《智能配电系统在民用建筑中的使用》

  • 来源专题:能源情报网信息监测服务平台
  • 编译者: guokm
  • 发布时间:2022-12-09
  • GB 51348-2019《民用建筑电气设计标准》第7.1.2条规定:“低压配电系统的设计应根据工程的种类、规模、负荷性质、容量及可能的发展等综合因素确定,对于重要工程宜采用智能配电系统”。由此可见,传统的低压配电系统已越来越不能满足现在建筑功能多样化和个性化的需求,智能配电系统将成为建筑电气设计行业未来的发展方向。

    从智慧城市、智慧工业到智慧楼宇、智能电网……世界正在向一个更加智能化、数字化、互通化的方向发展。

    随着现代科技技术的快速发展,人们对于民用建筑的配电系统运行的可靠性和智能化程度有了更高的要求,而传统的配电系统因为无法满足这些需求逐渐被替代。

    1、传统电力监控系统的短板

    1.1缺乏对监测设备本体的监测

    传统的电力监测系统对于断路器的监测,只局限与传统的辅助开关,往往只监测断路器的分合闸状态以及故障脱扣状态,无法对线路中存在的问题进行监控和分析,对于故障预防、断路器老化等问题无法提前预判解决。

    1.2缺乏对电能质量的有效监测和分析

    传统的电力监测系统往往只采集、记录表计采集的数据,所有的数据只是一个总数据,需要人工进行统计、分解、计算,在电能质量统计方面缺乏全面有效的数据支撑。

    传统电力监测系统无法获取配电线路中的谐波、电压异常等电能质量异常情况,且发生电能质量事故时,无法快速定位故障问题来自上游还是下游,或来自系统内部还是来自供电端。

    1.3运维智能化程度低

    传统电力监测采用的是半人工监管半机器化监管,在整体运维方面缺乏自主性,主要需要人工来完成,运维智能化程度低,需要大量的人力支撑。

    智能配电系统是结合了控制技术、云计算和大数据分析与服务技术,将配电系统中的智能设备互联互通,实现主动性高效维护,保障设备运行更加安全、可靠,全方位改善配电系统的管理模式。

    2、智能配电系统电能质量治理

    2.1配电系统电能质量治理现状

    传统电力监管系统对于电能质量监控基本属于无监管状态,对于谐波及功率因素的变化没有具体的监管及分析,所以对于电能的使用情况没有具体了解,很多企业存在电能质量利用率低等现象,而且也不能由此推断出设备上存在的潜在异常。

    2.2智能配电系统电能质量治理解决方案

    智能配电系统能够实时监控用电线路的谐波及功率因素,通过系统设定合理值范围,如果采集到的数值在这个范围内,说明电能质量是正常的,如果运行数据超出这个范围,说明电能质量存在异常,监管人员可根据异常出现的情况进行分析,是设备状态出现问题,还是使用上存在偏差导致,不但能及时规避可能出现的风险,还能及时改正错误,减少电能资源的无效使用。

    3、智能配电系统电能质量治理的意义

    3.1 及时发现故障原因,保护设备

    电能质量利用率低可能是多方面的原因,其中一条就包括用电设备出现了故障,而这个故障可能是肉眼无法察觉的,也可能是因为设备老化等原因造成的,设备表面上运行正常,但却是带病作业,一方面影响设备的寿命,一方面可能影响后续的正常工作,给企业带来损失。及时查找出问题所在,及时解决,避免问题扩大化,降低出现故障的风险。

    3.2 减少资源浪费,缩减企业开支

    电能质量低,说明电能资源利用率低,同样的电能资源所形成的生产力下降了,对于企业而言,无形中增加了生产的成本,做好电能质量治理工作,减少资源浪费,缩减企业成本开支。

