原创：2023年基于5G网络的智慧光伏管理系统应用规划方案

基于5G的智慧光伏运维管理系统应用规划方案基于5G的智慧光伏运维管理系统应用规划方案二〇二二年十月-17-项目概述项目背景2013年德国联邦政府提出了“工业4.0”的概念，倡导以高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命，旨在提升工业生产的智能化水平。2014年，我国提出了“中国制造2025”，其内涵指在信息化与工业化深度融合的背景下，应对互联网、大数据、云计算、5G等信息领域新技术发展，推进重点行业智能转型升级，提高资源利用效率，加快构建高效、清洁、低碳、循环的绿色工业体系。随后智慧能源企业概念应运而生。截至2018年底，全国光伏发电装机达到1.74亿千瓦，较上年新增4426万千瓦，同比增长34%。全国光伏发电量1775亿千瓦时，同比增长50%；平均利用小时数1115小时，同比增加37小时。2018年，全国光伏发电弃光电量54.9亿千瓦时，同比减少18.0亿千瓦时；弃光率3%，同比下降2.8个百分点，实现弃光电量和弃光率“双降”。根据“十三五规划”，到2020年我国分布式光伏装机达60GW，未来几年分布式光伏将进入增长快车道。XXXX光伏电站组件数量达百万块、占地达万亩，发电设备分散，维护工作量巨大：光伏发电故障点的判断与现场定位消耗大量的人力与时间；现场视频监控点近百个，以人工方式遍历难以及时发现烟、火、外物侵入；各类统计分析报表信息系统支持不力等等。因此，全面开展智慧光伏的建设探索与实践，是提高发电设备运行效率，提升光伏电站管理水平有效手段。本项目采用5G、大数据理念，提供集中监控、智能诊断服务；建立动态数字化电站，全方位、集中化监控现场运行状态、全面展现指标化经营理念；依托大数据分析、人工智能等先进技术，实现电站运行管理的预警预测与故障诊断，形成在集团内部乃至全国采用技术手段促进发电效率提升的示范作用，成为能源行业、电力系统的一个创新亮点，对于“大数据+”在传统行业的推广与应用将产生深远的推动作用。行业现状和发展趋势2013年到2018年，我国的光伏产业市场迎来了快速发展的时期，国内的光伏市场在这一时期很快就升级成了全球最大的光伏市场。随着时间的推移，我国的社会经济情况和市场环境都发生了巨大的变化。在各项政策的支持下，政策推进光伏产业迅猛发展。2019年，我国光伏发电建设管理政策经历了一次重大改革和创新，直接将光伏行业进入到差异化竞争时代。光伏电站将逐步进入平价上网时代。到今年年底，全球光伏市场新增规模预计可达130GW，与2004年的1GW相比，15年来的年均复合增长率为38%，是世界范围内增长最快的行业之一。未来的能源互联网将在现有电网基础上，通过先进的5G通信技术、电力电子技术和信息技术，实现能量和信息双向流动的电力互联共享网络。能源互联网具有由太阳能等可再生能源作为主要能量供应来源的特征，分布式能量收集和存储的特性，将分布式发电装置、储能装置和负载组成的微型能源网络互联起来的特性等。随着光伏发电等波动性电源比例的提高，要求电源侧具备更大的调节能力，分布式储能将得到普及，主动式配电网也将应运而生。太阳能发电和其他可再生能源、储能互补发电，并与负荷一起形成既可并网、又可孤网运行的微型电网，将是太阳能发电的一种新应用形式，既适用于边远农牧区、海岛供电，也适合联网运行作为电网可控发电单元。与风电等其他清洁能源相比，光伏发电与工商业用电峰值基本匹配，因此光伏相比于其他可再生能源更适用于分布式应用。发展分布式光伏发电系统的优势在于其经济、环保，能够提高供电安全可靠性以及解决边远地区用电等。随着新能源光伏发电行业新技术发展，基于5G网络等先进技术实现光伏电站智慧化应用已迫在眉睫，提升光伏电站生产的设备可靠性，夯实安全基础，实施精细化的生产管理，降低运营成本是光伏电站的必然之路。项目必要性存在的问题数据孤岛和“烟囱”式开发问题1、数据孤岛问题。不同应用系统构建独立的数据库，导致同一份数据存在于多个业务系统内且内容不一致，缺少统一的数据标准、数据管理流程，出现质量问题时往往无法有效追溯并修正，数据无法共享，数据可发挥效率低下，无法进行数据深度挖掘；2、“烟囱”式开发问题。“烟囱”式架构是传统企业系统开发的弊病，不同系统独立建设、独立开发服务和应用，带来安全、运维、升级、部署等通用功能的重复开发和重复投入问题，这种低复用率带来了巨大资源的浪费，尤其是数据资源的浪费。光伏电站面积大、设备众多、精细化管理困难光伏电站总体北髙南低，东西向长1.14km，南北向长1.62km。髙程2I57m-2254m，占地面积约2670亩。周围边界长度10余km。一期30MWp共计25个光伏区；二期30MWp,共30个光伏区；三期40MWp,共25个光伏区。已建成共计100MWp。共计光伏组件312332块、汇流箱745台、175台逆变器、80个光伏阵列等。公司现有员工22人，其中生产人员16人，人力资源有限。场站分布广、设备众多而分散，已建成的各生产控制系统功能有限、生产管理系统未建立等，给电站精细化管理带来诸多困难。通过智慧化应用三维电站平台和电子地图，精准定位光伏场站设备、人员、安防和防火隐患等；建立智慧化一体管控平台智慧应用多重高级功能，达到新能源企业精细化管理的要求。新信息化技术应用不足，管理手段有限光伏电站控制简单，设备众多，各信息系统相对独立，功能有限，高级应用功能缺乏，无法发挥信息化管控能力，无法实现智慧化应用。如：计算机监控系统智能报警功能有限，无法实现智能报警，需要人工查询等。电站未建立生产管理系统，无法开展设备健康评价和可靠性分析，现有的分析手段有限，造成数据统计不精准、不规范，信息数据时效性差等困难，未部署智能两票系统，现场作业无法实现标准化作业，存在安全风险等。通过建立智慧化应用平台，实现设备智能管理，安全生产过程有效管控，生产管理精细化，解决电厂生产实际问题，开展设备健康评价和可靠性分析，促进管理提升和效益提升。边界安全管控、场站防火预警能力有待提高光伏电站东西向长1.14km，南北向长1.62km。占地面积约2670亩。周围边界长度10多km。共计80个光伏阵列，场站内道路纵横，光伏组件布置复杂等原因，均不利于场站内部人员出入安全管控，防火预警要求等。光伏电站周围边界长度10多km，地形复杂多变，坡度变化大，如何实现边界安全管控，是光伏电站面临的重要问题。近年来光伏电站火灾事故频发，光伏场站山火、电气设备故障和雷电引发是主要原因，同时给光伏电站运行带来极大危害，如何控制光伏电站火灾事故，提前实现火灾预警是光伏电站重要的安全课题。通过建立光伏电站周界防护，在重要区域部署无死角全天候智能摄像头，并通过联动电子地图，实现报警和抓拍功能，保证电站边界安全。已建成的系统功能单一、无法融合实现智慧化应用光伏电站已建成的系统有计算机监控系统、AGC/AVC、SVG控制、风功率预测、视频监控、点巡检系统、消防系统等，各系统采用不同的厂家建设，没有完全实现数据融合和系统交叉共享使用，各系统相对独立，功能单一，与电站实际需求存在差异性较大。如计算机监控无法实现设备异常智能报警，无法定位光伏串组故障点；各系统无法实现联动，采用人工报表等等，影响电站实际运维工作，无法实现智慧化应用要求。项目建设的必要性根据发电企业发展的状况和趋势，以及光伏电站运营的特点，按照集团公司对新能源公司精细化管理要求，基本实现“集中监控、无人值班、少人值守”的目标要求，光伏电站智慧化应用是发展的必然趋势，夯实企业安全基础、保障安全生产稳定运行、实现精细化管理的必要手段。更是提高发电企业运行维护水平、降低人资成本、改善劳动条件、提高经济效益的有效途径。光伏电场站面积大、设备众多、已建成的系统功能有限，精细化管理困难，新信息化技术应用不足，管理手段有限，边界安全管控和场站防山火预警能力有待提高等。