边缘计算在电力供需领域的应用展望

随着电力供需领域设备的智能化,电力供需领域之间传递的信息量不断增大,导致带宽资源的浪费以及信息不能得到及时的处理。将边缘计算引入电力供需领域能很好地解决这些问题。论述了边缘计算的产生以及优势;随后分析了电力供需互动并研究了电力供需领域对于边缘计算的需求;最后,对边缘计算在电力供需领域应用进行了展望,构建了边缘计算在电力供需领域应用的具体场景,为边缘计算在电力供需领域中的发展提供参考。     

边缘计算在电力物联网中的应用

<正>随着电力物联网的发展，设备智能化程度越来越高，为满足业务终端的需求，边缘计算作为云计算的扩充在电力互联网中得到应用。介绍边缘计算的关键技术，分析电力物联网中存在的问题，讨论边缘计算的优势，阐述边缘计算在电力物联网中各类场景中的应用。     

深度学习在泛在电力物联网中的应用与挑战

泛在电力物联网是智能电网发展的高级应用形态,对电网的数据处理能力和计算能力提出了更高的要求。近年来,深度学习技术取得了突破性的进展,为泛在电力物联网的实现与发展提供了强大的支撑。基于此,总结了现有深度学习模型的主要组成及技术特点;从泛在电力物联网应用的技术需求出发,综述了深度学习在数据处理、边缘计算以及态势感知方面的技术特点与应用场合;基于泛在电力物联网应用的典型场景,深入分析了深度学习在泛在电力物联网中的具体应用,为泛在电力物联网的建设与研究提供参考。     

电力供需指数研究

电力供应必须满足经济发展对电力的需求。电力供应短缺将会制约经济的发展;电力供应能力过剩将会降低电力企业的生产效率。任何电力供需的不平衡度将影响国民经济的发展及电力行业的效率。提出电力供需指数的概念并给出定量评判全国电力盈亏的计算方法,对我国历年电力供需盈余给予了评判,对今后电力供需形势给予了分析。     

协同粒子群算法在电力市场ACE仿真中的应用

将协同粒子群算法应用到智能代理报价中,通过电力市场仿真试验,对协同粒子群算法在仿真中的代理过程进行了分析;通过不同的成本变化和供需水平变化试验,分析了协同粒子群算法在代理报价中对成本因素和供需水平因素的响应水平;与Q-learning算法代理结果进行了比较,结果表明,协同粒子群算法应用到基于代理的计算经济学电力市场仿真中是可行的。     

电力物联网边缘计算终端的微服务建模与计算资源配置方法

文中提出了电力物联网边缘计算终端的微服务建模与计算资源配置方法。首先,在提出的微服务架构基础上,建立了基础服务和聚合服务的时序逻辑模型。然后,提出了基于微服务的边缘计算终端计算资源配置方法,该方法采用计算资源供需模型刻画边缘计算终端为不同类型聚合服务供给计算资源,采用计算资源配置模型获得边缘计算终端的计算资源配置量和容器资源供给量。最后,仿真分析了容器资源垂直弹性伸缩率、聚合服务最大容忍延时和资源灵敏系数对计算资源配置的影响,给出了考虑多类聚合服务的计算资源配置结果。     

电力视觉边缘智能:边缘计算驱动下的电力深度视觉加速技术EI北大核心CSCD

电力物联网和透明电网的背景下,电力系统智能终端感知的海量视觉影像对传统的云计算处理模式提出了重大挑战,边缘计算作为云计算的重要补充已经得到了电力系统的广泛关注。为此,首先梳理了边缘计算的演变历程,阐述了电力视觉边缘智能的基本概念,然后构建了云–边–端协同的电力视觉边缘智能结构框架,重点讨论了边缘计算驱动下边缘智能的关键技术,最后列举了电力视觉边缘智能的几种典型应用场景。     

