2024电力物联网智能应用技术研究报告-国家电网_42页_20mb

电力物联网智能应用技术总结

1. 研究背景与意义

• 背景：能源燃烧是我国二氧化碳排放的主要来源，电力行业是能源行业的关键部分。实现“双碳”目标，能源是主战场，电力是主力军。
• 意义：新型电力系统需融合低碳能源技术与数字化智能化技术，实现能量流与信息流的深度融合，提升电网的可观可测、可调可控能力。
• 技术核心：电力物联网和人工智能是支撑电力系统数字化转型和智能化升级的关键技术。
• 目标：构建一个能够支撑电网运行、设备运维、供电服务等业务在数字空间呈现、推演与决策的系统，推动新型电力系统建设。

2. 主要关键技术

2.1 全景状态感知

• 技术内容：基于RISC-V芯片的电力多参量物联终端，实现传感信息的互联互通、数据融合与就地分析。
• 优势：相比传统ARM芯片，能效提升75%，算力提升约30%，平均协议处理时延由10ms降至7.44ms，可接入41种工业互联网协议。
• 应用实例：部署于天津滨海新区220kV滨幸一线、500kV滨海站及塘沽自贸区TM292等配电室。

2.2 广域高效传输

• 技术内容：宽带超多跳安全自组织网络通信技术，解决网络覆盖不足和传输性能下降问题。
• 性能：支持50跳传输，端到端平均速率达3Mbps，实现断点网络自恢复和多参量终端实时识别。
• 优势：传输性能和跳数指标达到国际领先水平。

2.3 海量接入管理

• 技术内容：软件定义终端全异步连接管理和基于图计算的多模态数据存储共享技术。
• 成果：终端并行连接数突破1000万，万行关联检索响应时间低至0.137秒。
• 应用：有效提升电力物联网对海量异构终端连接管理能力和数据协同分析能力。

2.4 数据机理融合的智能辅助决策

• 技术内容：数据机理融合驱动建模方法，构建5种融合模式，提升模型的精度、安全性和泛化能力。
• 应用：
  • 设备故障智能诊断：基于知识嵌入和引导的深度神经网络，实现21种电力设备缺陷识别准确率高于91.6%，解决了导线断股、金具脱落等缺陷识别难题。
  • 源网荷储智能调控：构建协同调度优化模型，实现秒级生成调度策略，支持可再生能源100%就地消纳。
  • 综合能源自治协同：提出“主从+演化”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%。

3. 智能应用实践

• 示范工程：天津滨海全域建成电力物联网示范工程，实现全面物联感知与实时数字呈现。
• 应用成效：
  • 提升数据采集的精准性、传输的在线性、处理的实时性和融合的共享性。
  • 支撑输变配电设备故障诊断、源网荷储智能调控、综合能源自治协同等应用。
  • 累计发现3次设备状态异常，有效指导检修工作。
  • 实现10kV到1000kV全电压等级31种设备故障诊断准确率高于90%。
  • 实现电网各专业3大类型392种数据采集，日均采集数据8700万余条。

4. 未来趋势展望

• 发展方向：构建电力专用智算平台及专用大模型，打造电网数字孪生系统。
• AI4S范式：
  • 应用层面：大小模型协同，实现源荷随机复杂电网的实时、精准、高效决策。
  • 系统层面：数字孪生系统，支持物理与数字双向迭代趋优进化。
  • 范式层面：科学智能第五范式（AI4S），推动电力科学计算的效率与准确性提升。
• 电力专用大模型：
  • 基于电力行业大模型（L1），构建电力专用大模型（L2），支撑安监、设备、营销、调度等专业场景。
  • 融合知识驱动与数据驱动，提升AI的可解释性和鲁棒性，为业务人员提供更智能的体验。

5. 结语

• 融合价值：物联网与人工智能技术的融合是推动电力行业数智化转型的重要手段，有助于应对新型电力系统在环境、安全和经济等方面的挑战。
• 项目支持：本总结基于国家重点研发计划项目“电力物联网关键技术”的研究成果。