配電自動(dòng)化終端智能化升級(jí)與邊緣計(jì)算協(xié)同優(yōu)化策略

中圖分類號(hào)：TM76 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：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(tǒng)向智能化、數(shù)字化方向發(fā)展，配電自動(dòng)化終端作為配電網(wǎng)的關(guān)鍵感知和執(zhí)行節(jié)點(diǎn)，其性能與功能對(duì)配電網(wǎng)的可靠運(yùn)行、高效管理至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)配電自動(dòng)化終端在數(shù)據(jù)處理能力、通信效率、功能擴(kuò)展等方面存在諸多局限，難以滿足現(xiàn)代配電網(wǎng)復(fù)雜多變的運(yùn)行需求。近年來，隨著分布式能源的大規(guī)模接入和用戶側(cè)需求的多樣化發(fā)展，配電網(wǎng)運(yùn)行環(huán)境日趨復(fù)雜，這對(duì)終端設(shè)備的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力和智能決策水平提出了更高要求。同時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術(shù)的快速發(fā)展，為配電自動(dòng)化終端的智能化升級(jí)提供了新的技術(shù)路徑和解決方案。在此背景下，如何通過技術(shù)創(chuàng)新突破現(xiàn)有終端設(shè)備的性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)與邊緣計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)的深度融合，成為當(dāng)前電力行業(yè)亟待解決的關(guān)鍵問題。同時(shí)，邊緣計(jì)算技術(shù)的興起為解決這些問題提供了新的思路，通過將計(jì)算與存儲(chǔ)能力下沉至靠近數(shù)據(jù)源的邊緣側(cè)，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速處理與實(shí)時(shí)響應(yīng)，減少對(duì)云端的依賴，提升系統(tǒng)整體性能。因此，研究配電自動(dòng)化終端智能化升級(jí)與邊緣計(jì)算協(xié)同優(yōu)化策略具有重要的理論與實(shí)踐意義。

1配電自動(dòng)化終端智能化的需求

1.1數(shù)據(jù)處理能力的提升需求

傳統(tǒng)配電自動(dòng)化終端受限于硬件性能，數(shù)據(jù)處理速度較慢，難以應(yīng)對(duì)海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集與分析。例如，在故障發(fā)生時(shí)，終端需快速處理電流、電壓、開關(guān)狀態(tài)等多源數(shù)據(jù)，以準(zhǔn)確判斷故障類型與位置，但現(xiàn)有終端可能因數(shù)據(jù)處理延遲導(dǎo)致故障隔離不及時(shí)，擴(kuò)大停電范圍。另外，隨著分布式能源、儲(chǔ)能設(shè)備等新型負(fù)荷的接人，終端需處理更多類型的數(shù)據(jù)，如氣象信息、電池狀態(tài)數(shù)據(jù)等，這對(duì)數(shù)據(jù)處理能力提出了更高要求。

1.2通信能力的增強(qiáng)需求

配電自動(dòng)化終端需與配電主站、其他終端及各類智能設(shè)備進(jìn)行廣泛通信，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與協(xié)同控制。然而，傳統(tǒng)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(shí)，信號(hào)易受遮擋、衰減影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸中斷或錯(cuò)誤；有線通信則存在布線復(fù)雜、維護(hù)成本高的缺點(diǎn)。另外，隨著終端數(shù)量的增加，網(wǎng)絡(luò)擁塞問題日益嚴(yán)重，影響了信息的實(shí)時(shí)性與可靠性，難以滿足配電網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控與控制的要求。

1.3功能擴(kuò)展與適應(yīng)性需求

隨著配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的日益復(fù)雜和業(yè)務(wù)需求的多樣化，配電自動(dòng)化終端需要具備更豐富的功能。除了基本的故障監(jiān)測(cè)與隔離功能外，還需具備無功補(bǔ)償控制、電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)、分布式能源接入管理等功能。同時(shí)，終端應(yīng)能適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景與運(yùn)行環(huán)境，如在極端天氣、電磁干擾等惡劣條件下穩(wěn)定運(yùn)行，且易于升級(jí)維護(hù)，以滿足配電網(wǎng)不斷發(fā)展變化的需求。

2配電自動(dòng)化終端智能化升級(jí)策略

2.1 硬件架構(gòu)優(yōu)化升級(jí)

采用高性能的微處理器、先進(jìn)的傳感器技術(shù)及大容量的存儲(chǔ)設(shè)備，提升終端的數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)能力。例如，選用多核處理器，可并行處理多個(gè)任務(wù)，加快數(shù)據(jù)處理速度；采用高精度傳感器，能更準(zhǔn)確地采集電流、電壓等模擬量數(shù)據(jù)；增加存儲(chǔ)容量，可緩存更多歷史數(shù)據(jù)，為故障分析與預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，優(yōu)化硬件電路設(shè)計(jì)，提高終端的抗干擾能力與可靠性，確保在復(fù)雜電磁環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行，如圖1所示。

