劉思放，王曉東，盛肖寧

（1.中國(guó)電力工程顧問(wèn)集團(tuán)東北電力設(shè)計(jì)院有限公司，長(zhǎng)春 130021；2.吉林省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院，長(zhǎng)春 130021）

0 引言

2021年《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中提出協(xié)同發(fā)展云服務(wù)與邊緣計(jì)算服務(wù)[1]。云計(jì)算和邊緣計(jì)算協(xié)同的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將成為實(shí)現(xiàn)分布式資源靈活調(diào)度、全域數(shù)據(jù)高速互聯(lián)以及智能應(yīng)用滲透邊緣的重要途徑[2]。

現(xiàn)階段，人工智能、5G、云計(jì)算等技術(shù)快速發(fā)展，云計(jì)算作為“大連接，低時(shí)延，高帶寬”需求下重要環(huán)節(jié)的邊緣計(jì)算已廣泛應(yīng)用于各產(chǎn)業(yè)中。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，通過(guò)邊緣計(jì)算進(jìn)行局部數(shù)據(jù)處理，云計(jì)算平臺(tái)實(shí)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(xiàng)重要支撐技術(shù)。2020年，國(guó)家電網(wǎng)提出建設(shè)具有中國(guó)特色國(guó)際領(lǐng)先的能源互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)，在傳統(tǒng)能源產(chǎn)業(yè)向能源互聯(lián)網(wǎng)升級(jí)時(shí)，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(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)信息，單純的人力計(jì)算效率低、延時(shí)高、成本高，而邊云協(xié)同的應(yīng)用可以使數(shù)據(jù)具備更高的價(jià)值，同時(shí)節(jié)約了網(wǎng)絡(luò)帶寬資源，為大數(shù)據(jù)分析、挖掘提供了良好的基礎(chǔ)。本文將邊緣計(jì)算、云計(jì)算等技術(shù)相結(jié)合，以邊緣計(jì)算架構(gòu)和邊云協(xié)同技術(shù)框架為基礎(chǔ)，分析了不同電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的邊云協(xié)同應(yīng)用模式。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 國(guó)際

國(guó)際上，很多研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者對(duì)邊緣計(jì)算和云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行了研究和優(yōu)化。文獻(xiàn)[5]基于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、邊緣智能網(wǎng)關(guān)和云基礎(chǔ)設(shè)施，提出一種邊緣計(jì)算架構(gòu)，用以解決物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和數(shù)據(jù)增加造成的網(wǎng)絡(luò)瓶頸。文獻(xiàn)[6]介紹了連續(xù)計(jì)算的功能參考模型，支持跨計(jì)算域、從云到邊緣的工作負(fù)載移動(dòng)，驗(yàn)證了現(xiàn)有云技術(shù)的匹配性。文獻(xiàn)[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(luò)邊緣創(chuàng)建和共享提供服務(wù)。文獻(xiàn)[8]提出移動(dòng)驅(qū)動(dòng)的云-霧-邊緣協(xié)同框架，可分析時(shí)空移動(dòng)數(shù)據(jù)，并采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和邊緣設(shè)備的位置。文獻(xiàn)[9]提出了基于邊云協(xié)同的數(shù)字孿生概念架構(gòu)，用于增強(qiáng)數(shù)字孿生的實(shí)時(shí)能力，同時(shí)處理大量數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)[10]通過(guò)整合云計(jì)算與邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，提出了一個(gè)新的框架，利用云中心網(wǎng)絡(luò)與歷史信息來(lái)控制邊緣計(jì)算單元在物聯(lián)網(wǎng)中的性能要求。

1.2 國(guó)內(nèi)

