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摘要:本文主要從能源工業(yè)云網(wǎng)設(shè)備的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)接入和融合展開,研究設(shè)備數(shù)據(jù)標準及接入體系。以能源工業(yè)云網(wǎng)設(shè)備的通信協(xié)議為載體,研究不同品類、多種類生產(chǎn)數(shù)據(jù)的接入標準,解決多種類感知設(shè)備數(shù)據(jù)接入問題。
關(guān)鍵詞:能源工業(yè)云網(wǎng);強化學(xué)習;多智能體;人工智能
1引言
能源工業(yè)云網(wǎng)設(shè)備智能接入體系的研究包含設(shè)備通信協(xié)議智能解析和設(shè)備編碼統(tǒng)一規(guī)范。目前,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的多種協(xié)議可分為現(xiàn)場總線和工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議兩類。現(xiàn)場總線協(xié)議主要有PROFIBUS,Modbus-RTU、CANopen、OPCUA、OPCDA、MQTT和DNP3等。工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議在技術(shù)上與“商用以太網(wǎng)”兼容,在設(shè)計、可靠性、實時性等方面達到工業(yè)現(xiàn)場控制的要求,現(xiàn)已成為工業(yè)現(xiàn)場通訊和控制的主要手段。市場上已經(jīng)有眾多以太網(wǎng)絡(luò)協(xié)議解析系統(tǒng),如Wireshark、Sniffer、Tableau、WinNetCap和WinSockExpert等工具均能對基于以太網(wǎng)的數(shù)據(jù)協(xié)議進行解析。此外還有一些不常用的工業(yè)總控協(xié)議,比如MMS(IEC61850)、GOOSE(IEC61850)、HART-IP和CDT等協(xié)議。對于設(shè)備編碼而言,歐洲電廠運營、設(shè)備制造等部門制定了KKS編碼系統(tǒng),我國于2010年12月基于KKS編碼體系發(fā)布的《電廠標識系統(tǒng)編碼標準》被電力設(shè)計院和電廠廣泛用于標識電廠的物理對象。但KKS編碼系統(tǒng)繁雜,具有大量重復(fù)的編碼約定的缺點。類似地,還有法國EDF編碼系統(tǒng)和英國CCC編碼系統(tǒng)。國家電網(wǎng)公司目前存在多種編碼方案,分布于不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)。如生產(chǎn)管理系統(tǒng)設(shè)備編碼、ERP設(shè)備編碼、GIS公用基礎(chǔ)平臺設(shè)備圖元等。設(shè)備接入體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計,既要向下確保不同廠商設(shè)備數(shù)據(jù)融合的實時性、穩(wěn)定性、可信性。又要向上支持各種網(wǎng)絡(luò)通信模式,為用戶提供設(shè)備數(shù)據(jù)的實時分析、處理,系統(tǒng)中資源的合理調(diào)度,提升設(shè)備之間的協(xié)同工作能力,保證對整個數(shù)據(jù)共享與交互模型的實時監(jiān)控與反饋。異構(gòu)系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享交互問題自發(fā)生之時便引起國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注,目前比較成熟的數(shù)據(jù)共享模式主要有三種:基于數(shù)據(jù)庫的共享模式、基于中間件技術(shù)的共享模式、基于數(shù)據(jù)交互平臺的共享模式。比如JETS工業(yè)大數(shù)據(jù)集成分析平臺利用數(shù)據(jù)庫共享解決多數(shù)據(jù)源融合、智能分析數(shù)據(jù)等問題,有效地支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的裝備運維故障預(yù)測。此外,GDBAI中間件的通用數(shù)據(jù)接口,為頂層應(yīng)用提供統(tǒng)一、透明的訪問數(shù)據(jù)方法。再有,中國移動的OneNet平臺,設(shè)計了一套工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理平臺,對數(shù)據(jù)信息進行分類保護以及分級限制數(shù)據(jù)交互。但是,針對輕量級的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備間的數(shù)據(jù)共享問題,上述策略與方法過于繁雜,缺乏可擴展性,網(wǎng)絡(luò)資源利用效率低。目前,主流的標識解析系統(tǒng)有Handle、OID、Ecode等,多應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品追溯等場景。