面向配電網(wǎng)的云邊端協(xié)同技術(shù)研究

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(xué)研究院，山東 濟(jì)南 250003）

0 引言

近年來，隨著能源物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和新能源建設(shè)的不斷推進(jìn)，電網(wǎng)的源-網(wǎng)-荷關(guān)系也發(fā)生了深刻變化，傳統(tǒng)的配電網(wǎng)從技術(shù)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(shè)備的接入帶來了海量的數(shù)據(jù)，使得以云計(jì)算技術(shù)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(shù)在電力行業(yè)的大規(guī)模應(yīng)用，使得配電網(wǎng)與用戶間的關(guān)系從傳統(tǒng)的電力供需關(guān)系向雙向互動的服務(wù)模式轉(zhuǎn)變。如何建立設(shè)備接入靈活、數(shù)據(jù)共享交互、業(yè)務(wù)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(dāng)前國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)與高校的關(guān)注熱點(diǎn)。

邊緣計(jì)算的出現(xiàn)，以及以此為基礎(chǔ)的云邊端協(xié)同技術(shù)為該問題提供了解決思路。邊緣計(jì)算是一種分布式的運(yùn)算架構(gòu)，其核心思想是將數(shù)據(jù)、應(yīng)用程序與服務(wù)的運(yùn)算，由網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)遷移到網(wǎng)絡(luò)邏輯上的邊緣節(jié)點(diǎn)來處理。通過對以往完全由中心節(jié)點(diǎn)處理的大型運(yùn)算任務(wù)加以分解，切割成粒度更細(xì)、運(yùn)算難度更小的子任務(wù)下發(fā)到各個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)。由于邊緣節(jié)點(diǎn)與用戶側(cè)設(shè)備距離較近，數(shù)據(jù)的處理和傳輸速度更快，時(shí)延更低，但大數(shù)據(jù)分析能力不足。以此為基礎(chǔ)，結(jié)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(yùn)維便捷、服務(wù)優(yōu)質(zhì)的配電物聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)變［3-6］。

從配電網(wǎng)云邊端網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)入手，介紹云邊端協(xié)同技術(shù)的概念、關(guān)鍵支撐技術(shù)和在配電網(wǎng)業(yè)務(wù)中可能的應(yīng)用成效，對建設(shè)開放共享、高效協(xié)同、服務(wù)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(shù)

1.1 配電網(wǎng)的云邊端網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

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

圖1 配電網(wǎng)的云邊端主體架構(gòu)

其中，“云”指的是配電網(wǎng)云平臺，主要由大規(guī)模服務(wù)器群、存儲設(shè)備、交換機(jī)、數(shù)據(jù)隔離組件和安全網(wǎng)關(guān)等組成，具有配電網(wǎng)資源動態(tài)分配、業(yè)務(wù)快速響應(yīng)、數(shù)據(jù)交互共享、應(yīng)用靈活拓展等功能，實(shí)現(xiàn)對配電網(wǎng)的整體運(yùn)營管控。“邊”指的是邊緣物聯(lián)代理，分布在靠近端設(shè)備或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，具有數(shù)據(jù)計(jì)算、傳輸、存儲以業(yè)務(wù)應(yīng)用部署等功能。借助于容器技術(shù)就近提供智能服務(wù)，缺乏大數(shù)據(jù)分析能力，是云平臺和端設(shè)備之間連接的樞紐。“端”包括電網(wǎng)側(cè)的智能配電設(shè)備和用戶側(cè)的分布式新能源、充電樁等，其中智能配電設(shè)備作為整個(gè)配電網(wǎng)絡(luò)的感知節(jié)點(diǎn)，由智能傳感設(shè)備、智能電表、智能開關(guān)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(shí)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(shù)的概念

云邊端協(xié)同技術(shù)是將云計(jì)算技術(shù)、邊緣計(jì)算技術(shù)與智能終端相結(jié)合，通過對通信、數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)資源的動態(tài)分配，實(shí)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(wù)協(xié)同和應(yīng)用服務(wù)協(xié)同。在技術(shù)具體應(yīng)用過程中，利用邊緣計(jì)算［14］和云計(jì)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(wù)在云端分析處理，將毫秒級延遲要求的時(shí)延敏感型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在邊側(cè)計(jì)算處理，從而提高數(shù)據(jù)和平臺利用效率，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)的在不同業(yè)務(wù)場景下的智能、準(zhǔn)確、快速響應(yīng)。

