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    云邊協(xié)同區(qū)域能源互補(bǔ)決策模型與算法

    2022-10-08 08:09:56唐帥龐凝李光毅彭嬋賈宇琛郁五岳
    智能電網(wǎng) 2022年5期
    關(guān)鍵詞:云邊盈余云端

    唐帥,龐凝*,李光毅,彭嬋,賈宇琛,郁五岳

    (1.國網(wǎng)河北省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,河北省 石家莊市 050021;2.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,河北省 保定市 071000)

    0 引言

    在以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)建設(shè)中,為了提高清潔能源利用率,借助信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)各種能源之間的互動(dòng),以區(qū)域特色構(gòu)建綜合能源系統(tǒng)已成為能源轉(zhuǎn)型過程中的一種重要方式[1]。所構(gòu)建的綜合能源系統(tǒng)稱為“區(qū)域能源”,是指在某個(gè)特定區(qū)域內(nèi),根據(jù)能源結(jié)構(gòu)和負(fù)荷需求,優(yōu)化配置各種形式、各種品類的能源,從而實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)的一套供用能解決方案。

    為了實(shí)現(xiàn)區(qū)域能源的高效利用,必須建立科學(xué)的管理機(jī)制,數(shù)據(jù)收集和分析處理是需要重點(diǎn)研究的問題。隨著物聯(lián)網(wǎng)的興起,利用各種感知器件和通信技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集在電力系統(tǒng)中已被逐漸應(yīng)用。針對(duì)綜合能源系統(tǒng)用戶側(cè)負(fù)荷多樣化、清潔能源利用效率低等問題,美歐各國相繼展開了對(duì)綜合能源系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取的研究[2-4]。對(duì)應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,以及探究大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理,更多可借鑒的方法來源于對(duì)電力物聯(lián)網(wǎng)的研究[5-7]。隨著能源和用戶的多樣化發(fā)展,電力供需領(lǐng)域之間傳遞的信息量不斷增大,導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失和網(wǎng)絡(luò)擁塞等通信問題,通過邊緣計(jì)算的有效應(yīng)用可得到解決[8]。實(shí)踐中,基于邊緣計(jì)算的能源管理已經(jīng)在家庭用電方式中應(yīng)用,其架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)和實(shí)現(xiàn)方法已被闡述[9-11]。邊緣計(jì)算的作用是信息的本地化收集和數(shù)據(jù)斷網(wǎng)續(xù)傳,以保證信息完整性和數(shù)據(jù)可靠性,其強(qiáng)調(diào)的是通信低時(shí)延、算法輕量級(jí)、存儲(chǔ)分布式,無法完成電力系統(tǒng)調(diào)度和綜合能源系統(tǒng)的供用能決策建立。調(diào)度和決策還需借助云平臺(tái),邊緣計(jì)算的分布式和云平臺(tái)的集中式相結(jié)合,可以構(gòu)建分布-集中式的聯(lián)合控制系統(tǒng)[12]。利用邊緣計(jì)算就近收集數(shù)據(jù)和預(yù)處理以達(dá)到數(shù)據(jù)的實(shí)效性,云平臺(tái)則進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理,實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)“源-網(wǎng)-荷”的互動(dòng)[13],而數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)化和各個(gè)邊緣之間的互動(dòng)則主要由云來完成[14]。云邊協(xié)同方法使邊緣和云平臺(tái)各自發(fā)揮通信和計(jì)算優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)能源之間的有效互動(dòng)。

    綜上所述,區(qū)域能源數(shù)據(jù)獲取與互動(dòng)決策方法的研究主要集中在邊緣計(jì)算算法和云邊協(xié)同架構(gòu)上,實(shí)踐應(yīng)用和模型規(guī)劃大多局限于智能家居等較小的范圍之內(nèi)。含有眾多微能網(wǎng)和用能多樣化用戶的區(qū)域能源系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化,需要更完善的云邊協(xié)同架構(gòu)和云平臺(tái)決策模型。

