國網(wǎng)甘肅省電力公司蘭州供電公司 何 峰 王巍俊 魏光明

配電網(wǎng)位于輸電的末端、直接面向終端用戶，是服務(wù)民生的重要公共基礎(chǔ)設(shè)施，不僅需要安全可靠、快速自愈，還面臨新能源大規(guī)模消納、電力電子器件高比例接入、潮流雙向等能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展需要。配電網(wǎng)的智能化是能源互聯(lián)網(wǎng)的重要環(huán)節(jié)，智能配電網(wǎng)需具備故障隔離、供電恢復(fù)、電力設(shè)備實時運行數(shù)據(jù)監(jiān)測、支持DER的接入和用戶互動等功能。這些功能都要求配電網(wǎng)能夠采集大量的數(shù)據(jù)，并及時對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)處理，但傳統(tǒng)的配電網(wǎng)單純依靠長距離傳輸。集中處理的模式已不能滿足大量數(shù)據(jù)傳輸處理以及即時性的需要。近年來為應(yīng)對電網(wǎng)面臨的新挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘、云計算、5G通信、人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)正逐步在電網(wǎng)領(lǐng)域得到應(yīng)用[1]。

邊緣計算由于其具有互操作性和分布式等特性，以及與云端的協(xié)同，可將電力云中心的服務(wù)擴展到網(wǎng)絡(luò)邊緣，實現(xiàn)電力信息有效感知和及時處理，滿足行業(yè)應(yīng)用對算力的下沉部署和按需提供服務(wù)，已成為能源互聯(lián)網(wǎng)研究的重要方向[2]。對配電網(wǎng)而言，邊緣計算技術(shù)取得突破，意味著眾多的配電網(wǎng)調(diào)節(jié)控制措施將通過本地設(shè)備實現(xiàn)而無需交由云端處理反饋，其處理過程將在本地邊緣計算層完成。這將處理速度從分鐘縮短到毫秒，以便更快地做出關(guān)鍵和時間敏感的決定，同時大大減輕云端的運算量，從而獲得更好的擴展性、靈活性和成本彈性，并由于更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應(yīng)，改善用戶體驗。針對配電自動化，文獻[3]提出了云計算架構(gòu)的調(diào)度自動化系統(tǒng)，文獻[4]提出了邊緣計算的配電故障處理系統(tǒng)，都對邊緣計算在配電自動化和故障隔離方面進行了有益探索。

1 智能分布式配電自動化的邊緣計算架構(gòu)

1.1 配電自動化建設(shè)需求

配電自動化涉及到開關(guān)一次設(shè)備的改造、饋線出口保護配置、配電自動化終端及通信裝置的選型、通信系統(tǒng)的構(gòu)建及主站功能模式等系統(tǒng)性的內(nèi)容，以數(shù)據(jù)、信號、計算、控制為核心，實現(xiàn)對配電網(wǎng)的監(jiān)測、控制和快速故障隔離，為配電管理系統(tǒng)提供實時數(shù)據(jù)支撐。傳統(tǒng)配電自動化采用集中控制模式，主站/子站與終端構(gòu)建星型連接為主，通過配電主站和配電終端的配合，基于對信號的控制判斷故障并遙控隔離故障、恢復(fù)非故障區(qū)的供電，通信時延基本在秒級。而智能分布式就是去中心化，無需主站干預(yù)，由各個環(huán)網(wǎng)開關(guān)的智能終端決策，協(xié)同完成配電線路故障定位、隔離以及恢復(fù)供電，時延可降低到毫秒級，基于拓撲邏輯信號判定的方式已得到了一定應(yīng)用。這一模式變化必然使得計算資源下沉部署，驅(qū)動邊緣計算得到應(yīng)用，能源互聯(lián)網(wǎng)“云-網(wǎng)-邊-端-芯”中的“邊”就是指部署邊緣計算裝置，構(gòu)建電網(wǎng)的分布式數(shù)據(jù)中心，提升整體的配電網(wǎng)自愈能力和適應(yīng)能力。

1.2 配電自動化邊緣計算總體架構(gòu)

