SANSAN新鲜事｜场站数字化避“坑”指南

场站如何定义

场站是指在某个特定的区域内，为了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。

场站数字化的前景

场站数字化是指通过数字技术，对场站进行全面感知、自动化控制、智能化管理和可视化展示的过程。实现场站数字化可以提高设备运行效率、降低运营成本、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。

• 提高设备运行效率：数字场站可以通过数据分析、智能规则，实现设备在能耗、投入产出比上达到最优。

• 降低运营成本：数字场站能实现“无人或少人值守”，成本的降低显而易见。

• 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。能及时发现安全问题、提前发现安全隐患是这类数字场站的一大建设目标。

• 提升服务质量：数字化的运维和运营闭环能显著带来服务的提升。

场站数字化关键技术

数据采集

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。

图1 三三开源物联网平台架构图

数据分析与处理

对采集到的数据进行处理和分析，挖掘数据背后的规律和潜在价值。这里的坑是数据量会随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。

AI分析

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没有办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，再就是有一些技术可以尝试，比如小样本学习、迁移学习、样本增广等。

图2 三三物联网平台AI视频分析应用

数字孪生

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，如果选择不慎，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需要，考察各种方式建模的成本，在效果、需求和成本间找到平衡，选择合适的技术。

图3 化工厂数字孪生体

定位技术

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。定位技术的选择要根据自己的实际精度需要、部署条件、成本，选择合适的技术。

场站数字化实现流程

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、广泛收集需求并进行分析，还要能根据成本和收益进行取舍，可以采用分期建设、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、没有足够重视成本、没有足够重视实际使用人员的意见、没有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。

三三物联网平台助力场站数字化

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提升。基于三三物联网平台的场站数字化方案，可以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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