邊緣計算在需求響應中的應用現狀及發(fā)展思路

李彬，郝一浩*，祁兵，陳宋宋，馮劍

（1.華北電力大學電氣與電子工程學院，北京102206；2.需求側多能互補優(yōu)化與供需互動技術北京市重點實驗室（中國電力科學研究院有限公司），北京100192；3.國網河北省電力有限公司，石家莊050022）

0 引言

電力需求響應（Demand Response，DR）是指客戶對價格或激勵信號做出響應，通過改變正常的用電模式以保證電力供需平衡，從而實現用電和系統(tǒng)資源的綜合優(yōu)化配置［1］。電力需求側管理對促進經濟、資源、環(huán)境的協(xié)調發(fā)展以及緩解電力短缺、提高能源效率等具有十分重要的作用［2-3］。近年來，隨著電力自動需求響應業(yè)務的迅速發(fā)展以及售電側的放開，未來電力通信網中接入的終端設備數量和數據量將會大量增加，對云端的決策能力和數據處理能力提出了更加嚴苛的要求。因此，急需一種新的解決方案來應對智能終端數量快速上漲所帶來的各種問題和挑戰(zhàn)。

邊緣計算是一種在網絡邊緣側融合了網絡、計算、存儲和應用等核心能力的計算模式和網絡架構，它通過將計算能力卸載到網絡邊緣側來實現降低網絡核心節(jié)點壓力、降低網絡時延、緩解網絡擁塞等目的［4］。近年來，邊緣計算的技術優(yōu)勢愈發(fā)顯著，已經成為業(yè)內人士密切關注的技術。2020 年，在全國40 個城市中有百余個各行各業(yè)的邊緣計算項目正在上馬，包括智慧園區(qū)、智能制造等［5］。華為的開源智能邊緣項目KubeEdge 經全球頂級開源社區(qū)云原生計算基金會（Cloud Native Computing Foundation，CNCF）技術委員會同意，于2019年加入到CNCF 社區(qū)［6］，這是CNCF 在智能邊緣領域的首個正式項目。KubeEdge 依托Kubernetes 的調度能力和容器編排能力，得以實現計算卸載、云邊協(xié)同和大量終端設備接入等。Kubernetes 和云原生應用管理標準被延伸到邊緣，解決了用戶在當前智能邊緣領域面臨的一部分挑戰(zhàn)。2020 年5 月，KubeEdge 發(fā)布了1.3 版本，大幅度提升了系統(tǒng)的可維護性；同月，我國多家機構聯合啟動了“邊緣計算標準件計劃”，旨在探索和構建邊緣計算規(guī)范標準體系，推動需求側和供給側的互通連接。工業(yè)互聯網產業(yè)聯盟（Alliance of Industrial Internet，AII）與邊緣計算產業(yè)聯盟（Edge Computing Consortium，ECC）聯合發(fā)布《邊緣計算架構白皮書》后，又陸續(xù)發(fā)布了《邊緣計算IT基礎設施白皮書1.0》《運營商邊緣計算網絡技術白皮書》《邊緣計算安全白皮書》等指導性資料。

國家電網有限公司提出的建設泛在電力物聯網引發(fā)了與能源互聯網相關的一系列問題，包括去中心化、安全性和負載等。邊緣計算的獨特技術優(yōu)勢決定了其在能源互聯網領域的應用勢必十分廣闊，它是解決當前智能電表功能不足、更新智能電表的重要技術［7］。邊緣計算可用來輔助電網的正常運行，為供電故障處理系統(tǒng)縮短故障處理反應時間，也可用來建立電網傳輸設施異物檢測系統(tǒng)［8-9］，也有學者將邊緣計算應用于需求側的管理，如家庭能源管理［10-11］。邊緣計算正在逐漸成為電網中大規(guī)模終端參與需求響應的重要解決方案之一。

