《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置：首頁 > 通信与网络 > 设计应用 > 面向电力通信网边缘计算的缺陷诊断研究
面向电力通信网边缘计算的缺陷诊断研究
2021年电子技术应用第4期
朱鹏宇1，蔡新忠1，徐士元1，吴季桦2，王敬宇2
1.国网电力科学研究院有限公司，江苏 南京210012；2.北京邮电大学网络与交换国家重点实验室，北京100876
摘要： 电力通信网规模的扩大以及智能电网的部署给运维中心带来了海量数据以及计算压力。边缘计算技术可以缓解电网管理平台处理海量数据的压力以及减小计算开销，协助运维人员高效完成缺陷诊断和检修。重点考虑了电力通信网边缘计算新生态下的运维流程，提出了一种基于边缘计算架构结合知识图谱技术的电力通信网缺陷诊断技术方案。为了改进传统的基于规则的缺陷诊断技术，提高其可靠性和效率，该系统融合了多种智能方法用以实现边缘计算架构下的缺陷诊断，通过对设备告警日志的分析和网络拓扑的跟踪实现对缺陷的及时发现和派单维护。
中圖分類號(hào)： TN915
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.201347
中文引用格式： 朱鵬宇，蔡新忠，徐士元，等. 面向電力通信網(wǎng)邊緣計(jì)算的缺陷診斷研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2021，47(4)：30-35，45.
英文引用格式： Zhu Pengyu，Cai Xinzhong，Xu Shiyuan，et al. Research of fault diagnosis of power communication network in edge cloud computing[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(4)：30-35，45.
Research of fault diagnosis of power communication network in edge cloud computing
Zhu Pengyu1，Cai Xinzhong1，Xu Shiyuan1，Wu Jihua2，Wang Jingyu2
1.State Grid Electric Power Research Institute Co.，Ltd.，Nanjing 210012，China； 2.State Key Laboratory of Networking and Switching Technology，Beijing University of Posts and Telecommunications， Beijing 100876，China
Abstract： The expansion of the power communication network and the deployment of smart grids have brought massive amounts of data and calculation pressure to the operation and maintenance center. Edge computing can alleviate the pressure on the grid management platform to process massive amounts of data, reduce computing overhead, and assist operation and maintenance personnel efficiently complete fault diagnosis and maintenance. This paper proposed a power communication network fault diagnosis technical solution based on the edge computing architecture combined with the knowledge graph technology, will focus on the new ecology of edge computing in the power communication network. For improving the traditional rule-based technology and enhancing the reliability and efficiency, the system integrates a variety of intelligent methods to realize fault diagnosis under the edge computing architecture, and realizes timely detection of faults and dispatch maintenance through analysis of equipment alarms and network topology.
Key words : fault diagnosis；knowledge graph；anomaly detection；edge computing

0 引言

    電子化和信息化時(shí)代的到來，給電力通信網(wǎng)的管理和維護(hù)帶來了新的挑戰(zhàn)。如何保證電力通信網(wǎng)絡(luò)的通信質(zhì)量和信道要求，如何減少運(yùn)維人員壓力，如何保證電力通信網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性等問題是亟待解決的問題。借助電子信息技術(shù)和人工智能技術(shù)打造“互聯(lián)互通”的智能電網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)電力網(wǎng)和通信網(wǎng)的一體化深度融合，國家電網(wǎng)有限公司提出了建設(shè)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的方針。泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)依托現(xiàn)有智能電網(wǎng)展開，致力于實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)萬物互聯(lián)、人機(jī)交互、動(dòng)態(tài)信息感知和高效信息處理等[1]。泛在電力物聯(lián)網(wǎng)為傳統(tǒng)電網(wǎng)賦能，可實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)各環(huán)節(jié)設(shè)備及客戶的狀態(tài)全面感知，達(dá)到高度信息交互與數(shù)據(jù)共享[2]。

