基于云網(wǎng)邊端協(xié)同的鐵路無(wú)人值守牽引變電所運(yùn)維方案研究

王 通

（華為技術(shù)有限公司 中國(guó)政企數(shù)字政府交通系統(tǒng)部，北京 100077）

隨著電氣化鐵路的快速建設(shè)，牽引變電所數(shù)量相應(yīng)增加，所需值班人員的數(shù)量及工作強(qiáng)度與要求也隨之提升。且牽引變電所位置相對(duì)分散，較為偏僻，易存在安全隱患。中國(guó)國(guó)家鐵路集團(tuán)有限公司（簡(jiǎn)稱：國(guó)鐵集團(tuán)）于2020年7月發(fā)布的《新時(shí)代交通強(qiáng)國(guó)鐵路先行規(guī)劃綱要》（簡(jiǎn)稱：規(guī)劃綱要）中指出，安全關(guān)鍵及高危工種崗位探索應(yīng)用自動(dòng)化、機(jī)械化、智能化技術(shù)，在有人值守崗位推行無(wú)人值守、遠(yuǎn)程監(jiān)控，降低勞動(dòng)強(qiáng)度，減少勞動(dòng)用工，防范安全風(fēng)險(xiǎn)[1]。同期，國(guó)鐵集團(tuán)先后下發(fā)多個(gè)文件[2-3]明確無(wú)人值守牽引變電所設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)與工作模式，各鐵路局集團(tuán)公司也加大了對(duì)現(xiàn)有牽引變電所的無(wú)人化改造力度。構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范、安全、易維護(hù)的無(wú)人值守牽引變電所，對(duì)提高鐵路現(xiàn)代化管理水平，推動(dòng)鐵路高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

當(dāng)前，鐵路無(wú)人值守牽引變電所利用輔助監(jiān)控系統(tǒng)，可在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)監(jiān)控牽引變電所設(shè)備運(yùn)行情況和整體環(huán)境，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并控制異常情況?，F(xiàn)有方案多已實(shí)現(xiàn)利用圖像視頻識(shí)別技術(shù)判斷現(xiàn)場(chǎng)狀態(tài)，并通過(guò)輔助監(jiān)控系統(tǒng)與相關(guān)系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，來(lái)滿足巡視和安全需求[4-5]。由于設(shè)施設(shè)備眾多且環(huán)境復(fù)雜多變，現(xiàn)有的無(wú)人值守牽引變電所的運(yùn)行維護(hù)（簡(jiǎn)稱：運(yùn)維）效果還需進(jìn)一步改善。如何消除日常管理盲區(qū)，提供更加智能化的運(yùn)維方案，是亟待解決的問(wèn)題。

云網(wǎng)邊端協(xié)同作為當(dāng)前先進(jìn)的架構(gòu)理念，已在越來(lái)越多的行業(yè)中落地，其可通過(guò)與先進(jìn)信息化技術(shù)的深度融合，構(gòu)建開(kāi)放的立體感知、多域協(xié)同、精確判斷和持續(xù)進(jìn)化的智能系統(tǒng)。國(guó)家鐵路局在《“十四五”鐵路科技創(chuàng)新規(guī)劃》中將云網(wǎng)邊端協(xié)同作為前沿技術(shù)與鐵路領(lǐng)域深度融合的內(nèi)容之一進(jìn)行推動(dòng)[6]。上述規(guī)劃文件都為云網(wǎng)邊端協(xié)同與鐵路信息化建設(shè)的結(jié)合指明了方向。

1 無(wú)人值守牽引變電所現(xiàn)有問(wèn)題分析

1.1 視頻監(jiān)控設(shè)備性能與運(yùn)維效果不足

鐵路無(wú)人值守牽引變電所部署的視頻監(jiān)控設(shè)備涉及室內(nèi)、室外等多種功能、多種款型的設(shè)備，且部署數(shù)量大。當(dāng)前在設(shè)備選擇上，仍以傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控產(chǎn)品為主，在事前預(yù)警、事中處理、事后取證上還存在不足。例如，由于清晰度不足，變電所出現(xiàn)保護(hù)裝置告警時(shí)，運(yùn)維人員只能看到保護(hù)面板有指示燈點(diǎn)亮，不能確認(rèn)所代表的具體含義；斷路器分合閘指示燈發(fā)生變化時(shí)，無(wú)法通過(guò)視頻進(jìn)行確認(rèn)[7]。同時(shí)，大量部署的視頻監(jiān)控設(shè)備使得運(yùn)維工作量和檢測(cè)難度增大，造成故障處理不及時(shí)，導(dǎo)致視頻監(jiān)控的效果未及預(yù)期。