电力物联网中5G边缘计算技术的研究

为解决电力物联网中海量设备接入诉求,云服务器集中处理架构逐渐向边缘计算模式演进,电力物联网演进为云、网、边、端四层模型。本文根据现有电力业务类型和传输需求,分析了电力物联网中边缘计算面临的技术难点,提出采用基于时隙的灵活调度,并结合自时隙结构和灵活时隙配置等方案改进边缘计算网络中的端到端时延;采用基于5QI配置及ARP优先级方案提升电力物联网中业务保障效果,采用业务安全隔离是保障电力业务安全运行。文章最后给出了基于5G技术的边缘计算网关体系架设和技术特点,指出可以充分利用基于5G的创新技术,提升电力物联网中边缘计算有效性和安全性,满足电力物联网蓬勃应用的需要。     

面向电力系统业务的边云协同应用分析

介绍了边缘计算、云计算、边云协同领域的国内外研究现状,针对目前电力系统业务数据处理时延高、云计算压力增加等问题,分析了边缘计算参考架构和边云协同技术框架,对输电线路、需求侧资源优化、电力物联网等不同应用场景下的边云协同技术在电力系统业务中的应用模式进行研究,提出了增强数据处理能力和信息交互能力的方法,以缓解云计算压力。最后对未来面向电力物联网的边云协同技术策略优化及体系完善方面的研究进行了展望。     

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...     

一种考虑业务可靠性的需求响应边缘云部署方法

需求响应边缘节点的部署能缓解电网需求侧管理平台处理海量业务的压力,提高电力用户底层终端的管理质量。然而边缘计算在当前工程应用中主要侧重于业务计算的实时性却忽略了业务的可靠性。该文重点考虑了业务的可靠性,提出一种边缘云的部署方法。部署方法包含通信机制和任务分配机制。通过建立一种新型的需求响应通信机制,并结合边缘计算节点部署的位置选取,降低业务受链路故障和通信质量不佳的影响。该通信机制中每个业务源节点均需与边缘节点和目的节点建立连接。在链路出现故障和通信质量不佳时,需求响应能在2条连接中进行切换,实现分布式与集中式调度2种模式的灵活变换。为实现边缘节点的部署位置选取,利用穷举方式遴选符合特定要求的网络节点。同时为了提高业务可靠性,在确定可用于提高业务可靠性的边缘节点后,设计对应的边缘节点之间需求响应业务管控的任务分配机制。该机制利用启发式算法,逐个分配边缘节点管控的业务,保证边缘节点所管辖的负荷量差值不会相差过大。经仿真结果验证,所提的新型通信机制和任务分配机制能够提高需求响应业务的可靠性。     

面向5G边缘计算网络的联合需求响应与任务卸载策略

随着物联网通信计算需求激增,5G通信与边缘计算网络逐步成为新兴的高能耗负荷。针对5G边缘计算网络用电成本高的问题,提出了联合任务卸载与需求响应策略。所提策略基于任务卸载与基站储能单元充放电动作,在高电价时段联合优化计算、通信与储能资源分配或者牺牲部分时延性能以削减用电成本,在分时电价机制中为电网提供响应能力。针对优化目标为混合整数非线性规划问题,进一步提出结合网络场景划分的广义benders分解算法,将问题解耦为任务卸载决策主问题与充放电以及资源分配子问题,降低问题求解复杂度。仿真结果表明：相比于仅考虑任务卸载和仅考虑通信资源调度的响应策略,所提策略降低了用电成本并避免时延性能恶化。     

共识边缘计算及其在能源互联网中的应用

边缘计算和共识是分布式计算领域的2个重要研究课题.边缘计算将一部分资源下放到靠近终端设备的边缘侧以提高计算效率和质量,共识通过实现分布式个体状态的一致性为分布式系统提供安全保障.在简要综述相关文献的基础上,总结和分析了边缘计算与共识的互惠关系:边缘计算架构为共识算法研究提供了理论模型的创新,共识为边缘计算提供了理想的系...     

