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基于邊緣計算的電力系統(tǒng)智能終端配置優(yōu)化方法

2024-05-17 07:32:12
通信電源技術(shù) 2024年6期
關(guān)鍵詞:智能優(yōu)化

唐 宏

(湖南喜盈門范城物業(yè)服務(wù)有限公司,湖南 長沙 410014)

1 電力系統(tǒng)智能終端配置現(xiàn)狀問題分析

隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的快速推進(jìn),電力系統(tǒng)正逐步實現(xiàn)由傳統(tǒng)電網(wǎng)向智能電網(wǎng)的躍遷。大量智能電力設(shè)備和系統(tǒng)的配置與集成應(yīng)用成為電網(wǎng)建設(shè)的重要內(nèi)容。作為電網(wǎng)感知控制的基礎(chǔ),智能終端的大規(guī)模配置直接關(guān)系著未來智能電網(wǎng)的建設(shè)效果。我國已批準(zhǔn)實施的多個智能電網(wǎng)示范工程和規(guī)劃項目中,智能終端設(shè)備配置投資約占總投資的50%以上。僅國家能源局先期啟動的6 個國家級智能電網(wǎng)示范工程,就計劃新增配置智能電表約500 萬臺、置換式端子約20 萬臺、集中器約3 萬臺,投資約為150 億元[1-2]。目前,傳統(tǒng)智能終端的配置方式存在配置規(guī)模難以控制、信息資源不能有效共享、難以實現(xiàn)組態(tài)協(xié)同優(yōu)化等缺陷。例如:智能電能表配置過多會導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余和通信負(fù)載過高,而配置不足又難以實現(xiàn)電網(wǎng)全面監(jiān)測;配置的智能終端功能單一,難以兼容和升級,重復(fù)配置造成資源浪費(fèi)。這些問題制約智能終端的功能發(fā)揮,也增大了電網(wǎng)建設(shè)的投資壓力。其根本原因在于當(dāng)前智能終端配置仍停留在以設(shè)備和單點(diǎn)為中心的傳統(tǒng)模式,缺乏統(tǒng)一的信息交互協(xié)作平臺。因此,急需研究電力系統(tǒng)智能終端優(yōu)化配置的方法,實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的高效采集、傳輸和分析應(yīng)用。

2 邊緣計算在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

2.1 邊緣計算的概念和特點(diǎn)

邊緣計算是將計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源放置在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的邊緣端,實現(xiàn)分布式智能信息處理的一種新型網(wǎng)絡(luò)計算模式[3]。其核心理念是充分利用網(wǎng)絡(luò)邊緣大量智能終端的計算和存儲資源,實現(xiàn)本地預(yù)處理和協(xié)作計算,減少核心數(shù)據(jù)中心的工作負(fù)載。邊緣計算作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與計算模式,具有以下5種顯著特點(diǎn)。一是就近計算處理,邊緣計算在數(shù)據(jù)源頭搭建小型數(shù)據(jù)中心來處理海量數(shù)據(jù),避免大量原始數(shù)據(jù)的長距離傳輸,減小網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力。二是低延時響應(yīng),處理位置距離數(shù)據(jù)源更近,可以實現(xiàn)實時或接近實時速度的響應(yīng)。三是位置感知支持,邊緣網(wǎng)絡(luò)靠近終端和用戶,更易獲取位置和環(huán)境信息,支持位置感知服務(wù)。四是提升網(wǎng)絡(luò)安全性,邊緣計算實現(xiàn)本地數(shù)據(jù)處理和存儲,核心網(wǎng)絡(luò)不直接暴露,保障網(wǎng)絡(luò)安全。五是增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)自主性,邊緣網(wǎng)絡(luò)在核心網(wǎng)絡(luò)斷開時可以實現(xiàn)自主控制,提高網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。電力系統(tǒng)作為典型的分布式產(chǎn)控網(wǎng)絡(luò),其海量智能終端分布在廣闊的地域范圍內(nèi),是邊緣計算的典型應(yīng)用場景。邊緣計算可充分利用電力系統(tǒng)中大量智能電表、測控裝置等邊緣智能終端的計算能力,在接入網(wǎng)絡(luò)側(cè)構(gòu)建小型數(shù)據(jù)中心,實現(xiàn)對分布式終端數(shù)據(jù)的就地采集、存儲、處理及控制。

