云边协同

遵循国网配电物联网技术架构，落实杭州钱江世纪城配电物联网示范区的建设。主要从云化中台共融服务、云边协同共融计算、营配贯通共融装置、远近通信共融组网等关键技术架构的建网部署，实现泛在电力物联网对内对外业务共融发展，为未来可复制可推广的配电物联网做出示范。

介绍了云边协同配电主站体系架构，分享了实时监控云平台、电网资源服务云平台、以及物联接入管理平台实践案例及经验。

他指出，近年来，国家电网公司大力推广变电站在线智能巡视系统，并积极开展管理和技术创新，目前已安装配备了智能巡检机器人、视频摄像头、智能传感器等智能设备，全面实现视觉检测、红外测温、远程控制、智能分析、缺陷管理、继电器状态判别等功能的应用。同时，对目前图像识别技术、声纹诊断技术以及云边协同技术在电网变电运维中的应用现状进行介绍。未来，应以问题为导向，着眼于解决工作中的实际问题，有针对性地深化智能巡检关键技术的研究，同时在变电站深入开展智能联合巡检系统应用，辅助人工开展日常运维工作，减轻一线员工劳动负担，提质增效。

工业是综合国力的根基、经济增长的主引擎、技术创新的主战场，也是建设制造强国、质量强国、数字中国等的重要支撑。加快推进新型工业化，是党中央着眼全面建成社会主义现代化强国作出的重要战略部署。中国电信全面响应党中央战略，面向新型工业化依托云网融合优势和科技创新能力，与工业界紧密协作，打造新型工业化高性能连接与计算底座，为做强做优做大新型工业化提供核心助力。在智能网络方面，中国电信推出全云化5G工业定制网，首创工业PON确定性技术体系、IP网络3.0体系架构等，打造满足工业场景要求的高性能确定性网络，形成了全要素的泛在连接能力，满足工厂内外工业场景数据传输对网络的需要；在智能制造方面，中国电信以工业应用为牵引，打通工业数据采集、汇聚、治理及应用的闭环，推出了具备海量协议适配、超高处理性能的标准化、通用化数采网关，研发了首个基于5G云边协同的云化PLC工业控制系统，实现工控软硬件、异构设备、端边云等多维数据采集的统一控制，助力企业柔性生产、智能制造升级。作为工业互联网领域的积极践行者，在中国工业互联网研究院的指导下，中国电信联合产业链各方，积极探索和实践基于新型工业网络架构的数采和云控应用，在煤矿、钢铁、化工、家电、装备等行业效果显著。本白皮书基于中国电信的实践经验，介绍了中国电信在工业网络、数据采集、云化控制方面的研究成果，推出翼云采、翼云控产品方案，并通过实际案例进行了深度剖析，可为产业界新型工业化的快速开展提供参考。展望未来，中国电信愿与产业链合作伙伴们聚力共赢，在工业网络、数据采集、云化控制领域持续技术创新、应用深化，推动数字技术与实体经济融合发展，赋能工业领域的数字化、网络化、智能化转型升级，共建新型工业化美好明天！

聚焦新型电力系统建设，促进配电网数字化转型升级和国家双碳战略，珠海许继基于对行业的深度理解和深厚沉淀，从技术、设备、到上层系统，整体系统化的提出点亮配网理念，以助力新型电力系统建设。演讲从新形势新需求分析着手，深入浅出的阐述了故障主动防御、点亮一张网、云边协同等新理念、新应用。从技术路线、实现方案，到设备支撑、实践应用，给予抛砖引玉、精彩分享。

受源侧与荷侧特性的限制，上海电网面临着新能源消纳压力大、灵活调节手段缺乏等问题。为此，上海市电力公司开展了虚拟电厂示范项目，探索虚拟电厂领域的创新应用，加快实现新型电力系统建设。首先从社会发展与新型电力系统建设2方面出发，分析了虚拟电厂发展的必要性。然后按照“资源发掘-市场交易-运营调度-信息通信”的技术路线，介绍了上海市虚拟电厂前期探索工作以及创新应用。随后，从分布式资源扩围、多样化市场交易、云边协同控制3方面对上海市虚拟电厂的发展前景进行展望。最后梳理了上海市虚拟电厂的交易情况，并总结其在运营流程与机制设计方面的经验，为其他省市虚拟电厂项目开展提供参考。

结合国家电网、南方电网人工智能技术在变电运维中的应用情况，对人工智能线智能巡检技术、云边协同巡检技术、多光谱图像智能分析技术进行分析总结。提出以问题为导向，着眼于解决工作中的实际问题，有针对性地深化智能巡检关键技术的研究；在变电站深入开展智能联合巡检系统应用，辅助人工开展日常运维工作，减轻一线员工劳动负担，提质增效；多方面逐步完善智能巡检体系建设，使智能联合巡检系统应用规范化。

国网宁波供电公司聚焦保供、稳价、降碳三大目标，贯彻数字浙电建设思路，运用云边协同人工智能等技术，以“全要素资源实时互动、企业及大脑集中控制和智慧能量管理轻量应用”为路径，以数据要素为驱动，探索构建新型电力系统建设试域样板，落地高效互动、经济运行、低碳运行三大典型场景，支撑构建城市级数字能源互联网。

随着能源互联网建设的持续推进,大量的传感器接入到系统中,获取的感知数据是海量级的,导致系统传输压力大、主站计算负荷重。传统的传感信息获取处理方式存在数据良莠不齐、数据缺失、格式不统一的问题,引入边缘计算技术定义了智能感知的系统框架,就地实现数据的处理与判决,通过云边协同机制优化系统设计。文章首先给出了多参量智能感知数据优化传输方法,其次提出了面向多参量感知的边缘计算算法的设计方法,涉及数据统一、数据辨识、分布式群智几方面,最后落地在输电线路巡检,在微风振动、舞动分析、增容设计、视频分析、云边升级等方面做了尝试。

介绍百度Paddle Lite的输电线路可视化边缘智能监测及管控方案，通过分析现有不足，结合前沿科技给出智能解决方案。百度Paddle Lite端侧推理引擎，依托现有硬件设备及隐患样本库，针对输电隐患模型进行定制优化提升，在低算力低功耗下仍能有较高推理性能。随着云端样本更新、模型训练的迭代升级，识别算法对端侧设备使用场景的适配性提升，能够不断的提升识别精度、降低漏报及误报，实现了云边协同，图片采集周期缩短至分钟级，隐患识别率大幅提升。