泛在电力物联网关键技术探讨
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摘要：能源供应压力不断增大和大量多种类型分布式能源不断接入给电力系统的经济运行、安全管理和应用服务提出了前所未有的挑战。国家电网有限公司提出了打造泛在电力物联网的构想，拟通过物联网技术赋予电力系统灵活感知、实时通信、智能控制和可靠的信息安全等能力，不断提升电网运行控制和调度的智能化水平，持续深入提高各种类型能源之间的互动能力，将现有的电力系统转变为更高效、更安全、更可靠、更具弹性和可持续性的智能网络化电力能源系统。对泛在电力物联网的基本概念、主要特点、关键技术和典型应用进行说明与分析，在此基础上给出泛在电力物联网建设面临的主要挑战，为相关研究的深入开展提供有益的参考。
关键词：物联网; 电力物联网; 大数据; 新一代人工智能; 智能家居; 智能车联网系统
中图分类号： TM 73 文献标识码：A
1泛在电力物联网的概念
1.1 泛在电力物联网的定义
泛在物联是指任何时间、任何地点、任何人任何物之间的信息互联和交互。而泛在电力物联网是指电力用户及其设备、电网企业及其设备、发电企业及其设备、供应商及其设备、以及人和物的信息互联和交互。泛在电力物联网是物联网技术在电力系统中的应用，其本质是实现各种信息传感设备与通信信息资源的共享，从而形成具有自我标识、感知和智能处理的物理实体。实体之间的协同和互动，使得有关物体相互感知和反馈控制，形成一个更加智能的电力生产、生活体系。
1.2 泛在電力物联网的基本特征
泛在电力物联网立足现有电网实体与通信技术，将不同能源系统物理互联、时空信息互联、商业互联相融合，具有全息感知、泛在连接、开放共享、融合创新的特征。全息感知是指通过RFID、传感器等，动态获取“发–输–变–用”各个环节不同设备、不同用户的状态信息。泛在连接指通过电力专网或移动网络将电力系统中所有设备、用户的信息和数据全时空连接。开放共享指在统一平台上利用智能技术对数据进行共享和管理，提高数据质量，挖掘有效信息，实现数据上下贯通，全方位实时交互。融合创新即通过不同设备、用户，不同时空信息，对内实现全业务在线，电网安全稳定运行。对外建成智慧综合能源服务平台，开拓电力市场，促进电力改革。
2泛在电力物联网的关键技术
2.1智能芯片
随着电力系统的不断发展，越来越多的计量、保护、变换、控制、监测、用电等设备接入电力系统，各种电力设备的运行产生了大量数据，目前多数现场数据采集设备仍然基于传动的工业采集装置，数据可靠性差，精度低，也使得终端设备的智能化程度低，而基于智能芯片的微型智能传感及智能终端可以充分解决这一问题，其具备高精度、低功耗、微型化、智能计算的特点，一方面可以完成设备信息的采集、提取及传递;另一方面通过本地边缘计算，实现终端智能化，完成本地自控，从而无需像传统设备一样只具备遥测摇信功能而不具备遥控功能。近年来，谷歌开发的 Edge TPU 芯片、中科院开发的“寒武纪”芯片都具备海量数据处理与边缘计算的能力，这些智能芯片的出现将快速促进终端的全息感知与智能化。
2.2新型物联网设备的设计与研发
实现信息感知是构建泛在电力物联网的首要任务，这需要将各种传感设备部署于各个目标区域以对不同的人或物进行实时感知。由于电力系统的规模庞大、结构复杂，因此需要部署成千上万个传感设备。这就要求进一步实现传感设备的简单化、低成本、低功耗和高度集成化，同时应当封装无线通信功能以减少布线等网络基础架构的部署，以大幅度降低电力物联网构建的成本和难度，便于实现众多的物联网设备与电力系统的无缝集成。由于有些传感器甚至直接置于电力设备内部，因此还需要进一步实现传感设备的小型化、微型化，以及需要考虑电磁兼容技术等。目前，一些新型传感器的设计和研发可为电力物联网的发展提供很多有益的参考，如： 仿生学传感器、纳米材料传感器、生物芯片等。同时，通常情况下物联网的应用是以具体事件、任务和目标为驱动的，即传感设备根据具体的应用需求进行信息的感知和获取。因此，物联网应用于电力系统中，也必然要针对特定的应用环境设计具有特定功能的新型传感设备。