基于边缘计算的虚拟电厂架构及光伏出力预测算法研究

随着大规模智能终端的异构连接,海量数据的接入,传统虚拟电厂的运行管理需求仅仅依靠云计算技术已不能满足。边缘计算技术拥有的将计算量下移到网络边缘侧的特点,既可以改善传统虚拟电厂实时性不足缺陷,也能促进网络边缘处的协同性能。通过分析边缘计算在行业中的应用,将边缘计算技术首次用于虚拟电厂运行,以此设计了基于边缘计算的虚拟电厂架构且对其智能终端进行简单设计,有效提高虚拟电厂运行控制的实时性。同时鉴于传统灰色系统模型GM(1,1)存在准确性不高等问题,将灰色GM(1,2)-马尔可夫模型用于边缘侧光伏出力预测并进行了算例分析,为边缘计算技术在能源管理领域的应用提供了新思路。     

基于边缘计算的主动配电网信息物理系统

主动配电网支撑着分布式能源、储能设施和主动负荷的广泛接入,实现了能量流和信息流的高度融合控制,也是信息物理高度融合的智能化基础设施。CPS是主动配电网智能化的发展方向,该文结合主动配电网源—荷互联互通、泛在感知与智能控制的需求,分析了边缘计算技术与主动配电网和CPS的相似之处和融合方式;参考PTN网络的PE-P-CE结构,提出基于边缘计算的主动配电网的PTN物理架构模型;进一步构建了基于边缘计算的分层自治协同的主动配电网CPS管控模型。围绕边缘计算的敏捷联接、业务实时性、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等的关键需求,提出了基于边缘计算CROSS指标管控模型评价体系。     

融合多维度特征的绝缘子状态边缘识别方法

针对传统的绝缘子状态识别方法存在实时性差、特征提取能力不足的问题,基于边缘计算的思想,提出了一种融合多维度特征的绝缘子状态边缘识别方法。利用云边协同和边边联邦协同的联合技术手段,构建了绝缘子状态的边缘识别框架。设计了一种融合多维度特征提取的深度学习网络,该网络采用ResNet101作为主干特征提取网络,使用Inception模块构建数据池化层,嵌入压缩激励模块和卷积注意力模块,从不同维度对特征进行高效提取。采用包括正常和缺陷2种状态的数据集进行绝缘子状态边缘识别实验,平均识别准确率达到了99%。实验表明了融合多维度特征的绝缘子状态边缘识别方法的有效性。     

面向数字电网的基于容器技术的边缘计算数据处理机制

针对数字电网中边缘计算和物联网技术的应用场景进行讨论,提出了一种基于容器技术的边缘计算数据处理模型,设计了一种云边协同的边缘侧数据处理架构,实现了基于容器技术的边缘计算嵌入式数据库和云边数据同步的关键技术。对数据筛选机制进行了研究,提出了一种根据事务操作优先级对事务进行筛选、重构的数据筛选机制;设计了基于容器技术的嵌入式数据库和云边协同的数据同步对比试验。试验结果表明,基于容器技术的边缘计算数据库的写入、查询和导出性能与嵌入式数据库性能基本相当;通过云边数据同步工具实现的全量数据同步效率提升了3倍以上,增量数据同步方式也显著提高了同步即时性。     

边缘计算在电厂自动发电控制考核中的应用

在能源互联网时代,电网调度中心对电厂自动发电控制的考核面临着海量分布式数据接入和计算需求.为减轻考核过程中调度中心的计算和数据存储压力,文中研究了边缘计算在电厂自动发电控制考核中的应用方法.首先,根据边缘计算与自动发电控制考核的融合模式分析,构建了基于边缘计算的电厂自动发电控制考核系统框架模型.然后,在此基础上,融合计算、存储、网络资源,对调度中心云端、电厂边缘、机组边缘和终端设备4部分进行层次化部署,进而探讨了考核中数据管理和异常数据检测的关键技术.最后,通过实际电厂自动发电控制考核算例,验证了应用边缘计算在减小数据处理量和数据存储空间方面的优越性.     

基于非侵入式负荷监测的家庭智慧用能管理研究

随着多能源网络的融合和能源互联网技术的快速发展,家庭用能管理在解决各个能源网络节点供需问题上扮演着重要的角色。现有的大多数家庭用能管理针对已知用电负荷进行优化,未考虑用电设备类型的多样化和用电设备突增的情形。基于非侵入式负荷监测（Noninvasive Load Monitoring,NILM）算法可以有效获取家庭用电负荷、规律和用电信息,为家庭智慧用能管理提供数据支撑。文中以家庭用电成本、温度、时间、舒适度为目标函数建立家庭智慧用能多目标优化模型,对可控负荷、电动汽车、储能系统进行分析建立数学模型,利用粒子群算法对模型进行求解。仿真结果表明,基于NILM监测算法,考虑用电成本和舒适度家庭用电成本降低至72.5%;当用户可控用电负荷增加时,NILM算法可以实时更新控制策略降低用户用电成本;对不同用户进行多次计算,净成本和计算时间波动较小,证明了算法的合理性、可靠性。     

