一种电力物联操作系统的制作方法

本发明实施例涉及电力，尤其涉及一种电力物联操作系统。

背景技术：

1、电力物联网作为物联网在电力领域的具体实践，通过构建连接全体用户和各环节设备的智慧物联体系，实现对电网、设备和用户状态的动态采集、实时感知和智能分析，在电力领域有着广阔的发展前景。

2、近年来，随着传感器、采集装置和感知终端的规模化部署，以及人工智能、5g和北斗等新技术的融合应用，智能巡检、在线监测和需求响应等应用产生了海量(例如拍字节(petabyte，pb)级别)的感知数据。

3、但是，目前针对这些感知数据采用的处理方案，存在占用大量网络带宽，产生严重网络时延，并且为网络通道和云端资源均带来巨大压力的问题，无法满足电力物联网“全面感知，高效协同”的要求。

4、因此，如何对这些感知数据进行实时地处理，尤其是实时并且有效地处理，已成为当前电力物联网面临的核心挑战之一。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种电力物联操作系统，以实现感知数据的实时并且有效地处理。

2、根据本发明的一方面，提供了一种电力物联操作系统，可包括：位于终端侧的物理层和感知层、位于边缘侧的边缘层、网络层以及位于云端侧的平台层，物理层包含电力物联网中的终端设备；其中，

3、感知层，用于对终端设备进行数据感知，并将感知到的感知数据上传至边缘层，以使边缘层接收到感知数据；

4、边缘层，用于在可独立处理感知数据的情况下，对感知数据进行处理，否则，将感知数据拆分为第一数据以及可独立处理的第二数据，并对第二数据进行处理以及将第一数据上传至网络层；

5、网络层，用于将接收到的第一数据上传至平台层；

6、平台层，用于对接收到的第一数据进行处理。

7、可选的，边缘层的物理实体包括边缘智能设备，在边缘智能设备内部部署有人工智能芯片；其中，

8、人工智能芯片，可用于在可独立处理感知数据的情况下，对感知数据进行处理，否则，将感知数据拆分为第一数据以及可独立处理的第二数据，并对第二数据进行处理以及将第一数据上传至网络层。

9、在此基础上，一可选的，人工智能芯片上搭载有边缘计算操作系统，边缘计算操作系统内运行有人工智能模型；其中，

10、边缘计算操作系统，用于在感知数据可被人工智能模型独立处理的情况下，运行人工智能模型以处理感知数据，否则，将感知数据拆分为第一数据及可被人工智能模型独立处理的第二数据，并运行人工智能模型处理第二数据以及将第一数据上传至网络层。

11、在此基础上，一可选的，人工智能芯片，用于在维持人工智能模型的模型精度的情况下，对人工智能模型进行压缩；和/或，

12、人工智能芯片，用于利用联邦学习，将训练后的人工智能模型的模型参数进行加密后，上传至平台层。

13、另一可选的，平台层上设置有人工智能平台、模型库以及样本库中的至少一种；其中，

14、人工智能平台，用于提供人工智能模型的训练服务和/或运行服务；和/或，

15、模型库，用于存储并管理人工智能模型；和/或，

16、样本库，用于存储并管理用于训练人工智能模型的样本数据。

17、再一可选的，边缘计算操作系统上搭载有边缘计算框架；其中，

18、边缘计算框架，用于为边缘智能设备提供资源管理、安全校验和设备接入功能中的至少一种。

19、另一可选的，边缘智能设备的数量是至少两个，至少两个边缘智能设备通过群体智能协同作业。

20、可选的，上述电力物联操作系统，还包括：应用层；其中，

21、应用层包括发电侧应用、输电侧应用、配电侧应用、变电侧应用以及用电侧应用中的至少一种。

22、在此基础上，可选的，应用层包括输电侧应用，输电侧应用包括输电线路巡检应用，感知层包括图像采集设备；

23、图像采集设备，用于针对与输电线路巡检应用对应的目标输电线路，采集目标输电线路的巡检图像，将巡检图像作为感知数据上传至边缘层，以使边缘层接收到感知数据；

24、边缘层，具体用于在可独立处理感知数据的情况下，对感知数据进行异常检测，否则，将感知数据拆分为第一数据以及可独立处理的第二数据，并对第二数据进行异常检测及上传第一数据至网络层；