文獻[5]提出邊緣計算是相對于云計算而言的，是一種分布式計算框架，使應(yīng)用程序靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生和操作執(zhí)行的位置，是在智能設(shè)備增加、海量數(shù)據(jù)傳輸帶來的帶寬不足、時間延遲等問題下發(fā)展而來的技術(shù)。特點一是能通過減少傳輸?shù)街行募€器的數(shù)據(jù)和漏洞，改進數(shù)據(jù)控制并降低成本；二是能通過接入更多數(shù)據(jù)源并在邊緣處理該數(shù)據(jù)來更快地獲得洞察力并采取行動；三是能讓系統(tǒng)自主運行，實現(xiàn)連續(xù)運行，減少中斷。

智能分布式配電自動化吸納了邊緣計算技術(shù)，構(gòu)建了區(qū)別于傳統(tǒng)的三層集中式架構(gòu)，構(gòu)建了以邊緣節(jié)點為核心的“云、管、邊、端”四層架構(gòu)，由信號和邏輯控制轉(zhuǎn)變以數(shù)據(jù)計算為基礎(chǔ)的信息控制。其中，“云”是指云化的主站平臺，在云上部署有多種微服務(wù)；“管”是指網(wǎng)絡(luò)管理，是端和云之間的數(shù)據(jù)傳輸通道，也即通信方式；“邊”是指邊緣計算網(wǎng)關(guān)，把算法送到靠近終端側(cè)設(shè)備，就近提供智能服務(wù)，計算過程在智能設(shè)備或邊緣設(shè)備的分布式中心執(zhí)行；“端”是配電網(wǎng)架構(gòu)中的狀態(tài)感知和執(zhí)行控制主體，實現(xiàn)對配電設(shè)備運行環(huán)境、設(shè)備狀態(tài)、電氣量信息等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的監(jiān)測、采集、感知。

邊緣計算是對云計算的補充和延伸，可為配電網(wǎng)中的終端設(shè)備提供更快速、更高效的數(shù)據(jù)采集、存儲和處理。相比傳統(tǒng)方式，邊緣計算架構(gòu)下的配電自動化具有以下優(yōu)勢。

自愈性：邊緣設(shè)備檢測到異常后，能迅速對故障區(qū)域進行孤島控制，并在隔離故障后運用調(diào)節(jié)機制實現(xiàn)非故障區(qū)自動轉(zhuǎn)供，整個故障識別和切除過程不需人員介入操控，故障處理過程由本地設(shè)備計算實現(xiàn)，不依賴于主站的運算控制，即使某主站故障或與主站的網(wǎng)絡(luò)故障，邊緣設(shè)備對數(shù)據(jù)的處理也能就地實現(xiàn)故障隔離，保證用戶的正常使用；低時延：邊緣計算平臺采用分布式計算在數(shù)據(jù)源頭處理計算任務(wù)，數(shù)據(jù)處理更即時，供電恢復(fù)時間可壓縮至毫秒級。

低能耗：依托靠近端側(cè)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)資源、存儲空間和計算資源，在邊緣節(jié)點處對采集的數(shù)據(jù)進行篩選分析，減少存儲和傳輸?shù)挠昧?，繼而降低數(shù)據(jù)處理成本、網(wǎng)絡(luò)帶寬要求以及云端規(guī)模，整體降低設(shè)備能耗；安全性：邊緣計算的離線自治功能在數(shù)據(jù)的私密性、隔離性以及共享程度和范圍上配置更加靈活多樣，能夠在與云端斷連后維持本地系統(tǒng)正常運行，排除了大量傳統(tǒng)電網(wǎng)系統(tǒng)的安全隱患；交互性：邊緣設(shè)備更加貼近用戶，可高效就地接入風(fēng)力、太陽能等清潔能源以及電采暖、充電樁等多元化負荷，并優(yōu)先進行就地的資源有序調(diào)度，平衡能源負荷。

2 數(shù)據(jù)交互協(xié)同機制

邊緣計算與云計算各有所長，云計算擅長全局性、非實時、長周期的大數(shù)據(jù)處理與分析，能夠在長周期維護、業(yè)務(wù)決策支撐等領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢；邊緣計算更適用局部性、實時、短周期數(shù)據(jù)的處理與分析，能更好地支撐本地業(yè)務(wù)的實時智能化決策與執(zhí)行。邊緣計算與云計算之間不是替代關(guān)系而是互補協(xié)同關(guān)系，邊-邊交互、邊-云協(xié)同的數(shù)據(jù)交互可實現(xiàn)配電網(wǎng)數(shù)據(jù)的多向流動和數(shù)據(jù)共享，滿足配電自動化控制需求、運維業(yè)務(wù)需求和用電服務(wù)需求等提供數(shù)據(jù)支撐。同時數(shù)據(jù)交互過程應(yīng)遵循標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)備信息模型。