目前，我國(guó)學(xué)者在邊緣計(jì)算、云計(jì)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(xiàn)[11]基于系統(tǒng)內(nèi)部的博弈關(guān)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(gòu)及優(yōu)化策略，云服務(wù)層與邊緣服務(wù)層協(xié)同配合。與傳統(tǒng)云端服務(wù)架構(gòu)相比，其訓(xùn)練時(shí)間、恢復(fù)穩(wěn)定運(yùn)行的速度和分配網(wǎng)絡(luò)資源方面均有較大優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[12]以預(yù)測(cè)預(yù)警、分類聚類和需求響應(yīng)3類用戶側(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了基于云-邊-端協(xié)同的用戶側(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用框架。文獻(xiàn)[13]設(shè)計(jì)了云邊協(xié)同組織結(jié)構(gòu)，對(duì)電力物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)度，提升了數(shù)據(jù)協(xié)同效率。文獻(xiàn)[14]基于物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算的功能需求，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了邊緣計(jì)算框架，明確邊云協(xié)同的智能生態(tài)，驗(yàn)證了邊緣計(jì)算框架在電力物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)方面的優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[15]提出以云平臺(tái)為主導(dǎo)、用戶側(cè)邊緣控制響應(yīng)的能源互聯(lián)網(wǎng)供需資源協(xié)調(diào)控制框架及方法，研究了需求側(cè)資源參與能源互聯(lián)網(wǎng)控制的邊云協(xié)同技術(shù)，實(shí)現(xiàn)降低時(shí)延等目標(biāo)。文獻(xiàn)[16]針對(duì)典型電力應(yīng)用場(chǎng)景提出了邊云協(xié)同的智能關(guān)鍵技術(shù)。文獻(xiàn)[17]提出一種邊緣用戶協(xié)同分配的方式，提升了任務(wù)分配的精準(zhǔn)性和高效性。文獻(xiàn)[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(guò)程中時(shí)延高、云計(jì)算的計(jì)算量大的問(wèn)題。文獻(xiàn)[19]提出了雙層云計(jì)算系統(tǒng)模型，針對(duì)需求響應(yīng)業(yè)務(wù)的邊緣云部署進(jìn)行研究。

2 邊云協(xié)同框架

2.1 邊緣計(jì)算參考架構(gòu)

邊緣計(jì)算是一種在數(shù)據(jù)源頭進(jìn)行分布式處理和存儲(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)，在數(shù)據(jù)處理和運(yùn)算方面存在著諸多優(yōu)勢(shì)。包含邊緣計(jì)算的方案通?？梢詼p少通信延遲，提高網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展性，增強(qiáng)對(duì)信息的訪問(wèn)量，從而使業(yè)務(wù)開發(fā)更加敏捷高效。

邊緣節(jié)點(diǎn)部署在邊緣側(cè)，終端的各種設(shè)備通過(guò)邊緣側(cè)接入平臺(tái)，對(duì)邊緣側(cè)資源提出了更高的要求。邊緣云計(jì)算架構(gòu)存在大量的邊緣服務(wù)器和終端，需要通過(guò)邊緣云進(jìn)行統(tǒng)一管理，并實(shí)現(xiàn)對(duì)邊緣應(yīng)用的支撐。邊緣計(jì)算參考架構(gòu)見圖1。

圖1 邊緣計(jì)算參考架構(gòu)Fig.1 Reference architecture of edge computing

2.2 邊云協(xié)同技術(shù)框架

為滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景需求，邊緣計(jì)算與云計(jì)算需要進(jìn)行緊密協(xié)同。邊云協(xié)同包含資源協(xié)同、應(yīng)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(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)提供的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化等基礎(chǔ)設(shè)施資源的協(xié)同。應(yīng)用管理協(xié)同是指邊緣節(jié)點(diǎn)提供網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用部署及運(yùn)行環(huán)境，對(duì)節(jié)點(diǎn)的多個(gè)應(yīng)用生命周期進(jìn)行管理和調(diào)度。數(shù)據(jù)協(xié)同中邊緣節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)的采集，按照一定模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的處理分析，并將結(jié)果上傳至云端。智能協(xié)同指邊緣節(jié)點(diǎn)按照智能模型執(zhí)行推理，實(shí)現(xiàn)分布式智能[20]。

