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基于邊緣計算設備的光伏場站智能化監測方案
  • 企業:     行業:新能源     領域:邊緣計算    
  • 點擊數:1170     發布時間:2023-04-03 10:24:32
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隨著光伏發電的快速發展、普及,尤其是隨著光伏裝機容量的逐年攀升,逆變器、匯流箱、大電流組件以及應用場景越來越復雜,火災隱患上升。

★特斯聯科技集團有限公司

 1 目標和概述 

隨著光伏發電的快速發展、普及,尤其是隨著光伏裝機 容量的逐年攀升,逆變器、匯流箱、大電流組件以及應用場景越來越復雜,火災隱患上升。光伏電站的“火災”問題正逐步 成為行業最主要的安全隱患。除了來自于外部原因的火災外, 光伏系統自身的火災隱患更需引起重視。當“光伏+”越來越 豐富的時候,火災就成為了最大的安全隱患。光伏電站一旦發 生火災事故,不僅會損失電站成本、發電收益,嚴重時還會造 成建筑及人身傷害。農光電站、屋頂光伏等場景光伏組件通常 布置在大棚或建筑物上方,且與人員的接觸更加緊密,線纜或 逆變器短路引發的火災,將對人身財產安全產生極大的威脅。 同時,周邊環境狀態、危險物的侵擾、自然災害的突發,都會給電站帶來巨大的損失。因此,電站“安全性”被行業部門高 度重視。除了從光伏組件上進行逆推創新外,外場環境的環境 感知、狀態監測和實時預警也日益重要。如何快速感知周邊隱 患、實時應對突發危情,成為光伏場站開展安防和應急工作的 重要挑戰。

 本解決方案針對場站火情預防和突發危機的安全性需要, 提出了構建空天地一體化、立體式智能監測系統,形成能夠快 速響應危機狀態的綜合解決方案。本方案通過邊緣計算設備 (mNodes產品系列)完成組網和智能體部署,通過部署多類 型邊緣計算設備來實現智能體系搭建,以綜控側和邊緣側智能 協同控制模式,將無人機技術與4G/5G通信網絡技術、L波段 通信技術、人工智能技術等結合到一起,采用多網融合、態勢 評估、神經網絡構建、智能體推演等關鍵性技術,構建了立體 式場站監測系統,保證了危機狀態預警的實效性,充分實現了 “第一時間發現險情、第一時間上報險情、第一時間消除隱 患、第一時間跟蹤險情”。 

解決方案主要功能包括環境狀態監測、實時數據采集、險 情實時分析、火災快速預警、應急策略輔助。主要的創新點體 現在搭建了以邊緣計算產品為主的空天地立體化監測網絡,突 破了地面數據采集和監測的常規模式,使用無人機搭載邊緣設 備開展狀態監測和數據分析。同時,空中和地面的邊緣設備均 部署決策智能體開展策略輔助,大幅提高了決策響應速度,是 應急問題解決方式的重要創新。

 2 方案詳介紹 

系統主要由空中和地面兩個子系統組成。空中子系統主要 包括機載邊緣計算設備、載荷設備以及飛控平臺,實現常態化巡檢和監測工作。地面子系統主要包括邊緣計算設備、數據中 心和智能預警平臺,實現地面側狀態監測、宏觀分析和火情預 警工作。

 機載邊緣計算機主要完成對數據的加密與存儲、載荷任 務控制和分配、多網絡融合、RTK校準、鏈路切換和通信。 載荷設備是完成數據采集和目標追蹤的關鍵設備。飛控平臺 主要完成無人機本體的飛行控制。通過在機載端部署邊緣側 決策大腦,來提高機載控制和決策效率。決策大腦通過不同飛行場景下控制策略的學習訓練建立了有效的控制策略樣本 庫,將依據飛行中危險場景的相關特點,提供最佳的控制調 度策略。其主要用來實現系統控制和數據優化,實現云臺調 度、數據壓縮、數據疊加、數據處理、路由優化、流量控制 等應用,完成很多傳統意義上無法在空中完成的工作,大大 提升了系統的火情巡控效率。針對無人機高空作業的通信需 要,已對4G/5G網絡進行一系列優化設計,從天線極化方式、 天線發射功率、天線安裝角度、云臺安裝與控制、測控走廊 覆蓋范圍、鄰區關系建立、測控走廊基站選擇等多個方面進 行網絡設計,成功解決了長距離高空通信及實時傳輸問題。 巡檢測控系統設計時需要保證作業區域均包含在信號覆蓋范圍內,且設計無人機航線時要對準作業線路,保證信息攝取 范圍均在測控走廊強覆蓋區域內。本方案融合了多種通訊模 式,同時引入RTK系統完成位置時間信息校準,保證信息處 理的精確性。數據中心主要完成數據匯聚、編目、清洗和處 理,完成決策智能體的前期訓練和后期推演,最終實現智能 預警平臺的火情分析和快速應急能力。實現復雜環境巡檢和 常態化監測,對常規監測手段進行了很好的補充,極大地提 高了預警與防治效率,降低了人財物投入成本,構建了智能 化立體防御體系。系統整體架構如圖1所示。

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 圖1 系統架構設計

 整個系統部署包括任務執行側和應急管理側,任務執行側 包含了任務處理系統和狀態測控網絡。應急管理側分為內網和 外網兩種部署模式,解決方案實施部署如圖2所示。

 基礎網絡設備,采用優先最近、穩定可靠的策略進行選取 優化;邊緣側快速計算和智能分析設備主要是mNodes1-4系列 產品,網絡側主要是mNode5系列邊緣訓推一體機,綜控節點 主要使用mNode7一體機實現大算力、快決策需求。為了保證 數據的安全性,采用了雙備份高可用的架構;考慮到高清數據 的大數據量特性,部署mNode6系列實現數據存儲。同時為了 保障安全管理,地面管理中心采用內外網分別部署模式。通過 mNodes邊緣側推算產品的賦能,實現光伏電站的高可靠、高 效率監測。

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 圖2 方案實施部署 

3 代表性及推廣價值 

本方案正在逐步落地應用中,通過搭建以mNodes系列的 邊緣計算設備為主體的立體式防御網絡體系,結合無人機常態 化巡檢的監測模式,使用決策智能體輔助預警與決策的方法, 能夠快速實現危險要素的預警與排查。做到“第一時間發現險 情、第一時間上報險情、第一時間輸出策略、第一時間消除隱 患”,實現復雜環境常態化監測,對常規監測手段進行了很好 的補充,極大地提高了預警與防治效率,降低了人財物投入成 本,構建了高效的智能化立體式危情監測體系。方案應急能力 縮短至15分鐘,較之傳統方式效率提高50%;同時,方案問 題預警效能比之地面單位預警模式提高至少30%。方案的實施 融合了多種前沿先進技術,將逐步在新疆、甘肅等光伏場站部 署應用,能夠大幅提高監測效能,避免人財物損失,具有很高 的示范效益,可以解決迫在眉睫的安全性問題,實現場站更科 學的管理。方案對場景痛點理解透徹,使用的技術手段切實可 行,開展了大量科學嚴謹的試驗模擬,產品供應具備成熟的實 施狀態。通過解決方案的落地和推廣,能夠為光伏場站安全管 理節省管理成本,避免災害性損失,保障場站周邊安全,從企 業側還是社會側都具有重要的價值和意義。

摘自《自動化博覽》2023年第2期暨《邊緣計算2023專輯》


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