面向配电网的云边端协同技术研究

文祥宇，李 帅，刘文彬，于海东，黄 敏

（国网山东省电力公司电力科学研究院，山东 济南 250003）

0 引言

近年来，随着能源物联网技术的快速发展和新能源建设的不断推进，电网的源-网-荷关系也发生了深刻变化，传统的配电网从技术特征和功能形态上都面临着重大的变革［1］：一方面大规模新能源发电、充电站（桩）设备的接入带来了海量的数据，使得以云计算技术为支撑的配电网处理能力日渐不足；另一方面伴随物联网技术在电力行业的大规模应用，使得配电网与用户间的关系从传统的电力供需关系向双向互动的服务模式转变。如何建立设备接入灵活、数据共享交互、业务资源协同、供用友好互动的新型配电网系统［2］，成为当前国内外研究机构、企业与高校的关注热点。

边缘计算的出现，以及以此为基础的云边端协同技术为该问题提供了解决思路。边缘计算是一种分布式的运算架构，其核心思想是将数据、应用程序与服务的运算，由网络中心节点迁移到网络逻辑上的边缘节点来处理。通过对以往完全由中心节点处理的大型运算任务加以分解，切割成粒度更细、运算难度更小的子任务下发到各个边缘节点。由于边缘节点与用户侧设备距离较近，数据的处理和传输速度更快，时延更低，但大数据分析能力不足。以此为基础，结合云平台、智能终端形成的云边端协同体系，推动着配电网向开放互联、安全高效、运维便捷、服务优质的配电物联网转变［3-6］。

从配电网云边端网络架构入手，介绍云边端协同技术的概念、关键支撑技术和在配电网业务中可能的应用成效，对建设开放共享、高效协同、服务优质的配电能源互联网具有一定参考意义。

1 配电网云边端协同技术

1.1 配电网的云边端网络架构

以配电网云平台、边缘物联代理、智能配电设备为主体，构成了配电网的云边端网络架构［7-9］，如图1所示。

图1 配电网的云边端主体架构

其中，“云”指的是配电网云平台，主要由大规模服务器群、存储设备、交换机、数据隔离组件和安全网关等组成，具有配电网资源动态分配、业务快速响应、数据交互共享、应用灵活拓展等功能，实现对配电网的整体运营管控。“边”指的是边缘物联代理，分布在靠近端设备或数据源头的网络边缘侧，具有数据计算、传输、存储以业务应用部署等功能。借助于容器技术就近提供智能服务，缺乏大数据分析能力，是云平台和端设备之间连接的枢纽。“端”包括电网侧的智能配电设备和用户侧的分布式新能源、充电桩等，其中智能配电设备作为整个配电网络的感知节点，由智能传感设备、智能电表、智能开关等组成，具有环境感知、电气监测、用能采集等功能，能够执行控制中心的决策命令或就地控制，同时完成配电网与用户的良性互动［10-13］。

1.2 云边端协同技术的概念

云边端协同技术是将云计算技术、边缘计算技术与智能终端相结合，通过对通信、数据和业务资源的动态分配，实现配电网的自下而上和自上而下的双向数据协同、业务协同和应用服务协同。在技术具体应用过程中，利用边缘计算［14］和云计算的不同优势，遵循分级、分布式处理原则，将全局性综合业务在云端分析处理，将毫秒级延迟要求的时延敏感型业务数据在边侧计算处理，从而提高数据和平台利用效率，实现配电网的在不同业务场景下的智能、准确、快速响应。

1.3 云边端协同的交互模式

在配电网的云边端协同的具体应用中，云侧依托于云平台，负责处理实时性要求较低、复杂度高的全局性数据业务；边侧利用边缘计算等技术，负责小型实时性本地数据业务，在计算和存储上不会产生较高的设备成本，经济性高；端设备部署在用户侧，负责数据的采集和用户交互。以配电网云边端的几种典型交互模式阐释云边端协同的基本思路。

1）边端协同：部署在用户侧的智能配电设备进行环境感知、电气测量、用能采集后，将用户数据实时上传至附近的边缘物联代理进行处理。边缘设备将实时数据和相关历史数据作为输入，通过搭载的基于边缘计算的应用分析软件进行分析预测，对用户侧设备进行调控，同时将数据反馈至云侧。相较于传统配电网只能通过云平台进行集中式的统一调度，边缘计算的加入大幅减轻了云端的计算压力，并且满足了末端任务实时性的需要。以用户停电智能研判为例，通过边缘物联代汇总所在台区的用户停电信息，进行本地运算处理，1 min 内自动完成单户/多户停电、分支停电、台区停电研判，并将研判结果实时上报配电云平台，支撑精准抢修服务。

2）边云协同：各个边缘物联代理将端侧数据进行处理后，将处理结果和相关必要数据上传到云平台，云平台通过相应的应用对区域内的数据进行汇总处理分析预测，结合预设的调度计划对全局内的用户进行调度，将分析结果和调度安排下放至各边缘分析设备，由边缘分析设备相应调整各自调度计划。以每年夏季各配电网为“迎峰度夏”而进行限电调控为例，边设备将各个用户的用电信息进行收集处理和预测并上传到云平台，云平台再结合历史数据和预设指标进行分析处理，得到全局的调度计划，将其反馈到个边侧，尤其进行各自用户的调度调节。