    1 區(qū)域能源互補(bǔ)決策模型

    區(qū)域能源要達(dá)到經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定、高效運(yùn)行,需要構(gòu)建有效的優(yōu)化調(diào)度算法[15],加強(qiáng)多個(gè)綜合能源系統(tǒng)之間的互連互濟(jì)[16]。區(qū)域能源系統(tǒng)內(nèi)含有眾多類型各異的用戶以及各類微能網(wǎng)。

    模型構(gòu)建的條件包括:

    1)區(qū)域能源中的微能網(wǎng)滿功率出力。

    2)微能網(wǎng)的售電和售熱價(jià)格低于配電網(wǎng)和熱力網(wǎng)。

    3)區(qū)域內(nèi)的用戶具有優(yōu)先選擇新能源的權(quán)利和偏好。

    4)區(qū)域內(nèi)各個(gè)微能網(wǎng)具有內(nèi)部互補(bǔ)機(jī)制。

    5)區(qū)域內(nèi)可調(diào)動(dòng)的通信網(wǎng)絡(luò)均暢通。

    在滿足以上條件的情形下,按照微能網(wǎng)的地理位置,區(qū)域能源被劃分為n個(gè)子區(qū)域。每個(gè)子區(qū)域設(shè)置邊緣計(jì)算控制網(wǎng)關(guān),負(fù)責(zé)收集本子區(qū)域的數(shù)據(jù),經(jīng)過預(yù)處理后,周期性地將關(guān)鍵數(shù)據(jù)送至云平臺(tái)。云端區(qū)域能源動(dòng)態(tài)決策單元根據(jù)整個(gè)區(qū)域的能源盈虧情況,分類計(jì)算得到能源交互方案集,并以距離為主要參數(shù)計(jì)算能源交互收益,從而形成能源交互決策,下發(fā)指令到邊緣計(jì)算控制網(wǎng)關(guān)。盈余子區(qū)域的邊緣計(jì)算控制網(wǎng)關(guān)根據(jù)云端的指令,與能源短缺子區(qū)域通信,并輸送能源到該子區(qū)域,實(shí)現(xiàn)區(qū)域能源系統(tǒng)的能源互補(bǔ)。區(qū)域能源決策與邊緣計(jì)算控制網(wǎng)關(guān)構(gòu)建的云邊系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

    云平臺(tái)的動(dòng)態(tài)決策單元,負(fù)責(zé)產(chǎn)生能源互補(bǔ)的決策規(guī)則。若以此為根節(jié)點(diǎn),那么子區(qū)域邊緣則為葉子節(jié)點(diǎn),葉子節(jié)點(diǎn)的下一層是微能網(wǎng),包含電源、熱源和負(fù)荷。依據(jù)自上而下的規(guī)則,云平臺(tái)建立周期性更新的動(dòng)態(tài)區(qū)域能源互補(bǔ)決策池,并選擇相關(guān)決策下發(fā)至子區(qū)域,子區(qū)域邊緣解析后下發(fā)至所管轄的電源和熱源,并根據(jù)指令與其他子區(qū)域進(jìn)行信息和能源交互。具體步驟如下:

    1)取t1為初始時(shí)間,所有葉子節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù),包括源荷特征、時(shí)空分布、初始儲(chǔ)能、交互耦合等,匯總到根節(jié)點(diǎn)并轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí),形成原始知識(shí)庫。

    2)對(duì)儲(chǔ)存的知識(shí)進(jìn)行屬性、關(guān)系抽取,依據(jù)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算推理,構(gòu)建初始決策池,將決策池中的規(guī)則分類篩選并下發(fā)到子區(qū)域。

    3)子區(qū)域收到規(guī)則后解析并與本地目標(biāo)進(jìn)行匹配,匹配成功則執(zhí)行根節(jié)點(diǎn)的決策,開啟規(guī)則中設(shè)定的通道,與其他子區(qū)域進(jìn)行信息交互;同時(shí),開始計(jì)時(shí)并發(fā)ACK,并收集子區(qū)域葉子節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù);如果匹配失敗,子區(qū)域向云平臺(tái)發(fā)送拒絕該決策的ACK至根節(jié)點(diǎn),按照其本地目標(biāo)函數(shù)管理葉子節(jié)點(diǎn),并開始計(jì)時(shí)。