本研究主要總結了邊緣計算的相關技術概念，并在此基礎上探討當前需求響應業(yè)務的潛在問題及解決方法，并對需求響應業(yè)務中的邊緣計算進行了探討和總結，最后對面向需求響應業(yè)務的邊緣計算部署做出了展望。

1 邊緣計算發(fā)展概況

1.1 云計算的概況

云計算將巨大的服務計算量進行任務分解和分發(fā)［12］，計算由多個服務器構成的龐大計算系統(tǒng)完成，這是早期分布式計算的進化，它將處理分析結果合并，最終提供高效的服務。云計算系統(tǒng)主要包括4個部分：云存儲、云平臺、云終端、云安全。從用戶層面，可將云平臺分為公有云、私有云、混合云等。云平臺大致有3 種服務類型：平臺即服務（Platform as a Service，PaaS）、基 礎 設 施 即 服 務（Infrastructure as a Service，IaaS）和 軟 件 即 服 務（Software as a Service，SaaS）。

由于數據中心具有海量的服務器，通過系統(tǒng)調度可將出現單點故障的計算任務轉移到其他服務器上進行處理，實現服務的高可靠性。一些著名互聯網技術（IT）企業(yè)的大數據中心都安裝有數以萬計的服務器，為用戶提供強大的計算資源和存儲資源。云計算虛擬化使計算突破了空間限制，將不同地理位置的服務器和計算資源合并為邏輯統(tǒng)一的共享資源中心。這使互聯網數據中心（IDC）業(yè)務具有高可擴展性，可以根據需求動態(tài)地分配和釋放資源，利用應用軟件進行新業(yè)務的開發(fā)和功能擴展。

接入電網的需求響應終端數量的大量增加，使用戶對應用服務提出了低時延、高可靠、高安全性的要求。據全球范圍內的統(tǒng)計數據顯示，到2025年，物聯網醫(yī)療市場將增長至534.3億美元；到2023年，將有6 410 萬個增強現實∕虛擬現實（AR∕VR）頭戴設備投入市場［13］；到2020 年，全球智慧城市投資將達到124億美元。這些數據展現了邊緣計算的巨大潛力。傳統(tǒng)集中式的云計算采用中心化思維，而邊緣計算則是采用了去中心化的思想，邊緣計算作為一種新的計算模式，其在靠近用戶和終端的網絡邊緣側進行數據的計算處理，使得數據處理更加即時，響應時間大大降低［14］。

1.2 邊緣計算的概況

“邊緣”與“中心”的概念是相對的，邊緣計算中的“邊緣”是指在信息源到數據處理中心之間的路徑上進行的數據存儲、處理、計算［15］。邊緣計算使用戶數據不用上傳到遙遠的云端數據中心，在數據產生的源頭就可以得到及時有效的處理，具有業(yè)務實時性，能夠有效地緩解云端的流量壓力，為用戶提供更高的業(yè)務體驗［16-17］。

邊緣計算技術的產生是對傳統(tǒng)云計算的一種延伸和擴展，而不是為了代替?zhèn)鹘y(tǒng)云計算［18］。邊緣計算主要面向的應用是物聯網和移動應用，提供本地化的信息服務；而云計算是面向一般的互聯網應用，提供基于全局的信息服務。

2 邊緣計算參考架構與DR業(yè)務適用性

2.1 邊緣計算的參考架構

在ECC和AII提出的邊緣計算參考架構3.0中，邊緣計算的通用體系架構一般被分為云、邊緣和終端3 個部分［19-21］。歐洲電信標準化協(xié)會（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）也 在“MEC全球標準003版本”中提出了一個基于網絡功能虛擬化的移動邊緣計算參考架構，該架構同樣包括了3 層結構：系統(tǒng)層負責對整個模型進行系統(tǒng)級管理，分配可用資源并為全局的運營提供支撐等；主機層可實現對虛擬化基礎設施的管理；網絡層提供多種接入方式，為進出邊緣計算平臺的通道［22-23］。2019 年，歐洲邊緣計算產業(yè)聯盟（Edge Computing Consortium Europe ，ECCE）在第3 屆歐洲邊緣計算論壇上發(fā)布了第1 個邊緣計算參考架構模型RAMEC［24］。該模型并非是一個技術系統(tǒng)架構，而是旨在建立一個廣泛的邊緣計算產業(yè)生態(tài)，拉通各類標準，以減少技術上的分歧，促進互聯互通的工業(yè)互聯網基礎設施的廣泛應用。

