边缘计算和能源互联网电系统设计分析

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摘要:能源互联网是未来能源系统的发展趋势，通过开放的信息共享平台，实现供电、供热、供气、可再生能源等能源系统互联互通。结合边缘计算和能源互联网设计了一种配用电系统。在传统的采集中式数据处理模式下增加边缘层，将云服务下沉到边缘，使数据处理更贴近数据源，构建“云-边缘-端”一体化管控的平台架构。实践应用表明该系统所述架构效果显著，有利于电力系统的安全、稳定运行；可降低用能成本，提高管理效率。

关键词:能源物联网；边缘计算；配用电；云服务

1引言

未来能源系统的发展方向就是能源互联网，利用开放的信息共享平台实现不同能源体系互联互通，例如：供电、供热、供气、可再生能源等[1-3]。从整体上看，要优先发展清洁能源和可再生能源，实现不同能源体系的互补优势，构建智能能源体系。该系统的关键技术是电力物联网，即在电力系统中配置各种智能终端、感知设备以及通信设备等，以确保电力信息的捕获、处理和传输，最终实现电力信息的汇总、分析以及存储[4-7]。然而，随着能源互联系统容量的不断增大，当前的电力物联网必然面临诸多问题和挑战[8]。一方面电力物联网通信主要依赖电力专网，可基本实现整个系统中一些关键节点的数据采集；电力专网通信方式采样频次低、状态变化缓慢，导致数据价值密度低；另外，对于电力设备的环境参数，如：酸碱度、气压、湿度、温度等采集不够全面；电力设备的状态参数，如：设备绝缘程度、电力塔杆姿态获取不够准确。另一方面，目前电力物联网仍采用传统云技术数据处理机制，在处理大规模数据时不可避免地会出现“大延时”问题，直接影响电力系统的安全、稳定和经济效益，无法满足能源物联网“大连接、低延时”的要求[9-13]。本文针对电力物联网存在的问题，重点讨论“边缘计算”架构模型，设计一种基于边缘计算的电力物联网架构并进行实际应用分析。

2系统架构

目前，能源领域普遍采用两种云计算架构模型，即：（1）集中式云计算模型，如图1（a）所示。借鉴大多云计算架构，终端设备需要将所有数据统一上传至云平台。然后，云平台会对所采集数据进行统一存储、分析和处理。很显然，该计算模型比较适合对实时性要求不高的场合，实际应用大多倾向于离线的联机分析和统计分析。以抄表应用为例，只要能在15分钟、1小时甚至1天内完成抄表即可。以配电故障处理为例，系统需要在线监控配电设备运行情况，及时获取相关数据并进行分析，最终判断故障发生原因；同时会向节点推送警报；整个过程包括原始数据的上传、云平台数据的分析判断、报警信息的推送等。由于链路较多，导致整个网络的时延较大，不能保证系统的实时性。（2）“边缘计算”架构模型，如图1（b）所示。通常情况下，“边缘节点”往往部署在数据源附近，就近完成数据采集、处理以及故障分析，然后将处理结果上传至云平台。云平台管理各类故障数据，推送报警。如此看来，该模型可以将云平台部分工作转移到边缘节点。这种分布式计算可以快速、高效、实时地响应不同工况下的突发情况。综上所述，“边缘计算”是一种非常合适的解决方案，尤其适合低压故障处理。

3边缘技术

3.1边缘计算

边缘计算是在人工智能、物联网、大数据、云计算等行业蓬勃发展的大环境下应运而生的一种全新计算模式。边缘计算的真正意义在于就近部署智能终端，提供分析、存储和应用等功能，实现边缘智能服务。边缘计算的基本架构如图2所示。边缘计算系统中，智能终端设备既是“数据生产者”又是“数据消费者”，可以将传统云计算模式的部分计算功能转嫁给边缘设备。智能终端首先完成负责厂站数据录入，然后进行数据分析、处理、存储和应用。针对响应速度要求比较高的场合，边缘设备可以直接对相关服务做出决策，只需将结果上传到云端既可。综上所述，边缘计算可以降低云计算压力、网络带宽需求等。

