李彬，郝一浩*，祁兵，陳宋宋，馮劍

（1.華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，北京102206；2.需求側(cè)多能互補(bǔ)優(yōu)化與供需互動(dòng)技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（中國(guó)電力科學(xué)研究院有限公司），北京100192；3.國(guó)網(wǎng)河北省電力有限公司，石家莊050022）

0 引言

電力需求響應(yīng)（Demand Response，DR）是指客戶對(duì)價(jià)格或激勵(lì)信號(hào)做出響應(yīng)，通過改變正常的用電模式以保證電力供需平衡，從而實(shí)現(xiàn)用電和系統(tǒng)資源的綜合優(yōu)化配置［1］。電力需求側(cè)管理對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境的協(xié)調(diào)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(dòng)需求響應(yīng)業(yè)務(wù)的迅速發(fā)展以及售電側(cè)的放開，未來電力通信網(wǎng)中接入的終端設(shè)備數(shù)量和數(shù)據(jù)量將會(huì)大量增加，對(duì)云端的決策能力和數(shù)據(jù)處理能力提出了更加嚴(yán)苛的要求。因此，急需一種新的解決方案來應(yīng)對(duì)智能終端數(shù)量快速上漲所帶來的各種問題和挑戰(zhàn)。

邊緣計(jì)算是一種在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)融合了網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)和應(yīng)用等核心能力的計(jì)算模式和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它通過將計(jì)算能力卸載到網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)來實(shí)現(xiàn)降低網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點(diǎn)壓力、降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、緩解網(wǎng)絡(luò)擁塞等目的［4］。近年來，邊緣計(jì)算的技術(shù)優(yōu)勢(shì)愈發(fā)顯著，已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)人士密切關(guān)注的技術(shù)。2020 年，在全國(guó)40 個(gè)城市中有百余個(gè)各行各業(yè)的邊緣計(jì)算項(xiàng)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(xiàng)目KubeEdge 經(jīng)全球頂級(jí)開源社區(qū)云原生計(jì)算基金會(huì)（Cloud Native Computing Foundation，CNCF）技術(shù)委員會(huì)同意，于2019年加入到CNCF 社區(qū)［6］，這是CNCF 在智能邊緣領(lǐng)域的首個(gè)正式項(xiàng)目。KubeEdge 依托Kubernetes 的調(diào)度能力和容器編排能力，得以實(shí)現(xiàn)計(jì)算卸載、云邊協(xié)同和大量終端設(shè)備接入等。Kubernetes 和云原生應(yīng)用管理標(biāo)準(zhǔn)被延伸到邊緣，解決了用戶在當(dāng)前智能邊緣領(lǐng)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(hù)性；同月，我國(guó)多家機(jī)構(gòu)聯(lián)合啟動(dòng)了“邊緣計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)件計(jì)劃”，旨在探索和構(gòu)建邊緣計(jì)算規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)體系，推動(dòng)需求側(cè)和供給側(cè)的互通連接。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（Alliance of Industrial Internet，AII）與邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（Edge Computing Consortium，ECC）聯(lián)合發(fā)布《邊緣計(jì)算架構(gòu)白皮書》后，又陸續(xù)發(fā)布了《邊緣計(jì)算IT基礎(chǔ)設(shè)施白皮書1.0》《運(yùn)營(yíng)商邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書》《邊緣計(jì)算安全白皮書》等指導(dǎo)性資料。

國(guó)家電網(wǎng)有限公司提出的建設(shè)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)引發(fā)了與能源互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的一系列問題，包括去中心化、安全性和負(fù)載等。邊緣計(jì)算的獨(dú)特技術(shù)優(yōu)勢(shì)決定了其在能源互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用勢(shì)必十分廣闊，它是解決當(dāng)前智能電表功能不足、更新智能電表的重要技術(shù)［7］。邊緣計(jì)算可用來輔助電網(wǎng)的正常運(yùn)行，為供電故障處理系統(tǒng)縮短故障處理反應(yīng)時(shí)間，也可用來建立電網(wǎng)傳輸設(shè)施異物檢測(cè)系統(tǒng)［8-9］，也有學(xué)者將邊緣計(jì)算應(yīng)用于需求側(cè)的管理，如家庭能源管理［10-11］。邊緣計(jì)算正在逐漸成為電網(wǎng)中大規(guī)模終端參與需求響應(yīng)的重要解決方案之一。