2.2 邊緣計算在智能終端配置優(yōu)化中的作用機(jī)制

邊緣計算為智能終端的優(yōu)化配置提供新的網(wǎng)絡(luò)計算模式。該模式在網(wǎng)絡(luò)邊緣構(gòu)建分布式的計算和存儲能力,充分利用終端自身的智能化計算資源,使海量的智能終端形成一個協(xié)同的計算平臺,共同完成數(shù)據(jù)采集、存儲、計算及控制任務(wù),實現(xiàn)智能終端的優(yōu)化配置[4]。具體來看,邊緣計算網(wǎng)絡(luò)具有自組織協(xié)作的特點(diǎn),大量分散的智能終端可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和業(yè)務(wù)需求動態(tài)組建虛擬組織,協(xié)同處理任務(wù)。例如,電力系統(tǒng)中的智能電表、感知裝置等在邊緣計算的支撐下,可以形成虛擬集群,共享計算和存儲資源,實現(xiàn)區(qū)域負(fù)荷預(yù)測、狀態(tài)監(jiān)測等功能,發(fā)揮更強(qiáng)的綜合分析能力。同時,邊緣計算通過就近處理和存儲海量數(shù)據(jù),降低對核心網(wǎng)絡(luò)帶寬的依賴。一個典型的變電站每年約產(chǎn)生1.5 TB 的數(shù)據(jù)量,通過邊緣計算可減少約95%的數(shù)據(jù)外傳需求。此外,依托邊緣計算實現(xiàn)低時延通信和自主控制,可提高電網(wǎng)的可靠性和抗干擾能力,即使在核心網(wǎng)絡(luò)中斷時,關(guān)鍵的電力服務(wù)也可以通過自主協(xié)作快速恢復(fù)。邊緣計算推動智能終端向自動化、協(xié)同化、智能化方向發(fā)展,最終實現(xiàn)電力系統(tǒng)的平臺化、服務(wù)化、智慧化轉(zhuǎn)型,大幅降低系統(tǒng)搭建和運(yùn)維的復(fù)雜度與成本,使電網(wǎng)更加穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)、友好。

3 基于邊緣計算的智能終端配置優(yōu)化方法

3.1 智能終端配置優(yōu)化模型的建立

文章構(gòu)建的智能終端配置優(yōu)化模型由4 層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)組成。其中,第一層為廣泛分布的電力用戶節(jié)點(diǎn);第二層為大規(guī)模的智能終端節(jié)點(diǎn),以能夠?qū)崿F(xiàn)電力信息的感知和控制;第三層是邊緣計算節(jié)點(diǎn),用于對接入終端進(jìn)行數(shù)據(jù)就近處理與優(yōu)化控制;第四層為核心數(shù)據(jù)中心,負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)級別的優(yōu)化指令生成和下發(fā)。該模型的建立需考慮電力系統(tǒng)的拓?fù)涮卣骱头?wù)需求,確定智能終端的功能、數(shù)量、布局以及網(wǎng)絡(luò)連接關(guān)系,形成初始配置方案。充分利用邊緣計算網(wǎng)絡(luò)的自組織特性,構(gòu)建智能終端的協(xié)作機(jī)制,實現(xiàn)電力信息的高效收集與處理[5]。此外,建立面向服務(wù)優(yōu)化的通信網(wǎng)絡(luò)模型和計算資源分配模型。通信網(wǎng)絡(luò)模型考慮業(yè)務(wù)優(yōu)先級和時延約束,優(yōu)化終端的接入方式。計算資源模型充分利用終端自身及邊緣協(xié)同計算能力,提高計算效率。以某500 kV 變電站系統(tǒng)為例,其轄面積約為100 km2,用戶節(jié)點(diǎn)為20 000 戶,配置智能終端約3 000 個,密度為30 個/km2。考慮終端的高帶寬需求,接入網(wǎng)絡(luò)選用5G 網(wǎng)絡(luò),保證終端平均通信速率為50 Mb/s、時延在20 ms 內(nèi)。終端自身處理能力約1 000 DMIPS,變電站配備邊緣計算節(jié)點(diǎn),采用就近部署的微基站形式,單節(jié)點(diǎn)處理能力約5 000 DMIPS,并實現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間協(xié)同計算。核心網(wǎng)絡(luò)采用萬兆骨干網(wǎng),保證充足的存儲和處理能力。相比集中式模型,該配置模型能夠降低網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,縮短時延,增強(qiáng)可擴(kuò)展性,更好支持大規(guī)模智能終端的接入與管理,為智能電網(wǎng)建設(shè)提供新思路。

