面向電力系統(tǒng)業(yè)務的邊云協(xié)同應用分析

劉思放，王曉東，盛肖寧

（1.中國電力工程顧問集團東北電力設計院有限公司，長春 130021；2.吉林省交通規(guī)劃設計院，長春 130021）

0 引言

2021年《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃二〇三五年遠景目標綱要》中提出協(xié)同發(fā)展云服務與邊緣計算服務[1]。云計算和邊緣計算協(xié)同的新型基礎設施建設將成為實現(xiàn)分布式資源靈活調度、全域數(shù)據(jù)高速互聯(lián)以及智能應用滲透邊緣的重要途徑[2]。

現(xiàn)階段，人工智能、5G、云計算等技術快速發(fā)展，云計算作為“大連接，低時延，高帶寬”需求下重要環(huán)節(jié)的邊緣計算已廣泛應用于各產(chǎn)業(yè)中。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，通過邊緣計算進行局部數(shù)據(jù)處理，云計算平臺實現(xiàn)信息的融合，邊云協(xié)同成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一項重要支撐技術。2020年，國家電網(wǎng)提出建設具有中國特色國際領先的能源互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的戰(zhàn)略目標，在傳統(tǒng)能源產(chǎn)業(yè)向能源互聯(lián)網(wǎng)升級時，邊云協(xié)同也發(fā)揮著重要作用[3-4]。以電力行業(yè)為例，在輸變配用各環(huán)節(jié)會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)信息，單純的人力計算效率低、延時高、成本高，而邊云協(xié)同的應用可以使數(shù)據(jù)具備更高的價值，同時節(jié)約了網(wǎng)絡帶寬資源，為大數(shù)據(jù)分析、挖掘提供了良好的基礎。本文將邊緣計算、云計算等技術相結合，以邊緣計算架構和邊云協(xié)同技術框架為基礎，分析了不同電力系統(tǒng)業(yè)務場景下的邊云協(xié)同應用模式。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 國際

國際上，很多研究機構和學者對邊緣計算和云計算技術進行了研究和優(yōu)化。文獻[5]基于物聯(lián)網(wǎng)設備、邊緣智能網(wǎng)關和云基礎設施，提出一種邊緣計算架構，用以解決物聯(lián)網(wǎng)設備和數(shù)據(jù)增加造成的網(wǎng)絡瓶頸。文獻[6]介紹了連續(xù)計算的功能參考模型，支持跨計算域、從云到邊緣的工作負載移動，驗證了現(xiàn)有云技術的匹配性。文獻[7]提出了協(xié)同邊緣云的部署模式，使用Docker容器為用戶在網(wǎng)絡邊緣創(chuàng)建和共享提供服務。文獻[8]提出移動驅動的云-霧-邊緣協(xié)同框架，可分析時空移動數(shù)據(jù)，并采用機器學習算法實時預測物聯(lián)網(wǎng)設備和邊緣設備的位置。文獻[9]提出了基于邊云協(xié)同的數(shù)字孿生概念架構，用于增強數(shù)字孿生的實時能力，同時處理大量數(shù)據(jù)。文獻[10]通過整合云計算與邊緣計算的優(yōu)勢，提出了一個新的框架，利用云中心網(wǎng)絡與歷史信息來控制邊緣計算單元在物聯(lián)網(wǎng)中的性能要求。

