引用本文

白昱阳, 黄彦浩, 陈思远, 张俊, 李柏青, 王飞跃. 云边智能: 电力系统运行控制的边缘计算方法及其应用现状与展望. 自动化学报, 2020, 46(3): 397−410 doi: 10.16383/j.aas.2020.y000001

Bai Yu-Yang, Huang Yan-Hao, Chen Si-Yuan, Zhang Jun, Li Bai-Qing, Wang Fei-Yue. Cloud-edge intelligence: status quo and future prospective of edge computing approaches and applications in power system operation and control. Acta Automatica Sinica, 2020, 46(3): 397−410 doi: 10.16383/j.aas.2020.y000001

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.2020.y000001

关键词

边缘计算，云计算，云边协同技术，边缘智能，电力系统运行控制 

摘要

本文分析了当前我国电力系统的运行与控制面临的挑战, 对边缘计算的发展背景和关键技术进行了介绍, 阐述了云边协同和边边协同的功能与特征, 并对边缘协同技术下的边缘智能技术进行了探讨. 结合电力系统的层级式构架, 讨论了在电网部署边缘计算层的方法, 提出利用云边协同、边边协同、边缘智能等技术解决电力系统面临的实时性高、数据周期短、任务复杂等难题, 在减轻边缘节点与云中心通信压力的同时, 提高业务服务质量, 保障边缘节点的数据隐私. 通过对边缘计算在“源 − 网 − 荷”各环节的应用前景进行分析与讨论, 阐述了边缘计算在电网中的可行性与实用性. 最后, 对边缘计算的应用范式与方案进行了总结, 并对其在未来电力系统中的发展方向进行了展望.

文章导读

随着现代信息技术的发展和电网多元化需求的增加, 提升电网运行的柔性与弹性成为电力系统的迫切需求. 2019年国家电网确立了智能化、数字化转型的关键战略目标, 旨在利用智能感知技术, 将移动互联、人工智能等现代信息技术和先进通信技术应用在电力系统中, 可应对复杂电力网络运行控制、海量信息、复杂应用需求等带来的挑战[1-4]. 随着电力系统的功能结构和技术特征的逐步转变, 电网运行与控制正面临全新的机遇与挑战. 边缘计算作为物联网应用的关键技术之一, 通过融合网络、存储、计算等技术在系统边缘侧提供数据服务, 可有效提升系统运行效率. 因此, 研究边缘计算与电力系统运行控制在多方向的深度融合技术, 实现海量数据下复杂需求的实时响应, 是全面推进电网智能化建设的必要一环.

本文在对电力系统运行与控制进行概述的基础上, 分析了现阶段系统运行控制过程中存在的问题与挑战, 基于边缘计算的主要技术方向构建了适用于电力系统的边缘计算服务框架, 最后结合实际应用需求, 探讨了边缘计算当前在智能发电控制、站域仿真分析、负荷建模中的应用方案.

图 1  边缘智能架构

图 2  云边协同和边边联邦协同的联合训练框架

图 3  边缘节点在电力系统中的部署示意图

边缘计算作为新兴计算系统范式的代表, 是提升电力系统的在线分析、稳定运行和紧急控制等能力的有效手段, 为满足电力系统的多元化运行和控制需求提供了可靠的方法和平台. 本文通过介绍边缘协同和边缘智能这两大基础赋能技术, 研究了适用于电力系统的边缘计算应用范式和服务框架, 并提出了边缘计算在广域发电控制、站域保护控制与负荷建模评估三大应用场景下的技术分析和应用方案, 为后续相关研究提供了思路与参考.

边缘计算的核心优势在于, 通过协同技术与智能算法的融合, 可高效地解决传统中心化电力系统无法求解的复杂计算任务, 同时减少边缘侧与云中心的数据通信, 增加系统的安全可靠性, 保护边缘侧数据隐私. 目前, 边缘计算已经呈现出越来越成熟的技术规范, 将为电力系统运行与控制中各环节业务提供安全可靠、高效稳定的应用服务, 也为电网高度智能化的建设提供强有力的技术支撑.

作者简介

白昱阳

武汉大学电气与自动化学院硕士研究生. 2019 年获得武汉大学电气工程学院学士学位. 主要研究方向为边缘计算在电力系统运行和控制中的应用. E-mail: baiyuyang@whu.edu.cn

黄彦浩

中国电力科学研究院有限公司博士, 高级工程师. 主要研究方向为电力系统仿真分析. E-mail: hyhao@epri.sgcc.com.cn

陈思远

武汉大学电气与自动化学院博士研究生. 2018 年获得武汉大学电气工程学院硕士学位. 主要研究方向为边缘计算在电力系统运行和控制中的应用. E-mail: wddqcsy@whu.edu.cn

张俊

武汉大学电气与自动化学院教授. 2003 年和 2005 年分别获得华中科技大学电子信息与通信工程系学士与硕士学位. 2008 年获得亚利桑那州立大学电气工程博士学位. 主要研究方向为智能系统, 人工智能, 知识自动化, 及其在智能电力和能源系统中的应用. 本文通信作者. E-mail: jun.zhang@qaii.ac.cn

李柏青

中国电力科学研究院有限公司教授级高级工程师, 主要研究方向为电力系统分析与运行控制技术.E-mail: libq@epri.sgcc.com.cn

王飞跃

中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任, 国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心主任, 中国科学院大学中国经济与社会安全研究中心主任, 青岛智能产业技术研究院院长. 主要研究方向为平行系统的方法与应用, 社会计算, 平行智能以及知识自动化. E-mail: feiyue.wang@ia.ac.cn