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★浙江大學 李健 

★浙江工業大學 張蔚，宋驍 

★湖北工業大學 張力 

★浙江工業大學 史秀紡 

★浙江大學 孟文超 

1　目標和概述 

隨著電力物聯網建設的不斷推進，配電網設備（如 中置柜、環網柜、低壓柜、變壓器等）也在不斷向集約 化、智能化的方向發展，并可以實現設備之間的互聯互 通、實時監測和控制設備狀態等功能，以及對設備進行 預測性維護和故障診斷。電力物聯網技術的應用可以提 高配電網的管理效率、減少能源消耗和降低故障率，從 而為用戶提供可靠、便捷、高效、智慧的新型供電服 務。

 目前配電物聯網建設主要基于云計算框架，然而， 隨著大量供用電設備、電氣量傳感器、狀態量傳感器的 接入，以及各種工業自動機器裝置的投入使用，配電物 聯網中將產生大量的多維異構數據，這會給云端系統的 通信信道及存儲計算系統帶來巨大的壓力。由于配電物 聯網中涉及到的設備和系統數量巨大、數據流量龐大、 實時性要求高等特點，因此需要一種高效、可靠、低延 遲的計算模式來支持配電物聯網的運行和管理。作為物 聯網領域新興的分布式技術，邊緣計算提供了全新的解 決方案來應對上述問題。邊緣計算技術可以將計算和存 儲任務從云計算中心轉移到更靠近數據源的邊緣設備中 進行處理，降低數據傳輸延遲，提高數據處理速度和實 時性。因此，我們提出一種面向配電網的邊緣計算解決 方案，主要為實現如下目標：

 （1）資產管理：面向配網設備管理，研究云、 管、邊泛在協作的通信、感知、推理一體化體系架構， 建立配網設備現場通感一體化的性能評估模型，構建面 向全局優化的配網設備狀態評估診斷系統。 

（2）能效管理：構建配網負荷多源、強耦合數據 采集、清洗與匯聚的專用數據處理框架，進一步通過研 究電網質量優化與分布式能源調度，構建配電網能效管 理系統。 

（3）邊緣網關：基于RISC-V指令集，研制集感 知-控制-優化一體化的自主可控邊緣網關裝置，為資產 管理、能效管理提供邊緣計算平臺，提高配電網設備全 息感知能力及海量數據接入能力。

 2　方案介紹 

2.1　系統架構 

圖1 系統架構圖 

該方案基于云計算平臺的基礎服務，通過邊緣側 接入算力，構建云邊一體化能源物聯網系統架構，如圖 1所示。其云端包括數據存儲、專家庫、系統應用三部 分，將采集層和邊緣層發送的數據進行清洗與分析，生 成智能報表和診斷報告；其邊緣側包括邊緣計算、云邊 協同、數據處理三部分，云、邊海量數據即時交互、相 互配合，實現硬件資源最大化利用，高效完成集中運 維、分散控制。

 2.2　硬件平臺

 （1）數據采集層 

數據采集層主要負責配網設備狀態參數的采集， 包括圖像信息、溫度、氣體密度、壓力、三相電流、電 壓、閉合接點狀態等。 

（2）設備接入層 

該裝置支持以太網口、光耦輸出、閉合點檢測、繼 電器輸出、USB-SLAVE接口、3路RS485等多路接口； 支持Zigbee3.0、Wi-Fi、TCP/UDP、Modbus、IIC等 多種協議；支持配套的7寸IPS電容觸摸屏，操作人員可 一鍵配置電力柜數量、柜型、地址等參數，實現本地可 視化；裝置元器件100%國產化，采用的嵌入式系統為 國產開源系統RT-Thread，整體成本低廉，性價比高； 具有一定的可重構性，數據采集裝置的接口和協議都可 以進行定制和配置，以適應不同的數據采集場景。數據 采集裝置的一個應用實例如圖2所示。

 圖2 數據采集裝置在環網柜上的應用場景

 （3）邊緣網關層 

邊緣網關層負責數據匯聚、數據清洗、負荷預測、 故障定位等多種任務。為了保證處理效率，本方案針對 網關層處理器進行了專用設計，相比于復雜指令集架 構，RISC-V的精簡指令集結構有著硬件結構簡單、功耗低的優點。

 本方案設計了一個可被計算內核調用的深度神經 網絡加速引擎，可高速執行深度學習相關的人工智能算 法，如基于神經網絡模型的數據清洗、數據挖掘等，具 有100G FLOPS以上的算力，比普通處理器的計算速度 高出3到5個數量級。

