基于邊緣計算的主動配電網(wǎng)配電大數(shù)據(jù)技術(shù)

李芙蓉，易映萍，石 偉

（1.上海理工大學 機械工程學院，上海 200093；2.許繼電源有限公司，河南 許昌 461000）

0 引言

改革開放以來，中國經(jīng)濟快速增長的同時，能源問題日趨嚴峻。能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和電力體制改革的部署，使得大量配電設(shè)備和傳感器進入配電網(wǎng)，并且產(chǎn)生海量異構(gòu)數(shù)據(jù)。高壓輸電系統(tǒng)已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)（Su?pervisory Control And Data Acquisition，SCADA）和同步相量測量裝置（Phasor Measurement Unit，PMU），并且通過光纖通信和各種狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，基本形成信息流、物理流互聯(lián)互通的泛在電力物聯(lián)［1］。

然而，傳統(tǒng)配電網(wǎng)通過各種終端采集設(shè)備實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，再將采集的數(shù)據(jù)送入數(shù)據(jù)管理分析平臺，信息流單一、能源消納能力弱［2］、網(wǎng)絡(luò)連接多樣、用戶設(shè)備數(shù)量龐大且電壓等級各異，沒有大范圍鋪設(shè)光纖，信息之間的交互不完善，無法實現(xiàn)廣泛的設(shè)備低延時通信和用戶互動。

隨著分布式電源、儲能和電動汽車等新型電力設(shè)備的不斷接入，整個配電網(wǎng)對象龐大、任務(wù)復(fù)雜，離散狀態(tài)和連續(xù)過程混合，能量和信息流混合。依托先進的電力電子技術(shù)、通信技術(shù)和自動控制技術(shù)［3］，未來配電網(wǎng)將逐步發(fā)展具有主動調(diào)節(jié)能力的配電網(wǎng)。隨著需求響應(yīng)業(yè)務(wù)、電能質(zhì)量管理系統(tǒng)、能源管理系統(tǒng)的發(fā)展應(yīng)用，主動配電網(wǎng)面對數(shù)據(jù)異構(gòu)嚴重、數(shù)量龐大導(dǎo)致的配電數(shù)據(jù)采集、傳輸、計算困難等問題亟待解決。當前，配電大數(shù)據(jù)的異構(gòu)化主要表現(xiàn)為：數(shù)據(jù)類別、電壓等級不同，采樣點和采樣尺度差別巨大；數(shù)據(jù)缺失；數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不兼容。異構(gòu)配電大數(shù)據(jù)的集中采集計算給通信和存儲帶來擁堵，云端處理延遲，不利于可再生能源發(fā)展，影響能源結(jié)構(gòu)改善進度。

針對上述問題，本文提出通過邊緣計算（Edge Comput?ing）技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)提高數(shù)據(jù)處理速度，減小云端主站的通信、計算和存儲壓力。邊緣計算的定義最早由美國韋恩州立大學施巍松教授團隊提出：邊緣計算指在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計算的一種新型計算模型，邊緣計算操作對象包括來自于云服務(wù)的下行數(shù)據(jù)和來自于萬物互聯(lián)服務(wù)的上行數(shù)據(jù)，而邊緣計算的邊緣指從數(shù)據(jù)源到云計算中心任意路徑之間的計算和網(wǎng)絡(luò)資源［4］。早在2003 年，CDN 服務(wù)商與IBM 合作推出邊緣計算；2015 年思科、微軟等科技巨頭與普林斯頓大學共同創(chuàng)辦OpenFog 霧計算項目［5］；次年華為舉辦邊緣計算頂級年會，由工業(yè)、信息通信業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域共同成立邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟；經(jīng)過幾年的相關(guān)研究，如今邊緣計算已經(jīng)進入發(fā)展的快速期。邊緣計算著重解決傳統(tǒng)云計算模式下高延遲、網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定和低帶寬的問題，目標是在靠近數(shù)據(jù)輸入或用戶的地方提供計算、數(shù)據(jù)存儲和網(wǎng)絡(luò)帶寬。邊緣計算是一種分布式計算架構(gòu)，將應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)資料和服務(wù)運算，由網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點移向網(wǎng)絡(luò)邏輯的邊緣節(jié)點處理。邊緣計算更靠近數(shù)據(jù)源頭，可以加快數(shù)據(jù)處理、減小延遲、降低能耗、保護用戶隱私。