本研究主要總結(jié)了邊緣計(jì)算的相關(guān)技術(shù)概念，并在此基礎(chǔ)上探討當(dāng)前需求響應(yīng)業(yè)務(wù)的潛在問題及解決方法，并對(duì)需求響應(yīng)業(yè)務(wù)中的邊緣計(jì)算進(jìn)行了探討和總結(jié)，最后對(duì)面向需求響應(yīng)業(yè)務(wù)的邊緣計(jì)算部署做出了展望。

1 邊緣計(jì)算發(fā)展概況

1.1 云計(jì)算的概況

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

由于數(shù)據(jù)中心具有海量的服務(wù)器，通過系統(tǒng)調(diào)度可將出現(xiàn)單點(diǎn)故障的計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到其他服務(wù)器上進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的高可靠性。一些著名互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（IT）企業(yè)的大數(shù)據(jù)中心都安裝有數(shù)以萬(wàn)計(jì)的服務(wù)器，為用戶提供強(qiáng)大的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源。云計(jì)算虛擬化使計(jì)算突破了空間限制，將不同地理位置的服務(wù)器和計(jì)算資源合并為邏輯統(tǒng)一的共享資源中心。這使互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）業(yè)務(wù)具有高可擴(kuò)展性，可以根據(jù)需求動(dòng)態(tài)地分配和釋放資源，利用應(yīng)用軟件進(jìn)行新業(yè)務(wù)的開發(fā)和功能擴(kuò)展。

接入電網(wǎng)的需求響應(yīng)終端數(shù)量的大量增加，使用戶對(duì)應(yīng)用服務(wù)提出了低時(shí)延、高可靠、高安全性的要求。據(jù)全球范圍內(nèi)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，到2025年，物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療市場(chǎng)將增長(zhǎng)至534.3億美元；到2023年，將有6 410 萬(wàn)個(gè)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)∕虛擬現(xiàn)實(shí)（AR∕VR）頭戴設(shè)備投入市場(chǎng)［13］；到2020 年，全球智慧城市投資將達(dá)到124億美元。這些數(shù)據(jù)展現(xiàn)了邊緣計(jì)算的巨大潛力。傳統(tǒng)集中式的云計(jì)算采用中心化思維，而邊緣計(jì)算則是采用了去中心化的思想，邊緣計(jì)算作為一種新的計(jì)算模式，其在靠近用戶和終端的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進(jìn)行數(shù)據(jù)的計(jì)算處理，使得數(shù)據(jù)處理更加即時(shí)，響應(yīng)時(shí)間大大降低［14］。

1.2 邊緣計(jì)算的概況

“邊緣”與“中心”的概念是相對(duì)的，邊緣計(jì)算中的“邊緣”是指在信息源到數(shù)據(jù)處理中心之間的路徑上進(jìn)行的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、計(jì)算［15］。邊緣計(jì)算使用戶數(shù)據(jù)不用上傳到遙遠(yuǎn)的云端數(shù)據(jù)中心，在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭就可以得到及時(shí)有效的處理，具有業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)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(wù)體驗(yàn)［16-17］。

邊緣計(jì)算技術(shù)的產(chǎn)生是對(duì)傳統(tǒng)云計(jì)算的一種延伸和擴(kuò)展，而不是為了代替?zhèn)鹘y(tǒng)云計(jì)算［18］。邊緣計(jì)算主要面向的應(yīng)用是物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)應(yīng)用，提供本地化的信息服務(wù)；而云計(jì)算是面向一般的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，提供基于全局的信息服務(wù)。

