边缘计算在工业互联网领域标准体系及钢铁企业煤气发电场景应用

引言

随着工业 4.0 的推进，工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，已成为推动工业智能化转型的关键力量。边缘计算作为一种将计算和数据存储靠近数据源的新型计算模式，为工业互联网的发展注入了新的活力。边缘计算在煤气发电场景工业互联网领域的应用，能够有效解决工业场景中数据传输延迟、带宽压力大等问题，提高工业生产的效率和可靠性。然而，目前边缘计算在工业互联网领域的应用还面临标准不统一、应用模式不清晰等问题，因此对其标准体系及应用模式进行探究具有重要的现实意义。

1. 边缘计算与工业互联网概述

边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其显著特点是将数据处理和分析靠近数据源，减少数据传输到云端的延迟和带宽需求，提高系统的响应速度和实时性。工业互联网则是通过工业资源的网络互联、数据互通和系统互操作，实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应，达到资源的高效利用，从而构建服务驱动型的新工业生态体系。

在工业互联网的发展过程中，随着大量工业设备的接入，所产生的海量数据对传统云计算架构提出了严峻挑战。如果将这些数据全部上传至云端进行处理，不仅会带来巨大的网络带宽压力，还难以满足工业生产中对实时性、可靠性和安全性的高要求。而边缘计算通过在网络边缘侧部署计算资源，在数据产生的源头附近完成采集、处理与分析，能够有效实现快速响应工业现场的变化，支持实时决策与控制，同时减轻云端的计算负载和通信压力，提升整个工业互联网系统的效率与稳定性。因此，边缘计算与工业互联网的深度融合，不仅弥补了传统云架构的不足，也为制造业的数字化、智能化转型提供了强有力的技术支撑。

2. 工业互联网领域边缘计算标准体系

2.1 标准体系的重要性

标准体系是推动边缘计算在工业互联网领域实现规模化应用和高质量发展的基础支撑。统一、完善的标准体系不仅有助于提升不同厂商设备和系统之间的互操作性与兼容性，也为产业协同创新提供了技术依据。通过制定科学合理的标准，可以有效规范边缘计算产品与服务的功能、性能与安全要求，提升整体系统的稳定性、可维护性和可扩展性，从而加快边缘计算在工业互联网中的落地应用。此外，健全的标准体系还能降低企业接入门槛，促进产业链上下游协同发展，为构建开放、融合、智能的新型工业生态提供保障。

2.2 现有标准体系架构

目前，工业互联网领域边缘计算标准体系主要涵盖基础共性、边缘设备、边缘网络、边缘平台、边缘应用等方面。

（1）基础共性标准：包括术语、参考架构、评测方法等。术语标准统一了边缘计算在工业互联网领域的相关概念和定义，为行业内的交流和合作提供了基础。参考架构标准则为边缘计算系统的设计和开发提供了通用的框架。评测方法标准用于评估边缘计算设备和系统的性能、功能和安全性。

（2）边缘设备标准：涉及边缘计算设备的硬件接口、通信协议、性能指标等。例如，规定边缘计算网关的接口类型和尺寸，以确保其能够与不同的工业设备进行连接；制定设备的处理能力、存储容量等性能指标标准，保证设备能够满足工业场景的需求。

（3）边缘网络标准：包括网络拓扑结构、网络安全、通信协议等方面。规范边缘网络的拓扑结构可以提高网络的可靠性和可扩展性；网络安全标准确保边缘网络的数据传输和设备运行的安全性；通信协议标准则保证边缘设备之间、边缘设备与云端之间的有效通信。

（4）边缘平台标准：涵盖平台的功能要求、接口规范、数据管理等。明确边缘平台应具备的数据处理、分析、存储等功能，以及与工业互联网平台和其他系统的接口标准，便于实现数据的共享和交互。

（5）边缘应用标准：针对不同的工业应用场景，制定相应的边缘计算应用标准。例如，在智能制造场景中，规定边缘计算在生产过程监控、质量检测等方面的应用要求和流程。

3. 边缘计算在煤气发电场景工业互联网领域的应用

3.1 实时监测与运行优化控制

实时监测与运行优化控制是边缘计算在煤气发电场景中最具代表性的应用之一。由于许多工业生产过程对响应速度和控制精度要求极高，传统的云计算架构因存在传输延迟而难以满足需求。通过在生产设备附近部署边缘计算节点，可以实现对煤气发电机组主汽压力、主汽温度、煤气流量等关键参数的实时采集与监测。通过智能算法对数据的实时计算与分析，边缘节点可立即发出控制指令，自动调整设备运行参数，从而提高煤气发电机组运行效率，降低煤气单耗。

例如，边缘节点实时分析送风量、煤气量、负荷与锅炉氧量的关系，自动调整送风机变频器，借助边缘计算实现锅炉含氧量实时监控与快速自动控制，保证锅炉稳定燃烧。

3.2 本地数据处理与安全

随着工业设备智能化水平的提升，生产过程中产生的数据量呈指数级增长。然而，然而并非所有数据都可以上传至云端进行集中处理。边缘计算能够在数据源头附近完成初步的数据清洗、聚合与智能分析，从而有效减少网络带宽占用并保证数据安全。例如，煤气发电机组运行数据往往不让上传到云平台，在现场的缘节点上部署边缘计算服务，可实时在本地完成机组热效率、锅炉热效率、煤气单耗等关键指标的计算，减少云端依赖和网络延迟。

通过部署轻量化边缘 AI 服务，快速感知煤气压力大幅度波动，触发毫秒级响应煤气调节阀门动作，保障锅炉给煤气量，从而稳定燃烧。边缘服务采用数据加密和分布式存储，确保敏感工艺参数不外泄，即使断网仍能维持核心安全功能运行，为煤气发电高风险场景提供了本质安全屏障。

3.3 预测性维护

传统工业设备维护多采用定期检修或故障后维修的方式，存在资源浪费或突发故障导致停工的风险。边缘计算结合大数据分析和人工智能算法，为预测性维护提供了技术基础。通过在汽轮机、发电机等关键设备端部署边缘节点，实时采集振动、温度、压力等数据，并利用本地轻量化 AI 模型（如 LSTM、随机森林）分析运行状态，提前识别轴承磨损、叶片结垢等隐患。

边缘计算实现毫秒级异常检测，同时过滤冗余数据，仅将关键特征上传至云端进行深度分析，减少 90% 以上的带宽压力。边缘侧的实时诊断与云端长期趋势预测相结合，可显著提高设备可靠性，延长使用寿命，降低运维成本，推动工业设备由“被动维修”向“主动维护”转型。

结束语

综上所述，边缘计算与工业互联网的结合是工业智能化发展的必然趋势。构建完善的边缘计算标准体系，明确其在钢铁行业能源发电领域的应用，对于推动钢铁企业煤气发电的智能化发展具有重要意义。通过不断完善标准体系和创新应用模式，边缘计算将更好地服务于钢铁企业发电生产，提高发电生产的效率、质量和安全性，促进钢铁工业领域的数智化转型升级。

参考文献

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[2] 高见芳 . 基于边缘计算的工业互联网应用系统设计 [J]. 电脑知识与技术 ，2022，18（31）：65-67+70.