3）云端协同。对于一些特殊用户或者重要的活动场合，需要云平台对端设备进行直接调控，此时可以通过物理连接或者网络连接将云平台与用户直接相连，云平台可以随时获取现场数据并进行实时调度，用户可以实时与云平台交互，实现配电网云平台与用户端设备的协同。例如，一些重要活动场馆的配电网保电行动等。

2 支撑云边端协同的关键技术

配电网关系国计民生，对安全性和稳定性有着极高的要求。因此，在引入互联网技术等新兴技术来提升电网运营水平时，不能简单地对技术进行直接套用，需要进行具体的分析和关键技术攻关。支撑云边端协同的关键技术研究根据配电网的架构可以划分为“云边端”关键技术和公共关键技术。

1）“云”侧关键技术。云平台在云边端协同中负责整个配电网的数据进行整合分析，实现资源高效配置、业务精准决策、服务友好快捷。由于云平台需要对海量的数据进行处理，需要云计算技术、微服务架构技术、海量终端高并发接入技术、大数据分析技术、人工智能分析技术等支持，为了实现便捷友好的服务，需要工单驱动业务、数字化班组技术等支撑。

2）“边”侧关键技术。边侧需要对所在区域内的端设备信息进行汇总分析，实现边缘数据的就地化决策，并上传云端。由于处理的信息来自不同的端设备，需要容器技术、边缘计算技术、多源数据处理与融合技术的支持。为了实现与用户的良性互动，需要开发应用程序信息交互等技术。

3）“端”侧关键技术。端设备（智能配电设备）作为整个配电网的基础，需要对用户侧数据进行收集上传和对电网侧决策命令快速执行。需要智能传感技术、即插即用技术、一二次设备融合技术、拓扑识别技术等支持。

4）公共关键技术。为了实现云边端协同，需要构建云边端多业务资源协同计算模型，根据不同任务的资源需求自适应的选择“云端”或者“边端”处理模式。另外为了实现不同设备间的安全可靠、高效便捷通信，需要多模异构通信、5G 通信技术［15］、IP 化技术、低成本广覆盖本地通信技术、安全防护和信任评估技术［16-20］等支撑。

3 典型应用场景

选取配电网的典型业务场景电动汽车有序充电为例，进一步阐述配电网云边端协同技术的内涵，如图2 所示。通过云边端协同技术来调节充电桩投入时间和充电功率，解决充电桩负荷与高峰负荷叠加造成配电网过载的难题，提高配电网设备利用率，有效应对电动汽车大规模接入，引导有序用电。在该场景中云侧指的是配电网云平台，负责配电网的负荷预测和调控；边侧设备具体为台区智能终端，负责本区域内的电气数据处理和预测；端侧设备为充电桩，负责实时采集用户的电气数据。

图2 电动汽车有序充电业务场景

根据城镇居民生活习惯等数据分析，台区配电网在00：00—05：00 之间负荷较低，负荷率高峰期大约在18：00—24：00 之间，而电动汽车充电时段大多为19：00—23：00 之间，与用电高峰负荷叠加，容易造成配电网过载。借助于云边端协同技术，配电网自动调节电动汽车的充电时间和充电功率，有效提高配电网的运行效率和稳定性。云边端双向协同过程包括自下而上的云边端协同和自上而下的云边端协同。

3.1 自下而上的云边端协同

自下而上的云边端协同过程为：

1）台区内的充电桩实时采集用户侧的充电数据，如电动车电池剩余电量、充电功率等上传到所属的台区智能终端。

2）台区智能终端汇总区域内所有用电设备的实时数据，并结合历史数据进行基于边缘计算的应用分析，进行该区域的负荷预测，若该区域因大量电动汽车突然接入导致预测负荷超过预定最大负荷，则根据既定调节策略（台区容量富裕时允许接入充电；容量紧张时限定接入、限额运行；容量不足时停止充电；高峰时段接入自动调整到谷段执行）自动调节充电频率并将预测结果和相关数据上传到云平台。

3）云平台对整个配电网的用电情况和运行状态数据进行汇总处理，利用智能算法进行分析，做出全局负荷预测，对各个区域的决策计划再进行优化，从而实现整个配电网的安全可靠、经济高效运行。

3.2 自上而下的云边端协同

自上而下的云边端协同过程为：

1）云平台制定好各个区域的实时配电计划以调控指令的形式下发到各个边缘设备（台区智能终端）。

2）台区智能终端根据该区域的具体情况对做出该区域的充电最优策略，调节每个充电桩的充电时间和充电功率。

3）充电桩接受执行调节指令，进行电动汽车的充电调节，从而实现电动汽车有序充电。

通过配电网的云边端协同技术，有效缓解了单一云计算或者边缘计算的决策压力，提高了配电网的实时响应能力；从全局大数据分析和区域智能决策两个角度出发，不断调整优化调控指令，实现全局性、区域性与个性化的协同一致，提高了电网运行的稳定性和经济性。

4 结语

从配电网云边端协同的概念、支撑技术和典型应用场景三方面对面向配电网的云边端协同技术进行了研究介绍，解析了技术的原理和落地应用方式，有利于推进配电网到配电物联网的建设应用。在未来的配电网云边端协同构建的过程中，还需要进一步研究更为安全高效的设备互联方式、数据交互方式和更为便捷优质的业务协同模式，推动配电网的云边端一体的信息数据建模，开展相关场景的示范区落地实践。