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SANSAN新鲜事|场站数字化避“坑”指南

发布时间:2024-05-20 作者: 木材粉碎机
产品介绍

  场站是指在某个特定的区域内,为完成某个特定的任务而建立的一个或多个设施的集合。常见的场站涉及各行各业,比如电力行业的变电站、开闭所、配电房等;再比如燃气行业的门站、调压站、加气站等; 另外,还有充电站、加油站、光伏电站、热力站、污水处理站、供水泵站等。

  场站通常是以运营为核心,通过组织人员、设备运营,对外提供服务,产生经济或社会效应,因此运营的效率、成本、可靠性是一个场站的根本。

  场站数字化是指通过数字技术,对场站做全面感知、自动化控制、智能化管理和可视化展示的过程。实现场站数字化能大大的提升设备正常运行效率、降低经营成本、保障安全可靠、提升服务质量,进而推动行业的转型升级和可持续发展。

  提高设备正常运行效率:数字场站能够最终靠数据分析、智能规则,实现设备在能耗、投入产出比上达到最优。

  保障安全可靠:对于很多场站,安全问题首当其冲,比如变电站、燃气站。能及时有效地发现安全问题、提前发现安全风险隐患是这类数字场站的一大建设目标。

  通过传感器、表计、摄像头获取场站的实时数据,实现数据的采集和监控。这里的坑是传感器协议种类多且复杂,会导致系统架构复杂,最终系统难以实现、BUG多、工期长。想避免这种问题,需要抽象一个高内聚、低耦合的物联网技术架构,比如像基础通信、物模型、平台协议等通用模块要能够抽出来,而像采集模块、数据处理模块、转发模块要能够可配可换,满足需求的多样性。下图是三三开源物联网平台架构图供参考。

  对采集到的数据来进行处理和分析,挖掘数据背后的规律和潜在价值。这里的坑是数据量会跟着时间的增长变的特别巨大,要求数据入库足够快的同时又满足查询分析的需要,会面临极大挑战。想要在性能上满足规定的要求,要根据物联网系统写多读少、以设备和时间为主要关注点的特点,选型数据库、中间件,设计表结构、分库分表方案等。

  利用人工智能技术,实现故障预警、智能管理和优化控制等功能。这里的坑是大概率会出现特征数据少、样本不足导致模型无法收敛情况。比如某种故障的图片,一个月下来也不会有几张,这样AI没有很好的方法学习到可用的模型。这种问题是业内难题,要想规避,首先是对特征仔细分析和定义,看是否有别的特征可以替代,再就是有一些技术能尝试,比如小样本学习、迁移学习、样本增广等。

  通过计算机建模技术,将场站物理空间映射到数字空间,让场站的可视化展示完全贴近真实情况。这里的坑是当前建模成本比较高,建模手段多样,若选择不慎,会面临成本高、超预算、工期长等问题。因此,一定要仔细分析自己的实际要,考察各种方式建模的成本,在效果、需求和成本间找到平衡,选择正真适合的技术。

  通过定位技术,将人员、车辆等移动目标的位置映射到数字空间,经常用于动态感知、巡检打卡、轨迹管理。这里的坑是定位技术有很多种,每种精度、成本、场景都不同,稍有不慎,会面临成本高、效果不达标等问题。定位技术的选择要通过你自己的实际精度需要、部署条件、成本,选择正真适合的技术。

  首先是需求分析,这是最重要的,项目的成败绝大部分是由需求分析决定的。要尽可能充分调研、广泛收集需求并做多元化的分析,还要能根据成本和收益进行取舍,能够使用分期建设、逐步迭代的方式。常见的失败起手式包括:没有总体制定产品路线图、只有少数重视成本、只有少数重视实际使用人员的意见、没考虑清楚产品的核心价值。

  然后是硬件选型、软件选型,如果软件部分要自己开发的话,就需要经过这一系列的软件开发流程:架构设计(包括技术路线、协议、接口、数据库、安全等架构设计要素)、原型设计、代码实现、测试、部署等。最后是软、硬件安装、试运行、正式上线使用。

  对于本文中提到“坑”,要能及时重视和规避的话,项目成功的可能性会大幅度的提高。基于三三物联网平台的场站数字化方案,能够说是业内最佳实践的集合,已经为您趟过了绝大部分“坑”,三三已积累了大量数字化场站的建设经验,欢迎访问我们网站

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