1.2 圖像智能分析算法的可用性不足

現(xiàn)有的智能識(shí)別算法還無(wú)法較好地解決對(duì)現(xiàn)場(chǎng)獲取圖像視頻的誤報(bào)、漏報(bào)情況，尤其是在雨、雪、霧、霾等惡劣天氣下，仍需供電段調(diào)度人員通過(guò)輔助監(jiān)控系統(tǒng)提供的“遙視”進(jìn)行人工干預(yù)。牽引變電所需監(jiān)控的設(shè)備設(shè)施較多，監(jiān)控設(shè)備提供商往往僅針對(duì)單一設(shè)備單獨(dú)開(kāi)發(fā)智能分析算法，且對(duì)實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的誤報(bào)、漏報(bào)等價(jià)值樣本沒(méi)有較好的積累措施，未能形成惠及鐵路牽引變電所需監(jiān)控的全部設(shè)備的智能化分析能力。另外，各牽引變電所進(jìn)行算法更新時(shí)往往需要單獨(dú)操作，缺乏統(tǒng)一處理措施。上述情況導(dǎo)致輔助監(jiān)控系統(tǒng)與其他系統(tǒng)間的聯(lián)動(dòng)機(jī)制雖已建立，但由于方案智能化能力不足，并未達(dá)到預(yù)期的效果。

1.3 網(wǎng)絡(luò)通道帶寬難以滿足數(shù)據(jù)傳輸需求

輔助監(jiān)控系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)通信網(wǎng)并利用鐵路傳輸系統(tǒng)向線路區(qū)間的牽引變電所延伸，相鄰牽引變電所之間的牽引所亭均采用以太共享環(huán)網(wǎng)方式，通過(guò)傳輸網(wǎng)絡(luò)接入臨近車(chē)站或通信站，各站點(diǎn)接入帶寬多為20 Mbps，各車(chē)站、通信站、供電段、鐵路局集團(tuán)公司間信息交互利用承載6C業(yè)務(wù)的虛擬專用網(wǎng)（VPN，Virtual Private Network）信道，供電段和鐵路局集團(tuán)公司接入數(shù)據(jù)通信網(wǎng)的帶寬多為100 Mbps。數(shù)據(jù)傳輸通道上資源的不足已成為牽引變電所運(yùn)維智能化提升的瓶頸之一，鐵路專用通信網(wǎng)絡(luò)也需支持更加豐富、靈活的終端接入方式。

1.4 采集數(shù)據(jù)缺乏有效價(jià)值挖掘

通過(guò)部署攝像機(jī)、巡檢機(jī)器人、傳感器、動(dòng)環(huán)測(cè)控裝置等方式可在一定程度上獲取大量的牽引變電所現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，但所采集的數(shù)據(jù)只用于業(yè)務(wù)處理，并未進(jìn)行深入分析和價(jià)值挖掘。 需進(jìn)一步采用泛在感知、智能監(jiān)測(cè)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、智能視頻、事故預(yù)測(cè)及智聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性運(yùn)維、主動(dòng)性安全防控和智能化經(jīng)營(yíng)管理[8-9]。

2 云網(wǎng)邊端協(xié)同架構(gòu)應(yīng)用

2.1 云網(wǎng)邊端協(xié)同概述

隨著計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，面向客戶和業(yè)務(wù)的個(gè)性化需求，需靈活高效地支持計(jì)算、存儲(chǔ)和帶寬等資源在各類終端形態(tài)、組網(wǎng)模式下，在云網(wǎng)邊端的有效分布和智能協(xié)同。云網(wǎng)邊端協(xié)同主要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)在云、邊、端的高效分布和智能協(xié)同，實(shí)現(xiàn)計(jì)算和存儲(chǔ)等資源利用的效率和效益最大化，有效平衡整體的性能和成本[10]。