通过建设智慧光伏一体化平台，能有效解决目前电站运营和管理的问题。开展设备故障预警与诊断，提高光资源利用率和发电效益老鹰岩光伏电站设备包含光伏组件312332块、组串约16000组、汇流箱745台、175台逆变器、80个光伏阵列和箱变等，因光伏电站监控系统主要功能是控制监视，无法实现智能报警诊断和精准定位，仅依靠运行人员发现诸多光伏发电设备组件困难，一定程度上影响消缺及时率和发电效应，同时光伏场站面积广大，精准定位查找故障异常点困难，利用电子地图导航和智能报警诊断功能，对设备缺陷进行诊断并推出处理方案，实现迅速消缺，提高资源利用率和发电效益。开展设备健康指标和劣化趋势分析，实现设备健康稳定运行老鹰岩光伏电站设备包含光伏组件312332块、汇流箱745台、175台逆变器，80台箱变设备等，已建成的计算机监控系统系统并不具备精细化分析的能力，如何对众多设备实现健康指标和劣化趋势分析，仅仅依靠人工手段远远不足。建立智慧化一体平台，利用大数据开展设备分析，是光伏电站智慧应用的重要手段，通过设备的运行的历史数据、关联系统的数据分析，对众多设备进行量化指标分析，精准掌握光伏电站众多设备的健康运行状态和趋势变化，及时进行维护和检修工作，保证设备安全运行，提高发电效应，是光伏电站智慧化应用的关键技术。部署场区域防火预警、边界防护和两票系统，夯实企业本质安全近年来光伏电站火灾事故频发，光伏场站山火、电气设备故障和雷电是引发火灾主要原因，给光伏电站运行带来极大危害，如何控制光伏电站火灾事故，防患于未然是光伏电站最大安全主题。目前老鹰岩光伏电站地域广阔，占地面积2670亩，边界长约10余公里，场站内道路交错，仅依靠人员被动布防。电站未建立智能两票系统，采用人工开票方式，无法适应新形势下两票执行要求。建立光伏场站内区域防火监测系统，全天候监测火源和电气设备异常高温，有效保障电站消防安全，建立应力电子围栏和重点部位部署移动监测摄像头，实现边界安全主动防护和移动目标探测。建立符合XX集团公司的智能两票系统，实现现场标准化两票作业和三讲一落实。夯实企业本质安全。建立智慧光伏一体化生产管理系统，提高生产管理水平目前老鹰岩光伏电站，暂未建立生产管理系统，无法实现设备管理、技术管理、值班管理、缺陷管理和安全管理等应用。主要依靠人工纸质版本执行。业务无法实现标准化，数据溯源困难，管理水平提高难度大。通过构建智慧光伏一体化生产管理系统，实现功能定制，相关业务之间信息共享和协调，有效解决各业务间的壁垒、优化业务流程，提高业务效率。提高公司的生产管理水平，实现管理标准化。建设内容和目标搭建智慧光伏云计算中心（私有云、大数据平台），通过5G网络结合移动应用APP，实现以下3种应用场景：智能安防：视频智能分析、周界防范、火灾报警；智能巡检：无人机、机器人、AR巡检；设备智能管理：三维虚拟电站、设备智能诊断、智能清灰检测；1、建设智慧电厂云计算中心，搭建本地私有云、大数据平台，对光伏电站数据进行不压缩的海量存储并进行分析和计算，从而可为智慧光伏各应用模块提供大数据平台基础和分析工具。采用先进的私有云、大数据分析、人工智能技术并结合数据治理技术，提供各类结构的数据采集、存储、治理、自助分析建模功能，结合电厂需要和实际，建设智能化应用，通过统计、分析达到为生产、管理提供辅助决策分析的功能。移动应用APP通过5G网络连接VPN防火墙访问单位内部的局域网，实现公文办理，库存查询，内部文件查看，审批等功能，处理日常办公中各类任务工作以及查看公文、生产审批流转，随时收发主流的公司文件等，充分利用碎片时间，提高工作效率。实现全厂生产过程实时数据的查看，使用手机在线可查询运行情况、负荷情况、运行日志、每日指标完成情况等。2、智能安防实现异常情况视频分析、周界防范和火灾报警，通过自动化、智能化风险识别，无需人工参与即可完成风险的定位。系统基于深度学习图像识别，结合人员北斗定位，实现人员、设备的安全风险识别报警，减少安全隐患，防范火灾发生，提高安全完整度。3、在升压站部署机器人，实现自主或遥控巡检，对设备、站内环境、安防情况等异常实现监测与巡视。以5G、AR技术为核心，云平台为纽带，结合值班人员、专家和平台管理员构建成高可用高可靠的AR巡检平台。光伏区使用无人机巡检，提高巡检效率，减少光伏电站巡检所需人数及巡检时间，节省人力运维成本；全自动飞行诊断，结合历史数据分析，对光伏电站进行全面评估，对电站故障的出现进行有效预测；提升电站巡检频次，有效提高电站巡检效率与精确性；解决电站建设类型不同，组件难于巡检的难题，及以往人工巡检可能带来的人员安全问题。4、针对光伏板、升压站等设备，采用5G、人工智能、模式识别和先进的大数据挖掘技术，基于企业设备实时/历史运行数据，分析设备参数间的关联关系，实现设备运行状态的在线监测、故障预警、诊断分析并进行快速定位，使光伏板的健康率提高1%左右。系统支持运行人员远程观看电站现场监控系统、环境系统、电气网控系统等所有实时监控系统的画面，为生产管理人员提供电站各生产系统实时信息，供信息分析人员使用。基于组串的高精度监测，及时发现故障，自行告警分析，直接对其逻辑及实际现场位置定位，减少运维人员现场排查及分析问题时间，极大地提高了电站运维效率。同时，系统将相关数据远传分公司监管平台，实现集团对下属电站生产状态的实时掌控，以及各系统的无缝衔接，消除数据孤岛。系统一旦建成，形成与物理电站1:1真实还原的数字双胞胎电站，全面监视、实时反馈，图形化展示电站运行状态；企业领导和运行人员在厂区外也能实时了解生产运行及设备故障情况（光功率、组串&逆变器&箱变实时数据、故障等）；现场巡检、操作人员正确感知周围环境，并在系统的引导下进行设备巡检和操作，最大限度实现安全生产；同时通过故障诊断中心对设备在线诊断、故障预警、事故预报和故障诊断，及时对设备进行必须的检修。智慧光伏将使发电厂运行水平及设备管理水平上升到一个新的阶段。在逆变室区域部署积灰传感器，对该区域积灰状态的实时监测。实现智能自动识别积灰情况，当积灰到达阈值时自动触发后台报警接口，推送到前端界面。利用无人机对电池板热斑、隐裂、龟裂、电池板积灰等常规巡检。建立光伏板安全风险点管理和巡查影像管理数据库，实现飞行控制、任务生成、信息传输、数据采集、数据存储、数据检索、数据分析以及风险预警等功能。规划原则按照智慧光伏电站的建设探索和实践，结合XXXX的实际需求，本着“技术先进、功能实用、综合性价比高”的原则。实用性原则智慧化应用着力于解决现场问题，以问题为导向，实用原则。系统具备操作简单、界面人性化的特点，能够充分自动智能的进行数据采集、指定系统数据抽取、其他系统数据集成导入、外部资料批量导入，减少人工录入工作量，并提供各种导入导出接口。先进性原则系统采用先进的分层分布式网络结构，充分利用5G、云计算、大数据、物联网、移动应用等先进技术设计系统架构及物理部署架构。大数据软件、云存储和云计算均支持节点弹性扩展以便于后续规模扩张和性能升级，多节点间支持数据的冗余；体系架构采用高性能集群分布式架构的大数据处理系统，数据处理性能随节点数量的增加而线性增加，支持多节点的自动负载均衡及故障转移；系统采用先进的大数据存储技术，采集存储各业务板块的全部数据，系统支持数据重发，对于波形等数据，在网络堵塞的情况下，能够利用空闲时间进行传输，有效提高数据传输的可靠性。标准性原则智慧化应用采用统一标准平台，采用标准、成熟、开放的数据模型及网络协议进行数据访问、存储、计算及传输，便于第三方能够基于数据应用的基础上进行软件开发，提高各系统之间的信息共享和协同互动能力，采用标准接口和标准开发一体化模式。开放性原则系统设计遵循开放原则进行设计，采用弹性扩展的面向SOA、Web服务结构，通过数据总线、消息总线技术提供信息交换接入，为其他系统接入及第三方服务提供公共的协议和接口标准，系统在整体上需具备接口代码开放、功能配置开放、接口开放、数据库开放、接口服务开放用以提高系统的扩展和维护，为各类应用提供丰富、高质量和多维度的数据资源接口。