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从数字化、智能化启程,实现电网现代化升级 | 雷峰网-米乐m6平台

作者:吴优
2021/12/24 18:36

近期,也许你也在关注全国各地频出的“限电事件”。电力不仅关乎国计民生,它也是推动世界运转、加速创新的引擎。实际上,为了缓解能源缺口,同时应对全球气候变化,中国的可再生能源发电已经走在了世界前列。截止 9 月底,全国风力发电风电装机容量同比增长 32.8%,太阳能发电装机容量同比增长 24.6%[1]。可再生能源发电也是全球的大趋势。

发电方式的变化,推动电能的流动从单向向双向演进。当然,这就要求包括输电站和配电站在内的电网实现智能化改造,而传统电力设备的维修和升级需要耗费大量成本和时间。

英特尔正在携手生态米乐官网app的合作伙伴,借助物联网、5g、大数据等创新技术,使用智慧边缘架构对变电站实现现代化升级,从新基础设施层面来保障电网公司的数字化转型和电网现代化。让智能电网成为驱动中国经济发展的强劲动能。

下面就来了解一下在英特尔® 米乐官网app的技术支持下的电力基础设施是如何实现智能化、软件定义、数据驱动三大升级。

检测电压暂降 ai 边缘赋能

电压暂降是一种严重的电能质量问题,会引起设备故障,严重的话会导致设备损坏,造成重大经济损失。而传统的检测方法存在端点效应问题,降低了测量精度。

英特尔基于边缘计算和云计算架构,提出了实时电压暂降监测及治理方案。该方案的边缘侧设备使用第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器搭配 fpga,以人工智能模型分析采集到的数据,借助轻量级推理快速、准确地定位电压暂降起止时刻,计算电压幅值和频率。同时进一步提升了边缘侧异构平台的性能。


基于intel云计算的电网电压分析控制系统

该米乐m6平台的解决方案的后端云平台中,同样用到英特尔® 至强® 可扩展处理器,并以 analytics zoo 和 openvino™ 工具包、面向英特尔® 架构优化的 pytorch等工具框架做支持,与边缘侧构成了端到端的 ai 检测方案,同时,其中也部署了多种深度学习和机器学习算法模型,检测速度更快,准确性更高,完成负载需求高的模型推理,并将结果推送到电网电压控制系统中。

基于英特尔的边缘计算和云计算,该方案既具备延迟短、性能高的特点,同时测量结果更加准确,从而提升了电压暂降治理的效率。

5g mec 软硬兼施 消除设备过热隐患

以前,在蓝蓝的天空下,经常可以看到电力工程师们在高高的电力塔上工作。虽然确实很帅,但这样的情形无疑是危险的。如今,部署了基于英特尔 5g mec 架构和 openvino™ 工具包的电力设备故障诊断系统,可以快速分析温度变化,准确判断故障点,从而消除电力设备的安全隐患,做到及时发现、处理、预防重大事故的发生。

基于intel的故障诊断系统架构

在该系统中,基于英特尔软硬件的5g mec 边缘云,由第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器、英特尔® flexran参考架构、openvino™ 工具包以及开放式网络边缘服务软件 openness 构成,负责数据分析、ai 模型搭建和推理、模型推送等高性能负载。英特尔® flexran 参考架构灵活、开放,帮助通用 x86 架构服务器平台实现传统无线接入网 bbu 的性能,在不同应用场景中提供高吞吐、低延时的 5g 无线连接。openness 平台可在公网、专网的异构网络环境下获得统一的应用开发、托管环境,让电力企业更方便地将智能应用迁移、部署至边缘。

英特尔产品与技术助力5gmec方案构建

开源边缘洞见平台 让世界难题无处藏身

在电力系统中,还有一个世界难题:小电流接地故障。由于电流特征模糊,而且故障类型繁多,传统的检测方法准确率低,难以满足电网自动化、高可靠的要求。

为了加速工业应用在边缘平台上快速落地与部署,英特尔开发了英特尔® 工业边缘洞见软件平台框架,并将其开源。它集成时间敏感型数据注入与分析组件,可部署在最接近数据产生源头的边缘设备上,其中包含 tick 四大开源组件,完成数据收集、数据存储、数据处理、数据显示四大关键步骤,实现算法的落地与产品化。

工业边缘洞见软件平台软件框图

实际应用表明:这种方法在保证 100% 判断准确性的基础上,将判断速度从百毫秒级提高到了十毫秒级,大大提高了判断效率,不仅预防了接地事故蔓延,增强了新能源项目安全水平,还能维持光伏电厂继续发电,提高了经济效益。

携手加速数字转型 构建电力全网生态

随着能源市场全面拥抱数字化转型,电力系统将从模拟架构向全新的数字化新型电力系统标准演进。在中国新基础设施建设与 “双碳” 经济的双重驱动下,坚强智能电网与能源物联网正在蓬勃发展。英特尔将继续致力于促进中国电力行业的加速转型,催化电力世界与数字世界的有机融合,和广大米乐官网app的合作伙伴一起,构建出全新的跨电力价值网络的生态体系。

雷峰网(公众号:雷峰网)

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