2 邊緣計(jì)算參考架構(gòu)與DR業(yè)務(wù)適用性

2.1 邊緣計(jì)算的參考架構(gòu)

在ECC和AII提出的邊緣計(jì)算參考架構(gòu)3.0中，邊緣計(jì)算的通用體系架構(gòu)一般被分為云、邊緣和終端3 個(gè)部分［19-21］。歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）也 在“MEC全球標(biāo)準(zhǔn)003版本”中提出了一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化的移動(dòng)邊緣計(jì)算參考架構(gòu)，該架構(gòu)同樣包括了3 層結(jié)構(gòu)：系統(tǒng)層負(fù)責(zé)對(duì)整個(gè)模型進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)管理，分配可用資源并為全局的運(yùn)營(yíng)提供支撐等；主機(jī)層可實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施的管理；網(wǎng)絡(luò)層提供多種接入方式，為進(jìn)出邊緣計(jì)算平臺(tái)的通道［22-23］。2019 年，歐洲邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（Edge Computing Consortium Europe ，ECCE）在第3 屆歐洲邊緣計(jì)算論壇上發(fā)布了第1 個(gè)邊緣計(jì)算參考架構(gòu)模型RAMEC［24］。該模型并非是一個(gè)技術(shù)系統(tǒng)架構(gòu)，而是旨在建立一個(gè)廣泛的邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)，拉通各類標(biāo)準(zhǔn)，以減少技術(shù)上的分歧，促進(jìn)互聯(lián)互通的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的廣泛應(yīng)用。

云計(jì)算和邊緣計(jì)算之間的關(guān)系不是相互排斥的，而是相輔相成的關(guān)系。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和計(jì)算，同時(shí)也與云端協(xié)同，執(zhí)行云端的指令和策略。邊緣節(jié)點(diǎn)在本地完成數(shù)據(jù)的采集、處理和分析工作，通過數(shù)據(jù)鏈路將處理結(jié)果與云端共享，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同。云與邊緣的協(xié)同可提供低時(shí)延、擴(kuò)大帶寬以及完成海量終端接入，在邊緣側(cè)的基礎(chǔ)設(shè)施之上筑構(gòu)的大數(shù)據(jù)計(jì)算中心［25］。邊云協(xié)同放大了邊緣計(jì)算與云計(jì)算的功能和價(jià)值，兩者通過緊密的協(xié)同合作、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)才能最大化自身的價(jià)值，滿足多種類型的場(chǎng)景應(yīng)用，但目前邊緣協(xié)同還處于發(fā)展初期［26］。華為在HC2018 大會(huì)上發(fā)布了智能邊緣平臺(tái)（Intelligent Edge Fabric，IEF），提出了云、邊緣一體化協(xié)同的概念。IEF 可實(shí)現(xiàn)用戶對(duì)邊緣側(cè)資源的遠(yuǎn)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(wù)。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(wù)的適用性

作為需求側(cè)管理的解決方案之一，需求響應(yīng)在確保電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行和控制電價(jià)上漲方面起著重要作用。國(guó)內(nèi)關(guān)于需求響應(yīng)的研究、實(shí)踐和市場(chǎng)正逐漸成熟。廣東省能源局在《廣東省2019年電力需求響應(yīng)方案（征求意見稿）》中明確了要實(shí)現(xiàn)全省范圍內(nèi)峰時(shí)一般地區(qū)負(fù)荷約3%的調(diào)峰能力［27］，并以全省用戶側(cè)機(jī)動(dòng)調(diào)峰總量5.00 GW·h 為建設(shè)目標(biāo)。響應(yīng)用戶主要考慮了廣東省電力市場(chǎng)化交易的用戶、2 500 kV·A 及以上容量的大工業(yè)用戶、負(fù)荷集成商（售電公司）3 類。2020 年，國(guó)網(wǎng)杭州供電公司對(duì)可調(diào)節(jié)負(fù)荷資源進(jìn)行普查，擬建造的第1 批需求響應(yīng)資源池項(xiàng)目落地，通過與可調(diào)節(jié)負(fù)荷用戶或者企業(yè)簽訂用電協(xié)議的方式增加電網(wǎng)的彈性，為打造多元融合的高彈性電網(wǎng)打下基礎(chǔ)。