3.2基于边缘计算的电力物联网架构

如上所述，所谓基于边缘计算的电力物联网就是在传统云集中数据处理的基础上引入边缘计算，即添加边缘层，将部分云服务下沉至终端设备，确保数据处理更靠近数据源头。总体来说，就是构建一种“云-边-端”一体化智能管控平台，电力物联网架构如图3所示。从图3可以看出，所述电力物联网架构主要包括感知层、边缘层、云计算层和应用层等。3.2.1感知层感知层主要包括电力系统末端安装的各种设备，例如：不同类型传感器、摄像头、RFID、执行器和职能终端等。感知层的所有设备既可同边缘层连接也可与云计算层中服务器直接相连，具体通信方式包括：电力载波、电力光纤、以太网、ZIGBEE等。通信网络的拓扑结构可根据实际需求进行选择，利用边缘网关连接到广域网络。3.2.2边缘层边缘层获取部分数据流，通过一系列操作实现时间敏感服务，例如：数据分析、边缘智能计算、数据存储、实时控制等。边缘层通常由边缘节点和边缘管理器组成。边缘管理器的核心是控制软件，它可以实现对边缘节点的统一管理。边缘节点是计算核心，包括：边缘云——实现边缘大数据的集中处理，边缘控制器——实现实时闭环控制，边缘网关——实现网络协议的处理和转换等。3.2.3云计算层云计算层主要包括服务器集群，例如：数据采集模块、数据操作模块、数据存储模块、应用模块等。云计算层分别从边缘层和感知层获取数据流，将控制信息发送到感知层。此外，云计算层和边缘层根据实际业务需求，协同实现全网资源调度，为电力行业提供相关服务。3.2.4应用层应用层可以提高发电、配电、输电、用电等多个环节的智能化水平，主要包括应用基础设施和一些中间件，可以提供信息处理、资源分配等功能接口。结合智能计算、模式识别等先进技术，实现对电网信息的全面分析和处理，实现智能控制和决策等高端服务。

4实际应用

为验证所述电力物联网架构的可行性和有效性，可进行实际应用分析。以某省级电力公司的城市能源互联网为例，开展具体应用研究。建设初期，该平台定位如下：（1）能源数据分析优化基础平台，可实现区域内各类能源用户和社会生产的多元化能源数据的整体优化。（2）引导新能源发展，监测区域内光伏、风电、冷热电、储能等能源效率。（3）协调控制不同能源之间关系，最大可能提升能源利用率进而降低企业用电成本。（4）在监测分析的基础上，为能源用户提供能源监管、运行维护服务、能源优化等增值服务。（5）打造企业联盟，聚焦政府、电力企业、能源消费者和上下游企业，打造双赢的经营管理模式。平台建立以后，一直处于安全、稳定运行状态，累计接入用户240个，包括：园区、大型企业等；设立监测点接入236个用户（大型企业和园区），监测点10万个，累计数据总量为8.97T，并形成电能替代、万个；数据总量约为10T，应用效果比较明显。第一、设备运行稳定，服务质量明显提高。利用该平台的多数据分析功能，可以对电能质量等海量数据进行深度挖掘，建立不同功耗行为与功耗之间的相关模型。从而实现电网关键节点管理，规范用户用电行为，降低安全事故发生的概率，提高供电企业的服务水平。第二、降低能源消耗和管理成本，提高管理效率。电力公司不再只提供电力，而是根据用户需求提供差异化的增值服务。通过标准化、精益化运维、检修服务，降低了设备维护成本。另外，平台的能耗分析功能可以降低用户用能成本。第三、促进新能源开发，提倡清洁用电。提高居民、企事业单位的节约用电意识，提高清洁能源的使用率，有利于为社会提供安全可靠、绿色清洁、高效可持续的电力和能源的供应。

5结束语

以能源物联网的建设为研究对象，针对电力互联网所存在问题，基于边缘计算设计了一种配用电系统架构。重点讨论边缘计算模型以及引入边缘计算的电力物联网架构，主要包括感知层、边缘层、云计算层和应用层等。实际应用表明：所述架构效果显著，有利于电力系统的安全、稳定运行；可降低用能成本，提高管理效率。

作者：刘洋 赵瑞峰 郭文鑫  王海柱 单位：广东电网有限责任公司电力调度控制中心