基于压缩感知理论的配电网信息感知技术研究

边缘物联代理是电力物联网的重要技术,通过网络边缘侧的智能处理,实现采集、通信和分析等功能,适用于海量数据的处理与传输。当前,配电物联网快速发展,大量智能设备接入终端,导致配电网中数据急速增长,给系统的信息传输和数据存储带来巨大挑战。以边缘网关为例,研究基于边缘计算的信息压缩感知与信息通信方式。首先,运用压缩感知理论对海量数据进行筛选与优化,减少传输过程中能量的消耗;然后,运用合适的通信方式进行信号传输,实现电网信息高效准确地传输;最后,运用实际数据,通过比较压缩前后的信号和图像信息,验证了该方法的有效性。     

基于边缘计算的智慧风场数据采集与分析计算方法

针对智慧风场底层数据采集、传输、计算与存储过程中存在的数据传输可靠性差、通信带宽不足、数据计算存储负载较大的问题,提出了一种基于边缘计算的智慧风场数据采集与分析计算方法.采集方法在靠近设备侧的风场部署采集智能网关和边缘云,与底层风场的安全防护系统一起构建了底层数据采集系统,并支持多种工业协议和电力规约的转换,采用断点续传方法维护数据的可靠传输.梳理了风场侧处理的关键业务,将原本在中心云中处理的关键业务迁移至边缘云,采用统一的数据标准化处理与计算方法.该方法有机地融合了新能源生产信息系统的三级架构,将大部分数据标准化和计算工作迁移至设备侧,屏蔽了风电设备差异带来的数据异构对上层应用的影响,极大地减少了中心云的负载.     

基于无线传感网的变配电监控系统

变配电系统连接电力发电、输电系统与供电用户,是电力传输的其中一个环节。随着计算机在电力综合自动化领域的广泛应用,电力生产对监控系统的要求越来越高,使电力监控软件得到了迅速的发展。无线传感器网络是一种全新的信息获取技术,在传感与计量领域具有十分广阔的应用前景。介绍了基于无线传感网的变配电监控系统的实现方案。该方案包括基于射频收发芯片的传感器节点硬件设计、适用于中小规模自组网路由协议设计等内容。实验结果表明,该无线传感器网络运行稳定,自组织能力强,数据传输可靠,可以胜任本方案的数据传输工作。     

基于边缘计算与深度学习的输电设备异物检测方法

在输电设备上经常会出现各种异物,如鸟巢、塑料袋,如果不能及时发现并清理将会对输电系统造成很大的安全隐患。因此,及时对输电设备是否有异物进行检测非常必要。针对该问题,提出了一种基于边缘计算和深度学习的异物检测方法。该方法与现有利用无人机拍摄传回云端服务器计算方法不同,通过将检测计算下沉到边缘设备,使用Mobilenet加上优化后SSD的目标检测方法在边缘设备直接处理计算,将检测出异物的图像发回云端。该方法在CPU上的运行速度是基于VGG（目视图像生成器）的SSD方法的5倍左右,是Faster-RCNN的58倍左右;在模型大小上是基于VGG的SSD方法的2/9左右,是Faster-RCNN的2/49左右,精确度为89%;与直接将数据传回云端服务器再进行处理的方式相比,数据传输量减少约90%。该方法不仅满足实时性,还具有可靠的效果,基于该方法的系统已经得到实际部署。     