面向電力業(yè)務(wù)的邊云協(xié)同技術(shù)（見圖2），自下而上通過(guò)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘、數(shù)據(jù)計(jì)算處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，上傳到云中心，云中心對(duì)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行指令控制，可實(shí)現(xiàn)用戶邊緣側(cè)數(shù)據(jù)與電網(wǎng)云中心的協(xié)同雙向互動(dòng)。

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

需求響應(yīng)業(yè)務(wù)是實(shí)現(xiàn)供電側(cè)與用戶側(cè)互動(dòng)的重要業(yè)務(wù)，是用戶側(cè)對(duì)于價(jià)格或激勵(lì)作出響應(yīng)并改變消費(fèi)模式的一種參與行為，在降低電網(wǎng)高峰負(fù)荷、保障安全穩(wěn)定運(yùn)行中可以發(fā)揮重要作用。供電側(cè)對(duì)于電價(jià)或激勵(lì)機(jī)制的調(diào)整依賴于供需互動(dòng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，因此，邊云協(xié)同技術(shù)的應(yīng)用對(duì)于需求側(cè)資源優(yōu)化具有重要意義。電能分析主要是對(duì)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(chǎng)景。故障預(yù)警主要對(duì)設(shè)備故障、用電負(fù)荷及潛在的用電情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。電能調(diào)度主要根據(jù)各類信息采集設(shè)備反饋的數(shù)據(jù)或監(jiān)控信息，結(jié)合電網(wǎng)運(yùn)行參數(shù)，對(duì)電網(wǎng)安全和運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)而對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整。邊云協(xié)同的數(shù)據(jù)應(yīng)用涵蓋了設(shè)備和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)和控制等多個(gè)方面。

2.2.1 邊緣側(cè)

在邊云協(xié)同技術(shù)框架中，邊緣側(cè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)起到電網(wǎng)運(yùn)行與管控的作用，并且對(duì)用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、分析和處理，通過(guò)特定的模型部署到邊緣側(cè)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值挖掘。數(shù)據(jù)計(jì)算處理和價(jià)值挖掘的結(jié)果可用于電力系統(tǒng)的各類型業(yè)務(wù)，例如：需求響應(yīng)應(yīng)用，根據(jù)云中心的電價(jià)、事件、用戶需求等數(shù)據(jù)信息對(duì)任務(wù)進(jìn)行調(diào)整并傳給用戶，用戶反饋的信息可上傳至云中心，從而實(shí)現(xiàn)用戶邊緣側(cè)與云中心之間的交互。邊緣側(cè)設(shè)備具備數(shù)據(jù)的計(jì)算、存儲(chǔ)、虛擬化等基礎(chǔ)設(shè)施能力，數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)協(xié)議等邊緣平臺(tái)能力，資源管理、邊緣應(yīng)用業(yè)務(wù)的生命周期管理、終端管理等管理能力，以及不同類型場(chǎng)景的應(yīng)用與服務(wù)能力。

2.2.2 云中心

云中心通過(guò)對(duì)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(cè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可提供靈活的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。隨著業(yè)務(wù)應(yīng)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(shè)備的傳統(tǒng)交互向面向平臺(tái)、業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的新型交互模式轉(zhuǎn)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(gè)邊緣云的管理、數(shù)據(jù)的持久化存儲(chǔ)和海量計(jì)算提供充足的虛擬化資源。

3 電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景分析

電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)根據(jù)其類型可分為生產(chǎn)控制大區(qū)業(yè)務(wù)和管理信息大區(qū)業(yè)務(wù)，生產(chǎn)控制大區(qū)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)和可靠性要求較高，對(duì)業(yè)務(wù)的時(shí)延更為敏感，包含繼電保護(hù)、安全自動(dòng)控制、調(diào)度自動(dòng)化、電能量計(jì)量、故障錄波、緊急需求響應(yīng)等業(yè)務(wù)；管理信息大區(qū)業(yè)務(wù)包含電視電話會(huì)議、行政電話、管理信息系統(tǒng)、辦公自動(dòng)化、客戶服務(wù)等業(yè)務(wù)，對(duì)于時(shí)延的要求相對(duì)寬松[21-23]。

