不久前，公用事业公司每月检查一次客户的电表——一年 12 次。 如今，数据每 15 分钟可以从智能电表输入一次，每年每电表总计超过 35,000 个读数。

(相关资料图)

每天，物联网设备和其他智能技术都会生成数 TB 的数据，这些数据可以帮助公用事业更高效、更可靠地运行……有时，这些数据的绝对数量会造成混乱，从而导致效率低下。 边缘计算和 5G 网络的结合使公用事业公司能够更有效地管理数据并缩短决策制定和响应时间，同时还减轻了集中式数据基础设施的负担。

边缘计算使数据能够在数据来源处或附近进行处理。 由于公用事业公司的技术资产通常分散在广阔的地理区域——通常位于偏远、荒凉的地方——这种计算模型非常适合某些应用程序，尤其是那些需要快速决策和响应的应用程序。 5G 无线的可用性通过在边缘设备和边缘服务器之间实现更快的通信使边缘计算的优势更加复杂，从而允许实时或接近实时地监视和控制设备。

全国各地的公用事业公司几乎在每个产生数据的地方都在实施边缘计算。 让我们看一些如何实施这项技术的例子。

边缘计算为各个变电站创造了更大的自主权，允许实时识别和响应事件。 例如，支持 AI 的摄像头和传感器可以自动检测变压器泄漏，以便向维修人员发出警报，智能变压器可以根据需求波动和其他因素动态调节电源。

现场级别的边缘计算使公用事业能够动态监控和管理电线杆、电线、开关和变压器等资产。 例如，可以在边缘服务器上分析来自无人机和车载摄像头的图像，以检测潜在的设备故障或植被侵占，从而加快响应时间。

虽然第一代智能电表只能进行单向数据报告，但新一代智能电表可能具有内置分析引擎，能够为客户和电网运营商提供可操作的见解。 在接下来的几年内，我们可能会看到仪表在客户在较高价格时段内为电动汽车充电时实时提醒他们，或者在单个仪表级别通知电网运营商异常或故障。

在应对可能导致停电甚至引发火灾的潜在设备故障等事件时，时间至关重要。 借助支持 5G 的边缘计算，公用事业避免了当来自摄像头和传感器的数据必须传输到中央位置进行处理时出现的延迟。 当可以在本地分析数据时，几乎可以立即将电力从问题区域重新路由，从而最大限度地减少停电时间并避免可能危及生命的情况。

在您的组织中实施边缘计算的想法乍一看可能令人望而生畏，但这些创新对于几乎任何规模的公用事业都是触手可及的。 以下是帮助您入门的一些实用措施：[page]

1. 从评估开始。 基于过时的原理图实施边缘计算可能会浪费时间和资源。 从评估您当前的基础架构开始，以确保边缘服务器能够在当今环境中运行。

2. 制定与特定业务目标一致的战略。 考虑到您的公用事业的业务目标，对边缘计算采取战略方法可以帮助确保资源的最佳分配和最大的投资回报。

3. 为长期游戏做好计划。 考虑您的公用事业在 5 年、10 年甚至 20 年后的位置，并确保您的边缘计算基础设施能够跟上变化的步伐。

随着智能电网的不断形成，“始终集中处理所有数据”的遗留模型变得越来越不可行。 边缘计算和 5G 无线的结合为更快的边缘数据分析创造了新的机会，能够对可能导致中断或造成危险情况的异常情况做出近乎实时的响应。 虽然并非没有风险和挑战——例如，公用事业必须为每个边缘位置采取安全措施——边缘计算有助于确保随着网格数据的数量、种类和速度的增加，公用事业可以维持和改进他们对客户的服务 以及他们对保护社区的承诺。