    傳統(tǒng)電力骨干通信網(wǎng)缺陷診斷主要依靠各級(jí)運(yùn)維人員定期巡檢設(shè)備網(wǎng)管，根據(jù)專家知識(shí)和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行缺陷分析和缺陷定因。其準(zhǔn)確性依賴于人為經(jīng)驗(yàn)，并且需要操作員根據(jù)實(shí)時(shí)情況動(dòng)態(tài)調(diào)整缺陷診斷規(guī)則。

    由于電力通信網(wǎng)在保證經(jīng)濟(jì)建設(shè)、社會(huì)生產(chǎn)中的重要性，要求其保證高度的可靠性和出現(xiàn)故障時(shí)保持服務(wù)的能力。基于人工經(jīng)驗(yàn)的缺陷診斷方法，主觀因素影響較大，并且難以應(yīng)付指數(shù)級(jí)增長的海量告警信息。

    缺陷診斷分為事件檢測和定位。事件檢測和定位則基于事件分類。傳統(tǒng)事件分類由運(yùn)維人員根據(jù)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)確定，這種分級(jí)分類只考慮電力系統(tǒng)中發(fā)生頻率最高的事件[3]。已經(jīng)有許多研究將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電力通信網(wǎng)事件分類和缺陷診斷領(lǐng)域中以擺脫對(duì)規(guī)則的依賴，減少人力資源的投入[4]。電力通信網(wǎng)的智能化以及人工智能技術(shù)的應(yīng)用提升了電網(wǎng)整體運(yùn)營能力，提高了電力通信網(wǎng)的運(yùn)維效率和可靠性。但智能電網(wǎng)的大量監(jiān)管數(shù)據(jù)匯入帶來了新的挑戰(zhàn)，業(yè)務(wù)依靠海量數(shù)據(jù)支撐并且要求短時(shí)內(nèi)處理高并發(fā)信息，完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析，對(duì)運(yùn)維中心帶來了巨大的計(jì)算壓力和開銷。

    為了應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)和計(jì)算量帶來的挑戰(zhàn)，邊緣云和邊緣計(jì)算(Edge Computing，EC)技術(shù)被應(yīng)用到電力通信領(lǐng)域[7]。

    邊緣計(jì)算技術(shù)能夠有效支撐分布式數(shù)據(jù)采集和處理，分布式模型訓(xùn)練，分布式需求響應(yīng)，將計(jì)算壓力下沉到邊緣側(cè)，減輕運(yùn)維中心壓力。作為一種新興的計(jì)算模式，邊緣計(jì)算將電力通信網(wǎng)中心的云計(jì)算資源擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)邊緣，使得計(jì)算中心從電力通信骨干網(wǎng)擴(kuò)展到邊緣節(jié)點(diǎn)，縮短了業(yè)務(wù)與計(jì)算資源之間的距離，協(xié)同完成電網(wǎng)所分配的業(yè)務(wù)。目前已有的邊緣計(jì)算包括移動(dòng)云計(jì)算[8]、霧計(jì)算[9]和移動(dòng)邊緣計(jì)算[10]等。邊緣計(jì)算生態(tài)搭建已在國內(nèi)逐步推行，部分工業(yè)領(lǐng)域正積極部署邊緣計(jì)算的應(yīng)用。

    本文提出一種電力通信網(wǎng)邊緣計(jì)算架構(gòu)，旨在構(gòu)建智能電網(wǎng)運(yùn)維新生態(tài)，實(shí)現(xiàn)電力網(wǎng)通信網(wǎng)有機(jī)結(jié)合、互聯(lián)互通，并提出一套基于邊緣計(jì)算架構(gòu)，面向電力通信網(wǎng)告警數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷診斷的技術(shù)方案。




本文詳細(xì)內(nèi)容請下載:http://m.ihrv.cn/resource/share/2000003459



作者信息:

朱鵬宇1，蔡新忠1，徐士元1，吳季樺2，王敬宇2

(1.國網(wǎng)電力科學(xué)研究院有限公司，江蘇 南京210012；2.北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與交換國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100876)

此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。

相關(guān)內(nèi)容