杜 羽，張兆云，趙 洋

（東莞理工學(xué)院，廣東 東莞 523808）

0 引言

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的快速普及令邊緣計(jì)算這一輕量級(jí)、低時(shí)延的數(shù)據(jù)處理技術(shù)迅速步入人們的視線(xiàn)。邊緣計(jì)算有別于云計(jì)算，其將計(jì)算資源下沉至邊緣，也就是數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方，通過(guò)在邊緣進(jìn)行部分或全部的數(shù)據(jù)處理來(lái)提升系統(tǒng)性能、保證數(shù)據(jù)安全并降低成本。因其特性與物聯(lián)網(wǎng)相互契合，邊緣計(jì)算已經(jīng)成為物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要支撐技術(shù)之一［1］。

邊緣計(jì)算這一名詞由美國(guó)太平洋西北國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的Ryan LaMothe在2013年的一份內(nèi)部報(bào)告中首次提出［2］。2016年5月，美國(guó)韋恩州立大學(xué)的施巍松教授給出了邊緣計(jì)算的正式定義，既：“邊緣計(jì)算是指在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計(jì)算的一種新型計(jì)算模型，邊緣計(jì)算操作的對(duì)象包括來(lái)自于云服務(wù)的下行數(shù)據(jù)和來(lái)自于萬(wàn)物互聯(lián)服務(wù)的上行數(shù)據(jù)，而邊緣計(jì)算的邊緣是指從數(shù)據(jù)源到云計(jì)算中心路徑之間的任意計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)資源，是一個(gè)連續(xù)統(tǒng)一體［3］?！?018年，中國(guó)邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布的白皮書(shū)中提到，邊緣計(jì)算具有以下基本特點(diǎn)和屬性：聯(lián)接性、數(shù)據(jù)第一入口、約束性、分布性以及融合性。其中還著重強(qiáng)調(diào)了邊緣計(jì)算與云計(jì)算的協(xié)同發(fā)展，邊緣計(jì)算與云計(jì)算不是對(duì)立的，而是相輔相承的，邊云協(xié)同將放大邊緣計(jì)算和云計(jì)算的應(yīng)用價(jià)值，為物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展提供重要支撐［4］。

據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2022年，超過(guò)50%的數(shù)據(jù)將在數(shù)據(jù)中心和云外產(chǎn)生并在外部處理［5］。2025年，將會(huì)有超過(guò)55%的數(shù)據(jù)由IoT設(shè)備提供，屆時(shí)將有416億個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生79.4ZB的數(shù)據(jù)［6］。萬(wàn)物互聯(lián)已經(jīng)成為一種必然趨勢(shì)，隨之而來(lái)的就是生活的智能化和工業(yè)的自動(dòng)化，而其中極具代表性的就是智能電網(wǎng)中的“萬(wàn)物互聯(lián)”。

1 邊緣計(jì)算與智能電網(wǎng)的關(guān)系

天津大學(xué)余貽鑫院士給出的智能電網(wǎng)定義如下：“智能電網(wǎng)是指一個(gè)完全自動(dòng)化的供電網(wǎng)絡(luò)，其中的每一個(gè)用戶(hù)和節(jié)點(diǎn)都得到實(shí)時(shí)監(jiān)控，并保證從發(fā)電廠(chǎng)到用戶(hù)端電器之間每一點(diǎn)上的電流和信息的雙向流動(dòng)。智能電網(wǎng)通過(guò)廣泛應(yīng)用的分布式智能和寬帶通信，以及自動(dòng)控制系統(tǒng)的繼承，能保證市場(chǎng)交易的實(shí)時(shí)進(jìn)行和電網(wǎng)上各成員之間的無(wú)縫連接及實(shí)時(shí)行動(dòng)［7］?！?/p>

智能電網(wǎng)是將信息技術(shù)等新型技術(shù)融入傳統(tǒng)電網(wǎng)中，使電網(wǎng)在更加易于管理的同時(shí)可提高電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益。數(shù)據(jù)量的激增是傳統(tǒng)電網(wǎng)向智能電網(wǎng)轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要特征，當(dāng)前的電網(wǎng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出如下特點(diǎn)［8］：

