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物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增長使企業(yè)在數(shù)字化過程中能夠且必須處理的數(shù)據(jù)量增加了數(shù)百萬倍。為了提高處理效率，出現(xiàn)了一種非常強大的新計算模式：邊緣計算，它通過在邊緣處理機器學(xué)習(xí)和人工智能算法來補充集中式云基礎(chǔ)架構(gòu)的處理，即在數(shù)據(jù)來源和離用戶或設(shè)備更近的節(jié)點處理機器學(xué)習(xí)和人工智能算法。
邊緣的數(shù)據(jù)計算可以在移動網(wǎng)絡(luò)設(shè)備上的強大服務(wù)器或跨工廠的更小、更分布式的節(jié)點上執(zhí)行。無論如何，它為新的創(chuàng)收和成本優(yōu)化開辟了重要的機會。所有這一切都基于三個基本支柱：
1) 更大的可擴展性：通過將存儲和處理分布在多個位置，更高流量或更好算法的基礎(chǔ)設(shè)施和容量所需的投資得到更好的控制
2) 更高的數(shù)據(jù)安全和主權(quán)：通過不離開其原始位置，非法訪問或被盜的風(fēng)險大大降低
3) 更多的數(shù)據(jù)處理和更低的響應(yīng)延遲：頻率分析允許幾乎同時處理數(shù)千個數(shù)據(jù)。對于研究和答案，所需的時間約為毫秒。這意味著接近實時的用例，這在更面向批量信息離線分析的云環(huán)境中是不可想象的
IDG的報告《推動第四次工業(yè)革命的邊緣計算解決方案》證實了這三大支柱的重要性。在對部署邊緣計算的802位行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者進行的一項調(diào)查中，30%的受訪者回答他們的主要動機是帶寬成本、27%的數(shù)據(jù)保護和19%的延遲限制。接受調(diào)查的公司中有12%來自能源行業(yè)。
物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算在能源領(lǐng)域的優(yōu)勢
發(fā)電本身是分散的：從傳統(tǒng)的線性結(jié)構(gòu)，能源從大型發(fā)電廠傳輸?shù)绞澜绺鞯兀浆F(xiàn)代配電網(wǎng)絡(luò)，考慮采用更分散和更分散的模式，并結(jié)合可再生能源，產(chǎn)生消費的產(chǎn)消者，以及允許更大規(guī)模存儲的新元素。
所有這些都意味著網(wǎng)絡(luò)運維和供需預(yù)測的復(fù)雜性呈指數(shù)級增長。正在安裝不同的設(shè)備來了解這些復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，從簡單的物聯(lián)網(wǎng)傳感器或智能儀表到發(fā)電或傳輸設(shè)備中的通信接口，允許通過標準化協(xié)議提取數(shù)據(jù)。
物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算特別適用于：
石油和天然氣配送基礎(chǔ)設(shè)施：由于故障導(dǎo)致一天停機的成本可能超過2000萬美元，對于大型運營商來說，平均一年是五次。物聯(lián)網(wǎng)邊緣使實時分析數(shù)據(jù)成為可能，從而提前避免問題，或者更快地確定問題的原因。所有這一切都具有高度的安全性，以避免出現(xiàn)幾個月前在Colonial Pipeline發(fā)生的問題。
變電站：尤其是中低壓變電站，大型運營商數(shù)以萬計。這場革命的核心元素是智能變壓器，它除了“連接”之外，還可以對不同線路的電源進行實時動態(tài)調(diào)節(jié)，這些線路現(xiàn)在掛著新的元件，如充電器或電池。物聯(lián)網(wǎng)邊緣實時提供這些調(diào)整，從而防止故障和避免不必要的位移，以及生成可以提高整個價值鏈的投資回報率的新服務(wù)。
消費要點：2020年是能源自消費重要的一年。僅在西班牙，就安裝了596兆瓦，比2019年增加了 30%，其中一半以上安裝在工業(yè)公司中。但是，很少有用戶充分利用了這些安裝。通過物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算，再加上可以測量生產(chǎn)或存儲條件的傳感器，或可以控制消耗的智能執(zhí)行器(繼電器)，可以將節(jié)能提高兩位數(shù)。