基于区块链与K-means算法的智能电表密钥管理方法

随着电力物联网建设的推进,电力系统高级计量体系逐渐形成了由海量智能电表、边缘计算装置和云端主站构成的"云-边-端"三层架构体系。在此背景下,针对传统集中式智能电表密钥管理机制存在主站依赖度高、密钥存储效率差、响应速度慢的问题,提出一种基于区块链与K-means算法的智能电表分布式密钥管理方法。考虑到传统区块链建链过程中区块节点数量对建链时效性影响较大以及未考虑到节点通信传输资源有限的问题,首先利用K-means算法对智能电表集群按空间位置进行聚类,并提出采用图中央点算法确定边缘计算装置的位置,从而降低区块链规模;然后,提出计及智能电表通信带宽的按需传输机制,以最小化边缘计算装置的负载均衡度为目标规划区块链节点中的传输路径,从而提升传输时效性;最后,基于Hyperledger Fabric平台的智能电表密钥管理算例结果表明,与传统的不考虑节点规模与信道带宽的区块链建链方法相比,当区块链节点数量增大时,所提方法的建链时间增长速率减少了8.18%以上,而负载均衡度增长速率降低了42.16%以上;所提智能电表密钥管理方法具有更快的建链速度以及更优的网络性能,因而具备更好的可行性。     

基于边缘计算的智能用电管控系统设计及应用

随着智能电网的发展,在电力管控领域物联网设备正在广泛普及.物联网设备种类、特性、功能的多样性不仅融汇了详细的大数据,还对系统管控的实时性、兼容性、大数据处理能力均提出挑战.因此,文中研究一种电力物联网系统中嵌入边缘计算技术,对海量智能用电数据进行就近处理,避免大量数据传输导致通信通道的堵塞,满足电力物联网对快速响应、精准执行的特殊要求.文中阐述了所提出的数据库、边缘计算服务器和数据处理的流程和所达到的优化设计,为物联网智能终端设备的异构性问题提出了解决方案,增强兼容性和边缘数据实时处理能力.实践证明所提出的技术能提供安全、快捷控制方式的同时,也使得系统具备更强的用电信息大数据采集能力.     

泛在电力物联网智能感知关键技术发展思路

智能感知是泛在电力物联网的数据入口,在泛在电力物联网建设中扮演着极其重要的角色。该文通过抽象化泛在物联网的信息论表述,量化比较了泛在电力物联网在数据传输容量上的优势,综合估算了智能感知网络规模,预测需要在此基础上解决海量异构多源数据融合、信息安全防护等问题。探讨了泛在电力物联网边缘算法的可分解性与下沉系数,定义了描述边缘算法可分解程度的范式,举例电力常用算法在泛在物联网边缘分解后的计算效率。讨论了智能感知在时空、类型、准确度的信息增益,以此为数学前提分别叙述了泛在电力物联网智能感知技术在通信网络、边缘计算、深度感知3个维度的发展思路,在此基础上讨论了泛在电力物联网的实际应用场景。     

面向输电线路覆冰厚度辨识的多感受野视觉边缘智能识别方法研究

输电线路覆冰积雪表现出强随机性和不可抗拒性,导致实际输电线路覆冰应急处理极度困难,亟需覆冰监测终端的边缘智能识别能力。为此,以电力视觉边缘智能为基础,提出了一种基于轻量型多感受野特征表达网络的输电线路覆冰厚度终端级辨识方法。该方法首先通过轻量化的卷积神经网络Mobile Net V3提取覆图像的特征,然后引入多感受野模块增大模型对覆冰影像的映射区域,从而增强其特征提取能力,其次采用多尺度目标检测网络(singleshotmultibox detector,SSD)实现覆冰厚度的辨识与监测。最后,采用实际场景下感知到的覆冰影像在计算资源有限的边缘智能装置中进行试验验证。试验结果表明:所提出的边缘智能识别方法能够实现覆冰厚度的终端级识别,并能在极端天气的覆冰场景下保持较高识别精度,避免了覆冰影像的长距离传输,实现了极端天气下覆冰监测的边缘智能自治,具有很强的泛化能力和实际适用价值。     

基于边缘计算技术的电费实时计算体系研究

在电力营销业务中,电费是业务开展的核心,由于数据实时性要求不断提高,而电费计算业务的云端主站服务压力却因数据量增加而日益加重,系统提供电费数据的时效性普遍较低.为了解决这一问题,研究了基于边缘计算技术的电费实时计算体系.选用了技术更加成熟的EdgeX Foundry框架作为边缘计算网关;资源占用率低、使用轻便的MQTT协议作为安全协同传输和控制协议;间接接入方法作为设备集成接入技术.根据边缘计算网关的数据采集能力、数据聚合计算能力、预警能力3个目标开发部署相应的实时计算服务,最后通过仿真实验结果分析验证了基于边缘计算技术的电费实时系统的先进性和有效性.     

