面向云边协同的配网智慧网关XTU 4.0技术设计方案

1. 项目概述

1.1. 项目背景
随着新型电力系统的建设，配电网作为直接面向用户的关键环节，其智能化水平亟待提升。当前，以 XTU 为核心的配网自动化终端虽实现了基础的数据采集与远程控制，但面对台区内日益增长的录波、三遥、SOE、红外、视频等多源异构数据，其有限的算力和存储能力已成为瓶颈。海量原始数据全部上传至云端主站（OCS、运维系统等），不仅占用了宝贵的通信信道资源，增加了通信成本，也给云平台的处理和存储带来巨大压力，且难以满足故障快速本地处置等实时性要求。

1.2. 建设目标
为解决上述问题，本项目旨在设计一款“配网智慧网关”（以下简称“智慧网关”）。该网关作为部署在配电台区的边缘计算节点，与现有的 XTU 设备及云平台协同工作，构建一个“云-边-端”三位一体的智慧配网解决方案。其核心目标如下：

• 提升边缘智能：在靠近数据源的台区侧，实现数据的本地化处理、分析和AI模型推理。
• 降低通信成本：通过在边缘侧对原始数据进行清洗、聚合和特征提取，大幅减少上传到云端的数据量。
• 增强系统实时性：实现台区故障的快速本地研判、告警和部分自主决策，缩短响应时间。
• 赋能高级应用：为台区精准备负荷预测、设备状态评估、电能质量分析、分布式能源就地消纳等高级应用提供算力支撑。
• 保障系统灵活性与开放性：采用容器化技术，支持第三方应用和算法的快速部署与迭代。

2. 总体架构设计

系统总体架构分为三层：云端主站层、边缘计算层和终端感知层。

2.1. 云端主站层

• 业务主站 (OCS)：负责接收由智慧网关上报的高价值业务结果数据（如故障研判结论、负荷预测值等），进行全网范围的态势感知和调度决策。
• 运维管控平台：负责对全网的智慧网关进行统一的设备管理、状态监控、软件/算法/容器镜像的远程升级与部署、安全策略下发等。

2.2. 边缘计算层

• 智慧网关：本方案的核心。负责汇聚台区内所有终端设备的数据，进行本地计算、存储和智能分析。它将原始的、海量的数据流，转化为精炼的、高价值的信息流。

2.3. 终端感知层

• 包括 FTU、智能断路器、各类传感器、摄像头等一次、二次设备，是原始数据的来源。

3. 硬件方案设计

3.1. 核心处理器

• 主控芯片：全志 T527 （或飞腾桌面服务器）
  • CPU：八核 ARM Cortex-A55，提供强大的通用计算能力。
  • NPU：内置 2 TOPS 算力的 NPU，高效支持各类神经网络模型（如 CNN, RNN）的推理，满足图像识别、故障波形分析等 AI 需求。
  • GPU：Mali-G52，可用于视频解码和简单的图形处理。
  • 工业级标准：满足宽温（-40℃ ~ 85℃）、高稳定性要求。

3.2. 存储

• 内存 (RAM)：不低于 8GB LPDDR4，保证多容器、多应用并发运行的流畅性。
• 系统存储 (eMMC)：不低于 64GB eMMC，用于存放操作系统、容器基础镜像和核心应用。
• 数据存储 (SSD/TF)：预留 M.2 接口或 TF 卡槽，可扩展 256GB/512GB 或更高容量的存储空间，用于缓存原始数据、录波文件、视频片段及日志。

3.3. 通信接口

• 上行接口（对云）：
  • 2 x 10/100/1000M 以太网口，支持网络冗余。
  • 内置 4G/5G 通信模组（Mini PCIe 接口），作为主用或备用上行链路。
• 下行接口（对端）：
  • 4 x RS485/RS232 接口，用于连接 XTU、FTU 等遵循 Modbus、IEC101/103 等规约的设备。
  • 2 x 10/100M 以太网口，用于连接网络型 FTU、摄像头等 IP 设备。
  • USB 3.0/2.0 接口，用于临时调试或扩展。

3.4. 其他

• 电源：宽压直流输入（如 DC 9-36V），具备过压、反接保护。
• 结构：无风扇被动散热设计，金属外壳，DIN 导轨式安装，适应柜内恶劣环境。
• 看门狗 (Watchdog)：硬件看门狗，保证系统在异常时能自动恢复。

4. 软件方案设计

4.1. 系统软件层

• 操作系统：采用 Yocto 或 Buildroot 或 麒麟 或 鸿蒙 构建的定制化 Linux 系统。裁剪不必要的服务，硬化内核，提升安全性和稳定性。
• 驱动程序：提供所有硬件接口的稳定驱动，包括串口、网口、NPU、GPU 等。

