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近期，也許你也在關注全國各地頻出的“限電事件”。電力不僅關乎國計民生，它也是推動世界運轉、加速創新的引擎。實際上，為了緩解能源缺口，同時應對全球氣候變化，中國的可再生能源發電已經走在了世界前列。截止 9 月底，全國風力發電風電裝機容量同比增長 32.8%，太陽能發電裝機容量同比增長 24.6%[1]。可再生能源發電也是全球的大趨勢。
發電方式的變化，推動電能的流動從單向向雙向演進。當然，這就要求包括輸電站和配電站在內的電網實現智能化改造，而傳統電力設備的維修和升級需要耗費大量成本和時間。
英特爾正在攜手生態合作伙伴，借助物聯網、5G、大數據等創新技術，使用智慧邊緣架構對變電站實現現代化升級，從新基礎設施層面來保障電網公司的數字化轉型和電網現代化。讓智能電網成為驅動中國經濟發展的強勁動能。
下面就來了解一下在英特爾? 技術支持下的電力基礎設施是如何實現智能化、軟件定義、數據驅動三大升級。
檢測電壓暫降 AI 邊緣賦能
電壓暫降是一種嚴重的電能質量問題，會引起設備故障，嚴重的話會導致設備損壞，造成重大經濟損失。而傳統的檢測方法存在端點效應問題，降低了測量精度。
英特爾基于邊緣計算和云計算架構，提出了實時電壓暫降監測及治理方案。該方案的邊緣側設備使用第二代英特爾? 至強? 可擴展處理器搭配 FPGA，以人工智能模型分析采集到的數據，借助輕量級推理快速、準確地定位電壓暫降起止時刻，計算電壓幅值和頻率。同時進一步提升了邊緣側異構平臺的性能。
基于Intel云計算的電網電壓分析控制系統
該解決方案的后端云平臺中，同樣用到英特爾? 至強? 可擴展處理器，并以 Analytics Zoo 和 OpenVINO? 工具包、面向英特爾? 架構優化的 Pytorch等工具框架做支持，與邊緣側構成了端到端的 AI 檢測方案，同時，其中也部署了多種深度學習和機器學習算法模型，檢測速度更快，準確性更高，完成負載需求高的模型推理，并將結果推送到電網電壓控制系統中。
基于英特爾的邊緣計算和云計算，該方案既具備延遲短、性能高的特點，同時測量結果更加準確，從而提升了電壓暫降治理的效率。
5G MEC 軟硬兼施 消除設備過熱隱患
以前，在藍藍的天空下，經常可以看到電力工程師們在高高的電力塔上工作。雖然確實很帥，但這樣的情形無疑是危險的。如今，部署了基于英特爾 5G MEC 架構和 OpenVINO? 工具包的電力設備故障診斷系統，可以快速分析溫度變化，準確判斷故障點，從而消除電力設備的安全隱患，做到及時發現、處理、預防重大事故的發生。
基于Intel的故障診斷系統架構
在該系統中，基于英特爾軟硬件的5G MEC 邊緣云，由第二代英特爾? 至強? 可擴展處理器、英特爾? FlexRAN參考架構、OpenVINO? 工具包以及開放式網絡邊緣服務軟件 OpenNESS 構成，負責數據分析、AI 模型搭建和推理、模型推送等高性能負載。英特爾? FlexRAN 參考架構靈活、開放，幫助通用 x86 架構服務器平臺實現傳統無線接入網 BBU 的性能，在不同應用場景中提供高吞吐、低延時的 5G 無線連接。OpenNESS 平臺可在公網、專網的異構網絡環境下獲得統一的應用開發、托管環境，讓電力企業更方便地將智能應用遷移、部署至邊緣。
英特爾產品與技術助力5GMEC方案構建
開源邊緣洞見平臺 讓世界難題無處藏身
在電力系統中，還有一個世界難題：小電流接地故障。由于電流特征模糊，而且故障類型繁多，傳統的檢測方法準確率低，難以滿足電網自動化、高可靠的要求。
為了加速工業應用在邊緣平臺上快速落地與部署，英特爾開發了英特爾? 工業邊緣洞見軟件平臺框架，并將其開源。它集成時間敏感型數據注入與分析組件，可部署在最接近數據產生源頭的邊緣設備上，其中包含 TICK 四大開源組件，完成數據收集、數據存儲、數據處理、數據顯示四大關鍵步驟，實現算法的落地與產品化。
工業邊緣洞見軟件平臺軟件框圖
實際應用表明：這種方法在保證 100% 判斷準確性的基礎上，將判斷速度從百毫秒級提高到了十毫秒級，大大提高了判斷效率，不僅預防了接地事故蔓延，增強了新能源項目安全水平，還能維持光伏電廠繼續發電，提高了經濟效益。
攜手加速數字轉型 構建電力全網生態
隨著能源市場全面擁抱數字化轉型，電力系統將從模擬架構向全新的數字化新型電力系統標準演進。在中國新基礎設施建設與 “雙碳” 經濟的雙重驅動下，堅強智能電網與能源物聯網正在蓬勃發展。英特爾將繼續致力于促進中國電力行業的加速轉型，催化電力世界與數字世界的有機融合，和廣大合作伙伴一起，構建出全新的跨電力價值網絡的生態體系。
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