1）數(shù)據(jù)采集多，不同采集點(diǎn)的采樣尺度不同，數(shù)據(jù)斷面不同，每個(gè)采集點(diǎn)采集相對(duì)固定類(lèi)別的數(shù)據(jù)，且分布在各個(gè)電壓等級(jí)內(nèi)；

2）數(shù)據(jù)不健全，數(shù)據(jù)采集存在誤差和漏傳；

3）數(shù)據(jù)分布在不同的應(yīng)用系統(tǒng)中。

在數(shù)據(jù)量激增的同時(shí)，傳統(tǒng)電網(wǎng)的轉(zhuǎn)型還受一些其他因素的影響，如發(fā)電方式、用電方式等［9］。針對(duì)電網(wǎng)中所存在的上述數(shù)據(jù)問(wèn)題，近幾年引入了云計(jì)算來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，但云計(jì)算有其劣勢(shì)，如傳輸成本高、實(shí)時(shí)性差等，為解決這些問(wèn)題，將邊緣計(jì)算引入智能電網(wǎng)中成為了一種必然的趨勢(shì)，將邊緣計(jì)算應(yīng)用到智能電網(wǎng)有以下3個(gè)優(yōu)勢(shì)［10］。

1）改善性能。通過(guò)邊緣計(jì)算，可以在幾毫秒內(nèi)分析和處理邊緣收集到的數(shù)據(jù)。例如在風(fēng)電場(chǎng)中，若風(fēng)速和風(fēng)向發(fā)生變化，邊緣計(jì)算軟件可以實(shí)時(shí)地分析這些數(shù)據(jù)，并調(diào)整渦輪機(jī)以?xún)?yōu)化整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的生產(chǎn)，并且只有進(jìn)行過(guò)融合的數(shù)據(jù)才會(huì)被發(fā)送到云端，這就大大降低了通信帶寬并縮短了數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間。此外，渦輪機(jī)在工作周期內(nèi)會(huì)產(chǎn)生萬(wàn)億字節(jié)的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到云端后進(jìn)行分析，在技術(shù)上是可行的，但其日常操作成本太高。通過(guò)邊緣計(jì)算，用戶(hù)最終可以從渦輪機(jī)捕獲流式數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)處理，以防止意外停機(jī)并延長(zhǎng)設(shè)備壽命，同時(shí)可以將數(shù)據(jù)集縮減到更易于管理的大小以便傳輸?shù)皆贫恕?/p>

2）保證數(shù)據(jù)安全和隱私。邊緣計(jì)算將計(jì)算遷移至靠近設(shè)備的地方，避免了將數(shù)據(jù)上傳至云端，這樣可以大大降低隱私數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中泄露或損壞的可能性。

3）減少操作成本。云計(jì)算的連接性、數(shù)據(jù)遷移、帶寬和延遲特性造成云計(jì)算的使用成本非常昂貴，而邊緣計(jì)算通過(guò)降低帶寬要求和延遲可以大大減少運(yùn)行時(shí)的成本。

邊緣計(jì)算是解決電網(wǎng)中所存在數(shù)據(jù)激增問(wèn)題的最好方法之一，而智能電網(wǎng)也被認(rèn)為是邊緣計(jì)算的最佳落地場(chǎng)景之一，其架構(gòu)如圖1所示。全球已經(jīng)進(jìn)行了十余年的智能電網(wǎng)建設(shè)，隨著新技術(shù)的不斷應(yīng)用，智能電網(wǎng)的內(nèi)涵也在不斷發(fā)展。在我國(guó)，2019年，國(guó)家電網(wǎng)有限公司提出要求全面加快泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的戰(zhàn)略部署［11］。2021年，國(guó)家電網(wǎng)有限公司發(fā)布了其行動(dòng)方案，其中要求推動(dòng)電網(wǎng)向能源互聯(lián)網(wǎng)，著力打造清潔能源優(yōu)化配置平臺(tái)［12］。伴隨著國(guó)家一系列戰(zhàn)略部署的實(shí)施，建立泛在電力物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為一種必然趨勢(shì)，而邊緣計(jì)算是其重要載體。

圖1 邊緣計(jì)算架構(gòu)圖Fig.1 Edge computing architecture

2 邊緣計(jì)算的支撐技術(shù)

