据了解，该标准为云边设备协作系统提供一套全面的架构要求，并结合云计算和边缘计算各自优势，实现云端、边缘侧和智能巡检设备之间的互联互通，可合理协同分配计算资源、存储资源和带宽资源。

云计算擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析，能够在电力系统智能巡检的长周期维护和复杂场景故障诊断等业务决策发挥优势；边缘计算更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能更好地支持实时性要求高、简单场景下的智能化决策与执行。

当下，电力物联网的快速发展叠加分布式新能源的广泛接入，让海量终端设备产生的数据呈现指数级增长趋势，给传统云计算技术提出了挑战。

“云边协作技术能够通过节省带宽、减少时延、保护数据隐私等手段，为电力设备通信提供新思路。”浙江省电力装备状态感知与能源数据智能应用技术重点实验室常务副主任冯珺表示。

9月3日，在衢州市110千伏金畈变电站，智能机器人正在自主开展操作和巡视作业。　翟胜闻 摄

据了解，通过云边协同技术，电力系统可以实现在变电站、配电台区等场站本地处理业务数据，除有效避免数据传输带来的电力设备运行波动外，数据处理效率也得到显著提升。

以智能视觉巡检为例，在浙江省常山县，采用该项标准研发的智能巡检机器人正被广泛应用在110千伏变电站的日常巡视中。

与传统的远程监控摄像相比，该设备通过红外摄像头和可见光摄像头，可以准确记录电压表、电流表数据画面，并基于云边设备协作技术直接在设备本地完成图像分析和数据处理，最终将分析结果反馈给用户端和服务端，无需将大量视频数据传输到远端服务器进行处理，不仅减少了大量网络带宽，还可以从实现设备监控、数据处理到事件预警的全过程“零时延”。

据估算，该技术平均每天可为一个220千伏变电站节省视频数据传输流量1.6T左右，相当于节约了100部高清电影的传输流量。(完)

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