孔令生，王志遠(yuǎn)，范心明，彭元泉，曾慶輝

(1.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山供電局，廣東 佛山 528000；2. 北京四方繼保自動(dòng)化股份有限公司，北京 100085)

在此背景下，邊緣計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)受到了國內(nèi)外相關(guān)專家和研究人員的廣泛關(guān)注，并對其開展研究。邊緣計(jì)算技術(shù)與配電網(wǎng)系統(tǒng)深度技術(shù)融合，集存儲、計(jì)算、通信等功能于一體，在終端側(cè)提供智能服務(wù)，就地高效處理數(shù)據(jù)。這不僅能減輕云端數(shù)據(jù)的計(jì)算壓力，還能實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)復(fù)雜需求的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng)，有效提升系統(tǒng)運(yùn)行效率，為配電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)的智能化建設(shè)提供有力支撐[9-12]。文獻(xiàn)[13]討論了邊緣計(jì)算在構(gòu)建智慧電網(wǎng)平臺方面的優(yōu)勢，介紹了各類應(yīng)用場景相應(yīng)的邊緣計(jì)算解決方案；文獻(xiàn)[14]分析了邊緣計(jì)算在智能配電中的發(fā)展現(xiàn)狀及適用性，并介紹了邊緣計(jì)算在智能低壓區(qū)域管理、用戶用電管理、配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測3種典型場景中的應(yīng)用；文獻(xiàn)[15]提出基于云霧技術(shù)的智能電網(wǎng)能源管理模型，構(gòu)建云霧計(jì)算層次結(jié)構(gòu)，為能源管理提供不同類型的計(jì)算服務(wù)；文獻(xiàn)[16]基于邊云協(xié)同數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)的電力物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)架，以邊緣計(jì)算組為基本單元分層自治，建立集中-分布聯(lián)合控制電力信息物理系統(tǒng)；文獻(xiàn)[17]闡述了基于數(shù)據(jù)中心邊云協(xié)同機(jī)制，與新一代配電自動(dòng)化云主站協(xié)同實(shí)現(xiàn)配電臺區(qū)自治，并列舉實(shí)際配電業(yè)務(wù)中邊云協(xié)同典型設(shè)計(jì)；文獻(xiàn)[18]將邊緣計(jì)算技術(shù)引入配電網(wǎng)系統(tǒng)，提出新型配電臺區(qū)設(shè)計(jì)理念，重點(diǎn)闡述低壓設(shè)備接入和電動(dòng)汽車充電樁案例。

本文考慮到交直流混合配電網(wǎng)中分布式電源滲透率逐步提高、直流負(fù)荷密度不斷攀升、儲能設(shè)備和智能用電終端大量接入的特征，將邊緣計(jì)算技術(shù)引入交直流混合配電網(wǎng)，對基于邊緣計(jì)算的交直流混合配電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)展開研究。首先介紹邊緣計(jì)算技術(shù)和交直流配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)；其次研究交直流配電網(wǎng)中邊緣計(jì)算架構(gòu)及特征，并對邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)交互機(jī)制進(jìn)行分析；最后列舉邊緣計(jì)算在交直流混合配電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)中的幾種典型應(yīng)用場景，旨在為相關(guān)工作的開展及深入提供參考。

1 交直流配電網(wǎng)與邊緣計(jì)算

在配電網(wǎng)系統(tǒng)中，分布式能源滲透率不斷提高，直流負(fù)荷密度和比例不斷攀升，“即插即用”的柔性負(fù)荷與日俱增，交直流配電網(wǎng)的技術(shù)特征和功能結(jié)構(gòu)在逐步發(fā)生轉(zhuǎn)變，由原來的傳統(tǒng)電能分配角色轉(zhuǎn)變成集電能收集、分配和儲輸于一體的新型配電網(wǎng)系統(tǒng)。圖1展示了交直流混合配電網(wǎng)的典型結(jié)構(gòu)，其中“主變”為“主變壓器”的簡稱。配電系統(tǒng)的不確定性和復(fù)雜性劇增，亟待引入新技術(shù)，進(jìn)一步推進(jìn)配電網(wǎng)系統(tǒng)的智能化建設(shè)，在靈活配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)下協(xié)調(diào)分布式能源、儲能和負(fù)荷的運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)資源的統(tǒng)籌調(diào)配和科學(xué)利用，優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)行。