基于边缘计算的电力末端融合系统的优化

为了解决在电力营销末端融合中产生的问题,研究了一种基于边缘计算的系统优化方案。该优化方案利用边缘计算在网络资源的优化调度与管理上的优势,对原有的系统模式融入计算、减压、应用核心等内容,以及在网络的拓扑结构和计算分析机制上进行改进,以期提高边缘设备数据传输效率、数据的迁移与存储功能,并将故障局部化,提高冗错能力。该方案能够满足目前电力系统融合过程中数据实时传输、冗错能力等方面的要求。     

智能配电网通信实时性与可靠性QoS路由机制研究

为建立满足智能配电网通信可靠性要求下的实时性路由机制,需要分析电力配电网结构以及电力配电网通信的无线传感器网络结构特点;给出智能配电网高性能通信无线传感器网络信息传输路径选择模型;分析链路失效模式,对网络节点的延时性、可靠性进行赋权;提出路径选择数学模型,对路径求解并将问题简化;最后对算例及应用实例进行求解。分析结果表明:该模型和算法原理简单、计算方便、判断结果准确,能很好的平衡可靠性与实时性对智能电网无线传感器网络信息传输的影响、可提高智能电网无线传感器网络信息传输的可靠性和实时性。     

基于无线传感器网络的绝缘子泄漏电流在线监测系统

将无线传感器网络用于输电线路绝缘子泄漏电流监测与预警系统,分析了其技术特点及系统构成,设计和实现了监测系统中各个组成部分的软、硬件。结合输电线路的结构、布局及监测参数等特点,设计了长链树状无线传感器网络的拓扑结构。针对传感器网络数据传输中的漏斗效应问题,实现了多模层次无线传感器网络构建。解决了输电线路绝缘子泄漏电流在线监测数据传输中的一些关键问题,如利用邻近网络Sink节点进行信道调整的联合传输模型解决网络瓶颈问题等。无线传感器网络的优良特性使及时、准确、低成本的输电线路监测成为可能。     

电力物联网中5G边缘计算技术的研究

为解决电力物联网中海量设备接入诉求,云服务器集中处理架构逐渐向边缘计算模式演进,电力物联网演进为云、网、边、端四层模型。本文根据现有电力业务类型和传输需求,分析了电力物联网中边缘计算面临的技术难点,提出采用基于时隙的灵活调度,并结合自时隙结构和灵活时隙配置等方案改进边缘计算网络中的端到端时延;采用基于5QI配置及ARP优先级方案提升电力物联网中业务保障效果,采用业务安全隔离是保障电力业务安全运行。文章最后给出了基于5G技术的边缘计算网关体系架设和技术特点,指出可以充分利用基于5G的创新技术,提升电力物联网中边缘计算有效性和安全性,满足电力物联网蓬勃应用的需要。     

基于无线传感器网络的绝缘子泄漏电流在线监测系统

将无线传感器网络用于输电线路绝缘子泄漏电流监测与预警系统,分析了其技术特点及系统构成,设计和实现了监测系统中各个组成部分的软、硬件.结合输电线路的结构、布局及监测参数等特点,设计了长链树状无线传感器网络的拓扑结构.针对传感器网络数据传输中的漏斗效应问题,实现了多模层次无线传感器网络构建.解决了输电线路绝缘子泄漏电流在线监测数据传输中的一些关键问题,如利用邻近网络Sink节点进行信道调整的联合传输模型解决网络瓶颈问题等.无线传感器网络的优良特性使及时、准确、低成本的输电线路监测成为可能.     

