配電自動化終端智能化升級與邊緣計算協同優化策略

中圖分類號：TM76 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945(2025)24-0152-04

Abstract:Withthedeepeningof theconstructionof smartgrids，distributionautomation terminalsarekeyequipmentatthe endofthepowegridandeirintellgnceevelirectlyfctsthoperatingcienyadabilityofteistribuionetwork. Thisresearchproposesacompleteintellgentupgradeplantoaddresstheshortcomingsoftraditionaldistributionautomation terminalsindataprocessing，communicationcapabilitiesandfunctionalexpansion.Throughhardwarearchitectureoptimization， softwarefunctionmodulardesign，andcommunicationtechnologyintegrationinovation，theperformanceofterminalequipmenthas beensignificantlyimproved.Atthesametimeusingedgecomputingtechnology，acollborativeoptimizationmechanismbetween terminalquipmentandedgedeshasbenbuilt，ealingeentcolaboationofdataprocessing，esourcealoatioadoud interaction，providing important technical support for the construction of inteligent distribution networks.

Keywords:distributionautomationterminal;intellgentupgrade；edgecomputing;collborativeoptimization;upgradeplan

隨著電力系統向智能化、數字化方向發展，配電自動化終端作為配電網的關鍵感知和執行節點，其性能與功能對配電網的可靠運行、高效管理至關重要。然而，傳統配電自動化終端在數據處理能力、通信效率、功能擴展等方面存在諸多局限，難以滿足現代配電網復雜多變的運行需求。近年來，隨著分布式能源的大規模接入和用戶側需求的多樣化發展，配電網運行環境日趨復雜，這對終端設備的實時響應能力和智能決策水平提出了更高要求。同時，物聯網、人工智能等新興技術的快速發展，為配電自動化終端的智能化升級提供了新的技術路徑和解決方案。在此背景下，如何通過技術創新突破現有終端設備的性能瓶頸，實現與邊緣計算等先進技術的深度融合，成為當前電力行業亟待解決的關鍵問題。同時，邊緣計算技術的興起為解決這些問題提供了新的思路，通過將計算與存儲能力下沉至靠近數據源的邊緣側，可實現數據的快速處理與實時響應，減少對云端的依賴，提升系統整體性能。因此，研究配電自動化終端智能化升級與邊緣計算協同優化策略具有重要的理論與實踐意義。

1配電自動化終端智能化的需求

1.1數據處理能力的提升需求

傳統配電自動化終端受限于硬件性能，數據處理速度較慢，難以應對海量實時數據的采集與分析。例如，在故障發生時，終端需快速處理電流、電壓、開關狀態等多源數據，以準確判斷故障類型與位置，但現有終端可能因數據處理延遲導致故障隔離不及時，擴大停電范圍。另外，隨著分布式能源、儲能設備等新型負荷的接人，終端需處理更多類型的數據，如氣象信息、電池狀態數據等，這對數據處理能力提出了更高要求。

1.2通信能力的增強需求

配電自動化終端需與配電主站、其他終端及各類智能設備進行廣泛通信，以實現數據共享與協同控制。然而，傳統終端通信方式存在帶寬不足、傳輸延遲高、抗干擾能力弱等問題。例如，在采用無線通信時，信號易受遮擋、衰減影響，導致數據傳輸中斷或錯誤；有線通信則存在布線復雜、維護成本高的缺點。另外，隨著終端數量的增加，網絡擁塞問題日益嚴重，影響了信息的實時性與可靠性，難以滿足配電網實時監控與控制的要求。

1.3功能擴展與適應性需求

隨著配電網結構的日益復雜和業務需求的多樣化，配電自動化終端需要具備更豐富的功能。除了基本的故障監測與隔離功能外，還需具備無功補償控制、電能質量監測、分布式能源接入管理等功能。同時，終端應能適應不同應用場景與運行環境，如在極端天氣、電磁干擾等惡劣條件下穩定運行，且易于升級維護，以滿足配電網不斷發展變化的需求。

2配電自動化終端智能化升級策略

2.1 硬件架構優化升級

采用高性能的微處理器、先進的傳感器技術及大容量的存儲設備，提升終端的數據處理與存儲能力。例如，選用多核處理器，可并行處理多個任務，加快數據處理速度；采用高精度傳感器，能更準確地采集電流、電壓等模擬量數據；增加存儲容量，可緩存更多歷史數據，為故障分析與預測提供數據支持。同時，優化硬件電路設計，提高終端的抗干擾能力與可靠性，確保在復雜電磁環境下穩定運行，如圖1所示。

圖1硬件架構優化升級流程圖

2.2軟件功能模塊化與智能化

將終端軟件功能劃分為多個獨立模塊，如數據采集模塊、故障分析模塊、通信模塊等(圖2)，便于開發、維護與升級。引入人工智能算法，如機器學習、深度學習等，實現數據的智能分析與決策。例如，利用機器學習算法對歷史故障數據進行學習，建立故障診斷模型，可快速準確地識別故障類型與位置；通過深度學習算法對負荷數據進行分析，預測負荷變化趨勢，為配電網的運行調度提供依據。另外，采用開放式軟件架構，支持第三方應用的接人與集成，增強終端的功能擴展性。

2.3通信技術改進與融合

結合多種通信技術，如光纖通信、無線公網（4G/5G）、無線專網（ZigBee、LoRa等），構建多層次、多模態的通信網絡，以滿足不同場景下的通信需求(圖3)。在變電站內等通信條件較好的區域，采用光纖通信，保障數據傳輸的高速性與可靠性；對于偏遠地區或移動終端，利用無線公網實現廣域覆蓋；針對低功耗、短距離的數據采集設備，采用無線專網進行組網。同時，優化通信協議，提高協議的兼容性與互操作性，降低通信延遲，確保數據在不同終端與設備之間的高效傳輸。