圖1 交直流配電網(wǎng)典型結(jié)構(gòu)Fig.1 Typical structure of AC-DC distribution network

云計(jì)算技術(shù)能夠有效整合和管理系統(tǒng)各類資源，通過將數(shù)據(jù)源匯集到云端，利用服務(wù)器群統(tǒng)一進(jìn)行中心化的集中式計(jì)算、分析和處理，再將結(jié)果返回給終端。但海量數(shù)據(jù)計(jì)算和復(fù)雜的邏輯操作執(zhí)行會增加響應(yīng)時(shí)間，無法有效滿足對海量異構(gòu)配用電數(shù)據(jù)儲輸和計(jì)算的實(shí)時(shí)性要求[19]。邊緣計(jì)算技術(shù)將具有計(jì)算、存儲、應(yīng)用等功能的部分智能平臺從原有的云端部署分配在靠近的網(wǎng)絡(luò)終端，提供就近意義上的智能服務(wù)：一方面，邊緣計(jì)算給云端上送過濾后的高價(jià)值成熟數(shù)據(jù)，減少了網(wǎng)絡(luò)帶寬和云平臺的計(jì)算和存儲壓力；另一方面，云平臺產(chǎn)生的計(jì)算結(jié)果發(fā)送到端側(cè)，提高了終端的業(yè)務(wù)分析處理能力[20]。

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式是集中在大型的核心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，隨著配電網(wǎng)系統(tǒng)的復(fù)雜化和需求終端設(shè)備的增多，中心化數(shù)據(jù)處理模式即將成為配電網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)字化進(jìn)程的技術(shù)瓶頸。邊緣計(jì)算架構(gòu)是去中心化的，在近數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)邊緣對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，為構(gòu)建彈性、靈活的供需互動(dòng)配電系統(tǒng)提供技術(shù)支持[21]。

在配電系統(tǒng)中有很多業(yè)務(wù)場景對智能性和實(shí)時(shí)性的要求較高，如果所有控制邏輯和數(shù)據(jù)分析均在云端執(zhí)行，業(yè)務(wù)響應(yīng)的實(shí)時(shí)性要求將很難滿足。在邊緣計(jì)算的模式下，數(shù)據(jù)的融合與分析可以極大縮短延遲，滿足配電系統(tǒng)的性能和功能要求。表1給出了交直流配電網(wǎng)中不同應(yīng)用場景與邊緣計(jì)算特點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系。

表1 邊緣計(jì)算特點(diǎn)及應(yīng)用場景Tab.1 Features and applicable scenes of edge computing

2 基于邊緣計(jì)算的交直流配電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)

配電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)是配電網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)字化、智能化的產(chǎn)物，通過借助大量終端設(shè)備采集海量數(shù)據(jù)，并通過復(fù)雜的通信網(wǎng)絡(luò)上傳至數(shù)據(jù)處理平臺，進(jìn)而對配電網(wǎng)系統(tǒng)做出控制決策，使配電網(wǎng)系統(tǒng)成為能夠快速感知、實(shí)時(shí)控制和信息分析處理的多維異構(gòu)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和配電服務(wù)需求的不斷提高，傳統(tǒng)中心化控制式的電力信息物理系統(tǒng)因數(shù)據(jù)過于龐雜，在消耗大量內(nèi)存資源的情況下也很難保證實(shí)時(shí)控制和信息安全，已無法適應(yīng)配電網(wǎng)系統(tǒng)龐雜的數(shù)據(jù)規(guī)模和靈活的供電結(jié)構(gòu)。而邊緣計(jì)算技術(shù)是在靠近設(shè)備終端的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)增加了邊緣數(shù)據(jù)服務(wù)節(jié)點(diǎn)，就近提供數(shù)據(jù)服務(wù)，在滿足控制實(shí)時(shí)性的同時(shí)，將過濾優(yōu)化后的數(shù)據(jù)上傳云平臺，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一調(diào)度，將邊緣計(jì)算技術(shù)引入到智能配電網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理中勢在必行[22]。