國內(nèi)外對邊緣計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)進行了相關(guān)研究。文獻［6］提出基于歐洲電信標準化協(xié)會的邊緣計算框架，提出了自動需求響應(yīng)邊緣計算節(jié)點的分層物理模型，模型詳細定義了邊緣計算節(jié)點的功能、信息和通信的關(guān)鍵技術(shù)；文獻［7］和文獻［8］詳細介紹了邊緣計算霧計算項目的結(jié)構(gòu)、功能，并對霧節(jié)點進行全面定義，通過詳細場景提出了霧計算的架構(gòu)拓撲結(jié)構(gòu)，進一步深度研究了霧計算的適用性和具體應(yīng)用場景；文獻［9］融合了泛在電力物聯(lián)網(wǎng)和分布式智能電網(wǎng)，提出了基于深度強化學習的移動邊緣計算，建立了多維異構(gòu)信息物理高度融合模型，增強了電力物聯(lián)網(wǎng)體系的邊緣計算層級，實現(xiàn)邊緣計算和強化學習的協(xié)同自治和智能決策；文獻［10］引入邊緣計算技術(shù)，重新定義智能感知系統(tǒng)框架，通過數(shù)據(jù)統(tǒng)一、數(shù)據(jù)辨識和分布式集群等幾個方面，實現(xiàn)了面向多參量的邊緣計算設(shè)計；文獻［11］提出了基于PTN 架構(gòu)的主動配電網(wǎng)云邊協(xié)同模型，并通過算例驗證模型實現(xiàn)了邊緣節(jié)點數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理；針對配電網(wǎng)信息物理模型提出了基于邊緣計算的CROSS 模型指標體系，進一步量化基于邊緣計算和主動配電網(wǎng)傳輸架構(gòu)穩(wěn)定性、實時性、融合性的評級指標；文獻［12］構(gòu)建了基于邊緣計算的配網(wǎng)雷電過電壓在線監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)對邊緣節(jié)點的在線監(jiān)測，并采用數(shù)據(jù)服務(wù)器，通過前端用戶界面展示了基于邊緣計算雷電過電壓在線監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和故障判定等功能。上述文獻表明，邊緣計算能夠在需求響應(yīng)、分布式智能電網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、智能監(jiān)測中開發(fā)應(yīng)用，并取得了階段性成果，但是未將邊緣計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于主動配電網(wǎng)，結(jié)合配電網(wǎng)層次架構(gòu)進行配網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計，對邊緣計算節(jié)點的數(shù)據(jù)交互、云邊協(xié)同相關(guān)領(lǐng)域的研究需要進一步深化。

本文提出一種基于邊緣計算的主動配電網(wǎng)層次架構(gòu)模型，根據(jù)邊緣計算節(jié)點框架，概述了數(shù)據(jù)交互協(xié)議以及云邊協(xié)同方式，并設(shè)計了大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)上針對邊緣計算技術(shù)在實際配電典型應(yīng)用場景的技術(shù)方案，實時、準確、低能耗地實現(xiàn)了對配電設(shè)備運行狀態(tài)、投運環(huán)境、電氣量數(shù)據(jù)等配電數(shù)據(jù)的采集、交互和監(jiān)測功能。

1 邊緣計算框架

1.1 分層邊緣計算節(jié)點框架

邊緣計算節(jié)點框架是實現(xiàn)邊緣計算的關(guān)鍵，本文基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標準邊緣計算框架，構(gòu)建了區(qū)別于傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)三層架構(gòu)的分層邊緣計算節(jié)點框架。邊緣計算節(jié)點框架在功能架構(gòu)上共分為云平臺、網(wǎng)絡(luò)管理層、邊緣計算網(wǎng)關(guān)和終端設(shè)備層。其中，網(wǎng)絡(luò)管理層包括設(shè)備管理、邊緣管理、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)安全等功能；邊緣計算網(wǎng)關(guān)包括邊緣應(yīng)用層、邊緣軟件層和邊緣平臺層；終端設(shè)備層包括場景APP、分析APP、采集APP 等。云平臺是云化的主站，網(wǎng)絡(luò)管理層是端和云平臺之間的數(shù)據(jù)傳輸通道，邊緣計算網(wǎng)關(guān)是邊緣計算節(jié)點框架的核心，在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)提供就近服務(wù)及APP 應(yīng)用。邊緣計算架構(gòu)如圖1 所示。

