以下為演講實錄
電力行業運維過程中的痛點與機遇
眾所周知，典型電力行業包括發電、輸電、配電、用電等多個階段，而電力作為關係國計民生的重要資源，在各個階段無論針對電網或是終端裝置的執行維護都是保障電網安全穩定執行的重要手段。此外，目前中國已經建成全球範圍內資訊化程度最高的電網，而電網的工程師們仍在持續學習和引入新技術，大資料和深度學習是他們重點關注的方向。我們發現，針對電力運維，有三個典型的場景比較適合大資料與深度學習技術，包括：
1.電網裝置維護：通過對電網電能質量分析系統、分布式監控系統產生的資料進行學習，實現故障提前預警，減少電網裝置運維成本；
2.規劃電網排程：通過對氣象資料、使用者行為資料等分析建模，實現用電管理，優化電網排程提公升效率；
3.用電異常識別：通過對終端裝置，如智慧型電表的資料分析，實現用電異常識別，降低用電損失提公升效率。
基於電力行業四大特點，充電樁智慧型運維需要新的技術方案
圖一：電力行業四大特點
電力行業有四大特點：
1.市場規模大：***在2023年頒布的《充電樁建設指南》指出，計畫到2023年全國建成超過480萬個充電樁，圖中為根據指南及目前市場情況的測算，到2023年整個市場規模將達900億。而2023年全國保有量為21.3萬個，僅北京地區已超3萬個，一方面鮮有保有量已經不小，此外從今年開始將是充電樁建設的高速爆發期；
2.強制性檢測：國家電網要求存量市場充電樁每年必須定期檢查並出具報告，新增充電樁全部聯網並要求強制測試。如果沒有運維保障，一旦出現問題就有可能帶來車毀人亡的重大事故；
3.運維成本高：現場故障多，環境複雜，造成現場運維人力成本高；
4.行業痛點強：目前針對充電樁運維已經有技術方案，但傳統廠商一般基於傳統資料庫搭建方案，一旦出現增量上網，很難應對大資料和擴容的挑戰。此外由於缺乏資料探勘的工具和知識，資料利用率不高。基於以上四個特點，充電樁智慧型運維需要新的技術方案。
圖二：充電樁智慧型運維新方案
圖三：基於paddlepaddle的充電樁異常診斷建模
提問環節
提問：充電樁如何聯網？
趙喬：本身充電樁是離線的，我們採取的是在充電樁上出乙個加了硬體的槍頭，這個硬體裡面跑的是模型和功能等等，除模型外，上面還加了3g的模組，這個模組就是支援iot標準的工業企業，這樣就能聯網了。
提問：資料如何上傳到雲端到伺服器？
趙喬：資料會直接傳上去。演算法分別跑在本地和雲端，其中會有一部分跑內部端，在演算法要求高實時反饋的情況下，如閉環的反饋是在毫秒級，那演算法就要跑在前端，這是不能特別複雜的模型。
提問：通訊技術很複雜嗎？
趙喬：不複雜，是乙個標準的通訊技術，跟4g一樣的業界標準，且本身底層演算法不需要開發。
提問：我們現在的演算法要上傳到伺服器，是在雲區，有沒有什麼解決方法。
趙喬：我們之前的演算法在海上訊號不好，但是有專用的工業wifi，可能距離是15公尺，但軟體會比較麻煩。比如先快取，等聯網了再斷，這樣很麻煩。我覺得這個沒有辦法繞開，如果你的應用要求聯網必須一直聯，可能通過軟體很難做，你只能通過考慮硬體，我們之前想專門用工業wifi，功率很強。
提問：我想問規劃處理，你們有非數值型別的資料嗎？是一串字串。
嘉賓女：我們處理這個，只涉及到數值類的，非數值的就是詞項量，你算一些方法嘗試一下。
提問：比如說95%提公升到99%，提公升了4%，提公升的那4%具體體現的是什麼？
趙喬：我們和客戶合作是通過大量已有的功能仿生出來，在模型裡跑。4%怎麼算出來的，傳統的是95%，我們拿著這4%，實際上就是0%。無法檢測的資料拿過來，在這上面我們最後做到86%，所以綜合下就是提公升4%。
提問：診斷之後，故障的維護也是我們這邊直接去完成？
趙喬：不是，我們做預警或者提前一天或者提前半天預警，但維護還是要人力做的。
提問：那我們現在這個診斷系統，同時可以處理多少個裝置的診斷？
趙喬：目前因為我們在合作的客戶實際上是負責了國家電網超過一半的充電樁，所以如果是說後續要增加的話，需要買更多的資源擴容，之所以是分布式系統，這是比傳統系統的優勢。
提問：我們現在存在多個裝置需要診斷的話，診斷也是併發性的了？
趙喬：沒錯，剛才所說的這些模型很多是跑在端上的，對於雲上的資源的依賴度沒有那麼大，只不過是把處理出來的資料在雲上做監測，理論上來講所有東西都跑在這裡，所以對這一部分的壓力不算很大。我們做一款硬體，實際上有類似於裝置標籤，如果用過mpd的話就專門針對這種標籤進行設計的。
提問：在建模過程中，建模和深度學習的關係，是串聯還是併聯。
趙喬：我們當時做了兩個演算法比較，想看深度學習paddlepaddle的結果，最終比較驗證，這是併聯關係，不是串聯。
實錄結束
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