    4)當(dāng)計(jì)時(shí)到根節(jié)點(diǎn)與子區(qū)域葉子節(jié)點(diǎn)約定的周期T時(shí),子區(qū)域?qū)⑹占男畔l(fā)送至云平臺(tái),新數(shù)據(jù)代入目標(biāo)函數(shù),形成新的規(guī)則放入決策池;在規(guī)則下發(fā)之前需要確定該規(guī)則的運(yùn)行周期,同時(shí)新數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)融合,進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析,預(yù)測(cè)出該規(guī)則的運(yùn)行周期Tx,下發(fā)指令到子區(qū)域。

    5)子區(qū)域解析并轉(zhuǎn)發(fā)指令到E或者H節(jié)點(diǎn),最下層葉子節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的物理設(shè)備開始能源的輸送,并開始計(jì)時(shí)。

    區(qū)域能源知識(shí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。

    在知識(shí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,子區(qū)域邊緣計(jì)算控制網(wǎng)關(guān)起到至關(guān)重要的作用,它不僅是決策的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)構(gòu),在解析到規(guī)則信息不匹配時(shí),這個(gè)子區(qū)域就成為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)“孤島”,根據(jù)自己的目標(biāo)函數(shù),管理與之關(guān)聯(lián)的葉子節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)孤島內(nèi)的能源調(diào)度,實(shí)現(xiàn)邊端自治。

    2 區(qū)域能源動(dòng)態(tài)決策生成方法

    2.1 子區(qū)域分類及功率盈虧分析

    設(shè)一個(gè)區(qū)域能源系統(tǒng)劃分為n個(gè)子區(qū)域,每個(gè)子區(qū)域內(nèi)部含有電能和熱能的互換裝置,在周期Tx初始時(shí)刻有m個(gè)可再生能源盈余子區(qū)域,其盈余功率為

    式中:Psp為盈余功率;Pes為盈余電功率;Phs為盈余熱功率。

    k個(gè)子區(qū)域可再生能源短缺,與負(fù)荷相關(guān)聯(lián),短缺的功率為

    式中:Pst為短缺功率;Pel為短缺電功率;Phl為短缺熱功率。

    子區(qū)域之間進(jìn)行能源輸送以消費(fèi)盈余子區(qū)域的能源,從而減少能源短缺子區(qū)域向電網(wǎng)和熱力網(wǎng)購買能源的支出,共S種方案。

    很顯然,這種窮舉的方法是不合理的,這些組合中有的方案是無法實(shí)現(xiàn)的。例如,當(dāng)Pesi=0時(shí),其仍然參與到Pelj的能源傳輸方案中,這一方案可以通過預(yù)處理剔除掉,從而降低后續(xù)的計(jì)算壓力。預(yù)處理方法為

    1)將盈余子區(qū)域按照盈余功率分為3類。

    式中:Pes-only為只盈余電能;Phs-only為只盈余熱功率;Pes-hs為電熱功率均有盈余。

    2)同理,能源短缺子區(qū)域按短缺功率分為3類。

    式中:Pel-only為只短缺電能;Phl-only為只短缺熱功率;Pel-hl為電熱功率均短缺。

    3)根據(jù)分治原理,遵循算法時(shí)間復(fù)雜度最小的原則,將能量轉(zhuǎn)移關(guān)系分為5類,按照優(yōu)先級(jí)別排序如表1所示。

    考慮到能源傳輸過程中的損耗,應(yīng)盡少占用線路,由于子區(qū)域本地電能轉(zhuǎn)化熱能比較容易,在定義優(yōu)先級(jí)別時(shí)電能盈余為最高級(jí)別;其次為熱能傳輸,因?yàn)楹芏辔㈦娋W(wǎng)會(huì)產(chǎn)生余熱,優(yōu)先進(jìn)行子區(qū)域內(nèi)多能互補(bǔ);子區(qū)域內(nèi)部互補(bǔ)優(yōu)化后,才進(jìn)行子區(qū)域之間的互補(bǔ);最后考慮電熱同時(shí)輸送,這種情況下的線路損耗最大。