面向智慧路灯系统的线性边缘计算算法

在我国智慧城市的建设中,智慧路灯系统是其中关键性的公共基础设施载体。然而规模逐渐扩大的智慧路灯系统越来越无法满足实时、安全处理任务的需求。本文将边缘计算引入智慧路灯系统的线性网络结构,通过网络云端服务器发布边缘计算的任务、网络终端设备的边缘计算,从而形成面向智慧路灯系统的线性边缘计算算法。实验验证表明,本文提出的算法能够使智慧路灯系统总时延稳定小于3 ms;且当总时延超过3 ms时,算法能够进行任务均衡分配,以有效地降低总时延,进而有效地提升智慧路灯系统的实时性与安全性。     

电力物联网5G云–边–端协同框架与资源调度方法

分布式能源、可调负荷及储能装置大规模接入配电网运行带动“源-网-荷-储”调控模式的转变,配电网与分布式资源之间频繁双向互动对通信网全面感知与广域传输能力提出更高要求。电力物联网与5G的融合通过云-边-端多层级资源的深度协同提供有效的解决方案。针对现有云-边-端协同技术在电力物联网与5G融合应用面临的与电力业务需求适配性不足、异构资源调度协同性差、数据隐私安全难以保障等挑战,文章提出电力物联网5G云-边-端多级协同框架,支撑分布式资源与配电网的协同互动;在此基础上,基于联邦深度Q学习,提出基于半分布式人工智能的云-边-端协同资源调度方法,在高可靠低时延约束下实现端侧任务卸载、功率控制与云侧/边侧计算资源分配的协同优化;最后,通过算例分析验证该技术在能耗、时延、吞吐量等方面的性能优势,同基于层次分析法和深度Q学习的边缘网络任务卸载算法(distributionoffloadingalgorithmbasedon analytic hierarchy process and deep Q network,AHP-DQN)和能量感知边缘计算移动管理算法(energy-awaremobility...     

面向居民智能用电的边缘计算协同架构研究

随着电力系统的快速发展和智能家电的普及,面向居民智能用电的能源互联基于家庭应用环境,重新定义了智能用电系统各终端的功能以及终端之间广泛的互联互通与智能协同内涵。该文为常见的用户侧智能用电相关系统提出了一种边缘计算协同控制架构,可以解决多个大功率负荷同时工作导致负荷过载的问题。在边缘计算参考架构的基础上,分析了居民智能用电协同架构,不同智能用电终端各自的云平台通过统一接口连接入云协同平台,将终端边缘计算的数据信息传入云协同平台,再根据家电优先级排序,由该平台统一控制家电的开关,达到避免负荷功率过载的目的。并提出了基于层次分析法的家电优先级排序思路,对比了分布式协同与集中式协同架构。边缘计算协同架构通过设备边缘计算、协同控制中心的运维管理及云平台的智能协同,分析并处理庞杂的家电负荷数据,优化居民智能用电的运行模式,保障智能家电系统平稳高效运行。     

火电厂ECMS和DCS一体化监控

为解决传统厂用电监控系统(ECMS)数据通信瓶颈及控制孤岛等问题,实现ECMS和分布式控制系统(DCS)一体化监控,采用网络一体化技术和自主研发的规约转换器技术,将电厂电气ECMS直接接入DCS,实现电气设备控制系统与DCS的融合,形成了汽轮机、电器设备、锅炉生产数据统一处理平台,实现了全厂数据共享与功能协同,为智慧电厂建设奠定了基础。     

居民侧智能用电泛在感知技术与多元精准服务研究

文章以泛在电力物联网技术为基础,探索面向低压居民客户的智慧能源服务新模式,以提升客户体验和用能服务水平为目标,实现居民客户与电网的友好互动。综合运用物联网、大数据、云计算、移动互联网和人工智能等新一代信息通信技术,构建集泛在感知终端、智慧服务云平台和多样化用能服务于一体的智能用电生态体系,利用家庭能源路由器技术提升居民侧边缘智能水平,对居民用能大数据进行深度挖掘,开展基于用户画像的智慧家居、用能优化、新能源接入、能源交易、电力积分、需求响应互动等精准服务,形成电网公司、政府、家电厂商、互联网公司多方共建共赢的生态模式。     

基于5G无线传感网络的智慧管廊综合监控系统设计

地下综合管廊是城市地下管线之家,保障其安全运营对城市的发展具有重要意义.基于第五代移动通信(5G)无线传感网络技术,设计了智慧管廊综合监控系统.该系统运用无线传感网络实现对地下管廊的全面实时监控,有效的降低了管廊的安全隐患.同时,建立了统一信息管理平台,将传感设备数字化与视频监控系统相结合,实现管廊运营数据精确化显示以及协同报警的可视化操作.此外,通过管廊信息产生的大数据与城市管理的有效融合,实现了产业价值链的延伸,助推智慧化城市管理水平.     

