2024年08月14日更新-【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建设的关键支撑，融合了工业物联网与人工智能技术，推动电力系统向数字化、智能化方向转型。该技术通过构建“智-云-管-边-端”全链条体系，实现对电力系统各个环节的精准感知、高效传输、海量接入和智能决策，支撑电网在数字空间中的实时呈现与优化演进。

主要观点

1. 新型电力系统与碳中和目标
   电力行业是实现碳达峰、碳中和目标的主力军，需深度融合低碳能源技术与数字化智能化技术，提升电网的可观可测、可调可控能力。

2. 电力物联网体系架构
   电力物联网体系包括感知层、传输层、平台层和应用层，其中关键核心技术涵盖全景状态感知、广域高效传输、海量接入管理和智能辅助决策。

3. 关键技术突破

   • 全景状态感知：基于RISC-V芯片开发了高能效、低功耗的电力多参量物联终端，具备多源数据融合和就地分析能力。
   • 广域高效传输：提出宽带超多跳自组网技术，实现50跳的高可靠传输，提升数据传输效率与网络稳定性。
   • 海量接入管理：采用软件定义的终端连接管理技术与图计算数据存储共享技术，实现1000万级并发接入与高效数据处理。
   • 智能辅助决策：通过数据机理融合建模方法，提升设备故障诊断准确率和源网荷储调控效率。

4. 智能应用实践
   在天津滨海全域建成电力物联网示范工程，实现全电压等级电力设备的智能感知、故障诊断、源网荷储调控等应用，显著提升电网运行效率和智能化水平。

5. AI4S（人工智能驱动科学）
   电力行业引入AI4S范式，构建专用大模型与通用大模型，实现电力科学问题的高效建模、分析与优化，提升电力科研的效率和准确性。

关键信息

技术成果

• 电力多参量物联终端：基于RISC-V芯片，能效提升75%，算力提升30%，支持41种工业互联网协议。
• 超多跳自组网设备：支持50跳传输，端到端平均速率3Mbps，具备断点自恢复能力。
• 设备故障诊断：输电环节实现21种电力设备可视缺陷识别准确率高于91.6%，变电环节实现10种典型设备故障诊断准确率高于93.5%。
• 源网荷储调控：调度策略平均计算时间13.68秒，实现可再生能源100%就地消纳。
• 综合能源自治协同：通过分层博弈模型，实现运营商收益提升6.98%，多能微网运行成本降低19.76%。

应用成效

• 滨海电力物联网示范工程接入392种数据，日均采集8700万条数据，实现全电压等级31种电力设备故障诊断准确率高于90%。
• 推动电网数字化转型，提升感知深度、数据处理实时性与数据融合共享能力。
• 建立37种综合能源服务，促进物联网相关产业发展。

未来趋势展望

1. 构建电力数字孪生系统
   未来将依托电力专用智算平台与大模型，构建电网数字孪生系统，实现电力系统预测、分析与优化的智能化。

2. AI4S驱动电力科研
   人工智能将作为第五范式推动电力科研，实现知识驱动与数据驱动的融合，提升电力系统建模、分析与决策能力。

3. 大模型与专用模型协同
   构建电力行业通用大模型（L1）与专用大模型（L2），支持电力业务的多场景应用，提升电力系统的智能化与可解释性。

4. 推动电力系统智能化升级
   电力物联网与人工智能的深度融合将为新型电力系统提供更高效的调控与决策支持，推动电力行业高质量发展。

智能应用实践

• 输电环节：部署多参量物联终端，接入51套可视化终端，实现线路状态初步诊断与告警。
• 变电环节：接入1244套变电设备传感器，上传至物联管理平台，提升设备状态感知能力。
• 配电环节：接入314只传感器，支持配电设备状态监测与分析。
• 源网荷储调控：实现秒级调度策略生成，提升可再生能源消纳能力。
• 综合能源自治协同：通过多能微网协同优化，实现能源系统的高效运行与多方利益均衡。

结语

电力物联网与人工智能技术的融合是实现新型电力系统建设的重要路径，为电力行业数字化转型、智能化升级及“双碳”目标提供了坚实支撑。通过技术突破与应用实践，推动电力系统向更高效、更智能、更安全的方向发展。