2.1 配電物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算架構(gòu)

配電物聯(lián)網(wǎng)(Internet of things，IOT)遵循“云-管-邊-端”的4層架構(gòu)設(shè)計(jì)理念，基于邊緣計(jì)算的配電物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)如圖2所示。云平臺匯集了整個(gè)配電網(wǎng)系統(tǒng)的重要信息，包括各類電氣量數(shù)據(jù)和控制命令等，負(fù)責(zé)訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)系統(tǒng)的統(tǒng)一調(diào)度規(guī)劃；信息傳輸介質(zhì)主要是電纜和光纜，也包括交換機(jī)、遠(yuǎn)動(dòng)機(jī)等協(xié)議轉(zhuǎn)換設(shè)備；邊緣計(jì)算平臺主要部署在近數(shù)據(jù)源側(cè)，具備數(shù)據(jù)處理功能以及局部控制功能，分擔(dān)云端平臺計(jì)算服務(wù)和數(shù)據(jù)傳輸壓力；數(shù)據(jù)采集和命令執(zhí)行設(shè)備主要包括被執(zhí)行控制的一次設(shè)備和各類起到測控保護(hù)功能的二次設(shè)備，如電壓互感器和電流互感器等，用于實(shí)現(xiàn)物理側(cè)和信息側(cè)的數(shù)據(jù)傳輸。

3.利用大數(shù)據(jù)分析等現(xiàn)代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)供給?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+教育”時(shí)代，不同的學(xué)習(xí)群體，其學(xué)習(xí)需求也不盡相同，但較為明確的是對數(shù)字教學(xué)資源的質(zhì)量和匹配性要求很高。這就要求在繼續(xù)教育資源建設(shè)中力求做到精準(zhǔn)供給，針對不同的學(xué)習(xí)群體，建設(shè)符合他們潛在需求的高質(zhì)量數(shù)字化資源。比如區(qū)塊鏈技術(shù)的運(yùn)用，通過對學(xué)習(xí)者檢索的關(guān)鍵詞頻率、以往的學(xué)習(xí)資料，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，推演測算其潛在的學(xué)習(xí)需求，進(jìn)而有針對性地進(jìn)行資源的推送，便于學(xué)習(xí)者在浩如煙海的各類資源中迅速找到合適的學(xué)習(xí)資源。

邊緣計(jì)算是在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，憑借近數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢，融合了計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用等核心功能的分布式開放平臺，用于滿足配電系統(tǒng)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)和智能服務(wù)的關(guān)鍵需求。邊緣計(jì)算的理念是將內(nèi)生性和重復(fù)性的分析計(jì)算任務(wù)下沉到近數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，大量數(shù)據(jù)只需就地化智能管控并快速決策，無需全部上傳云端主站。而外延性和創(chuàng)造性的任務(wù)放在云端平臺實(shí)現(xiàn)，緩解云端主站壓力的同時(shí)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)性要求，提升配電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)維服務(wù)的質(zhì)量和速度。

圖2 基于邊緣計(jì)算的配電物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)Fig.2 Distribution IoT structure based on edge computing

邊緣計(jì)算的參考架構(gòu)由設(shè)備感知層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)中心層和應(yīng)用服務(wù)層構(gòu)成，如圖3所示，其中邊緣計(jì)算融合在數(shù)據(jù)中心層。設(shè)備感知層是數(shù)據(jù)信息采集的來源，包括各種傳感設(shè)備和智能終端，隨時(shí)隨地感知并采集配電設(shè)備的電氣量、設(shè)備狀態(tài)和運(yùn)行環(huán)境信息；網(wǎng)絡(luò)傳輸層用于將數(shù)據(jù)信息匯集傳輸和上送，同時(shí)通過通信協(xié)議轉(zhuǎn)換提供異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換服務(wù)；數(shù)據(jù)中心層主要對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，并通過算法模型根據(jù)數(shù)據(jù)分析處理結(jié)果做出決策；應(yīng)用服務(wù)層根據(jù)應(yīng)用規(guī)范提供實(shí)現(xiàn)跨平臺、跨系統(tǒng)的信息協(xié)同、共享和智能化管理。