1.2 國內

目前，我國學者在邊緣計算、云計算、電力物聯(lián)網(wǎng)和邊云協(xié)同等方面也開展了大量研究。文獻[11]基于系統(tǒng)內部的博弈關系，提出一種面向區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)的邊云協(xié)同架構及優(yōu)化策略，云服務層與邊緣服務層協(xié)同配合。與傳統(tǒng)云端服務架構相比，其訓練時間、恢復穩(wěn)定運行的速度和分配網(wǎng)絡資源方面均有較大優(yōu)勢。文獻[12]以預測預警、分類聚類和需求響應3類用戶側數(shù)據(jù)為基礎，設計了基于云-邊-端協(xié)同的用戶側數(shù)據(jù)應用框架。文獻[13]設計了云邊協(xié)同組織結構，對電力物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)進行調度，提升了數(shù)據(jù)協(xié)同效率。文獻[14]基于物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的功能需求，設計實現(xiàn)了邊緣計算框架，明確邊云協(xié)同的智能生態(tài)，驗證了邊緣計算框架在電力物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務方面的優(yōu)勢。文獻[15]提出以云平臺為主導、用戶側邊緣控制響應的能源互聯(lián)網(wǎng)供需資源協(xié)調控制框架及方法，研究了需求側資源參與能源互聯(lián)網(wǎng)控制的邊云協(xié)同技術，實現(xiàn)降低時延等目標。文獻[16]針對典型電力應用場景提出了邊云協(xié)同的智能關鍵技術。文獻[17]提出一種邊緣用戶協(xié)同分配的方式，提升了任務分配的精準性和高效性。文獻[18]提出了面向電力物聯(lián)網(wǎng)云邊數(shù)據(jù)的協(xié)同方法，解決了數(shù)據(jù)處理過程中時延高、云計算的計算量大的問題。文獻[19]提出了雙層云計算系統(tǒng)模型，針對需求響應業(yè)務的邊緣云部署進行研究。

2 邊云協(xié)同框架

2.1 邊緣計算參考架構

邊緣計算是一種在數(shù)據(jù)源頭進行分布式處理和存儲的體系結構，在數(shù)據(jù)處理和運算方面存在著諸多優(yōu)勢。包含邊緣計算的方案通?？梢詼p少通信延遲，提高網(wǎng)絡可擴展性，增強對信息的訪問量，從而使業(yè)務開發(fā)更加敏捷高效。

邊緣節(jié)點部署在邊緣側，終端的各種設備通過邊緣側接入平臺，對邊緣側資源提出了更高的要求。邊緣云計算架構存在大量的邊緣服務器和終端，需要通過邊緣云進行統(tǒng)一管理，并實現(xiàn)對邊緣應用的支撐。邊緣計算參考架構見圖1。

圖1 邊緣計算參考架構Fig.1 Reference architecture of edge computing

2.2 邊云協(xié)同技術框架

為滿足不同應用場景需求，邊緣計算與云計算需要進行緊密協(xié)同。邊云協(xié)同包含資源協(xié)同、應用管理協(xié)同、數(shù)據(jù)協(xié)同、智能協(xié)同等。資源協(xié)同包括邊緣節(jié)點為網(wǎng)絡業(yè)務提供的計算、存儲、網(wǎng)絡、虛擬化等基礎設施資源的協(xié)同。應用管理協(xié)同是指邊緣節(jié)點提供網(wǎng)絡應用部署及運行環(huán)境，對節(jié)點的多個應用生命周期進行管理和調度。數(shù)據(jù)協(xié)同中邊緣節(jié)點負責邊緣側數(shù)據(jù)的采集，按照一定模型對數(shù)據(jù)進行初步的處理分析，并將結果上傳至云端。智能協(xié)同指邊緣節(jié)點按照智能模型執(zhí)行推理，實現(xiàn)分布式智能[20]。

面向電力業(yè)務的邊云協(xié)同技術（見圖2），自下而上通過邊緣側數(shù)據(jù)價值挖掘、數(shù)據(jù)計算處理和數(shù)據(jù)應用對邊緣側數(shù)據(jù)進行決策，上傳到云中心，云中心對邊緣側數(shù)據(jù)進行指令控制，可實現(xiàn)用戶邊緣側數(shù)據(jù)與電網(wǎng)云中心的協(xié)同雙向互動。