將邊緣計(jì)算應(yīng)用于智能電網(wǎng)須考慮其實(shí)際應(yīng)用的可行性。邊緣計(jì)算的蓬勃發(fā)展離不開(kāi)其兩大支撐技術(shù)，一個(gè)是為其提供強(qiáng)大計(jì)算能力的芯片技術(shù)，另一個(gè)是為其提供短距、低時(shí)延信息傳輸?shù)耐ㄓ嵓夹g(shù)。

2.1 芯片技術(shù)

在邊緣節(jié)點(diǎn)上部署算力對(duì)其處理器有兩個(gè)基本要求：

1）足夠強(qiáng)的算力。邊緣服務(wù)器要具有一定的算力，可以支撐其進(jìn)行異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合和基本的數(shù)據(jù)處理，或能夠搭載經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的人工智能模型。對(duì)其更深層次的要求是能夠部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)的訓(xùn)練和反饋。

2）足夠低的功耗。邊緣節(jié)點(diǎn)和邊緣服務(wù)器的能量一般受限，電量耗盡后再激活的成本比較高，因此低功耗是必要的要求。

表1為一些近年來(lái)國(guó)內(nèi)外較為先進(jìn)的嵌入式芯片的數(shù)據(jù)對(duì)比。伴隨著邊緣計(jì)算的廣泛應(yīng)用，很多芯片廠(chǎng)商開(kāi)始針對(duì)邊緣計(jì)算設(shè)計(jì)專(zhuān)用的芯片，其中Intel英特爾就設(shè)計(jì)了一款名為“Movidius”的神經(jīng)計(jì)算棒與Raspberry Pi 3 Model B一起用于分析實(shí)時(shí)圖像和視頻中的對(duì)象，這款計(jì)算棒可直接在端進(jìn)行模型訓(xùn)練，并具有低功耗的嵌入式特點(diǎn)［13］。為實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法在IoT設(shè)備中的應(yīng)用，NVIDIA公司推出了NVIDIA Jetson TX2和DRIVE PX2開(kāi)發(fā)套件，此款套件可實(shí)現(xiàn)基于低功耗和實(shí)時(shí)深度學(xué)習(xí)的多對(duì)象視覺(jué)跟蹤。

表1 嵌入式芯片對(duì)比Table 1 Comparison of embedded chip

我國(guó)也針對(duì)邊緣計(jì)算的硬件開(kāi)發(fā)進(jìn)行了一系列研究，其中南方電網(wǎng)推出了國(guó)內(nèi)首個(gè)基于國(guó)產(chǎn)指令架構(gòu)、國(guó)產(chǎn)內(nèi)核的電力專(zhuān)用主控芯片“伏羲”并在近期實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，“伏羲”的成功研發(fā)及量產(chǎn)，對(duì)于國(guó)家電力能源和信息安全、工控領(lǐng)域科技自主可控制具有重大意義。騰訊公司推出了其產(chǎn)品“視覺(jué)種子”，開(kāi)發(fā)者通過(guò)其可輕松在邊緣端調(diào)用人臉檢測(cè)、識(shí)別、配準(zhǔn)、姿態(tài)、屬性等算法。

2.2 通信技術(shù)

云計(jì)算對(duì)網(wǎng)絡(luò)與通信有著較高的要求，而邊緣計(jì)算對(duì)通信也有較高的要求，但是低于云計(jì)算，更加類(lèi)似于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）。邊緣計(jì)算所服務(wù)的主要對(duì)象是來(lái)自于萬(wàn)物互聯(lián)服務(wù)的上行數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)多由傳感器產(chǎn)生，需要通過(guò)一種高速、低時(shí)延的通信方式上傳至邊緣服務(wù)器，因此一種適合于邊緣計(jì)算的通信技術(shù)至關(guān)重要。

