麥尚柯，劉 義

邊緣計(jì)算使能的分布式微電網(wǎng)資源交易策略*

麥尚柯，劉 義?

（廣東工業(yè)大學(xué)，廣州 510006）

針對(duì)分布式微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)中邊緣計(jì)算服務(wù)器的能源損耗問(wèn)題，以及微電網(wǎng)的計(jì)算資源受限問(wèn)題，提出一種邊緣計(jì)算使能的多微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的資源交易策略。對(duì)搭載著邊緣計(jì)算服務(wù)器的多微電網(wǎng)模型中的能源交易、計(jì)算資源交易進(jìn)行計(jì)算，使得多微電網(wǎng)社區(qū)運(yùn)營(yíng)成本的最小化（MIN）問(wèn)題得到最優(yōu)策略。結(jié)果表明，改進(jìn)的非支配排序遺傳算法（NSGA-II）中，適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù)呈逐漸收斂趨勢(shì)，得到帕累托前沿上的最優(yōu)解集為多微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)之間資源交易的最優(yōu)策略，相比單個(gè)微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行成本更低。

微電網(wǎng)；邊緣計(jì)算；分布式；資源交易；遺傳算法

0 引 言

隨著清潔能源不斷被開(kāi)發(fā)，具有可再生能源發(fā)電設(shè)備的微電網(wǎng)可以與其他微電網(wǎng)組成一個(gè)分布式的多微電網(wǎng)系統(tǒng)。在傳統(tǒng)的電力交易模式中，參與電力市場(chǎng)的主體一般是電網(wǎng)企業(yè)、大型能源生產(chǎn)商和電力消費(fèi)者。家庭級(jí)別的消費(fèi)者和生產(chǎn)者之間沒(méi)有積極參與電力市場(chǎng)的交易，僅是向電網(wǎng)企業(yè)購(gòu)買(mǎi)電力。為了增強(qiáng)電力終端用戶(hù)的靈活性，能源系統(tǒng)[1]的不同利益相關(guān)者開(kāi)辟了新的交易市場(chǎng)，能源消費(fèi)正可以將其剩余能源賣(mài)回電網(wǎng)。新穎的分布式點(diǎn)對(duì)點(diǎn)（peer to peer, P2P）交易市場(chǎng)的設(shè)計(jì)為協(xié)調(diào)當(dāng)?shù)厣a(chǎn)者或消費(fèi)者提供了替代解決方案，生產(chǎn)者與消費(fèi)者之間可以相互交易能源。

移動(dòng)邊緣計(jì)算（mobile edge computing, MEC）是一項(xiàng)革命性的關(guān)鍵技術(shù)，在運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的邊緣帶來(lái)面向應(yīng)用的計(jì)算能力，其中MEC主機(jī)部署在邊緣、中央數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，或在它們之間[2]。MEC的潛力包括低延遲、高帶寬和實(shí)時(shí)計(jì)算，以及對(duì)異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序和服務(wù)的決策反饋[3]。

