邊緣計算和能源互聯網電系統設計分析

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摘要:能源互聯網是未來能源系統的發展趨勢，通過開放的信息共享平臺，實現供電、供熱、供氣、可再生能源等能源系統互聯互通。結合邊緣計算和能源互聯網設計了一種配用電系統。在傳統的采集中式數據處理模式下增加邊緣層，將云服務下沉到邊緣，使數據處理更貼近數據源，構建“云-邊緣-端”一體化管控的平臺架構。實踐應用表明該系統所述架構效果顯著，有利于電力系統的安全、穩定運行；可降低用能成本，提高管理效率。

關鍵詞:能源物聯網；邊緣計算；配用電；云服務

1引言

未來能源系統的發展方向就是能源互聯網，利用開放的信息共享平臺實現不同能源體系互聯互通，例如：供電、供熱、供氣、可再生能源等[1-3]。從整體上看，要優先發展清潔能源和可再生能源，實現不同能源體系的互補優勢，構建智能能源體系。該系統的關鍵技術是電力物聯網，即在電力系統中配置各種智能終端、感知設備以及通信設備等，以確保電力信息的捕獲、處理和傳輸，最終實現電力信息的匯總、分析以及存儲[4-7]。然而，隨著能源互聯系統容量的不斷增大，當前的電力物聯網必然面臨諸多問題和挑戰[8]。一方面電力物聯網通信主要依賴電力專網，可基本實現整個系統中一些關鍵節點的數據采集；電力專網通信方式采樣頻次低、狀態變化緩慢，導致數據價值密度低；另外，對于電力設備的環境參數，如：酸堿度、氣壓、濕度、溫度等采集不夠全面；電力設備的狀態參數，如：設備絕緣程度、電力塔桿姿態獲取不夠準確。另一方面，目前電力物聯網仍采用傳統云技術數據處理機制，在處理大規模數據時不可避免地會出現“大延時”問題，直接影響電力系統的安全、穩定和經濟效益，無法滿足能源物聯網“大連接、低延時”的要求[9-13]。本文針對電力物聯網存在的問題，重點討論“邊緣計算”架構模型，設計一種基于邊緣計算的電力物聯網架構并進行實際應用分析。

2系統架構

目前，能源領域普遍采用兩種云計算架構模型，即：（1）集中式云計算模型，如圖1（a）所示。借鑒大多云計算架構，終端設備需要將所有數據統一上傳至云平臺。然后，云平臺會對所采集數據進行統一存儲、分析和處理。很顯然，該計算模型比較適合對實時性要求不高的場合，實際應用大多傾向于離線的聯機分析和統計分析。以抄表應用為例，只要能在15分鐘、1小時甚至1天內完成抄表即可。以配電故障處理為例，系統需要在線監控配電設備運行情況，及時獲取相關數據并進行分析，最終判斷故障發生原因；同時會向節點推送警報；整個過程包括原始數據的上傳、云平臺數據的分析判斷、報警信息的推送等。由于鏈路較多，導致整個網絡的時延較大，不能保證系統的實時性。（2）“邊緣計算”架構模型，如圖1（b）所示。通常情況下，“邊緣節點”往往部署在數據源附近，就近完成數據采集、處理以及故障分析，然后將處理結果上傳至云平臺。云平臺管理各類故障數據，推送報警。如此看來，該模型可以將云平臺部分工作轉移到邊緣節點。這種分布式計算可以快速、高效、實時地響應不同工況下的突發情況。綜上所述，“邊緣計算”是一種非常合適的解決方案，尤其適合低壓故障處理。

3邊緣技術

3.1邊緣計算

邊緣計算是在人工智能、物聯網、大數據、云計算等行業蓬勃發展的大環境下應運而生的一種全新計算模式。邊緣計算的真正意義在于就近部署智能終端，提供分析、存儲和應用等功能，實現邊緣智能服務。邊緣計算的基本架構如圖2所示。邊緣計算系統中，智能終端設備既是“數據生產者”又是“數據消費者”，可以將傳統云計算模式的部分計算功能轉嫁給邊緣設備。智能終端首先完成負責廠站數據錄入，然后進行數據分析、處理、存儲和應用。針對響應速度要求比較高的場合，邊緣設備可以直接對相關服務做出決策，只需將結果上傳到云端既可。綜上所述，邊緣計算可以降低云計算壓力、網絡帶寬需求等。

