决策提升模型安全性与效果；④嵌入结构可提升数据模型精度：③引导结构在数据模型中加入知识（机理）引导可提高模型适应性。 2.4数据机理融合的智能辅助决策 数据机理融合建模方法 基于机理模型与数据模型的交互模式，提出具有通用性的层叠式解耦融合建模方法实现建模对象的高效拆解与融合模式的灵活组合 2.4数据机理融合的智能辅助决策 设备故障智能感知诊断技术-嵌入和引导模式 针对巡检目标角度多样、监测数据信息密度低，导致缺陷识别与故障辨识可靠性不足的问题，基于形态特征、故障机理等业务知识，提出基于知识模型嵌入与引导深度神经网络的设备故障诊断技术实现电力设备典型故障诊断准确率的显者提升。 2.4数据机理融合的智能辅助决策 设备可视缺陷识别-嵌入模式 针对现有设备巡检算法模型可靠性不足等问题，提出基于知识嵌入深度神经网络的设备可视缺陷识别技术，通过在神经网络中内嵌无锚框机制，提升小尺寸、多角度可视缺陷识别精度；通过引入跨模态大模型技术，结合物联平台中的设备知识图谱，实现小样本可视缺陷的精确检测与分割 2.4数据机理融合的智能辅助决策 设备可视缺陷识别-嵌入模式 采用知识嵌入的可视缺陷识别技术，结合自组网监拍图像，实现21种电力设备可视缺陷识别准确率高于91.6%，识别准确率相比行业平均水平提升10%以上，解决了导线断股、金具脱落、变压器渗漏油等5类缺陷识别难题 2.4数据机理融合的智能辅助决策 设备故障智能诊断-引导模式 针对设备故障判别规则复杂、监测数据信息密度低导致的故障诊断准确率低、故障误报问题，提出基于知识引导的多分支多尺度故障辨识技术，通过知识引导多尺度特征融合和多分支特征迁移现特征的融合增强，显著提升电力设备典型机械、电气故障的诊断准确率 2.4数据机理融合的智能辅助决策 设备故障智能诊断-引导模式 采用知识引导的故障辨识技术，结合传感器采集的数据，实现10种电力设备典型故障诊断准确率高于93.5%，诊断准确率相比行业平均水平提升9%以上，解决了变压器铁心夹件松动、局部放电等设备内部故障诊断难题 2.4数据机理融合的智能辅助决策 源网荷储自主智能调控技术-串行模式 转变。同时，分布式电源、电动汽车、虚拟电厂等交互式主体在配网大量涌现。针对源网荷储互动面临的源荷双侧不确定性、决策对象海量等调控优化难题，提出基于人工智能的源网荷储智能调控方法 随着新能源占比提升和储能、可控负荷等决策对象爆发增加，电网优化计算复杂度呈指数级增加，传统基于运筹优化的商业求解器难以高效求解电力优化问题0-1变量多、电量爬坡等耦合约束多，混合整数规划求解难度随问题规模和复杂度指数上升。 2.4数据机理融合的智能辅助决策 源网荷储自主智能调控技术-串行模式 构建模型/数据交互驱动的协同调度优化模型，上层基于深度强化学习加速的优化求解器进行混合整数优化求解；下层基于可行域降维方法实现各区域可控对象和约束的快速聚合。实现分布式电源诸能、可控负荷的全局优化和协调控制，秒级生成考虑低碳经济运行的源网荷储调度策略 2.4数据机理融合的智能辅助决策 综合能源自治协同技术-嵌入模式 随着能源市场逐步呈现投资多主体化、运营多能流化的发展态势，以“多方投资、多方参与”为特征的综合能源系统必将成为未来能源领域的重要发展形态。针对多能流时空耦合、多利益主体博奔互动机理复杂等难题，提出兼顾综合能源系统运行优化与多主体利益均衡的自治协同策略生成方法 2.4数据机理融合的智能辅助决策 综合能源自治协同技术-嵌入模式 提出考虑有限理性的“主从+演化”分层博奔模型上层运营商以收益最大化为自标调整激励价格下层多能微网以运行成本最小为目标，基于激励价格调整购售电量。运营商通过制定合理的激励价格可引导多能微网自治协同优化决策实现运营商收益提升6.98%，多能微网运行总成本降低19.76%。 01.研究背景意义02.主要关键技术03.智能应用实践04.未来趋势展望 3应用实践 概况 将智-云-管-边-端五个层级的四大技术突破整体应用于天津滨海电力物联网示范工程。示范工程贯通生产控制大区、管理信息大区、互联网大区以及社会大众之间的数据流，端侧部署高性能传感器，边侧部署多参量物联终端，通过无线自组网、光纤/无线专网等通信方式，将数据汇聚到电力物联网支撑平台，平台之上部署应用系统，提供对内对外服务，整体提升电网的感知深度和智能化水平 3应用实践 自主可控电力多参量物联应用 研制了基于自主可控RISC-V芯片的电力多参量物联终端，整数计算能效提升75%，在天津市滨海新区220kV滨幸一线、500kV滨海站以及塘沽自贸区TM292等4座配电室部署。通过电力多参量物联终端实现干级节点传感器的即插即用、快速接入以及影像数据的就地处理 变电环节 输电环节 配电环节 220kV滨幸一线安装多参量物联终端，接入51套可视化终端，实现线路及通道状态的初步诊断及告警 TM292等4座配电室内安装4台多参量物联终端，接入14类共314只传感器数据，并上传至物联管理平台 500kV滨海站安装多参量物联终端，接入等15类共1244套（只）变电设备状态感知传感器，上传至物联管理平台 3应用实践 超多跳自组网应用 在220kV滨幸一线上安装自组网设备，接入51基杆塔线路可视数据，经过滨海站内多参量物联终端数据传输至物联管理平台/全景平台，为输电设备故障诊断系统提供输电线路视频/图像数据。完成宽带自组网50跳数据高可靠传输、断点网络自恢复以及多参量物联终端实时智能识别能力验证。 3应用实践 电力物联网支撑平台应用 电力物联网支撑平台部署于天津滨海示范区，已接入多参量物联终端和4类新型传感器采集数据以及中新生态城能量管理系统、分布式能源等数据，同时支撑运检、营销等专业3大类型392种数据采集，日均采集数据8700万余条，提供多模态数据定制化接入分发。支撑输变配电设备故障诊断、源网荷储智能调控、综合能源自治协同等应用，推进了跨领域业数融合和统一数据服务的质效提升。 3应用实践 电力设备故障智能感知与诊断应用系统 电力设备故障智能感知与诊断应用系统可对电力设备31种典型缺陷、故障进行智能辨识与诊断典型故障综合诊断准确率从82%提升至90%以上，系统经过近一年的运行，累计发现3次设备状态异常（油中溶解气体异常、接地电流异常、振动信号异常），有效指导检修班组开展消缺工作，支撑设备运检质效提升。 3应用实践 源网荷储自主智能调控应用系统 源网荷储自主智能调控系统具有源荷场景生成、优化储能出力、管理可控负荷、维持系统稳定运行等功能，干级计算节点调度策略平均计算时间13.68s，