PDEdgeBox：局放边缘计算引擎
威尼斯PDEdgeBox边缘计算引擎通过将内置边缘智能嵌入小型边缘设备，为电力物联网（EIoT）带来了突破性的便捷应用。
PDEdgeBox位于EIoT的边缘，极大地丰富了各种网关，电网PC，人机交互设备或其他边缘系统的功能，并为现场数据处理，实时分析提供前所未有的低延迟，机器学习和人工智能的能力。有助于电力客户在变电站、发电厂、可再生能源等领域的大数据与人工智能实时处理。
- 产品特点
边缘容器化
流式数据管理
ARM和X86多平台支持
全平台芯片支持
通用AI组件
特定场景微服务
物联网设备即插即用 - 技术特性
软件特征
支持边缘应用程序部署和生命周期管理
适用于边缘计算的容器编排
持续提供人工智能
安全的隔离技术
支持多种容器runtime
适用丰富的开发工具和编程语言
使用多种应用场景 - 硬件特征
PDEdgeBox支持多种计算资源
提供物联网设备管理能力
支持ARM和x86上的边缘计算架构
满足电网边缘场景的特定需求 - 系统架构
PDEdgeBox是容器调度框架在边缘计算的实践，用于在边缘侧自动化容器化应用程序的部署，扩展和管理
99499www威尼斯：智能运检-云诊断服务平台
- 随着电力技术、信息通信技术、智能化技术持续快速发展，以互联网技术为核心、以“工业4.0”为代表的新一轮科技革命和产业变革正在深刻影响传统产业，为当前运检技术变革升级提供了历史机遇。国网公司重点规划了云计算、物联网、大数据和移动平台等新一代信息通讯技术的应用，实现运检技术信息化水平持续提升，促进运检技术信息化、智能化发展。
- 99499www威尼斯智能运检-云诊断服务平台，是针对电力运维检测行业研发的资源协作平台，旨在以统一化、集中化、平台化、数据化、图形化的方式，为电力客户及从业者提供高效可靠、安全共享、降低成本、风险预警、决策评估、远程维修等服务的信息化服务解决方案。
图6 智能运检-云诊断服务平台功能示意
- 99499www威尼斯智能运检-云诊断服务平台实现了“检测模式由传统人工向智能化作业转变”、“商业模式由单一服务向资源整合转变”、“运营模式由同行竞争向生态圈扶持转变”，是在新型互联网思维的指导下，结合“互联网+”概念而诞生的一种电力行业新的服务模式。
- 在传统的带电检测服务过程中包含仪器、人员、分析结论三个主要元素，公司根据这三个分类进行深入分析，研发出了基于平台新型检测模式，相比较传统人工模式，现场服务效率可提升60%，分析结论出具时间可缩短80%，结论精确度提高50%，面对大规模检测服务市场，可快速进行复制，并有效组织相关资源，进行高效协作。
■基于大数据的设备状态评价诊断智能化
- 目前，设备运检数据量呈指数级增长，但设备状态评价大多侧重于某项指标超标的告警，未能有效利用多源数据实现综合评价，对设备状态管控和生产管理的支撑不足。利用基于大数据的设备状态评价诊断技术，实现多源海量数据的自动抓取、综合分析、自动预警、智能诊断，提高设备状态评价诊断的智能化水平，强化设备状态管控，优化设备运维策略，提高生产管理效率和效益。
基于大数据的设备状态评价诊断智能化，包括基于大数据的设备故障预测、基于大数据的设备家族缺陷认定、基于大数据的设备状态预测等模块。 - 基于大数据的设备故障预测。随着大数据时代的到来及大数据应用技术的发展，充分利用现有电网运行数据（生产管理、状态监测、雷电等）、气象环境数据和之前大量积累的电网设备运行数据，通过集成各分散系统的信息，形成丰富的、同质的大数据样本，对不同类型、不同型号、不同状态的设备进行故障发生可能性预测，为电网运检采取针对性的防护措施提供支撑，为电网安全运行、智能电网自愈提供保障，为设备故障预测提供可靠支撑。
- 基于大数据的设备家族缺陷认定。借助新技术对电网运行多年产生的设备台帐、缺陷、试验、故障、检修和状态评价等大量数据进行分析、处理，挖掘出数据深层次业务价值，用于家族缺陷认定。通过收集汇总相关信息，根据设备台账、缺陷情况、故障情况、试验诊断报告或解体检查情况等数据认定家族缺陷。利用分布式计算、数据挖掘分析等技术，研究设备的缺陷，状态发展趋势，构建设备缺陷、状态评价与家族缺陷的关系模型；对设备缺陷、故障、试验或解体检查等数据进行分析,辅助进行家族缺陷认定工作，提高家族缺陷检出水平，确保电网运行安全、稳定。
- 基于大数据的设备状态监测。基于设备的缺陷历史数据、实时监测数据分析设备常见缺陷，通过大数据手段挖掘分析设备缺陷与气象、地域、运行年限、厂家型号等要素的关联关系，并基于要素关联强度建立相应设备状态预测模型。
■远程专家诊断系统
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- 远程专家诊断的主要功能是为设备专家实现远程诊断提供必要的协同工作环境, 主要应包括远程信息采集、在线支持和信息服务。
- 远程专家通过PDA在线查询设备信息和试验信息，实时掌握现场设备状况、人员和工器具配置，通过基于大数据的变电设备状态评价了解设备可能存在的缺陷情况，给出专家诊断意见，供检修现场实施。