邊緣計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景有如下特點(diǎn)：

1）邊緣服務(wù)器在物理位置上靠近邊緣節(jié)點(diǎn)；

2）邊緣節(jié)點(diǎn)具有多種接入方式、且多為無(wú)線(xiàn)接入，如4G、WiFi等；

3）邊緣節(jié)點(diǎn)能量有限；

4）邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)量龐大。

通過(guò)比較可以發(fā)現(xiàn)5G與邊緣計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景十分契合。5G系統(tǒng)是多種無(wú)線(xiàn)接入技術(shù)，可滿(mǎn)足傳感器的多種接入方式；5G具有負(fù)責(zé)基礎(chǔ)覆蓋的宏站，也有承擔(dān)熱點(diǎn)覆蓋功能的低功率微站，在物理拓?fù)渖吓c邊緣計(jì)算類(lèi)似，同時(shí)基站數(shù)量的顯著增加可滿(mǎn)足大規(guī)模邊緣節(jié)點(diǎn)的覆蓋；5G具有自組織網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，通過(guò)自組織、分簇、簇頭選舉等方式可減少邊緣節(jié)點(diǎn)能耗，延長(zhǎng)使用壽命［14］。

針對(duì)5G與邊緣計(jì)算的融合，現(xiàn)階段已有了一定的成果。文獻(xiàn)［15］討論了MEC（移動(dòng)邊緣計(jì)算）在網(wǎng)絡(luò)中的部署和其與5G融合的可能性，據(jù)此提出了一種融合MEC的未來(lái)5 G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，此架構(gòu)有望滿(mǎn)足視頻業(yè)務(wù)及新型業(yè)務(wù)帶來(lái)的高回傳帶寬、低時(shí)延需求。

3 邊緣計(jì)算在智能電網(wǎng)中的典型應(yīng)用

邊緣計(jì)算技術(shù)已經(jīng)與智能電網(wǎng)產(chǎn)生了較為緊密的結(jié)合，在智能發(fā)電、智能輸變電、智能配電和智能用電等方面，都已開(kāi)始逐步搭建基礎(chǔ)性框架和實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的應(yīng)用。其中，在發(fā)電、輸變電、配電領(lǐng)域邊緣計(jì)算的主要應(yīng)用在于系統(tǒng)控制與監(jiān)測(cè)，在用電領(lǐng)域，邊緣計(jì)算主要服務(wù)于綜合能源服務(wù)和電力市場(chǎng)交易［16］。邊緣計(jì)算在智能電網(wǎng)中的主要應(yīng)用如表2所示。

表2 邊緣計(jì)算在智能電網(wǎng)中的典型應(yīng)用Table 2 Typical applications of edge computing in smart grid

3.1 智能發(fā)電

智能發(fā)電是智能電網(wǎng)的重要組成部分，其旨在通過(guò)配置大量傳感器來(lái)對(duì)發(fā)電機(jī)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，并將發(fā)電數(shù)據(jù)在邊緣服務(wù)器上進(jìn)行聚合，通過(guò)分析聚合數(shù)據(jù)來(lái)為后續(xù)的電網(wǎng)服務(wù)提供支持［17］。現(xiàn)階段智能發(fā)電領(lǐng)域研究的重點(diǎn)有兩方面：一方面是強(qiáng)化對(duì)發(fā)電機(jī)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)，并進(jìn)行故障診斷和故障預(yù)測(cè)；另一方面是虛擬電廠(chǎng)的研究，通過(guò)構(gòu)建虛擬電廠(chǎng)來(lái)匯聚分布式能源，通過(guò)對(duì)邊緣數(shù)據(jù)的處理來(lái)進(jìn)行智能調(diào)度和發(fā)電預(yù)測(cè)。

基于邊緣計(jì)算的故障診斷和故障預(yù)測(cè)是第一種應(yīng)用形式。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外科學(xué)家對(duì)發(fā)電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)進(jìn)行了一系列研究。文獻(xiàn)［18］針對(duì)日益普遍的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一種基于集群物聯(lián)網(wǎng)的深度學(xué)習(xí)模型來(lái)進(jìn)行故障診斷和故障預(yù)測(cè)。通過(guò)將傳感器獲取到的實(shí)時(shí)設(shè)備數(shù)據(jù)輸入深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練好的模型搭載到邊緣服務(wù)器上進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，并通過(guò)狀態(tài)反饋容錯(cuò)控制系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行故障系統(tǒng)的無(wú)擾動(dòng)切換。文獻(xiàn)［19］基于加權(quán)AAKR算法建立了發(fā)電設(shè)備的狀態(tài)估計(jì)模型，通過(guò)模型的邊緣部署，實(shí)現(xiàn)了離線(xiàn)建模和在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的應(yīng)用要求。文獻(xiàn)［20］設(shè)計(jì)了一種對(duì)水電大壩的安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，采用IaaS模式的云平臺(tái)，將不同水電站的異構(gòu)數(shù)據(jù)在邊緣進(jìn)行融合，可提供智能化大壩安全群控服務(wù)。

