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01目標(biāo)和概述

隨著小型水電站對(duì)發(fā)電機(jī)組運(yùn)行效率和售電收入提升的需求和相關(guān)自動(dòng)化控制技術(shù)的逐漸成熟，邊緣智能在小型水電站的應(yīng)用需求日益迫切。在小型水電站已備數(shù)據(jù)本地化處理和邊緣網(wǎng)關(guān)部署的條件基礎(chǔ)上，鑒于目前大量離線數(shù)據(jù)未被合理存儲(chǔ)以待日后在更高商業(yè)和社會(huì)價(jià)值的挖掘和利用，沐樺科技與力得聯(lián)合研發(fā)搭建的智能水電站邊緣智能平臺(tái)，通過霧計(jì)算、邊緣計(jì)算等技術(shù)賦能小型水電站自動(dòng)化控制智能化，挖掘和創(chuàng)造水電站生產(chǎn)運(yùn)營實(shí)時(shí)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)效益、商業(yè)及社會(huì)價(jià)值，成為電力領(lǐng)域的邊云協(xié)同落地應(yīng)用場景示范案例。

02解決方案介紹

2.1　設(shè)計(jì)思路

在低壓水輪發(fā)電機(jī)組智能控制柜的業(yè)務(wù)場景邊緣側(cè)部署智能節(jié)點(diǎn)，采集傳感器和儀表日志并進(jìn)行過濾、合并與分析，通過部署在云端的邊緣智能平臺(tái)訪問邊緣智能節(jié)點(diǎn)的應(yīng)用接口獲取實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中實(shí)時(shí)捕獲信息，將現(xiàn)網(wǎng)工況運(yùn)行生成的曲線圖建模，與水電站設(shè)計(jì)方案中的水輪機(jī)功率計(jì)算模型進(jìn)行比對(duì)擬合，通過調(diào)整水電站各項(xiàng)工作參數(shù)使現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)行工況無限趨近于理想運(yùn)行工況中的最高效率點(diǎn)，并依據(jù)此功率穩(wěn)態(tài)值生成非線性控制策略用于運(yùn)行條件匹配，調(diào)度機(jī)組高效運(yùn)轉(zhuǎn)從而提高發(fā)電效率，最終達(dá)到為業(yè)主創(chuàng)效增收的目的。

2.2　平臺(tái)解決方案組成

（1）平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)

邊緣智能節(jié)點(diǎn)硬件模塊在ARM架構(gòu)下運(yùn)行Armbian Linux系統(tǒng)，物理層面上在靠近自動(dòng)控制設(shè)備一側(cè)增加了邊緣網(wǎng)關(guān)模塊，集成了網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力為一體，設(shè)計(jì)上將原始數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)傳輸分為兩個(gè)平面，在數(shù)據(jù)平面上先進(jìn)行一次數(shù)據(jù)處理，然后只需將少量的處理結(jié)果數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫恕?/p>

（2）數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是商業(yè)智能的有力工具，將相對(duì)晦澀的的數(shù)據(jù)通過可視的、交互的方式進(jìn)行展示，從而形象、直觀地表達(dá)數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的信息和規(guī)律。邊緣智能平臺(tái)基于Grafana的數(shù)據(jù)可視化能力在邊緣智能硬件對(duì)數(shù)據(jù)做過預(yù)處理和分析之后，通過Web實(shí)時(shí)展示出待處理數(shù)據(jù)的分布和維度，并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯和可視化目標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、擬合/平滑、抽樣采樣以及數(shù)據(jù)集降維等處理。

（3）基于數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的更多應(yīng)用可能

深度學(xué)習(xí)主要特點(diǎn)是通過多層次的學(xué)習(xí)而得到對(duì)于原始數(shù)據(jù)的不同抽象層度的表示，進(jìn)而提高分類和預(yù)測(cè)等任務(wù)的準(zhǔn)確性。深度學(xué)習(xí)的一個(gè)重要特點(diǎn)是不需要人工輸入或標(biāo)注特征(標(biāo)簽)，而是通過海量數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，也就是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，所以深度學(xué)習(xí)常和大數(shù)據(jù)聯(lián)系在一起。

深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的搜索計(jì)算能力，為提高水力發(fā)電效率模型計(jì)算的準(zhǔn)確性增加了一種可行的方法。目前深度學(xué)習(xí)已在電力系統(tǒng)的靜、動(dòng)態(tài)安全評(píng)估、故障診斷、負(fù)荷預(yù)測(cè)、線損計(jì)算、經(jīng)濟(jì)調(diào)度控制策略等方面開展應(yīng)用。

與傳統(tǒng)前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，深度學(xué)習(xí)使用多個(gè)隱含層，前一層可使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法獲得數(shù)據(jù)特征，輸入到下一個(gè)隱含層，從而通過多個(gè)隱含層逐步抽象出數(shù)據(jù)特征。所以深度學(xué)習(xí)算法有強(qiáng)大的處理非線性問題和特征提取的能力，適合處理具有非線性和非平穩(wěn)特征的水電功率時(shí)間序列。