安全性原则严格按照国能安全【2015】36号文件附件4：发电厂监控系统安全防护方案“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证、综合防护”的基本原则要求，对系统内各应用系统进行安全区划分、部署网络边界安全防护设备及入侵检测、主机及网络设备加固、恶意代码防范等综合防护设备系统具有高度的可靠性和安全性。系统具有完善的授权和数据备份机制，能够提供完善的公司鉴权、访问控制、安全日志管理、操作员权限管理的多种安全手段，并提供多种安全检查手段，保证公司能够正常使用系统中的共享资源，提供应有的信息服务；采用有效的安全保密技术。可扩展性原则系统具备良好的扩展性，一是对系统功能的扩展，满足用户对系统功能的最新需求；二是系统架构设计通过硬件资源（如CPU、内存、网络、存储等）的横向扩展和纵向扩展，随着业务的增长可以进行动态扩展。5G技术简介5G技术特征相对于第四代移动通信技术（4G），第五代移动通信技术（5G）具备更高的速率、更低的时延、更多的连接数、更快的移动速率、更高的安全性以及更灵活的业务部署能力。表1给出4G和5G网络关键性能指标。表4G与5G网络关键性能指标对比性能指标4G指标5G指标峰值速率1Gbps10Gbps至20Gbps用户体验速率10Mbps100Mbps至1Gbps单向空口时延10ms1ms流量密度0.1Mbps/㎡10Mbps/㎡连接数密度104c/km2106c/km2移动速度350km/h500km/h5G不仅是移动通信的一次升级换代，更是一次重大的技术变革，4G改变生活，5G改变社会。5G跳出了前几代通信网络主要面向人服务的范畴，更关注应用场景的多元化，强调要更好地支持行业应用与万物智联。5G支持三大类典型应用场景：增强型移动宽带（eMBB），主要追求人与人的极致通信体验，对应于3D和超高清视频等大流量移动宽带业务；高可靠低时延（uRLLC），主要面向如自动驾驶、移动医疗等对时延和可靠性要求极高的应用；海量物联（mMTC），主要体现物与物的通信需求，应用于智慧城市、智能家居、可穿戴设备等以传感和数据采集为目标的场景。5G三大类典型应用场景对通信提出了更高的要求，不仅要解决速度问题，而且对功耗、时延等也有要求。在这三大类典型应用场景下，5G具有6大基本特点：高速度相对于4G，5G要解决的第一个问题就是高速度。网络速度提升才能在面对VR/AR等超高清业务时不受限制，对网络速度要求很高的业务才能被广泛推广和使用。5G基站峰值速度要求不低于20Gbps。随着新技术使用，这个速度还有提升的空间。在5G的高速网络下，用户可以每秒钟下载一部高清电影，也可以在线观看VR视频。这样的高速度给未来对速度有很高要求的业务提供了机会和可能。低时延无人驾驶、工业自动化等属于5G低时延高可靠连接的应用场景。在传统的人与人通信，甚至人与机器通信时，对时延的要求不高，因为人的反应是较慢的，也不需要机器那么高的效率与精细化。而无论是无人驾驶飞机、无人驾驶汽车还是工业自动化，都是高速度运行，还需要在高速中保证及时信息传递和及时反应，这就对时延提出了极高要求。5G对于时延的最低要求是1毫秒，甚至更低，这就对网络提出严酷的要求，而5G是这些新领域应用的必然要求。要满足低时延的要求，需要在5G网络建构中找到各种办法，减少时延。边缘计算技术也因此被引入到5G网络架构中。广连接5G将可以在每平方公里内同时支持100万个以上的移动连接。未来接入到5G网络中的终端，不仅是手机，还会有眼镜、手表等可穿戴设备，冰箱、电视机、洗衣机等家用设备也通过5G接入网络。而社会生活中大量未联网设备也将会联入5G网络，将变得更加智能。例如，井盖、电线杆、垃圾桶这些公共设施，以前管理起来非常难，也很难做到智能化，而通过5G联网，这些设备将有可能转变成为智能设备。超密集异构网络5G网络结构复杂，若需要做到每平方公里支持100万个以上的设备，则5G组网设备将非常密集，需要大量的小基站来进行支撑。同一5G网络中，不同的终端需要不同的速率、功耗，也会使用不同的频率，对于QoS的要求也不同。在这样的情况下，网络很容易造成相互之间的干扰。5G网络需要采用一系列措施来保障系统性能，例如，不同业务在网络中的实现、各种节点间的协调方案、网络的选择以及节能配置方法等。在超密集网络中，密集地部署使得小区边界数量剧增，小区形状也不规则，用户可能会频繁复杂地切换。为了满足移动性需求，这就引入新的移动管理算法。总之，一个复杂的、密集的、异构的、大容量的、多用户的5G网络，需要平衡、保持稳定、减少干扰，这需要不断完善5G网络架构来解决这些问题。软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）SDN架构的核心特点是开放性、灵活性和可编程性。NFV作为一种新型的网络架构与构建技术，其倡导的控制与数据分离、软件化、虚拟化思想，为突破现有网络的困境带来了希望。SDN和NFV解耦5G网络的软件与硬件，分离控制面与用户面，提升控制面集中化能力，为5G网络的智能化（自修复、自优化等）提供重要基础。新型网络架构未来5G网络架构将包括接入云、控制云和转发云三个领域。其中，接入云支持多种无线制式的接入，融合集中式和分布式两种无线接入网架构；控制云实现局部和全局的会话控制、移动性管理和服务质量保证，并构建面向业务的网络能力开放接口；转发云基于通用的硬件平台，在控制云高效的网络控制和资源调度下，实现海量业务数据流的高可靠、低时延、均负载的高效传输。5G现状及市场前景全球主要国家的通讯运营商都在加速进行5G网络的建设和商用进度。在世界范围内中国属于5G的领跑者，自2013年成立“IMT-2020推进组”以来，国内5G持续快速推进。2019年，中国工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放5G商用牌照，我国正式进入5G商用元年。这意味着中国的5G建设和商用进程将会大大提速，不仅将对中国经济格局影响巨大，也将会很大程度上影响全球5G发展格局，世界5G发展从此将进入快车道。5G渐行渐近，其灵活、高效、融合、开放的特性能将能够满足不同业务的快速部署需求，基于垂直行业的物与物连接将成为新的市场蓝海。据GSMA预计，到2019年年底，全球将有29个市场开通5G服务，连接数达到1000万个。伴随着应用的推广及全社会高度的关注，5G在应用和消费者的推动下，五年左右的时间全球用户将会达到十亿级别。相关预测也显示，到2035年5G将在全球创造超过12万亿美元的经济产出。对于中国市场，业界预计2020-2025年期间，中国5G商用直接带动的经济总产出超过10万亿元人民币，间接拉动的经济总产出将超过24万亿元人民币；并预计到2025年，5G将直接创造超过300万个就业岗位。5G+工业互联网应用需求5G是数字化从个人娱乐为主推向全连接社会的起点，是移动通信行业的机遇。然而5G与工业互联网的融合也对现有移动通信技术提出了挑战。5G与工业互联网融合应用出现了八大类新型场景，分别为5G+超高清视频、5G+AR、5G+VR、5G+无人机、5G+云端机器人、5G+远程控制、5G+机器视觉以及5G+云化AGV，相应应用场景对5G网络提出了新的需求。在应用场景发展节奏方面：5G与超高清视频的融合应用已进入应用成熟期，将成为5G在工业互联网领域的第一批应用场景；5G+AR、5G+VR以及5G+机器视觉等应用已进入高速发展期，经济价值逐渐显现，未来1-2年将成为工业互联网的主流应用场景；5G+云化AGV、5G+无人机等应用受限于与设备深度融合的需求，还需等待产品成熟，未来2-3年将有较快发展；5G+远程控制和5G+云端机器人等应用由于涉及工业核心控制环节，目前还处于探索期，有待进一步的测试验证。