圖1硬件架構(gòu)優(yōu)化升級(jí)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(gè)獨(dú)立模塊，如數(shù)據(jù)采集模塊、故障分析模塊、通信模塊等(圖2)，便于開發(fā)、維護(hù)與升級(jí)。引入人工智能算法，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能分析與決策。例如，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，建立故障診斷模型，可快速準(zhǔn)確地識(shí)別故障類型與位置；通過深度學(xué)習(xí)算法對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)負(fù)荷變化趨勢(shì)，為配電網(wǎng)的運(yùn)行調(diào)度提供依據(jù)。另外，采用開放式軟件架構(gòu)，支持第三方應(yīng)用的接人與集成，增強(qiáng)終端的功能擴(kuò)展性。

2.3通信技術(shù)改進(jìn)與融合

結(jié)合多種通信技術(shù)，如光纖通信、無線公網(wǎng)（4G/5G）、無線專網(wǎng)（ZigBee、LoRa等），構(gòu)建多層次、多模態(tài)的通信網(wǎng)絡(luò)，以滿足不同場(chǎng)景下的通信需求(圖3)。在變電站內(nèi)等通信條件較好的區(qū)域，采用光纖通信，保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咚傩耘c可靠性；對(duì)于偏遠(yuǎn)地區(qū)或移動(dòng)終端，利用無線公網(wǎng)實(shí)現(xiàn)廣域覆蓋；針對(duì)低功耗、短距離的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，采用無線專網(wǎng)進(jìn)行組網(wǎng)。同時(shí)，優(yōu)化通信協(xié)議，提高協(xié)議的兼容性與互操作性，降低通信延遲，確保數(shù)據(jù)在不同終端與設(shè)備之間的高效傳輸。

圖2終端軟件功能模塊

圖3無線公網(wǎng)的覆蓋與多種通信技術(shù)對(duì)不同場(chǎng)景的滿足

3配電自動(dòng)化終端智能化升級(jí)與邊緣計(jì)算協(xié)同優(yōu)化

3.1邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的部署與資源分配

根據(jù)配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與業(yè)務(wù)需求，合理部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。可在變電站、開閉所等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)設(shè)置邊緣計(jì)算主機(jī)，也可在配電自動(dòng)化終端本地集成邊緣計(jì)算功能。在資源分配方面，依據(jù)終端的數(shù)據(jù)處理任務(wù)量、通信負(fù)載及對(duì)實(shí)時(shí)性的要求，動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源與存儲(chǔ)資源。例如，對(duì)于故障處理等實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)，優(yōu)先分配較多的CPU與內(nèi)存資源；對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析等任務(wù)，合理分配存儲(chǔ)空間，確保邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的資源利用效率最大化。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源動(dòng)態(tài)分配規(guī)則見表1。

表1邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源動(dòng)態(tài)分配規(guī)則

3.2 數(shù)據(jù)處理與分析的協(xié)同優(yōu)化

配電自動(dòng)化終端負(fù)責(zé)采集原始數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步的預(yù)處理，如數(shù)據(jù)濾波、去噪等。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)接收終端上傳的數(shù)據(jù)后，進(jìn)行深度分析與挖掘，如基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的故障診斷、負(fù)荷預(yù)測(cè)等。通過優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程，避免數(shù)據(jù)在終端與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的重復(fù)傳輸與處理，提高數(shù)據(jù)處理效率。終端設(shè)備可部署輕量級(jí)AI模型進(jìn)行本地快速推理，邊緣節(jié)點(diǎn)則運(yùn)行更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行精確分析。兩者通過動(dòng)態(tài)任務(wù)分配機(jī)制實(shí)現(xiàn)計(jì)算負(fù)載均衡，終端處理實(shí)時(shí)性要求高的簡(jiǎn)單任務(wù)，邊緣節(jié)點(diǎn)處理計(jì)算密集型的復(fù)雜任務(wù)。同時(shí)建立數(shù)據(jù)分級(jí)處理機(jī)制，關(guān)鍵數(shù)據(jù)優(yōu)先處理并上傳，非關(guān)鍵數(shù)據(jù)可緩存后批量處理。這種協(xié)同優(yōu)化模式既保證了系統(tǒng)響應(yīng)速度，又充分利用了邊緣計(jì)算資源。同時(shí)，建立數(shù)據(jù)緩存機(jī)制，對(duì)于頻繁訪問的數(shù)據(jù)或近期有用的數(shù)據(jù)，在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行緩存，減少對(duì)終端的數(shù)據(jù)請(qǐng)求次數(shù)，進(jìn)一步提升系統(tǒng)響應(yīng)速度。數(shù)據(jù)濾波是去除原始數(shù)據(jù)中的噪聲，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。移動(dòng)平均濾波如式(1)所示

