电力物联网基于5G 切片的智能化监测与控制系统研究

曾晨煌，周晓峰

（1.杭州百恒网络科技有限公司，浙江 杭州 310000；2.杭州简单点科技有限公司，浙江 杭州 310000）

1 系统设计

1.1 系统需求分析

1.1.1 应对电力系统的复杂性和变化性

电力物联网基于5G 切片技术，以应对电力系统的复杂性和变化性为设计目标。通过切片技术，系统能够提供定制化的网络服务，适应电力系统工作环境的复杂性和不断变化的需求。这种灵活性使系统能够根据具体场景配置网络资源，从而提供高效、可靠的通信服务。同时，智能化监测技术的应用使得系统能够实时感知和分析电力系统中的各种变化，从而更好地应对复杂性[1]。

1.1.2 提高电力生产、输电及配电环节的运行效率

电力物联网通过优化发电厂的运行、实时监测输电及配电系统，旨在提高整体电力系统的运行效率。系统通过实时监测电厂设备状况，利用智能化算法动态调整发电机组的负荷，从而提高发电效率，降低能源生产成本。同时，系统通过智能化监测技术，实现对输电与配电系统的精准监控，减少能量传输损耗，提高能源利用效率。

1.1.3 提高电力系统的可靠性

为提高电力系统的可靠性，需要实现对电力系统的实时监测和远程控制。通过实时监测与智能控制，系统能够预测潜在故障并采取相应措施，从而提高系统整体可用性。引入故障自适应控制算法，系统能够快速响应故障情况，缩短停电时间，从而降低电力系统的故障率，提高其可靠性。

1.1.4 实现对电力网络的实时监测和远程控制

借助5G 切片技术，电力物联网系统实现对电力网络的实时监测和远程控制。高带宽和低时延的5G网络切片提供了可靠的通信基础，使系统能够实时监测电力网络状态。系统远程控制功能的引入减少了对人工干预的依赖，增强了电力系统的可操作性，使其更加灵活、响应更快。这为电力系统的高效运行提供了强大的支持[2-3]。

1.2 系统架构

系统设计的目标是确保系统的高效运行、实现智能化监测与控制，具体的系统架构如图1 所示。

图1 系统架构

1.2.1 5G 基础设施

为满足电力系统的通信需求，电力物联网基于5G 切片技术的系统部署了高速、低时延的5G 网络。这一策略通过在电力系统关键区域密集部署5G 基站，确保高密度网络覆盖，使电力设备能够实现高速数据传输。同时，通过优化网络参数和配置，系统能够降低数据传输的时延，满足电力系统对实时性的高要求。

系统支持大规模设备连接和数据传输，以适应电力系统中大量传感器与设备的连接需求。通过提供大容量的连接支持，系统保障了多设备同时连接而不影响通信质量。采用多连接技术使设备之间能够并行传输数据，提高通信效率，实现设备的协同工作，从而优化电力系统的整体性能。

通过将网络划分为多个切片，每个切片面向电力系统的特定需求进行定制，可以满足不同应用场景的通信要求。这种网络资源的定制化分配能够提供个性化的服务质量，如高带宽、低时延等。为电力系统提供不同类型的切片，使系统能够在一个网络中同时满足多样化的通信需求，提高了整个电力物联网系统的灵活性和适应性。

1.2.2 传感器网络层

系统部署了多种传感器，包括温度、湿度、电流传感器等，以全面监测电力系统的关键参数。温度传感器用于监测电力设备的散热情况，湿度传感器用于环境监测，而电流传感器则用于实时监测电力负载。这样的多样化传感器组合能够全面且细致地监测电力系统的各个方面，提供详实的数据基础。本研究具体选用的传感器如表1 所示。

表1 选用传感器类型

通过传感器网络，系统能够实现对电力设备运行状况的实时监测，及时捕捉潜在的异常情况。实时数据的获取和传输也使得系统能够进行远程监测，实现对电力系统整体状态的实时感知。采集到的传感器数据被传输至系统的控制单元，通过高速的5G 网络实现快速且可靠的数据传输。这一过程不仅保证了数据的及时性，也为后续的实时分析提供了充足的支持。在控制单元中进行实时数据分析有助于系统识别潜在问题，提前发现可能的故障迹象，从而采取预防性措施。通过这种方式，系统能够不断优化电力系统的运行效率，确保其在最佳状态下运行[4-5]。

