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

彭波

（国家电投集团福建电力有限公司福州运营分公司）

1 物联网概述

物联网是1990年物物相联领域开始实践的概念，强调利用红外感应器、射频识别、全球定位系统或激光扫描器等信息传感设备，在约定协议下，将互联网扩展到物理设备、日常服务对象中，满足网络环境中设备与人远距离实时信息交互要求。

2 边缘计算概念和体系架构分析

2.1 概念

边缘计算的别称是边缘运算，是一种源于CDN（内容分发网络）的概念。在2015年，边缘计算进入快速发展期，有关边缘计算的定义逐渐规范[1]。边缘即在网络拓扑结构（从网络边缘到云计算中心）内处于外围边缘的终端设备，边缘计算则是基于网络边缘执行运算的模型。通俗而言，边缘计算是一种驱动外围终端进行数据处理运算的技术。

2.2 体系架构

标准的边缘计算体系架构是由边缘计算产业联盟ECC发布的，包括终端层、边缘计算层、云计算层三个层次[2]，具体如图1。

图1 边缘计算体系架构

如图1所示，终端层、边缘计算层、云计算层可以跨层进行信息交互，各层组成对层级计算、存储能力具有决定性作用[3]。其中终端层由多种物联网设备组成，负责原始数据感知并以事件源的形式上传；边缘计算层分布于终端层、云计算中心之间，由边缘节点构成，负责网络边缘侧计算、存储以及部署；云计算层是数据处理中心以及永久性数据存储中心，可以动态调整边缘计算层算法，完成边缘计算层无法解决的问题。

3 光伏发电的边缘计算设备关键技术

3.1 数据采集技术

数据采集是边缘计算设备关键技术之一，可以经网口、RS485、CAN端口，实时采集光伏并网逆变器数据、光伏汇流箱数据、相变数据等。数据采集技术运算周期在500.0μs 内，采样周期在1.0ms内，遥控周期在10.0ms内，通信波特率则可以灵活设置，最高为2.0Mbit/s，最低为250.0kbit/s。

3.2 数据上传技术

数据上传技术主要是通过边缘计算设备本体有线-网口、5G全网通模块，向光伏发电监控中心发送前期采集的光伏汇流箱数据、相变数据、光伏并网逆变器数据等。由于边缘计算设备本身具有断网续存、缓存功能，可避免数据上传过程中断、破损。

3.3 数据处理技术

边缘计算设备内部已嵌入控制算法，可以在电网电压、频率波动不正常时，自适应输出控制光伏逆变器功率，省略接收光伏电站自动发电控制、自动电压控制指令环节，全面感知、高效处理光伏发电单元状态数据，为电网电压、电网频率提供支撑。比如，在电力系统频率与额定频率偏差较大时，光伏逆变器可以在短时间内响应系统频率偏差，控制系统有功处理，修正频率偏差；再如，在光伏电站并网点电压波动与正常区间偏差较大时，光伏逆变器可以在短时间内控制无功出力以及并网点电压，确保并网点电压波动在标准范围内。

3.4 数据加密技术

作为边缘计算设备内部程序，EDPF-NT（电力分散控制系统）+内核可以经稀有加密通信协议与上层控制中心展开信息交互，规避光伏发电边缘计算信息泄露问题。

4 光伏发电的边缘计算设备的应用场景

4.1 集散光伏发电

集散式光伏发电系统是光伏发电主要类型之一，包括逆变器、直流电缆、光伏组件、智能汇流箱、双绕组变压器、交流电缆几个部分。其中1MW光伏发电单元包括1台1MW集散式逆变器+12台智能MPPT汇流箱，与电网之间连接单元为双绕组变压器。通过将边缘计算设备安装在集散式逆变器一侧，可以经CAD接口实现与逆变器之间的信息交互。