    表1 能量轉(zhuǎn)移關(guān)系分類表Table 1 Classification of energy transfer relationship

    4)計(jì)算每一種組合中兩個(gè)集合元素的個(gè)數(shù),從而形成以下能源輸送方案集合。

    2.2 云端決策池的構(gòu)建

    云端區(qū)域能源動(dòng)態(tài)決策單元根據(jù)邊緣傳輸過來的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,結(jié)合歷史數(shù)據(jù)算出各子區(qū)域的能源輸送決策,稱為“云端決策池”。云端決策的依據(jù)包括能源傳輸距離、子區(qū)域能源出力原始成本、價(jià)格機(jī)制等因素。

    首先計(jì)算能源傳輸距離,根據(jù)盈余子區(qū)域優(yōu)先的原則選定第i種能源轉(zhuǎn)移方案,其中含有ai個(gè)盈余功率子區(qū)域,bi個(gè)短缺功率子區(qū)域,計(jì)算這種方案的距離矩陣。

    然后,設(shè)定能源輸送周期為Tx,計(jì)算該方案下子區(qū)域新能源建設(shè)平均到每個(gè)周期所需的成本。

    能源輸送過程中無論是電還是熱,都會(huì)有線路上的損耗。設(shè)輸送電能每千米線路平均損耗為Pekm,輸送熱能每千米線路平均損耗為Phkm。假設(shè)只有子區(qū)域之間的能源交換損耗,電網(wǎng)和熱力管道網(wǎng)只是橋梁的作用,并不收取任何過網(wǎng)費(fèi)用,因此子區(qū)域之間能源交互所獲得的收益關(guān)系可表示為

    式中:ρesell為盈余子區(qū)域的電能售出價(jià)格;ρhsell為熱能售出價(jià)格;ρebuy為能源短缺子區(qū)域的電能購入價(jià)格;ρhbuy為熱能購入價(jià)格;ρnetwork為電網(wǎng)售電價(jià)格;ρheat為官方熱能價(jià)格。Ti≤Tx為第i種方案的能源轉(zhuǎn)移時(shí)間,小于設(shè)定的周期。當(dāng)>0時(shí),說明這種方案對(duì)于整個(gè)區(qū)域來說是有盈余的,所以這種方案放入決策池,否則丟棄該方案進(jìn)入下一組計(jì)算。以此類推,形成第i種方案的決策池。

    第i類子程序算法流程如圖3所示。

    依據(jù)表1所示的5種方案,總的決策池為

    云端決策池中的計(jì)算和構(gòu)建的算法流程如圖4所示。

    2.3 云邊協(xié)同的決策下發(fā)規(guī)則

    當(dāng)子區(qū)域邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)上傳數(shù)據(jù)完畢后即向云端請(qǐng)求下發(fā)指令,開啟云邊協(xié)同的決策下發(fā)流程。云端在根據(jù)邊緣數(shù)據(jù)形成決策池后,以盈余子區(qū)域優(yōu)先的原則,根據(jù)邊緣子區(qū)域的請(qǐng)求,對(duì)決策池中的決策進(jìn)行搜索,將關(guān)聯(lián)該子區(qū)域的r條決策篩選出來;將r條決策的 bf進(jìn)行降序排序,排在第一的作為首選進(jìn)行下發(fā);設(shè)置 bf閾值,若首選決策出現(xiàn)故障,則啟用備用決策;云端將選擇的決策同步下發(fā)到盈余子區(qū)域和短缺子區(qū)域,促使兩個(gè)子區(qū)域之間構(gòu)建通信鏈路。