2.2 無(wú)人值守牽引變電所運(yùn)維方案設(shè)計(jì)

2.2.1 架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于云網(wǎng)邊端協(xié)同的鐵路無(wú)人值守牽引變電所運(yùn)維方案整體架構(gòu)，如圖1所示。

圖1 基于云網(wǎng)邊端協(xié)同架構(gòu)的無(wú)人值守牽引變電所運(yùn)維方案整體架構(gòu)

（1）端

在牽引變電所部署視頻監(jiān)控?cái)z像機(jī)、巡檢機(jī)器人、環(huán)境或設(shè)備的傳感器、報(bào)警器等感知終端，采集牽引變電所的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，形成全方位的智能終端感知體系，為整個(gè)方案提供數(shù)據(jù)來(lái)源。

（2）邊

通過(guò)部署在邊緣計(jì)算服務(wù)器上的邊緣節(jié)點(diǎn)管理程序及相應(yīng)的邊緣應(yīng)用，增強(qiáng)云端交互，通過(guò)下沉云側(cè)算力，大幅節(jié)省云側(cè)資源和信息化建設(shè)成本，并通過(guò)縮短傳輸路徑進(jìn)一步提升計(jì)算速度和響應(yīng)速率，為端側(cè)感知數(shù)據(jù)提供實(shí)時(shí)分析和處理能力。

（3）網(wǎng)

通過(guò)基于5G的下一代鐵路移動(dòng)通信（5G-R）、數(shù)據(jù)通信網(wǎng)、分組增強(qiáng)型光傳送網(wǎng)（OTN，Optical Transport Network）、吉比特?zé)o源光網(wǎng)絡(luò)（GPON，Gigabit-Capable PON）及相應(yīng)業(yè)務(wù)承載網(wǎng)等多種鐵路專用通信網(wǎng)絡(luò)為端、邊、云提供廣覆蓋、高可靠、低時(shí)延的傳輸通道，加速數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。

（4）云

云是整個(gè)方案架構(gòu)的“大腦”和決策系統(tǒng)，是海量數(shù)據(jù)的匯聚點(diǎn)，不僅提供計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施資源，同時(shí)提供數(shù)據(jù)使能、應(yīng)用使能和人工智能（AI，Artificial Intelligence）使能等服務(wù)，構(gòu)建集數(shù)據(jù)匯聚、智能分析、場(chǎng)景應(yīng)用于一體的“數(shù)據(jù)+AI”的一體化信息集成平臺(tái)，讓數(shù)據(jù)和AI能力持續(xù)積累，不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)，幫助鐵路局集團(tuán)公司及站段快速構(gòu)建牽引變電所的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)匯集，并通過(guò)將AI引入業(yè)務(wù)系統(tǒng)，輔助牽引變電所的智能化運(yùn)維。

（5）智能應(yīng)用

智能應(yīng)用是整個(gè)方案的價(jià)值呈現(xiàn)，基于云所提供的基礎(chǔ)使能能力，提升數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制（SCADA ，Supervisory Control And Data Acquisition）系統(tǒng)、輔助監(jiān)控、視頻監(jiān)控等無(wú)人值守牽引變電所所需業(yè)務(wù)系統(tǒng)的智能化程度，持續(xù)匹配智能化運(yùn)維需求，實(shí)現(xiàn)牽引變電所運(yùn)維提質(zhì)、降本、增效。

2.2.2 數(shù)據(jù)流向分析

云網(wǎng)邊端協(xié)同實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、應(yīng)用、算法、管理等方面的多維協(xié)同，提供分布式算力，匹配不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)算力、交互時(shí)延的需求?；谠凭W(wǎng)邊端協(xié)同的無(wú)人值守牽引變電所數(shù)據(jù)流向，如圖2所示。