OID是由ISO/IEC、ITU共同提出的標識機制,用于對任何類型的對象進行全球統(tǒng)一命名。其采用分層、樹狀編碼結(jié)構(gòu),在信息安全等領(lǐng)域有著較多的應(yīng)用。Ecode是我國自主研制的標識編碼技術(shù),由中間件、數(shù)據(jù)標識、解析系統(tǒng)、安全系統(tǒng)等部分組成。設(shè)備智慧物聯(lián)網(wǎng)平臺是建設(shè)智慧國網(wǎng)的重要組成部分。隨著近幾年微服務(wù)架構(gòu)和Docker容器概念的火爆,微服務(wù)技術(shù)最近得到一些IT公司的青睞,Netflix公司是成功應(yīng)用微服務(wù)的典范。國內(nèi)對微服務(wù)、容器技術(shù)進行研究與應(yīng)用,設(shè)計了基于微服務(wù)的設(shè)備智慧物聯(lián)數(shù)據(jù)匯聚中心的技術(shù)架構(gòu),解決國網(wǎng)公司分布式、異構(gòu)環(huán)境的協(xié)同開發(fā)與部署應(yīng)用問題??梢姡ㄟ^近年來的實踐,我國企業(yè)相應(yīng)的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)已經(jīng)具備發(fā)展基礎(chǔ)。
2理論及實踐依據(jù)
數(shù)據(jù)接入難度和成本是制約工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用的核心痛點之一,能源工業(yè)云網(wǎng)正嘗試提供面向不同設(shè)備的綜合性接入技術(shù)方案,推動平臺快速應(yīng)用落地。存量設(shè)備接入仍以邊緣協(xié)議解析為主要方式,逐步從個性方案發(fā)展成為平臺通用服務(wù)。具有較強工業(yè)協(xié)議積累的企業(yè)正在將接入方案轉(zhuǎn)化為平臺服務(wù),將解析能力下發(fā)至邊緣設(shè)備實現(xiàn)數(shù)據(jù)接入。未來,數(shù)據(jù)接入方案將內(nèi)嵌在新增設(shè)備中,直接連平臺有望成為重要趨勢,SDK等數(shù)據(jù)接入方案在商業(yè)物聯(lián)領(lǐng)域已普遍應(yīng)用,正在加速向工業(yè)互聯(lián)領(lǐng)域延伸。為滿足工業(yè)實時性要求,降低網(wǎng)絡(luò)和IT資源消耗,在邊緣側(cè)開展數(shù)據(jù)分析正在成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的普遍做法。基于“IF-THEN”的簡單規(guī)則支撐邊緣側(cè)的大部分數(shù)據(jù)應(yīng)用,PTCThingWorx、博世IoT、施耐德EcoStruxure、東芝SPINEX等平臺都在邊緣側(cè)集成了規(guī)則引擎,IBMWatsonIoT可以根據(jù)監(jiān)控數(shù)值的大小和頻率執(zhí)行不同操作,在邊緣識別并警告質(zhì)量缺陷、安全風險等,AWSIoT1-Click可以快速執(zhí)行定義好的Lambda程序,提升車間運行效率。邊云協(xié)同實現(xiàn)落地應(yīng)用,Predix、Uptake、谷歌IoT、AWSIoT等平臺基于工業(yè)智能公司FogHorn的Lightning邊緣智能技術(shù),將云端訓(xùn)練形成的機器學(xué)習乃至深度學(xué)習模型推送到邊緣設(shè)備上運行,支撐半導(dǎo)體產(chǎn)能優(yōu)化、離心泵狀態(tài)檢測、電容器缺陷檢測等多類應(yīng)用。以云計算為代表的集中式計算、以邊緣計算為代表的分布式計算,在成本、可靠性、靈活性、安全性等方面各具優(yōu)勢,適用于不同的工業(yè)場景,平臺的邊緣和云端將會相輔相成、有效整合、共同發(fā)展。邊緣設(shè)備從“功能機”走向“智能機”已經(jīng)成為平臺發(fā)展必然趨勢,將大幅提升邊緣應(yīng)用深度和廣度。當前主要聚焦網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的智能化,未來將進一步向工業(yè)設(shè)備延伸?,F(xiàn)階段“通用處理器+通用操作系統(tǒng)”成為邊緣網(wǎng)關(guān)的主流架構(gòu),能夠支持高性能電機控制等邊緣工業(yè)需求。開源技術(shù)向邊緣側(cè)下沉,在邊緣側(cè)形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)和應(yīng)用創(chuàng)新生態(tài)。EdgeXFoundry、AzureIoTEdge、CloudIoTEdge、EclipseKura、KubeEdge、OpenEdge等邊緣架構(gòu)將推動邊緣設(shè)備的開發(fā)標準化,提升互操作性。博世融合Eclipse開源組織,圍繞博世IoT打造了一個從數(shù)字雙胞胎到嵌入式編程的邊緣開放生態(tài)。MOBY、Kubernetes等容器管理和編排技術(shù)推動邊緣軟硬件資源更高效和靈活的管理,AzureIoTEdge支持MOBY和Kubernetes,推動邊緣網(wǎng)關(guān)快速靈活的建立和更新業(yè)務(wù)邏輯。