近年來(lái)，由于微電網(wǎng)用戶(hù)對(duì)計(jì)算資源需求的不斷增加，分布式微電網(wǎng)出現(xiàn)了大量的計(jì)算密集型任務(wù)。然而，分布式微電網(wǎng)可能并沒(méi)有部署具有高性能計(jì)算能力的設(shè)備，微電網(wǎng)內(nèi)部可能存在多種資源無(wú)法合理分配問(wèn)題。于是，MEC服務(wù)器部署至微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，為其帶來(lái)高性能的計(jì)算能力成為可能。同時(shí)，MEC面臨著低延遲調(diào)度、可擴(kuò)展性和可持續(xù)性的挑戰(zhàn)，其中適當(dāng)?shù)哪芰空{(diào)度可以解決由于能量故障[4-5]造成的MEC的可持續(xù)性。不少專(zhuān)家學(xué)者對(duì)微電網(wǎng)與邊緣計(jì)算技術(shù)相結(jié)合進(jìn)行研究，如文獻(xiàn)[6]提出基于邊緣計(jì)算的家庭能源管理系統(tǒng)，文獻(xiàn)[7]提出基于邊緣計(jì)算的主動(dòng)配電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)，文獻(xiàn)[8]提出基于邊緣計(jì)算的分布式配電故障處理系統(tǒng)，文獻(xiàn)[9]描述邊緣計(jì)算技術(shù)應(yīng)用在電力物聯(lián)網(wǎng)的研究等，由此可見(jiàn)微電網(wǎng)與邊緣計(jì)算相結(jié)合的新領(lǐng)域的應(yīng)用范圍之廣泛，但上述文獻(xiàn)中均未考慮到MEC服務(wù)器的計(jì)算資源合理分配問(wèn)題。同時(shí)，文獻(xiàn)[10]提出一種面向分布式發(fā)電微電網(wǎng)的邊緣計(jì)算架構(gòu)；文獻(xiàn)[11]提出使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法對(duì)電網(wǎng)邊緣計(jì)算資源進(jìn)行分配；文獻(xiàn)[12]提出了面向電網(wǎng)的邊緣算力優(yōu)化與分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理模型研究；文獻(xiàn)[13]提出并制定一個(gè)統(tǒng)一的P2P市場(chǎng)模型，該方案既可以采用雙邊交易，也可以采用集中池市場(chǎng)。文獻(xiàn)[14]提出一個(gè)合并了聯(lián)合能源交易和不確定性交易的P2P市場(chǎng)。文獻(xiàn)[15]提出并制定一個(gè)用于參與者之間產(chǎn)品差異化的雙邊貿(mào)易機(jī)制，采用共識(shí)優(yōu)化方法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解。但上述文獻(xiàn)中均未考慮到對(duì)MEC產(chǎn)生的計(jì)算資源加入多微電網(wǎng)系統(tǒng)P2P交易市場(chǎng)中，以得出資源交易最優(yōu)策略。

因此，針對(duì)搭載MEC服務(wù)器的微電網(wǎng)資源交易及分配問(wèn)題，本文對(duì)微電網(wǎng)中的能源、計(jì)算資源的P2P市場(chǎng)交易問(wèn)題進(jìn)行分析，提出一種邊緣計(jì)算使能的多個(gè)微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的交易策略。首先建立搭載邊緣計(jì)算服務(wù)器的多微電網(wǎng)分布式模型，得到微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)關(guān)于資源的約束條件、能源平衡關(guān)系式和計(jì)算資源約束式等，建立最小化運(yùn)行成本的目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)改進(jìn)的非支配排序遺傳算法（NSGA-II）對(duì)問(wèn)題求解。

1 系統(tǒng)模型

首先建立一個(gè)帶有MEC服務(wù)器作為負(fù)載的微電網(wǎng)模型。每個(gè)微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)均配備了風(fēng)力發(fā)電渦輪機(jī)（wind turbine, WT）和光伏（photovoltaic, PV）發(fā)電陣列兩種可再生能源發(fā)電組，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)（battery energy storage system, BESS）作為能源的供給，搭載了一個(gè)MEC服務(wù)器作為負(fù)載以及可控負(fù)載與不可控負(fù)載。微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)模型如圖1所示。

圖1 搭載邊緣計(jì)算服務(wù)器的微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)

圖2 分布式多微電網(wǎng)系統(tǒng)模型

1.1 本地的可再生能源

1.2 本地的能源儲(chǔ)備系統(tǒng)

1.3 本地負(fù)載的電能需求

微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)中支持各種類(lèi)型的電力負(fù)載，其分為三類(lèi)：必須性負(fù)載、彈性負(fù)載和邊緣計(jì)算服務(wù)器的運(yùn)行負(fù)載。

1.3.1 必須性負(fù)載

1.3.2 彈性負(fù)載

1.3.3 邊緣計(jì)算服務(wù)器的運(yùn)行負(fù)載

1.4 本地的計(jì)算資源與計(jì)算任務(wù)

1.5 多微電網(wǎng)之間的資源交易

研究了一種P2P資源交易市場(chǎng)模型，該模型的資源包括電能、計(jì)算資源。分布式的多個(gè)微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行資源的實(shí)時(shí)交易如圖3所示。每個(gè)微電網(wǎng)與主電網(wǎng)的電力傳輸主線(xiàn)相連，同時(shí)各個(gè)微電網(wǎng)相互之間連接電力傳輸線(xiàn)。某一個(gè)微電網(wǎng)可以與主電網(wǎng)或者其他的微電網(wǎng)進(jìn)行電能的交易，同時(shí)每個(gè)微電網(wǎng)之間可以進(jìn)行計(jì)算資源的交易。