25、平台层，具体用于对接收到的第一数据进行异常检测。

26、在此基础上，可选的，边缘层，还用于将第二数据的第二检测结果上传至网络层；

27、网络层，还用于将接收到的第二检测结果上传至平台层；

28、平台层，还用于分析第一数据的第一检测结果及第二检测结果，得到目标输电线路的异常检测结果。

29、本发明实施例所阐述的电力物联操作系统，可包括：位于终端侧的物理层和感知层、位于边缘侧的边缘层、网络层以及位于云端侧的平台层，物理层包含电力物联网中的终端设备，该终端设备是电力物联网边缘智能的重要组成；其中，通过感知层，对终端设备进行数据感知，并将感知到的感知数据上传至边缘层，以使边缘层接收到感知数据，该感知数据是实现电力物联网边缘智能的重要基础和保障；通过边缘层，在自身可独立处理感知数据的情况下，就地直接处理，由此解决了因将全部感知数据都通过网络层上传到平台层进行处理，而导致的大量网络带宽被占用，产生严重网络时延，且为网络通道和云端资源均带来巨大压力的问题；通过边缘层，在自身无法独立处理感知数据的情况下，可将感知数据拆分为第一数据以及自身可独立处理的第二数据，并对第二数据进行处理且将第一数据上传至网络层，由此保证了第二数据的及时处理，以及结合后续内容，通过网络层，将第一数据上传至平台层，从而可通过平台层，处理第一数据，即通过边缘层和平台层协同配合，实现了第一数据的有效处理。上述系统，可以实现感知数据的实时并且有效地处理，从而满足了电力物联网“全面感知，高效协同”的要求。

30、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或是重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种电力物联操作系统，其特征在于，包括：位于终端侧的物理层和感知层、位于边缘侧的边缘层、网络层以及位于云端侧的平台层，所述物理层包含电力物联网中的终端设备；其中，

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边缘层的物理实体包括边缘智能设备，所述边缘智能设备内部部署有人工智能芯片；其中，

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述人工智能芯片上搭载有边缘计算操作系统，所述边缘计算操作系统内运行有人工智能模型；其中，

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：

5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述平台层上设置有人工智能平台、模型库以及样本库中的至少一种；其中，

6.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述边缘计算操作系统上搭载有边缘计算框架；其中，

7.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述边缘智能设备的数量是至少两个，所述至少两个边缘智能设备通过群体智能协同作业。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：应用层；其中，

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述应用层包括所述输电侧应用，所述输电侧应用包括输电线路巡检应用，所述感知层包括图像采集设备；

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于：

技术总结
本发明实施例公开了一种电力物联操作系统。该系统包括：位于终端侧的物理层和感知层、位于边缘侧的边缘层、网络层以及位于云端侧的平台层，其中，物理层包含电力物联网中的终端设备；感知层，用于对终端设备进行数据感知，并将感知到的感知数据上传至边缘层，以使得边缘层接收到感知数据；边缘层，用于在可独立处理感知数据的情况下，对感知数据进行处理，否则，将感知数据拆分为第一数据及可独立处理的第二数据，并对第二数据进行处理以及将第一数据上传至网络层；网络层，用于将接收到的第一数据上传至平台层；平台层，用于对接收到的第一数据进行处理。本发明实施例的技术方案，可以实现感知数据的实时并且有效地处理。

技术研发人员：杜韶辉,尹福荣,罗嘉林,刘运华,杨宇轩
受保护的技术使用者：南方电网数字电网科技(广东)有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/10/10