基于云边协同的配电物联网管理模型研究

针对配电云服务器中计算任务繁重导致推理延时过大的问题，提出配电物联网多节点协同计算管理模型。首先，基于物联网可控智能的特点以及新型配电网对功能和传输时延的需求，讨论了边缘计算在配电网中的应用。然后，结合PTN（分组传送网）网络结构，构建配电物联网技术架构。最后，基于边缘多节点协同推理算法和协同计算架构模型构建了配电物联网管理模型。仿真结果表明，当配电物联网中大量智能设备终端接入网络时，该模型降低了云计算的推理延迟。     

基于边缘计算的电力智能网关模型开发框架

网关作为智能电气装备的核心部件,承担着电力信息和数据的互联、调度和控制.结合配电智能网关联动 控制、策略控制和数据处理等需求,设计了基于边缘计算的电力智能网关模型(简称网关模型).网关模型的数据处 理部分灵活性强,只需调用或修改相应的协议接口和配置即可实现智能网关的自动化构建,满足不同协议构建需求. 网关模型架构、功能设计和系统实现表明了基于该模型构建的新网关具有低难度、高效和低错误复现率的特点.     

基于物联网平台的低压配电台区数据采集方案

配电台区是连接配电网和电力用户的关键环节,智能电网建设需要推进低压配电台区数据的采集.为了解决配电台区点多面广、终端数量多、通信困难等问题,本文提出了基于物联网平台进行低压配电数据采集的方案,分别介绍了方案中的几项关键技术,包括总体架构、边缘计算智能终端、消息队列遥测传输协议(MQTT)、典型通信过程、统一模型及主站与物联网平台间的接口.方案以边缘计算智能配变终端(TTU)为网关,通过电力线通信(PLC)、短距无线通信、红外通信、射频等通信方式接入台区智能电表、无功补偿装置及各种传感器,基于物联网平台实现配电台区终端设备的数据灵活实时接入.     

面向软件定义网络的配电边缘计算终端优化部署方法

为增强配用电物联网的业务支撑能力以及节省经济成本,提出了一种面向软件定义网络(software defined network, SDN)的配电边缘计算终端优化部署方法。电力无线专网基站具有丰富的数据流与业务流,利用无线基站站址部署配电边缘计算终端具有显著的优势。首先,介绍了面向软件定义网络的配用电物联网边缘计算架构,建立了配用电物联网的业务、智能终端和边缘计算终端等要素模型。进一步,考虑边缘计算终端、智能终端以及SDN控制器的通信方式约束、边缘计算终端的服务延时和硬件配置约束,以年均设备成本和年均运行成本之和为目标,建立了配电边缘计算终端优化部署模型。最后,基于多场景的算例仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于DQN的电力物联网5G边缘切片资源管理研究

随着5G通信技术以及移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的发展,各式各样的电力物联网新需求层出不穷.一方面,部分新型电力物联网业务需要高服务质量保障;另一方面,移动边缘计算需要为新型电力物联网的业务提供差异化的计算服务.为解决上述问题,文章定义了一种面向电力物联网业务的可靠性衡量指标.基于...     

基于泛在电力物联网的配电变压器智能监测系统设计

为解决目前配电变压器监测系统在运行中存在的安全性及延时性等问题,基于泛在电力物联网技术设计了配电变压器智能监测系统。构建具有基于深度学习的边缘计算框架的感知层,实现智能终端各类监测设备的安全接入及数据预处理;构建网络层,实现海量数据的快速安全传输;构建平台层,接入物联管理平台和数据中台,实现数据共享;最后构建应用层,实现数据的全景展示、统计分析及远程监控等核心功能。     

一种高效的基于云边端协同的电力数据采集系统

针对云计算模型的数据分析及数据处理在实时性、隐私保护和能耗等方面所存在的问题,研究边缘计算模型的概念及其在数据处理与数据分析方面的优势;提出新型的边缘计算系统架构,设计能实现系统任务的卸载、运行及调度策略;针对提出的新型边缘计算系统的改进方向和应用前景,展开分析和研究,构造了一种基于云边端协同的新型电力数据采集系统。该系统架构由上而下分为云侧系统主站、边侧智能终端和端侧表计设备3层,端侧表计设备负责采集电力数据并上报到边侧智能终端,智能终端负责对数据进行预处理,而云侧系统主站负责收集预处理后的数据并进行统一处理。基于该文所提系统,云侧采集系统主站统管边侧智能终端设备,并支持将应用程序下发到边侧智能终端进行边缘计算;边侧智能终端设备纳管端侧表计设备,支持将表计设备采集的数据上传到边缘侧缓存和就近处理、分析与决策。该文通过实例测试验证了所提方案既解决了边缘应用的实时处理和响应问题,又减轻了云端与边缘端之间数据通信的带宽压力。     

