基于邊緣計(jì)算的電力系統(tǒng)智能終端配置優(yōu)化方法

唐 宏

（湖南喜盈門范城物業(yè)服務(wù)有限公司，湖南 長(zhǎng)沙 410014）

1 電力系統(tǒng)智能終端配置現(xiàn)狀問(wèn)題分析

隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的快速推進(jìn)，電力系統(tǒng)正逐步實(shí)現(xiàn)由傳統(tǒng)電網(wǎng)向智能電網(wǎng)的躍遷。大量智能電力設(shè)備和系統(tǒng)的配置與集成應(yīng)用成為電網(wǎng)建設(shè)的重要內(nèi)容。作為電網(wǎng)感知控制的基礎(chǔ)，智能終端的大規(guī)模配置直接關(guān)系著未來(lái)智能電網(wǎng)的建設(shè)效果。我國(guó)已批準(zhǔn)實(shí)施的多個(gè)智能電網(wǎng)示范工程和規(guī)劃項(xiàng)目中，智能終端設(shè)備配置投資約占總投資的50%以上。僅國(guó)家能源局先期啟動(dòng)的6 個(gè)國(guó)家級(jí)智能電網(wǎng)示范工程，就計(jì)劃新增配置智能電表約500 萬(wàn)臺(tái)、置換式端子約20 萬(wàn)臺(tái)、集中器約3 萬(wàn)臺(tái)，投資約為150 億元[1-2]。目前，傳統(tǒng)智能終端的配置方式存在配置規(guī)模難以控制、信息資源不能有效共享、難以實(shí)現(xiàn)組態(tài)協(xié)同優(yōu)化等缺陷。例如：智能電能表配置過(guò)多會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余和通信負(fù)載過(guò)高，而配置不足又難以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)全面監(jiān)測(cè)；配置的智能終端功能單一，難以兼容和升級(jí)，重復(fù)配置造成資源浪費(fèi)。這些問(wèn)題制約智能終端的功能發(fā)揮，也增大了電網(wǎng)建設(shè)的投資壓力。其根本原因在于當(dāng)前智能終端配置仍停留在以設(shè)備和單點(diǎn)為中心的傳統(tǒng)模式，缺乏統(tǒng)一的信息交互協(xié)作平臺(tái)。因此，急需研究電力系統(tǒng)智能終端優(yōu)化配置的方法，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的高效采集、傳輸和分析應(yīng)用。

2 邊緣計(jì)算在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

2.1 邊緣計(jì)算的概念和特點(diǎn)

邊緣計(jì)算是將計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源放置在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的邊緣端，實(shí)現(xiàn)分布式智能信息處理的一種新型網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模式[3]。其核心理念是充分利用網(wǎng)絡(luò)邊緣大量智能終端的計(jì)算和存儲(chǔ)資源，實(shí)現(xiàn)本地預(yù)處理和協(xié)作計(jì)算，減少核心數(shù)據(jù)中心的工作負(fù)載。邊緣計(jì)算作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與計(jì)算模式，具有以下5種顯著特點(diǎn)。一是就近計(jì)算處理，邊緣計(jì)算在數(shù)據(jù)源頭搭建小型數(shù)據(jù)中心來(lái)處理海量數(shù)據(jù)，避免大量原始數(shù)據(jù)的長(zhǎng)距離傳輸，減小網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力。二是低延時(shí)響應(yīng)，處理位置距離數(shù)據(jù)源更近，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)速度的響應(yīng)。三是位置感知支持，邊緣網(wǎng)絡(luò)靠近終端和用戶，更易獲取位置和環(huán)境信息，支持位置感知服務(wù)。四是提升網(wǎng)絡(luò)安全性，邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)本地?cái)?shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)，核心網(wǎng)絡(luò)不直接暴露，保障網(wǎng)絡(luò)安全。五是增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)自主性，邊緣網(wǎng)絡(luò)在核心網(wǎng)絡(luò)斷開(kāi)時(shí)可以實(shí)現(xiàn)自主控制，提高網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。電力系統(tǒng)作為典型的分布式產(chǎn)控網(wǎng)絡(luò)，其海量智能終端分布在廣闊的地域范圍內(nèi)，是邊緣計(jì)算的典型應(yīng)用場(chǎng)景。邊緣計(jì)算可充分利用電力系統(tǒng)中大量智能電表、測(cè)控裝置等邊緣智能終端的計(jì)算能力，在接入網(wǎng)絡(luò)側(cè)構(gòu)建小型數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式終端數(shù)據(jù)的就地采集、存儲(chǔ)、處理及控制。

