基于邊緣計算的智能配用電綜合接入及狀態(tài)監(jiān)測技術研究*

高 建，霍 超，白暉峰，張港紅，于華東，尹志斌

（北京智芯微電子科技有限公司，北京 102279）

0 引言

配電網(wǎng)處于電力系統(tǒng)的末端環(huán)節(jié)，面向廣大用戶，其運行狀況直接影響用戶體驗和供電可靠性。為了實現(xiàn)更大范圍、更加智能化的信息交互，以泛在、感知、低功耗為特征的物交互有了越來越多的應用需求，要求獲取的信息范圍更廣、類型更多、密度更大、精度更高，需要全方位提高各環(huán)節(jié)信息感知的深度和廣度，有助于提升電網(wǎng)系統(tǒng)的分析、預警、自愈及災害防范能力[1]。

目前，各地終端泛在接入導致本地通信網(wǎng)承載能力難以滿足多樣化業(yè)務場景需求，業(yè)務需求與通信網(wǎng)絡性能指標需求未能形成對應關系，導致某些區(qū)域的終端通信接入網(wǎng)存在盲目、超標建設，其靈活性、可靠性受到一定限制，且增加了終端通信接入網(wǎng)的復雜度，不利于本地通信接入網(wǎng)的統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一建設，影響智能配電業(yè)務的高效、雙向傳輸[2-3]。

邊緣計算著眼于實時、短周期數(shù)據(jù)的分析，靠近設備端，更好地支撐本地業(yè)務實時分析和智能化處理，具有分布式、低延時、高效率以及緩解流量壓力等特點，相較單純的云計算更加高效和安全。2014 年歐洲電信標準化協(xié)會ETSI 成立移動邊緣計算（Mobile Edge Computing，MEC）工作組，后更名為多址邊緣計算。2017 年，IEC/ISO、JTC1、SC1成立邊緣計算研究組，發(fā)布邊緣智能白皮書。另外，首批4 項工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算行業(yè)標準立項，汽車邊緣計算聯(lián)盟成立，華為也發(fā)布基于邊緣計算的物聯(lián)解決方案。2018 年，微軟宣布將業(yè)務重心轉(zhuǎn)移到智能邊緣計算。結合在配用電方面的應用，基于邊緣計算的相關研究也在快速發(fā)展。文獻[4]分析了邊緣計算技術與主動配電網(wǎng)的相似之處和融合方式，構建了基于邊緣計算的分層自治協(xié)同的主動配電網(wǎng)管控模型。文獻[5]在邊緣計算參考架構的基礎上，分析了居民智能用電協(xié)同架構。不同智能用電終端各自的云平臺通過統(tǒng)一接口連接入云協(xié)同平臺。文獻[6]構建了物聯(lián)網(wǎng)終端設備參與的邊緣優(yōu)化調(diào)度模型，推動了電力物聯(lián)網(wǎng)的建設與應用。對于多業(yè)務、大量終端的廣泛接入問題，實現(xiàn)對業(yè)務的有效承載還需要開展進一步的研究。

因此，基于邊緣計算研究智能配用電通信接入技術，構建新一代智能配用電通信綜合接入設備的數(shù)據(jù)本地智能化處理與業(yè)務融合模型，通過電網(wǎng)控制、傳感器以及數(shù)據(jù)信息可以監(jiān)控接入的一切設施運行狀態(tài)，有助于采取相應的決策降低成本，提高生產(chǎn)效率和系統(tǒng)可靠性。

1 設備集成接入方案

本文重點從終端側(cè)和邊緣側(cè)提出設備集成綜合接入方案，分為兩種方式，形成云邊端的整體方案。

1.1 直接接入方式

該方式針對邊端融合型終端提出，終端具備數(shù)據(jù)采集、就地分析計算及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能，將數(shù)據(jù)上傳至云平臺。對于具有邊緣計算功能終端設備可通過以太網(wǎng)、通用分組無線服務技術（General Packet Radio Service，GPRS）和無線專網(wǎng)直接接入云主站平臺，如圖1 所示。

圖1 終端直接接入主站方式模型

1.2 間接接入方式

該方式針對邊端分離型終端提出。配用電網(wǎng)中存在大量表計、傳感器以及開關等初級節(jié)點，不具備邊緣計算能力。這些初級節(jié)點通過采集監(jiān)測器組合在本地組成網(wǎng)絡后，通過HPLC、RS-485 以及微功率無線等方式接入本地的邊緣計算管理終端，實現(xiàn)了對設備狀態(tài)的監(jiān)控，同時通過本地的邊緣計算管理終端與信息系統(tǒng)主站集成，實現(xiàn)對大量表計、傳感器等的間接接入，如圖2 所示。

圖2 終端間接接入主站方式模型

通過上述兩種接入方式：一是提高全息感知能力，實現(xiàn)各環(huán)節(jié)大量設備、節(jié)點狀態(tài)全感知、提升智能化水平，確保準確、實時、完整反映配用電網(wǎng)的運營全流程、全環(huán)節(jié)；二是基于邊緣計算著眼于實時、短周期數(shù)據(jù)的分析，靠近設備端，更好地支撐本地業(yè)務實時分析和智能化處理，從而為智能配用電的建設提供支撐。

2 關鍵技術研究

2.1 邊緣計算

邊緣計算能在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側(cè)就近提供邊緣智能服務，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接、實時業(yè)務、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應用智能以及安全與隱私保護等方面的關鍵需求。通過邊緣計算的資源和能力，可將虛擬空間和物理實體緊密融合在一起。換言之，邊緣計算接近于工業(yè)上分布式自律的概念，在基于互聯(lián)網(wǎng)的異構分布式計算環(huán)境下，集中與分散相結合，既可有效利用互聯(lián)網(wǎng)資源，又保證了用戶系統(tǒng)的自律性和安全性[7-8]。