能源領(lǐng)域物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的主要挑戰(zhàn)是什么？
物聯(lián)網(wǎng)邊緣是由技術(shù)制造商對前沿解決方案的穩(wěn)健投資推動的，這些解決方案具有更小、功率更低、價格更低的微型計算機，可以作為大規(guī)模的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算節(jié)點。同樣，正在創(chuàng)建操作系統(tǒng)和軟件以使這些節(jié)點能夠以網(wǎng)絡(luò)安全的方式執(zhí)行算法，通常打包在Docker等虛擬化軟件容器中。
然而，采用這些技術(shù)對工業(yè)能源公司來說并非沒有挑戰(zhàn)：
第一，培訓(xùn)員工。
在傳統(tǒng)上主要由自動化工程師(OT)和少得多的IT和電信工程師(IT)組成的勞動力中引入這些新技術(shù)會造成所需技能的差距。這種差距在所謂的“PoC(概念證明)”中的物聯(lián)網(wǎng)項目數(shù)量上很明顯。進行實驗室實驗來進行物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算相對簡單。盡管如此，當(dāng)涉及到將項目帶到具有成百上千個分布式節(jié)點的自然環(huán)境時，由于缺乏內(nèi)部能力，對市場驅(qū)動的SLA的需求可能會產(chǎn)生很大的挫敗感。
根據(jù)Gartner Cool Vendors in Edge Computing, 2021報告，“隨著邊緣計算從概念驗證和單體項目轉(zhuǎn)向可重復(fù)的企業(yè)應(yīng)用程序，簡化部署的供應(yīng)商產(chǎn)品正受到關(guān)注。讓您以獨特的方式解決物聯(lián)網(wǎng)邊緣復(fù)雜性的解決方案脫穎而出。
二是調(diào)整工業(yè)能源企業(yè)的財務(wù)和法律結(jié)構(gòu)。
目標是從傳統(tǒng)的重大投資模式(CAPEX)轉(zhuǎn)向初始投資較低的更靈活的模式。盡管如此，標準IT 的OPEX可能更高(包括SaaS許可證、維護成本和升級服務(wù))。這意味著文化變革，可能需要監(jiān)管變革，以允許能源部門以所需的速度向前發(fā)展。
第三，但同樣重要的是，大的挑戰(zhàn)是隨著生成和處理的信息增加而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)所有權(quán)。傳統(tǒng)上，生產(chǎn)數(shù)據(jù)屬于運營商。盡管如此，在一個更加分散的環(huán)境和一個日益復(fù)雜的價值鏈中，誰擁有數(shù)據(jù)和誰可以利用數(shù)據(jù)之間的界限變得模糊。
例如，在物聯(lián)網(wǎng)邊緣環(huán)境中用于能源分配的人工智能和機器學(xué)習(xí)算法需要使用用戶設(shè)備(智能電表、自耗、充電器、電池、傳感器等)生成的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。但是，這些數(shù)據(jù)屬于制造商的范圍，不能共享，因為這會違反數(shù)據(jù)保護法。
從這個意義上說，需要公共資助項目來創(chuàng)建財團來進一步分析這些問題。好的例子是Platoon項目，該項目側(cè)重于通過基于IDS參考架構(gòu)集成的數(shù)據(jù)開發(fā)來為智能電網(wǎng)提出解決方案，以便在歐洲代理之間進行信息交換。
盡管存在這些挑戰(zhàn)，但物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算顯然可以通過其實時處理大量信息的能力來改變能源行業(yè)，并最終提高運營的安全性和效率。任何能夠充分應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的公司都將受益并處于能源行業(yè)轉(zhuǎn)型的前沿。
(原標題：能源領(lǐng)域物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的挑戰(zhàn)和機遇)
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