面向输电线路监测的无线传输网络QoS保障技术研究

电力输电线路是电力安全输送的重要环节,其健康状况直接关系到电力系统的安全运行。无线传感器网络作为现代信息采集的重要技术,具有低功耗、低成本的特点,适用于长链状分布的输电线路的监测。针对长链状无线传感器网络对数据传输实时性、可靠性要求较高的特点,从路由算法方面展开研究,采用改进的多蚁群算法进行网络路由优化,并将QoS参数融入蚁群算法,从而实现网络QoS的有效保障,并对所提出的方法通过利用CC2530通信模块搭建的长链状无线传感器网络进行了实验,实验结果表明,该方法有效、可行。     

基于物联网平台的低压配电台区数据采集方案

配电台区是连接配电网和电力用户的关键环节,智能电网建设需要推进低压配电台区数据的采集.为了解决配电台区点多面广、终端数量多、通信困难等问题,本文提出了基于物联网平台进行低压配电数据采集的方案,分别介绍了方案中的几项关键技术,包括总体架构、边缘计算智能终端、消息队列遥测传输协议(MQTT)、典型通信过程、统一模型及主站与物联网平台间的接口.方案以边缘计算智能配变终端(TTU)为网关,通过电力线通信(PLC)、短距无线通信、红外通信、射频等通信方式接入台区智能电表、无功补偿装置及各种传感器,基于物联网平台实现配电台区终端设备的数据灵活实时接入.     

数字签密技术在智能电网中的应用

为了减少智能电网安全体系中的数字证书存储空间和计算开销,提高加密与签名的耦合度,在分析智能电网数据传输中的安全性的基础上,提出智能电网与无证书数字签密体制间角色的映射方法,构建智能电网无证书签密应用环境,并以椭圆曲线密码为基础,设计一种面向智能电网的数字签密安全方案。智能电网通信中引入的可信第三方与智能节点共同产生的密钥对,提高了通信的安全性,将加密过程融入签名过程中,提高了通信的传输效率。与智能电网现有密码算法在安全上相比,该方案具有消息的保密性、完整性、抗否认性和抗伪造型等特点。经应用场景测试,该方案可以满足智能电网数据传输的时间需求。     

二次系统跨安全区数据传输方法及其在负荷预测中的应用

介绍了连云港地区电力二次系统跨安全区数据传输存在的问题,提出通过建立跨区数据传输与共享系统解决该类问题。分析了当前电力二次安全防护系统的结构和物理隔离装置数据传输的特点,以及如何设计封装各类通信协议进行数据交换和传输,并给出了在连云港地区负荷预测系统构建过程中应用跨区数据传输与共享的实例。     

输电线路张力架线双向防跑线装置设计

输电线路张力放线施工过程中导线或牵引绳断裂后会对铁塔和导线下方人、财物造成巨大破坏,特别是在跨越铁路、高速公路、电力线路和通航河道等重要设施时。为尽可能减小破坏影响,设计一种能在线缆断裂后较短时间内,在放线滑车位置附近,能双向抓住线缆的张力放线防跑线装置。根据杠杆原理设计一种连杆机构,将杠杆一端活动轨迹设置为变轨迹形式,以实现正常未夹紧时宽裕的通过空间和接收到夹紧信号后的快速抓紧,采用对称互补结构,实现不论导线在设备哪侧断裂均能快速夹紧。为断线防护提供一种可行的解决方案,提高输电线路架线施工安全。     

基于分布式传感器的GIS局部放电在线监测实时数据传输方式的研究

针对检测GIS(Gas Insulated Switchgear,简称GIS)局部放电的分布式传感器采集局部放电信号的数据量大,通过RS-422串口进行数据传输时间长的不足。基于GIS局部放电分布式传感器在线监测系统,采用一种最大值数据压缩算法,将高速A/D采集到的大量实时数据,有效地传输到后台监测系统,解决了分布式在线监测系统中大量数据传输的瓶颈。通过实验验证,该数据传输方式速度快,性能安全、可靠,实用性强。