5G+超高清视频超高清视频是继视频数字化、高清化之后的新一轮重大技术革新，将带动视频采集、制作、传输、呈现、应用等产业链各环节发生深刻变革。高清视频被认为是5G时代应用最早的核心场景之一，加快发展超高清视频产业，对满足人民日益增长的美好生活需要、驱动以视频为核心的行业智能化转型、促进我国信息产业和文化产业整体实力提升等具有重大意义。随着技术发展，超高清视频已不局限于监视、录像、回放等传统功能，开始向字符识别、人脸识别、行为分析、物体识别等智能化方向发展，对视频流的清晰度以及流畅度提出了更高的要求，而5G网络的承载力成为解决这些需求的有效手段。在工业环境下，高清视频的主要应用在于智慧园区的安防、人员管理等场景，通过5G高速率的特性，将采集的监测视频/图像实时回传，实现视频、图片、语音、数据的双向实时传输，同时结合5GMEC统一监控平台，实现人员违规、厂区的环境风险监控的实时分析和报警，大大提高作业安全规范性。超高清技术是高清技术的延伸，代表了近年来音视频产业发展的主要方向。与高清技术（1920×1080，约200万个像素）相比，4K（3840×2160，约830万个像素）超高清像素数为高清的4倍，理论清晰度为高清的2倍；8K（7680×4320，约3300万个像素点）超高清分辨率为高清的16倍，理论清晰度为高清的4倍。超高清视频提升了分辨率、亮度、色彩、帧率、色深、声道、采样率等指标，这些技术指标的提高虽然可以给观众带来极为清晰、逼真和沉浸感的画面，但是也使音视频数据量成倍增长。按照目前超高清视频产业主流标准，4K/8K视频对网络速率要求至少为12-40Mbps，甚至可达48-160Mbps。超高清视频对于5G网络的需求典型应用分辨率通信速率（压缩后）编码格式帧率（fps）通信时延应用范围高清视频实时上传1080p2-10Mbps,蓝光视频约20MbpsH.264、H.26530、60<30ms图片视频信息采集传输4K12-40MbpsH.264、H.26530、60<30ms8K48-160Mbps、H.26660、120<20ms超高清检测等5G+AR3D模型的技术，也是一种把真实世界和虚拟世界信息有机集成的技术。AR（ARARARAR5GARARAR远程协助对于5G网络的需求典型应用通信速率通信时延应用范围维修指导>50bps下行；>20Mbps（上行）<20ms工厂设备维保辅助装配>50Mbps（上行）<10ms设备辅助装配于远程协助5G+VR（号，将其与各种输出设备结合使其转化为能够让人们感受到的现象，并通过三维模型表现出来。VRVRVRVR3D典型应用沉浸等级速率要求时延应用范围VR虚拟应用初步沉浸25Mpbs<40ms虚拟展示等静态展示部分沉浸100Mbps<30ms虚拟培训等交互场景深度沉浸400Mbps<20ms虚拟装配等强交互场景完全沉浸1Gpbs<20ms强交互，全沉浸场景5G+无人机5G5G（5m4G5G5G00p4、8K5G有效地保障无人机的精确控制和精准定位。无人机对于5G网络的需求典型应用上行速率要求下行操控速率控制时延应用范围智慧园区安防/设备巡检数据回传600kbps<10ms厂区无人机安防>100Mbps（8K）设备巡检5G+云端机器人20173.01.02.0、3.02.03.0201964.04.03.0大脑”自主判断。同时由于“大脑”放在了云端，“大脑”可以将所有机器人检5G10~100ms0~20（，移动1000s。云端机器人对于5G网络的需求典型应用上行带宽通信时延应用范围云端机器人调度通信1Mbps-10Mbps10-100ms机器人端处理机器人语音、视觉、遥操作协同。云端机器人实时操控或协作集成其它视觉应用需求10Mbps-1Gbps10-100ms）5G+远程控制限制了生产过程的控制范围。4G技术5G远程控制对于5G网络的需求典型应用通信速率平均时延应用范围图像/视频流上传上行>50Mbps（8K）<20ms远程控制图像回传PLC控制指令下达下行>50kbps<10ms控制指令下达5G+机器视觉5G5G+MEC搭建的“5G虚拟专用网”5G5G（M障原因等。机器视觉对于5G网络的需求典型应用通信速率通信时延应用范围图像信息实时上传<10ms所有图像信息采集传输应用场合MES系统信息反馈>1Mbps<100ms所有数据反馈应用场合功能规划云计算中心私有云平台把海量数据放在统一平台，把孤立的数据复活，云平台很好的解决了这一问题，但由于电力的特殊性，企业数据不允许放在公有云上，这就要求企业的数据必须放在企业本地。把海量数据在统一平台上被激活，又必须保证数据在本地可控、安全，企业私有云可以很好的解决这一问题，而且私有云的高敏捷性已成为许多企业建设自己私有云的巨大动力。当前社会已进入云的时代，各种服务、数据都在搬向云端，都在积极部署各自的云战略，很多企业都在部署云架构，以降低IT成本，提升敏捷性，提供更新、更好的服务，并满足企业不断变化的发展和需求。建设思路构建私有云平台将采用“五步法”来完成整个战略、咨询、计划和实施的过程。主要工作如下：在规划阶段，需要对现有基础架构资源的使用情况，使用率以及业务关联性进行分析，从而获取需要IaaS云平台的选型线路，确定容量规划。通过对业务要求、可用性以及性能要求等关键技术点的梳理，确定云平台的技术架构和技术选型。平台功能资源管理对整个集群的计算资源和存储资源进行统一管理，通过云平台提供平台运行的虚拟机和容器，计算资源包括CPU、内存、网络带宽等，存储资源主要为磁盘。模块和镜像管理平台支持高可用的容器镜像仓库，用于管理和维护平台内的容器镜像；支持基于角色的安全管控，可以对容器镜像做细粒度的权限管控，用户获取镜像时进行权限认证。租户和用户管理为增加多租户用户使用云平台的便捷性，让多个租户共用一个应用程序或运算环境，且租户大多不会使用太多运算资源的情况下，有效降低环境建置的成本。平台多租户模型管理包括用户角色管理、租户生命周期管理、租户配额管理等部分。多租户技术的实现重点，在于不同租户间应用程序环境的隔离以及数据的隔离，需维持不同租户间应用程序不会相互干扰，同时数据的保密性也够强。用户管理平台支持在项目内添加、删除用户和用户组，项目内允许部署和删除应用。权限管理管理中心提供对各种权限的管理接口，浏览当前租户中的所有权限，以及拥有该权限的用户、组以及角色。在用户与权限管理界面左侧目录列表选择“权限管理”，即可进入权限管理界面。监控管理平台通过专门的监控服务对集群的状态进行监控，包括服务器CPU、内存、网络和磁盘的利用率和健康状态，以及分布式应用系统的状态，并在故障发生或者某项指标超过预设阀值时时提供告警功能。管理员可通过浏览器访问集群的监控和管理界面进行日常的监控和维护，系统提供图标信息展示。管理员可以便捷地了解到集群的计算资源是否处于空闲状态、哪些服务器的负载过高，甚至判断集群的组网及机架安排是否合理等。管理员也可通过对各个节点的各个角色的日志信息进行检索，获得更加精确的信息。平台集成Ganglia集群监控系统，能够从上千台服务器上收集系统信息，能够保障当集群规模扩展至上百台上千台服务器时，监控程序都能够高效地获取每台服务器的状态信息。Ganglia由Gmetad与Gmond组成，其中集群中每一台机器上都有一个Gmond服务进程，Gmetad收集所有节点metrics信息并在Web前端界面上展现出来。集群中的每台服务器上都运行监控守护进程，守护进程能够将这些数据的精简传递，这使得Ganglia的运行对集群的资源消耗极少。所有的指标数据都存储在一个RRD（RoundRobinDatabase）数据库中，为了防止Gmetad频繁写磁盘造成I/O瓶颈，通过rrdcache缓存指标数据，定量写入RRD。计量功能能够统计云资源、能力、数据产品等不同资源的使用量，并支持生成租户、用户、项目、资源类等各种维度的统计分析报表。