3.2基于邊緣計算的電力物聯網架構

如上所述，所謂基于邊緣計算的電力物聯網就是在傳統云集中數據處理的基礎上引入邊緣計算，即添加邊緣層，將部分云服務下沉至終端設備，確保數據處理更靠近數據源頭?？傮w來說，就是構建一種“云-邊-端”一體化智能管控平臺，電力物聯網架構如圖3所示。從圖3可以看出，所述電力物聯網架構主要包括感知層、邊緣層、云計算層和應用層等。3.2.1感知層感知層主要包括電力系統末端安裝的各種設備，例如：不同類型傳感器、攝像頭、RFID、執行器和職能終端等。感知層的所有設備既可同邊緣層連接也可與云計算層中服務器直接相連，具體通信方式包括：電力載波、電力光纖、以太網、ZIGBEE等。通信網絡的拓撲結構可根據實際需求進行選擇，利用邊緣網關連接到廣域網絡。3.2.2邊緣層邊緣層獲取部分數據流，通過一系列操作實現時間敏感服務，例如：數據分析、邊緣智能計算、數據存儲、實時控制等。邊緣層通常由邊緣節點和邊緣管理器組成。邊緣管理器的核心是控制軟件，它可以實現對邊緣節點的統一管理。邊緣節點是計算核心，包括：邊緣云——實現邊緣大數據的集中處理，邊緣控制器——實現實時閉環控制，邊緣網關——實現網絡協議的處理和轉換等。3.2.3云計算層云計算層主要包括服務器集群，例如：數據采集模塊、數據操作模塊、數據存儲模塊、應用模塊等。云計算層分別從邊緣層和感知層獲取數據流，將控制信息發送到感知層。此外，云計算層和邊緣層根據實際業務需求，協同實現全網資源調度，為電力行業提供相關服務。3.2.4應用層應用層可以提高發電、配電、輸電、用電等多個環節的智能化水平，主要包括應用基礎設施和一些中間件，可以提供信息處理、資源分配等功能接口。結合智能計算、模式識別等先進技術，實現對電網信息的全面分析和處理，實現智能控制和決策等高端服務。

4實際應用

為驗證所述電力物聯網架構的可行性和有效性，可進行實際應用分析。以某省級電力公司的城市能源互聯網為例，開展具體應用研究。建設初期，該平臺定位如下：（1）能源數據分析優化基礎平臺，可實現區域內各類能源用戶和社會生產的多元化能源數據的整體優化。（2）引導新能源發展，監測區域內光伏、風電、冷熱電、儲能等能源效率。（3）協調控制不同能源之間關系，最大可能提升能源利用率進而降低企業用電成本。（4）在監測分析的基礎上，為能源用戶提供能源監管、運行維護服務、能源優化等增值服務。（5）打造企業聯盟，聚焦政府、電力企業、能源消費者和上下游企業，打造雙贏的經營管理模式。平臺建立以后，一直處于安全、穩定運行狀態，累計接入用戶240個，包括：園區、大型企業等；設立監測點接入236個用戶（大型企業和園區），監測點10萬個，累計數據總量為8.97T，并形成電能替代、萬個；數據總量約為10T，應用效果比較明顯。第一、設備運行穩定，服務質量明顯提高。利用該平臺的多數據分析功能，可以對電能質量等海量數據進行深度挖掘，建立不同功耗行為與功耗之間的相關模型。從而實現電網關鍵節點管理，規范用戶用電行為，降低安全事故發生的概率，提高供電企業的服務水平。第二、降低能源消耗和管理成本，提高管理效率。電力公司不再只提供電力，而是根據用戶需求提供差異化的增值服務。通過標準化、精益化運維、檢修服務，降低了設備維護成本。另外，平臺的能耗分析功能可以降低用戶用能成本。第三、促進新能源開發，提倡清潔用電。提高居民、企事業單位的節約用電意識，提高清潔能源的使用率，有利于為社會提供安全可靠、綠色清潔、高效可持續的電力和能源的供應。

5結束語

以能源物聯網的建設為研究對象，針對電力互聯網所存在問題，基于邊緣計算設計了一種配用電系統架構。重點討論邊緣計算模型以及引入邊緣計算的電力物聯網架構，主要包括感知層、邊緣層、云計算層和應用層等。實際應用表明：所述架構效果顯著，有利于電力系統的安全、穩定運行；可降低用能成本，提高管理效率。

作者：劉洋 趙瑞峰 郭文鑫  王海柱 單位：廣東電網有限責任公司電力調度控制中心