1.3 控制中心

控制中心在电力物联网系统中充当智能核心，通过智能控制算法和自适应控制实时调整电力系统的运行参数，确保系统能够在不同工况下保持高效运行。

1.3.1 智能控制算法的核心

智能控制算法的核心功能在于开发先进的算法，通过对实时监测数据的深度分析，实现电力系统的自适应调节。采用机器学习和人工智能技术，系统能够根据历史数据和实时反馈数据，优化电力系统的运行策略。这种智能化的控制方法使系统能够更准确地应对电力系统的复杂性和变化性，提高运行效率。

1.3.2 实时调整电力系统运行参数

控制中心还可根据传感器网络提供的实时数据动态调整电力系统的运行参数。通过基于传感器网络的数据，系统能够实时了解电力设备的运行状况，从而动态调整工作参数。这种实时响应机制确保系统在面临不同工况和需求时都能够保持最佳状态，提高整个电力系统的灵活性。

1.3.3 支持自适应控制

支持自适应控制策略是控制中心的另一重要职责。通过实施自适应控制，系统能够根据外部环境和内部状态的变化实时调整运行策略，确保电力系统在不同工况下都能够保持高效运行。这种策略提高了电力系统的稳定性，使其能够更好地适应各种复杂的操作环境，从而提升整体运行的可靠性和可用性。

1.4 数据中心

1.4.1 存储、处理传感器数据

数据中心负责存储传感器采集的大量数据，并进行实时处理，如对各类传感器收集到的温度、湿度、电流等数据进行有效的管理。通过实时监测与分析，数据中心能够深入了解电力系统的状态，迅速捕捉到任何潜在的问题或异常。这为决策提供了准确的数据支持，使系统运维人员能够做出基于实际情况的决策。

1.4.2 提供决策支持和远程控制功能

数据中心通过算法分析提供决策支持，为电力系统运行提供合理建议。借助机器学习和人工智能技术，数据中心能够实时监测电力系统状态，分析历史数据，并预测未来可能发生的情况。这种决策支持不仅能够提供问题的早期预警，还为运维人员提供了优化系统运行的建议，以提高整个电力系统的效率。此外，数据中心实现远程控制功能，使运维人员能够通过系统对电力设备进行远程控制和调整。

2 智能控制算法设计及运用

2.1 算法设计

在电力物联网系统的控制单元中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）被应用于负载分配的智能化监测与控制。初始步骤涵盖了数据的预处理和输入设计，通过从传感器网络中获取电力系统各节点的负载数据，并将其构造成适用于CNN 输入的格式。通过设计卷积层和池化层，网络能够有效捕捉负载分布的空间特征，并通过多层网络结构逐渐提取和抽象这些特征。激活函数和正则化手段的使用有助于提高模型的表达能力与泛化能力。在全连接层和输出层的设置中，CNN 将卷积层提取的特征映射到负载的预测结果。在模型训练和验证方面，数据集被划分为训练集和验证集，以确保模型具有良好的泛化性能。部署到控制单元后，训练好的CNN 模型能够实时预测电力系统的负载情况，并通过自适应控制策略实时调整系统运行参数。通过实时监测和反馈，以及考虑安全性和可靠性，CNN 算法在控制单元中为电力系统提供了智能化的负载分配和调整。

2.2 算法运用

智能控制算法在电力物联网系统中的运用具有广泛而深远的影响。首先，算法通过实时监测与数据采集，能够全面把握电力系统各节点的实时状态，包括负载、温度、湿度等参数，从而为后续的智能决策提供充分的信息基础。其次，通过负载预测与优化，算法在历史数据和实时监测的基础上，能够预测未来负载的趋势，从而实现电力系统中负载的智能分配，提高整体效率。最后，自适应控制策略的实施使算法能够根据实时监测的数据动态调整电力系统的运行参数，通过实时反馈机制，快速响应电力系统中的变化，从而提高系统的稳定性和响应速度。

此外，智能控制算法的运用涵盖了异常检测与故障预测、远程监控与控制、能耗优化与绿色能源整合。通过对实时数据的分析，算法能够检测到电力系统中的异常情况，并在预测潜在故障时采取预防性措施，降低系统发生故障的概率。支持远程监控与控制，使运维人员能够随时随地通过远程方式监视电力系统的运行状态，并远程调整电力设备的参数，实现对系统的远程管理。利用智能控制算法分析电力系统中的能源利用情况，提供优化建议以降低整体能耗，同时支持绿色能源的整合，通过调整电力系统的工作模式最大限度地利用可再生能源。

3 结 论

本研究通过引入5G 切片技术，系统在应对电力系统复杂性和变化性方面表现出创新性，为提高电力系统效率和可靠性提供了新思路。研究强调了系统架构的有效性，各组成部分相互协同，构建了高效率和智能化的整体系统。此外，通过运用智能控制算法，系统实现了对电力系统的实时监测和远程控制，提高了系统对异常事件的智能响应能力。