2.1 邊-邊交互機制

邊-邊交互即2個或多個邊緣計算節(jié)點間的數(shù)據(jù)交互流程，主要是為解決IT成本和用戶體驗兩個問題，平衡應(yīng)用服務(wù)質(zhì)量和隱私保護，形成邊緣局部閉環(huán)自治，邊邊數(shù)據(jù)交互由數(shù)據(jù)代理模塊實現(xiàn)。邊邊協(xié)同有三種模式:邊邊計算協(xié)同。云端的管理面將開發(fā)的應(yīng)用通過網(wǎng)絡(luò)遠程部署到各邊緣節(jié)點上，每個邊緣計算服務(wù)器在既定的框架下只執(zhí)行一部分算法，最終通過協(xié)同的方式完成應(yīng)用任務(wù)；邊邊分布式協(xié)同。邊緣計算平臺有完整的模型和算法，具備開放各種應(yīng)用部署和調(diào)度能力，可根據(jù)需求計算形成調(diào)度策略和相關(guān)參數(shù)并將信息回傳至云端，最終得到完整模型；邊邊聯(lián)邦學(xué)習(xí)協(xié)同。介于前述兩者之間，選取某個邊緣保存完整的模型和算法，其他邊緣節(jié)點只執(zhí)行其中的一部分算法，并向該節(jié)點上傳模型參數(shù)，通過邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練得到一個模型。

2.2 邊-云協(xié)同機制

電力系統(tǒng)的任務(wù)往往具有復(fù)雜多樣性，需借助多源數(shù)據(jù)和多種算法才能完成。在云邊協(xié)同中，云端負責(zé)大數(shù)據(jù)分析、模型訓(xùn)練、算法更新等任務(wù)，邊緣端負責(zé)基于就地信息進行數(shù)據(jù)的計算、存儲和傳輸。邊緣計算不是單一的部件、也不是單一的層次，而是涉及到EC-IaaS、EC-PaaS、EC-SaaS的端到端開放平臺。邊緣計算靠近執(zhí)行單元，可將決策結(jié)果以應(yīng)用交互的方式調(diào)作用于配網(wǎng)設(shè)備，同時它也是云端所需高價值數(shù)據(jù)的采集和初步處理單元，可以更好地支撐云端應(yīng)用；反之，云計算通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化實現(xiàn)對配電網(wǎng)的數(shù)字化建模、認知、決策，輸出的業(yè)務(wù)規(guī)則或模型可以下發(fā)到邊緣側(cè)，邊緣計算基于新的業(yè)務(wù)模型運行。

邊云協(xié)同的能力與內(nèi)涵，涉及IaaS、PaaS、SaaS各層面的全面協(xié)同；邊緣計算EC-IaaS與云端IaaS協(xié)同，一是可通過邊緣計算節(jié)點的本地調(diào)度管理，減少云主站的設(shè)備調(diào)度的控制量，實現(xiàn)其資源協(xié)同，二是可由邊緣計算節(jié)點結(jié)合云主站下發(fā)的訓(xùn)練模型，實現(xiàn)分布式智能控制的智能協(xié)同；邊緣計算EC-PaaS與云端PaaS協(xié)同，一是依托邊緣計算節(jié)點提供數(shù)據(jù)采集、計算、存儲的能服務(wù)，減少云主站的數(shù)據(jù)處理量，實現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同，二是還能實現(xiàn)服務(wù)管理協(xié)同和業(yè)務(wù)管理協(xié)同；邊緣計算ECSaaS與云端SaaS協(xié)同，可按照云主站策略執(zhí)行部分EC-SaaS服務(wù)，并以主動執(zhí)行應(yīng)用服務(wù)分布策略、被動接受云主站下發(fā)應(yīng)用服務(wù)策略的方式實現(xiàn)云主站側(cè)SaaS服務(wù)的能力，從而實現(xiàn)應(yīng)用服務(wù)協(xié)同。