基于邊緣計(jì)算的分布式能源應(yīng)用是第二種應(yīng)用形式?，F(xiàn)階段，分布式能源（distributed energy resources，DER）［21］成為了一種潮流，其中的分布式發(fā)電系統(tǒng)已作為傳統(tǒng)集中式單一供電系統(tǒng)的補(bǔ)充而進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用階段。分布式發(fā)電旨在靠近用電現(xiàn)場(chǎng)配置較小的發(fā)電機(jī)組以應(yīng)對(duì)短暫的用電峰荷和滿(mǎn)足特定用戶(hù)的需求。隨著分布式設(shè)備的增多，設(shè)備的遠(yuǎn)程聚合管理和自動(dòng)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題成為關(guān)注的焦點(diǎn)，應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題的方法之一就是虛擬電廠(chǎng)（virtual power plant，VPP）［22］。虛擬電廠(chǎng)的概念為：通過(guò)信息、控制、通訊等技術(shù)將能源管理系統(tǒng)機(jī)器所控制的規(guī)模較小的分布式能源資源聚合而成的一類(lèi)集成性電廠(chǎng)，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。這一概念與邊緣計(jì)算中匯聚節(jié)點(diǎn)的概念相類(lèi)似，近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于邊緣計(jì)算對(duì)虛擬電廠(chǎng)進(jìn)行了不少的研究，并取得了一系列的成果。文獻(xiàn)［23］設(shè)計(jì)出一種多級(jí)協(xié)同虛擬電廠(chǎng)無(wú)功優(yōu)化出清模型，此模型通過(guò)邊緣計(jì)算的形式實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式發(fā)電商的無(wú)功服務(wù)能力評(píng)估和進(jìn)行信息聚合，通過(guò)計(jì)算虛擬電廠(chǎng)區(qū)域綜合無(wú)功報(bào)價(jià)，可依此參與無(wú)功服務(wù)市場(chǎng)。文獻(xiàn)［24］使用分布式模型預(yù)測(cè)控制的方法實(shí)現(xiàn)了一種風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的分布式模型，其提出的分布式模型預(yù)測(cè)控制器可以根據(jù)訓(xùn)練出的分配功率原則來(lái)分配各個(gè)子系統(tǒng)的輸出功率，將預(yù)測(cè)控制器部署到邊緣服務(wù)器中可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的發(fā)電預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)［25］根據(jù)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)虛擬模型，并實(shí)時(shí)地將獲取到的傳感器信息更新至數(shù)據(jù)庫(kù)中，通過(guò)孿生數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了光伏發(fā)電功率超短期預(yù)測(cè)。

圖2 虛擬電廠(chǎng)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 VPP structure

針對(duì)發(fā)電部分的邊緣計(jì)算解決方案主要集中在虛擬電廠(chǎng)模型的構(gòu)建和設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，虛擬電廠(chǎng)模型的搭建有效提升了電廠(chǎng)管理水平，有效整合了分布式能源，將算力部署在一線(xiàn)發(fā)電設(shè)備并搭配實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理異常數(shù)據(jù)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)示警和處理，大大減少了生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

3.2 智能輸變電

變電是電網(wǎng)運(yùn)行的重要一環(huán)，變電站作為連接電網(wǎng)輸配環(huán)節(jié)的中間橋梁，具有特殊性，保障變電站安全穩(wěn)定地運(yùn)行成為了保障優(yōu)質(zhì)電力供應(yīng)的必要條件［26］，邊緣計(jì)算在該領(lǐng)域也有廣闊的使用空間。目前邊緣計(jì)算在輸變電領(lǐng)域的主要應(yīng)用集中在針對(duì)輸變電設(shè)備的智能運(yùn)維［16］。針對(duì)輸電線(xiàn)路，智能電網(wǎng)要求保障電網(wǎng)對(duì)輸電線(xiàn)路狀態(tài)的整體監(jiān)測(cè)及線(xiàn)路安全的安全檢修管控［17］；而針對(duì)變電站設(shè)備，要基于云邊端架構(gòu)，并利用機(jī)器視覺(jué)和圖像處理技術(shù)對(duì)整個(gè)變電站進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)，包括電力設(shè)備狀態(tài)，人員行動(dòng)軌跡和生產(chǎn)安全狀態(tài)等［27］。

