文祥宇，李 帥，劉文彬，于海東，黃 敏

（國網(wǎng)山東省電力公司電力科學研究院，山東 濟南 250003）

0 引言

近年來，隨著能源物聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展和新能源建設的不斷推進，電網(wǎng)的源-網(wǎng)-荷關系也發(fā)生了深刻變化，傳統(tǒng)的配電網(wǎng)從技術特征和功能形態(tài)上都面臨著重大的變革［1］：一方面大規(guī)模新能源發(fā)電、充電站（樁）設備的接入帶來了海量的數(shù)據(jù)，使得以云計算技術為支撐的配電網(wǎng)處理能力日漸不足；另一方面伴隨物聯(lián)網(wǎng)技術在電力行業(yè)的大規(guī)模應用，使得配電網(wǎng)與用戶間的關系從傳統(tǒng)的電力供需關系向雙向互動的服務模式轉變。如何建立設備接入靈活、數(shù)據(jù)共享交互、業(yè)務資源協(xié)同、供用友好互動的新型配電網(wǎng)系統(tǒng)［2］，成為當前國內(nèi)外研究機構、企業(yè)與高校的關注熱點。

邊緣計算的出現(xiàn)，以及以此為基礎的云邊端協(xié)同技術為該問題提供了解決思路。邊緣計算是一種分布式的運算架構，其核心思想是將數(shù)據(jù)、應用程序與服務的運算，由網(wǎng)絡中心節(jié)點遷移到網(wǎng)絡邏輯上的邊緣節(jié)點來處理。通過對以往完全由中心節(jié)點處理的大型運算任務加以分解，切割成粒度更細、運算難度更小的子任務下發(fā)到各個邊緣節(jié)點。由于邊緣節(jié)點與用戶側設備距離較近，數(shù)據(jù)的處理和傳輸速度更快，時延更低，但大數(shù)據(jù)分析能力不足。以此為基礎，結合云平臺、智能終端形成的云邊端協(xié)同體系，推動著配電網(wǎng)向開放互聯(lián)、安全高效、運維便捷、服務優(yōu)質(zhì)的配電物聯(lián)網(wǎng)轉變［3-6］。

從配電網(wǎng)云邊端網(wǎng)絡架構入手，介紹云邊端協(xié)同技術的概念、關鍵支撐技術和在配電網(wǎng)業(yè)務中可能的應用成效，對建設開放共享、高效協(xié)同、服務優(yōu)質(zhì)的配電能源互聯(lián)網(wǎng)具有一定參考意義。

1 配電網(wǎng)云邊端協(xié)同技術

1.1 配電網(wǎng)的云邊端網(wǎng)絡架構

以配電網(wǎng)云平臺、邊緣物聯(lián)代理、智能配電設備為主體，構成了配電網(wǎng)的云邊端網(wǎng)絡架構［7-9］，如圖1所示。

圖1 配電網(wǎng)的云邊端主體架構

其中，“云”指的是配電網(wǎng)云平臺，主要由大規(guī)模服務器群、存儲設備、交換機、數(shù)據(jù)隔離組件和安全網(wǎng)關等組成，具有配電網(wǎng)資源動態(tài)分配、業(yè)務快速響應、數(shù)據(jù)交互共享、應用靈活拓展等功能，實現(xiàn)對配電網(wǎng)的整體運營管控?！斑叀敝傅氖沁吘壩锫?lián)代理，分布在靠近端設備或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側，具有數(shù)據(jù)計算、傳輸、存儲以業(yè)務應用部署等功能。借助于容器技術就近提供智能服務，缺乏大數(shù)據(jù)分析能力，是云平臺和端設備之間連接的樞紐?！岸恕卑娋W(wǎng)側的智能配電設備和用戶側的分布式新能源、充電樁等，其中智能配電設備作為整個配電網(wǎng)絡的感知節(jié)點，由智能傳感設備、智能電表、智能開關等組成，具有環(huán)境感知、電氣監(jiān)測、用能采集等功能，能夠執(zhí)行控制中心的決策命令或就地控制，同時完成配電網(wǎng)與用戶的良性互動［10-13］。

1.2 云邊端協(xié)同技術的概念

云邊端協(xié)同技術是將云計算技術、邊緣計算技術與智能終端相結合，通過對通信、數(shù)據(jù)和業(yè)務資源的動態(tài)分配，實現(xiàn)配電網(wǎng)的自下而上和自上而下的雙向數(shù)據(jù)協(xié)同、業(yè)務協(xié)同和應用服務協(xié)同。在技術具體應用過程中，利用邊緣計算［14］和云計算的不同優(yōu)勢，遵循分級、分布式處理原則，將全局性綜合業(yè)務在云端分析處理，將毫秒級延遲要求的時延敏感型業(yè)務數(shù)據(jù)在邊側計算處理，從而提高數(shù)據(jù)和平臺利用效率，實現(xiàn)配電網(wǎng)的在不同業(yè)務場景下的智能、準確、快速響應。