    智能配电系统将智能化手段应用于常规配电系统,不仅有助于提高系统的安全性、可靠性,提高能源利用效率,还有助于用户提升管理水平。

  • 原文来源:https://power.in-en.com/html/power-2419634.shtml
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    • 在过去的几年中,信息安全一直都是基于防病毒方案、隔离技术和加密技术的组合。政府机构和信息安全公司愿意采用跟踪互联网流量的方法,并根据其签名查找可疑材料。这些技术重点是在出现问题后去检测恶意软件,并去实现良好数据与恶意软件之间的隔离。但是,如果恶意软件未被检测到,它可能会在系统后台中潜伏数月甚至数年,并在以后变得活跃。 消费领域正在迅速变化。它正在从一种只有电脑、游戏机和智能手机连接到互联网的环境中迁移出来。渐渐地,这种环境集成了传感器、摄像头和智能家电等新型设备,其目的是让它们的所有者和用户实时了解生活中的许多事情:如房屋状况、家庭事务、人身安全、天气等等。 现在,我们有了一个更加复杂的环境,其中包含越来越多的设备,每一个设备都可能成为攻击目标,并且存在隐私和安全漏洞。然而,除了笔记本电脑和智能手机,这些联网设备通常最多只能执行一项或两项功能。如果它们是发源于设计目的,监控站可以向中央系统发出警报并标记问题。这就是人工智能(AI)和机器学习(ML)在保护消费者周边环境方面可以发挥的重要作用。 人工智能和机器学习对保护消费者的重要性 机器学习可被用于确定系统的行为模式,如网络上的流量、正在运行的应用程序、设备之间建立的通信。机器学习系统将追踪在设备、本地网络或云端中的模式。 在设备层面,本地机器学习系统将通过查看存储器、任务、IP地址等一系列参数来确定设备的正常运行模式,并确定在正常条件下的运行方式。在只有一种或两种功能的智能家用电器中,通过嵌入能增强机器学习引擎的神经网络加速器(NNA),可实现对行为模式的良好建模。设备可以将其元数据报告给网络级或云级系统,该系统将接收所有这些信息并在众多的设备群中进行分析。 在网络层面,路由器可以查看所有的流量,并可以运用自己的智能来确定联网中的设备何时与外界进行通信。通过使用机器学习引擎,它们可以评估何时出现异常通信,可以检测到从网络到外界的异常数据流,可以将其作为一个问题来报告。反之亦然,它们可以识别针对本地设备的异常流量来源。 在云端,应用程序的主机可以看到非常广泛的设备和网络,并且借助它们大型的计算资源,它们可以追踪整个环境中的实时活动。它们应用了与设备层面或网络层面相同的机器学习概念,但是由于其计算能力,它们可以处理更多的数据,并可以查看庞大生态系统的更加具体的信息。 来自商业和工业市场的经验 机器学习和取证分析在工业和商业环境中已经很普遍。在医院、运输系统、工厂、石油和天然气平台等工业领域内,都有基于机器学习的安全技术的成功示例。机器学习与分离敏感数据和追踪已知攻击的传统技术结合使用。它通过分析提供了早期识别破坏性行为的额外维度。由于互联设备生态系统不断增长的挑战,导致追踪单个设备变得越来越困难。需要人工智能系统的帮助才能确定设备在什么时候被恶意软件感染。 机器学习系统将能够检测到由安装在网络摄像头中的恶意软件所引起的Mirai僵尸网络(Mirai botnet)等攻击。该僵尸网络在美国东海岸的互联网目录服务器上发起了服务拒绝(DoS)攻击。无论是在设备层面还是在网络层面,通过使用机器学习技术都会检测到与攻击相关的异常行为,并会尽早通知设备所有者。 2020年的人工智能信息安全 机器学习在消费领域中的应用是非常广泛的。从检查隐私参数是否已被正确设置并定期追踪,到观察设备的运行、保护消费者的数据和私人信息,机器学习系统成为消费环境的守护者。它被置于设备内、路由器和托管应用的云端中,这些信息安全层共同协作,为设置设备和保护消费者提供指导。 通过将元数据设备和网络元数据传输到云级系统,设备和网络可以进行云分析和取证活动。云端机器学习和分析系统可以鸟瞰庞大的生态系统,它可以跨网络连接行为模式。虽然这些技术最初是在商业和工业市场中首创的,但是它们完全适用于消费领域。 总而言之,物联网(IoT)消费设备的连接增加了恶意软件的攻击面。同时,通过与云端运营商共享这些元数据,它使基于机器学习的分析能够提供基于本地环境行为模式的安全解决方案。