物联网背景下应用于光伏发电的边缘计算设备关键技术研究及应用

随着大数据、云计算、人工智能、5G等技术的快速发展,万物互联时代加速到来,网络边缘设备的数量和数据量都呈现快速增长态势.在此趋势下,边缘计算因具有靠近数据源、实时性好、时延短、响应快等特征,成为物联网发展的核心技术之一.基于此,介绍了边缘计算的基本概念及体系架构,探讨了边缘计算设备的关键技术;深入分析了边缘计算设备在光伏发电系统的应用场景;在某光伏电站开展示范应用,实测结果表明,通过在光伏逆变器侧安装边缘计算设备,能够实现光伏发电的快速无功响应能力.研究成果可为后续边缘计算在新能源发电中的应用提供参考.     

基于边缘计算的输电线路在线监测通信组网技术研究

为解决输电线路在线监测系统中现有通信覆盖存在盲区和通信链路的实时性需求，提出一种基于边缘计算的输电线路在线监测通信组网方案。面向现有在线监测设备的新需求，设计输电边缘计算设备的功能架构和通道自动切换流程，利用3G/4G/5G、2.4 GHz、5.8 GHz等不同通信制式的传输特性，使用输电边缘计算设备设计输电线路通信组网实施方案，并进行现场应用分析。试验表明该方案能实现输电线路的实时在线监测，为输电线路的在线监测与故障巡检提供新的思路。     

基于用户需求响应的新型配电系统优化调度研究

随着新型电力系统建设的不断推进，可再生能源的高比例接入增大了配电系统净负荷的峰谷差，对配电系统的运行调度提出更高的要求。从需求侧能力调整出发，提出了一种基于用户需求响应的配电系统优化调度方法。通过引入边缘计算范式，设计了控制中心与边缘节点之间的协同交互框架，在边缘侧构建一种基于XGBoost需求响应分类模型；在控制中心侧，基于边缘节点需求响应结果，提出了一种集成预调度和重新调度的两阶段优化方法，通过控制中心与边缘节点之间的信息交互，实现大规模用户参与的配电系统优化调度，并对IEEE33节点系统进行实例分析，结果表明本文所提出的基于XGBoost需求响应分类建模方法在提升系统运行经济性和降低计算时延方面具有优势。     

基于泛在电力物联网的换流站在线监测系统优化综述

为解决当前换流站在线监测系统在运行中存在的可靠性、安全性以及误告警频发等问题,文中基于泛在电力物联网技术对系统进行优化重构。首先,通过构建平台层,将系统接入物联管理平台以及数据中台,实现数据的融通共享,减轻云端存储压力,提升服务响应。其次,设计基于边缘计算的物联智能终端,实现站内设备的安全接入和泛在物联,该装置作为边缘计算节点通过集成深度学习算法,实现站端数据的采集存储、计算分析与异常识别,提高了告警的准确性和系统运行的可靠性。因此,基于泛在电力物联网的换流站在线监测系统架构优化为后续工程实践提供了一种新的建设应用模式。     

配电物联网边缘物联代理网络安全防护研究

配电物联网是配电监控系统向物联网模式演进的结果,边缘物联代理是连接物联网终端与云端的重要感知层设备。通过分析边缘物联代理自身及交互面临的安全风险和安全需求,研究了可信启动、身份认证、密钥协商、数据机密性保护、数据完整性保护、安全监测等技术,构建了基于可信启动的设备本体安全、基于身份认证和数据保护的交互安全以及基于日志、流量信息实时采集的安全监测于一体的安全防护架构,有效避免了因边缘物联代理遭受恶意攻击而导致整个系统瘫痪事件发生,有助于提升配电物联网在新的网络安全形势下抵御恶意攻击的能力。     

基于边缘计算的智能用电管控系统设计及应用

随着智能电网的发展,在电力管控领域物联网设备正在广泛普及.物联网设备种类、特性、功能的多样性不仅融汇了详细的大数据,还对系统管控的实时性、兼容性、大数据处理能力均提出挑战.因此,文中研究一种电力物联网系统中嵌入边缘计算技术,对海量智能用电数据进行就近处理,避免大量数据传输导致通信通道的堵塞,满足电力物联网对快速响应、精准执行的特殊要求.文中阐述了所提出的数据库、边缘计算服务器和数据处理的流程和所达到的优化设计,为物联网智能终端设备的异构性问题提出了解决方案,增强兼容性和边缘数据实时处理能力.实践证明所提出的技术能提供安全、快捷控制方式的同时,也使得系统具备更强的用电信息大数据采集能力.     