圖3 分布式微電網(wǎng)的資源交易

1.5.1 微電網(wǎng)計(jì)算資源的供需約束關(guān)系式

當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算任務(wù)過(guò)載，計(jì)算資源不足時(shí)，該節(jié)點(diǎn)可以從云數(shù)據(jù)中心或者在P2P市場(chǎng)中購(gòu)買(mǎi)計(jì)算資源，假設(shè)微電網(wǎng)的邊緣計(jì)算系統(tǒng)不需要向云數(shù)據(jù)中心進(jìn)行計(jì)算資源的出售，計(jì)算資源僅在微電網(wǎng)之間進(jìn)行交易。

1.5.2 微電網(wǎng)電能的供需平衡關(guān)系式

當(dāng)微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的電力能耗大于可再生能源的發(fā)電量與本地儲(chǔ)能狀態(tài)之和時(shí)，微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的電能可能需要從主網(wǎng)或P2P交易市場(chǎng)中購(gòu)買(mǎi)，反之同理。因此，微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行時(shí)每個(gè)單位時(shí)隙的能量平衡公式必須滿(mǎn)足下式

1.5.3 微電網(wǎng)運(yùn)行成本的目標(biāo)問(wèn)題

1.5.4 多微電網(wǎng)運(yùn)行成本的目標(biāo)問(wèn)題

綜合考慮，整個(gè)多微電網(wǎng)系統(tǒng)在一天運(yùn)行期間的代價(jià)函數(shù)作為待優(yōu)化的目標(biāo)問(wèn)題，可表示為

由于上述問(wèn)題存在多個(gè)耦合的決策變量，將采用啟發(fā)式算法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行求解。

2 算法分析

NSGA-II是一種多目標(biāo)優(yōu)化算法，具有快速收斂的全局尋優(yōu)能力，能有效避免陷入局部最優(yōu)狀態(tài)。在可行解域內(nèi)，該算法不僅不斷地細(xì)化解集的巨大數(shù)組變量，而且更新符合約束條件的決策變量。將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的各自代價(jià)函數(shù)視為待解決的多目標(biāo)問(wèn)題。如每一個(gè)微電網(wǎng)的資源交易、計(jì)算需求和能源調(diào)度問(wèn)題，涉及多個(gè)目標(biāo)同時(shí)優(yōu)化。該算法的目標(biāo)不僅是保持種群在最優(yōu)非支配解域中的多樣性，而且將搜索導(dǎo)向帕累托最優(yōu)前沿。

根據(jù)快速非支配排序和擁擠距離計(jì)算的迭代結(jié)果，對(duì)種群中的個(gè)體之間進(jìn)行支配排序，并選擇出優(yōu)秀子代種群，其規(guī)模與父代種群的大小相等[16]，具體實(shí)施步驟如圖4所示。

圖4 NSGA-II的算法流程圖

在種群迭代過(guò)程中，每個(gè)微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的多個(gè)約束條件作為種群進(jìn)化的生存法則，可以看作是評(píng)價(jià)種群進(jìn)化的適應(yīng)度變量，如能源供需平衡公式、計(jì)算資源供需約束關(guān)系式、決策變量的約束范圍等。因此，該算法根據(jù)生存環(huán)境中種群的適應(yīng)度，生成具有一定規(guī)則的多目標(biāo)權(quán)值，引導(dǎo)種群的個(gè)體在可行解域中進(jìn)行多方向搜索，不斷逼近帕累托最優(yōu)前沿，快速地確定多微電網(wǎng)運(yùn)行方案的最優(yōu)解集。

3 實(shí)驗(yàn)仿真

3.1 數(shù)據(jù)選擇與模型參數(shù)初始化

3.2 適應(yīng)度評(píng)價(jià)

由圖5可知，隨著種群的進(jìn)化迭代，適應(yīng)度總體呈下降趨勢(shì)，一定迭代次數(shù)過(guò)后，產(chǎn)生了精英子代種群，適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù)逐漸收斂，表明種群進(jìn)化結(jié)果逐漸變優(yōu)，最終達(dá)到了更充分合理利用微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)資源的目的，因此可得最優(yōu)的交易策略，驗(yàn)證了該算法的可行性。