    兩個(gè)子區(qū)域接收到?jīng)Q策指令之后建立通信鏈路并各自發(fā)送認(rèn)證信息完成握手,并開啟能源輸送。邊緣控制器將能源輸送的指令下發(fā)到本地的電源,借助公共網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行能源傳送和接收。同時(shí),邊緣計(jì)算裝置開啟新一輪的數(shù)據(jù)收集和計(jì)算,待能源輸送完畢或者計(jì)時(shí)周期完成后開啟新一輪的數(shù)據(jù)傳送。圖5所示為一個(gè)能源盈余子區(qū)域和一個(gè)能源短缺子區(qū)域與云端協(xié)同進(jìn)行能源互補(bǔ)的示意圖。

    3 云邊協(xié)同區(qū)域能源決策關(guān)鍵技術(shù)

    3.1 子區(qū)域信息收集關(guān)鍵技術(shù)

    子區(qū)域信息包括與供用能相關(guān)的氣象信息,各種計(jì)量表的信息,新能源出力與儲(chǔ)能相關(guān)信息,以及控制裝置信息等。圖6所示為風(fēng)光互補(bǔ)微電網(wǎng)邊緣控制系統(tǒng)示意圖。

    此系統(tǒng)為邊緣控制器為主站,各類采集和執(zhí)行設(shè)備為從站的結(jié)構(gòu),主從之間采用Modbus協(xié)議通信。以此系統(tǒng)為例總結(jié)邊緣數(shù)據(jù)收集、計(jì)算、控制的關(guān)鍵技術(shù):邊緣控制器通信、邊緣數(shù)據(jù)處理、從站協(xié)調(diào)器信息感知、邊緣控制節(jié)點(diǎn)定位等技術(shù)。

    邊緣計(jì)算是云計(jì)算本地化的一種方式,以達(dá)到業(yè)務(wù)劇增時(shí)減輕云平臺(tái)的壓力,節(jié)約時(shí)間和保護(hù)隱私,以及物理分散性提高平臺(tái)運(yùn)轉(zhuǎn)效率[17]的目的。常用的邊緣控制器通信協(xié)議主要有TCP和MQTT[18]兩種,在阿里云、騰訊云、OneNet等云平臺(tái)均有相關(guān)的SDK,以便于云邊協(xié)同的開發(fā)。邊緣計(jì)算的核心是數(shù)據(jù)本地化AI智能分析,但是由于對(duì)邊緣需求的信息實(shí)效性、設(shè)備經(jīng)濟(jì)性、本地聯(lián)動(dòng)性等,因此邊緣控制器所搭載算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度受到限制。一般的排序、篩選算法,輕量級(jí)的粒子群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成邊緣軟件平臺(tái)[19]。分布式存儲(chǔ)以備斷網(wǎng)續(xù)傳是邊緣控制器的另一重要功能,邊緣數(shù)據(jù)是一種海量小數(shù)據(jù)[20],傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不再適用。并且邊緣數(shù)據(jù)大多為傳感器數(shù)據(jù),具有很強(qiáng)的時(shí)序性,基于時(shí)間戳索引的時(shí)序數(shù)據(jù)庫是邊緣數(shù)據(jù)庫的首選[21]。本例中,邊緣控制器需要與其他邊緣進(jìn)行信息交互,云平臺(tái)要獲取邊緣的位置用于決策收益的計(jì)算,邊緣定位技術(shù)必不可少,簡(jiǎn)單的方法是在邊緣計(jì)算控制器上搭載GPS、北斗等定位模塊采集位置信息。