Fig.1 Hierarchical edge computing node framework圖1 分層邊緣計算節(jié)點框架

基于2018 年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布的邊緣計算與云計算協(xié)同白皮書，邊緣計算具有以下特點：①連接功能，即需充分利用現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)研究域最新成果，且實現(xiàn)與工業(yè)物理域的關(guān)聯(lián)和共享操作；②數(shù)據(jù)橋梁，即邊緣計算式數(shù)據(jù)的首要關(guān)口，是大量實時數(shù)據(jù)的第一入口，位于邊緣節(jié)點的數(shù)據(jù)相對而言完整、實時、準確、多樣；③邊緣設(shè)備要適應(yīng)系統(tǒng)環(huán)境和現(xiàn)場運行條件；④分布式計算，即分布性和融合性兼?zhèn)洹?/p>

基于以上特點，邊緣計算網(wǎng)關(guān)層根據(jù)配電物聯(lián)網(wǎng)云、管、邊、端四層架構(gòu)的設(shè)計理念，設(shè)計了以邊緣計算為核心的分層式架構(gòu)。

邊緣平臺層是邊緣計算節(jié)點的基礎(chǔ)服務(wù)平臺層，可以在移動設(shè)備附近提供存儲和計算資源。邊緣存儲實現(xiàn)的兩個必要條件為：①邊緣設(shè)備處理能力強；②有成熟可行的技術(shù)方案與邊緣節(jié)點進行通信。

邊緣計算的基礎(chǔ)資源有計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲和虛擬化［13］，平臺層提供了數(shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)存儲、模型存儲和設(shè)備控制等功能，包括開發(fā)平臺、Docker 平臺、銜接平臺、操作系統(tǒng)，提高了計算、存儲、通信能力。

邊緣容器層將客戶對象封裝成容器對象，通過容器技術(shù)實現(xiàn)了靈活啟停服務(wù)，可以進行擴容和縮容操作，是虛擬化服務(wù)技術(shù)的代表。為邊緣計算節(jié)點提供強大的分析能力，將不同終端設(shè)備模型進行規(guī)范性描述，實現(xiàn)邊緣計算節(jié)點對終端設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)進行效驗和預(yù)處理、深度處理，形成高級應(yīng)用。

邊緣軟件層實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互和管理，包括數(shù)據(jù)中心、APP 管理和數(shù)據(jù)安全中心，提供數(shù)據(jù)分析與呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)聚合與互操作、數(shù)據(jù)安全等功能，實現(xiàn)即插即用式邊緣網(wǎng)關(guān)。數(shù)據(jù)中心是邊緣計算的重要組成部分；設(shè)計與配網(wǎng)完整實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互的數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)交互方式，可以實現(xiàn)邊緣計算節(jié)點的互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)互操作、協(xié)同控制、監(jiān)視與診斷等功能，提高邊緣計算資源利用率。

邊緣應(yīng)用層將采集數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)應(yīng)用解耦，包括邊緣行業(yè)應(yīng)用和邊緣業(yè)務(wù)運營。

1.2 數(shù)據(jù)交互協(xié)議

數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)交互是基于標準化的交互服務(wù)，規(guī)范云與邊緣計算節(jié)點、邊緣計算節(jié)點內(nèi)部的傳輸層協(xié)議、應(yīng)用層協(xié)議等內(nèi)容，實現(xiàn)配網(wǎng)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享。數(shù)據(jù)交互協(xié)議內(nèi)容包括消息類別、消息序列、參數(shù)列表、響應(yīng)時序、設(shè)備激活、設(shè)備接入、遠程升級、遠程配置、監(jiān)視物聯(lián)代理、物聯(lián)控制、應(yīng)用管理、子設(shè)備管理。

用基于消息隊列遙測傳輸協(xié)議MQTT 消息總線的交互方式實現(xiàn)邊緣計算節(jié)點內(nèi)部數(shù)據(jù)交互，以JavaScript 對象作為數(shù)據(jù)交互的信息格式；這種協(xié)議模式對框架依賴程度低、支持異步傳輸、輕量且靈活。邊緣計算節(jié)點內(nèi)部的MQTT 協(xié)議模型如圖2 所示。

