方案背景以及建設目標
國網2020年計量工作要點中就提升采集系統支撐能力中，首先要求提升設備智能感知水平，要充分挖掘臺區集中器以及智能電能表價值，拓展臺區設備感知接入能力，每個省公司打造5-10個低壓物聯感知精品示范臺區。開展智能模組化終端小規模應用，支撐各版本智能電能表、各級開關、智能物聯鎖具、隨器計量、分布式電源、有序充電樁、水氣熱表等臺區及客戶側設備泛在接入和邊緣管理。
推動公司建設中國特色國際領先的能源互聯網企業戰略實施。提升主動配電網的運行安全性，具有廣闊的經濟和市場應用前景。
方案概況
本項目擬在中心城區馨逸公寓，涉及兩個臺區527戶居民用戶。通過安裝非侵入式邊緣感知器、LTU、溫濕度傳感器、煙霧傳感器、水侵傳感器等多種智能量測裝置及傳感器。通過物聯設備采集電流、電壓、漏電電流、異常溫度、狀態行為信息等為上層應用提供支持。
圖1 智能感知臺區總體架構
項目研究內容的原理簡述
1、據深化基礎數應用
HPLC技術是一種高速電力線通信技術，電力線通信技術是指利用電力線作為通信介質進行數據傳輸的一種通信技術。由于電力線是最普及、覆蓋范圍最為廣闊的一種物理媒體，利用電力線傳輸數據信息，具有極大的便捷性，無需重新布線，即可將所有與電力線相連接的電器組成一個通信網絡，進行信息交互和通信。
基于HPLC技術，可實現高頻數據采集、停電主動上報、時鐘精準管理、相位拓撲識別、臺區自動識別、ID統一標識管理、檔案自動同步、通信性能監測和網絡優化等功能。
截至目前，HPLC深化應用項目試點已經實現高頻數據、ID統一標識管理、采集相位拓撲識別、臺區檔案自動同步等功能應用。
●高頻采集
利用HPLC高速率特點，可以有效提升電能表自動抄表成功率；并可實現電能表電壓、電流數據的高頻采集，可以開展供電線路老化趨勢分析，監測電網電壓質量和負荷波動情況。
其具體目前可以針對項目臺區527塊采集96點實時用電數據，包括電壓、電流等信息；根據用電特點及通信性能，采集的點數也可以進行調整，建議采集間隔為15分鐘到1小時，1小時間可以分割為整數個采集間隔，采集間隔起始從0分開始。
●ID統一標識管理
依托全球統一物聯網ID標識管理系統，為HPLC芯片建立統一的物聯網設備身份標簽，在芯片出廠、檢驗、運行等環節實現全壽命周期管理，并通過身份鑒權機制，可以避免非法設備的接入，保障了電網網絡的安全。
●檔案自動同步
利用HPLC高速率的特點，以及臺區自動識別的功能，通過基于面向對象通信協議，可以實現電能表檔案信息、設備參數自上而下、自下而上的雙向同步，確保了設備檔案信息的準確。其主要原理在于能源控制器每天定時啟動從節點主動注冊，能源控制器載波模塊主動注冊新增電能表信息并上報給能源控制器，能源控制器根據路由上報的內容跟能源控制器自身檔案比對，將檔案外的新增電表信息進行存儲，并產生新增電表事件通知主站，主站拓展對比分析基于采集系統、營銷系統的臺區檔案、已同步檔案、黑名單檔案等分析功能，生成待核查臺區檔案信息。目前利用該項技術，同步核對項目臺區檔案無誤。
●相位拓撲識別
若供電線路三相負荷不平衡，輕則降低線路和配電變壓器的供電效率，重則會因重負荷相超載過多，會造成某相導線燒斷、開關燒壞甚至配電變壓器單相燒毀等嚴重后果。通過HPLC技術結合LTU設備，可以判斷出A、B、C三相相位及線路拓撲關系，有助于提升配網三相不平衡及線損分相治理水平，對提高供電可靠性具有重要意義。
圖2 臺區拓撲圖
2、居民非入侵式監測