傳統(tǒng)的需求響應(yīng)采用集中式調(diào)度，所有決策是由需求側(cè)管理平臺(tái)做出并將指令下發(fā)給各個(gè)終端。隨著需求響應(yīng)業(yè)務(wù)的快速展開，云平臺(tái)無法快速有效地處理需求側(cè)終端上傳的大量數(shù)據(jù)流。目前，大多數(shù)需求響應(yīng)項(xiàng)目的主要目標(biāo)是利用凸優(yōu)化、博弈論、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、馬爾科夫決策過程、隨機(jī)規(guī)劃和粒子群優(yōu)化等優(yōu)化成本函數(shù)。有些學(xué)者基于斯塔伯格博弈提出了需求響應(yīng)數(shù)學(xué)模型，運(yùn)營(yíng)方對(duì)需求響應(yīng)市場(chǎng)提供激勵(lì)后各個(gè)市場(chǎng)再根據(jù)激勵(lì)來進(jìn)行決策得到最佳需求響應(yīng)電量［28-30］。

相關(guān)研究顯示，到2025年全球的個(gè)人智能終端數(shù)量將會(huì)達(dá)到400 億之多，而連接物聯(lián)網(wǎng)的智能設(shè)備數(shù)量將達(dá)到1 000 億［31］。未來可接入電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)需求響應(yīng)的邊緣設(shè)備將達(dá)到飽和，傳統(tǒng)的集中式的需求側(cè)管理難以對(duì)如此龐大的終端數(shù)量進(jìn)行有效的管理。此外，需求側(cè)管理平臺(tái)對(duì)終端進(jìn)行管理和數(shù)據(jù)搜集時(shí)，需要從各個(gè)終端和用戶上傳信息，這會(huì)大大增加傳輸所需要的帶寬和收斂時(shí)間。

本文采用Midas等相關(guān)軟件對(duì)拱橋進(jìn)行支架穩(wěn)定性進(jìn)行有限元分析。根據(jù)上文中支架搭設(shè)方案在Midas中建立模型，計(jì)算采用MidasCivil程序，桿件和鋼管均采用梁?jiǎn)卧獊砟M。主體荷載按照均布荷載考慮，q=98.91kN/m2。有限元計(jì)算模型如圖1。

為有效避免網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)發(fā)生系統(tǒng)性危險(xiǎn)、降低數(shù)據(jù)處理響應(yīng)時(shí)延，大多數(shù)的需求響應(yīng)優(yōu)化工作都轉(zhuǎn)化為分布式優(yōu)化，并建立分布式需求響應(yīng)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(jià)格信號(hào)，此后每個(gè)用戶嘗試去單獨(dú)解決優(yōu)化問題。這樣每個(gè)用戶都需要向其他用戶和云端廣播其日程表，當(dāng)通信信道不理想時(shí)，某些信息可能會(huì)丟失。隨著越來越多邊緣側(cè)智能化設(shè)備的出現(xiàn)，可將計(jì)算放在邊緣處進(jìn)行，大幅度降低用戶側(cè)設(shè)備向云端傳遞數(shù)據(jù)的需求，有效提升系統(tǒng)的運(yùn)行效率。目前，邊緣計(jì)算的業(yè)務(wù)形態(tài)主要有6種：物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算、工業(yè)邊緣計(jì)算、智慧家庭邊緣計(jì)算、廣域接入網(wǎng)邊緣計(jì)算、邊緣云、多接入邊緣計(jì)算（Multi-access Edge Computing，MEC）。相應(yīng)的邊云協(xié)同場(chǎng)景也可分為6 大類：物聯(lián)網(wǎng)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(wǎng)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(yīng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景所需要的邊云協(xié)同能力也不同，要結(jié)合實(shí)際為網(wǎng)絡(luò)配置相應(yīng)的協(xié)同能力。隨著未來邊緣與云協(xié)同可應(yīng)用的場(chǎng)景越來越多且復(fù)雜，在應(yīng)用場(chǎng)景中如何更好的實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同，成為需要著重考慮的問題。