面向电力物联网的5G移动边缘计算任务卸载方法

由于传统云计算范式已无法满足电力物联网日益增长的计算需求,文章引入5G移动边缘计算用于实现计算任务的就近处理,并将长期能耗约束与业务优先级考虑在内,将其中的任务卸载问题建模为长期时延优化问题.进一步利用Lyapunov优化将之转化为一系列短期的确定性优化问题,并对其理论上界加以分析,利用基于梯度价格的拍卖算法,可实现通...     

面向边缘计算的机械装备状态监测系统研究

针对云计算框架的机械装备状态监测系统存在数据传输时延长、预警和诊断的实时性差等问题,提出一种面向边缘计 算的机械装备状态监测系统,具有设备层、边缘层和云层 3 层架构。 高实时性的计算任务部署在多个边缘计算节点,在边缘层 进行数据的特征提取、降维处理、智能诊断、数据保存与上传。 所提方法在高速机床主轴试验台进行验证,实验结果表明,基于 边缘计算的状态监测系统比基于云计算的状态监测系统减少 29. 5%的输出时延,并节省了 81. 3%的云层储存空间,在保证较高 诊断率的情况下,显著提高了系统实时性。     

基于用户意愿度 D2D 协助的工业物联网资源分配

针对终端用户产生计算任务大小动态变化以及在工业物联网场景下业务的低时延、低能耗需求,提出了一种基于用户意愿度的D2D(device to device)协助的工业物联网资源分配模型。首先在用户层,每隔时隙t,由概率分布函数更新用户成为资源给予端的意愿度,在移动边缘计算(MEC)服务器层,使MEC具有决策功能,能对终端上传任务做出判断,寻找出合适的MEC处理;其次基于K-means聚类算法,将终端产生的任务匹配到对应的层进行处理;最后在资源分配阶段,为解决Q-learning里Q表难以实时更新的问题,提出N-DQN算法,使用双层神经网络相互拟合。仿真表明所提策略较传统方法,系统能耗降低约10%,系统时延降低约12%。     

面向配电网故障快速处理的边缘计算单元优化配置方法

随着配电网自动化水平不断提高,感知终端数目和接入数据量激增,数据传输慢、信息漏报误报等问题严重影响了故障处理速度和准确性.边缘计算可就地高效地快速处理数据并决策.为此,提出一种面向配电网故障快速处理的边缘计算单元优化配置方法,包括体系架构、边缘生成、划分方法等内容.首先以经济性、通信实时性指标构造目标函数,可靠性及系统...     

面向新型电力系统的最小服务延迟的负载分配算法研究

边缘计算依托其在网络边缘的技术和部署优势,能够实时采集终端设备的运行情况,并按需完成数据云台的上传,有效缓解了云端处理器的工作压力,降低数据实时回传的延时。然而,资源有限的单一边缘节点的固有特性可能依然无法满足大规模接入的新型电力业务的延迟要求。对此文中研究了满足较低服务延迟的工作负载分配策略。考虑到网络时延和计算时延,构建了一种基于多个边缘计算节点的工作负载分配模型,以最小化新型电力系统场景下的服务时延。此外,为进一步降低多种新型电力业务终端的服务时延,制定了一种工作负载分配机制。在初始化阶段,通过任务平衡算法来改善边缘节点间的工作负载平衡。为了有效保证资源分配的合理性,提出了一种改进的粒子群优化算法,实现边缘节点的CPU资源的合理分配。基于半定规划算法,将网络资源做到更有效地分配。最终通过仿真实验,表明了所提的分配策略更加有效。     

基于边缘计算与MapReduce的智能量测终端数据处理方法

针对电力物联网中海量信息数据处理时,对大型数据集的访问可能会造成智能量测终端（边缘节点）与云化主站之间的网络拥塞和操作延迟等问题,提出了一种面向智能量测终端的边缘计算结合MapReduce的数据块处理方法。首先,整合云-管-边-端各层次功能和特性,对智能量测终端处的边缘计算服务器进行合理配置;其次,利用支持块复制方法,将本地、基于分区和多归属块副本存储到各自的智能量测终端,以解决访问聚合MapReduce大型数据集的网络拥塞并减少操作延迟。最后设置了边缘计算数据块处理的安全策略,合理配置了数据通讯网关,整合安全防护流程,加强了数据块处理的安全性。     

基于边云协同的变电设备多状态量监测系统研究

为了解决变电设备的多状态量监测中面临的异构传感器接入困难、数据处理时延大、数据传输带宽占用率高等问题,提出了基于边云协同的变电设备多种状态量监测系统。设计了变电设备状态监测的边云协同服务架构。研制了边缘计算装置,支持多种传感器协议的解析、数据采集和边缘计算。实现了变电设备在边缘侧的状态评价和边缘服务,并进行了现场应用验证。该系统为变电设备的状态监测提供了新的思路,具有很高的应用价值。