电力传感器

电力智能传感器及传感网安全研究处于起步阶段，资源受限及应用现场缺乏低压供电导致对安全开销极其敏感，用户侧广泛部署更易遭受侧信道等物理攻击，利用感知机理或数据处理算法发起的新型攻击日渐增多。针对上述问题，结合现场特点、业务特征、设备能力及行业现状，分析电力智能传感器及传感网安全需求，构建安全技术体系，归纳总结电力智能传感器具备特殊需求的感知安全、存储安全、轻量级加密、身份认证、代码安全和固件安全等技术研究现状，提出发展建议，为构建安全、可靠的能源电力数据基座提供支撑。

电力传感网可以用于对电力网络的设备工作状态和工作环境等信息实时采集和获取，对于电力网络设施的实时监控与快速响应具有重要作用。针对系统在数据排队时延和丢包率上的特殊要求，提出了一种基于强化学习的电力传感网资源分配方案。在资源受限的情况下，通过资源分配算法来优化传感器节点的排队时延和丢包率，并将该优化问题建模为马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP），通过双深度Q网络（double deep Q-learning，DDQN）来对优化目标函数求解。仿真结果与数值分析表明，所提方案在收敛性、排队时延和丢包率等方面的性能均优于基准方案。

围绕中国能源互联网建设对电力传感器的需求，介绍新型电力传感技术现状和典型应用场景，国网公司《微型低功耗电力传感器技术及应用研究框架》的工作进展情况，汇报基于高性能磁电阻材料的电流传感量测器件和装置研发，适用于电力工况的微源取能器件研发，以及自供能传感器集成设计等技术方案，并对微型低功耗电力传感器的技术趋势进行展望。

依据电网公司设备智能运检体系规划，智慧输电线路建设，通过电力传感器、无线传感网、人工智能、边缘计算等技术手段的应用，构建输电线路设备物联网，实现设备立体感知、通道全景监控、数据云边处理、状态辅助预判、安全智能管控、运检效益提升，推进输电专业管理模式向更智慧、更高效和更安全，推动坚强智能电网和电力物联网的深度融合，打造具有中国特色国际领先的能源互联网。