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智能表計實現方式物聯網表和引入AI技術

2021-11-01 11:20:45 30
最近停電停電的新聞層出不窮,高用電負荷、節能減排都造成了能源短缺。面對這樣的挑戰,自然要對能耗做出準確的評估,才能做出政策這是智能電表的優勢之一,解放了人力,實現了遠程抄表。但智能電表的實現方式有相同之處也有不同之處,有的傾向于直接切換到物聯網電表,有的則嘗試引入AI技術。
物聯網“改變”了新的表格。
在很多人眼里,用更智能的物聯網儀表替代,是構建智能抄表網絡的關鍵。目前越來越多的城市開始在公共服務領域建設物聯網,比如利用NB-IoT和云服務提供商打造智能抄表服務,水、氣、電網企業在云管理端使用智能電表傳輸使用信息,不僅方便用戶實時查詢,也給資源供應企業更好的管理運營的手段
過去傳統的抄表方式需要人工抄表,效率極低。結合NB-IoT網絡和云平臺,不僅可以實現低功耗、海量連接,還可以用大數據做精運營,做故障排查監測和分區壓力調整,避免了電、水的短缺。
除了NB-IoT之外,基于WI-SUN這樣的協議制作智能電表也是相當常見的。以硅實驗室的EFR32FG12為例,這款無線SoC采用了Arm  Cortex  M4的核心,不僅支持WI-SUN、M-BUS等通用協議,還支持專有協議。除了基本的低功耗之外,EFR32FG12的1024 kB閃存和256 kB  RAM也確保了后續OTA電表升級支持。
對于智能抄表等應用,接入的設備數量相當大,傳統的IPV4池不足以支持其大規模擴展,而WI-SUN通過支持IPV6可以提供大量的地址資源。
AI“改裝”抄表。
雖然接入物聯網儀表的方式部署相對簡單,但也對設備改造提出了很高的要求,尤其是水表這樣的儀表。而且,目前的物聯網儀表也不便宜。要想把機械儀表改成電子儀表,必須考慮供電和無線傳輸,尤其是PLC技術實現的自動抄表。
隨著深度學習、云計算和芯片的發展,人工智能已經成為半導體各行各業的熱點。但由于很多AI應用使用高性能芯片,在一些邊緣或本地化部署中,人工智能的出現率并不高。
如今,很多廠商開始研究如何將AI做成低功耗的本地端,將人工智能技術引入到嵌入式設備或MCU等低處理能力的設備中。通過增加或修改模塊,利用圖像傳感器拍照并轉換成數字,再通過NB-IoT等無線傳輸方式發送數據,無需更換現有設備。這些視覺識別和圖像識別技術都是部署在本地端的AI算法,將傳統的機械表變成了智能手表。這種改進大大降低了成本,提高了效率。
盡管該方案中使用的芯片在計算上并不強大,但它也必須得到簡單的視覺算法的支持。以嘉安科技的Kanzhi  K210為例。該芯片采用64位雙核RISC-V  CPU,計算能力達到1TOPS,但功耗只有300mW。該芯片搭載了建安開發的核心神經網絡加速器KPU,便于本地處理機器視覺任務。建安科技聲稱,這種“無創”設計的成本僅為傳統智能電表的四分之一。
但大多數廠商并不具備開發人工智能算法的能力,除了芯片廠商的識別算法方案外,往往直接使用其他AI廠商的方案。以百度的PaddleX開發工具PaddleX為例,PaddleX首先利用目標檢測模型檢測圖像中的標記,然后利用語義分割模型對儀表的指針和刻度進行分割,從而得到儀表的近似數字圖像。然后,即時消息
這兩種智能抄表方式各有優勢,更適合在確定方案前調查不同場景。例如,在一些沒有外部環境,電表位于公共區域的情況下,更適合更換新的電表,例如,大多數當前的電表。但有些需要低成本高效率安裝或者難以改裝的情況,比如室內水表,更適合AI改裝。
除了電表本身,水務、電網等供應商往往要與云平臺合作管理和存儲抄表數據,云平臺也會合作打造基于抄表數據的智能應用,如開發App、支持在線支付和查詢等。對于這些已經投入大量資金進行改裝的供應商來說,這些數據未來是否會有更大的增值空間還有待在商業模式中進一步探索,但智能抄表絕對是勢在必行的一步。

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