圖2終端軟件功能模塊

圖3無線公網的覆蓋與多種通信技術對不同場景的滿足

3配電自動化終端智能化升級與邊緣計算協同優化

3.1邊緣計算節點的部署與資源分配

根據配電網的拓撲結構與業務需求，合理部署邊緣計算節點。可在變電站、開閉所等關鍵節點設置邊緣計算主機，也可在配電自動化終端本地集成邊緣計算功能。在資源分配方面，依據終端的數據處理任務量、通信負載及對實時性的要求，動態分配計算資源與存儲資源。例如，對于故障處理等實時性要求高的任務，優先分配較多的CPU與內存資源；對于數據存儲與分析等任務，合理分配存儲空間，確保邊緣計算節點的資源利用效率最大化。邊緣計算節點資源動態分配規則見表1。

表1邊緣計算節點資源動態分配規則

3.2 數據處理與分析的協同優化

配電自動化終端負責采集原始數據，并進行初步的預處理，如數據濾波、去噪等。邊緣計算節點接收終端上傳的數據后，進行深度分析與挖掘，如基于機器學習算法的故障診斷、負荷預測等。通過優化數據處理流程，避免數據在終端與邊緣計算節點之間的重復傳輸與處理，提高數據處理效率。終端設備可部署輕量級AI模型進行本地快速推理，邊緣節點則運行更復雜的深度學習模型進行精確分析。兩者通過動態任務分配機制實現計算負載均衡，終端處理實時性要求高的簡單任務，邊緣節點處理計算密集型的復雜任務。同時建立數據分級處理機制，關鍵數據優先處理并上傳，非關鍵數據可緩存后批量處理。這種協同優化模式既保證了系統響應速度，又充分利用了邊緣計算資源。同時，建立數據緩存機制，對于頻繁訪問的數據或近期有用的數據，在邊緣計算節點進行緩存，減少對終端的數據請求次數，進一步提升系統響應速度。數據濾波是去除原始數據中的噪聲，提高數據質量。移動平均濾波如式(1)所示

式中： x(i) 為原始數據序列； y(t) 為濾波后的數據； N 為濾波窗口大小。

去噪是進一步減少數據中的隨機誤差。小波去噪涉及多個步驟，包括小波變換、閾值處理和小波逆變換。利用小波變換將信號分解到不同尺度上，然后對高頻系數進行閾值處理以去除噪聲，最后通過小波逆變換重構信號。

在數據處理流程中，終端設備采用自適應濾波算法對采集數據進行實時預處理，根據信號特征動態調整濾波參數，確保數據質量的同時降低計算開銷。邊緣節點則部署多級分析引擎，第一級進行異常檢測和特征提取，第二級執行模式識別和趨勢預測，第三級完成決策建議生成。通過建立數據質量評估體系，對預處理后的數據進行可信度分級，指導后續分析流程的資源分配優先級。同時開發了數據流優化算法，根據網絡狀況動態調整數據壓縮率和傳輸頻率，在保證分析精度的前提下顯著降低了通信帶寬需求。

故障診斷是基于機器學習算法的故障診斷，通常涉及特征提取、模型訓練和預測。支持向量機(SVM)模型訓練：給定訓練數據集 (x₁，y₁)，(x₂，y₂)，?，(x_n，

y_n )，其中 x_i 為特征向量， y_i 為標簽(故障/正常），訓練SVM模型以找到最優超平面。對于新數據 x_new ，使用訓練好的SVM模型進行預測，判斷其是否屬于故障類別。

負荷預測長短期記憶網絡(LSTM)是一種適用于時間序列預測的遞歸神經網絡。給定時間序列數據 x (1)， x(2)，?，x(T) 和對應的目標值 y(1)，y(2)，? y(T-k) (其中 k 為預測步長），訓練LSTM模型以學習數據中的時間依賴關系。對于新的時間序列數據段，使用訓練好的LSTM模型預測未來的負荷值。

通過設計高效的數據傳輸協議和數據處理流程，確保數據在終端與邊緣計算節點之間只傳輸一次，并在邊緣節點進行必要的深度分析。建立基于最近最少使用(LRU）或最不經常使用(LFU)等策略的緩存機制。緩存命中率計算公式為

Number of Cache HitsCache Hit Ratio=Total Number of Data Requests 。

緩存替換策略（以LRU為例)：當緩存已滿時，移除最近最少使用的數據項。

3.3與云端的協同交互

邊緣計算并非完全取代云端，而是與云端形成協同互補的關系(圖4)。邊緣計算節點將處理后的重要數據、分析結果及無法本地處理的任務上傳至云端，云端則負責對全局數據進行統籌管理、大規模數據分析及復雜的業務邏輯處理。例如，云端可基于全網數據對配電網進行優化規劃、對邊緣計算節點的模型進行訓練與更新等。同時，云端可將最新的軟件版本、配置參數等下發給邊緣計算節點與配電自動化終端，實現遠程升級與統一管理，確保整個系統的一致性與先進性。

圖4邊緣計算并與云端形成協同互補的關系圖

4結束語

配電自動化終端的智能化升級與邊緣計算的協同優化是提升配電網智能化水平的重要途徑。通過對終端硬件架構的優化、軟件功能的智能化改造及通信技術的改進，顯著提升了終端的性能與功能。同時，邊緣計算的引入實現了數據的就近處理與實時響應，減輕了云端負擔，提高了系統的整體效率與可靠性。在未來的發展中，應進一步深入研究兩者的協同機制，結合新技術，如區塊鏈、數字孿生等，不斷拓展配電自動化終端的應用范圍與功能深度，為構建更加智能、高效、可靠的配電網奠定堅實基礎。

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