3 邊緣計(jì)算在DR業(yè)務(wù)的定位及部署

3.1 邊緣計(jì)算在DR業(yè)務(wù)的定位

隨著邊緣計(jì)算的廣泛應(yīng)用，其技術(shù)特點(diǎn)的優(yōu)勢(shì)在能源互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域愈發(fā)顯著。前面提到多數(shù)的需求響應(yīng)優(yōu)化問題都通過建立分布式需求響應(yīng)模型轉(zhuǎn)化為分布式優(yōu)化問題，與邊緣計(jì)算的分布式思想高度匹配，體現(xiàn)出邊緣計(jì)算應(yīng)用于需求響應(yīng)業(yè)務(wù)的必要趨勢(shì)。文獻(xiàn)［34］提出了將邊緣計(jì)算技術(shù)引入到電力自動(dòng)需求響應(yīng)業(yè)務(wù)的設(shè)想，對(duì)邊緣計(jì)算應(yīng)用于需求響應(yīng)業(yè)務(wù)進(jìn)行了展望。文章根據(jù)IEC 62939用戶接口標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)出了自動(dòng)需求響應(yīng)邊緣計(jì)算（ADR-EC）節(jié)點(diǎn)的分層架構(gòu)模型，將用戶接口分為功能層、信息層、通信層和基礎(chǔ)平臺(tái)層。分布式優(yōu)化模型的需求響應(yīng)通過在本地解決優(yōu)化問題并在底層通信基礎(chǔ)設(shè)施上廣播更新消息，鼓勵(lì)所有用戶參與需求響應(yīng)。但該方式也面臨著一些問題，在通信網(wǎng)絡(luò)尤其是無線通信網(wǎng)絡(luò)中，信道的性能會(huì)對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生較大影響。在文獻(xiàn)［35］中，作者分析了傳統(tǒng)的分布式需求響應(yīng)（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(yīng)（Cloud-based Demand Response，CDR）模型。通過評(píng)估2 個(gè)模型的通信性能，驗(yàn)證了CDR 模型相對(duì)于DDR的優(yōu)越性。

圖1描繪了一個(gè)基于雙層云計(jì)算的需求響應(yīng)系統(tǒng)模型，模型包含若干區(qū)域的電網(wǎng)，每個(gè)區(qū)域中的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)承載的業(yè)務(wù)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(wǎng)中各種類型的信息和業(yè)務(wù)全部由核心云集中處理造成的網(wǎng)絡(luò)擁塞，模型對(duì)核心節(jié)點(diǎn)云處理中心提出了高可靠性的要求。在每個(gè)區(qū)域中選取合適的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署具備邊緣計(jì)算能力的云處理中心，利用邊緣計(jì)算的技術(shù)優(yōu)勢(shì)來緩解云端的數(shù)據(jù)處理壓力以及網(wǎng)絡(luò)鏈路中的流量壓力。接入網(wǎng)內(nèi)的大量終端和負(fù)荷產(chǎn)生的龐大信息流將不用直接與需求側(cè)管理平臺(tái)直接進(jìn)行信息交互，而是與本區(qū)域內(nèi)的邊緣云進(jìn)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(chǎn)生的待處理的業(yè)務(wù)和信息可以被卸載到邊緣云獨(dú)立完成。核心云則只負(fù)責(zé)各個(gè)區(qū)域的協(xié)調(diào)優(yōu)化，通過接收來自各個(gè)區(qū)域邊緣云計(jì)算中心發(fā)來的經(jīng)過壓縮處理過的最終數(shù)據(jù)，向邊緣云下發(fā)指令，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)電網(wǎng)的業(yè)務(wù)和流量的宏觀調(diào)控。而在各自區(qū)域內(nèi)，由邊緣云根據(jù)核心云發(fā)來的指令要求，對(duì)管制范圍內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和終端負(fù)荷實(shí)施微觀調(diào)控和處理。