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    • 编译者:guokm
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    • “泛在电力物联网”的发展历程 · 2019年1月13日,国网公司发布2019年1号文件,首次提出要打造集能源流、业务流、数据流“三流合一”的能源互联网。 · 3月8日,泛在电力物联网建设工作部署会议召开,国网公司提出将全面加快推进“三型两网、世界一流”战略落地实施(其中“三型”要求建设“枢纽型、平台型、共享型”企业,两网要求建设和运营好“坚强智能电网”+“泛在电力物联网”)。 · 12月,国网公司发布名为《关于进一步严格控制电网投资的通知》,提出要主动适应输配电价改革和降价预期,提升公司经营绩效。这份通知,标志着未来电网投资会出现结构性变化,基于泛在电力物联网建设相关的智能化、信息化领域的投资占比会大幅上升,电网信息化建设时代来临。 如果将2019年比作泛在电力物联网的建设元年,那么2020年,将是泛在电力物联网建设“三年攻坚”的突破年,对如期完成“初步建设泛在电力物联网”的目标至关重要。 未来,“泛在电力物联网” 的信息化建设进程将持续加快,一系列新型智慧能源控制系统、业务数据管理系统、人机交互系统将会如井喷般涌现,电新(电力设备与新能源)行业和高新技术企业将迎来前所未有的发展机遇,而借助诸如SpreadJS这类优秀的开发工具,可以更加高效的突破数据共享和区域化整合的信息壁垒。 本文,我们将以电新(电力设备和新能源)与高新技术企业的开发者角度:深入剖析纯前端表格控件SpreadJS在“泛在电力物联网”信息化系统开发的过程中,所能发挥的作用。 SpreadJS 在“泛在电力物联网”信息化建设中发挥的作用 首先,让我们来了解一下SpreadJS是什么? SpreadJS 是一款基于 HTML5 的纯前端电子表格控件,兼容 450 种以上的 Excel 公式,具备“高性能、跨平台、与 Excel 高度兼容”的产品特性,在为最终用户带来亲切的 Excel 使用体验的同时,满足 Web Excel 组件开发、数据填报、Excel 类报表设计、在线Excel 协同编辑等业务场景。 (SpreadJS 的表格编辑器界面) 通过前文介绍,我们已经了解了“泛在电力物联网”的四层架构以及每层架构主要解决的问题: ·感知层:解决数据采集问题,负责感知外界信息和响应上层指令 ·网络层:接驳感知层和平台层,具有强大的纽带作用 ·平台层:信息汇总、数据贯通,提升数据高效处理和云雾协同能力 ·应用层:用户接口,接收信息,并对信息进行处理和决策 (图片来自于网络) 通过分析SpreadJS的典型应用场景:数据填报、Excel 类报表设计和在线Excel 协同编辑,可以得出: · SpreadJS可有效解决【感知层】数据采集、统一感知接入和数据共享等问题,助力企业充分利用原设备和数据模板,唤醒和盘活存量设备及数据。 · 同时,针对【平台层】数据共享以及数据中台的构建,SpreadJS也可以很好的满足其全部需求。 针对感知层,SpreadJS可有效解决数据采集、模板迁移,以及数据兼容性问题 (感知层基本架构) 泛在电力物联网的建设,国网公司曾多次强调,不搞推倒重来,不搞重复建设,即“少花钱、多办事”。因此,针对感知层搭建过程中的数据采集、统一感知接入和数据共享等问题,首先要做到与原设备和系统的数据完全兼容,并充分利用原设备和数据模板,唤醒和盘活存量设备及数据。 在泛在电力物联网出现之前,这部分数据主要由电网数据采集员收集,通过各部门ERP系统进行填报、汇总,难免会出现由于现场设备终端种类众多、操作系统不统一而导致的数据误差和接驳困难,更不要说去实现更高层面的业务协同和数据贯通了。 针对上述问题,利用SpreadJS的“在线Excel”特性就可以很好地解决。 