《电力人工智能感存算一体化系统设计规范》（T/CES 229-2023）团体标准的主要内容总结。
1. 文档总体概述
本文件是中国电工技术学会发布的团体标准（T/CES 229-2023），首次发布于2023年12月。它规定了电力人工智能感存算一体化系统（Power AI Systems with Integrated Sensing, Storage, and Processing）的设计框架和技术要求。该标准适用于电力领域的发电、输电、变电、配电及用电等场景的系统设计、开发和部署，旨在通过感存算一体化架构提升数据处理效率和实时性。文档基于GB/T 1.1-2020起草，引用了多项国家标准（如GB/T 5271系列、GB/T 36572-2018），并强调安全性和可扩展性。
2. 范围和应用领域
- 范围：文档规定了系统的框架、技术要求（包括接入管理、网络通信、AI能力等），适用于电力领域的人工智能系统设计。
- 应用领域：聚焦发电、输电、变电、配电、用电等核心场景（如发电场站巡检、输电线路监控、智能调度控制），支持多维业务模型（详见附录A）。
3. 关键术语和定义
文档明确定义了以下核心术语（基于GB/T 5271系列标准）：
- 电力感存算一体化系统（3.1）：集感知、存储、处理功能于一体的交互式系统，能实时采集和处理电力信息，具备接入管理、数据处理、网络通信和AI能力。
- 人工智能（AI）（3.2）：交叉学科，研究模拟人类智能（如推理和学习）的模型和系统。
- 其他关键术语：
- AI加速器（3.3）：专用硬件（如NPU、FPGA），用于提升AI性能。
- 接口（3.4）：功能单元间的共享边界。
- 训练（3.5）与推理（3.6）：神经网络学习过程和基于前提的结论推导。
- 结构化数据（3.7）与非结构化数据（3.8）：分别指预定义模型数据（如关系数据库）和未组织数据（如视频、语音）。
4. 符号、代号和缩略语
文档列出了常用缩略语，便于系统设计参考：
- 硬件相关：CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、FPGA（可编程逻辑门阵列）、NPU（神经网络处理器）。
- 通信协议：LoRa（远距离无线电）、MQTT（消息队列遥测传输）、CoAP（受限制应用协议）、5G NSA/SA（非独立/独立组网）。
- 存储技术：NAS（网络附加存储）、NFS（网络文件系统）、DAS（直连存储）。
- 其他：TSN（时间敏感网络）、SDN（软件定义网络）、CMOS（互补金属氧化物半导体）。
5. 系统框架（第5章）
系统框架基于TCP/IP分层模型和物联网参考体系结构，分为四大逻辑域（业务域、数据服务域、算法引擎域、基础域）。实际应用中，系统可配置部分功能以适配业务需求，并支持存算一体技术。
5.1 概述
系统基本架构强调“感存算一体化”融合，核心是高效实时处理电力信息。框架设计遵循“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证”策略，符合GB/T 36572-2018安全要求（包括网络专用、正反向隔离、纵向加密）。
- 关键特性：框架分层设计，支持灵活部署（如通过配置简化功能），无需具备所有模块。
5.2 业务域
业务域利用AI能力支持工作流管理和应用部署，包括目标分类、语音识别、负荷辨识等多维场景。覆盖核心业务：
- 工程建设：如发电场站智能预测。
- 设备运维：如输电线路巡检。
- 典型应用：发电场站巡检、变电站监控、配电房监控、用电负荷辨识、调度控制（详见附录A业务模型）。
5.3 数据服务域
负责数据交互和处理：
- 接口服务：支持数据接入、传输（如API集成）。
- 数据集存储：维护标签库、数据集库和关键词库。
- 数据预处理：支持清洗、转换、持久化等功能，针对不同类型数据：
- 图片/视频：特征提取、图像增强、去噪。
- 语音：特征提取、数据增强、预加重。
- 文本：标记化、归一化。
5.4 算法引擎域
提供AI引擎服务，支持算法动态管理（安装、更新、停止）：
- 视频图像服务引擎：目标检测、特征提取、标签识别。
- 语音服务引擎：语音识别、语义分割、声纹提取。
- 文本服务引擎：文本识别、实体分割、语种识别。
5.5 基础域
构成系统资源池，包括硬件设备和资源管理：
- 核心节点：感存算一体化节点（如存算一体设备、感存算一体设备）及相关节点（其他接入设备）。
- 硬件形态：以CPU和AI芯片（如GPU、NPU、FPGA）为基础，支持板卡、终端、服务器等形态，满足不同场景算力需求（如模型训练和推理）。