智能機(jī)器人和無(wú)人機(jī)巡檢是邊緣計(jì)算在輸變電領(lǐng)域的第一類(lèi)典型應(yīng)用。針對(duì)輸電領(lǐng)域，傳統(tǒng)的輸電線(xiàn)路與變電站巡檢與維護(hù)依靠人力，而隨著技術(shù)的發(fā)展，利用巡檢機(jī)器人和無(wú)人機(jī)來(lái)進(jìn)行智能巡檢已經(jīng)成為一種主流選擇，但受制于當(dāng)前設(shè)備的數(shù)據(jù)處理能力，往往采用先驗(yàn)的方式來(lái)進(jìn)行巡檢設(shè)備的信道選擇和路徑規(guī)劃，并通過(guò)離線(xiàn)檢測(cè)來(lái)進(jìn)行故障判斷。隨著邊緣計(jì)算的快速發(fā)展，將其運(yùn)用于巡檢中可以實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)巡檢的目標(biāo)，在發(fā)現(xiàn)潛在隱患后能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，通過(guò)引入邊緣計(jì)算可以顯著節(jié)約時(shí)間成本，提高巡檢效率。文獻(xiàn)［28］基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和里普諾夫優(yōu)化提出了一種信道選擇算法，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可靠低時(shí)延傳輸，通過(guò)邊緣計(jì)算技術(shù)將算法運(yùn)用于巡檢機(jī)器人上以實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)信道選擇，此方法可以實(shí)現(xiàn)巡檢機(jī)器人的效用最大化。文獻(xiàn)［29］基于邊緣計(jì)算的兩層啟發(fā)式算法，改進(jìn)了傳統(tǒng)的蟻群算法，利用偏離度來(lái)指導(dǎo)信息素更新，同時(shí)引入退火算法來(lái)加快收斂速度，優(yōu)化了巡檢路徑的選擇。

高效的變電站監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是邊緣計(jì)算在輸變電領(lǐng)域的第二類(lèi)典型應(yīng)用。針對(duì)變電領(lǐng)域，我國(guó)電網(wǎng)分布廣泛，變電站數(shù)量龐大，因此需要一種高效節(jié)約的變電站監(jiān)測(cè)方案。文獻(xiàn)［30］設(shè)計(jì)了一套變電站無(wú)人機(jī)巡檢的兩層邊緣計(jì)算框架和資源調(diào)度方法，根據(jù)機(jī)巡的特點(diǎn)，建立了面向任務(wù)以及待巡檢設(shè)備的數(shù)據(jù)模型及巡檢流程；應(yīng)用Stackelberg多層博弈算法，以計(jì)算量為資源調(diào)度的定價(jià)依據(jù)，將物聯(lián)網(wǎng)終端自身的數(shù)據(jù)資源和計(jì)算資源作為分配資源的約束條件，并通過(guò)仿真驗(yàn)證了無(wú)人機(jī)與數(shù)據(jù)分析服務(wù)器最優(yōu)價(jià)格曲線(xiàn)交點(diǎn)即為資源調(diào)度的納什均衡點(diǎn)。文獻(xiàn)［31］設(shè)計(jì)了一種變電站設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其由兩個(gè)子系統(tǒng)組成：紅外熱成像監(jiān)控子系統(tǒng)和變電站環(huán)境監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)，將這兩套子系統(tǒng)放入邊緣服務(wù)器中可有效應(yīng)用于大型工業(yè)組織中管理的變電站。電纜接頭是電廠(chǎng)輸變電中應(yīng)用最廣泛的組件之一，對(duì)其狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)至關(guān)重要，文獻(xiàn)［32］設(shè)計(jì)了一種基于邊緣計(jì)算的檢測(cè)單元，采用自適應(yīng)模糊系統(tǒng)（ANFIS）對(duì)電纜頭的電場(chǎng)與溫度場(chǎng)兩類(lèi)信息進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)了電纜接頭運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)智能傳感與監(jiān)測(cè)。

