推動電網創新更新，是英特爾一直以來在做的事情。
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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内的電網實作智能化改造，而傳統電力裝置的維修和更新需要耗費大量成本和時間。
英特爾正在攜手生态合作夥伴，借助物聯網、5G、大資料等創新技術，使用智慧邊緣架構對變電站實作現代化更新，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援下的電力基礎設施是如何實作智能化、軟體定義、資料驅動三大更新。
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檢測電壓暫降 AI 邊緣賦能
電壓暫降是一種嚴重的電能品質問題，會引起裝置故障，嚴重的話會導緻裝置損壞，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雲計算架構，提出了實時電壓暫降監測及治理方案。該方案的邊緣側裝置使用第二代英特爾至強可擴充處理器搭配 FPGA，以人工智能模型分析采集到的資料，借助輕量級推理快速、準确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台的性能。
基于Intel雲計算的電網電壓分析控制系統
該解決方案的後端雲平台中，同樣用到英特爾至強可擴充處理器，并以 Analytics Zoo 和 OpenVINO 工具包、面向英特爾架構優化的 Pytorch等工具架構做支援，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，準确性更高，完成負載需求高的模型推理，并将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雲計算，該方案既具備延遲短、性能高的特點，同時測量結果更加準确，進而提升了電壓暫降治理的效率。
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5G MEC 軟硬兼施 消除裝置過熱隐患
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。雖然确實很帥，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 工具包的電力裝置故障診斷系統，可以快速分析溫度變化，準确判斷故障點，進而消除電力裝置的安全隐患，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，基于英特爾軟硬體的5G MEC 邊緣雲，由第二代英特爾至強可擴充處理器、英特爾FlexRAN參考架構、OpenVINO 工具包以及開放式網絡邊緣服務軟體 OpenNESS 構成，負責資料分析、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 架構伺服器平台實作傳統無線接入網 BBU 的性能，在不同應用場景中提供高吞吐、低延時的 5G 無線連接配接。OpenNESS 平台可在公網、專網的異構網絡環境下獲得統一的應用開發、托管環境，讓電力企業更友善地将智能應用遷移、部署至邊緣。
英特爾産品與技術助力5GMEC方案建構
3
開源邊緣洞見平台 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，傳統的檢測方法準确率低，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台上快速落地與部署，英特爾開發了英特爾工業邊緣洞見軟體平台架構，并将其開源。它內建時間敏感型資料注入與分析元件，可部署在最接近資料産生源頭的邊緣裝置上，其中包含 TICK 四大開源元件，完成資料收集、資料存儲、資料處理、資料顯示四大關鍵步驟，實作算法的落地與産品化。
工業邊緣洞見軟體平台軟體框圖
實際應用表明：這種方法在保證100% 判斷準确性的基礎上，将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準，還能維持光伏電廠繼續發電，提高了經濟效益。
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攜手加速數字轉型 建構電力全網生态
随着能源市場全面擁抱數字化轉型，電力系統将從模拟架構向全新的數字化新型電力系統标準演進。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。英特爾将繼續緻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，和廣大合作夥伴一起，建構出全新的跨電力價值網絡的生态體系。
END