2.2 目標檢測差分算法

差分法是一種比較常見的對比分析檢測方法，根據(jù)時間節(jié)點的數(shù)據(jù)差分值與設定的閾值進行比較來判定。當采集節(jié)點參數(shù)發(fā)生變化時，選取相鄰時間節(jié)點的數(shù)據(jù)進行差分運算，并將差分值上傳上級終端或系統(tǒng)[9]，同時將差分結果的絕對值與設定的閾值T進行比較。若大于閾值T，則判斷為目標異常；若小于或等于閾值T，則判斷為采集節(jié)點運行正常。

數(shù)學公式描述如下：

式中，g(x,t)為時間t采集點x經(jīng)過差分運算后的狀態(tài)，f(x,t)為當前參數(shù)值，f(x,t-1)表示前一時間節(jié)點的參數(shù)值，T為設定的閾值。g(x,t)=1 表示異常，g(x,t)=0 表示正常。

2.3 智能路由算法

路由算法是其中的關鍵研究技術。如何在跳數(shù)盡可能少、時延盡可能低的情況下，選擇盡可能可靠的鏈路是要考慮的問題。根據(jù)邊緣網(wǎng)絡特性，設S(Ni,Nj)為節(jié)點Ni對節(jié)點Nj在某個路由上的暢 通度[10]。

節(jié)點i維持一個暢通度列表ST，代表節(jié)點間的暢通能力：

節(jié)點Ni經(jīng)過多個數(shù)量的路由中間節(jié)點，逐步形成暢通度向量表STi(STi1,STi2,STi3,…,STin)，并不斷通過相鄰節(jié)點信息溝通并迭代暢通度向量表。當節(jié)點Ni與節(jié)點Nj相遇時，互相交換各自攜帶的暢通度向量表，迭代形成新的暢通路由表SRT。

3 系統(tǒng)設計及應用分析

為了驗證設備接入模型的正確性與有效性，進行綜合接入網(wǎng)系統(tǒng)架構設計，開展模擬仿真，采用MATLAB 對所提算法進行驗證，搭建系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)采集、分析、預測以及設備狀態(tài)監(jiān)控等功能的應用。系統(tǒng)架構及流程管理如圖3 和圖4 所示。

圖3 系統(tǒng)架構設計

圖4 差分檢測流程管理

架構整體上可劃分為“云、邊、端”3 個層次。主站層提供遠程資源，實現(xiàn)互聯(lián)終端設備的廣泛接入和管理；邊緣層集平臺化、智能化、模塊化于一體的邊緣互聯(lián)終端，在終端側(cè)進行分布式計算；采集層實現(xiàn)基礎數(shù)據(jù)感知源，通過現(xiàn)場通信網(wǎng)絡將各類業(yè)務終端連接到邊緣互聯(lián)終端，基于云-邊協(xié)同的分布式智能架構，實現(xiàn)系統(tǒng)計算、網(wǎng)絡、存儲等資源的統(tǒng)一管控，提高數(shù)據(jù)、通信、計算等各方面資源的整體配置效率。

采用基于邊緣計算的差分檢測方法的數(shù)據(jù)傳輸量與采用定時采集方式的數(shù)量傳輸量的對比曲線，如圖5 所示。其中，數(shù)據(jù)流量業(yè)務以配電變壓器監(jiān)測和交流信息采集為例，任務1 設定業(yè)務數(shù)80，任務2 設定業(yè)務數(shù)100。定時采集方式數(shù)據(jù)未經(jīng)處理，數(shù)據(jù)量隨時間呈線性增長關系.采用本文方法，數(shù)據(jù)流量呈臺階增長方式，有效降低了需上傳云平臺的數(shù)據(jù)量，從而降低了對系統(tǒng)帶寬的占用，適應于多節(jié)點海量數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)建設的發(fā)展需求。

圖5 數(shù)據(jù)流量變化曲線

時延隨任務數(shù)量的變化如圖6 所示。隨著任務數(shù)量的增加，本文所提基于邊緣計算差分的邊云協(xié)同方法，通過智能路由選擇算法，得到信息上傳的最優(yōu)路徑。與遠程云計算對比，兩種機制平均時延呈現(xiàn)出逐步上升趨勢。其中，本文協(xié)同算法數(shù)據(jù)投遞平均時延更低。一方面，上傳數(shù)據(jù)量減小，采用短跳數(shù)、可靠鏈路上傳方式，降低了網(wǎng)絡的擁塞和并發(fā)數(shù)；另一方面，由于終端處于邊緣網(wǎng)絡的末端，處理數(shù)據(jù)所需要的時間短。

圖6 時延隨任務數(shù)的變化

邊緣網(wǎng)絡充分挖掘網(wǎng)絡中邊緣終端的計算能力，在邊緣終端處執(zhí)行部分計算或全部計算，提高了整個系統(tǒng)中資源的最大使用效率和傳輸效率。

4 結語

本文構建新型智能配用電通信綜合接入的本地數(shù)據(jù)智能化處理與業(yè)務融合模型，基于邊緣計算的設備接入與集成技術，引入差分算法和路由算法，提出基于邊緣計算的差分檢測方法，實現(xiàn)了分布式的自組織網(wǎng)絡和復雜動態(tài)網(wǎng)絡的最佳路由管理，并且能夠?qū)崿F(xiàn)設備的狀態(tài)監(jiān)測預警。通過數(shù)據(jù)上傳量和時延分析可以看出，相比于遠端的云計算網(wǎng)絡，移動邊緣計算網(wǎng)絡的網(wǎng)絡更適合支持大量終端接入、分布廣泛、時延敏感以及可靠性要求高的業(yè)務，并且有能力滿足感知應用的要求。