電力物聯(lián)網(wǎng)基于5G 切片的智能化監(jiān)測(cè)與控制系統(tǒng)研究

曾晨煌，周曉峰

（1.杭州百恒網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，浙江 杭州 310000；2.杭州簡(jiǎn)單點(diǎn)科技有限公司，浙江 杭州 310000）

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)需求分析

1.1.1 應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)的復(fù)雜性和變化性

電力物聯(lián)網(wǎng)基于5G 切片技術(shù)，以應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)的復(fù)雜性和變化性為設(shè)計(jì)目標(biāo)。通過(guò)切片技術(shù)，系統(tǒng)能夠提供定制化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，適應(yīng)電力系統(tǒng)工作環(huán)境的復(fù)雜性和不斷變化的需求。這種靈活性使系統(tǒng)能夠根據(jù)具體場(chǎng)景配置網(wǎng)絡(luò)資源，從而提供高效、可靠的通信服務(wù)。同時(shí)，智能化監(jiān)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用使得系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)感知和分析電力系統(tǒng)中的各種變化，從而更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜性[1]。

1.1.2 提高電力生產(chǎn)、輸電及配電環(huán)節(jié)的運(yùn)行效率

電力物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)優(yōu)化發(fā)電廠的運(yùn)行、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)輸電及配電系統(tǒng)，旨在提高整體電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率。系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電廠設(shè)備狀況，利用智能化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整發(fā)電機(jī)組的負(fù)荷，從而提高發(fā)電效率，降低能源生產(chǎn)成本。同時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)智能化監(jiān)測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電與配電系統(tǒng)的精準(zhǔn)監(jiān)控，減少能量傳輸損耗，提高能源利用效率。

1.1.3 提高電力系統(tǒng)的可靠性

為提高電力系統(tǒng)的可靠性，需要實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程控制。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能控制，系統(tǒng)能夠預(yù)測(cè)潛在故障并采取相應(yīng)措施，從而提高系統(tǒng)整體可用性。引入故障自適應(yīng)控制算法，系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)故障情況，縮短停電時(shí)間，從而降低電力系統(tǒng)的故障率，提高其可靠性。

1.1.4 實(shí)現(xiàn)對(duì)電力網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程控制

借助5G 切片技術(shù)，電力物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)電力網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程控制。高帶寬和低時(shí)延的5G網(wǎng)絡(luò)切片提供了可靠的通信基礎(chǔ)，使系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)電力網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。系統(tǒng)遠(yuǎn)程控制功能的引入減少了對(duì)人工干預(yù)的依賴，增強(qiáng)了電力系統(tǒng)的可操作性，使其更加靈活、響應(yīng)更快。這為電力系統(tǒng)的高效運(yùn)行提供了強(qiáng)大的支持[2-3]。

1.2 系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是確保系統(tǒng)的高效運(yùn)行、實(shí)現(xiàn)智能化監(jiān)測(cè)與控制，具體的系統(tǒng)架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)

1.2.1 5G 基礎(chǔ)設(shè)施

為滿足電力系統(tǒng)的通信需求，電力物聯(lián)網(wǎng)基于5G 切片技術(shù)的系統(tǒng)部署了高速、低時(shí)延的5G 網(wǎng)絡(luò)。這一策略通過(guò)在電力系統(tǒng)關(guān)鍵區(qū)域密集部署5G 基站，確保高密度網(wǎng)絡(luò)覆蓋，使電力設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸。同時(shí)，通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和配置，系統(tǒng)能夠降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)延，滿足電力系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的高要求。

系統(tǒng)支持大規(guī)模設(shè)備連接和數(shù)據(jù)傳輸，以適應(yīng)電力系統(tǒng)中大量傳感器與設(shè)備的連接需求。通過(guò)提供大容量的連接支持，系統(tǒng)保障了多設(shè)備同時(shí)連接而不影響通信質(zhì)量。采用多連接技術(shù)使設(shè)備之間能夠并行傳輸數(shù)據(jù)，提高通信效率，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的協(xié)同工作，從而優(yōu)化電力系統(tǒng)的整體性能。