圖2 邊云協(xié)同技術框架示意圖Fig.2 Technical architecture of edge?cloud collaboration

需求響應業(yè)務是實現(xiàn)供電側與用戶側互動的重要業(yè)務，是用戶側對于價格或激勵作出響應并改變消費模式的一種參與行為，在降低電網(wǎng)高峰負荷、保障安全穩(wěn)定運行中可以發(fā)揮重要作用。供電側對于電價或激勵機制的調整依賴于供需互動的相關數(shù)據(jù)，因此，邊云協(xié)同技術的應用對于需求側資源優(yōu)化具有重要意義。電能分析主要是對電力的消耗、故障、搶修效率、高峰用電等方面的分析，涵蓋了多種數(shù)據(jù)分析所涉及的場景。故障預警主要對設備故障、用電負荷及潛在的用電情況進行預測。電能調度主要根據(jù)各類信息采集設備反饋的數(shù)據(jù)或監(jiān)控信息，結合電網(wǎng)運行參數(shù)，對電網(wǎng)安全和運行狀態(tài)進行評估，進而對系統(tǒng)進行調整。邊云協(xié)同的數(shù)據(jù)應用涵蓋了設備和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析、預測和控制等多個方面。

2.2.1 邊緣側

在邊云協(xié)同技術框架中，邊緣側數(shù)據(jù)節(jié)點起到電網(wǎng)運行與管控的作用，并且對用戶的數(shù)據(jù)進行存儲、分析和處理，通過特定的模型部署到邊緣側對數(shù)據(jù)進行價值挖掘。數(shù)據(jù)計算處理和價值挖掘的結果可用于電力系統(tǒng)的各類型業(yè)務，例如：需求響應應用，根據(jù)云中心的電價、事件、用戶需求等數(shù)據(jù)信息對任務進行調整并傳給用戶，用戶反饋的信息可上傳至云中心，從而實現(xiàn)用戶邊緣側與云中心之間的交互。邊緣側設備具備數(shù)據(jù)的計算、存儲、虛擬化等基礎設施能力，數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)協(xié)議等邊緣平臺能力，資源管理、邊緣應用業(yè)務的生命周期管理、終端管理等管理能力，以及不同類型場景的應用與服務能力。

2.2.2 云中心

云中心通過對數(shù)據(jù)的分析和處理，集成了各類型的數(shù)據(jù)。云中心持續(xù)接入、匯聚、融合邊緣側業(yè)務數(shù)據(jù)，可提供靈活的數(shù)據(jù)分析服務。隨著業(yè)務應用的逐步上云和云網(wǎng)協(xié)同的不斷深入，信息交互從面向設備的傳統(tǒng)交互向面向平臺、業(yè)務和數(shù)據(jù)的新型交互模式轉變。云中心具備邊緣數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理分析等能力，可以為多個邊緣云的管理、數(shù)據(jù)的持久化存儲和海量計算提供充足的虛擬化資源。

3 電力系統(tǒng)業(yè)務應用場景分析

電力系統(tǒng)業(yè)務根據(jù)其類型可分為生產(chǎn)控制大區(qū)業(yè)務和管理信息大區(qū)業(yè)務，生產(chǎn)控制大區(qū)業(yè)務優(yōu)先級和可靠性要求較高，對業(yè)務的時延更為敏感，包含繼電保護、安全自動控制、調度自動化、電能量計量、故障錄波、緊急需求響應等業(yè)務；管理信息大區(qū)業(yè)務包含電視電話會議、行政電話、管理信息系統(tǒng)、辦公自動化、客戶服務等業(yè)務，對于時延的要求相對寬松[21-23]。

邊云協(xié)同的典型應用場景，部分是由于業(yè)務要求時延低，在業(yè)務系統(tǒng)云端部署的同時將部分時延敏感的實時處理任務下沉到邊緣；部分是著眼于降低云端計算壓力和網(wǎng)絡帶寬成本，在帶寬資源優(yōu)化和降低擁塞等方面進行算法和策略的升級；部分是利用邊云在智能應用上的協(xié)同優(yōu)勢，在智能化業(yè)務發(fā)展中作為技術支撐；還有一部分綜合時延、成本、性能、可靠性等各類參數(shù)進行整體優(yōu)化[24]。