基于算力-能量全分布式在线共享的5G网络负荷管理策略

5G与边缘计算等信息基础设施海量部署造成运营商用电成本上升,需推动边缘网络与电网的能量互动以节能降本。现有研究重点关注边缘网络参与日前经济调度,未考虑可再生能源和网络流量双重随机性造成的网络能量供需不平衡问题。针对强随机环境下的网络负荷管理问题,提出面向虚拟化边缘网络的能量实时管理策略。首先,以网络用能成本最小化为目标,构建联合网络资源管理、储能充放电与能量共享模型。其次,针对未来网络信息未知无法直接求解的问题,提出基于随机对偶次梯度法的在线管理策略。然后,针对资源共享涉及运营商隐私问题,提出全分布式的计算资源与能量协同共享算法。最后,仿真验证表明,所提在线算法在无需先验知识的前提下有效减少了5G边缘网络的用能成本。     

面向电力信息物理系统的端边云雾协同模型

随着电力物联网的推进,海量终端设备的接入对传统集中式控制方式下电力信息物理系统CPPS(cyber power physical system)提出了极大的挑战.在边缘计算与雾计算的发展背景下,基于"云、网、边、端"电力物联网体系架构,提出了端边云雾协同控制下的CPPS模型,并考虑了分布式信息能源系统海量时空异构特征数据处理,结合矩阵分析单雾层级区域计算单元CPPS建模,建立了多层级分布式全网CPPS关联模型.通过算例分析量化计算了区域自治与端边云雾协同控制下的电网运行状态和通信网络时延特性,算例分析结果表明了所提架构的有效性与建立模型的合理性.     

基于云-边-端协同的电力物联网用户侧数据应用框架

物联网技术渗透到电力系统所形成的电力物联网承载着海量数据流,通过电力业务数据化和电力网络信息化,促进电力数据业务化目标的实现。目前电网基于云计算的集中式数据存储与处理,使得海量细粒度的用户侧数据无法得到有效应用。基于此,文章提出了基于云-边-端协同的用户侧数据应用框架,以打破由于计算资源有限而导致用户侧与电力系统的交互壁垒。利用边缘计算与云计算的互补性,以预测预警、分类聚类和需求响应3类用户侧基础数据应用为例,设计了用户侧数据应用框架,以期实现自下而上和自上而下的双向数据流、业务流的协同循环,从而达到对用户侧数据进行广而深的价值挖掘的目标。最后,从物理层、平台层和业务层3个维度对实现该框架的关键技术进行了分析与总结。     

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。     

能耗监测中的区块链终端信任管理

区块链与物联网、云计算、人工智能、大数据技术相融合,为能源互联网带来了创新应用模式。重点研究了能源消费环节的能耗监测问题,将区块链技术应用于重点用能单位能耗在线监测系统的建设,分析了区块链技术与业务需求的契合,设计了区块链平台架构,并对能耗监测区块链终端设备认证与可信数据采集、数据上链分布式云存储、数据共享多主体信息协同这3个关键问题进行了探讨。区块链方案是对现有方案的升级和补充,二者可结合应用。     

基于动态时间规整的智能电网边缘用电数据去重技术

智能电网的边缘终端设备会产生大量的时序数据,该数据对电网的智能化运营具有重要意义。为保护数据的隐私性、降低对传输带宽和时延的要求,数据往往需要本地化存储。由于电气设备的规律性,使得产生的时序数据具有很大的冗余性,这为边缘设备数据存储面临的挑战提供了解决方案。本文提出了一种基于动态时间规整的数据去重方法,该方法通过计算数据之间的相似性,从而消除数据冗余、达到数据去重的目的。最后,基于智能电网的真实采样数据对所提出的数据去重技术在边缘计算安全防护系统中的效果进行了分析验证。     

柔性互联配电网故障恢复的云边协同优化算法

柔性互联配电网是未来新型配电网的新发展方向,系统对故障恢复策略及其算法提出了更高的响应速度要求。为提升配电网故障恢复优化算法的响应速度,以柔性互联设备为网络边界,采用云边协同技术,在遵循云边端网络架构的约束下,将健全边缘网络的最优潮流计算前移到配电网正常运行时,采用定时或阈值触发扫描计算并拟合边缘网络最优运行指标与网间交互功率的分段线性关联函数,从而提出基于边缘网络前置预计算的柔性互联配电网故障恢复优化算法及其云边协同调控逻辑。由于各边缘网络的优化计算前置到正常时,且优化模型被限制在边缘网络内,优化模型维度被有效限制,配电网故障恢复算法的响应速度得到提高。算例分析与对比验证表明,所提方法准确且计算效率高。     

电力安全工器具创新监管体系研究

针对电力安全工器具管理流程复杂、信息化程度低、多部门数据协同一致性差、监管时效性差等问题,构建了一种基于智慧云平台的新型监管体系,充分发挥现代化技术的优势,实现电力安全工器具全生命周期自动化标准化精细化管理、全方位试验监控与全程追踪、基于大数据的智慧分析与决策支持、多部门协同融合的统一管理等功能,有效提升了监管效率,保障了作业安全。