4.2 集中式光伏发电

集中式光伏发电系统是光伏发电系统主要类型，1MW光伏发电单元包括1台1250kV·A双分裂绕组变压器、2台500kW光伏并网逆变器。其中逆变器信息交互协议包括CAN2.0、Modbus485等。CAN接口可以为边缘计算设备、逆变器连接提供支持，此时，边缘计算设备可以采集光伏并网逆变器运行数据，并简单处理后经环网交换机向光伏发电监控中心传递。

4.3 组串光伏发电

组串光伏发电场景是与集中式光伏发电、集散式光伏发电差异较大的一种光伏发电模式，具有分散逆变、分散MPPT（最大功率点跟踪），包括交流汇流箱、光伏发电组件、直流电缆、双绕组变压器、通信箱、逆变器几个部分。边缘计算设备可经CAN接口与通信箱相连接，配合光纤，完成数据向监控中心的传递。

5 光伏发电的边缘计算设备实践应用

5.1 应用项目

国家电投某光伏电站太阳能利用与智能微电网创新示范基地项目二期工程为扩建以启升压站，工程选择495.0W光伏组件（单晶硅单面），单轴光伏组件数量为52块，轴数量为6698轴，总装机容量为172.4MWP。光伏组件参数如表1所示：

表1 光伏组件参数

根据组件布置要求，工程选择双轴跟踪+斜单轴+平单轴混合布置方式，桁架结构为相互连接支承结构，受压主要构件长细比为180，受压支撑构件长细比为300，柱顶位移为1/60。

5.2 实践应用

5.2.1边缘节点接入

边缘计算设备安装点为光伏发电并网逆变器一侧，配合嵌入式无风扇低耗能计算机以及内置嵌入式组态控制软件、实时多任务软件操作系统，融合数据处理、网络通信、离散控制、顺序控制、批量处理等关键技术，系统控制较为可靠、稳定。光伏发电调度系统在边缘侧可完成数据处理，并经小规模高性能计算单元向边缘节点位置分散业务，全方位扩展网络整体数据计算、存储能力，实现光伏发电产量、用户能耗的可视化展现，为光伏发电的出力工况控制提供依据。

边缘节点核心为主控单元，包括安全掉电保护、MCU芯片、电能存储、电能剂量、LCD显示、RS485串口几个部分。为满足应用场景变化背景下可选择固态开关、普通负荷开关灵活控制要求，可以增设受控模块，扩展输入输出关口。同时根据边缘计算设备内置算法运行以及设备与云计算中心命令远距离交互需求，还需要设置串口通信、人机交互模块，促使边缘计算设备经无线网、以太网将采集的光伏发电出力、用户侧负荷传递到服务端。

5.2.2边缘侧出力预测

在边缘服务器内部署算法程序是边缘计算设备在光伏发电系统中应用的关键，也是边缘计算设备数据采集、数据处理关键技术发挥作用的前提。比如，受各种天气因素干扰，光伏发电波动性较大，此时，预测光伏发电机组出力就成为边缘计算设备应用的主要任务，也是边缘算法部署的着力点。

根据光伏发电系统出力波动大的特点，可以在分析光伏发电量序列及有关影响因素的基础上，确定m天光伏发电量的灰色系统GM（1，2）模型。进而在模型内进行光伏发电出力预测。以灰色系统预测结果为依据，选择适宜的状态划分方式，对m天光伏发电量实际数据、预测数据进行状态划分。

5.3 应用效果

如表2所示，边缘计算预测与实际预测误差小于5.0%，表明边缘计算设备预测光伏出力精确度较高。

表2 1日到5日光伏实际出力与灰色系统预测出力

6 结语

综上所述，作为一项靠近数据源头、物联网络边缘侧汇聚存储、网络、计算、应用等能力的分布式开放平台，边缘计算可以满足光伏发电就近提供边缘智能服务需求。边缘计算关键技术主要包括数据采集技术、数据上传技术、数据处理技术、数据加密技术等，可用于集中光伏发电、集散光伏发电、组串光伏发电场景。根据具体光伏发电项目，相关人员可以进行边缘计算应用方案的设计、实践，充分发挥边缘计算设备关键技术优势，为光伏发电行业发展提供支持。