3.2 邊緣計算資源的評估和分配

在智能終端優(yōu)化配置模型中,邊緣計算資源的合理評估與分配是實現(xiàn)終端協(xié)同、提升系統(tǒng)效能的關(guān)鍵。資源評估需考慮網(wǎng)絡(luò)帶寬、計算能力等指標(biāo),資源分配需要滿足具體的服務(wù)優(yōu)化需求。網(wǎng)絡(luò)帶寬評估以業(yè)務(wù)請求的時延約束為主要參數(shù),采用速率約束模型進(jìn)行分析。設(shè)網(wǎng)絡(luò)鏈路容量為C,單個業(yè)務(wù)請求的平均速率為R,可接入業(yè)務(wù)請求數(shù)量為

總體時延D為

式中:d為單個業(yè)務(wù)的時延;t為傳輸時延。

由式(1)和式(2)可確定網(wǎng)絡(luò)帶寬規(guī)模。

計算資源評估以處理延遲為主要指標(biāo),并考慮節(jié)點(diǎn)的協(xié)同計算能力。節(jié)點(diǎn)i的計算能力為Fi,業(yè)務(wù)請求占用率為pi,則單節(jié)點(diǎn)處理延遲為

在協(xié)同計算模式下,K個節(jié)點(diǎn)的總處理能力約為∑Fi,則協(xié)同計算下的總體延遲約為

資源分配則需構(gòu)建優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),以最小化服務(wù)響應(yīng)時間或最大化吞吐量為目標(biāo),確定網(wǎng)絡(luò)帶寬與計算資源在智能終端間的最佳分配方案。當(dāng)新業(yè)務(wù)請求增加時,可通過迭代算法持續(xù)優(yōu)化資源配置,實現(xiàn)服務(wù)的動態(tài)最大化。邊緣計算資源評估與優(yōu)化配置,可確保服務(wù)質(zhì)量,提升用戶體驗。

3.3 智能終端配置優(yōu)化算法設(shè)計

設(shè)計高效的配置優(yōu)化算法是實現(xiàn)智能終端配置優(yōu)化模型的關(guān)鍵所在。文章構(gòu)建一個多目標(biāo)約束的優(yōu)化模型,綜合考慮用戶服務(wù)需求、網(wǎng)絡(luò)帶寬約束以及計算處理能力約束等因素。優(yōu)化目標(biāo)是最小化服務(wù)響應(yīng)時間或最大化處理吞吐量。該模型將智能終端的數(shù)量、布局、所分配網(wǎng)絡(luò)資源以及計算資源作為決策變量,并設(shè)置一些約束條件。例如,所有終端占用的網(wǎng)絡(luò)帶寬總和不能超過給定的最大帶寬,所有終端消耗的計算資源總和不能超過預(yù)設(shè)的計算能力上限,具體公式為