2.2 邊緣計(jì)算在智能終端配置優(yōu)化中的作用機(jī)制

邊緣計(jì)算為智能終端的優(yōu)化配置提供新的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模式。該模式在網(wǎng)絡(luò)邊緣構(gòu)建分布式的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，充分利用終端自身的智能化計(jì)算資源，使海量的智能終端形成一個(gè)協(xié)同的計(jì)算平臺(tái)，共同完成數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算及控制任務(wù)，實(shí)現(xiàn)智能終端的優(yōu)化配置[4]。具體來(lái)看，邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)具有自組織協(xié)作的特點(diǎn)，大量分散的智能終端可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和業(yè)務(wù)需求動(dòng)態(tài)組建虛擬組織，協(xié)同處理任務(wù)。例如，電力系統(tǒng)中的智能電表、感知裝置等在邊緣計(jì)算的支撐下，可以形成虛擬集群，共享計(jì)算和存儲(chǔ)資源，實(shí)現(xiàn)區(qū)域負(fù)荷預(yù)測(cè)、狀態(tài)監(jiān)測(cè)等功能，發(fā)揮更強(qiáng)的綜合分析能力。同時(shí)，邊緣計(jì)算通過(guò)就近處理和存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，降低對(duì)核心網(wǎng)絡(luò)帶寬的依賴。一個(gè)典型的變電站每年約產(chǎn)生1.5 TB 的數(shù)據(jù)量，通過(guò)邊緣計(jì)算可減少約95%的數(shù)據(jù)外傳需求。此外，依托邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)低時(shí)延通信和自主控制，可提高電網(wǎng)的可靠性和抗干擾能力，即使在核心網(wǎng)絡(luò)中斷時(shí)，關(guān)鍵的電力服務(wù)也可以通過(guò)自主協(xié)作快速恢復(fù)。邊緣計(jì)算推動(dòng)智能終端向自動(dòng)化、協(xié)同化、智能化方向發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的平臺(tái)化、服務(wù)化、智慧化轉(zhuǎn)型，大幅降低系統(tǒng)搭建和運(yùn)維的復(fù)雜度與成本，使電網(wǎng)更加穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)、友好。

3 基于邊緣計(jì)算的智能終端配置優(yōu)化方法

3.1 智能終端配置優(yōu)化模型的建立

文章構(gòu)建的智能終端配置優(yōu)化模型由4 層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)組成。其中，第一層為廣泛分布的電力用戶節(jié)點(diǎn)；第二層為大規(guī)模的智能終端節(jié)點(diǎn)，以能夠?qū)崿F(xiàn)電力信息的感知和控制；第三層是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，用于對(duì)接入終端進(jìn)行數(shù)據(jù)就近處理與優(yōu)化控制；第四層為核心數(shù)據(jù)中心，負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)級(jí)別的優(yōu)化指令生成和下發(fā)。該模型的建立需考慮電力系統(tǒng)的拓?fù)涮卣骱头?wù)需求，確定智能終端的功能、數(shù)量、布局以及網(wǎng)絡(luò)連接關(guān)系，形成初始配置方案。充分利用邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的自組織特性，構(gòu)建智能終端的協(xié)作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)電力信息的高效收集與處理[5]。此外，建立面向服務(wù)優(yōu)化的通信網(wǎng)絡(luò)模型和計(jì)算資源分配模型。通信網(wǎng)絡(luò)模型考慮業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)和時(shí)延約束，優(yōu)化終端的接入方式。計(jì)算資源模型充分利用終端自身及邊緣協(xié)同計(jì)算能力，提高計(jì)算效率。以某500 kV 變電站系統(tǒng)為例，其轄面積約為100 km2，用戶節(jié)點(diǎn)為20 000 戶，配置智能終端約3 000 個(gè)，密度為30 個(gè)/km2。考慮終端的高帶寬需求，接入網(wǎng)絡(luò)選用5G 網(wǎng)絡(luò)，保證終端平均通信速率為50 Mb/s、時(shí)延在20 ms 內(nèi)。終端自身處理能力約1 000 DMIPS，變電站配備邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，采用就近部署的微基站形式，單節(jié)點(diǎn)處理能力約5 000 DMIPS，并實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間協(xié)同計(jì)算。核心網(wǎng)絡(luò)采用萬(wàn)兆骨干網(wǎng)，保證充足的存儲(chǔ)和處理能力。相比集中式模型，該配置模型能夠降低網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，縮短時(shí)延，增強(qiáng)可擴(kuò)展性，更好支持大規(guī)模智能終端的接入與管理，為智能電網(wǎng)建設(shè)提供新思路。