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(yīng)用中，云側(cè)依托于云平臺，負(fù)責(zé)處理實(shí)時(shí)性要求較低、復(fù)雜度高的全局性數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)；邊側(cè)利用邊緣計(jì)算等技術(shù)，負(fù)責(zé)小型實(shí)時(shí)性本地?cái)?shù)據(jù)業(yè)務(wù)，在計(jì)算和存儲上不會產(chǎn)生較高的設(shè)備成本，經(jīng)濟(jì)性高；端設(shè)備部署在用戶側(cè)，負(fù)責(zé)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(cè)的智能配電設(shè)備進(jìn)行環(huán)境感知、電氣測量、用能采集后，將用戶數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至附近的邊緣物聯(lián)代理進(jìn)行處理。邊緣設(shè)備將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和相關(guān)歷史數(shù)據(jù)作為輸入，通過搭載的基于邊緣計(jì)算的應(yīng)用分析軟件進(jìn)行分析預(yù)測，對用戶側(cè)設(shè)備進(jìn)行調(diào)控，同時(shí)將數(shù)據(jù)反饋至云側(cè)。相較于傳統(tǒng)配電網(wǎng)只能通過云平臺進(jìn)行集中式的統(tǒng)一調(diào)度，邊緣計(jì)算的加入大幅減輕了云端的計(jì)算壓力，并且滿足了末端任務(wù)實(shí)時(shí)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(jìn)行本地運(yùn)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(jié)果實(shí)時(shí)上報(bào)配電云平臺，支撐精準(zhǔn)搶修服務(wù)。

2）邊云協(xié)同：各個(gè)邊緣物聯(lián)代理將端側(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，將處理結(jié)果和相關(guān)必要數(shù)據(jù)上傳到云平臺，云平臺通過相應(yīng)的應(yīng)用對區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總處理分析預(yù)測，結(jié)合預(yù)設(shè)的調(diào)度計(jì)劃對全局內(nèi)的用戶進(jìn)行調(diào)度，將分析結(jié)果和調(diào)度安排下放至各邊緣分析設(shè)備，由邊緣分析設(shè)備相應(yīng)調(diào)整各自調(diào)度計(jì)劃。以每年夏季各配電網(wǎng)為“迎峰度夏”而進(jìn)行限電調(diào)控為例，邊設(shè)備將各個(gè)用戶的用電信息進(jìn)行收集處理和預(yù)測并上傳到云平臺，云平臺再結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)指標(biāo)進(jìn)行分析處理，得到全局的調(diào)度計(jì)劃，將其反饋到個(gè)邊側(cè)，尤其進(jìn)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(shè)備進(jìn)行直接調(diào)控，此時(shí)可以通過物理連接或者網(wǎng)絡(luò)連接將云平臺與用戶直接相連，云平臺可以隨時(shí)獲取現(xiàn)場數(shù)據(jù)并進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)度，用戶可以實(shí)時(shí)與云平臺交互，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)云平臺與用戶端設(shè)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(guān)鍵技術(shù)

配電網(wǎng)關(guān)系國計(jì)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(shù)等新興技術(shù)來提升電網(wǎng)運(yùn)營水平時(shí)，不能簡單地對技術(shù)進(jìn)行直接套用，需要進(jìn)行具體的分析和關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)。支撐云邊端協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)研究根據(jù)配電網(wǎng)的架構(gòu)可以劃分為“云邊端”關(guān)鍵技術(shù)和公共關(guān)鍵技術(shù)。

1）“云”側(cè)關(guān)鍵技術(shù)。云平臺在云邊端協(xié)同中負(fù)責(zé)整個(gè)配電網(wǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，實(shí)現(xiàn)資源高效配置、業(yè)務(wù)精準(zhǔn)決策、服務(wù)友好快捷。由于云平臺需要對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，需要云計(jì)算技術(shù)、微服務(wù)架構(gòu)技術(shù)、海量終端高并發(fā)接入技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、人工智能分析技術(shù)等支持，為了實(shí)現(xiàn)便捷友好的服務(wù)，需要工單驅(qū)動業(yè)務(wù)、數(shù)字化班組技術(shù)等支撐。

2）“邊”側(cè)關(guān)鍵技術(shù)。邊側(cè)需要對所在區(qū)域內(nèi)的端設(shè)備信息進(jìn)行匯總分析，實(shí)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(shè)備，需要容器技術(shù)、邊緣計(jì)算技術(shù)、多源數(shù)據(jù)處理與融合技術(shù)的支持。為了實(shí)現(xiàn)與用戶的良性互動，需要開發(fā)應(yīng)用程序信息交互等技術(shù)。