Fig.2 MQTT protocol model of edge computing nodes圖2 邊緣計算節(jié)點的MQTT 協(xié)議模型

邊緣計算節(jié)點內(nèi)部的數(shù)據(jù)傳輸以MQTT 為總線，管理控制靈活，實現(xiàn)控制邊緣計算節(jié)點內(nèi)部APP 之間的信息交互內(nèi)容。邊緣計算節(jié)點內(nèi)部APP 按開發(fā)類型分類主要有規(guī)則引擎開發(fā)APP 和框架接入開發(fā)APP 兩種，包括采集APP、控制指令A(yù)PP、分析APP、場景APP、高級APP 等微應(yīng)用。規(guī)則引擎開發(fā)將業(yè)務(wù)決策從應(yīng)用程序代碼中分離出來，并使用預(yù)定義語義模塊編寫業(yè)務(wù)決策，多為場景APP和高級APP；其中高級APP 可以通過總線訪問數(shù)據(jù)中心，對邊緣計算節(jié)點重要數(shù)據(jù)進行處理、計算，是邊緣計算的核心部分。APP 在主題范圍內(nèi)發(fā)布讀數(shù)，并進行主題訂閱設(shè)置更改。將APP 數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)中心，即數(shù)據(jù)存儲單元，數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)類型進行分類，并統(tǒng)一至數(shù)據(jù)中心進行管理［14］，同時數(shù)據(jù)中心會訂閱信息主題。管理控制臺接收管理平臺的命令以調(diào)整邊緣計算節(jié)點配置，數(shù)據(jù)代理將訂閱設(shè)置更改發(fā)布到相關(guān)端設(shè)備APP，實現(xiàn)相關(guān)主題消息的更改。由于MQTT 傳輸協(xié)議是輕量型協(xié)議，協(xié)議包含的基本參數(shù)只有3 個：消息類型、文本主題和任意二進制的有效負載。本文采取JSON 作為有效負載即數(shù)據(jù)交互的信息格式。

多個邊緣計算節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交互由數(shù)據(jù)代理和云主站實現(xiàn)，一個邊緣計算節(jié)點獲取另一個邊緣計算節(jié)點的數(shù)據(jù)需要先向云主站發(fā)布數(shù)據(jù)請求，云主站根據(jù)DNS 解析判斷域名部署的具體邊緣計算節(jié)點，另一個邊緣計算節(jié)點響應(yīng)后將數(shù)據(jù)通過主站傳輸給該邊緣計算節(jié)點，邊緣計算節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交互過程如圖3 所示。

Fig.3 Data exchange among edge computing nodes圖3 邊緣計算節(jié)點間數(shù)據(jù)交互

邊緣計算節(jié)點與端設(shè)備之間的數(shù)據(jù)交互即邊緣計算節(jié)點中各APP 與端設(shè)備之間的數(shù)據(jù)交互，交互方式與邊緣節(jié)點與云主站之間類似；APP 控制命令下發(fā)端設(shè)備，端設(shè)備進行相關(guān)數(shù)據(jù)響應(yīng)，實現(xiàn)分布式一致性管理機制和數(shù)據(jù)雙向交互。

1.3 云邊協(xié)同

邊緣計算與云計算不是替代關(guān)系，邊緣計算緊密結(jié)合云計算才能使系統(tǒng)環(huán)境更安全高效。邊緣計算的應(yīng)用分為自頂向下的應(yīng)用模式和自底向上的應(yīng)用模式。自頂向下的邊緣側(cè)應(yīng)用將云中構(gòu)建和訓練的機器學習模型進行壓縮、降維等操作后，在邊緣側(cè)預(yù)測和執(zhí)行小樣本機器學習。這種互動方式下，邊緣側(cè)和云平臺都有各自的技術(shù)參數(shù)、資源調(diào)度方式；云部署并下發(fā)模型，可以實現(xiàn)群智能和提高數(shù)據(jù)利用率。自底向上的邊緣側(cè)應(yīng)用重新定義面向邊緣側(cè)的算法架構(gòu)，再嵌入系統(tǒng)環(huán)境。這種互動方式下，邊緣側(cè)利用自身硬件資源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲計算和數(shù)據(jù)整合，降低云資源消耗。邊緣計算與云計算協(xié)同模型如圖4所示。