3.1 輸電線路邊云協(xié)同

隨著我國電力建設的不斷推進，變電站和電力設備數(shù)量加速增長。一些架設在環(huán)境偏遠、地勢復雜地區(qū)的輸電線路的巡檢難度和成本也較高。為降低巡檢難度，提升巡檢效率和智能化水平，同時降低巡檢人員面臨的危險，中國電力科學研究院研發(fā)了邊云協(xié)同電力自主巡檢系統(tǒng)，對桿塔和輸電線路等進行自主巡檢和視頻監(jiān)控。

我國的輸電線路規(guī)模龐大，雷雨、臺風等極端天氣及火災、地質災害等因素都會影響輸電線路的安全穩(wěn)定運行。架空輸電線路的在線監(jiān)測包含對導線、桿塔、線路等的監(jiān)測，在輸電線路上布置振動、溫度、舞動、視頻等智能監(jiān)測終端，并在其中安裝邊云協(xié)同應用程序、邊緣計算程序進行數(shù)據(jù)的分析處理，將監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)送至電網(wǎng)的云主站系統(tǒng)，可實現(xiàn)對導線、桿塔、線路等運行狀態(tài)的實時監(jiān)測。

根據(jù)上層需求，各類線路監(jiān)測程序進行協(xié)同交互，實現(xiàn)對導線、覆冰、氣象等監(jiān)測及數(shù)據(jù)處理和計算，調度分配業(yè)務的計算模式，提高數(shù)據(jù)處理的效率，降低系統(tǒng)壓力。輸電線路邊云協(xié)同示意圖見圖3。輸電線路的智能監(jiān)測終端通過邊云協(xié)同應用程序與云主站系統(tǒng)進行信息交互，傳輸模式、傳感信息參數(shù)等通過應用程序進行交互。

圖3 輸電線路邊云協(xié)同示意圖Fig.3 Schematic diagram of transmission line edge cloud collaboration

3.2 基于邊云協(xié)同的需求側資源優(yōu)化模式

用戶的需求側資源是指用戶終端用電領域潛在的節(jié)電資源，傳統(tǒng)的需求側資源指能夠對電價信號或激勵作出響應的負荷資源，包含用戶改變用電方式或消費行為、提高設備用電效率、改善用電環(huán)境等方式所節(jié)約的電力。新型電力系統(tǒng)下需求側資源包括柔性負荷、分布式能源、儲能等。負荷聚合商對可調負荷進行資源的統(tǒng)一控制和調度，以充分利用需求側負荷資源，達到經(jīng)濟利益最大化。需求側負荷資源參與需求響應時，要根據(jù)信號作出響應，用戶側的智能監(jiān)測終端對于用戶電壓、功率等數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測，并對負荷發(fā)布控制信號，但是沒有統(tǒng)一的控制中心，響應具有一定的隨機性。而基于邊云協(xié)同的需求側資源優(yōu)化模式具有調控云平臺，由負荷聚合商進行邊緣設備調節(jié)，智能監(jiān)測終端可以自主感知電網(wǎng)電壓和頻率的實時變化，自動跟蹤狀態(tài)變化從而調節(jié)負荷。

