在能源革命與數字革命深度融合的浪潮下,泛在電力物聯網已成為推動電網智能化轉型、構建新型電力系統的關鍵支撐。許繼集團作為我國電力裝備行業的領軍企業,始終走在技術創新的前沿。本文基于翟登輝先生的相關報告與觀點,探討在泛在電力物聯網架構下,智能傳感技術與人工智能技術的深度研究及其融合應用,如何為物聯網技術服務賦能,驅動電力行業邁向更高效、更安全、更智能的未來。
一、 泛在電力物聯網:構建電力系統的“神經末梢”與“智慧大腦”
泛在電力物聯網的核心在于實現電力系統各環節萬物互聯、人機交互、全面感知與智能處理。它如同為傳統電網鋪設了密集的“神經末梢”(感知層)并賦予了強大的“智慧大腦”(平臺層與應用層)。其目標是通過廣泛部署的智能傳感設備,采集海量、多維、實時的電網運行數據、設備狀態數據及環境數據,再經由高速通信網絡匯聚,最終利用人工智能等先進技術進行深度挖掘與分析,實現電網狀態的精準評估、故障的提前預警、資源的優化配置以及用戶服務的個性定制。
二、 智能傳感技術:實現全面精準感知的基石
智能傳感技術是泛在電力物聯網數據采集的源頭,其發展水平直接決定了物聯網感知的深度與廣度。許繼集團在該領域的研究重點包括:
- 微型化與低功耗傳感:研發適用于輸變配用電各環節的微型傳感器,降低部署難度與成本,并采用能量收集等技術實現長期免維護運行。
- 多參量融合感知:開發能夠同時監測電氣量(如電壓、電流、諧波)、非電氣量(如溫度、局放、振動、圖像)以及環境量(如氣象、污穢)的集成化智能傳感器,形成對設備與線路狀態的立體化畫像。
- 邊緣智能處理:在傳感器端或就近的邊緣計算單元嵌入初步的智能算法,實現數據就地預處理、特征提取與異常甄別,減輕網絡傳輸與中心平臺的計算壓力,提升實時響應能力。
三、 人工智能技術:驅動數據價值釋放的核心引擎
面對傳感層產生的海量異構數據,人工智能技術是將其轉化為洞察力與生產力的關鍵。主要應用方向體現在:
- 設備狀態預測與健康管理(PHM):利用機器學習、深度學習模型分析歷史與實時監測數據,精準預測變壓器、開關柜等關鍵設備的剩余壽命、故障概率及故障類型,實現從“定期檢修”到“狀態檢修”乃至“預測性維護”的轉變。
- 電網運行優化與安全防控:應用強化學習、優化算法進行潮流計算、無功優化、負荷預測與調度決策;利用計算機視覺和模式識別技術,通過無人機巡檢圖像自動識別線路隱患(如異物、絕緣子破損);運用知識圖譜與自然語言處理技術,整合規程、案例等多源信息,輔助故障快速診斷與處置。
- 用戶側智慧能源服務:基于用戶用電行為數據分析,構建用戶畫像,提供能效分析、需求響應、智能繳費、個性化節能建議等增值服務,促進源網荷儲友好互動。
四、 融合應用與物聯網技術服務新模式
智能傳感與人工智能的深度融合,正催生全新的物聯網技術服務模式:
- “感知-決策-執行”閉環自動化:智能傳感器實時捕捉異常,AI模型瞬間分析診斷并生成策略,自動控制系統或機器人執行隔離、切換、修復等操作,極大提升電網自愈能力。
- 數據驅動的全景態勢感知與協同指揮:構建覆蓋全域的數字化鏡像,通過AI實現運行態勢的綜合評估、風險的綜合研判,支撐調度指揮中心進行全局優化與協同控制。
- 平臺化服務與生態構建:許繼集團依托其技術積累,可打造開放共享的物聯網服務平臺,提供從智能傳感終端、邊緣計算裝置、通信模塊到AI算法模型、大數據分析及上層應用的一體化解決方案,賦能電網企業、新能源運營商、工業企業用戶等,共同構建互利共贏的能源互聯網生態。
五、 與展望
泛在電力物聯網的建設是一項復雜的系統工程。許繼集團在翟登輝等專家的引領下,通過持續深化智能傳感與人工智能技術的研究,并將其與電力行業知識緊密結合,正在有力推動物聯網技術服務從單純的數據連接,向深度智能分析與價值創造躍升。隨著5G、數字孿生、區塊鏈等技術的進一步融合,泛在電力物聯網將更加“泛在”、更加“智能”,為保障能源安全、推動能源轉型、服務經濟社會高質量發展提供更強大的技術支撐。