    3.2 云端決策生成關(guān)鍵算法

    云端決策的第一步是對(duì)子區(qū)域送上來的關(guān)鍵數(shù)據(jù)根據(jù)關(guān)鍵字進(jìn)行廣度優(yōu)先搜索。從圖2所示的區(qū)域能源知識(shí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以看出,數(shù)據(jù)源本身為星形網(wǎng)絡(luò)的(n,k)圖,第一步從圖中搜索到能源盈余子區(qū)域和短缺子區(qū)域,優(yōu)化原始圖的結(jié)構(gòu),涉及到的關(guān)鍵算法是獨(dú)立生成樹算法[22]。從邊緣層來看,搜索過后的數(shù)據(jù)可以分為兩類:能源盈余和能源短缺。要達(dá)到能源互補(bǔ)的目的,需要將盈余子區(qū)域與短缺子區(qū)域進(jìn)行排列組合,若將所有盈余與短缺進(jìn)行排列顯然不合理,因此第二步是對(duì)數(shù)據(jù)矩陣分類。模型中涉及電、熱兩種能源形式,又分為盈余和短缺兩種狀態(tài),屬于多類分類。目前比較先進(jìn)的算法是多源在線遷移學(xué)習(xí)多類分類算法[23-24],對(duì)于區(qū)域能源系統(tǒng)這種不平衡數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)分類比較有效。

    能源盈余子區(qū)域與能源短缺子區(qū)域構(gòu)成聯(lián)盟進(jìn)行能源互補(bǔ),實(shí)際上屬于微能網(wǎng)聯(lián)盟與配電網(wǎng)之間的博弈,必然需要進(jìn)行功率的協(xié)調(diào)和收益的計(jì)算,目標(biāo)是達(dá)到兩個(gè)子區(qū)域微能網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行[25-26]?;诓┺睦碚摰亩辔⒛芫W(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行控制是云平臺(tái)計(jì)算的第三步,進(jìn)行不同聯(lián)盟收益的計(jì)算,涉及到子區(qū)域之間的距離計(jì)算、成本計(jì)算、收入計(jì)算、損耗計(jì)算等,最后算出每一種聯(lián)盟的收益,形成以收益為衡量標(biāo)準(zhǔn)的決策池。

    最后一個(gè)步驟:云平臺(tái)決策指令下發(fā)。這一步驟中最重要的是對(duì)決策進(jìn)行排序,根據(jù)數(shù)據(jù)量選擇不同的排序算法。模擬了長(zhǎng)度分別為103、104、105、106、107的數(shù)組,針對(duì)常用的8種排序算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較,結(jié)果如表2所示[27]。

    表2 依據(jù)數(shù)組大小的排序算法執(zhí)行時(shí)間比較Table 2 Comparison of execution time of sorting algorithm based on array size s

    可以看出,數(shù)組規(guī)模小于104時(shí),各種排序算法的執(zhí)行時(shí)間相差不大。隨著數(shù)組規(guī)模的增大,希爾排序、快速排序、堆排序體現(xiàn)出優(yōu)越性,但是冒泡排序、插入排序和選擇的算法復(fù)雜度小。因此,云平臺(tái)選擇排序算法時(shí)可根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模自適應(yīng)選擇合適的排序算法,達(dá)到執(zhí)行時(shí)間與復(fù)雜度的平衡。

    4 結(jié)論

    本文提出的云邊協(xié)同架構(gòu)和云平臺(tái)決策模型,為提高區(qū)域能源互補(bǔ)水平和新能源利用效率提供了一個(gè)可行方案。

    1)構(gòu)建了基于物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、云計(jì)算的云邊端信息收集和處理模型,并提出了邊緣子區(qū)域數(shù)據(jù)收集的關(guān)鍵算法。

    2)重點(diǎn)闡述了云平臺(tái)的區(qū)域能源動(dòng)態(tài)決策單元的知識(shí)結(jié)構(gòu);根據(jù)邊緣子區(qū)域的關(guān)鍵數(shù)據(jù),以距離為依據(jù)、收益為條件,在云平臺(tái)構(gòu)建了能源盈余子區(qū)域和短缺子區(qū)域的能源交互決策池。

    3)根據(jù)對(duì)能源決策池中的收益排序結(jié)果和收益閾值制定了指令下發(fā)規(guī)則,分析了邊緣之間的信息和能源互動(dòng)策略,為實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同的信息和能源互動(dòng)提供了可行的方法。

    由于目前數(shù)據(jù)量不足,未來將進(jìn)一步收集數(shù)據(jù)進(jìn)行模型和算法的優(yōu)化。

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