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基于Intel云计算的电网电压分析控制系统该解决方案的后端云平台中，同样用到英特尔至强可扩展处理器，并以 Analytics Zoo 和 OpenVINO 工具包、面向英特尔架构优化的 Pytorch等工具框架做支持，与边缘侧构成了端到端的 AI 检测方案，同时，其中也部署了多种深度学习和机器学习算法模型，检测速度更快，准确性更高，完成负载需求高的模型推理，并将结果推送到电网电压控制系统中 。
基于英特尔的边缘计算和云计算，该方案既具备延迟短、性能高的特点，同时测量结果更加准确，从而提升了电压暂降治理的效率 。
25G MEC 软硬兼施 消除设备过热隐患以前，在蓝蓝的天空下，经常可以看到电力工程师们在高高的电力塔上工作 。
虽然确实很帅，但这样的情形无疑是危险的 。
如今，部署了基于英特尔 5G MEC 架构和 OpenVINO 工具包的电力设备故障诊断系统，可以快速分析温度变化，准确判断故障点，从而消除电力设备的安全隐患，做到及时发现、处理、预防重大事故的发生 。

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基于Intel的故障诊断系统架构在该系统中，基于英特尔软硬件的5G MEC 边缘云，由第二代英特尔至强可扩展处理器、英特尔FlexRAN参考架构、OpenVINO 工具包以及开放式网络边缘服务软件 OpenNESS 构成，负责数据分析、AI 模型搭建和推理、模型推送等高性能负载 。
英特尔FlexRAN 参考架构灵活、开放，帮助通用 x86 架构服务器平台实现传统无线接入网 BBU 的性能，在不同应用场景中提供高吞吐、低延时的 5G 无线连接 。
OpenNESS 平台可在公网、专网的异构网络环境下获得统一的应用开发、托管环境，让电力企业更方便地将智能应用迁移、部署至边缘 。
【从数字化、智能化启程，实现电网现代化升级】

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英特尔产品与技术助力5GMEC方案构建3开源边缘洞见平台 让世界难题无处藏身在电力系统中，还有一个世界难题：小电流接地故障 。
由于电流特征模糊，而且故障类型繁多，传统的检测方法准确率低，难以满足电网自动化、高可靠的要求 。
为了加速工业应用在边缘平台上快速落地与部署，英特尔开发了英特尔工业边缘洞见软件平台框架，并将其开源 。
它集成时间敏感型数据注入与分析组件，可部署在最接近数据产生源头的边缘设备上，其中包含 TICK 四大开源组件，完成数据收集、数据存储、数据处理、数据显示四大关键步骤，实现算法的落地与产品化 。

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工业边缘洞见软件平台软件框图实际应用表明：这种方法在保证100% 判断准确性的基础上，将判断速度从百毫秒级提高到了十毫秒级，大大提高了判断效率，不仅预防了接地事故蔓延，增强了新能源项目安全水平，还能维持光伏电厂继续发电，提高了经济效益 。
4携手加速数字转型 构建电力全网生态随着能源市场全面拥抱数字化转型，电力系统将从模拟架构向全新的数字化新型电力系统标准演进 。
在中国新基础设施建设与 “双碳” 经济的双重驱动下，坚强智能电网与能源物联网正在蓬勃发展 。

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