楊建國

摘 要：電力物聯(lián)網(wǎng)是指通過智能傳感和通信裝置在電力系統(tǒng)中實現(xiàn)有效的信息感知和獲取，經(jīng)由無線或有線網(wǎng)絡進行可靠信息傳輸，并對感知和獲取的信息進行智能處理，實現(xiàn)自動化信息交互與處理的網(wǎng)絡。電力物聯(lián)網(wǎng)技術應用于智能電網(wǎng)，將能有效地為電網(wǎng)中各環(huán)節(jié)提供重要技術支撐，為國家節(jié)能減排目標做出貢獻。因此電力物聯(lián)網(wǎng)完全可成為推動智能電網(wǎng)發(fā)展的重要技術手段?；诖耍疚闹饕獙﹄娏ξ锫?lián)網(wǎng)中的分層聚合技術進行分析探討。

關鍵詞：電力物聯(lián)網(wǎng);分層聚合;技術研究

1、前言

智能電網(wǎng)從根本上講是將信息技術與傳統(tǒng)電網(wǎng)高度“融合”，從而極大地提升電網(wǎng)的信息感知、信息互聯(lián)和智能控制能力，提高電網(wǎng)品質(zhì)，實現(xiàn)各種新的應用。因此，它需要進行大量信息采集，并通過龐大通信網(wǎng)絡，形成實時、高速、雙向的信息流，采用開放的系統(tǒng)和共享的信息模式，促進電力流、信息流、業(yè)務流的高度融合和統(tǒng)一，以保證包括從需求側設施到廣泛分散的分布式發(fā)電再到電力市場的整個電力系統(tǒng)及相關環(huán)節(jié)的正常運行，支撐各類業(yè)務正常運轉(zhuǎn)。

2、電力物聯(lián)網(wǎng)信息聚合技術

物聯(lián)網(wǎng)信息聚合技術在傳輸數(shù)據(jù)的同時對數(shù)據(jù)進行處理，傳輸與融合并行。數(shù)據(jù)在由采集終端到用戶終端的傳輸過程中，完成了復雜的信息處理流程，而具體的信息處理方法則根據(jù)不同的智能電網(wǎng)應用需求進行設計和實現(xiàn)。由信息聚合技術帶來的直接優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下2個方面。

1）從面向智能電網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡結構來看，數(shù)據(jù)經(jīng)過大量底層的采集和感知設備層層聚集，傳輸?shù)絽R聚設備，這種網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量分布特性稱為“漏斗效應”。網(wǎng)絡規(guī)模越大，數(shù)據(jù)流量越多，“漏斗”的瓶頸壓力也就越大，發(fā)生阻滯和擁塞的可能性也越大，將會嚴重影響網(wǎng)絡性能。在智能電網(wǎng)的實際應用中，位置相近的傳感器節(jié)點采集到的環(huán)境信息往往具有較高的相似性，重復的發(fā)送冗余信息造成嚴重的額外消耗。因此，將具有較高相關度的多個感知設備信息先進行合并處理，得到高質(zhì)量數(shù)據(jù)再進行發(fā)送將會減小網(wǎng)絡中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)總量，節(jié)省網(wǎng)絡帶寬。網(wǎng)內(nèi)信息聚合技術針對底層節(jié)點龐大的數(shù)據(jù)流量，隨著網(wǎng)內(nèi)處理和數(shù)據(jù)匯聚程度的增加，保證基本信息不丟失的前提下，降低數(shù)據(jù)總量、減小網(wǎng)絡冗余、提高網(wǎng)絡性能。

2）網(wǎng)內(nèi)信息聚合技術對原始采集數(shù)據(jù)進一步包裝整合，將大量的信息處理和計算移植到物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部進行，從而簡化對用戶端的設備要求，用戶側可以使用更加低端和簡易的設備進行感知信息的讀取和應用。

網(wǎng)內(nèi)信息聚合技術使智能電網(wǎng)具有更高級、更完善的信息處理能力，監(jiān)測現(xiàn)場的感知信息將更易理解，高度契合智能化的信息需求。網(wǎng)內(nèi)信息融合技術還擴展了單個感知小區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)的連通性，通過協(xié)同工作的工作模式，感知設備之間信息交互，能夠進行數(shù)學計算，得到網(wǎng)絡管理、移動性管理、業(yè)務管理、數(shù)據(jù)傳輸?shù)葍?yōu)化結果，輔助上層的業(yè)務操作、傳輸選路、用戶決策等。

3、電力物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)融合

數(shù)據(jù)融合是物聯(lián)網(wǎng)信息聚合技術中重要的環(huán)節(jié)，電力物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)的不僅是感知數(shù)據(jù)的采集與透明傳輸，網(wǎng)絡在實時、可靠地傳輸數(shù)據(jù)的同時，在原始數(shù)據(jù)采集的基礎上，網(wǎng)絡內(nèi)部進行了大量數(shù)據(jù)融合工作，傳輸?shù)焦芾砥脚_的感知信息將是從海量的、可能是雜亂的、難以理解的原始數(shù)據(jù)中抽取并推導出的對于特定的智能電網(wǎng)管理者具有價值和意義的處理后數(shù)據(jù)。