WSN在用电客户需求侧智能管理中的应用

随着国家电网公司建设智能电网的目标的提出,智能电网用电客户需求侧管理便成为了智能电网建设中不可或缺的重点内容和客观要求,本文在研究了无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的规模型部署、限制性的节点资源、无线网路带宽窄、拓扑结构动态性等特点以及用电客户需求侧管理等相关知识的基础上,提出了有针对性的应用方案,以WSN为基础,使其与国王公司用电信息采集系统集成一体,对需求侧用电信息和设备运行状态进行安全监控与计量,保障了用电客户与供电企业的信息交互能够可靠运行,具有很好的应用前景和推广价值。     

煤电油气运远程监测及集中调度模式研究

为了解决煤电油气运等战略资源日益突出的供需矛盾,转变政府职能,提高服务水平,分析了湖南省煤电油气运等战略资源的现状与突出问题,采用信息建模、计算引擎、远程通信及视频监视等技术,研究了一种包含煤炭、电力、成品油、天然气、交通运输等战略资源的信息采集、视频监视、远程监测、辅助决策与集中调度等功能于一体的新模式,在涉及战略资源的40多家重点企业得到成功应用后,全省战略资源供需矛盾得到了有效缓解。     

面向区域售电公司的边缘计算架构设计探讨

万物互联时代背景下，电力系统数据传递量不断增长，为了提高区域售电公司数据处理的准确性和时效性，文章提出了一种基于边缘计算的数据处理架构。首先阐明了边缘计算的定义和节点的设计框架，介绍了目前边缘计算在电力系统中的一些应用场景。其次搭建了面向区域售电公司的边缘计算框架，分别就云平台和边缘节点的模型进行定义和分析，并针对综合框架信息交互的内容进行详细讨论，且设计了整体运行流程。最后建立了区域售电公司边缘计算任务分配模型，通过算例分析了边缘计算节点的信息传输性能和计算性能。结果表明所提架构相较于传统云计算方法具有优越性，为售电公司制定用电套餐的计算分析方式提供了一种新的思路。     

面向需求响应业务传输的预编码优化技术

随着需求侧管理领域的快速发展和信息化水平的提升,越来越多的需求响应(demand response,DR)终端将会接入电网.作为靠近用户的末端设备,现有的需求响应终端在信息处理方面还具有很大的提升空间.本文梳理现有的DR业务,基于现有的时空编码(space time coding,STC)编码技术原理,提出了一种改进型...     

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。     

考虑任务迁移的配电网边缘计算节点部署方法

需求侧部署边缘计算节点能有效降低电力网络的数据传输和存储压力,提高电力业务的服务质量。目前电力工程领域多从电网拓扑的维度确定边缘节点的部署位置,并以网格化的方法划定各节点服务范围,且节点间的工作过程相互独立,这使得边缘节点选址定容过程灵活性较低,同时可能造成设备计算资源的浪费。为此本文提出一种考虑任务迁移的边缘计算节点部署方法。首先,基于边缘设备特点和我国居民住区空间特征提出一种考虑任务迁移的边缘计算架构;其次,结合居民节点空间信息、用电规律形成特征数据,进而利用改进的密度峰值分析算法确定边缘节点部署的数量、地址及服务范围;最后,设计启发式算法实现边缘节点之间的任务迁移,保证各节点的计算资源得到均衡利用,提高系统的稳定性。本文以南京市某居民区为例设计仿真实验,结果表明所提边缘节点部署方法能有效降低居民节点原始数据传输成本,同时,任务迁移算法能有效改善边缘设备计算资源使用均衡度,提升区域内边缘计算服务的执行效率。     

基于Infomap算法的配电网边缘划分方法

在能源互联网时代,配电网面临着海量分布式数据的计算和存储需求,而边缘计算可以利用网络末端资源就近提供配用电分析和计算,从而减轻主站计算、存储压力.为了充分发挥配电网边缘计算的优势以及提高配电网精细化运行管理水平,文章提出了一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法.首先,考虑配电网边缘规模和自治需求,明确定义配电网...