3.2 邊緣計(jì)算資源的評(píng)估和分配

在智能終端優(yōu)化配置模型中，邊緣計(jì)算資源的合理評(píng)估與分配是實(shí)現(xiàn)終端協(xié)同、提升系統(tǒng)效能的關(guān)鍵。資源評(píng)估需考慮網(wǎng)絡(luò)帶寬、計(jì)算能力等指標(biāo)，資源分配需要滿足具體的服務(wù)優(yōu)化需求。網(wǎng)絡(luò)帶寬評(píng)估以業(yè)務(wù)請(qǐng)求的時(shí)延約束為主要參數(shù)，采用速率約束模型進(jìn)行分析。設(shè)網(wǎng)絡(luò)鏈路容量為C，單個(gè)業(yè)務(wù)請(qǐng)求的平均速率為R，可接入業(yè)務(wù)請(qǐng)求數(shù)量為

總體時(shí)延D為

式中：d為單個(gè)業(yè)務(wù)的時(shí)延；t為傳輸時(shí)延。

由式（1）和式（2）可確定網(wǎng)絡(luò)帶寬規(guī)模。

計(jì)算資源評(píng)估以處理延遲為主要指標(biāo)，并考慮節(jié)點(diǎn)的協(xié)同計(jì)算能力。節(jié)點(diǎn)i的計(jì)算能力為Fi，業(yè)務(wù)請(qǐng)求占用率為pi，則單節(jié)點(diǎn)處理延遲為

在協(xié)同計(jì)算模式下，K個(gè)節(jié)點(diǎn)的總處理能力約為∑Fi，則協(xié)同計(jì)算下的總體延遲約為

資源分配則需構(gòu)建優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，以最小化服務(wù)響應(yīng)時(shí)間或最大化吞吐量為目標(biāo)，確定網(wǎng)絡(luò)帶寬與計(jì)算資源在智能終端間的最佳分配方案。當(dāng)新業(yè)務(wù)請(qǐng)求增加時(shí)，可通過(guò)迭代算法持續(xù)優(yōu)化資源配置，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的動(dòng)態(tài)最大化。邊緣計(jì)算資源評(píng)估與優(yōu)化配置，可確保服務(wù)質(zhì)量，提升用戶體驗(yàn)。

3.3 智能終端配置優(yōu)化算法設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)高效的配置優(yōu)化算法是實(shí)現(xiàn)智能終端配置優(yōu)化模型的關(guān)鍵所在。文章構(gòu)建一個(gè)多目標(biāo)約束的優(yōu)化模型，綜合考慮用戶服務(wù)需求、網(wǎng)絡(luò)帶寬約束以及計(jì)算處理能力約束等因素。優(yōu)化目標(biāo)是最小化服務(wù)響應(yīng)時(shí)間或最大化處理吞吐量。該模型將智能終端的數(shù)量、布局、所分配網(wǎng)絡(luò)資源以及計(jì)算資源作為決策變量，并設(shè)置一些約束條件。例如，所有終端占用的網(wǎng)絡(luò)帶寬總和不能超過(guò)給定的最大帶寬，所有終端消耗的計(jì)算資源總和不能超過(guò)預(yù)設(shè)的計(jì)算能力上限，具體公式為