現(xiàn)階段邊緣計(jì)算在輸變電部分的主要應(yīng)用集中于設(shè)備監(jiān)測(cè)與維護(hù)，其中通過(guò)邊緣計(jì)算將算力應(yīng)用于實(shí)時(shí)巡檢中是研究的熱門(mén)，通過(guò)邊緣計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)故障檢測(cè)，實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃等。

3.3 智能配電

配電領(lǐng)域是電力系統(tǒng)中與用戶(hù)側(cè)相連接的部分，智能電網(wǎng)要求在配電領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)化的調(diào)度，包括設(shè)備及其運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)、故障定位和資產(chǎn)管理［17］。

配電設(shè)備的狀態(tài)檢測(cè)是邊緣計(jì)算運(yùn)用于配電領(lǐng)域的第一類(lèi)應(yīng)用。建立泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的重點(diǎn)之一是高效利用配電信息，如何采集、傳輸、分析配電數(shù)據(jù)并保證配電環(huán)節(jié)的隱私性是必須考慮的問(wèn)題。文獻(xiàn)［33］提出了一套基于邊緣計(jì)算的低壓智能臺(tái)區(qū)應(yīng)用設(shè)計(jì)，通過(guò)智能配變終端，可以有效監(jiān)控低壓臺(tái)區(qū)全電氣量和環(huán)境量數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)了本地拓?fù)溆?jì)算識(shí)別、分支線(xiàn)損分析等功能，并且此方案已經(jīng)在多個(gè)試點(diǎn)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了較好的效果。文獻(xiàn)［34］提出了一種應(yīng)用于配電變壓器的智能感知終端，通過(guò)邊緣計(jì)算來(lái)進(jìn)行在線(xiàn)匝間短路監(jiān)測(cè)、電纜潛伏性故障檢測(cè)和變壓器損耗監(jiān)測(cè)，此方法可解決小容量配電變壓器高壓側(cè)信息感知的盲區(qū)問(wèn)題。文獻(xiàn)［35］進(jìn)行了一種基于均值漂移的局部放電邊緣計(jì)算方法研究，通過(guò)多個(gè)局部放電特高頻傳感器來(lái)對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合定位，可以判別脈沖型干擾信號(hào)，判別準(zhǔn)確率為81.4%。文獻(xiàn)［36］提出了一種新型巡檢組網(wǎng)方案，通過(guò)LoRa、電力綜合數(shù)據(jù)網(wǎng)、4G/5G的組合組網(wǎng)方式和邊緣部分的信息處理來(lái)對(duì)巡檢設(shè)備進(jìn)行深度評(píng)估，有利于提高配電設(shè)備的巡檢效率。

需求側(cè)分析是邊緣計(jì)算運(yùn)用于配電領(lǐng)域的第二類(lèi)應(yīng)用。電網(wǎng)的需求側(cè)也是大量產(chǎn)生數(shù)據(jù)的地方，可以通過(guò)邊緣計(jì)算對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并通過(guò)邊云協(xié)同的方式來(lái)支撐不同用戶(hù)的分布式任務(wù)處理需求。文獻(xiàn)［37］論述了多種可行路線(xiàn)來(lái)構(gòu)建智能電網(wǎng)的信息系統(tǒng)，其中無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)被證明是最適合未來(lái)電網(wǎng)發(fā)展網(wǎng)絡(luò)模式。文獻(xiàn)［38］通過(guò)評(píng)估三種節(jié)點(diǎn)選擇方法，即隨機(jī)選擇、最短估計(jì)延遲優(yōu)先和最短估計(jì)緩沖優(yōu)先，設(shè)計(jì)了一種考慮存儲(chǔ)和計(jì)算資源約束的邊緣節(jié)點(diǎn)重配置方法，將業(yè)務(wù)分配給指定邊緣節(jié)點(diǎn)，提高了節(jié)點(diǎn)的命中率。文獻(xiàn)［39］基于資源共享，設(shè)計(jì)了一種由網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的介數(shù)大小、計(jì)算性能和通信延遲來(lái)尋找簇中關(guān)鍵霧節(jié)點(diǎn)，大大提升了服務(wù)可靠性。文獻(xiàn)［40］分析了能源損耗最小化的邊緣計(jì)算任務(wù)分配與部署方式。文獻(xiàn)［41］重點(diǎn)考慮了業(yè)務(wù)的可靠性，提出了一種邊緣云的部署方法。文獻(xiàn)［42］介紹了一種基于北向通信協(xié)議設(shè)計(jì)的邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)的功能設(shè)計(jì)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，并在實(shí)際的配電物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目中進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果達(dá)到預(yù)期。