隨著電力應用水平的發展和進步，人類的生活越來越離不開電力，電能已經成為現代經濟中最不可或缺的能源之一，電能的穩定供應直接影響到社會正常的生產活動。在傳統的入侵式監測系統中，系統會通過對每一個用電設備加裝相應的監測硬件來進行負荷監測，這些監測硬件能夠實時將電力負荷數據傳輸到中央集成數據處理設備中，但是這種需要加裝硬件才能實現的負荷監測方式會提高電力監測的成本。而且傳統的監測設備只負責采集數據，不具備主動發現用電異常情況的功能。非入侵負荷監測與傳統的入侵式負荷監測最大的不同之處就是能夠在用電設備中不加裝硬件的情況下對用電設備進行實時的負荷監控，在保證監測準確性的前提下，盡量降低成本。而且，采集終端在一開始就具有一定的異常波形分析能力，它將可能的異常波形數據提取出來傳輸到云端，然后在云端使用前沿的機器學習方法識別它是否為異常數據，然后將異常特征返回給終端的用電特征指紋庫，強化采集終端識別異常的能力，做到對用電異常的實時檢測。
如果把整個電網看成人體的主干神經，那么涉及每一戶用電客戶的用電信息采集，就是人體的末梢神經，這是人體感知最敏感的地方。從這個角度來說，用戶用電計量數據，關系到整個電網的精益化管理。
圖3 用戶用電行為感知
3、臺區設備實時監測以及故障精準定位
能源控制器通過載波的方式與分支數據監測終端通信，分支數據監測終端可通過通訊接口與溫濕度傳感器、溫度探頭、其他擴展設備等通信獲取設備數據；也可通過環境采集終端采集煙感、水浸、門磁開關等狀態量。做到用電環境安全檢測，預防火災水患等事件發生。
4、實現線損精益管理分析
支持分相線損計算模型，完成臺區分相線損計算分析。線損深度分析具備日線損、小時線損、分相線損的實時統計和比對分析能力，支持表計火線、零線電流差異對比，分析線損異常并報警。
能源控制器通過與各級分支數據監測設備（LTU）進行通信，獲取各級的電壓、電流、功率、電量等相關信息，根據主站系統內的線路檔案，計算整個臺區內各段線路的線損情況，實現對線損的精益化管理。同時，基于低壓全電氣量數據采集和分段線損分析功能，可綜合判斷各段線路的用電異常情況，為低壓線路防竊電提供有效的判斷依據，找出疑似竊電的線路。
5、臺區物聯感知及運行監測
支持臺區物聯感知及運行監測。臺區設備可實時監測，分別在臺區內變壓器側、表箱側安裝模組化終端、分支數據監測終端等多種設備，對臺區下各級設備運行狀態進行實時監測，實現臺區的物聯管理和智能感知。臺區配變負載情況監測，用采系統部署配變負載分析及異常監測模塊，實現配變重載、過載、輕載、空載等多種運行狀態的分析與監測。支持臺區可開放容量利用，開展臺區中長期可開放容量預測，深度挖掘臺區真實可利用容量，指導業擴報裝接入智能化適配。
模組化終端直接從智能開關中獲取相應線路的電壓、電流、功率等各類電氣量信息即可。能夠實時判斷斷路器的實時狀態。同時，模組化終端可根據監測到的斷路器異常數據，生成相應的故障事件并上報給主站進行報警。
成果轉換和推廣應用場景
本項目的研究和開展將促進供電用戶的精細化管理，推動用戶群的異常智能診斷，提高用戶的用電可靠性。隨著本項目的廣泛推廣應用，為電力物聯網建設提供更準確的技術及數據支持。電網末端節點邊緣計算，結合云端的智能分析系統，必將極大地改善新型配電網的可靠性診斷水平，提升主動配電網的運行安全性，具有廣闊的經濟和市場應用前景。
項目能夠帶來較好的經濟效益。高頻采樣的用電數據提取及分析系統能夠更加準確地提升電網供電可靠性，同時能夠更加準確地發現用電異常，及時預警和反饋，能夠進行精細化線損分析和用戶漏竊電檢查，有助于提高用電服務的綜合水平，實現更有效的運維，節約運維成本。
項目同時還具備潛在拓展價值。隨著人工智能技術的不斷發展，將人工智能技術編碼進芯片之中以提高芯片的數據處理能力，使電網設備的運行更智能化已成為當前的研究熱點。本項目在實際運用之中能夠積累大量的準確的電網設備運行在線監測數據，提升了電網供電可靠性；同時能針對用戶用電做到精細化，更好的提升用電服務。為今后研究電力智能故障監測提供了樣本數據支撐，非常適合作為新一代能源互聯網企業標桿的典型應用。
作者：國網上海市南供電公司 吳強/趙順麟
