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基于边缘计算设备的光伏场站智能化监测方案

· 特斯联科技集团有限公司

 1　目标和概述 

随着光伏发电的快速发展、普及，尤其是随着光伏装机 容量的逐年攀升，逆变器、汇流箱、大电流组件以及应用场景越来越复杂，火灾隐患上升。光伏电站的“火灾”问题正逐步 成为行业最主要的安全隐患。除了来自于外部原因的火灾外， 光伏系统自身的火灾隐患更需引起重视。当“光伏+”越来越 丰富的时候，火灾就成为了最大的安全隐患。光伏电站一旦发 生火灾事故，不仅会损失电站成本、发电收益，严重时还会造 成建筑及人身伤害。农光电站、屋顶光伏等场景光伏组件通常 布置在大棚或建筑物上方，且与人员的接触更加紧密，线缆或 逆变器短路引发的火灾，将对人身财产安全产生极大的威胁。 同时，周边环境状态、危险物的侵扰、自然灾害的突发，都会给电站带来巨大的损失。因此，电站“安全性”被行业部门高 度重视。除了从光伏组件上进行逆推创新外，外场环境的环境 感知、状态监测和实时预警也日益重要。如何快速感知周边隐 患、实时应对突发危情，成为光伏场站开展安防和应急工作的 重要挑战。

 本解决方案针对场站火情预防和突发危机的安全性需要， 提出了构建空天地一体化、立体式智能监测系统，形成能够快 速响应危机状态的综合解决方案。本方案通过边缘计算设备 （mNodes产品系列）完成组网和智能体部署，通过部署多类 型边缘计算设备来实现智能体系搭建，以综控侧和边缘侧智能 协同控制模式，将无人机技术与4G/5G通信网络技术、L波段 通信技术、人工智能技术等结合到一起，采用多网融合、态势 评估、神经网络构建、智能体推演等关键性技术，构建了立体 式场站监测系统，保证了危机状态预警的实效性，充分实现了 “第一时间发现险情、第一时间上报险情、第一时间消除隐 患、第一时间跟踪险情”。 

解决方案主要功能包括环境状态监测、实时数据采集、险 情实时分析、火灾快速预警、应急策略辅助。主要的创新点体 现在搭建了以边缘计算产品为主的空天地立体化监测网络，突 破了地面数据采集和监测的常规模式，使用无人机搭载边缘设 备开展状态监测和数据分析。同时，空中和地面的边缘设备均 部署决策智能体开展策略辅助，大幅提高了决策响应速度，是 应急问题解决方式的重要创新。

 2　方案详介绍 

系统主要由空中和地面两个子系统组成。空中子系统主要 包括机载边缘计算设备、载荷设备以及飞控平台，实现常态化巡检和监测工作。地面子系统主要包括边缘计算设备、数据中 心和智能预警平台，实现地面侧状态监测、宏观分析和火情预 警工作。

 机载边缘计算机主要完成对数据的加密与存储、载荷任 务控制和分配、多网络融合、RTK校准、链路切换和通信。 载荷设备是完成数据采集和目标追踪的关键设备。飞控平台 主要完成无人机本体的飞行控制。通过在机载端部署边缘侧 决策大脑，来提高机载控制和决策效率。决策大脑通过不同飞行场景下控制策略的学习训练建立了有效的控制策略样本 库，将依据飞行中危险场景的相关特点，提供最佳的控制调 度策略。其主要用来实现系统控制和数据优化，实现云台调 度、数据压缩、数据叠加、数据处理、路由优化、流量控制 等应用，完成很多传统意义上无法在空中完成的工作，大大 提升了系统的火情巡控效率。针对无人机高空作业的通信需 要，已对4G/5G网络进行一系列优化设计，从天线极化方式、 天线发射功率、天线安装角度、云台安装与控制、测控走廊 覆盖范围、邻区关系建立、测控走廊基站选择等多个方面进 行网络设计，成功解决了长距离高空通信及实时传输问题。 巡检测控系统设计时需要保证作业区域均包含在信号覆盖范围内，且设计无人机航线时要对准作业线路，保证信息摄取 范围均在测控走廊强覆盖区域内。本方案融合了多种通讯模 式，同时引入RTK系统完成位置时间信息校准，保证信息处 理的精确性。数据中心主要完成数据汇聚、编目、清洗和处 理，完成决策智能体的前期训练和后期推演，最终实现智能 预警平台的火情分析和快速应急能力。实现复杂环境巡检和 常态化监测，对常规监测手段进行了很好的补充，极大地提 高了预警与防治效率，降低了人财物投入成本，构建了智能 化立体防御体系。系统整体架构如图1所示。

 图1 系统架构设计

 整个系统部署包括任务执行侧和应急管理侧，任务执行侧 包含了任务处理系统和状态测控网络。应急管理侧分为内网和 外网两种部署模式，解决方案实施部署如图2所示。

 基础网络设备，采用优先最近、稳定可靠的策略进行选取 优化；边缘侧快速计算和智能分析设备主要是mNodes1-4系列 产品，网络侧主要是mNode5系列边缘训推一体机，综控节点 主要使用mNode7一体机实现大算力、快决策需求。为了保证 数据的安全性，采用了双备份高可用的架构；考虑到高清数据 的大数据量特性，部署mNode6系列实现数据存储。同时为了 保障安全管理，地面管理中心采用内外网分别部署模式。通过 mNodes边缘侧推算产品的赋能，实现光伏电站的高可靠、高 效率监测。

 图2 方案实施部署 

3　代表性及推广价值 

本方案正在逐步落地应用中，通过搭建以mNodes系列的 边缘计算设备为主体的立体式防御网络体系，结合无人机常态 化巡检的监测模式，使用决策智能体辅助预警与决策的方法， 能够快速实现危险要素的预警与排查。做到“第一时间发现险 情、第一时间上报险情、第一时间输出策略、第一时间消除隐 患”，实现复杂环境常态化监测，对常规监测手段进行了很好 的补充，极大地提高了预警与防治效率，降低了人财物投入成 本，构建了高效的智能化立体式危情监测体系。方案应急能力 缩短至15分钟，较之传统方式效率提高50%；同时，方案问 题预警效能比之地面单位预警模式提高至少30%。方案的实施 融合了多种前沿先进技术，将逐步在新疆、甘肃等光伏场站部 署应用，能够大幅提高监测效能，避免人财物损失，具有很高 的示范效益，可以解决迫在眉睫的安全性问题，实现场站更科 学的管理。方案对场景痛点理解透彻，使用的技术手段切实可 行，开展了大量科学严谨的试验模拟，产品供应具备成熟的实 施状态。通过解决方案的落地和推广，能够为光伏场站安全管 理节省管理成本，避免灾害性损失，保障场站周边安全，从企 业侧还是社会侧都具有重要的价值和意义。

来源 | 《自动化博览》2023年第2期暨《边缘计算2023专辑》