数据传输

随着我国数字经济规模总量的不断攀升，实体经济、数字经济和信息服务的深度融合正加速产业数字化和数字产业化变革。算力作为承载信息数据的重要基础设施，已成为全社会数字化转型的重要基石。根据中国信息通信研究院最新发布的《中国算力发展指数白皮书（2023年）》显示，至2023年我国智能算力规模达到178.5EFlops，增速为72%，在我国算力占比达59%，成为算力快速增长的驱动力；据IDC等机构预测，至2025年，新增数据量180ZB，其中80%的增长来自于文本、图片、语音、视频等非结构化的数据。随着人工智能、元宇宙、高性能计算等领域的发展，激发了更多智能数据处理的需求和场景，对新型智能算力的需求激增。本研究围绕典型智能计算应用对异构算力的协同及调度需求，研究泛在异构算力参与训练或推理过程的协同需求、调度需求，研究泛在异构算力参与训练或推理过程的协同需求，包括异构算力类型、规模要求、性能要求、网络要求、数据传输要求等，分析异构算力协同的应用场景等特点，考虑同数据中心、跨数据中心、跨云边端多级、池化和非池化异构算力并存等各种场景下，算力协同的需求及可行性。研究分析异构算力资源分类整合、池化重构和智能分配等技术方案。研究分布式异构算力资源管理技术方案，包括管理跨数据中心、边缘及端侧的GPU、FPGA等异构算力设备，已虚拟化或池化的异构硬件，研究对异构算力资源进行标识和监控的方案，对算力进行细力度切分供给的技术方案，研究对计算任务进行异构算力匹配和调度的技术方案。包括如何匹配差异化的计算任务到相应的异构算力节点，如何支持异构算力资源高效和细粒度分配，基于应用场景的负载差异性，建立面向多样化异构算力资源和上层多场景需求的多元异构算力统一调度架构，统一资源实时感知，抽象资源响应和应用调度。研究分布式AI框架支持分布式异构算力的管理和调度技术方案。

覆冰监测系统数据传输应用，输电线路覆冰监测传输专用4G模块，具备高速稳定传输同时，还能通过北斗定位，确保用户掌握凌动灾情的同时，清晰了解设备所处位置，并可通过APP推送到现场除冰人员手机，确保发现早，定位快，及时处理。

根据专业发展需要，经筹备委员会研究决定，拟增设电力物联数据传输及信息交换技术分委会，秘书处设在国网浙江省电力有限公司信息通信分公司，由中能国研（北京）电力科学研究院共同组织召集。现面向行业征集分委会理事成员

本书围绕电力无线传感网技术创新应用，聚焦于低功耗无线传感网在发电、输电、变电、配电、用电等电力行业领域的应用，具体包括电力发电厂监测区域的事故预警、环境状态判断、劣化趋势分析，输电线路的电力巡检和运维管理，变电站内电力设备的运行状态、环境状态等在线监测，配电领域储能和配电自动化业务的监控和故障定位系统，用电采集和精准负荷控制业务的监测和分析管理等。介绍了无线传感网及其产业发展现状，概述了无线传感网主流技术，总结提炼了电力无线传感网在电力领域的应用情况，分析研究了电力无线传感网的应用价值和挑战，探讨提出了电力无线传感网技术应用发展趋势及建议。 无线传感网是大量的静止或移动的传感器节点以自组织和多跳的方式构成的无线网络，可以感知、采集和处理信息，并将获得的详尽信息发送给需要的用户。 “十四五”期间，国家电网有限公司服务新型电力系统构建需求，将“全力推进电力物联网高质量发展”作为重点工作任务之一，其中的各项工作部署均离不开无线传感网的支撑。无线传感器网中众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等。潜在的应用领域可以归纳为军事、航空、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。新型电力系统的一些重要的、需要被监控的设备上可以安装传感器，实时监控设备的运行状况。采用无线传感网络技术，将监测到的重要参数上传到集中处理平台，智能电力系统可以根据参数的变化，及时发现设备故障等，主动预防可能发生的各种事故。 与传统有线网络相比，无线传感网络具有很明显的优势，主要有：低能耗、低成本、通用性、网络拓扑、安全、实时性、以数据为中心等。无线传感网给电力行业带来应用价值的同时，也面临着极大的挑战。通用无线传感网技术无法满足某些特定的业务需求，变电站、输电线路等某些复杂的电力现场环境对于功耗控制、传输距离、组网灵活性等方面有特定需求，需要结合电力物联网的业务需求和应用场景来实现功耗和连接性能的协同优化；在终端接入和数据传输方面，设备和数据量均呈爆发式增长，海量数据给电力物联网带来了资源和数据传输带宽的压力；传感节点大多布置在户外环境中，恶劣环境和网络攻击均影响传感节点的运行和信息传递，因此，提升终端接入安全和抗干扰能力是保证电力物联网健康发展的重要基础；传感器小型化、无源化技术有待突破，利用电网沿线的磁场、电场、振动及温差等外部条件，实现微源取能是关键难点。为此，电力企业需要弥补现有的不足和短板，结合电力行业发展战略，研究低功耗无线传感网的网络与安全连接技术，全方位地提高感知数据的颗粒度、广度和维度，并持续积极探索基于人工智能的知识赋能、５G通信技术、基于边缘计算的技术、数据开发服务技术等方面融合发展。 联系人：陈姗姗 手 机：13261508443 邮 箱：chenshanshan@eptc.org.cn