云計算和邊緣計算之間的關系不是相互排斥的，而是相輔相成的關系。邊緣計算節(jié)點在本地進行數據處理、存儲和計算，同時也與云端協(xié)同，執(zhí)行云端的指令和策略。邊緣節(jié)點在本地完成數據的采集、處理和分析工作，通過數據鏈路將處理結果與云端共享，實現數據協(xié)同。云與邊緣的協(xié)同可提供低時延、擴大帶寬以及完成海量終端接入，在邊緣側的基礎設施之上筑構的大數據計算中心［25］。邊云協(xié)同放大了邊緣計算與云計算的功能和價值，兩者通過緊密的協(xié)同合作、優(yōu)勢互補才能最大化自身的價值，滿足多種類型的場景應用，但目前邊緣協(xié)同還處于發(fā)展初期［26］。華為在HC2018 大會上發(fā)布了智能邊緣平臺（Intelligent Edge Fabric，IEF），提出了云、邊緣一體化協(xié)同的概念。IEF 可實現用戶對邊緣側資源的遠程管理、分析，以便做出決策，為用戶提供了完整的邊緣和云協(xié)同一體化服務。邊云協(xié)同的能力涉及IaaS，PaaS，SaaS的全面協(xié)同。

2.2 DR業(yè)務的適用性

作為需求側管理的解決方案之一，需求響應在確保電網穩(wěn)定運行和控制電價上漲方面起著重要作用。國內關于需求響應的研究、實踐和市場正逐漸成熟。廣東省能源局在《廣東省2019年電力需求響應方案（征求意見稿）》中明確了要實現全省范圍內峰時一般地區(qū)負荷約3%的調峰能力［27］，并以全省用戶側機動調峰總量5.00 GW·h 為建設目標。響應用戶主要考慮了廣東省電力市場化交易的用戶、2 500 kV·A 及以上容量的大工業(yè)用戶、負荷集成商（售電公司）3 類。2020 年，國網杭州供電公司對可調節(jié)負荷資源進行普查，擬建造的第1 批需求響應資源池項目落地，通過與可調節(jié)負荷用戶或者企業(yè)簽訂用電協(xié)議的方式增加電網的彈性，為打造多元融合的高彈性電網打下基礎。

傳統(tǒng)的需求響應采用集中式調度，所有決策是由需求側管理平臺做出并將指令下發(fā)給各個終端。隨著需求響應業(yè)務的快速展開，云平臺無法快速有效地處理需求側終端上傳的大量數據流。目前，大多數需求響應項目的主要目標是利用凸優(yōu)化、博弈論、動態(tài)規(guī)劃、馬爾科夫決策過程、隨機規(guī)劃和粒子群優(yōu)化等優(yōu)化成本函數。有些學者基于斯塔伯格博弈提出了需求響應數學模型，運營方對需求響應市場提供激勵后各個市場再根據激勵來進行決策得到最佳需求響應電量［28-30］。

相關研究顯示，到2025年全球的個人智能終端數量將會達到400 億之多，而連接物聯網的智能設備數量將達到1 000 億［31］。未來可接入電網實現自動需求響應的邊緣設備將達到飽和，傳統(tǒng)的集中式的需求側管理難以對如此龐大的終端數量進行有效的管理。此外，需求側管理平臺對終端進行管理和數據搜集時，需要從各個終端和用戶上傳信息，這會大大增加傳輸所需要的帶寬和收斂時間。