圖2 基于云邊協(xié)同的無(wú)人值守牽引變電所數(shù)據(jù)流向分析

部署在無(wú)人值守牽引變電所的攝像機(jī)、傳感器等設(shè)備實(shí)時(shí)記錄變電所設(shè)備設(shè)施及環(huán)境運(yùn)行狀態(tài)，部署在牽引變電所的邊緣計(jì)算設(shè)備從端側(cè)獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行智能識(shí)別，并進(jìn)行本地存儲(chǔ)。識(shí)別后存在異常的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可利用鐵路專用通信網(wǎng)絡(luò)提交至一體化信息集成平臺(tái)，由鐵路局集團(tuán)公司/供電段調(diào)度中心的供電調(diào)度進(jìn)行響應(yīng)和處理。其中，在運(yùn)維過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的漏報(bào)、誤報(bào)數(shù)據(jù)可由AI訓(xùn)練開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)行模型訓(xùn)練并下發(fā)至邊緣智能平臺(tái)，提升對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)處理的精度，可利用長(zhǎng)期積累的運(yùn)維大數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的異常進(jìn)行判斷，并提供智能化的處理措施。

3 場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)分析

3.1 前端智能提升環(huán)境適應(yīng)性

無(wú)人值守牽引變電所涉及眾多具體場(chǎng)景的監(jiān)控需求，例如，視頻監(jiān)控需對(duì)牽引變壓器油位刻度、戶外高壓斷路器的分/合指示牌、隔離開(kāi)關(guān)運(yùn)行狀態(tài)、戶內(nèi)高壓開(kāi)關(guān)柜分合指示牌、開(kāi)關(guān)柜指示燈、避雷器動(dòng)作計(jì)數(shù)器、氣壓表等各類儀表讀數(shù)進(jìn)行識(shí)別；巡檢設(shè)備需判斷被檢設(shè)備外觀是否完好，有無(wú)傾斜、破損、膨脹、變形、漏油、冒煙、起火等情況。

隨著前端設(shè)備芯片計(jì)算能力的日趨提升，對(duì)視頻監(jiān)控的智能分析已前移，視頻前端設(shè)備的圖像處理能力、人工智能程度不斷提升，推動(dòng)了前端設(shè)備從“單維數(shù)據(jù)采集”到“多維數(shù)據(jù)感知”的轉(zhuǎn)變。

（1）前端分析可最大化利用攝像機(jī)智能算力效能，算力性價(jià)比相對(duì)純后端模式提升30%～60%，減輕邊緣節(jié)點(diǎn)的算力壓力。

（2）前端智能部署可對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的智能化篩選，把價(jià)值數(shù)據(jù)提取后送到后端，進(jìn)行判斷和綜合分析處理，有利于保障業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)性，提升系統(tǒng)的響應(yīng)效率。

（3）前端智能設(shè)備通過(guò)輕量化容器技術(shù)構(gòu)建面向多算法的集成框架，讓各算法獨(dú)立運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)算法的快速加載與在線迭代，提供面向行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的智能能力選擇，同時(shí)，前端智能算法還可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境變化實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)攝像機(jī)圖像信號(hào)處理（ISP，Image Signal Processing）參數(shù)，增強(qiáng)圖像質(zhì)量，適應(yīng)牽引變電所復(fù)雜的工作環(huán)境。

視頻監(jiān)控的前端智能在鐵路領(lǐng)域已得到逐步推廣，例如，基于“雷視擬合”算法的周界入侵報(bào)警系統(tǒng)[11]通過(guò)端側(cè)和邊側(cè)智能實(shí)現(xiàn)對(duì)軌旁數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)感知和分析，實(shí)現(xiàn)智能從中心向端側(cè)和邊側(cè)的延伸。

3.2 邊云協(xié)同滿足算法可用性

牽引變電所監(jiān)測(cè)檢測(cè)場(chǎng)景眾多，無(wú)人值守的工作模式要求智能分析算法能夠提供更加精準(zhǔn)的識(shí)別能力，適應(yīng)各類惡劣天氣，滿足“零漏報(bào)”和“低誤報(bào)”的運(yùn)維要求，避免因關(guān)鍵異常信息的漏報(bào)、誤報(bào)導(dǎo)致現(xiàn)場(chǎng)安全事故的發(fā)生。