邊緣云具有強(qiáng)大的計(jì)算能力和功能擴(kuò)展性，因?yàn)榭拷畔⒔K端和用戶，可以減少信息傳輸過程中端到端的延遲。在每個(gè)區(qū)域中，用戶的消費(fèi)信息和終端內(nèi)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)入到骨干網(wǎng)中；再通過合適的路由選擇策略到達(dá)區(qū)域內(nèi)的邊緣云節(jié)點(diǎn)；最后，由本地邊緣云進(jìn)行信息處理和計(jì)算得到最佳優(yōu)化，為用戶提供最佳功耗計(jì)劃。邊緣云是一個(gè)本地化的云計(jì)算中心，具有強(qiáng)大的開發(fā)潛力，可以為本區(qū)域內(nèi)提供各種類型的業(yè)務(wù)支持。同時(shí)，由于邊緣云具備強(qiáng)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(yīng)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(jì)算在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用所面臨的一個(gè)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(jì)算節(jié)點(diǎn)的位置。現(xiàn)實(shí)中大規(guī)模邊緣計(jì)算設(shè)施和項(xiàng)目落地的制約因素有很多，包括設(shè)備形態(tài)、部署位置、計(jì)算和連接［36-38］。目前大多研究是面向運(yùn)營(yíng)商的，而關(guān)于邊緣云服務(wù)器具體部署位置的研究，尤其是面向電網(wǎng)和需求響應(yīng)業(yè)務(wù)的研究幾乎還是空白。國(guó)內(nèi)的一些學(xué)者針對(duì)第5 代移動(dòng)通信（5G）技術(shù)和運(yùn)營(yíng)商的邊緣計(jì)算的部署進(jìn)行了一些思考和研究［39-40］，也有一些針對(duì)具體的運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的研究，如車聯(lián)網(wǎng)中邊緣計(jì)算技術(shù)的部署［41-42］。以上有的是對(duì)部署方法和影響因素的研究，有的是在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和層次上進(jìn)行的研究。它們的一個(gè)共性就是沒有針對(duì)具體骨干網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行邊緣云服務(wù)器具體位置的算法和策略。

文獻(xiàn)［43］中，每個(gè)邊緣云被建模為一個(gè)M∕M∕C排隊(duì)系統(tǒng)，以最小化所有用戶設(shè)備的平均系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間為目標(biāo)，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(quán)縮減時(shí)間優(yōu)先（LERTF）算法來分配服務(wù)器給邊緣云，通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)此算法可以有效降低系統(tǒng)平均響應(yīng)時(shí)間。實(shí)際上平面部署是分層部署的一個(gè)特殊情況，但后者允許服務(wù)器選擇多種分配方式，故比平面部署更具潛在優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)［44］則是提出了一種基于k-means 的邊緣服務(wù)器部署算法，通過與隨機(jī)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(shí)間，提高邊緣服務(wù)器的效率。

本文給出了一種邊緣計(jì)算參考架構(gòu)（如圖2 所示），將DR 邊緣計(jì)算置于中間層，既可以向上與云端進(jìn)行對(duì)接，也可以向下支持各類終端設(shè)備的接入。DR 邊緣層包括邊緣管理器和邊緣節(jié)點(diǎn)2 個(gè)部分：邊緣管理層呈現(xiàn)的核心是軟件，可實(shí)現(xiàn)對(duì)節(jié)點(diǎn)的管理；邊緣節(jié)點(diǎn)則是硬件實(shí)體，包括邊緣網(wǎng)關(guān)、邊緣控制器、邊緣云和邊緣傳感器等，是承載邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)的核心。