大數(shù)據(jù)是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的基本條件。大量數(shù)據(jù)在理論上可以對(duì)全時(shí)空數(shù)據(jù)集合內(nèi)關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行有效識(shí)別和提取，一定程度上彌補(bǔ)物理因果關(guān)系分析的不足，邊緣智能平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集和處理能力完全能夠滿足深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用需求，邊緣節(jié)點(diǎn)可以采集獲取各類傳感器和儀表的高質(zhì)量的全時(shí)空數(shù)據(jù)集，為深度技術(shù)的應(yīng)用開啟了新的入口。

基于數(shù)據(jù)的故障預(yù)測(cè)技術(shù)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)分析處理方法挖掘隱含信息進(jìn)行預(yù)測(cè)，是為一種實(shí)用的故障預(yù)測(cè)技術(shù)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論的發(fā)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法成為裝備故障預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。在復(fù)合故障的情況下，各個(gè)故障對(duì)系統(tǒng)存在交互作用，無法利用模式特征對(duì)復(fù)合故障進(jìn)行故障建模與理論分析。深度學(xué)習(xí)不依賴前期假設(shè)，能夠自動(dòng)檢測(cè)相互作用。常規(guī)的預(yù)測(cè)結(jié)果好壞取決于特征工程準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的能力，需要專業(yè)知識(shí)和技能。深度學(xué)習(xí)無需對(duì)數(shù)據(jù)正確分布做假設(shè)，無需處理原始數(shù)據(jù)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)性的特征。

結(jié)合基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)（Numerical Weather Prediction，NWT）能夠制定水電站高精度的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的物理模型，依據(jù)雨量作為預(yù)測(cè)模型的參考輸入變量，采用數(shù)值計(jì)算方法預(yù)測(cè)降雨量繪制庫容水位增長曲線，并換算成水頭高度，提前優(yōu)化調(diào)度計(jì)劃和機(jī)組組合，減少水資源浪費(fèi)，使發(fā)電機(jī)組盡可能多的并網(wǎng)發(fā)電。

2.3　數(shù)據(jù)通訊和安全措施

該平臺(tái)基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生洞見以“反哺”方式智能操控邊緣設(shè)備端，同時(shí)作為實(shí)現(xiàn)更多潛在價(jià)值應(yīng)用的“基礎(chǔ)燃料”，是真正意義上物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下在電力領(lǐng)域的邊云協(xié)同的落地應(yīng)用場景。

沐樺科技的泛載霧計(jì)算解決方案，基于豐富的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)實(shí)力，考慮了不同層面和層次的安全要求，所提供的相應(yīng)技術(shù)方案，可供不同用戶根據(jù)實(shí)際場景選用。

03代表性及推廣價(jià)值

（1）提高小型水電站的運(yùn)營效率和經(jīng)濟(jì)效益

通過本地采集傳感器和儀表日志數(shù)據(jù)、霧計(jì)算層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和分析、云端運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)開展如靜、動(dòng)態(tài)安全評(píng)估、故障診斷、負(fù)荷預(yù)測(cè)、線損計(jì)算、經(jīng)濟(jì)調(diào)度控制策略等方面的應(yīng)用，有效地推動(dòng)現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)行工況無限趨近于理想運(yùn)行工況中的最高效率點(diǎn)，豐富決策依據(jù)，提高操作精確度，智能地調(diào)度機(jī)組高效運(yùn)轉(zhuǎn)，最終達(dá)到為業(yè)主創(chuàng)效增收的目的。

（2）與政府部門展開合作，推動(dòng)基于電力大數(shù)據(jù)的公共服務(wù)

沐樺科技智能水電站邊緣智能平臺(tái)多層架構(gòu)的合理分工規(guī)劃，使得從水電站采集到的海量數(shù)據(jù)能夠被有效地存儲(chǔ)、過濾、處理和整合，從而形成巨大價(jià)值和使用潛力的多元數(shù)據(jù)庫，通過與政府部門合作的方式開放向相關(guān)部門提供基于水電站運(yùn)行大數(shù)據(jù)的價(jià)值信息，與政策、經(jīng)濟(jì)、人口、地理、氣象、能源和環(huán)境等外部數(shù)據(jù)進(jìn)行了融合利用，實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化對(duì)政府部門相關(guān)政策效果、經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、用戶特性的預(yù)判和分析，助力政府、企業(yè)和社會(huì)機(jī)構(gòu)的智能決策提供，從而將公司數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為社會(huì)公共價(jià)值并造福于人民。

（3）賦能多領(lǐng)域多行業(yè)，發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)更大價(jià)值

平臺(tái)的搭建將云計(jì)算、邊緣計(jì)算、虛擬化、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等前沿技術(shù)和應(yīng)用深度結(jié)合，聚合未被深度應(yīng)用和整合的數(shù)據(jù)，在未來可基于現(xiàn)有的或深度充分挖掘基于此類數(shù)據(jù)的利用價(jià)值，通過開放接口合作方式靈活接入，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，探索研發(fā)和落地更多有商業(yè)和社會(huì)價(jià)值的新應(yīng)用。

摘自《自動(dòng)化博覽》2019年增刊《邊緣計(jì)算2019專輯》