本文采用Midas等相關軟件對拱橋進行支架穩(wěn)定性進行有限元分析。根據上文中支架搭設方案在Midas中建立模型，計算采用MidasCivil程序，桿件和鋼管均采用梁單元來模擬。主體荷載按照均布荷載考慮，q=98.91kN/m2。有限元計算模型如圖1。

為有效避免網絡中心節(jié)點發(fā)生系統(tǒng)性危險、降低數據處理響應時延，大多數的需求響應優(yōu)化工作都轉化為分布式優(yōu)化，并建立分布式需求響應模型［32-33］。這種模型要求公共事業(yè)公司向所有用戶發(fā)布價格信號，此后每個用戶嘗試去單獨解決優(yōu)化問題。這樣每個用戶都需要向其他用戶和云端廣播其日程表，當通信信道不理想時，某些信息可能會丟失。隨著越來越多邊緣側智能化設備的出現，可將計算放在邊緣處進行，大幅度降低用戶側設備向云端傳遞數據的需求，有效提升系統(tǒng)的運行效率。目前，邊緣計算的業(yè)務形態(tài)主要有6種：物聯網邊緣計算、工業(yè)邊緣計算、智慧家庭邊緣計算、廣域接入網邊緣計算、邊緣云、多接入邊緣計算（Multi-access Edge Computing，MEC）。相應的邊云協(xié)同場景也可分為6 大類：物聯網邊云協(xié)同、工業(yè)邊云協(xié)同、智慧家庭邊云協(xié)同、廣域接入網邊云協(xié)同、邊緣云邊云協(xié)同、MEC 邊云協(xié)同。不同的需求響應業(yè)務場景所需要的邊云協(xié)同能力也不同，要結合實際為網絡配置相應的協(xié)同能力。隨著未來邊緣與云協(xié)同可應用的場景越來越多且復雜，在應用場景中如何更好的實現邊云協(xié)同，成為需要著重考慮的問題。

3 邊緣計算在DR業(yè)務的定位及部署

3.1 邊緣計算在DR業(yè)務的定位

隨著邊緣計算的廣泛應用，其技術特點的優(yōu)勢在能源互聯網領域愈發(fā)顯著。前面提到多數的需求響應優(yōu)化問題都通過建立分布式需求響應模型轉化為分布式優(yōu)化問題，與邊緣計算的分布式思想高度匹配，體現出邊緣計算應用于需求響應業(yè)務的必要趨勢。文獻［34］提出了將邊緣計算技術引入到電力自動需求響應業(yè)務的設想，對邊緣計算應用于需求響應業(yè)務進行了展望。文章根據IEC 62939用戶接口標準設計出了自動需求響應邊緣計算（ADR-EC）節(jié)點的分層架構模型，將用戶接口分為功能層、信息層、通信層和基礎平臺層。分布式優(yōu)化模型的需求響應通過在本地解決優(yōu)化問題并在底層通信基礎設施上廣播更新消息，鼓勵所有用戶參與需求響應。但該方式也面臨著一些問題，在通信網絡尤其是無線通信網絡中，信道的性能會對系統(tǒng)產生較大影響。在文獻［35］中，作者分析了傳統(tǒng)的分布式需求響應（Distributed Demand Response，DDR）模型的弊端，并首次提出了基于云的分布式需求響應（Cloud-based Demand Response，CDR）模型。通過評估2 個模型的通信性能，驗證了CDR 模型相對于DDR的優(yōu)越性。