大数据平台数据平台承担智慧光伏的数据存储、数据分析计算、数据集成、数据服务、统计分析、数据管控等的核心作用。技术架构从设计到实现均秉承面向服务架构理念，快速满足企业对数据信息的应用，以适应不断变化的企业环境，为决策层、管理层以及操作层的人员提供技术先进的数据应用平台和灵活的业务构造能力。总体架构智慧光伏的数据平台在架构上划分如下层次：数据源：提供各种常见数据源的整合集成能力，包括SIS、MIS、DCS等结构化数据、非结构化数据（如文本、表单、图片等）。采集层：大数据平台提供实时、批量等多种数据采集模式，具备支持多种类型的数据采集方式：数据库、本地文件、公有云平台和Ftp、dump等其他类型的数据，并且对采集的数据进数据清洗。存储层：大数据平台基于Hadoop开源生态系统，提供多种核心功能和组件，对复杂开源技术进行高度集成和性能优化。同时面向基础设施层进行深度调优。在分布式存储系统的基础上，建立了统一资源调度管理系统，高效地支持大规模批处理、交互式查询计算、流式计算等多种计算引擎。分析层：大数据平台提供可视化数据查询分析建模工具，以及多种分布式统计算法工具，以方便用户查询、分析和进行数据挖掘工作。应用层：基于以上基础实现设备故障诊断、汽轮机冷端优化、压汽机水洗优化和机组负荷优化分配等功能模块。展示层：大数据平台提供可视化工具，支持驾驶窗、大屏、报表的展示及编辑。平台功能序号分类模块项目功能描述1平台部署平台部署提供基于大数据平台的环境部署规划能力2大数据平台核心功能首页看板首页看板提供大数据集群环境的看板展示功能3基础配置平台配置提供平台环境参数的配置管理功能4文件管理HDFS管理提供HDFS环境界面管理功能，包括文件列表、查询、上传、下载、预览等功能5数据接入数据接入提供基于sqoop的数据抽取功能，支持关系数据库与HDFS、Hive、Hbase之间的交互数据导入导出功能6提供数据接入能力，支持TCP、HTTP、FTP等服务形式的数据接入能力7数据管理Hive管理提供对hive数据库的数据查询、检索功能8Hbase管理提供对Hbase数据的查询、数据操作功能9数据探索探索查询提供基于SQL等形式的数据探索查询功能10数据可视化提供基于图形化、图表的数据可视化能力11算法模型可视化建模提供流程化的图形建模工具12模型调试运行支持模型的在线调试、参数配置及运行的功能13模型算法封装设计人员完成建模后，可以将模型导出，供业务人员直接使用14资源调度Yarn资源调度提供基于Yarn的计算任务资源调度功能15计算任务封装M/R任务封装提供面向Mapreduce的任务封装功能16Spark任务封装提供基于Spark的计算任务封装17流式计算任务封装提供基于Storm、Spark流式计算任务处理的封装能力18二分类GBDT二分类GBDT——梯度渐进回归树，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。GBDT几乎可用于所有回归问题（线性/非线性），相对逻辑回归仅能用于线性回归，GBDT的适用面非常广19线性支持向量机支持向量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的20逻辑回归二分类经典逻辑回归是一个二分类算法，算法平台的逻辑回归可以支持多分类。逻辑回归组件支持稀疏、稠密两种数据格式。逻辑回归多分类最多支持100类21多分类K近邻对于预测表的每一行，从训练表中选出距离该行最近的K条记录，K条记录中类别数最多的那一类作为该行的类别。该算法解决分类问题，只支持稠密数据格式22逻辑回归多分类基于经典逻辑回归实现多分类算法23随机森林随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器24朴素贝叶斯朴素贝叶斯分类是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类算法,更精确的描述这种潜在的概率模型为独立特征模型25聚类K均值聚类K均值聚类是一种得到最广泛使用的聚类算法，把n个对象分为k个簇，使簇内具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行.

算法首先随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心。对剩余的每个对象根据其与各个簇中心的距离，将它赋给最近的簇，然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复，直到准则函数收敛。

它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小26回归GBDT回归在GBDT回归与排序基础上，用于二分类问题，既设定阈值：大于阈值为正例，反之为负例27线性回归线性回归是分析因变量和多个自变量之间线性关系的模型智能安防视频智能分析系统通过先进的5G技术与图像识别技术，利用厂内现有摄像头，通过后台服务器和图像识别算法，针对：人员数量识别、虚拟边界、攀爬行为检测、安全带识别、安全帽、吸烟行为检测、人员玩手机检测、明火识别、烟雾识别、人员伤害、摔倒/坠落/被机械伤害、主变漏油等等识别进行算法开发。人员检测人员检测类包括虚拟边界、人员数量识别、安全帽、人员伤害/摔倒/坠落/被机械伤害、安全带识别。通过大数据和深度学习实现，在检测区域范围内发现以下异常情形：划定区域有未经授权人员进入；当特定区域范围内进出人员数量不相等；有工作人员未佩戴安全帽、安全帽佩戴不规范；工作人员发生摔倒、坠落、被机械伤害时；有工作人员在作业时未佩戴安全带、安全带佩戴不规范。系统自动实时告警。提示异常信息（时间、摄像头位置、故障等级、异常内容等关键信息），并留存报警时间及报警截图。设备异常识别对设备进行实时检测，检测设备1个或多个位置出现跑冒滴漏状况（升压站）时，系统自动实时告警，提示异常信息（时间、摄像头位置、故障等级等关键信息），并留存报警时间及报警截图。行为检测行为检测包括攀爬行为、吸烟识别、玩手机行为识别。通过大数据和深度学习实现，在检测区域范围内发现以下异常情形：在不允许攀爬区域进行攀爬；有工作人员在检测区域出现抽烟行为；有工作人员在检测区域出现玩手机的行为时，系统自动实时告警，提示异常信息（时间、摄像头位置、故障等级等关键信息），并留存报警时间及报警截图。规则配置检查：支持通过客户端对剧烈运动、重点人员起身、离岗、睡岗、人员攀高、超时滞留、声强突变、人数异常、人员站立、人员静坐、区域人数检测等智能规则进行配置。场景异常识别场景异常识别包括明火识别、烟雾检测、主变接头发热检测、油箱油位报警。通过大数据和深度学习实现，在检测区域范围内发现以下异常情形：发生明火、烟雾或对设备进行实时检测，当主变接头发热、、液位超过高限位或低于低限位时，系统自动实时告警。提示异常信息（时间、摄像头位置、故障等级等关键信息），并留存报警时间及报警截图。