3 軟硬件設(shè)計

在供電可靠性要求不斷提高的背景下，尤其是針對毫秒級故障隔離及非故障段快速恢復(fù)的應(yīng)用場景，傳統(tǒng)的配電自動化已較難滿足其及時性和準(zhǔn)確性的需求?；谶吘売嬎慵軜?gòu)，從硬件、軟件兩方面給出系統(tǒng)的分布式自動化解決方案。

3.1 硬件結(jié)構(gòu)

以配電自動化終端DTU為載體，將其設(shè)為邊緣計算節(jié)點，為其配置解析模塊、數(shù)據(jù)獲取模塊、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊、網(wǎng)絡(luò)通信模塊、儲能模塊。其中DTU本身可精確采集饋線的電流、電壓等信息，并具備故障檢測，可產(chǎn)生故障告警信號；解析模塊用于解析配置信息，得到本地設(shè)備的數(shù)據(jù)獲取方式以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式；數(shù)據(jù)獲取模塊用于根據(jù)物理結(jié)構(gòu)、協(xié)議類型等配置信息采集本地設(shè)備的的模擬量信息和數(shù)字量IO信息等原始數(shù)據(jù)，并經(jīng)由數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊轉(zhuǎn)變?yōu)橛行?shù)據(jù)，后由網(wǎng)絡(luò)通信模塊發(fā)送至各邊緣計算節(jié)點，并提取部分數(shù)據(jù)傳送至主站服務(wù)器；裝置配備儲能模塊在失去電源的情況下可短時應(yīng)急供電，以確保裝置能傳送信息至各邊緣計算節(jié)點。

邊緣計算節(jié)點采用嵌入式工控機，部署了局部配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模型、故障處理應(yīng)用以及事件處理規(guī)則，并與感知設(shè)備、其他邊緣計算節(jié)點以及主站形成互聯(lián)，通過獲取相鄰線路配電終端的數(shù)據(jù)信息和動作情況，綜合判斷是否需要保護出口動作。該設(shè)計方案遵循了配電自動化的快速運算、動作可靠的建設(shè)原則，邊緣計算節(jié)點的鏡像模型與主站平臺保持一致，兩者形成了互備機制。

3.2 軟件系統(tǒng)

中壓配電網(wǎng)系統(tǒng)的故障大致分為主變故障、母線故障、出線故障、線間故障、支線故障等類型，分布式配電自動化在處理這類故障時本身動作邏輯較為復(fù)雜，在不依賴主站分析的條件下，軟件系統(tǒng)設(shè)計采用大循環(huán)嵌套中斷的運行方式。設(shè)計中在邊緣計算節(jié)點部署中壓配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)拓撲模型及故障定位分析應(yīng)用，并與主站云建立同步機制。以環(huán)網(wǎng)設(shè)備為節(jié)點將線路分成若干分段，每個分段由一個邊緣計算節(jié)點實時采集感知設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)信息，結(jié)合組網(wǎng)內(nèi)其他節(jié)點的信息，就地完成拓撲實時分析和故障監(jiān)測、定位分析，并通過波形數(shù)據(jù)驗證故障研判的可行性后發(fā)出控制指令，由終端控制故障的隔離和非故障段恢復(fù)供電的開關(guān)動作，并將故障處理結(jié)果上傳主站云。

在這一模式下可實現(xiàn)毫秒級的故障隔離和非故障段的供電恢復(fù)，并可有效減少配電主站云故障處理的資源占用，提高配電主站故障定位效率。能分布式饋線自動化故障隔離時限如下：故障檢測在0～20ms區(qū)間,故障信息生成及報文組裝在20～40ms區(qū)間，信息交互在40～60ms區(qū)間，分布決策在60～100ms區(qū)間，故障上游跳閘在100～200ms區(qū)間，至此故障上游隔離完成、共用時200ms，整個故障處理時間（變電站出口斷路器保護延時時間）總計300ms。

綜上，在未來數(shù)字型智能電網(wǎng)的建設(shè)中，尤其是隨著5G與MEC的結(jié)合將產(chǎn)生更快更全面的數(shù)據(jù)分析、更深入的洞察力、更快的響應(yīng)速度和更好的用戶體驗，可進一步研究邊緣計算的模型與算法設(shè)計，開展更多的配電網(wǎng)場景應(yīng)用。