中国电力科学研究院（蒲天骄）：2024电力物联网智能应用技术报告.pdf
这份文档主要介绍了电力物联网智能应用技术，旨在推动能源电力产业与先进数智化技术的融合发展，以应对能源安全挑战，建设新型能源体系。
文档首先阐述了研究背景，强调了实现“碳达峰碳中和”目标对能源行业，特别是电力行业的重要性。电力行业需要深度融合低碳能源技术和先进数字化智能化技术，实现能量流和信息流的深度融合。电力物联网和人工智能技术是实现电力系统数字化转型、智能化升级的关键。针对新型电力系统，传统的电力物联网技术面临信息物理系统支撑能力不足的问题，因此需要实现实体电网的实时精准数字呈现，并引导双系统的虚实交互与动态演化，实现电网迭代趋优进化。解决上述问题，需要突破电力物联网“采-传-存-用”4层级的核心技术，包括全景状态感知、广域高效传输、海量接入管理和智能辅助决策。
接下来，文档详细介绍了关键技术，包括电力物联网关键技术项目的进展。该项目建立了贯通“智-云-管-边-端”全环节的电力物联网理论与技术体系。
- 全景状态感知：介绍了电力多参量物联技术，包括自主可控RISC-V芯片的电力多参量物联终端，以及其在天津滨海新区部署的应用，实现了传感信息的互联互通、数据融合、就地实时分析，有效降低了通信开销与主站压力。
- 广域高效传输：介绍了宽带超多跳自组网技术，解决了电力通信覆盖不全、抗干扰难等问题，实现了超多跳自组网网络快速响应和多层次大规模物联网络自愈。
- 海量接入管理：介绍了高并发接入与海量数据管理技术，针对现有物联管理平台的问题，提出了软件定义的终端全异步连接管理技术和基于图计算的多模态数据存储共享技术。
- 智能辅助决策：介绍了数据机理融合的智能辅助决策技术，提出了数据机理融合驱动建模方法，将知识驱动与数据驱动相结合，构建5种数据机理融合模式，实现电网在物理空间与数字空间的迭代交互。此外，还介绍了基于知识模型嵌入与引导深度神经网络的设备故障诊断技术、设备可视缺陷识别技术、以及设备故障智能诊断技术（引导模式）。
文档还展示了这些技术在天津滨海电力物联网示范工程中的应用，包括自主可控电力多参量物联终端、超多跳自组网应用、以及电力物联网支撑平台应用等。展示了在输电、变电、配电等环节的应用，实现了对设备状态的实时监测和诊断。此外，还介绍了源网荷储自主智能调控应用系统和综合能源自治协同应用系统，展示了这些技术在能源管理和优化方面的应用。
最后，文档展望了未来的发展方向，提出要以电力专用智算平台及专用大模型为底座，构建电网数字孪生系统，采用科学智能第五范式（AI4S），实现数据知识融合与大小模型协同决策。同时，还介绍了电力行业大模型和电力专用大模型的构建，以推动电力行业人工智能的发展。
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