序号工作内容路数发生频率准确率1人员数量识别24天90%2虚拟边界30天90%3跑冒滴漏8月85%4攀爬行为检测4天85%5安全带识别2周85%6安全帽100天90%7吸烟行为检测17周85%8人员玩手机检测2周85%9明火识别61年85%10烟雾识别61年85%人员攀高报警：支持对触碰设定高度警戒线的人员进行自动侦测并支持触发报警，单视频画面可同时支持绘制9个连续的攀高面，支持尺寸过滤及攀高方向设置，分别进行检测上传报警抓拍图片等功能；重点人员起身报警：支持对离开重点区域且在设定时间内未回到该重点区域的人员进行自动侦测并支持触发报警、上传报警抓拍图片等；人员站立报警：支持对设定区域范围内人员站立状态进行自动侦测并支持触发报警、上传报警抓拍图片等功能；人员静坐报警：支持在设定区域范围内，人员静坐时间超过设定值时自动侦测并支持触发报警、上传报警抓拍图片等功能；玩手机报警：支持检测区域内的人员长时间玩手机行为进行检测，超过预设值时触发报警并上传抓拍图片；奔跑报警：支持对检测区域内的人员奔跑行为进行检测触发报警，支持单人和多人，并可上传出抓拍报警图片等功能；人员倒地报警：支持对室外检测区域内有人员倒地不起，且持续超过设定时间后触发报警并上传报警抓拍图片；支持NPT校时服务器配置校时，并支持手动校时配置；支持对触发智能规则的报警事件进行录像存储，并可以设置报警预录和延录时间；支持通过服务器Web应用界面远程对单台设备或者集群中的所有设备进行重启过着关机及软件升级等功能；智能规则配置中，支持屏蔽区域设置；检测出事件后到事件上报展示不高于200ms；支持通过界面展示查看算法仓库支持的算法列表，包括算法名称、分析类型、分析目标、算法厂商、芯片平台、算法版本和详情信息，并支持对算法进行查询；支持视频质量诊断功能，支持的诊断内容包括视频丢失、图像过亮、图像过暗、图像偏色、图像模糊、黑白画面、视频抖动、画面冻结、视频遮挡、场景变化；跑冒滴漏报警：系统应包含对于重点设备跑冒滴漏现象的智能识别算法。周界防范智能识别防范应用智能视频分析技术，不但具备入侵报警作用，而且还能通过前端的视频监控设备实时了解监控区域的情况，一旦发生外来入侵行为，第一时间发出警示；同时，监测生产现场火情，一旦异常，联动消防系统自动报警，并及时告知安保人员进行处理。物理架构逻辑架构前端SmartIPC接入系统，由SmartIPC实现周界防范（越界侦测、区域入侵）报警抓图，超脑NVR可以对前端推送的报警图片进行人体目标二次识别，有效过滤绝大部分非人体触发的报警，提高周界防范报警准确率。视频监控系统支持对目标点位进行7×24小时视频监控记录，用户可以随时预览、回放摄像机画面，实现目标区域的全面监控。视频监控越界侦测开启人体去误报后，当目标越过用户设置的警戒面时，系统将对SmartIPC推送的报警图片结合越界规则进行目标二次识别，如果由人体触发，系统自动产生报警。针对历史报警信息，系统支持通过点位、时间段等进行报警信息的查看，以及前后数秒录像的关联、回放。越界侦测热成像周界防范应用智能视频分析技术，不但具备入侵报警作用，而且还能通过前端的视频监控设备实时了解监控区域的情况，光伏电站周界一旦有不明人员出现在视野中，工作站可发出报警信号提醒安保人员注意；同时，监测生产现场火情，一旦异常，联动消防系统自动报警，并及时告知安保人员进行处理。热成像周界防范系统组成简单，主要由前端热成像摄像机、传输网络、中心管理组成。关于传输网络和中心管理的设计，根据需要选择不同的传输网络，在中心部署不同的产品，其中热成像占2Mbps码流，可见光占4Mbps码流。（1）环境适应能力更强，全天候有效图像采集功能本系统采用的热成像摄像机具备优秀的图像处理算法，通过AGC自动增益、DDE图像细节增强、3D降噪技术，全天候保证极佳的图像效果，对监控场景进行有效探测和成像，获取图像中的关键侦测信息。同时，基于双光谱设计，在热成像全天候探测的同时，又兼具星光级超低照度摄像机的可见光成像效果，一旦发生事件，可见光可利用同轴定位功能的对现场情况进行确认，推送报警，并可录制告警录像。少误报、少漏报在无光、强光、逆光等恶劣环境下，热成像智能报警受光照环境影响小，可以在以上环境下清晰成像，减少漏报和误报。透雾、透霾：在雾天、雾霾天等恶劣环境下，热成像的穿透能力极强，具备超强的透雾、透霾能力，能够有效监控目标。（2）探测隐蔽物体能力更强热成像摄像机基于热属性探测，可对隐藏在暗处或草丛中的人进行高效探测，让作案人员无处可藏。（3）探测距离远基于热属性的热成像摄像机，相比可见光，探测距离远，监控相同距离范围内时，所需要安装的设备少。双光谱筒机以及枪球联动系统都配备了高清可见光摄像头，最大范围的配合热成像镜头捕捉场景内的人员细节。（4）属性分类热成像设备具有属性分类的功能，可以将触发智能报警的目标进行人、车、动物属性的分类，规避掉猫狗等目标进入区域带来的误报，提高设备报警的准确率。（5）报警更准确经过实测（针对越界入侵与区域入侵两个规则，25mm、50mm镜头测试两次（安装高度5m，每次5小时，5个人）），基于热属性的热成像Smart行为分析（越界入侵、区域入侵、进入/离开区域），前端设备报警准确率达到93%以上。（6）施工建设便利，布线便捷由于热成像探测距离远，能同时兼顾可见光取证，覆盖相同区域所需部署设备少，节省了重复建设可见光取证系统的成本，并且其所需进行的土建工程与电子围栏以及震动光纤相比是最少的。大多数情况下，热成像设备甚至可以安装在现有的结构上，支持原有系统升级改造。此外，由于热成像摄像机能在光线最暗的夜间生成清晰的图像，因此无需安装任何辅助技术如灯光照明或红外照明装置。这不仅控制了所需进行的土建工程量，也降低了维护成本。我们只需要几台热成像设备便能实现对较大区域的昼夜监控。火灾预警利用智慧光伏一体化平台，进行大数据分析，实时对设备已接入的温度点进行检测，发现越限温度时，实时报警，并对该报警点的历史数据变化趋势进行分析和推送；建立光伏场站区域智能火源探测系统，建立覆盖全部范围内的双光谱全向监测系统，利用红外成像温度监测原理，实时分析监测区域火源点、烟雾和环境温度，及时发现火源预警；利用电子导航地图，将温度点监测和火源监测系统实现联动，规划导航路径图，明确报警点。人员北斗定位系统运用北斗定位技术，使得涉及追踪定位的业务流程数据透明化、可追踪化及可视化，进一步提高光伏电站的人员管理，向精细化方向发展。通过该系统可以建立医院基于北斗追踪定位的应用基础，使对于运维人员都有更好的追踪效果。定位系统与点巡检业务相结合，确保升压站、光伏区的日常点巡检工作按时执行到位。紧急情况，携带有北斗标签的人员可以按下警报按钮发送信号到监控部门寻求帮助。这可减少搜索目标人员的时间，得到更快的响应。也可设定人员偏移设定区域距离的报警参数，使得在出现意外或者不在规定范围内发出报警信号。可以有效防止不必要的意外发生，增强安全管理级别。系统是建立在覆盖有北斗导航下，基于北斗卫星通讯的实时定位系统，能够监控人员并能实现精确定位跟踪。智能巡检长期以来，光伏电站项目的选址多在平原、山坡等无明显阳光遮挡的区域，而且建设规模普遍较大。高达数万片的光伏面板组件在运行过程中难免出现缺陷，影响发电量，造成巨大的经济损失。庞大的规模和偏僻的选址决定了光伏电站运维巡检工作的复杂程度及超强难度。传统人工的巡检需要人员对每块光伏面板进行步行巡查，不仅需要耗费大量的人工及时间成本，事实上，由于光伏电站设备数量庞大，人工巡检往往很难发现其存在的隐患，影响巡视效率。而且，在高原高寒地区及浅丘地貌环境下，人工巡检常常受地形影响，无法到达一些区域，从而产生巡检盲点，也存在一定的危险性。如此一来，光伏电站的后期运维巡检成了电站运营的一大难题。与此同时，人工巡检遇到大型光伏电站时，巡检频次很难达到要求，导致很多电站故障无法及时发现。智能巡检机器人信息交换与通信网络功能机器人通过5G网络与本地监控后台进行双向信息交互，本地监控后台能与远程集控后台进行双向信息交互，信息交互内容包括检测数据和机器人本体状态数据。系统具备通信告警功能，在通信中断、接收的报文内容异常等情况下，上送告警信息。机器人导航机器人采用视觉导航方式。机器人自检机器人具备自检功能，自检内容包括电源、驱动、通信和检测设备等部件的工作状态，发生异常时能就地指示，并能上传故障信息。巡检功能系统应支持全自主和遥控巡检模式。全自主模式包括例行和特巡两种方式。例行方式下，系统根据预先设定的巡检内容、时间、周期、路线等参数信息，自主启动并完成巡视任务；特巡方式由操作人员选定巡视内容并手动启动巡视，机器人可自主完成巡检任务。遥控巡检模式由操作人员手动遥控机器人，完成巡视工作。巡检内容包括表计，设备温度，环境监测等。