2.2 邊緣計(jì)算數(shù)據(jù)交互機(jī)制

邊緣計(jì)算是云計(jì)算在云端平臺中心之外計(jì)算節(jié)點(diǎn)的演進(jìn)和延伸，是“去中心化”模式的落地形態(tài)，兼具了數(shù)據(jù)采集、分析與計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)通信、控制等業(yè)務(wù)功能。位于端側(cè)的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以與其他異構(gòu)邊緣節(jié)點(diǎn)連接，實(shí)現(xiàn)端到端的業(yè)務(wù)流，支持不同邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間資源服務(wù)和業(yè)務(wù)需求的智能協(xié)同。同時(shí)又可以主動(dòng)屏蔽與其他節(jié)點(diǎn)的架構(gòu)連接，利用本地資源，滿足個(gè)性化需求。

邊緣節(jié)點(diǎn)的選擇可以通過集群理論[23]來確定，將交直流配電網(wǎng)系統(tǒng)按照運(yùn)行特點(diǎn)或地域劃分，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)中所有電網(wǎng)側(cè)一次設(shè)備、二次設(shè)備、通信元件與邊緣數(shù)據(jù)服務(wù)平臺組成集數(shù)據(jù)存儲、計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用需求等核心功能于一體的邊緣節(jié)點(diǎn)服務(wù)平臺，提供端側(cè)區(qū)域內(nèi)本地化的智能服務(wù)，并通過網(wǎng)絡(luò)完成與其他節(jié)點(diǎn)和云平臺的數(shù)據(jù)互通。

邊緣計(jì)算對內(nèi)、對外數(shù)據(jù)交互如圖4所示。數(shù)據(jù)在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)內(nèi)部交互時(shí)，終端海量數(shù)據(jù)由節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)管理模塊承擔(dān)歷史數(shù)據(jù)庫維護(hù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫更新和數(shù)據(jù)訪問功能，為數(shù)據(jù)交互、算法模塊和應(yīng)用提供支撐。完成云端主站下發(fā)的計(jì)算結(jié)果和信息模型在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的實(shí)例化以及端側(cè)信息的上報(bào)。端側(cè)獲得的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)被定期采樣存儲在歷史數(shù)據(jù)庫，以防數(shù)據(jù)丟失。數(shù)據(jù)管理模塊會提供數(shù)據(jù)庫的訪問接口，供具有相應(yīng)訪問權(quán)限的應(yīng)用和外部節(jié)點(diǎn)執(zhí)行合法讀寫數(shù)據(jù)操作。

圖3 邊緣計(jì)算參考架構(gòu)Fig.3 Reference architecture of edge computing

圖4 邊緣計(jì)算對內(nèi)、對外數(shù)據(jù)交互示意圖Fig.4 Internal and external data interaction of edge computing

