【国家电网】2024电力物联网智能应用技术研究报告_42页_20mb

电力物联网智能应用技术总结

核心内容

电力物联网智能应用技术是实现新型电力系统数字化转型与智能化升级的关键支撑。随着碳达峰、碳中和目标的推进，电力行业作为碳排放的主要来源之一，亟需融合低碳能源技术与数字化智能化技术，构建以数据驱动和机理融合为核心的新一代电力系统。电力物联网通过实现设备、网架、人员的万物互联与人机交互，支撑电网在数字空间中的实时呈现、计算推演、智能决策和引导趋优进化。

主要观点

• 新型电力系统 是实现“双碳”目标的关键载体，需要深度融合数字化与智能化技术。
• 电力物联网 是实现电网数字化转型和智能化升级的基础平台，涵盖“采-传-存-用”四个层级。
• 人工智能 在电力系统中发挥着越来越重要的作用，推动从知识驱动向数据驱动，再到知识数据联合驱动的转变。
• 数据机理融合 是提升电力系统智能决策能力的重要手段，可有效解决传统方法在精度、泛化性、可解释性等方面的问题。
• 智能调控与协同 技术在源网荷储和综合能源系统中应用广泛，显著提升电网运行效率与经济效益。

关键信息

1. 电力物联网关键技术

• 全景状态感知：通过RISC-V架构实现高算力、低功耗、自主可控的多参量物联终端，支持41种工业互联网协议，提升数据采集的精准性和实时性。
• 广域高效传输：提出宽带超多跳自组网通信技术，实现50跳传输，平均端到端速率达3Mbps，解决通信覆盖不足与网络拥塞问题。
• 海量接入管理：采用软件定义终端全异步连接管理技术与图计算数据融合共享技术，实现1000万终端并行连接，支持1.04PB多模态数据的高效处理。
• 智能辅助决策：构建数据机理融合建模方法，支持5种融合模式，提升电网运行的智能化水平，实现设备故障智能感知与诊断。

2. 智能应用实践

• 天津滨海电力物联网示范工程：建成覆盖10kV到1000kV全电压等级的电力物联网系统，实现31种电力设备典型故障诊断准确率高于90%。
• 设备故障智能感知与诊断：通过知识嵌入和引导深度神经网络技术，实现输电、变电、配电环节设备缺陷识别准确率显著提升。
• 源网荷储自主智能调控：系统支持秒级调度策略生成，实现可再生能源100%就地消纳，提升资源利用效率。
• 综合能源自治协同：构建“主从+演化”分层博弈模型，提升运营商收益与多能微网运行效率，实现多主体协同优化。

3. 未来趋势展望

• AI4S（AI for Science）：推动电网科研范式变革，结合人工智能与科学计算，实现复杂电力系统问题的高效建模与求解。
• 电力专用大模型：通过通用大模型继续预训练和指令微调，构建电力行业专用大模型（L1和L2），提升电力业务理解与智能决策能力。
• 数字孪生系统：以电力专用智算平台和大模型为底座，构建电网数字孪生系统，实现数据与知识的深度融合，提升系统运行效率与安全性。

技术成果与应用成效

• 实现天津滨海全域电力设备的全面感知与实时数字呈现，提升数据采集、传输、处理与融合能力。
• 支撑电网典型业务的智能化升级，推动数字化转型与智能应用落地。
• 系统运行效率显著提升，如调度策略生成时间缩短至13.68秒，故障诊断准确率提升至90%以上。

结语

电力物联网与人工智能技术的深度融合，为新型电力系统的建设提供了重要支撑。通过构建电力专用智算平台与大模型，实现电力系统在环境、安全与经济等方面的综合优化，助力实现“双碳”目标与电网高质量发展。