圖1描繪了一個基于雙層云計算的需求響應系統(tǒng)模型，模型包含若干區(qū)域的電網，每個區(qū)域中的網絡節(jié)點承載的業(yè)務相近且隸屬于同一部門或行業(yè)，需要統(tǒng)一管理和信息處理。為了避免電網中各種類型的信息和業(yè)務全部由核心云集中處理造成的網絡擁塞，模型對核心節(jié)點云處理中心提出了高可靠性的要求。在每個區(qū)域中選取合適的網絡節(jié)點部署具備邊緣計算能力的云處理中心，利用邊緣計算的技術優(yōu)勢來緩解云端的數據處理壓力以及網絡鏈路中的流量壓力。接入網內的大量終端和負荷產生的龐大信息流將不用直接與需求側管理平臺直接進行信息交互，而是與本區(qū)域內的邊緣云進行交互。邊緣云具備與核心云相近的功能和能力，日常工作中終端所產生的待處理的業(yè)務和信息可以被卸載到邊緣云獨立完成。核心云則只負責各個區(qū)域的協(xié)調優(yōu)化，通過接收來自各個區(qū)域邊緣云計算中心發(fā)來的經過壓縮處理過的最終數據，向邊緣云下發(fā)指令，實現對整個電網的業(yè)務和流量的宏觀調控。而在各自區(qū)域內，由邊緣云根據核心云發(fā)來的指令要求，對管制范圍內的網絡節(jié)點和終端負荷實施微觀調控和處理。

邊緣云具有強大的計算能力和功能擴展性，因為靠近信息終端和用戶，可以減少信息傳輸過程中端到端的延遲。在每個區(qū)域中，用戶的消費信息和終端內存儲數據通過網絡節(jié)點進入到骨干網中；再通過合適的路由選擇策略到達區(qū)域內的邊緣云節(jié)點；最后，由本地邊緣云進行信息處理和計算得到最佳優(yōu)化，為用戶提供最佳功耗計劃。邊緣云是一個本地化的云計算中心，具有強大的開發(fā)潛力，可以為本區(qū)域內提供各種類型的業(yè)務支持。同時，由于邊緣云具備強大的信息處理能力，未來它可取代聚合商的位置。

圖1 配置邊緣云的需求響應系統(tǒng)模型Fig.1 Demand response system model with edge clouds

3.2 未來邊緣云部署思路

邊緣計算在現實中應用所面臨的一個重要問題，就是如何采取合適、有效的策略來部署邊緣云或邊緣計算節(jié)點的位置?，F實中大規(guī)模邊緣計算設施和項目落地的制約因素有很多，包括設備形態(tài)、部署位置、計算和連接［36-38］。目前大多研究是面向運營商的，而關于邊緣云服務器具體部署位置的研究，尤其是面向電網和需求響應業(yè)務的研究幾乎還是空白。國內的一些學者針對第5 代移動通信（5G）技術和運營商的邊緣計算的部署進行了一些思考和研究［39-40］，也有一些針對具體的運營商網絡的研究，如車聯網中邊緣計算技術的部署［41-42］。以上有的是對部署方法和影響因素的研究，有的是在網絡架構和層次上進行的研究。它們的一個共性就是沒有針對具體骨干網絡來進行邊緣云服務器具體位置的算法和策略。

文獻［43］中，每個邊緣云被建模為一個M∕M∕C排隊系統(tǒng)，以最小化所有用戶設備的平均系統(tǒng)響應時間為目標，考慮了2種邊緣云的部署方法，即平面部署和分層部署。在平面部署中提出了一種最大加權縮減時間優(yōu)先（LERTF）算法來分配服務器給邊緣云，通過對比發(fā)現此算法可以有效降低系統(tǒng)平均響應時間。實際上平面部署是分層部署的一個特殊情況，但后者允許服務器選擇多種分配方式，故比平面部署更具潛在優(yōu)勢。文獻［44］則是提出了一種基于k-means 的邊緣服務器部署算法，通過與隨機部署算法和基于密度的聚類算法比較，表明該算法可以有效地縮短系統(tǒng)的平均完成時間，提高邊緣服務器的效率。