邊緣計(jì)算對外數(shù)據(jù)交互對象主要包括終端設(shè)備、云端主站和其他邊緣節(jié)點(diǎn)。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)采集終端設(shè)備數(shù)據(jù)，同時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)云端主站或邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的控制指令到端側(cè)，完成數(shù)據(jù)交互；在與云端主站的數(shù)據(jù)交互過程中，主站側(cè)可根據(jù)自身需求主動(dòng)召喚邊緣節(jié)點(diǎn)側(cè)數(shù)據(jù)和信息模型，也可配置規(guī)則定時(shí)向邊緣節(jié)點(diǎn)側(cè)請求數(shù)據(jù)。邊緣節(jié)點(diǎn)側(cè)也可根據(jù)業(yè)務(wù)需求向云端側(cè)請求數(shù)據(jù)、控制指令和定值的下發(fā)，或定時(shí)請求數(shù)據(jù)下發(fā)。對系統(tǒng)級的統(tǒng)一業(yè)務(wù)和綜合數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行處理時(shí)，邊緣計(jì)算服務(wù)平臺將匯集的數(shù)據(jù)優(yōu)化后通過主干網(wǎng)上送云端數(shù)據(jù)處理中心平臺，然后云平臺將數(shù)據(jù)分析后得到的統(tǒng)一控制指令下發(fā)給邊緣計(jì)算服務(wù)平臺執(zhí)行；在與其他邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)交互時(shí)，單個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)僅服務(wù)于本地區(qū)域，與其他邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，需向云端主站發(fā)送數(shù)據(jù)請求，其他邊緣節(jié)點(diǎn)響應(yīng)并傳回?cái)?shù)據(jù)給該邊緣節(jié)點(diǎn)。通過各個(gè)邊緣計(jì)算服務(wù)平臺建立動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)庫模型，再利用復(fù)雜的通信網(wǎng)絡(luò)連接，將多個(gè)邊緣計(jì)算服務(wù)平臺之間的拓?fù)潢P(guān)系和數(shù)據(jù)庫信息建立統(tǒng)一模型，實(shí)現(xiàn)與其他多個(gè)邊緣計(jì)算服務(wù)平臺互通和協(xié)同自治。

3 邊緣計(jì)算在交直流配電網(wǎng)中的典型應(yīng)用場景

3.1 電源管理

分散、多節(jié)點(diǎn)的分布式光伏的接入，因具有間歇性、隨機(jī)性特點(diǎn)會實(shí)時(shí)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)信息，對配電網(wǎng)系統(tǒng)的通信能力提出了更高的要求。邊緣計(jì)算能夠解決海量數(shù)據(jù)分析難、預(yù)測難的問題，通過構(gòu)建多節(jié)點(diǎn)、多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)對光伏出力預(yù)測曲線實(shí)時(shí)擬合評估，實(shí)現(xiàn)對光伏發(fā)電的監(jiān)控和預(yù)測，有助于將可再生能源整合到能源分配系統(tǒng)，為配電網(wǎng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)配電、平衡能源負(fù)荷提供依據(jù)。

在邊緣數(shù)據(jù)服務(wù)平臺構(gòu)建電動(dòng)汽車充電管理系統(tǒng)，通過負(fù)荷監(jiān)測收集數(shù)據(jù)，對該區(qū)域進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測，獲得該節(jié)點(diǎn)區(qū)域用戶用電習(xí)慣以及用電超負(fù)載與輕負(fù)載時(shí)段。邊緣計(jì)算服務(wù)平臺結(jié)合負(fù)荷預(yù)測曲線和電動(dòng)汽車接入情況，利用人工智能算法對構(gòu)建的模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得最優(yōu)充電策略。邊緣計(jì)算服務(wù)平臺也會根據(jù)實(shí)時(shí)電價(jià)、用戶充電申請和當(dāng)前時(shí)段的負(fù)荷峰谷特性，有序調(diào)節(jié)充電樁的充電功率和充電時(shí)間，協(xié)調(diào)配電，提高電網(wǎng)負(fù)荷效率。

3.2 智能自動(dòng)化配電

a)拓?fù)浔孀R。拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)辨識是配電網(wǎng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能自動(dòng)化的基礎(chǔ)，交直流配電系統(tǒng)支路多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、節(jié)點(diǎn)功能靈活多變，難以進(jìn)行電力統(tǒng)一調(diào)配。而邊緣計(jì)算技術(shù)可以通過感知線路單元的站標(biāo)識符進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)識別。位于線路單元的站標(biāo)識符啟動(dòng)信號與上一級線路或母線單元的站標(biāo)識符通信，以此類推，直到信號到達(dá)網(wǎng)絡(luò)頂端被監(jiān)控單元感知，從而建立該邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的整體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，存儲在數(shù)據(jù)庫，并定時(shí)更新。