通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)劃分為多個(gè)切片，每個(gè)切片面向電力系統(tǒng)的特定需求進(jìn)行定制，可以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的通信要求。這種網(wǎng)絡(luò)資源的定制化分配能夠提供個(gè)性化的服務(wù)質(zhì)量，如高帶寬、低時(shí)延等。為電力系統(tǒng)提供不同類型的切片，使系統(tǒng)能夠在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中同時(shí)滿足多樣化的通信需求，提高了整個(gè)電力物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性。

1.2.2 傳感器網(wǎng)絡(luò)層

系統(tǒng)部署了多種傳感器，包括溫度、濕度、電流傳感器等，以全面監(jiān)測(cè)電力系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)。溫度傳感器用于監(jiān)測(cè)電力設(shè)備的散熱情況，濕度傳感器用于環(huán)境監(jiān)測(cè)，而電流傳感器則用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電力負(fù)載。這樣的多樣化傳感器組合能夠全面且細(xì)致地監(jiān)測(cè)電力系統(tǒng)的各個(gè)方面，提供詳實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本研究具體選用的傳感器如表1 所示。

表1 選用傳感器類型

通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，及時(shí)捕捉潛在的異常情況。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的獲取和傳輸也使得系統(tǒng)能夠進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)整體狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知。采集到的傳感器數(shù)據(jù)被傳輸至系統(tǒng)的控制單元，通過(guò)高速的5G 網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)快速且可靠的數(shù)據(jù)傳輸。這一過(guò)程不僅保證了數(shù)據(jù)的及時(shí)性，也為后續(xù)的實(shí)時(shí)分析提供了充足的支持。在控制單元中進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析有助于系統(tǒng)識(shí)別潛在問(wèn)題，提前發(fā)現(xiàn)可能的故障跡象，從而采取預(yù)防性措施。通過(guò)這種方式，系統(tǒng)能夠不斷優(yōu)化電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率，確保其在最佳狀態(tài)下運(yùn)行[4-5]。

1.3 控制中心

控制中心在電力物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中充當(dāng)智能核心，通過(guò)智能控制算法和自適應(yīng)控制實(shí)時(shí)調(diào)整電力系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，確保系統(tǒng)能夠在不同工況下保持高效運(yùn)行。

1.3.1 智能控制算法的核心

智能控制算法的核心功能在于開(kāi)發(fā)先進(jìn)的算法，通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的深度分析，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)。采用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，系統(tǒng)能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)反饋數(shù)據(jù)，優(yōu)化電力系統(tǒng)的運(yùn)行策略。這種智能化的控制方法使系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)的復(fù)雜性和變化性，提高運(yùn)行效率。

1.3.2 實(shí)時(shí)調(diào)整電力系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)

控制中心還可根據(jù)傳感器網(wǎng)絡(luò)提供的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整電力系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)。通過(guò)基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)了解電力設(shè)備的運(yùn)行狀況，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整工作參數(shù)。這種實(shí)時(shí)響應(yīng)機(jī)制確保系統(tǒng)在面臨不同工況和需求時(shí)都能夠保持最佳狀態(tài)，提高整個(gè)電力系統(tǒng)的靈活性。

1.3.3 支持自適應(yīng)控制

支持自適應(yīng)控制策略是控制中心的另一重要職責(zé)。通過(guò)實(shí)施自適應(yīng)控制，系統(tǒng)能夠根據(jù)外部環(huán)境和內(nèi)部狀態(tài)的變化實(shí)時(shí)調(diào)整運(yùn)行策略，確保電力系統(tǒng)在不同工況下都能夠保持高效運(yùn)行。這種策略提高了電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，使其能夠更好地適應(yīng)各種復(fù)雜的操作環(huán)境，從而提升整體運(yùn)行的可靠性和可用性。

1.4 數(shù)據(jù)中心

1.4.1 存儲(chǔ)、處理傳感器數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)存儲(chǔ)傳感器采集的大量數(shù)據(jù)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，如對(duì)各類傳感器收集到的溫度、濕度、電流等數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析，數(shù)據(jù)中心能夠深入了解電力系統(tǒng)的狀態(tài)，迅速捕捉到任何潛在的問(wèn)題或異常。這為決策提供了準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，使系統(tǒng)運(yùn)維人員能夠做出基于實(shí)際情況的決策。