检测功能机器人配备可见光摄像机、红外热成像仪和声音采集等检测设备，并能将所采集的视频和声音通过5G网络上传至监控后台。测温功能能够对站内设备进行温度检测，按照DL/T664规范的要求对电流致热型和电压致热型缺陷或故障进行自动分析判断，并提出预警。仪表读数能够对有读数的表盘及油位表计进行数据读取，自动记录和判断，并提出报警。读数的误差小于5%。语音对讲能够进行双向语音对讲。音视频远传具备实时图像远传和双向语音传输功能，可实现就地或远程视频巡视和作业指导。报警功能具备设备检测数据的分析报警功能；报警发生时，立即发出报警信息，并伴有声光提示，并能人工退出/恢复；报警信号能远传。气体数据采集具有环境温度、湿度和SF6气体浓度检测功能。防碰撞机器人配备防碰撞功能，在行走过程中如遇到障碍物应及时停止，在全自主模式下障碍物移除后能恢复行走。后台系统功能本地监控后台具备数据查阅、检索、导出等功能。自主充电（电池供电方式）机器人具有自主充电功能，能够与机器人室内充电设备配合完成自主充电，电池电量不足时能够自动返回充电。电池电量不足返回充电后，机器人在全自主模式下继续执行未完成的巡检任务。控制功能机器人能正确接收本地监控和远程集控后台的控制指令，实现云台转动、车体运动、自动充电和设备检测等功能，并正确反馈状态信息；能正确检测机器人本体的各类预警和告警信息，并可靠上报。AR巡检在深入理解XXXX需求的基础上，对巡检流程做了梳理，把需求和流程完美融合进可以实现的系统中。AR使用场景图整个工程中，以AR技术为核心，云平台为纽带，结合值班人员、专家和平台管理员构建成高可用高可靠的AR巡检平台。下面分角色和场景解释AR巡检平台。AR巡检平台包含三种角色：值班人员、专家和平台管理员。三种角色的作用如下：值班人员：值班人员是巡检的主体，是完成工作卡的巡检人员，巡检人员在整个流程中需要使用AR眼镜和PAD，对工作卡和设备进行巡检操作。专家：专家的作用是监控现场，如果值班人员遇到问题，及时通过远程协助帮助值班人员处理问题。平台管理员：平台管理员的作用是使用平台的管理功能，提供可巡检的工作卡并监管各项巡检任务。巡视作业卡电子化在使用了AR巡视检查系统之后，现场值班人员将无需携带纸质的巡视作业卡，实现了无纸化巡视。现场值班人员登录AR巡视系统之后，依据后台电子巡视卡管理系统的设定，值班人员随身携带的pad上将自动出现本项目巡视的作业卡。值班人员持PAD并佩戴AR眼镜，前往相应设备开展巡视检查工作。巡视检查结束后，值班人员签字并保存当天巡检工作，数据自动上传后台服务器进行归档。巡视作业卡电子化该场景有作业卡创建、作业卡计划、作业卡派发、作业卡查询等主要功能。作业卡创建：管理员在管理系统上创建作业卡，该作业卡内容包含巡检对象、巡检内容、巡检要求等核心内容。作业卡计划：理员按照电网相关规定和所属变电站的特有要求，在一个特定的时间内，合理的安排巡检任务，做好计划。这部分工作可以参考现在纸质作业卡的计划办法。作业卡派发是指将作业卡任务分配给指定的巡检人员。当该值班人员登录现场巡检系统后，系统可以根据ID由服务器派发作业卡内容。派发规则可以由各站自行在系统中设计，自行完成。作业卡查询是指依据人员ID、执行时间、巡检内容等关键信息，检索出作业卡的完整信息，方便后续的数据分析和挖掘。设备的数字孪生数据显示值班人员按照巡视作业卡的引导前往待检设备后，使用AR眼镜对该设备的标识符进行扫描识别后，可直接在眼镜端显示该设备的数字孪生数据，比如其出厂数据、历史维修记录、正常工作指标、家族缺陷等。设备的数字孪生数据显示该场景主要包括了标识符识别、数据和模型的快速检索和显示、数据和模型的内容管理等主要功能。标识符可以是一维码、二维码或者RFID等物体。鉴于练塘站的每个重要设备上业已拥有二维码，标识符预计将选择二维码。数据和模型的快速检索和显示。在扫描到设备的二维码之后，根据设备的关键ID，快速检索到对应该设备的数据和模型后，在视野中的合适位置，对上述数字孪生信息进行显示。数字孪生信息的显示将充分结合三维展示的特点，结构化地和多层次地把这些数字孪生信息有序充分展现。数据和模型的内容管理。数字孪生内容的数据量庞大、数据类型多样、数据更新频率各异,这给内容管理带来了很大的难度。内容管理将对设备的各类数据和模型进行精细化管理，如结构化、半结构化、非结构化数据和三维模型的提取和同步技术，尤其是非结构化数据和三维模型的同步处理和高效索引，是实现内容快速显示的保障之一；在技术状态方面，当各类数据间存在较强一致性要求时，维护数据间的关联及变化，保障数据的一致性是确保数据价值的重要要求。重要部件预警提示值班人员在检查已经读取到历史数据的设备时，走到某些重要的部件位置时，可以看到多种形式的提示信息，比如高亮标注、文字信息提示等。这些提示信息包括了历史维修信息同时提醒下一次保养的预计时间。当值班人员感觉遇到新的疑似缺陷问题时，可选择一键汇报上传功能，自动对疑似缺陷处进行拍照、视频上传。重要部件自动提示三维环境理解：通过三维重建和定位等技术，完成对需要检查设备及其部件和它周边的环境理解，包括部件的类型、彼此的位置关系以及连接关系等。该功能主要运用SLAM(SimultaneouslyLocalizationAndMapping)技术来完成。三维重建指的是从图像序列中反算出三维环境并进行地图构建的过程，而定位则是指确定运行人员在这个三维地图中位置的技术。物体识别：AR眼镜可自动识别出所设定的设备或者重要部件，并在真实空间中以合适的位姿显示虚拟三维模型和信息，从而更直观地提示值班人员部件的维修历史和下一个保养周期。物体识别和三维场景理解类似，也是AR技术所提供的核心功能。两者结合起来，一起向增强现实系统提供了“在什么物体上以何种方式叠加虚拟信息”这么一个核心功能。虚实叠加：三维模型和信息标注。精准的虚实叠加，需要精准的物体识别和空间感知能力。这个功能在前面两个功能的基础上实现。表计识别核查和上传保存值班人员前往设备对应的各类表计进行目视检查时，眼镜端自动识别表计并读取其数据，数据直接实时传到PAD端的电子巡视作业卡中，值班人员可以进行二次审核。数据不准时，值班人员可以在PAD端上进行修改，检查数据无误后，可保存进行下一步。完成该设备的全部巡检任务后，值班人员在最后页面签字并写上日期保存，上传后端平台进行统一保存。表计识别、核查和上传保存表计识别和自动读数。当值班人员所佩戴的AR眼镜对准设备上的各类表计时，AR眼镜将自动识别表计并将其表征的数字、状态等准确识别出，之后发送给pad端的电子工作卡上。AR眼镜和pad的数据同步。该功能保证了在眼镜识别表计读数之后，能够在pad端电子卡的相应空格位置准确更新数据。在完成该设备所有巡检任务后，这些数据将同时在后端平台统一进行备份。远程协作在例行检查时，当发生值班人员无法独立处理的情况，需要向值班室内的相关专家请求帮助。值班人员在遇到问题时通过头戴AR眼镜向值班室内的专家发起音视频通话，将AR眼镜内的虚实结合的图像实时的传给专家。专家对看到的实时画面进行分析，并对需要操作的部位进行标注，把操作步骤发送到值班人员的AR眼镜中。值班人员可以在AR眼镜中及时的看到专家在实际物体上标注的信息，以及相关操作步骤的说明。值班人员请求远程协助专家需要对某些重要设备检查时，可以对值班人员发起实时的音视频监控与交流，并随时指导值班人员进行操作。专家主动发起与值班人员的音视频通话，实时监控并指导值班人员的操作流程，避免值班人员的误操作。专家可以选择对当前监控指导过程进行全程视频录制，便于之后分析与教学使用，以及现场存档。专家远程协助值班人员音视频通话：值班人员通过AR眼镜和值班室内使用其他设备的专家进行多人音视频通话。每一台AR眼镜可以连接多个后端专家，每一个专家也可以连接多台AR眼镜，支持最多7人同时在线的音视频通话。既可以进行纯语音通话，也可以进行视频通话。对于纯语音通话，支持单，双声道，并且上下行抗丢包率超过70%。