- 架构形态：支持多种感存算一体化架构，如CMOS架构（传感器与处理器串联）和阻变调控网络架构（探测器与神经突触器件融合）。
- 示例说明：图2展示阻变调控网络架构，采用存算一体（忆阻器替代晶体管），实现基于物理定律的模拟计算。
6. 设计要求（第6章）
设计要求涵盖系统整体功能和具体技术指标，确保高效、安全、可扩展。
6.1 总体要求
- 核心能力：设备接入、数据采集、上报、处理及指令响应。
- 数据处理：支持视频、图像、语音等预处理和智能化处理。
- 资源供给：提供算力资源（计算、存储、网络），实现精准算力支持。
- 存算一体技术：必须支持至少一种（如查存计算、近存计算、存内计算、存内逻辑）。
- 部署能力：支持传统、虚拟化或容器化部署。
- AI集成：提供AI算力，支持实时决策与控制。
6.2 接入管理
- 设备支持：冯·诺依曼架构设备（串口、以太网接入）。
- 感知数据：至少一种类型（视频、图像、语音、文本）。
- 协议兼容：宜支持标准协议（如GB/T 28181、RTSP）和编解码（H264/H265）。
6.3 网络通信
- 无线/有线支持：蓝牙、Zigbee、WiFi、LoRa、NFC、RFID等。
- 协议转换：支持多种协议（如MQTT、HTTP、DL/T 698.45、IEC 61850）。
- 新技术：宜支持SDN、TSN和5G全频段接入（NSA/SA）。
6.4 计算及存储
- 存算一体：必须支持一种技术（如存内计算）。
- 存储能力：本地化存储、多类型数据支持（结构化/非结构化）。
- 异构计算：宜支持指令集协同（如X86与ARM集成）。
- 兼容性：开放多厂商AI平台（如昇腾、智芯）。
6.5 AI能力
- 处理器架构：支持X86、ARM、RISC-V等至少一种。
- 加速器：必须支持自主可控类型（如NPU、FPGA、GPU）。
- 模型管理：支持部署、库管理和服务管理；训练功能可选。
- 精度要求：训练场景（FP16/FP32/FP64），推理场景（INT8/FP16）。
- 框架兼容：主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch）。
6.6 模型推理
- 基本能力：目标分类、检测、分割、识别、跟踪（必须测试至少一项）。
- 扩展能力：行为检测、语音识别、文字识别、本地语音唤醒、负荷辨识（可选）。
6.7 远程维护能力
- 功能：时间同步、软件安装、固件升级、系统重启、日志收集。
6.8 自治能力
- 要求：在无法集中纳管时正常运行；重新纳管不影响服务状态。
6.9 可扩展性
- 存储支持：提供DAS、NAS（CIFS/NFS）访问。
- 平台兼容：支持Linux（CentOS/Ubuntu）和Windows。
- 动态扩展：存储空间可扩展。
6.10 安全性
- 信息安全：符合GB/T 36572-2018（网络专用、隔离、加密）。
- 数据安全：遵循《中华人民共和国数据安全法》。
7. 业务模型（附录A）
附录A以规范性表格总结电力场景与AI任务的映射关系：
- 典型场景：
电力场景 业务应用场景 典型AI模型任务 发电 发电站巡检 目标分类、检测、跟踪、语音识别 输电 输电线路巡检 目标检测、行为检测、文字识别 变电 变电站巡检 目标分割、识别、本地语音唤醒 配电 配电房监控 目标跟踪、语音识别 用电 用电负荷辨识 负荷辨识、目标检测 调度 调度控制 语音识别、文字识别 - 核心特点：模型任务针对性强，如发电场景侧重目标分类，用电场景聚焦负荷辨识。
8. 参考文献和起草信息
- 参考文献：引用3篇学术论文（如张宇琦等研究多模调控忆阻器），支撑感存算技术理论。
- 起草单位：国网信息通信产业集团有限公司、中国科学院上海微系统所等。
- 主要起草人：李强、庄莉等20余人。
9. 整体总结
本规范系统地定义了电力AI感存算一体化系统的设计标准：
- 创新点：强调感存算融合架构（如CMOS和阻变网络），提升实时性和效率；支持存算一体技术，减少数据搬移开销。
- 实用性：通过分层框架和模块化设计，适配电力多场景需求（如巡检、监控、负荷辨识）。
- 合规性：严格遵循国标安全要求，确保数据隐私和系统韧性。
- 未来导向：鼓励新技术（如5G、SDN）和异构计算，推动电力AI智能化发展。
此总结基于文档原文，确保内容详实、结构丰富。嵌入图片仅用于辅助理解框架和架构，位置均紧邻原始描述（图1在系统框架概述后，图2在基础域架构形态描述后）。
评论