1.4.2 提供決策支持和遠(yuǎn)程控制功能

數(shù)據(jù)中心通過(guò)算法分析提供決策支持，為電力系統(tǒng)運(yùn)行提供合理建議。借助機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，數(shù)據(jù)中心能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)電力系統(tǒng)狀態(tài)，分析歷史數(shù)據(jù)，并預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的情況。這種決策支持不僅能夠提供問(wèn)題的早期預(yù)警，還為運(yùn)維人員提供了優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行的建議，以提高整個(gè)電力系統(tǒng)的效率。此外，數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制功能，使運(yùn)維人員能夠通過(guò)系統(tǒng)對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程控制和調(diào)整。

2 智能控制算法設(shè)計(jì)及運(yùn)用

2.1 算法設(shè)計(jì)

在電力物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的控制單元中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）被應(yīng)用于負(fù)載分配的智能化監(jiān)測(cè)與控制。初始步驟涵蓋了數(shù)據(jù)的預(yù)處理和輸入設(shè)計(jì)，通過(guò)從傳感器網(wǎng)絡(luò)中獲取電力系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)的負(fù)載數(shù)據(jù)，并將其構(gòu)造成適用于CNN 輸入的格式。通過(guò)設(shè)計(jì)卷積層和池化層，網(wǎng)絡(luò)能夠有效捕捉負(fù)載分布的空間特征，并通過(guò)多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逐漸提取和抽象這些特征。激活函數(shù)和正則化手段的使用有助于提高模型的表達(dá)能力與泛化能力。在全連接層和輸出層的設(shè)置中，CNN 將卷積層提取的特征映射到負(fù)載的預(yù)測(cè)結(jié)果。在模型訓(xùn)練和驗(yàn)證方面，數(shù)據(jù)集被劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，以確保模型具有良好的泛化性能。部署到控制單元后，訓(xùn)練好的CNN 模型能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)電力系統(tǒng)的負(fù)載情況，并通過(guò)自適應(yīng)控制策略實(shí)時(shí)調(diào)整系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和反饋，以及考慮安全性和可靠性，CNN 算法在控制單元中為電力系統(tǒng)提供了智能化的負(fù)載分配和調(diào)整。

2.2 算法運(yùn)用

智能控制算法在電力物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的運(yùn)用具有廣泛而深遠(yuǎn)的影響。首先，算法通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)采集，能夠全面把握電力系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)狀態(tài)，包括負(fù)載、溫度、濕度等參數(shù)，從而為后續(xù)的智能決策提供充分的信息基礎(chǔ)。其次，通過(guò)負(fù)載預(yù)測(cè)與優(yōu)化，算法在歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上，能夠預(yù)測(cè)未來(lái)負(fù)載的趨勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)中負(fù)載的智能分配，提高整體效率。最后，自適應(yīng)控制策略的實(shí)施使算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整電力系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，通過(guò)實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，快速響應(yīng)電力系統(tǒng)中的變化，從而提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。

此外，智能控制算法的運(yùn)用涵蓋了異常檢測(cè)與故障預(yù)測(cè)、遠(yuǎn)程監(jiān)控與控制、能耗優(yōu)化與綠色能源整合。通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析，算法能夠檢測(cè)到電力系統(tǒng)中的異常情況，并在預(yù)測(cè)潛在故障時(shí)采取預(yù)防性措施，降低系統(tǒng)發(fā)生故障的概率。支持遠(yuǎn)程監(jiān)控與控制，使運(yùn)維人員能夠隨時(shí)隨地通過(guò)遠(yuǎn)程方式監(jiān)視電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，并遠(yuǎn)程調(diào)整電力設(shè)備的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的遠(yuǎn)程管理。利用智能控制算法分析電力系統(tǒng)中的能源利用情況，提供優(yōu)化建議以降低整體能耗，同時(shí)支持綠色能源的整合，通過(guò)調(diào)整電力系統(tǒng)的工作模式最大限度地利用可再生能源。

3 結(jié) 論

本研究通過(guò)引入5G 切片技術(shù)，系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)復(fù)雜性和變化性方面表現(xiàn)出創(chuàng)新性，為提高電力系統(tǒng)效率和可靠性提供了新思路。研究強(qiáng)調(diào)了系統(tǒng)架構(gòu)的有效性，各組成部分相互協(xié)同，構(gòu)建了高效率和智能化的整體系統(tǒng)。此外，通過(guò)運(yùn)用智能控制算法，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程控制，提高了系統(tǒng)對(duì)異常事件的智能響應(yīng)能力。