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面向配电网的边缘计算解决方案

 · 浙江大学 李健 

· 浙江工业大学 张蔚,宋骁 

· 湖北工业大学 张力 

· 浙江工业大学 史秀纺 

· 浙江大学 孟文超 


1 目标和概述 

随着电力物联网建设的不断推进,配电网设备(如 中置柜、环网柜、低压柜、变压器等)也在不断向集约 化、智能化的方向发展,并可以实现设备之间的互联互 通、实时监测和控制设备状态等功能,以及对设备进行 预测性维护和故障诊断。电力物联网技术的应用可以提 高配电网的管理效率、减少能源消耗和降低故障率,从 而为用户提供可靠、便捷、高效、智慧的新型供电服 务。

 目前配电物联网建设主要基于云计算框架,然而, 随着大量供用电设备、电气量传感器、状态量传感器的 接入,以及各种工业自动机器装置的投入使用,配电物 联网中将产生大量的多维异构数据,这会给云端系统的 通信信道及存储计算系统带来巨大的压力。由于配电物 联网中涉及到的设备和系统数量巨大、数据流量庞大、 实时性要求高等特点,因此需要一种高效、可靠、低延 迟的计算模式来支持配电物联网的运行和管理。作为物 联网领域新兴的分布式技术,边缘计算提供了全新的解 决方案来应对上述问题。边缘计算技术可以将计算和存 储任务从云计算中心转移到更靠近数据源的边缘设备中 进行处理,降低数据传输延迟,提高数据处理速度和实 时性。因此,我们提出一种面向配电网的边缘计算解决 方案,主要为实现如下目标:

 (1)资产管理:面向配网设备管理,研究云、 管、边泛在协作的通信、感知、推理一体化体系架构, 建立配网设备现场通感一体化的性能评估模型,构建面 向全局优化的配网设备状态评估诊断系统。 

(2)能效管理:构建配网负荷多源、强耦合数据 采集、清洗与汇聚的专用数据处理框架,进一步通过研 究电网质量优化与分布式能源调度,构建配电网能效管 理系统。 

(3)边缘网关:基于RISC-V指令集,研制集感 知-控制-优化一体化的自主可控边缘网关装置,为资产 管理、能效管理提供边缘计算平台,提高配电网设备全 息感知能力及海量数据接入能力。

 2 方案介绍 

2.1 系统架构 

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图1 系统架构图 

该方案基于云计算平台的基础服务,通过边缘侧 接入算力,构建云边一体化能源物联网系统架构,如图 1所示。其云端包括数据存储、专家库、系统应用三部 分,将采集层和边缘层发送的数据进行清洗与分析,生 成智能报表和诊断报告;其边缘侧包括边缘计算、云边 协同、数据处理三部分,云、边海量数据即时交互、相 互配合,实现硬件资源最大化利用,高效完成集中运 维、分散控制。

 2.2 硬件平台

 (1)数据采集层 

数据采集层主要负责配网设备状态参数的采集, 包括图像信息、温度、气体密度、压力、三相电流、电 压、闭合接点状态等。 

(2)设备接入层 

该装置支持以太网口、光耦输出、闭合点检测、继 电器输出、USB-SLAVE接口、3路RS485等多路接口; 支持Zigbee3.0、Wi-Fi、TCP/UDP、Modbus、IIC等 多种协议;支持配套的7寸IPS电容触摸屏,操作人员可 一键配置电力柜数量、柜型、地址等参数,实现本地可 视化;装置元器件100%国产化,采用的嵌入式系统为 国产开源系统RT-Thread,整体成本低廉,性价比高; 具有一定的可重构性,数据采集装置的接口和协议都可 以进行定制和配置,以适应不同的数据采集场景。数据 采集装置的一个应用实例如图2所示。

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 图2 数据采集装置在环网柜上的应用场景

 (3)边缘网关层 

边缘网关层负责数据汇聚、数据清洗、负荷预测、 故障定位等多种任务。为了保证处理效率,本方案针对 网关层处理器进行了专用设计,相比于复杂指令集架 构,RISC-V的精简指令集结构有着硬件结构简单、功耗低的优点。

 本方案设计了一个可被计算内核调用的深度神经 网络加速引擎,可高速执行深度学习相关的人工智能算 法,如基于神经网络模型的数据清洗、数据挖掘等,具 有100G FLOPS以上的算力,比普通处理器的计算速度 高出3到5个数量级。