網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)融合處理與智能電網(wǎng)的應用模式密切相關，涉及多種數(shù)據(jù)處理功能。針對不同信息獲取需求，選擇不同的數(shù)據(jù)融合功能，從而滿足對特定應用場景的需求。數(shù)據(jù)整合功能如圖 1所示，根據(jù)操作對象的特點，網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)融合分為：數(shù)據(jù)級、特征級、融合級、表示級。

3.1 數(shù)據(jù)級處理

1）數(shù)據(jù)存儲：數(shù)據(jù)存儲方式直接影響系統(tǒng)各個數(shù)據(jù)處理模塊的運行，采集的數(shù)據(jù)可以選擇性地進行分布式或者中央集控式等存儲方式，存儲方式要考慮到節(jié)點容量限制、數(shù)據(jù)收集和分發(fā)模式、冗余備份和能耗最小化等問題。

2）數(shù)據(jù)備份：網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)具有一定的時間有效性，在進行網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理時，處理的結果可以實時的傳輸?shù)浇K端用戶，以便針對發(fā)生的事件進行及時有效的處理控制。但對于重要的數(shù)據(jù)，需要進行數(shù)據(jù)備份，制作歷史記錄以備查詢，備份的數(shù)據(jù)在超過數(shù)據(jù)的時間有效期之后可以刪除。

3.2 特征級處理

1）特征提?。簩δ骋荒Ｊ降囊唤M測量值進行計算和變換，突出該模式具有代表性的特征，針對不同的數(shù)據(jù)特征，進行數(shù)據(jù)處理。同一個模擬信息源有不同的特征提取方法，根據(jù)不同的應用場景選擇需要提取的特征。

2）數(shù)據(jù)分類：利用提取的不同數(shù)據(jù)特征，可以把采集的數(shù)據(jù)按不同需求整理分類，可以按數(shù)據(jù)屬性、數(shù)據(jù)包長度、數(shù)據(jù)內(nèi)容等多種規(guī)則進行分類。在分類基礎上，數(shù)據(jù)便于進行下一級的融合處理，分類規(guī)則與更高層的融合策略有關。

3）數(shù)據(jù)排序：數(shù)據(jù)排序功能需要數(shù)據(jù)庫支持，通過對數(shù)據(jù)項的特征排序，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)按不同的優(yōu)先級處理，經(jīng)過排序整理后的數(shù)據(jù)，便于提高傳輸有序性，同時也優(yōu)化了用戶所獲得的信息結果。

3.3 融合級處理

1）數(shù)據(jù)關聯(lián)：關聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)中隱藏的關聯(lián)網(wǎng)。某種情況下的感知信息獲取，單一的數(shù)據(jù)不能表征物體的特性，需要多個數(shù)據(jù)協(xié)同表示。數(shù)據(jù)關聯(lián)的結果取決于關聯(lián)規(guī)則的可信程度。關聯(lián)可分為多維度的不同數(shù)據(jù)關聯(lián)、多時刻的數(shù)據(jù)關聯(lián)、多個不同類型的數(shù)據(jù)關聯(lián)。

2）數(shù)據(jù)變換：某些信息（例如圖像特征的信息）直接處理的復雜性非常大，為了方便處理，需要對這類信息進行數(shù)據(jù)的變換，在變換域中進行數(shù)據(jù)處理。通過對這類數(shù)據(jù)的變換計算能節(jié)省傳感器網(wǎng)絡的計算資源。對于標量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)變換主要用于計算數(shù)據(jù)的最大最小值、平均值、統(tǒng)計計數(shù)等。

3）數(shù)據(jù)合并：數(shù)據(jù)合并處理數(shù)據(jù)項之間的關系，合并相同的數(shù)據(jù)項，或按照關聯(lián)規(guī)則進行數(shù)據(jù)項的合并，從而減少數(shù)據(jù)量，減少冗余，降低網(wǎng)絡的傳輸開銷和能耗。

4）數(shù)據(jù)加密：考慮到智能電網(wǎng)較為敏感的安全問題，數(shù)據(jù)加密以加密格式存儲和傳輸敏感數(shù)據(jù)。加密算法是公開的，而密鑰是不公開的。密文不應為無密鑰的用戶理解，用于數(shù)據(jù)的存儲以及傳輸。傳統(tǒng)加密方法有替換和置換。替換的方法是使用密鑰將明文中的每1個字符轉(zhuǎn)換為密文中的1個字符，而置換僅將明文的字符按不同的順序重新排列。

4、結語

電力物聯(lián)網(wǎng)將為推動智能電網(wǎng)發(fā)展的提供重要技術手段，解決電網(wǎng)各個環(huán)節(jié)重要運行參數(shù)的在線監(jiān)測和實時信息掌控。而針對智能電網(wǎng)中需要采集、感知和識別的海量終端信息，物聯(lián)網(wǎng)的信息聚合技術在網(wǎng)絡傳輸?shù)倪^程中對數(shù)據(jù)計算處理，通過數(shù)據(jù)融合方法，消除信息冗余，降低網(wǎng)絡傳輸數(shù)據(jù)量，避免網(wǎng)絡擁塞，提供更精確、全面、易理解的信息。

參考文獻

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