圖5 種群進(jìn)化的適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù)

3.3 仿真交易策略

由圖6可知，24小時(shí)內(nèi)微電網(wǎng)產(chǎn)生可再生能源的變化，計(jì)算任務(wù)的需求變化以及能源消耗硬性需求表明節(jié)點(diǎn)中的資源產(chǎn)生、資源需求的結(jié)果，曲線(xiàn)的變化符合實(shí)際高峰時(shí)段的真實(shí)性。

圖6 微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)24小時(shí)的資源需求

該仿真實(shí)驗(yàn)中，采用每個(gè)微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的總成本來(lái)對(duì)不同運(yùn)營(yíng)模式進(jìn)行評(píng)估，如圖7所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，合作模式（CO mode）下，每個(gè)微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)在P2P市場(chǎng)中參與交易，相比于獨(dú)立模式（SA mode）即不參與P2P市場(chǎng)交易的情況，每個(gè)微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)成本更低，所得資源被進(jìn)一步充分利用。經(jīng)過(guò)NSGA-II的種群進(jìn)化評(píng)價(jià)出適應(yīng)度最大函數(shù)，可得最優(yōu)的交易策略。

圖7 不同運(yùn)營(yíng)模式下分布式微電網(wǎng)運(yùn)行成本

4 結(jié) 論

介紹了微電網(wǎng)與邊緣計(jì)算的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，微電網(wǎng)為MEC服務(wù)器提供的能源支持，MEC服務(wù)器為微電網(wǎng)提供的計(jì)算資源支持，以及微電網(wǎng)搭載MEC服務(wù)器的模型特點(diǎn)。提出了一種邊緣計(jì)算使能的多個(gè)微電網(wǎng)的資源交易策略，對(duì)微電網(wǎng)中的能源、計(jì)算資源參與P2P資源交易市場(chǎng)進(jìn)行分析，并采用NSGA-II對(duì)該系統(tǒng)的P2P交易方案作出最優(yōu)決策以及合理的資源分配，以達(dá)到降低整體運(yùn)營(yíng)成本的目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明，種群進(jìn)化后得出適應(yīng)度評(píng)價(jià)可以對(duì)微電網(wǎng)中的能源與計(jì)算資源作出合理的交易策略，降低了多微電網(wǎng)社區(qū)的運(yùn)營(yíng)成本，提高了微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)整體資源的有效利用。

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Edge Computing Enabled Distributed Microgrids Resources Trading Strategy

MAI Shangke, LIU Yi?

(Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China)

A resource trading strategy for edge computing enabled multi-microgrid nodes was proposed for the energy loss problem of edge computing servers in distributed microgrid nodes and the computing resources constraint problem of microgrids. Energy trading and computing resources trading in the microgrid model with edge computing server were computed so that the optimal strategy was obtained for the minimization (MIN) problem of multi-microgrid community operation cost. The results showed that the fitness evaluation function in the improved non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) showed a gradual convergence trend, and the optimal set of solutions on the Pareto front was obtained as the optimal strategy for resource trading among multi-microgrid nodes, which had a lower operating cost compared to a single microgrid node.

microgrid; edge computing; distributed; resources trading; genetic algorithm

2095-560X（2023）05-0484-07

TK02；TK89

A

10.3969/j.issn.2095-560X.2023.05.013

2022-12-30

2023-02-28

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（61773126）

劉 義，E-mail：yi.liu@gdut.edu.cn

麥尚柯, 劉義. 邊緣計(jì)算使能的分布式微電網(wǎng)資源交易策略[J]. 新能源進(jìn)展, 2023, 11(5): 484-490.

： MAI Shangke, LIU Yi. Edge computing enabled distributed microgrids resources trading strategy[J]. Advances in new and renewable energy, 2023, 11(5): 484-490.

麥尚柯（1997-），男，碩士研究生，主要從事智能微電網(wǎng)多種資源交易策略研究。

劉 義（1981-），男，博士，教授，主要從事分布式可再生能源及智能微電網(wǎng)技術(shù)研究。