AR眼镜端与专家端均支持语音通话过程的录制。对于视频通话，可以全程保持高画质（720P分辨率）的画面传输，让专家可以清晰的看到AR眼镜传输过来的实际场景或设备信息，便于专家做出更准确的判断指导。同时AR眼镜端与专家端也都支持录屏，作为现场记录保存。电子说明书展示：专家把针对某一情况的处理办法发送给AR眼镜，值班人员直接在AR眼镜中结合实际设备，查阅处理办法。更快的解决现场问题。作为专家可以预先将常见问题的处理方法做成虚拟的多媒体说明书（可以包括模型，图片，文字，音频等）。当前方巡检员有需要时，将其发送到指定值班人员的AR眼镜中，值班人员即可通过AR眼镜直观的看到虚实叠加的操作说明。虚实叠加的场景录制：通过AR眼镜采集实际场景或设备的画面，并将虚拟的指示信息，历史数据，模型信息等通过slam技术，叠加到真实环境中，并使它们处于正确的位置关系中。最后，把叠加好的画面实时录制下来，同时发送给后端专家。远程标注：专家在AR眼镜传回来的画面中，进行指示性的标注，并将这些标注信息回传给AR眼镜端，值班人员在眼镜中就可以看到叠加到真实场景中的这些标注信息。全域巡检AR系统与生产视频摄像机相结合，形成全域巡检解决方案。现有的生产视频摄像作为固定巡检点，用于站内的日常观测，并覆盖所有主要区域。对站内情况完成全局的巡视与观测。AR眼镜作为流动巡检点，针对某些监控盲区进行补充巡检，当出现紧急状况时，值班人员可以佩戴AR眼镜前往事发地做状况的详细记录。必要时更可以与机器人布控球进行多方互动。使用生产视频摄像机做全局巡检，使用晨星AR系统针对具体细节做补充。做到点面结合，对变电站内进行立体的全域巡检。全域巡检全域巡检：由生产视频摄像机提供全景的监控视频，通过晨星AR系统来获取每一个巡检点仪表的实时数据与设备状况，并显示在监控视频中。AR眼镜作为全域巡检中的流动监控点，在巡检过程中，负责将每一个巡视点的设备与环境的细节情况实时传送到总控室中，并且将巡视点的仪表读数，设备信息（缺陷）也发送到后端系统，由后端系统将这些信息汇总并显示在全景监控视频中。历史数据分析：通过AR眼镜采集各巡视点数据，交由后端系统对这些原始数据进行存储，筛选，分析，最终以图形化形式呈现给用户。无人机巡检智能无人机操作灵活、简便、高效，相比于常规的人工巡检，智能无人机巡检具备以下优势：1、巡检效率高，大幅缩减光伏电站巡检所需人数及巡检时间，节省人力运维成本，具有更高的经济效益；2、智能无人机机动性高，它在空中飞行可以不受地面障碍物等的限制自由移动。针对光伏电站幅员辽阔，地形起伏等特点，运用无人机巡检省时又省力；3、全自动飞行诊断，结合历史数据分析，可对光伏电站进行全面评估，还可对电站故障的出现进行有效预测；4、提升了电站巡检频次，有效提高电站巡检效率与精确性；5、解决了电站建设类型不同，组件难于巡检的难题，及以往人工巡检可能带来的人员安全问题。快速建立巡检区域正射影像使用地面站的飞行器地图选点的功能，操控无人机沿场地边缘飞行并进行定点工作。规划出场站的边界，即航测所需要的边界图形。首先进行区域准确地理信息采集，为后续无人机进行航线编辑飞行提供最基础的地面信息。完成圈地工作后，地面站将自动建立航测区域，进行正射影像的采集。编辑航线参数后，确认飞行器状态（电量、SD卡容量、任务完成动作等）良好满足采集要求，即可执行自动飞行任务。采集正射影像过程中，需要时刻注意无人机剩余电量，及时返航，光伏板设备遍布比较密集，此时坠机有可能会导致比较大的损失。无人机自动采集正摄影像同时，对回传回来的照片原图使用大疆智图专业版建模软件，生产正射影像成果。建立正射影像同时，合理规划时间点，做一个5cm的地面分辨率实景模型，用于历史影像资料保存与实景数据分析，以便为电站后期建设作为依据之一。热红外相机精细化巡检红外相机云台使用13~19mm镜头对光伏板进行精细化巡视。经过XTS热红外相机及X7可见光相机，对在户外的光伏发电板进行巡查后，对一些常见的发热原因，如板材破损、阴影遮挡、表面污损等产生的热斑进行识别和标记，这类的热斑影像在红外影像下可清晰观察，再切换至可见光设备对故障设备进行抵近观察，使用相机自带的时间戳记录详细定位信息与拍摄时间。拍摄完成的照片在后期处理时，通过FlirTool+热成像分析软件对原始的只有灰度的红外影像进行伪彩加强。更加清晰的标记和识别，同时出具相关报告。通过图像对比分析，技术人员可在作业时发现故障原因。光伏板缺陷点地理位置管理无人机中XTS热红外相机与X7可见光相机所拍摄的图片包含POS信息，通过pix4d软件将POS信息导入到正射影像里面，就能看到缺陷图片的拍摄位置。再通过图像对比，快速精准判断哪块光伏面板与组件出现故障与缺陷。方便电站运维人员根据实际运维情况，及时更换故障部件，保障部件安全稳定工作。设备智能管理针对光伏电板、逆变器、汇流箱等设备，从现有监控系统采集电流、电压、辐射值等数据，采用人工智能、模式识别和先进的大数据挖掘技术，基于企业设备实时/历史运行数据，分析设备参数间的关联关系，实现设备运行状态的在线监测，提供可预知性的运行性能分析及故障智能预警，同时进行快速定位，在三维虚拟电站的地图中精确显示故障位置。系统支持运行人员远程观看电站现场监控系统、环境系统、电气网控系统等所有实时监控系统的画面，为生产管理人员提供电站各生产系统实时信息，供信息分析人员使用。基于组串的高精度监测，及时发现故障，自行告警分析，直接对其逻辑及实际现场位置定位，减少运维人员现场排查及分析问题时间，极大地提高了电站运维效率。三维虚拟电站综合应用GIS地图、三维可视化等技术，通过信息融合、数据分析和信息展示，实现设备状态监控与管理，事件的分析与决策等业务应用，具有信息全景化、数据可视化和管理精细化的特点。具体功能要求：1）GIS视图控制通过改变视图的范围和视图比例大小，实现三维场景进行各种操作，主要包括以下功能：视图缩放：用户可以放大或者缩小数字地图的视图比例，从而可以查看不同详细程度的地图状况。固定比例缩放：可以将地图，按照预先设定好的几种比例尺，随意进行缩放。视图漫游：用户通过鼠标拖动数字地图来实现视图范围的平移。视图刷新：对当前视图内的信息进行刷新，以反映当前视图的最新变化情况。2）场景可视化以三维立体形式展示整个地形地貌，以及设备物理分布情况及设施的运行状态。通过数据集成和信息融合，实现全场景及数据可视化。在三维场景中实时反映设备的实际运行状况、设备台账中相关信息，实现信息共享。3）空间快速定位结合GPS或北斗和GIS空间数据信息，可实现特定设备的快速定位，制定和规划行走路线。设备智能诊断光伏电站规模大、分布广，专业人员匮乏，设备数量多，随着光伏电站的建设规模逐年增加，运维工作难度增大，包括故障实时定位困难、消缺整改不及时、运维人员工作任务繁重等问题。同时由于光伏设备故障隐患发现不及时，影响光伏电站的发电量；由于电站运行数据分析不完整，公司无法实时监控和及时准确评估收益，运维成本难以控制，给企业生产经营工作带来了巨大挑战。因此，实现光伏电站故障的智能化在线诊断尤为迫切和重要。智能诊断与健康监测基于组串的高精度监测，及时发现故障，自行告警分析，直接对其逻辑及实际现场位置定位，减少运维人员现场排查及分析问题时间，极大地提高了电站运维效率。系统支持运行人员远程观看电站现场监控系统、环境系统、电气网控系统等所有实时监控系统的画面，为生产管理人员提供电站各生产系统实时信息，供信息分析人员使用，同时将相关数据远传XXXX监管平台，实现XXXX对下属电站生产状态的实时掌控，以及各系统的无缝衔接，消除数据孤岛。智能诊断系统分5个模块：实时诊断、多维度对比、设备一致性、故障统计分析和电量报表。实时诊断实时诊断包括首页、故障跟踪和电站分析3个子模块，这3个模块存在依次的业务流程：1)首页实现展示电站中实时存在的故障列表功能，故障统计功能，辐照度与功率曲线、发电量曲线的展示；