b)精準(zhǔn)負(fù)荷控制。利用具有非侵入式監(jiān)測技術(shù)的智能電表監(jiān)測跟蹤用電負(fù)荷，只需采集用戶電力入口處的電氣量，通過數(shù)據(jù)處理、特征提取和匹配完成負(fù)荷識別并上報(bào)邊緣云平臺。邊緣計(jì)算平臺進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，根據(jù)得到的負(fù)荷預(yù)測曲線分析用戶用電習(xí)慣，再將分析整理得到的負(fù)荷模型上送到云平臺，不僅減輕了數(shù)據(jù)傳輸壓力，還提高了負(fù)荷預(yù)測模型的預(yù)測精度。結(jié)合實(shí)時(shí)電價(jià)和歷史時(shí)間用電數(shù)據(jù)，合理引導(dǎo)用戶設(shè)計(jì)最優(yōu)用電策略，提高配電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性。

c)變電站控制與保護(hù)。變電站的調(diào)控運(yùn)行具有控制實(shí)時(shí)性要求高、流式計(jì)算數(shù)據(jù)量大的特性，適于應(yīng)用邊緣計(jì)算，圖5所示為邊緣計(jì)算在變電站系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)。

變電站監(jiān)測的電氣量、開關(guān)量、狀態(tài)量信息數(shù)量巨大，通過過程層的合并單元與智能終端利用采樣值(sampled value，SV)報(bào)文和面向通用對象的變電站事件(generic object oriented substation event，GOOSE)報(bào)文以IEC 61850通信協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)約格式，上傳至間隔層的測控和保護(hù)裝置，再以制造報(bào)文規(guī)范(manufacturing message specifcation，MMS)的格式上送給站控層監(jiān)控系統(tǒng)和遠(yuǎn)動(dòng)機(jī)，通過遠(yuǎn)動(dòng)機(jī)上傳給調(diào)度中心，并等待調(diào)度中心的數(shù)據(jù)分析結(jié)果和控制命令。傳統(tǒng)的繼電保護(hù)根據(jù)電氣特性分析結(jié)果執(zhí)行對應(yīng)的保護(hù)操作，相關(guān)數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議傳輸至后臺調(diào)度主站進(jìn)行分析處理，后臺主站的處理結(jié)果和控制指令需要經(jīng)過同樣的路徑下發(fā)到指定設(shè)備執(zhí)行，此過程在實(shí)時(shí)性方面存在不足；數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆爆嵟c變電站低延時(shí)的保護(hù)要求產(chǎn)生矛盾。部署邊緣計(jì)算平臺在站控層，將部分信息和任務(wù)本地化處理和存儲，在減少遠(yuǎn)動(dòng)通信的壓力的同時(shí)保證響應(yīng)的實(shí)時(shí)性；同時(shí)，邊緣計(jì)算平臺與遠(yuǎn)動(dòng)主機(jī)進(jìn)行信息交互，上傳過濾后數(shù)據(jù)信息、輔助決策和分析結(jié)果，根據(jù)接收調(diào)度中心下發(fā)的指令和數(shù)據(jù)，更新任務(wù)需求、算法和數(shù)據(jù)庫。

圖5 邊緣計(jì)算在變電站系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)Fig.5 Structure of edge computing in substation

4 結(jié)束語

為了緩解大量終端設(shè)備接入產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)給云端主站帶來的計(jì)算壓力，本文提出基于邊緣計(jì)算的交直流配電網(wǎng)信息物理架構(gòu)，研究了邊緣計(jì)算在配電物聯(lián)網(wǎng)中的計(jì)算架構(gòu)，以及邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)交互機(jī)制；最后就邊緣計(jì)算在交直流配電網(wǎng)系統(tǒng)中的典型應(yīng)用場景進(jìn)行解析，旨在推進(jìn)該技術(shù)的深度運(yùn)用。結(jié)論表明：具備靈活拓展性的邊緣計(jì)算完全適用于日益龐雜的交直流配電網(wǎng)，并激發(fā)其向著靈活、高效、互動(dòng)、智能的新型供用電服務(wù)模式不斷發(fā)展。未來在交直流配電網(wǎng)系統(tǒng)中可考慮結(jié)合“去中心化”的區(qū)塊鏈技術(shù)用以加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)；結(jié)合5G高速通信技術(shù)，進(jìn)一步優(yōu)化資源配置和提高數(shù)據(jù)的傳輸效率。