3）“端”側(cè)關(guān)鍵技術(shù)。端設(shè)備（智能配電設(shè)備）作為整個(gè)配電網(wǎng)的基礎(chǔ)，需要對用戶側(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集上傳和對電網(wǎng)側(cè)決策命令快速執(zhí)行。需要智能傳感技術(shù)、即插即用技術(shù)、一二次設(shè)備融合技術(shù)、拓?fù)渥R別技術(shù)等支持。

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

3 典型應(yīng)用場景

選取配電網(wǎng)的典型業(yè)務(wù)場景電動汽車有序充電為例，進(jìn)一步闡述配電網(wǎng)云邊端協(xié)同技術(shù)的內(nèi)涵，如圖2 所示。通過云邊端協(xié)同技術(shù)來調(diào)節(jié)充電樁投入時(shí)間和充電功率，解決充電樁負(fù)荷與高峰負(fù)荷疊加造成配電網(wǎng)過載的難題，提高配電網(wǎng)設(shè)備利用率，有效應(yīng)對電動汽車大規(guī)模接入，引導(dǎo)有序用電。在該場景中云側(cè)指的是配電網(wǎng)云平臺，負(fù)責(zé)配電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測和調(diào)控；邊側(cè)設(shè)備具體為臺區(qū)智能終端，負(fù)責(zé)本區(qū)域內(nèi)的電氣數(shù)據(jù)處理和預(yù)測；端側(cè)設(shè)備為充電樁，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集用戶的電氣數(shù)據(jù)。

圖2 電動汽車有序充電業(yè)務(wù)場景

根據(jù)城鎮(zhèn)居民生活習(xí)慣等數(shù)據(jù)分析，臺區(qū)配電網(wǎng)在00：00—05：00 之間負(fù)荷較低，負(fù)荷率高峰期大約在18：00—24：00 之間，而電動汽車充電時(shí)段大多為19：00—23：00 之間，與用電高峰負(fù)荷疊加，容易造成配電網(wǎng)過載。借助于云邊端協(xié)同技術(shù)，配電網(wǎng)自動調(diào)節(jié)電動汽車的充電時(shí)間和充電功率，有效提高配電網(wǎng)的運(yùn)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(shí)時(shí)采集用戶側(cè)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(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行基于邊緣計(jì)算的應(yīng)用分析，進(jìn)行該區(qū)域的負(fù)荷預(yù)測，若該區(qū)域因大量電動汽車突然接入導(dǎo)致預(yù)測負(fù)荷超過預(yù)定最大負(fù)荷，則根據(jù)既定調(diào)節(jié)策略（臺區(qū)容量富裕時(shí)允許接入充電；容量緊張時(shí)限定接入、限額運(yùn)行；容量不足時(shí)停止充電；高峰時(shí)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(yù)測結(jié)果和相關(guān)數(shù)據(jù)上傳到云平臺。

3）云平臺對整個(gè)配電網(wǎng)的用電情況和運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總處理，利用智能算法進(jìn)行分析，做出全局負(fù)荷預(yù)測，對各個(gè)區(qū)域的決策計(jì)劃再進(jìn)行優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)配電網(wǎng)的安全可靠、經(jīng)濟(jì)高效運(yùn)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(gè)區(qū)域的實(shí)時(shí)配電計(jì)劃以調(diào)控指令的形式下發(fā)到各個(gè)邊緣設(shè)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(gè)充電樁的充電時(shí)間和充電功率。

3）充電樁接受執(zhí)行調(diào)節(jié)指令，進(jìn)行電動汽車的充電調(diào)節(jié)，從而實(shí)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(shù)，有效緩解了單一云計(jì)算或者邊緣計(jì)算的決策壓力，提高了配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力；從全局大數(shù)據(jù)分析和區(qū)域智能決策兩個(gè)角度出發(fā)，不斷調(diào)整優(yōu)化調(diào)控指令，實(shí)現(xiàn)全局性、區(qū)域性與個(gè)性化的協(xié)同一致，提高了電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。

4 結(jié)語

從配電網(wǎng)云邊端協(xié)同的概念、支撐技術(shù)和典型應(yīng)用場景三方面對面向配電網(wǎng)的云邊端協(xié)同技術(shù)進(jìn)行了研究介紹，解析了技術(shù)的原理和落地應(yīng)用方式，有利于推進(jìn)配電網(wǎng)到配電物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)應(yīng)用。在未來的配電網(wǎng)云邊端協(xié)同構(gòu)建的過程中，還需要進(jìn)一步研究更為安全高效的設(shè)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(wù)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(guān)場景的示范區(qū)落地實(shí)踐。