本文給出了一種邊緣計算參考架構（如圖2 所示），將DR 邊緣計算置于中間層，既可以向上與云端進行對接，也可以向下支持各類終端設備的接入。DR 邊緣層包括邊緣管理器和邊緣節(jié)點2 個部分：邊緣管理層呈現的核心是軟件，可實現對節(jié)點的管理；邊緣節(jié)點則是硬件實體，包括邊緣網關、邊緣控制器、邊緣云和邊緣傳感器等，是承載邊緣計算業(yè)務的核心。

圖2 邊緣計算參考架構3.0Fig.2 Edge computing reference architecture 3.0

邊緣云服務具備全覆蓋、彈性收縮、開放、靈活、安全、穩(wěn)定的特點。通過使用邊緣云提供的服務，用戶可以獲得巨大的收益，如：降低時延、業(yè)務本地化、降低成本、敏捷交付、高安全、開放易用。

圖3 DR邊緣云部署示意Fig.3 DR Edge cloud deployment

DR 邊緣云的存在使DR 終端與DR 主站的空間距離大大縮短，提升了網絡的響應速度，減少了網絡中路由轉發(fā)的時延。邊緣云為傳統(tǒng)的云計算增加了分布式能力，緩解了云端的傳輸壓力。傳統(tǒng)觀念認為邊緣計算和云計算是有界限的，其服務的應用場景有差異。DR 設備在線運行時會產生大量數據，網絡無法滿足如此體量的數據上傳，使傳統(tǒng)云計算的應用場景得到限制。通過將邊緣計算理念與云計算融合，即邊緣云計算，可以把云計算和邊緣計算的特性統(tǒng)一結合起來，互相彌補技術上的不足。邊緣云在最大限度上將云與邊緣側的設備進行整合，實現云計算的邊緣化，使網絡資源分布更加合理。邊緣云計算的一個重要特性就是邊云協(xié)同，是邊緣計算中邊緣側與云端的互相協(xié)調，通過資源管理和調度融合邊緣與云端的功能，實現管理協(xié)同、數據協(xié)同、控制協(xié)同、智能協(xié)同、應用管理系統(tǒng)、業(yè)務管理協(xié)同等。DR 中心云主要負責發(fā)布DR的項目計劃和任務，而DR 邊緣云一方面負責完成DR 中心云下發(fā)的任務分解，同時還負責對需求側智能終端上傳數據的智能計算。

針對以上的研究內容和成果來看，邊緣計算在工程應用思路中的側重點為計算和數據處理的實時性。未來的邊緣計算實際工程應用中，應把降低響應時間作為一個共性目標，在此基礎上重點考慮DR 業(yè)務的可靠性。在邊緣云的部署問題上，不僅需要建立新的通信機制，也需要設計響應的任務分配機制。未來邊緣云部署要滿足DR 業(yè)務在某條通信鏈路出現故障或質量不佳時，能夠有備用鏈路進行切換；同時要為每個邊緣云計算節(jié)點分配其管控的網絡節(jié)點和業(yè)務類型。既要保障通信服務質量和業(yè)務可靠性，也要確保邊緣節(jié)點的壓力和所控負荷量差異不會太大。

4 結束語

本研究首先對邊緣計算的相關技術概念以及發(fā)展情況進行了總結和分析。然后針對目前DR 的現狀和暴露出來的潛在問題進行了分析，結合邊緣計算技術的特點和優(yōu)勢分析了邊緣計算應用于需求響應業(yè)務的可行性。最后，結合目前邊緣計算部署問題的相關研究，發(fā)現了目前邊緣計算應用于需求響應業(yè)務還處在初級階段。

邊緣云在電力通信骨干網中的具體位置是影響全網業(yè)務和服務質量的直接因素之一，也是決定能否將邊緣計算的優(yōu)勢和價值最大化的重要因素之一，具有十分廣闊的研究前景。未來邊緣云的部署可根據具體的需求響應業(yè)務場景，以優(yōu)化網絡性能為目的展開相應研究。