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    基于邊緣計(jì)算的交直流配電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)

    2021-01-05 08:48:28孔令生王志遠(yuǎn)范心明彭元泉曾慶輝
    廣東電力 2020年12期
    關(guān)鍵詞:交直流云端邊緣

    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。

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