智能分析算法的應(yīng)用需要海量樣本的支持，在無(wú)人值守牽引變電所的運(yùn)維過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的漏報(bào)或誤報(bào)數(shù)據(jù)，尤其是小概率數(shù)據(jù)樣本，對(duì)提升算法能力至關(guān)重要，對(duì)鐵路類似型號(hào)設(shè)施設(shè)備的應(yīng)用場(chǎng)景也極有價(jià)值。部署在云側(cè)的AI訓(xùn)練及邊緣推理與開(kāi)發(fā)平臺(tái)通過(guò)對(duì)價(jià)值樣本的訓(xùn)練可持續(xù)提升既有算法的可用性，并通過(guò)該過(guò)程的持續(xù)迭代，形成統(tǒng)一的知識(shí)圖譜，惠及鐵路牽引變電所的無(wú)人值守運(yùn)維場(chǎng)景，如圖3所示。

圖3 邊云協(xié)同滿足算法可用性示意

3.3 高速傳輸信道保障暢通性

基于云網(wǎng)邊端協(xié)同的無(wú)人值守牽引變電所方案對(duì)云、邊、端的數(shù)據(jù)傳輸均有實(shí)時(shí)、可靠、安全的傳輸要求。因此通信網(wǎng)絡(luò)不僅要提升帶寬，也要更新通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。國(guó)鐵集團(tuán)已啟動(dòng)5G-R專網(wǎng)及相應(yīng)承載網(wǎng)、數(shù)據(jù)通信網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)規(guī)范的制定與更新工作。其中，5G-R專網(wǎng)將會(huì)成為鐵路無(wú)線通信的發(fā)展方向，其廣應(yīng)用、大連接、多切片的網(wǎng)絡(luò)特征，符合無(wú)人值守牽引變電所的站場(chǎng)覆蓋需求，為云網(wǎng)邊端協(xié)同連接提供更加安全、可靠、高速、暢通的傳輸信道。

3.4 “數(shù)據(jù)+AI”平臺(tái)挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值性

云網(wǎng)邊端的協(xié)同需構(gòu)建“數(shù)據(jù)+AI”的開(kāi)放計(jì)算平臺(tái)，統(tǒng)一提供高算力。國(guó)鐵集團(tuán)主數(shù)據(jù)中心已建成并投入使用，一體化信息集成平臺(tái)完成一期工程建設(shè)，鐵路大數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用水平得到顯著提高。

無(wú)人值守牽引變電所運(yùn)維方案依托于部署在云側(cè)的大數(shù)據(jù)和智能算法，通過(guò)對(duì)牽引變壓器、斷路器、開(kāi)關(guān)柜、隔離開(kāi)關(guān)、避雷器等供電設(shè)備的在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、離線檢測(cè)數(shù)據(jù)及保護(hù)動(dòng)作信息、斷路器分合狀態(tài)進(jìn)行分析，提供對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的健康評(píng)估，判斷故障類型、位置、時(shí)間、原因等，并分析設(shè)備狀態(tài)變化趨勢(shì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障隱患，識(shí)別可能的故障類型及嚴(yán)重程度，綜合判斷故障發(fā)展變化趨勢(shì)，及時(shí)進(jìn)行預(yù)警，確保現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備設(shè)施保持最佳使用狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)維方式的持續(xù)優(yōu)化。

4 結(jié)束語(yǔ)

基于云網(wǎng)邊端協(xié)同的鐵路無(wú)人值守牽引變電所運(yùn)維方案可較好地滿足無(wú)人值守牽引變電所的智能化運(yùn)維要求，切實(shí)保障電氣化鐵路的安全穩(wěn)定運(yùn)行，具備可實(shí)施性?？梢灶A(yù)見(jiàn)，云網(wǎng)邊端協(xié)同架構(gòu)可與包括鐵路無(wú)人值守牽引變電所在內(nèi)的更多專業(yè)化需求相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)從技術(shù)到數(shù)據(jù)、從數(shù)據(jù)到應(yīng)用的多域協(xié)同，最大程度釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，賦能鐵路及相關(guān)產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)在模式、業(yè)態(tài)、產(chǎn)品、服務(wù)等方面的聯(lián)動(dòng)創(chuàng)新，滿足智能鐵路建設(shè)要求。