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

3.1 輸電線路邊云協(xié)同

隨著我國(guó)電力建設(shè)的不斷推進(jìn)，變電站和電力設(shè)備數(shù)量加速增長(zhǎng)。一些架設(shè)在環(huán)境偏遠(yuǎn)、地勢(shì)復(fù)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(shí)降低巡檢人員面臨的危險(xiǎn)，中國(guó)電力科學(xué)研究院研發(fā)了邊云協(xié)同電力自主巡檢系統(tǒng)，對(duì)桿塔和輸電線路等進(jìn)行自主巡檢和視頻監(jiān)控。

我國(guó)的輸電線路規(guī)模龐大，雷雨、臺(tái)風(fēng)等極端天氣及火災(zāi)、地質(zhì)災(zāi)害等因素都會(huì)影響輸電線路的安全穩(wěn)定運(yùn)行。架空輸電線路的在線監(jiān)測(cè)包含對(duì)導(dǎo)線、桿塔、線路等的監(jiān)測(cè)，在輸電線路上布置振動(dòng)、溫度、舞動(dòng)、視頻等智能監(jiān)測(cè)終端，并在其中安裝邊云協(xié)同應(yīng)用程序、邊緣計(jì)算程序進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析處理，將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送至電網(wǎng)的云主站系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)導(dǎo)線、桿塔、線路等運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

根據(jù)上層需求，各類線路監(jiān)測(cè)程序進(jìn)行協(xié)同交互，實(shí)現(xiàn)對(duì)導(dǎo)線、覆冰、氣象等監(jiān)測(cè)及數(shù)據(jù)處理和計(jì)算，調(diào)度分配業(yè)務(wù)的計(jì)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(cè)終端通過(guò)邊云協(xié)同應(yīng)用程序與云主站系統(tǒng)進(jìn)行信息交互，傳輸模式、傳感信息參數(shù)等通過(guò)應(yīng)用程序進(jìn)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(cè)資源優(yōu)化模式

用戶的需求側(cè)資源是指用戶終端用電領(lǐng)域潛在的節(jié)電資源，傳統(tǒng)的需求側(cè)資源指能夠?qū)﹄妰r(jià)信號(hào)或激勵(lì)作出響應(yīng)的負(fù)荷資源，包含用戶改變用電方式或消費(fèi)行為、提高設(shè)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(cè)資源包括柔性負(fù)荷、分布式能源、儲(chǔ)能等。負(fù)荷聚合商對(duì)可調(diào)負(fù)荷進(jìn)行資源的統(tǒng)一控制和調(diào)度，以充分利用需求側(cè)負(fù)荷資源，達(dá)到經(jīng)濟(jì)利益最大化。需求側(cè)負(fù)荷資源參與需求響應(yīng)時(shí)，要根據(jù)信號(hào)作出響應(yīng)，用戶側(cè)的智能監(jiān)測(cè)終端對(duì)于用戶電壓、功率等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并對(duì)負(fù)荷發(fā)布控制信號(hào)，但是沒(méi)有統(tǒng)一的控制中心，響應(yīng)具有一定的隨機(jī)性。而基于邊云協(xié)同的需求側(cè)資源優(yōu)化模式具有調(diào)控云平臺(tái)，由負(fù)荷聚合商進(jìn)行邊緣設(shè)備調(diào)節(jié)，智能監(jiān)測(cè)終端可以自主感知電網(wǎng)電壓和頻率的實(shí)時(shí)變化，自動(dòng)跟蹤狀態(tài)變化從而調(diào)節(jié)負(fù)荷。