例如，已初步应用于智能家居中的智能家居占用传感器、泄漏和水传感器等。利用智能家居占用传感器，户主可以实时监控房屋内和周围的所有活动，从而使房屋免受入侵和破坏。而泄漏和水传感器则会在一旦发现泄漏的情况下立即向房主发出警报以便及时采取措施。由于数量多、应用环境复杂，传感器设备的电池不便频繁更换，因此高效的电源管理技术也必须纳入到未来的物联网设备设计和研发中来。为了有效地管理电源，目前已经提出了一些解决方案，例如使用低精度传感器模块阵列和后续的数据融合来生成高精度信息，使用数字电路来设计低功率传感器节点等。值得特别关注的是，考虑通过在物联网设备中集成能量收集系统，对周围的光、热、射频、振动甚至是人体的运动等环境能源进行合理利用，来延长物联网设备的寿命以减少其对电网或电池的依赖性，被视为是一种很有应用前景的替代方案。这样做可以使物联网设备真正实现便携式和自我维持，进一步为实现无处不在的感知、通信和服务提供条件。此外，随着科技的进步，“情景智能”的概念应运而生。笔者认为，情景智能就是在特定的应用环境中，智能设备可以获取人或物的日常行为、喜好、运行特性等多方面的信息，并能够总结出这些历史信息的规律，以此为基础根据当前或未来的时间、地点、位置、天气等一系列维度提出智能化的决策或建议，即进行态势感知。利用物联网设备进行态势感知的应用包括应急分析、负荷和发电预测、设备稳定性极限越策、网络安全和实时/预测的可视化等。如前所述，泛在电力物联网最大的价值是实现个性化和多样化的服务，因此情景智能是对当前感知设备和网络提出的更高层次的要求。由此可以预见，未来的物联网设备不仅仅具备感知数据的基本功能，还可以通过集成智能算法等方式进行动态的态势感知。例如，智能家居环境中，家用电器设备可以通过态势感知为用户提供更合理的用电建议以最大程度地降低用电费用。 2.3海量数据的处理技术和计算技术
通过电力能源系统连接的成千上万个物联网设备将会生成大量数据，这些数据具有高速生成、类型多样、时效性要求高、准确性不一致等显著特点，使得数据的存储、共享和管理的过程都变得更加困难。如何通过有效的处理和计算方法将众多数量的数据转化为有价值的信息是一个严峻的挑战。
大数据的处理和计算技术将赋予物联网类似于生物神经系统对信息的认知和分析能力，这使得物联网从最初的仅以传递信息为主要目的的连接型网络，向通过处理信息以达成特定的服务为主要目的的智能型网络转变。很多学者针对具体的电力应用领域提出了相应的数据驱动方法来解决数据的处理、分析和计算的问题。
在配用电数据采集、聚合、处理和应用等方面提出了以大数据平台为基础的整体构架，设计了基于流处理和批处理的数据驱动方法，提出了适用于多维大数据用电行为分析的随机矩阵相关性算法。
基于随机矩阵理论对“西电东送”交直流输电通道线损率的关联特性进行分析。利用线损大数据构建出实验矩阵数据源与对比矩阵数据源，将平均谱半径作为关联特性的量化指标，计算出实验矩阵与对比矩阵的平均谱半径以量化线损率之间的关联特性。
针对电力生产安全事故诱因的分类和识别问题建立了事故诱因分析体系，对不同类型的事故进行了布尔离散化，进而运用 Apriori 算法进行深度关联规则挖掘，从而实现对事故关键诱因的筛选和分析。
结束语
在国家电网有限公司大力提倡发展泛在电力物联网的背景下，本文对泛在电力物联网的基本概念、主要特点、关键技术和典型应用进行了分析与说明，为泛在电力物联网的进一步深入研究提出有益的参考。由于打造泛在电力物联网是一个长期的过程，因此本文提出的一些观点需要随着泛在电力物联网发展进行完善和修正。总之，“坚强”与“智能”并重是我国能源互联网发展的内在要求和方向，而“坚强”和“智能”这两者本身就是相互促进的。因此，可以预见，承载数据流的泛在电力物联网与承载电力流的坚强智能电网必将相辅相成、融合发展，形成强大的价值创造平台，共同构成能源流、业务流、数据流“三流合一”的能源互联网。
参考文献
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