1.3 云邊端協(xié)同的交互模式

在配電網(wǎng)的云邊端協(xié)同的具體應用中，云側依托于云平臺，負責處理實時性要求較低、復雜度高的全局性數(shù)據(jù)業(yè)務；邊側利用邊緣計算等技術，負責小型實時性本地數(shù)據(jù)業(yè)務，在計算和存儲上不會產(chǎn)生較高的設備成本，經(jīng)濟性高；端設備部署在用戶側，負責數(shù)據(jù)的采集和用戶交互。以配電網(wǎng)云邊端的幾種典型交互模式闡釋云邊端協(xié)同的基本思路。

1）邊端協(xié)同：部署在用戶側的智能配電設備進行環(huán)境感知、電氣測量、用能采集后，將用戶數(shù)據(jù)實時上傳至附近的邊緣物聯(lián)代理進行處理。邊緣設備將實時數(shù)據(jù)和相關歷史數(shù)據(jù)作為輸入，通過搭載的基于邊緣計算的應用分析軟件進行分析預測，對用戶側設備進行調(diào)控，同時將數(shù)據(jù)反饋至云側。相較于傳統(tǒng)配電網(wǎng)只能通過云平臺進行集中式的統(tǒng)一調(diào)度，邊緣計算的加入大幅減輕了云端的計算壓力，并且滿足了末端任務實時性的需要。以用戶停電智能研判為例，通過邊緣物聯(lián)代匯總所在臺區(qū)的用戶停電信息，進行本地運算處理，1 min 內(nèi)自動完成單戶/多戶停電、分支停電、臺區(qū)停電研判，并將研判結果實時上報配電云平臺，支撐精準搶修服務。

2）邊云協(xié)同：各個邊緣物聯(lián)代理將端側數(shù)據(jù)進行處理后，將處理結果和相關必要數(shù)據(jù)上傳到云平臺，云平臺通過相應的應用對區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進行匯總處理分析預測，結合預設的調(diào)度計劃對全局內(nèi)的用戶進行調(diào)度，將分析結果和調(diào)度安排下放至各邊緣分析設備，由邊緣分析設備相應調(diào)整各自調(diào)度計劃。以每年夏季各配電網(wǎng)為“迎峰度夏”而進行限電調(diào)控為例，邊設備將各個用戶的用電信息進行收集處理和預測并上傳到云平臺，云平臺再結合歷史數(shù)據(jù)和預設指標進行分析處理，得到全局的調(diào)度計劃，將其反饋到個邊側，尤其進行各自用戶的調(diào)度調(diào)節(jié)。

3）云端協(xié)同。對于一些特殊用戶或者重要的活動場合，需要云平臺對端設備進行直接調(diào)控，此時可以通過物理連接或者網(wǎng)絡連接將云平臺與用戶直接相連，云平臺可以隨時獲取現(xiàn)場數(shù)據(jù)并進行實時調(diào)度，用戶可以實時與云平臺交互，實現(xiàn)配電網(wǎng)云平臺與用戶端設備的協(xié)同。例如，一些重要活動場館的配電網(wǎng)保電行動等。

2 支撐云邊端協(xié)同的關鍵技術

配電網(wǎng)關系國計民生，對安全性和穩(wěn)定性有著極高的要求。因此，在引入互聯(lián)網(wǎng)技術等新興技術來提升電網(wǎng)運營水平時，不能簡單地對技術進行直接套用，需要進行具體的分析和關鍵技術攻關。支撐云邊端協(xié)同的關鍵技術研究根據(jù)配電網(wǎng)的架構可以劃分為“云邊端”關鍵技術和公共關鍵技術。

1）“云”側關鍵技術。云平臺在云邊端協(xié)同中負責整個配電網(wǎng)的數(shù)據(jù)進行整合分析，實現(xiàn)資源高效配置、業(yè)務精準決策、服務友好快捷。由于云平臺需要對海量的數(shù)據(jù)進行處理，需要云計算技術、微服務架構技術、海量終端高并發(fā)接入技術、大數(shù)據(jù)分析技術、人工智能分析技術等支持，為了實現(xiàn)便捷友好的服務，需要工單驅(qū)動業(yè)務、數(shù)字化班組技術等支撐。

2）“邊”側關鍵技術。邊側需要對所在區(qū)域內(nèi)的端設備信息進行匯總分析，實現(xiàn)邊緣數(shù)據(jù)的就地化決策，并上傳云端。由于處理的信息來自不同的端設備，需要容器技術、邊緣計算技術、多源數(shù)據(jù)處理與融合技術的支持。為了實現(xiàn)與用戶的良性互動，需要開發(fā)應用程序信息交互等技術。

3）“端”側關鍵技術。端設備（智能配電設備）作為整個配電網(wǎng)的基礎，需要對用戶側數(shù)據(jù)進行收集上傳和對電網(wǎng)側決策命令快速執(zhí)行。需要智能傳感技術、即插即用技術、一二次設備融合技術、拓撲識別技術等支持。