圖2 邊緣計(jì)算參考架構(gòu)3.0Fig.2 Edge computing reference architecture 3.0

邊緣云服務(wù)具備全覆蓋、彈性收縮、開放、靈活、安全、穩(wěn)定的特點(diǎn)。通過使用邊緣云提供的服務(wù)，用戶可以獲得巨大的收益，如：降低時(shí)延、業(yè)務(wù)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(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)速度，減少了網(wǎng)絡(luò)中路由轉(zhuǎn)發(fā)的時(shí)延。邊緣云為傳統(tǒng)的云計(jì)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(rèn)為邊緣計(jì)算和云計(jì)算是有界限的，其服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景有差異。DR 設(shè)備在線運(yùn)行時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)無法滿足如此體量的數(shù)據(jù)上傳，使傳統(tǒng)云計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景得到限制。通過將邊緣計(jì)算理念與云計(jì)算融合，即邊緣云計(jì)算，可以把云計(jì)算和邊緣計(jì)算的特性統(tǒng)一結(jié)合起來，互相彌補(bǔ)技術(shù)上的不足。邊緣云在最大限度上將云與邊緣側(cè)的設(shè)備進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)云計(jì)算的邊緣化，使網(wǎng)絡(luò)資源分布更加合理。邊緣云計(jì)算的一個(gè)重要特性就是邊云協(xié)同，是邊緣計(jì)算中邊緣側(cè)與云端的互相協(xié)調(diào)，通過資源管理和調(diào)度融合邊緣與云端的功能，實(shí)現(xiàn)管理協(xié)同、數(shù)據(jù)協(xié)同、控制協(xié)同、智能協(xié)同、應(yīng)用管理系統(tǒng)、業(yè)務(wù)管理協(xié)同等。DR 中心云主要負(fù)責(zé)發(fā)布DR的項(xiàng)目計(jì)劃和任務(wù)，而DR 邊緣云一方面負(fù)責(zé)完成DR 中心云下發(fā)的任務(wù)分解，同時(shí)還負(fù)責(zé)對(duì)需求側(cè)智能終端上傳數(shù)據(jù)的智能計(jì)算。

針對(duì)以上的研究?jī)?nèi)容和成果來看，邊緣計(jì)算在工程應(yīng)用思路中的側(cè)重點(diǎn)為計(jì)算和數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性。未來的邊緣計(jì)算實(shí)際工程應(yīng)用中，應(yīng)把降低響應(yīng)時(shí)間作為一個(gè)共性目標(biāo)，在此基礎(chǔ)上重點(diǎn)考慮DR 業(yè)務(wù)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(jī)制，也需要設(shè)計(jì)響應(yīng)的任務(wù)分配機(jī)制。未來邊緣云部署要滿足DR 業(yè)務(wù)在某條通信鏈路出現(xiàn)故障或質(zhì)量不佳時(shí)，能夠有備用鏈路進(jìn)行切換；同時(shí)要為每個(gè)邊緣云計(jì)算節(jié)點(diǎn)分配其管控的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和業(yè)務(wù)類型。既要保障通信服務(wù)質(zhì)量和業(yè)務(wù)可靠性，也要確保邊緣節(jié)點(diǎn)的壓力和所控負(fù)荷量差異不會(huì)太大。

4 結(jié)束語(yǔ)

本研究首先對(duì)邊緣計(jì)算的相關(guān)技術(shù)概念以及發(fā)展情況進(jìn)行了總結(jié)和分析。然后針對(duì)目前DR 的現(xiàn)狀和暴露出來的潛在問題進(jìn)行了分析，結(jié)合邊緣計(jì)算技術(shù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)分析了邊緣計(jì)算應(yīng)用于需求響應(yīng)業(yè)務(wù)的可行性。最后，結(jié)合目前邊緣計(jì)算部署問題的相關(guān)研究，發(fā)現(xiàn)了目前邊緣計(jì)算應(yīng)用于需求響應(yīng)業(yè)務(wù)還處在初級(jí)階段。

邊緣云在電力通信骨干網(wǎng)中的具體位置是影響全網(wǎng)業(yè)務(wù)和服務(wù)質(zhì)量的直接因素之一，也是決定能否將邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)和價(jià)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(jù)具體的需求響應(yīng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能為目的展開相應(yīng)研究。