 针对电力波形质量分析的需求,本方案设计了一个 谐波检测专用模块,同样可被计算内核调用,快速地完 成傅里叶变换、采样序列加窗、数字滤波等操作。

 扩展指令集与DNN模块、谐波检测模块一起组成 了并行计算集群,集群内有高带宽的互联总线和多级缓 存结构,可在集群内进行大规模的数据计算和交换。

 计算集群和主控模组间也有高速的DMA和硬件同 步模块,可高效地完成数据与信号交互,从而使控制部 分和计算部分能够有机的结合,使整个处理器兼顾通用 性和计算专用性,在覆盖配电房基础应用的同时,能够 拥有大数据的处理能力和高阶人工智能算法的执行能 力。芯片内部架构如图3所示。 

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图3 芯片架构

 2.3 软件平台 

电力运维管理平台边缘计算融合创新方案以边缘 计算平台为核心,通过5G专网实现整个系统的数据通 信,利用边缘计算网关与边缘计算电力运维管理平台构 建企业内部数据中心。现场业务以边缘计算网关为桥 梁,联通现场设备与边缘计算平台内的应用。边缘计算 平台部署在公司总部数据中心,通过专线与运营商网络 相连,在边缘计算平台上部署整套系统以实现5G数据的本地化处理与云端处理的融合。目前可实现以下4大 功能:

 (1)数据融合管理:针对公司所有运营项目中配 电设备上采集到的数据,通过5G网络上传到公司云服 务器和数据中心,并实施管理员权限、数字化连接和可 视化平台的统一管理,在公司总部数据中心即可总览所 有装设本系统的项目详细信息、设备工作情况。 

(2)设备状态实时监测:通过在项目中的机柜设 备上面部署数据传感器、数字化仪表和采集器,可以采 集机柜上面设备运行期间的模拟量、开关量等数据详 情,并经过网关通过5G网络实时上传给公司云端。在 公司云端的Web界面可以实时查看每一个项目中每一组 柜子的电路图、开合闸详情以及采集器过去的具体数据 信息,并向企业提供多维度灵活的分析报表。设备状态 实时监测界面如图4所示。

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 图4 设备状态实时监测界面 

(3)设备状态检测:通过Echarts的可视化方式 对云端数据进行Web端显示和数据统计,以环网柜上 采集器获取并上传的实时云端数据库为基础,建立以 Web端显示为核心的数据管理可视化平台,实现设备状 态实时监测、设备健康评估、项目故障总览等功能。设 备状态检测界面如图5所示。其中设备的健康评估算法 依据《配网设备状态评价导则》选取了开关柜中局部放 电值,超声波频率值,内部气压,分合闸时间,储能电 机电流,分合闸电流,各触头温度,绝缘电阻,环境湿 度,负载率,运行年限等参数。并使用基于信息融合的 状态估计方法,在数据层、特征层、决策层进行融合, 使各个评价方法可以扬长补短,加强了算法的鲁棒性和 有效性。同时也提供更加全面和准确的开关柜状态信 息,从而可以优化运行管理策略,提高运行效率,促进 智能化管理和控制的发展。 

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图5 设备状态检测界面 

(4)设备故障总览:针对公司装设本运维管理平 台的所有项目,进行配电设备的实时诊断和故障报警信 息的实时显示,并对所有故障报警信息进行统计分析, 从而提供针对性的处理方法。故障总览界面如图6所示。

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 图6 故障总览界面

 3 代表性及推广价值 

本方案通过设计数据采集装置、边缘计算网关、云 平台监测软件,实现了云、边、端的的有效协同,拥有数 据采集、数据计算、数据汇聚到数据管理的全生命周期管 理能力。该方案可以推广到各种电力物联网应用领域,如 智慧社区、智慧楼宇、智慧电厂等,为电力行业提供全方 位的数据管理和智能化服务。例如,在智慧电厂领域,该 方案可以实现对电力设备的实时监测和控制,优化电力生 产流程,提高电力生产效率和质量;在智慧楼宇领域,该 方案可以实现对建筑能耗的实时监测和控制,实现节能减 排的目标。该方案的应用将为电力行业带来更加高效、可 靠和安全的服务,推动电力物联网的发展,具有广泛的应 用价值和重要的经济和社会价值。


来源 | 《自动化博览》2023年第2期暨《边缘计算2023专辑》

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