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

去噪是進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)中的隨機(jī)誤差。小波去噪涉及多個(gè)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(hào)分解到不同尺度上，然后對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行閾值處理以去除噪聲，最后通過小波逆變換重構(gòu)信號(hào)。

在數(shù)據(jù)處理流程中，終端設(shè)備采用自適應(yīng)濾波算法對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)處理，根據(jù)信號(hào)特征動(dòng)態(tài)調(diào)整濾波參數(shù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時(shí)降低計(jì)算開銷。邊緣節(jié)點(diǎn)則部署多級(jí)分析引擎，第一級(jí)進(jìn)行異常檢測(cè)和特征提取，第二級(jí)執(zhí)行模式識(shí)別和趨勢(shì)預(yù)測(cè)，第三級(jí)完成決策建議生成。通過建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系，對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行可信度分級(jí)，指導(dǎo)后續(xù)分析流程的資源分配優(yōu)先級(jí)。同時(shí)開發(fā)了數(shù)據(jù)流優(yōu)化算法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)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(jī)器學(xué)習(xí)算法的故障診斷，通常涉及特征提取、模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。支持向量機(jī)(SVM)模型訓(xùn)練：給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 (x₁，y₁)，(x₂，y₂)，?，(x_n，

y_n )，其中 x_i 為特征向量， y_i 為標(biāo)簽(故障/正常），訓(xùn)練SVM模型以找到最優(yōu)超平面。對(duì)于新數(shù)據(jù) x_new ，使用訓(xùn)練好的SVM模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，判斷其是否屬于故障類別。

負(fù)荷預(yù)測(cè)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)是一種適用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。給定時(shí)間序列數(shù)據(jù) x (1)， x(2)，?，x(T) 和對(duì)應(yīng)的目標(biāo)值 y(1)，y(2)，? y(T-k) (其中 k 為預(yù)測(cè)步長(zhǎng)），訓(xùn)練LSTM模型以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的時(shí)間依賴關(guān)系。對(duì)于新的時(shí)間序列數(shù)據(jù)段，使用訓(xùn)練好的LSTM模型預(yù)測(cè)未來的負(fù)荷值。

通過設(shè)計(jì)高效的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議和數(shù)據(jù)處理流程，確保數(shù)據(jù)在終端與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間只傳輸一次，并在邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行必要的深度分析。建立基于最近最少使用(LRU）或最不經(jīng)常使用(LFU)等策略的緩存機(jī)制。緩存命中率計(jì)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(dāng)緩存已滿時(shí)，移除最近最少使用的數(shù)據(jù)項(xiàng)。

3.3與云端的協(xié)同交互

邊緣計(jì)算并非完全取代云端，而是與云端形成協(xié)同互補(bǔ)的關(guān)系(圖4)。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)將處理后的重要數(shù)據(jù)、分析結(jié)果及無法本地處理的任務(wù)上傳至云端，云端則負(fù)責(zé)對(duì)全局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)籌管理、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析及復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯處理。例如，云端可基于全網(wǎng)數(shù)據(jù)對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化規(guī)劃、對(duì)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的模型進(jìn)行訓(xùn)練與更新等。同時(shí)，云端可將最新的軟件版本、配置參數(shù)等下發(fā)給邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)與配電自動(dòng)化終端，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程升級(jí)與統(tǒng)一管理，確保整個(gè)系統(tǒng)的一致性與先進(jìn)性。

圖4邊緣計(jì)算并與云端形成協(xié)同互補(bǔ)的關(guān)系圖

4結(jié)束語(yǔ)

配電自動(dòng)化終端的智能化升級(jí)與邊緣計(jì)算的協(xié)同優(yōu)化是提升配電網(wǎng)智能化水平的重要途徑。通過對(duì)終端硬件架構(gòu)的優(yōu)化、軟件功能的智能化改造及通信技術(shù)的改進(jìn)，顯著提升了終端的性能與功能。同時(shí)，邊緣計(jì)算的引入實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的就近處理與實(shí)時(shí)響應(yīng)，減輕了云端負(fù)擔(dān)，提高了系統(tǒng)的整體效率與可靠性。在未來的發(fā)展中，應(yīng)進(jìn)一步深入研究?jī)烧叩膮f(xié)同機(jī)制，結(jié)合新技術(shù)，如區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生等，不斷拓展配電自動(dòng)化終端的應(yīng)用范圍與功能深度，為構(gòu)建更加智能、高效、可靠的配電網(wǎng)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

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