4）公共關鍵技術。為了實現(xiàn)云邊端協(xié)同，需要構建云邊端多業(yè)務資源協(xié)同計算模型，根據(jù)不同任務的資源需求自適應的選擇“云端”或者“邊端”處理模式。另外為了實現(xiàn)不同設備間的安全可靠、高效便捷通信，需要多模異構通信、5G 通信技術［15］、IP 化技術、低成本廣覆蓋本地通信技術、安全防護和信任評估技術［16-20］等支撐。

3 典型應用場景

選取配電網(wǎng)的典型業(yè)務場景電動汽車有序充電為例，進一步闡述配電網(wǎng)云邊端協(xié)同技術的內(nèi)涵，如圖2 所示。通過云邊端協(xié)同技術來調(diào)節(jié)充電樁投入時間和充電功率，解決充電樁負荷與高峰負荷疊加造成配電網(wǎng)過載的難題，提高配電網(wǎng)設備利用率，有效應對電動汽車大規(guī)模接入，引導有序用電。在該場景中云側指的是配電網(wǎng)云平臺，負責配電網(wǎng)的負荷預測和調(diào)控；邊側設備具體為臺區(qū)智能終端，負責本區(qū)域內(nèi)的電氣數(shù)據(jù)處理和預測；端側設備為充電樁，負責實時采集用戶的電氣數(shù)據(jù)。

圖2 電動汽車有序充電業(yè)務場景

根據(jù)城鎮(zhèn)居民生活習慣等數(shù)據(jù)分析，臺區(qū)配電網(wǎng)在00：00—05：00 之間負荷較低，負荷率高峰期大約在18：00—24：00 之間，而電動汽車充電時段大多為19：00—23：00 之間，與用電高峰負荷疊加，容易造成配電網(wǎng)過載。借助于云邊端協(xié)同技術，配電網(wǎng)自動調(diào)節(jié)電動汽車的充電時間和充電功率，有效提高配電網(wǎng)的運行效率和穩(wěn)定性。云邊端雙向協(xié)同過程包括自下而上的云邊端協(xié)同和自上而下的云邊端協(xié)同。

3.1 自下而上的云邊端協(xié)同

自下而上的云邊端協(xié)同過程為：

1）臺區(qū)內(nèi)的充電樁實時采集用戶側的充電數(shù)據(jù)，如電動車電池剩余電量、充電功率等上傳到所屬的臺區(qū)智能終端。

2）臺區(qū)智能終端匯總區(qū)域內(nèi)所有用電設備的實時數(shù)據(jù)，并結合歷史數(shù)據(jù)進行基于邊緣計算的應用分析，進行該區(qū)域的負荷預測，若該區(qū)域因大量電動汽車突然接入導致預測負荷超過預定最大負荷，則根據(jù)既定調(diào)節(jié)策略（臺區(qū)容量富裕時允許接入充電；容量緊張時限定接入、限額運行；容量不足時停止充電；高峰時段接入自動調(diào)整到谷段執(zhí)行）自動調(diào)節(jié)充電頻率并將預測結果和相關數(shù)據(jù)上傳到云平臺。

3）云平臺對整個配電網(wǎng)的用電情況和運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行匯總處理，利用智能算法進行分析，做出全局負荷預測，對各個區(qū)域的決策計劃再進行優(yōu)化，從而實現(xiàn)整個配電網(wǎng)的安全可靠、經(jīng)濟高效運行。

3.2 自上而下的云邊端協(xié)同

自上而下的云邊端協(xié)同過程為：

1）云平臺制定好各個區(qū)域的實時配電計劃以調(diào)控指令的形式下發(fā)到各個邊緣設備（臺區(qū)智能終端）。

2）臺區(qū)智能終端根據(jù)該區(qū)域的具體情況對做出該區(qū)域的充電最優(yōu)策略，調(diào)節(jié)每個充電樁的充電時間和充電功率。

3）充電樁接受執(zhí)行調(diào)節(jié)指令，進行電動汽車的充電調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)電動汽車有序充電。

通過配電網(wǎng)的云邊端協(xié)同技術，有效緩解了單一云計算或者邊緣計算的決策壓力，提高了配電網(wǎng)的實時響應能力；從全局大數(shù)據(jù)分析和區(qū)域智能決策兩個角度出發(fā)，不斷調(diào)整優(yōu)化調(diào)控指令，實現(xiàn)全局性、區(qū)域性與個性化的協(xié)同一致，提高了電網(wǎng)運行的穩(wěn)定性和經(jīng)濟性。

4 結語

從配電網(wǎng)云邊端協(xié)同的概念、支撐技術和典型應用場景三方面對面向配電網(wǎng)的云邊端協(xié)同技術進行了研究介紹，解析了技術的原理和落地應用方式，有利于推進配電網(wǎng)到配電物聯(lián)網(wǎng)的建設應用。在未來的配電網(wǎng)云邊端協(xié)同構建的過程中，還需要進一步研究更為安全高效的設備互聯(lián)方式、數(shù)據(jù)交互方式和更為便捷優(yōu)質(zhì)的業(yè)務協(xié)同模式，推動配電網(wǎng)的云邊端一體的信息數(shù)據(jù)建模，開展相關場景的示范區(qū)落地實踐。