 針對電力波形質量分析的需求，本方案設計了一個 諧波檢測專用模塊，同樣可被計算內核調用，快速地完 成傅里葉變換、采樣序列加窗、數字濾波等操作。

 擴展指令集與DNN模塊、諧波檢測模塊一起組成 了并行計算集群，集群內有高帶寬的互聯總線和多級緩 存結構，可在集群內進行大規模的數據計算和交換。

 計算集群和主控模組間也有高速的DMA和硬件同 步模塊，可高效地完成數據與信號交互，從而使控制部 分和計算部分能夠有機的結合，使整個處理器兼顧通用 性和計算專用性，在覆蓋配電房基礎應用的同時，能夠 擁有大數據的處理能力和高階人工智能算法的執行能 力。芯片內部架構如圖3所示。 

圖3 芯片架構

 2.3　軟件平臺 

電力運維管理平臺邊緣計算融合創新方案以邊緣 計算平臺為核心，通過5G專網實現整個系統的數據通 信，利用邊緣計算網關與邊緣計算電力運維管理平臺構 建企業內部數據中心。現場業務以邊緣計算網關為橋 梁，聯通現場設備與邊緣計算平臺內的應用。邊緣計算 平臺部署在公司總部數據中心，通過專線與運營商網絡 相連，在邊緣計算平臺上部署整套系統以實現5G數據的本地化處理與云端處理的融合。目前可實現以下4大 功能：

 （1）數據融合管理：針對公司所有運營項目中配 電設備上采集到的數據，通過5G網絡上傳到公司云服 務器和數據中心，并實施管理員權限、數字化連接和可 視化平臺的統一管理，在公司總部數據中心即可總覽所 有裝設本系統的項目詳細信息、設備工作情況。 

（2）設備狀態實時監測：通過在項目中的機柜設 備上面部署數據傳感器、數字化儀表和采集器，可以采 集機柜上面設備運行期間的模擬量、開關量等數據詳 情，并經過網關通過5G網絡實時上傳給公司云端。在 公司云端的Web界面可以實時查看每一個項目中每一組 柜子的電路圖、開合閘詳情以及采集器過去的具體數據 信息，并向企業提供多維度靈活的分析報表。設備狀態 實時監測界面如圖4所示。

 圖4 設備狀態實時監測界面 

（3）設備狀態檢測：通過Echarts的可視化方式 對云端數據進行Web端顯示和數據統計，以環網柜上 采集器獲取并上傳的實時云端數據庫為基礎，建立以 Web端顯示為核心的數據管理可視化平臺，實現設備狀 態實時監測、設備健康評估、項目故障總覽等功能。設 備狀態檢測界面如圖5所示。其中設備的健康評估算法 依據《配網設備狀態評價導則》選取了開關柜中局部放 電值，超聲波頻率值，內部氣壓，分合閘時間，儲能電 機電流，分合閘電流，各觸頭溫度，絕緣電阻，環境濕 度，負載率，運行年限等參數。并使用基于信息融合的 狀態估計方法，在數據層、特征層、決策層進行融合， 使各個評價方法可以揚長補短，加強了算法的魯棒性和 有效性。同時也提供更加全面和準確的開關柜狀態信 息，從而可以優化運行管理策略，提高運行效率，促進 智能化管理和控制的發展。 

圖5 設備狀態檢測界面 

（4）設備故障總覽：針對公司裝設本運維管理平 臺的所有項目，進行配電設備的實時診斷和故障報警信 息的實時顯示，并對所有故障報警信息進行統計分析， 從而提供針對性的處理方法。故障總覽界面如圖6所示。

 圖6 故障總覽界面

 3　代表性及推廣價值 

本方案通過設計數據采集裝置、邊緣計算網關、云 平臺監測軟件，實現了云、邊、端的的有效協同，擁有數 據采集、數據計算、數據匯聚到數據管理的全生命周期管 理能力。該方案可以推廣到各種電力物聯網應用領域，如 智慧社區、智慧樓宇、智慧電廠等，為電力行業提供全方 位的數據管理和智能化服務。例如，在智慧電廠領域，該 方案可以實現對電力設備的實時監測和控制，優化電力生 產流程，提高電力生產效率和質量；在智慧樓宇領域，該 方案可以實現對建筑能耗的實時監測和控制，實現節能減 排的目標。該方案的應用將為電力行業帶來更加高效、可 靠和安全的服務，推動電力物聯網的發展，具有廣泛的應 用價值和重要的經濟和社會價值。

摘自《自動化博覽》2023年第2期暨《邊緣計算2023專輯》