电力物联网下的边缘计算技术应用

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摘要：分析表明，电力物联网仍然存在局部贯通、共享实时性不强、响应需求变化能力不足的问题，边缘计算技术对促进电力物联网的建设，智能电网的优化具有重要作用。阐述边缘计算技术理论，边缘计算架构，边缘计算包含的技术，边缘计算在电力物联网中作用。

关键词：边缘计算技术;电力物联网;计算架构

引言

电力物联网已经成为边缘计算应用的重要场景，边缘计算技术引入到电力物联网领域可以很好地解决电力物联网中存在的问题。目前我国输配电系统已经接入终端设备数量多达5亿。电力物联网方向布置的各类传感器可以组成边缘计算节点，边缘计算技术可以实现实时采集电力物联网内部的各类状态信息[1]，可以利用自己的计算、存储、网络通信的能力以及各节点之间的相互作用实现电网实时的监测和控制。

1边缘计算技术理论

边缘计算技术是对云计算延伸，在靠近边缘基础设施或者大量的数据终端上为用户提供就近的服务，相比于云计算把握全局，边缘计算侧重于局部实时智能的响应。边缘计算架构如图1所示。边缘计算包含的技术包括：（1）网络技术。边缘计算在靠近数据源或数据端进行实时处理，边缘计算的网络结构主要包括快速配置、负载均衡和服务发现[2]。（2）隔离技术。边缘计算的稳定可靠需要隔离技术，隔离技术可以实现边缘计算服务的可靠性和稳定性。隔离技术主要实现隔离边缘计算资源，使计算资源获取时避免相互干扰，同时需要实现隔离计算数据，使程序访问具有不同权限。（3）安全技术。边缘计算贴近用户，在用户数据传输的过程中会存在信息泄露的风险，边缘计算需要通过网络安全和系统安全等安全技术避免被攻击者攻击入侵[3]，解决安全问题和信息泄露问题。此外，边缘计算还涉及操作系统技术、新的系统结构、新的算法实施框架和新的大规模数据处理平台等技术。2电力物联网中的边缘计算电力物联网是连接设备数量巨大的物联网生态圈，也是重要的边缘计算应用场景。边缘计算可以有效解决电力物联网中存在的问题。

2.1电力物联网中存在的问题

目前电力物联网应用已经具备一定的基础，随着电力设备的增加，电力设备产生海量电力数据，面对巨大数据量，电力物联网存在不足。（1）电力物联网数据存在不贯通，共享的实时性较弱。（2）电力物联网数据的采集存储和处理应用灵活性相对较弱[4]，快速准确地满足需求响应的能力较弱。（3）电力物联网的海量数据导致云计算中心的负载过大，从而具有较高的时延性，而且安全稳定性差的缺点。

2.2边缘计算在电力物联网中作用

边缘计算是建立数据驱动的电力物联网应用的关键环节，便于计算具有实时高效、缓解网络压力、智能安全和降成本减能耗等优势，在电力物联网建设中边缘计算主要有以下几方面的作用。（1）高效率低时延。边缘计算实现许多电力设备终端在本地进行电力数据分析，应对紧急事件，提高处理效率，减轻云计算的负荷。（2）精确分析精准调度。边缘计算的分布式计算特点可以更精确更迅速对本地用电数据做出分析和反应，和云计算技术结合对电网形成完整的状况分析和全域调度[5]，极大地提升了综合管理效率。（3）定制化快速响应。边缘计算设备可以通过智能组件实现定制化和智能化，针对电力用户不同用电需求进行个性化定制服务，为用户提供更快的的需求响应，为电力客户实现一站式的管控。

2.3应用场景和方案

基于边缘计算技术具有高效低时延、安全性好和风险控制低等优点，边缘计算技术在电力物联网方面有了丰富的实际应用。（1）电力设备故障检测。边缘计算靠近设备端，能实时监测到设备是否发生故障，如智能电表设备能实时检测到配变的运行信息和线路的状态信息，进行智能自动判定并及时应对突发故障，降低风险损失和运行成本。（2）电网智能巡检。边缘计算实时监测和抓拍架空线路的状况，进行处分分析处理，减少无效图片回传，减轻宽带压力，减轻云计算端的负载压力。边缘计算设备系统可以通过智能算法和实时监测变电站和配电房等的运转状况，及时采集并分析和处理电力系统运行的数据。（3）综合能源管理。边缘能源计算管理系统用户可以有效实时的进行各种类型本地资源综合调度和动态检测，智能化综合管理协调能源综合利用、整合并网、高效率电力消纳，进行实时能源负荷的综合预测和能源协调综合管理，此外，边缘计算可以应用到有序用电管理、超可靠的低时延监测、控制型业务场景，以及家庭能源网关、电力需求侧响应、非侵入式负荷监测等海量连接采集类业务场景等。

3结语

本文主要探讨了边缘计算的架构和包含的技术理论，在分析电力物联网中存在问题的基础上重点研究了电力物联网中的边缘计算技术。边缘计算是电力物联网中一项重要的不可或缺的技术，未来随着边缘计算技术的发展，电力物联网的终端设备和边缘基础设施都可能具有边缘计算能力，边缘计算在电力物联网方向将会有更广阔的发展空间，将协同云计算技术实现更加智能的电力物联网。

参考文献

[1]张聪,樊小毅,刘晓腾,庞海天,孙立峰,刘江川.边缘计算使能智慧电网[J].大数据,2019,5(02):64-78.

[2]施巍松,张星洲,王一帆,张庆阳.边缘计算:现状与展望[J].计算机研究与发展,2019,56(01):69-89.

作者：祝文军 李炎 杨成 琚贇 单位：国网信息通信产业集团有限公司