4.2. 平台软件层

• 容器引擎：Docker CE 或更轻量的 Podman。负责容器的生命周期管理。
• 数据总线/消息中间件：内置轻量级 MQTT Broker (如 EMQX-Nano) 或 ZeroMQ，实现网关内部各应用容器间的解耦和高效通信。
• 边缘计算框架 (可选但建议)：集成 KubeEdge 的 EdgeCore 或百度智能云 Baetyl 等开源边缘计算框架。这能与云端的 Kubernetes (K8s) 生态无缝对接，实现云端统一编排、边缘自治运行。
• 南向驱动/协议栈：开发统一的南向服务，以插件化形式支持 Modbus RTU/TCP、IEC60870-5-101/103/104、DL/T645 等电力行业标准协议，以及 ONVIF/RTSP 等视频协议。
• 北向代理：开发北向服务，负责与云端 OCS 和运维平台通信。采用 MQTT 协议，支持 TLS 加密和断线重连，将处理后的结果和自身运维数据安全上报。

4.3. 应用软件层（以容器形式部署）

• 基础数据处理应用：
  • 功能：负责三遥、SOE 等常规数据的采集、清洗、时序对齐和本地缓存（可存入 InfluxDB 等时序数据库）。
  • 上报策略：周期上报、变化上报、告警触发上报。
• 高级 AI 分析应用：
  • 暂态录波智能分析：利用 NPU 对录波数据进行特征提取，通过 AI 模型（如 CNN+LSTM）判断故障类型（如金属性接地、弧光接地等），生成研判报告上报。
  • 设备状态评估：分析变压器、开关的电流、电压、温度等数据，进行健康度评分和异常预警。
  • 视频/红外智能巡检：对摄像头画面进行实时分析，识别表计读数、开关分合状态、设备发热异常点等，替代人工巡视。
• 管理与运维应用：
  • 远程配置：提供 Web 或 API 接口，供运维人员远程配置南向采点、上报策略等。
  • 日志管理：收集所有容器的日志，进行本地存储和按需上报。

5. 核心功能与协同模式

5.1. 数据处理流程

1. 采集：智慧网关通过串口或网口，从 XTU、FTU、传感器、摄像头等采集原始数据。
2. 处理：数据进入内部总线，由不同的应用容器订阅处理。例如，三遥数据进入基础处理应用，录波文件触发 AI 分析应用。
3. 分析：AI 应用调用 NPU 进行模型推理，得出结论。
4. 存储：原始数据和分析结果根据策略在本地 SSD/TF 卡中进行缓存或持久化。
5. 决策：简单的、明确的逻辑（如温度超限告警）可在本地直接触发告警或联动。
6. 上报：将处理后的精简结果、告警信息、运维数据通过北向代理上报至云平台。

5.2. 与 XTU 的协同模式

• 并联模式（推荐）：
  • 接线：智慧网关和 XTU 并行连接到数据源（如通过手拉手 RS485 总线或交换机）。XTU 继续执行原有的遥信、遥测上传和遥控功能，保障基础自动化业务不受影响。智慧网关则专注于海量数据的高级分析。
  • 优势：部署简单，不影响现有业务的可靠性，系统冗余度高。
• 串联模式：
  • 接线：数据源 -> XTU -> 智慧网关 -> 云平台。智慧网关作为云平台前置处理单元。
  • 优势：可以对所有数据进行统一的过滤和处理，但对网关的可靠性要求极高，存在单点故障风险。需设计完善的 Bypass（旁路）机制。

6. 网络与安全设计

• 通信安全：所有北向通信（网关与云）必须使用 TLS 1.2/1.3 加密。支持双向认证。
• 设备安全：启用 Secure Boot，防止恶意固件加载。对存储在本地的敏感配置和数据进行加密。
• 应用安全：容器之间进行网络隔离。对容器镜像进行安全扫描和签名，确保来源可信。
• 访问控制：严格的防火墙策略，仅开放必要的服务端口。远程访问需基于角色的权限控制（RBAC）。

7. 部署与实施建议

1. 阶段一：原型验证 (PoC)：搭建实验室环境，完成软硬件集成，验证核心功能，跑通“端-边-云”全流程。
2. 阶段二：试点部署：选取 1-2 个典型配电台区进行试点安装，收集真实环境下的运行数据，检验方案的稳定性、性能和业务价值，优化模型和策略。
3. 阶段三：规模推广：在试点成功的基础上，制定标准化部署流程和运维手册，进行规模化推广。

8. 结论

本技术方案详细阐述了一款基于全志 T527 芯片、采用容器化软件架构的配网智慧网关。该网关通过在配电台区侧提供强大的边缘计算能力，与云平台协同，能够有效解决当前配网智能化建设中的数据处理瓶颈，降低成本，提升效率和安全性。该方案技术路线清晰，软硬件选型合理，具备很高的工程实践价值，是实现未来智慧配网的坚实一步。