工业是综合国力的根基、经济增长的主引擎、技术创新的主战场，也是建设制造强国、质量强国、数字中国等的重要支撑。加快推进新型工业化，是党中央着眼全面建成社会主义现代化强国作出的重要战略部署。中国电信全面响应党中央战略，面向新型工业化依托云网融合优势和科技创新能力，与工业界紧密协作，打造新型工业化高性能连接与计算底座，为做强做优做大新型工业化提供核心助力。在智能网络方面，中国电信推出全云化5G工业定制网，首创工业PON确定性技术体系、IP网络3.0体系架构等，打造满足工业场景要求的高性能确定性网络，形成了全要素的泛在连接能力，满足工厂内外工业场景数据传输对网络的需要；在智能制造方面，中国电信以工业应用为牵引，打通工业数据采集、汇聚、治理及应用的闭环，推出了具备海量协议适配、超高处理性能的标准化、通用化数采网关，研发了首个基于5G云边协同的云化PLC工业控制系统，实现工控软硬件、异构设备、端边云等多维数据采集的统一控制，助力企业柔性生产、智能制造升级。作为工业互联网领域的积极践行者，在中国工业互联网研究院的指导下，中国电信联合产业链各方，积极探索和实践基于新型工业网络架构的数采和云控应用，在煤矿、钢铁、化工、家电、装备等行业效果显著。本白皮书基于中国电信的实践经验，介绍了中国电信在工业网络、数据采集、云化控制方面的研究成果，推出翼云采、翼云控产品方案，并通过实际案例进行了深度剖析，可为产业界新型工业化的快速开展提供参考。展望未来，中国电信愿与产业链合作伙伴们聚力共赢，在工业网络、数据采集、云化控制领域持续技术创新、应用深化，推动数字技术与实体经济融合发展，赋能工业领域的数字化、网络化、智能化转型升级，共建新型工业化美好明天！

旁路接头是10kV配网旁路作业系统重要的组成部分，支持多种式样的旁路电缆快速连接和分离，从而实现快速构建旁路系统减少现场旁路作业时间，大大提高供电可靠性。根据旁路作业现场快速连接需要，旁路接头主要分为中间接头，T型接头和直角转接头三类，且支持200A和400A两种系统应用。 同时为进一步保障旁路系统接头的安全可靠性，引入带温度电流、计次及无线数据传输组网功能的智能接头，以满足不同应用场景下旁路设备数据的采集，开启旁路系统智能化时代。

​截至10月30日，国网信息通信产业集团有限公司研发的应急通信与单兵装备已在26家省级电力公司应用。应用该装备后，相关单位应急通信数据传输能力和视频会商能力大幅增强，应急指挥调度及协同作业效率有效提升。

在大规模接入分布式电源的背景下，兰考电网大范围直连工商用户、工业园区、充电站桩、负荷侧储能等多种形式资源，已发展成为源-网-荷-储多元素共存的县域能源互联网，有源化、强波动性、大峰谷差特征愈发凸显。与此同时，常规电站管理模式下开展大规模电力能源高效互动并实现各方技术经济目标面临巨大挑战。由此，兰考电网以数字孪生和人工智能等先进技术为依托，构建基于物理机理与数据驱动的设备数字孪生体，形成从数字孪生体生成到实时数据传输感知的完整闭环，实现孪生系统与实际电网的精准同步；以源网荷储协调优化的有功调度需求为导向，构建可编辑的“历史—平行—未来”多时态运行场景，实现县域电网多时态、高保真、准实时的运行推演，为决策者提供清晰准确的参考运行状态，并为快速应对随机性多目标运行管理提供决策支撑.

在智能电网的大趋势下，电力公司与用户之间的数据传输交换愈加频繁高效。通信网络经常遭受网络攻击或窃听，为确保用户的用电数据在传输过程中不被恶意篡改，提出一种面向电动汽车用户的信息保护方案。通过改进加法运算和标量乘运算对传统椭圆曲线加密算法（elliptic curve cryptography, ECC）做轻量级优化，克服电网双向互动环境中智能电表资源有限的问题。在此基础上，设计负荷分解算法作为加密方案的检验工具，分解加密后的电力数据。最后，通过仿真算例分析，验证了所提方案的可靠性和安全性。

随着新型电力系统发展，输电监测文本数据呈现出体量大、增速快等特点，且因行业数据传输协议私有化，导致数据检索性能低，影响输电线路实时决策分析。因此提出了基于MapReduce的输电监测数据智能检索模型。首先，改进了SimHash算法，实现输电线路在线监测文本数据检索向量的高效提取。并引入多属性决策以及综合评分机制，实现目标数据的精准检索，提升数据的检索精度及查全率。其次，针对数据体量大、增速快的特点，设计了基于MapReduce的电力数据检索模型。最后，通过电网实例对比分析，验证了所提方法的检索精度、查全率及检索效率。