内容发布更新时间 : 2024/11/8 20:26:31星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

高设备检修、自动诊断和安全运行水平。

2）智能巡检

基于物联网技术的电网设备智能巡检系统可实现设备标识定位、设备生产厂家和供应商的追溯、为资产绩效管理和资产风险管理提供决策参考、巡检作业和安全标准化指导、巡检人员的到位监督，以及智能告警等功能。

基于物联网体系架构，遵循电力物联网整体规划，国网公司智能巡检系统的体系架构如下图所示，由感知层、解析层、数据层和应用层组成（图8）。

图8 基于物联网的智能巡检系统体系架构

感知层：数据采集与感知主要用于采集电力物资、设备、资产发生的事件和数据。在电力物联网中将电网公司物资、设备、资产等信息资源标准主数据标识到共用的一个RFID标签中，如物资分类码、设备分类码、功能位置码、固定资产卡片号。利用短距离数据传输将RFID存储的数据采集后进行协同信息过程处理。

解析层：利用PDA统一中间件技术实现把感知到的信息无障碍、高可靠性、高安全性地进行解析和传送，采取多元化应用模块接口，能够满足“三集五大”数据分析的要求，达到更加广泛的互联功能。

应用层：主要包含应用支撑平台子层和应用服务子层。其中，支持平台主要为SG-ERP平台，应用服务主要包括电力物资采购管理、设备巡视检修管理、固定资产管理以及在此基础上的资产全寿命周期管理。

数据层：准确的说，数据层不属于物联网技术的某个特定层面，而是利用PDA安全技术将数据解析到SG-ERP数据中心，或是应用层将修订的标识更新SG-ERP数据中心某一特定属性，并通过PDA加密验证后写入RFID标签中。

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图9 变电设备智能巡检系统结构

南方电网公司也已构建智能巡检系统，并在所辖变电站试点实施。该系统由主站系统、PDA、CF RFID读写卡和贴在设备上的RFID电子标签四部分组成（图10）。

图10 南网公司智能巡检系统示意

南方电网依靠该系统实现了对巡视人员工作状态的监控，标准化的巡检项目和规范化的缺陷输入，指导及监控了巡视人员的巡检工作内容，避免了错巡、漏巡的发生，有效地保证了巡检质量。作为企业管理人员，可以方便清楚的了解每一次巡检的各个环节，具体到巡检中的每一个工作地点的作业时间，每一台设备的检查项目等等。实现了“无纸化巡检”模式，有效提高了变电站设备的巡检管理水平

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3）智能用电

物联网技术有利于智能用电双向交互服务、用电信息采集、家居智能化、家庭能效管理、分布式电源接入以及电动汽车充放电的实现，同时也是实现用户与电网的双向互动、提高供电可靠性与用电效率以及节能减排的技术保障。

在电动汽车、电池、充电设施中安装传感器和射频识别装置，实时感知电动汽车运行状态、电池使用状态、充电设施状态以及当前网内能源供给状态，实现电动汽车及充电设施的综合监测与分析，并保证电动汽车运行在稳定、经济、高效运行。

物联网技术也方便于家居智能化的实现（图11）。借助于在各种家用电器中内嵌的智能采集模块和通信模块，可以实现家用电器的智能化和网络化，完成对家用电器运行状态的监测、分析以及控制；借助于在家中安装门窗磁报警、红外报警、可燃气体泄漏监测、有害气体监测等传感器，可以实现家庭安全防护；借助于应用无线、电力线载波技术，可以实现水、电、气表自动抄收；借助于光纤复合低压电缆、电力线载波以及智能交互终端，可以实现用户与电网的交互，以及相关的通信服务、视频点播和娱乐信息等服务。

图11 物联网在智能家居中的应用

4）从“物联网”到“态势感知”

从目前的应用情况来看，物联网注重传感设备部署，以及基础数据的获取、传输和查询，而态势感知更强调监测范围的宏观性、数据获取的多样性与实时性，

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以及系统的综合分析能力和决策支持能力。可以说，物联网是态势感知系统获取各类信息的物质基础，而在物联网技术的基础上，基于大数据技术的发现问题、分析问题和解决问题的能力才是“态势感知”真正的价值所在，也是与当前物联网应用最大的区别。

四、国内外电力系统态势感知技术应用情况

电力系统有关“态势感知”相关技术研究目前还处于起步阶段，主要应用于调度领域和配电自动化领域。随着电力市场管理系统（MMS）、能量管理系统（EMS）和配电管理系统（DMS）在电网中的运用，对多数据源、大数据量及复杂系统状况的掌控成为智能电网自动化系统的新课题。国外采用了在军事和网络安全等领域成功应用的态势感知技术（图12），结合可视化技术和电网自动化系统的高级应用功能，实现了从感知、理解到预测的全面智能决策支持系统。态势感知技术在电网运行中的应用，极大地促进了电网自动化各系统应用功能的融合，有效地提高了电网运行的效率，为电网的安全稳定运行提供了有力的保障。

图12 态势感知技术体系结构

结合适当的态势感知技术体系，电力系统EMS的高级应用功能得到了充分的发挥。这些高级应用功能构成了态势感知系统“理解”和“预测”的重要基础，成为运行管理人员“决策”的重要工具和手段（图13）。

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