基于邊云協(xié)同的需求側(cè)資源優(yōu)化模式（見圖4）包括用戶用電分析、需求側(cè)資源優(yōu)化和用戶數(shù)據(jù)分析等模塊。首先，對(duì)于需求側(cè)資源優(yōu)化模式的運(yùn)行主體進(jìn)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(duì)模式架構(gòu)進(jìn)行部署。其次，基于用戶的用電特征和負(fù)荷信息，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算、云計(jì)算等技術(shù)，對(duì)用戶用電模式進(jìn)行分析建模，構(gòu)建基于邊云協(xié)同的需求響應(yīng)業(yè)務(wù)架構(gòu)，分析資源優(yōu)化模式的功能需求。結(jié)合電力通信專網(wǎng)、無(wú)線專網(wǎng)等技術(shù)環(huán)境，對(duì)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)框架進(jìn)行設(shè)計(jì)，確定通信方式及協(xié)議機(jī)制。此外，對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)框架進(jìn)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(gòu)和功能需求，提出安全防護(hù)框架。

圖4 基于邊云協(xié)同的需求側(cè)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(yīng)用模式

電力物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備分布在電網(wǎng)各個(gè)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)應(yīng)用中。智能終端、智能電能表、用戶設(shè)備會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，包含設(shè)備用電負(fù)荷、電壓電流、環(huán)境參數(shù)等數(shù)據(jù)會(huì)上傳至平臺(tái)層，大量數(shù)據(jù)的上傳容易發(fā)生網(wǎng)絡(luò)擁塞。配電網(wǎng)自動(dòng)化、電力需求響應(yīng)等業(yè)務(wù)承載在電力物聯(lián)網(wǎng)上，對(duì)于實(shí)時(shí)性的要求很高。如果平臺(tái)層遭遇攻擊，將會(huì)給電網(wǎng)用戶造成巨大損失，因此，平臺(tái)層的安全穩(wěn)定至關(guān)重要。

圖5 為電力物聯(lián)網(wǎng)邊云協(xié)同架構(gòu)，將邊緣計(jì)算設(shè)備布置在電力物聯(lián)網(wǎng)的感知設(shè)備附近，可以實(shí)現(xiàn)終端設(shè)備的數(shù)據(jù)篩選和處理，將數(shù)據(jù)傳入核心網(wǎng)，同時(shí)對(duì)于實(shí)時(shí)性要求高的業(yè)務(wù)進(jìn)行本地快速處理，實(shí)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(shè)備。根據(jù)不同的設(shè)備、數(shù)據(jù)或應(yīng)用場(chǎng)景劃分不同的域，每個(gè)域設(shè)置邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。感知設(shè)備與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)設(shè)備相連接，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過(guò)邊緣計(jì)算設(shè)備完成數(shù)據(jù)的計(jì)算和處理，并上傳到平臺(tái)層。邊緣計(jì)算設(shè)備按照應(yīng)用層和平臺(tái)層的控制信息完成各項(xiàng)操作。基于云邊協(xié)同技術(shù)，靠近感知層的邊緣計(jì)算設(shè)備利用邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的就近處理。數(shù)據(jù)可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)上傳至云平臺(tái)，也可以存儲(chǔ)到邊緣數(shù)據(jù)庫(kù)，供邊緣層業(yè)務(wù)進(jìn)行調(diào)用。電力物聯(lián)網(wǎng)邊云協(xié)同架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了邊緣側(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和業(yè)務(wù)下沉，提高了設(shè)備響應(yīng)速度，有效避免擁塞，緩解云中心的計(jì)算壓力。

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

4 結(jié)束語(yǔ)

本文概述了邊緣計(jì)算參考架構(gòu)，研究了邊云協(xié)同的技術(shù)框架，在此基礎(chǔ)上，對(duì)于不同應(yīng)用場(chǎng)景的電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)進(jìn)行了研究。未來(lái)，隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，數(shù)據(jù)量將繼續(xù)增加，電力系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)信息的計(jì)算、存儲(chǔ)和處理要求也將進(jìn)一步提高；因此，邊云協(xié)同技術(shù)在多種電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下需要更完善的體系來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的多樣性和應(yīng)用的協(xié)同性，電力物聯(lián)網(wǎng)的邊云協(xié)同技術(shù)架構(gòu)及優(yōu)化策略等也需開展更進(jìn)一步的研究。