Excel作为一款市面上使用人数最多的数据分析及填报软件,具备功能强大,简单易学的特点,SpreadJS 同样具备上述优点,并提供高度类似 Excel 的操作模式和UI,在不依赖任何Excel的组件下,实现数据填报、Excel 类报表设计、公式计算、图表可视化等功能,并可无损导入、导出 Excel 文件。 使用SpreadJS,可将原有系统数据(或Excel模板)转换为JSON格式,直接导入新系统中,不仅解决了原模板不统一,用料数据不一致,文件难以管理的问题,还最大程度的保留了Excel公式、图表,以及数据填报能力,同时所有报告的数据和模板都可以在后台进行有效的管理和存储。 随着电力物联网建设的进一步完善,未来必将继续加大感知层的终端投入,包括电力采集类的电表、互感器、集中器,以及环境状态的传感器 ( 如温度、湿度、烟雾、风速等传感器)和实物 ID 等相关设备,利用SpreadJS的自定义形状和批注功能,可以直接在填报系统中标注物料、基站,以及电网布局,如下是SpreadJS在通讯领域的应用截图,可供参考: 最后,感知层作为“泛在电力物联网”的底层架构,除了要实现终端标准化统一接入,还需要满足轻量级、低功耗、快速启动等特性,SpreadJS正好可以满足。 作为一款纯前端表格控件,SpreadJS使用 HTML5 Canvas 完成界面绘制,提供了更为流畅的交互体验,通过稀疏数组(Sparse Array)优化数据模型的保存和访问性能,即使在大量数据表、树型结构和列表中也可以快速运行。 点击此处,查看 SpreadJS 的处理速度示例 针对平台层,SpreadJS可为“数据中台”构建,提供高效的性能支撑 作为信息汇总和碰撞的地方,数据相通是其基本条件,而要做到数据贯通,必须要解决数据存储、检索、权限管理等问题,数据中心(或数据中台等)便是一个很好的解决方案。 如果一个工作人员如果对其他专业系统不熟悉,加上没有通用的数据分析手段,面对那些已经经过信息化重新组织的业务数据,基本无从下手。 因此,打造数据中台,一定要从源端开始,建立数据从接入、存储到加工应用的规范化流转机制,实现数据同源,并减少重复存储,以此降低数据存储成本,以及数据重复加工产生的人力成本。 远光软件,作为专业的企业资源管理产品解决方案提供商,已经开始全面布局泛在电力物联网的业务规划,打造针对电力行业的数据中台,并通过产业链管理、区域能源管理、能源网络管理、电力市场交易、综合能源服务和能源大数据管理六大业务服务能源新生态。 (远光软件在“泛在电力物联网”的业务布局) 企业应用管理系统,作为远光软件数据中台的核心模块之一,正是以Excel的数据源为基础,以数据共享、在线协同编辑为目的,充分实现企业业务流程和内部数据闭环。 而SpreadJS的典型应用场景之一:在线协同编辑,则可以很好地满足远光软件关于“企业应用管理系统”构建的全部需求。 以SpreadJS开发的协同办公系统,具备协作效率高(多人协同编辑,无需等待),简单易用(类 Excel 的方式降低学习成本,最终用户极易上手),快速响应需求(无需IT、开发部门介入,业务部门自行完成)等特点,可有效助力企业从业务和数据双视角构建数据服务体系,为系统使用者提供数据调用、数据监控、数据分析与数据展现等服务,为项目管理者提供流程规范化、数据业务化、数据服务化及服务共享化的支持。 总结 通过对泛在电力物联网的基本概念、基础架构、发展前景与机会的深入剖析,可以看出:未来,泛在电力互联网将作为中国能源互联网的战略核心,以“万物互联,万数互换”为特色,顺应时代发展,成为责任担当。 随着泛在电力物联网信息化建设进程的加速,以远光软件为代表的高新技术企业,将迎来重大发展机遇。 有机遇便存在挑战。只有灵活运用诸如SpreadJS这类开发工具,从感知层切入,为平台层提供支撑,逐步向“泛在电力物联网”各层架构渗透,才能实现顶层设计与基层创新的完美结合,达到继承发展与精准投资的最终目的,进而推动建设成果共享复用,充分发挥集约效应。 希望本文能为电力行业信息化系统开发者,以及如何推动“泛在电力物联网”信息化建设高速发展,提供一定的启发和帮助。 鉴于“泛在电力物联网”在国内仍属新兴概念,因此本文主要是定性分析,如果有理解偏差,欢迎大家及时指正。