基于邊云協(xié)同的需求側資源優(yōu)化模式（見圖4）包括用戶用電分析、需求側資源優(yōu)化和用戶數(shù)據(jù)分析等模塊。首先，對于需求側資源優(yōu)化模式的運行主體進行研究，定義軟件和硬件的系統(tǒng)集成方案，根據(jù)分層次的原則對模式架構進行部署。其次，基于用戶的用電特征和負荷信息，通過物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算、云計算等技術，對用戶用電模式進行分析建模，構建基于邊云協(xié)同的需求響應業(yè)務架構，分析資源優(yōu)化模式的功能需求。結合電力通信專網(wǎng)、無線專網(wǎng)等技術環(huán)境，對系統(tǒng)網(wǎng)絡框架進行設計，確定通信方式及協(xié)議機制。此外，對系統(tǒng)數(shù)據(jù)框架進行研究，基于電力數(shù)據(jù)分析用戶需求，確定數(shù)據(jù)的交互方式、類型。根據(jù)數(shù)據(jù)架構和功能需求，提出安全防護框架。

圖4 基于邊云協(xié)同的需求側資源優(yōu)化模式Fig.4 Optimized mode of demand?side resource based on edge?cloud collaboration

3.3 電力物聯(lián)網(wǎng)支撐下的邊云協(xié)同應用模式

電力物聯(lián)網(wǎng)感知設備分布在電網(wǎng)各個環(huán)節(jié)的業(yè)務應用中。智能終端、智能電能表、用戶設備會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，包含設備用電負荷、電壓電流、環(huán)境參數(shù)等數(shù)據(jù)會上傳至平臺層，大量數(shù)據(jù)的上傳容易發(fā)生網(wǎng)絡擁塞。配電網(wǎng)自動化、電力需求響應等業(yè)務承載在電力物聯(lián)網(wǎng)上，對于實時性的要求很高。如果平臺層遭遇攻擊，將會給電網(wǎng)用戶造成巨大損失，因此，平臺層的安全穩(wěn)定至關重要。

圖5 為電力物聯(lián)網(wǎng)邊云協(xié)同架構，將邊緣計算設備布置在電力物聯(lián)網(wǎng)的感知設備附近，可以實現(xiàn)終端設備的數(shù)據(jù)篩選和處理，將數(shù)據(jù)傳入核心網(wǎng)，同時對于實時性要求高的業(yè)務進行本地快速處理，實現(xiàn)資源優(yōu)化配置。電力物聯(lián)網(wǎng)的感知層包含綜合能源、多媒體、用戶數(shù)據(jù)感知設備。根據(jù)不同的設備、數(shù)據(jù)或應用場景劃分不同的域，每個域設置邊緣計算節(jié)點。感知設備與邊緣計算節(jié)點設備相連接，業(yè)務數(shù)據(jù)通過邊緣計算設備完成數(shù)據(jù)的計算和處理，并上傳到平臺層。邊緣計算設備按照應用層和平臺層的控制信息完成各項操作?；谠七厖f(xié)同技術，靠近感知層的邊緣計算設備利用邊緣計算實現(xiàn)數(shù)據(jù)的就近處理。數(shù)據(jù)可通過網(wǎng)絡上傳至云平臺，也可以存儲到邊緣數(shù)據(jù)庫，供邊緣層業(yè)務進行調用。電力物聯(lián)網(wǎng)邊云協(xié)同架構實現(xiàn)了邊緣側數(shù)據(jù)的實時處理和業(yè)務下沉，提高了設備響應速度，有效避免擁塞，緩解云中心的計算壓力。

圖5 電力物聯(lián)網(wǎng)邊云協(xié)同架構Fig.5 Edge?cloud collaboration architecture of power internet of things

4 結束語

本文概述了邊緣計算參考架構，研究了邊云協(xié)同的技術框架，在此基礎上，對于不同應用場景的電力系統(tǒng)業(yè)務進行了研究。未來，隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的應用越來越廣泛，數(shù)據(jù)量將繼續(xù)增加，電力系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)信息的計算、存儲和處理要求也將進一步提高；因此，邊云協(xié)同技術在多種電力系統(tǒng)業(yè)務場景下需要更完善的體系來實現(xiàn)業(yè)務的多樣性和應用的協(xié)同性，電力物聯(lián)網(wǎng)的邊云協(xié)同技術架構及優(yōu)化策略等也需開展更進一步的研究。