式中:xi表示第i個終端占用的網(wǎng)絡(luò)帶寬;B表示網(wǎng)絡(luò)帶寬上限;yi表示第i個終端消耗的計算資源;C表示計算資源上限。為進(jìn)一步發(fā)揮終端協(xié)同效應(yīng),可以在模型中引入?yún)f(xié)同計算增益函數(shù)。當(dāng)服務(wù)需求發(fā)生變化時,通過迭代算法動態(tài)調(diào)整終端配置,保證服務(wù)質(zhì)量。該算法能充分發(fā)揮邊緣計算的優(yōu)勢,有效提升智能終端使用效率和電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。

4 實驗驗證與結(jié)果分析

4.1 實驗設(shè)計和參數(shù)設(shè)置

為驗證所提出的基于邊緣計算的智能終端優(yōu)化配置方法的有效性,利用仿真實驗平臺展開基于邊緣計算的智能終端優(yōu)化配置方法與傳統(tǒng)配置方式的對比實驗。實驗場景建模為典型的配電網(wǎng)系統(tǒng),包含一個配電轉(zhuǎn)換站,約10 000 個用戶節(jié)點(diǎn),配置智能電表、測控裝置等終端約2 000 個。傳統(tǒng)配置采用集中式模式,全部數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)中心。而新方法在配電站設(shè)置邊緣計算節(jié)點(diǎn),終端就近傳輸與處理數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)帶寬設(shè)置為100 Mb/s,終端上下行需要時分復(fù)用。終端自身處理能力為1 000 DMIPS,邊緣節(jié)點(diǎn)處理能力為1 GIPS。仿真過程監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)時延、丟包率等指標(biāo),測試不同網(wǎng)絡(luò)負(fù)載下2 種配置方式的性能。在實驗參數(shù)配置上,首先基于服務(wù)質(zhì)量分析確定網(wǎng)絡(luò)和計算資源需求,通過基于邊緣計算的智能終端優(yōu)化配置方法獲得智能終端的規(guī)模、布局、資源分配方案。其次迭代學(xué)習(xí)更新參數(shù),持續(xù)優(yōu)化。最后分別對2 個配置方法進(jìn)行多次仿真對比測試,評估系統(tǒng)性能。

4.2 實驗結(jié)果分析和討論

通過仿真實驗對比傳統(tǒng)集中式配置方法與基于邊緣計算的優(yōu)化配置方法的性能,結(jié)果如表1 所示。

表1 2 種配置方法的性能比較

表1 結(jié)果顯示,采用邊緣計算模式后,由于就近數(shù)據(jù)處理,網(wǎng)絡(luò)時延顯著降低約80%,丟包率也從4.2%下降至0.8%,大幅提升了服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗。同時,網(wǎng)絡(luò)和計算資源在更多終端間共享,負(fù)載分配更均衡。由此可知,基于邊緣計算實現(xiàn)智能終端優(yōu)化配置的方法在降低網(wǎng)絡(luò)延遲、均衡負(fù)載、提升資源利用率方面具有顯著優(yōu)勢。

5 結(jié) 論

文章針對電力系統(tǒng)大規(guī)模智能終端配置過程中存在的問題,采用邊緣計算技術(shù),構(gòu)建智能終端的優(yōu)化配置模型,設(shè)計資源評估與優(yōu)化配置的方法,并通過仿真驗證所提出方法的有效性。研究表明,邊緣計算可以實現(xiàn)終端協(xié)同,優(yōu)化終端在電力系統(tǒng)中的配置,大幅降低網(wǎng)絡(luò)時延,提升資源利用效率。隨著邊緣計算技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展,必將深入推動電力系統(tǒng)的智能化升級。未來,可在算法優(yōu)化、安全防護(hù)等方面開展更多研究,使邊緣計算與智能電網(wǎng)建設(shè)得到更好的融合,助力電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)型發(fā)展。

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