Fig.4 Cloud edge collaboration model圖4 云邊協(xié)同模型

傳統(tǒng)的配電數(shù)據(jù)主要通過RS485 等通信方式上傳到云端之后集中處理，但是隨著用戶數(shù)量激增和大量異構(gòu)多樣數(shù)據(jù)涌入，從終端直接傳輸數(shù)據(jù)到配電通信壓力大、延時多，不能完成實時交互相關(guān)服務(wù)。因此，引入邊緣計算和本地處理模式，解決當下主動配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的實時處理問題至關(guān)重要，將大量端設(shè)備進行邊緣計算節(jié)點分配，實現(xiàn)區(qū)域數(shù)據(jù)處理和云端數(shù)據(jù)處理協(xié)同高效工作。

2 主動配電網(wǎng)層次架構(gòu)模型

傳統(tǒng)配電網(wǎng)的架構(gòu)為配電主站、配電子站和配電終端三層架構(gòu)形式，主動配電網(wǎng)和傳統(tǒng)配電網(wǎng)相比擴展了傳統(tǒng)配電網(wǎng)的構(gòu)成，具有大規(guī)模、多目標、多約束、連續(xù)和離散混合、規(guī)劃運行和設(shè)計強耦合等特點，是個典型的信息物理系統(tǒng)［15］。基于信息物理系統(tǒng)（Cyber-Physical Systems，CPS）設(shè)計主動配電網(wǎng)層次架構(gòu)模型時需要充分考慮以下特點：①各種新型設(shè)備的接入，使得主動配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和運行方式多變，需要充分考慮系統(tǒng)運行時工況的影響；②分布式能源和需求側(cè)管理帶來不確定性，空間負荷預(yù)測與規(guī)劃設(shè)計難度增大；③除基本的安全、經(jīng)濟、可靠目標外，還需考慮綜合能源利用效率和環(huán)境污染最小化；④控制模型采用融合模型時，需考慮物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制；⑤考慮采用分層的控制架構(gòu)模型，實現(xiàn)系統(tǒng)與邊緣計算節(jié)點、邊緣計算節(jié)點之間的統(tǒng)一控制，使得配電系統(tǒng)完成高級測量、快速分析和評估，實現(xiàn)靈活控制。

結(jié)合以上要點，構(gòu)建基于邊緣計算的主動配電網(wǎng)高度融合的信息物理系統(tǒng)如圖5 所示。

Fig.5 Edge computing hierarchical architecture model of active distribution network圖5 主動配電網(wǎng)的邊緣計算層次架構(gòu)模型

基于邊緣計算的主動配電網(wǎng)模型，充分融合了配電網(wǎng)的層次架構(gòu)、物理信息網(wǎng)絡(luò)的單元級—系統(tǒng)級—SoS 級層次結(jié)構(gòu)和邊緣計算的各個域，實現(xiàn)被控對象模型的實時控制和更新操作。主動配電網(wǎng)的邊緣計算層次架構(gòu)主要由物理系統(tǒng)、信息網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和控制系統(tǒng)3 個層次結(jié)構(gòu)組成：①主動配電網(wǎng)中的物理系統(tǒng)主要指各種電力設(shè)備，其中較傳統(tǒng)電網(wǎng)不同的是大量微電網(wǎng)、分布式電源、儲能裝置、柔性負荷，物理系統(tǒng)經(jīng)過各傳感器節(jié)點將數(shù)據(jù)傳輸存儲至CPS 局域網(wǎng)，可對實時采集的信息和局部中心下發(fā)的控制立即執(zhí)行；②CPS 局域網(wǎng)和CPS 網(wǎng)絡(luò)形成信息通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，支撐了邊緣計算節(jié)點的分布式計算、云主站計算中心的集中式計算和控制中心的控制；③配網(wǎng)可以劃分為多個獨立運行的控制區(qū)域，通過不同邊緣計算節(jié)點與整體配電系統(tǒng)進行雙向信息通信和物理控制，實現(xiàn)既可以通過云主站進行集中控制、計算，也可以通過邊緣計算節(jié)點進行分散控制、計算的分層協(xié)調(diào)方式。

該模型引入信息物理系統(tǒng)技術(shù)，將主動配電網(wǎng)強耦合的信息系統(tǒng)和物理系統(tǒng)進行解耦、融合，實現(xiàn)了主動配電網(wǎng)信息感知和控制的快速模擬與仿真，各層間的開放式通信協(xié)議如表1 所示。