ApacheNifi/MiNiFi等數(shù)據(jù)管理和集成架構(gòu)將進一步改變邊緣數(shù)據(jù)集成方式,工業(yè)平臺Sciemetric與數(shù)據(jù)接入平臺Attunity和數(shù)據(jù)管理平臺Hortonworks合作,基于ApacheNifi實時采集邊緣制造數(shù)據(jù),構(gòu)建工廠數(shù)據(jù)湖,支撐流程優(yōu)化、預(yù)測性維護、供應(yīng)鏈優(yōu)化等分析應(yīng)用。為了更好滿足工業(yè)用戶的實時性、可靠性要求,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺開始將計算能力下放到更為靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)。一是邊緣層直接運行實時分析算法,新增了機器學(xué)習、認知服務(wù)、流數(shù)據(jù)分析等功能,支持在嵌入式邊緣設(shè)備上運行復(fù)雜分析和人工智能算法,基于AzureIoTEdge在邊緣實現(xiàn)了流數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習算法,使故障處理時延大幅降低。二是邊緣與平臺協(xié)同,實現(xiàn)模型不斷成長和優(yōu)化。
3源工業(yè)云網(wǎng)智能設(shè)備接入數(shù)據(jù)通信中的機器學(xué)習算法
研究基于輕量級機器學(xué)習策略和數(shù)據(jù)采樣策略的通用協(xié)議智能解析與數(shù)據(jù)分析技術(shù),研究模式識別技術(shù),研究多品類多種類生產(chǎn)數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)。通過研究終端信息的處理與數(shù)據(jù)共享機制,建立數(shù)據(jù)存證、鑒證和溯源體系,完成智慧物聯(lián)網(wǎng)關(guān)的設(shè)計與研發(fā),實現(xiàn)物聯(lián)平臺和各設(shè)備供應(yīng)廠商之間的信息共享和業(yè)務(wù)協(xié)同。具體的研究內(nèi)容分為:(1)數(shù)據(jù)邊端處理與存證溯源機制;(2)云邊業(yè)務(wù)協(xié)同與邊緣資源共享策略。整體框架如下圖所示。在終端信息處理方面,使用區(qū)塊鏈技術(shù)對數(shù)據(jù)進行存證,鑒證和溯源,有效解決終端數(shù)據(jù)存儲不安全,不可信問題。同時,將大量數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)移到邊端,減輕數(shù)據(jù)傳輸鏈路壓力,提高平臺數(shù)據(jù)處理速度。云邊業(yè)務(wù)協(xié)同與邊緣資源共享方面,基于排隊網(wǎng)絡(luò)和凸優(yōu)化技術(shù)設(shè)計云邊協(xié)同的資源分配與任務(wù)調(diào)度機制,調(diào)度生產(chǎn)過程中品類中心的協(xié)同任務(wù),充分利用智能網(wǎng)關(guān)的計算和存儲資源,降低任務(wù)處理延遲和系統(tǒng)能耗,解決智能網(wǎng)關(guān)負載不均衡導(dǎo)致的工業(yè)需求響應(yīng)不及時、邊緣資源利用率低、系統(tǒng)資源浪費和用戶體驗差的問題。智能物聯(lián)網(wǎng)關(guān)的設(shè)計與研發(fā)方面,基于現(xiàn)有工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)功能模塊,融合區(qū)塊鏈和邊緣計算技術(shù),新增區(qū)塊鏈服務(wù)模塊、數(shù)據(jù)清洗模塊、資源管理模塊和緊急預(yù)警模塊,下放存儲和計算任務(wù),降低數(shù)據(jù)鏈路壓力和提升平臺處理速度,從而建立云邊業(yè)務(wù)協(xié)同體系及數(shù)據(jù)存證、鑒證和溯源體系。類中心的協(xié)同任務(wù),充分利用智能網(wǎng)關(guān)的計算和存儲資源,降低任務(wù)處理延遲和系統(tǒng)能耗,解決智能網(wǎng)關(guān)負載不均衡導(dǎo)致的工業(yè)需求響應(yīng)不及時、邊緣資源利用率低、系統(tǒng)資源浪費和用戶體驗差的問題。智能物聯(lián)網(wǎng)關(guān)的設(shè)計與研發(fā)方面,基于現(xiàn)有工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)功能模塊,融合區(qū)塊鏈和邊緣計算技術(shù),新增區(qū)塊鏈服務(wù)模塊、數(shù)據(jù)清洗模塊、資源管理模塊和緊急預(yù)警模塊,下放存儲和計算任務(wù),降低數(shù)據(jù)鏈路壓力和提升平臺處理速度,從而建立云邊業(yè)務(wù)協(xié)同體系及數(shù)據(jù)存證、鑒證和溯源體系。
作者:孫喜民 劉丹 李慧超 孫博 鄭斌 單位:國網(wǎng)電子商務(wù)有限公司 國網(wǎng)電商科技有限公司