式中：xi表示第i個(gè)終端占用的網(wǎng)絡(luò)帶寬；B表示網(wǎng)絡(luò)帶寬上限；yi表示第i個(gè)終端消耗的計(jì)算資源；C表示計(jì)算資源上限。為進(jìn)一步發(fā)揮終端協(xié)同效應(yīng)，可以在模型中引入?yún)f(xié)同計(jì)算增益函數(shù)。當(dāng)服務(wù)需求發(fā)生變化時(shí)，通過(guò)迭代算法動(dòng)態(tài)調(diào)整終端配置，保證服務(wù)質(zhì)量。該算法能充分發(fā)揮邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，有效提升智能終端使用效率和電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析

4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和參數(shù)設(shè)置

為驗(yàn)證所提出的基于邊緣計(jì)算的智能終端優(yōu)化配置方法的有效性，利用仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)展開(kāi)基于邊緣計(jì)算的智能終端優(yōu)化配置方法與傳統(tǒng)配置方式的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景建模為典型的配電網(wǎng)系統(tǒng)，包含一個(gè)配電轉(zhuǎn)換站，約10 000 個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)，配置智能電表、測(cè)控裝置等終端約2 000 個(gè)。傳統(tǒng)配置采用集中式模式，全部數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)中心。而新方法在配電站設(shè)置邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，終端就近傳輸與處理數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)帶寬設(shè)置為100 Mb/s，終端上下行需要時(shí)分復(fù)用。終端自身處理能力為1 000 DMIPS，邊緣節(jié)點(diǎn)處理能力為1 GIPS。仿真過(guò)程監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、丟包率等指標(biāo)，測(cè)試不同網(wǎng)絡(luò)負(fù)載下2 種配置方式的性能。在實(shí)驗(yàn)參數(shù)配置上，首先基于服務(wù)質(zhì)量分析確定網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算資源需求，通過(guò)基于邊緣計(jì)算的智能終端優(yōu)化配置方法獲得智能終端的規(guī)模、布局、資源分配方案。其次迭代學(xué)習(xí)更新參數(shù)，持續(xù)優(yōu)化。最后分別對(duì)2 個(gè)配置方法進(jìn)行多次仿真對(duì)比測(cè)試，評(píng)估系統(tǒng)性能。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和討論

通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比傳統(tǒng)集中式配置方法與基于邊緣計(jì)算的優(yōu)化配置方法的性能，結(jié)果如表1 所示。

表1 2 種配置方法的性能比較

表1 結(jié)果顯示，采用邊緣計(jì)算模式后，由于就近數(shù)據(jù)處理，網(wǎng)絡(luò)時(shí)延顯著降低約80%，丟包率也從4.2%下降至0.8%，大幅提升了服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算資源在更多終端間共享，負(fù)載分配更均衡。由此可知，基于邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)智能終端優(yōu)化配置的方法在降低網(wǎng)絡(luò)延遲、均衡負(fù)載、提升資源利用率方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。

5 結(jié) 論

文章針對(duì)電力系統(tǒng)大規(guī)模智能終端配置過(guò)程中存在的問(wèn)題，采用邊緣計(jì)算技術(shù)，構(gòu)建智能終端的優(yōu)化配置模型，設(shè)計(jì)資源評(píng)估與優(yōu)化配置的方法，并通過(guò)仿真驗(yàn)證所提出方法的有效性。研究表明，邊緣計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)終端協(xié)同，優(yōu)化終端在電力系統(tǒng)中的配置，大幅降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，提升資源利用效率。隨著邊緣計(jì)算技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，必將深入推動(dòng)電力系統(tǒng)的智能化升級(jí)。未來(lái)，可在算法優(yōu)化、安全防護(hù)等方面開(kāi)展更多研究，使邊緣計(jì)算與智能電網(wǎng)建設(shè)得到更好的融合，助力電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)型發(fā)展。