Table 1 Communication protocol of each layer表1 各層通信規(guī)約

主站與子站之間的信息交換是實現(xiàn)配電網(wǎng)監(jiān)視和控制、故障定位等配網(wǎng)管理和監(jiān)控的中心，存在大量數(shù)據(jù)交換，對通信接口和傳輸速率要求較高，一般使用光纖傳輸，通信可以采用IEC 標準協(xié)議中的MMS 報文。

主站與饋線層之間的通信為了實現(xiàn)一些快速保護功能，采用面向通用對象的變電事件GOOSE 服務(wù)進行通信［16］，通過光纖專網(wǎng)、無線專網(wǎng)或公網(wǎng)、載波等實現(xiàn)局部信息采集處理和監(jiān)視。

終端設(shè)備之間存在多種通訊方式，接入層設(shè)備和環(huán)境相當復(fù)雜，本文主要考慮的終端設(shè)備包括開閉所DTU、柱上開關(guān)FTU、集中器、變壓器、TTU、智能電表等自動化設(shè)備，完成數(shù)據(jù)的測量采集、故障檢測、開關(guān)控制、充電管理、配網(wǎng)運行狀態(tài)評估、負荷預(yù)測等功能。

3 面向配電大數(shù)據(jù)的嵌入式邊緣計算系統(tǒng)

配電大數(shù)據(jù)技術(shù)［17］為云平臺提供了技術(shù)支撐，大數(shù)據(jù)處理模式可以分為流處理方式和批處理方式。流處理模式指直接處理，其中具有代表性的框架為Storm 分布式實時計算系統(tǒng)；該系統(tǒng)可以進行全內(nèi)存計算，可滿足實時要求，主要用于實時分析、在線機器學習等。批處理模式指先存儲后處理，其中常用的框架為Map-Reduce 大數(shù)據(jù)并行計算軟件框架［18］，該框架主要用于大規(guī)模離線計算及數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析主要分為數(shù)據(jù)挖掘方法、統(tǒng)計分析方法和機器學習方法。在相關(guān)配電網(wǎng)的研究中，數(shù)據(jù)挖掘方法最常用，數(shù)據(jù)挖掘方法分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚類、異常監(jiān)測。配電大數(shù)據(jù)技術(shù)可實現(xiàn)配電網(wǎng)安全可靠、經(jīng)濟環(huán)保、清潔可持續(xù)、開放共享的發(fā)展需求。基于此，建立集數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測和分析的配網(wǎng)大數(shù)據(jù)嵌入式邊緣計算系統(tǒng)尤為重要。

結(jié)合配用電業(yè)務(wù)需求，對智能邊緣計算配電大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行用戶行為分析，基于邊緣計算和智能電表的區(qū)域用電用戶行為分析方案如圖6 所示。

Fig.6 User behavior analysis solution based on edge computing圖6 基于邊緣計算的用戶行為分析方案

考慮到配電和用電的采集耦合度高，對城市臺區(qū)進行邊和端的分離，用物聯(lián)代理實現(xiàn)了一個配電房一個邊的理念，滿足了不同的專業(yè)數(shù)據(jù)需求。

上述用戶用電行為方案中，采用帶有增加存儲模塊的智能電表作為數(shù)據(jù)采集設(shè)備，實現(xiàn)實時采集、預(yù)先采集、異步應(yīng)答，保證數(shù)據(jù)的實時性和準確性。采集器聚合了用戶負荷數(shù)據(jù)、營銷業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、配網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、電費臺賬等實時數(shù)據(jù)，通過高壓液相色譜HPLC 載波［19］實現(xiàn)集中器側(cè)多表多數(shù)據(jù)項的單次采集。邊緣計算節(jié)點支持臺區(qū)的狀態(tài)感知，拓展了云主站的計算能力，在提升用戶用電舒適度的同時，保持高效性、安全性和經(jīng)濟性。

4 結(jié)語

本文研究了基于主動配電網(wǎng)的邊緣計算技術(shù)框架，深度解析了數(shù)據(jù)交互方式和邊緣計算實現(xiàn)方式，提出了基于主動配電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)的邊緣計算框架，實現(xiàn)含有大量分散智能終端的配電快速自動化業(yè)務(wù)。然而，本文雖然基于國際IEC61850 標準給出了通訊協(xié)議框架，但在實際應(yīng)用中存在一些關(guān)鍵技術(shù)問題尚未解決。此外，邊緣計算節(jié)點的存儲資源擴容、數(shù)據(jù)安全、卸載機制、智能管理等問題還需作進一步研究。