配電網(wǎng)調(diào)度也是邊緣計(jì)算的重點(diǎn)應(yīng)用之一，其直接關(guān)系到電網(wǎng)的運(yùn)行效率。文獻(xiàn)［43］通過(guò)一種分布式狀態(tài)感知的源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同調(diào)度可以更加精準(zhǔn)地對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行調(diào)度并降低調(diào)度的損耗。這種協(xié)同調(diào)度方式利用了邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，將調(diào)度者下移至邊緣節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)關(guān)中，邊緣節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)關(guān)在地理位置上較云計(jì)算數(shù)據(jù)中心要更加接近輸變電設(shè)備，因而可以有效降低數(shù)據(jù)的傳輸時(shí)延，提高了實(shí)時(shí)性，進(jìn)而減低了輸變電過(guò)程中的電能損耗。

3.4 智能用電

智能電網(wǎng)在用電側(cè)的主要應(yīng)用領(lǐng)域可分為兩部分：綜合能源服務(wù)和電力市場(chǎng)交易。其中綜合能源領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括低壓抄表、用電安全、工廠(chǎng)智能用電、智能家居、智能充電、智能樓宇等［17］。電力市場(chǎng)交易的主要應(yīng)用包括資源優(yōu)化配置、有/無(wú)功市場(chǎng)出清、輔助服務(wù)市場(chǎng)機(jī)制等［44］。

邊緣計(jì)算在用電領(lǐng)域的首要應(yīng)用是綜合能源服務(wù)。針對(duì)用電測(cè)的綜合能源服務(wù)，為避免大量數(shù)據(jù)傳輸導(dǎo)致通訊通道的堵塞，滿(mǎn)足電力物聯(lián)網(wǎng)對(duì)快速響應(yīng)、精準(zhǔn)執(zhí)行的特殊要求，一般將邊緣計(jì)算引入電力物聯(lián)網(wǎng)的終端設(shè)備中。文獻(xiàn)［45］針對(duì)用戶(hù)側(cè)智能用電系統(tǒng)提出了一種邊緣計(jì)算協(xié)同架構(gòu)，主要引入了家電優(yōu)先級(jí)排序的思想，根據(jù)優(yōu)先級(jí)來(lái)控制家電的開(kāi)關(guān)以避免負(fù)荷功率過(guò)載的問(wèn)題。文獻(xiàn)［46］基于邊緣計(jì)算設(shè)計(jì)了一套智能用電管控系統(tǒng)，其中包括完整的系統(tǒng)架構(gòu)層次和數(shù)據(jù)庫(kù)、邊緣服務(wù)器設(shè)計(jì)，并將其實(shí)際應(yīng)用于現(xiàn)存的學(xué)生公寓用電管控系統(tǒng)中，達(dá)到了良好的效果。文獻(xiàn)［47］提出了一種電力物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算的終端架構(gòu)，具有容器啟停、計(jì)算資源分配和回收兩大機(jī)制，又針對(duì)終端業(yè)務(wù)提出了相應(yīng)的業(yè)務(wù)時(shí)序邏輯和計(jì)算負(fù)荷模型，強(qiáng)化了智能電網(wǎng)在用電端的調(diào)度能力。文獻(xiàn)［48］基于模型視圖控制器（MVC）編程模式設(shè)計(jì)出了一種多元化負(fù)荷管理的終端服務(wù)模塊，再通過(guò)Docker來(lái)配置邊緣服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)了邊緣設(shè)備的邊緣數(shù)據(jù)處理，將其運(yùn)用在集中器數(shù)據(jù)交互中，顯著提升了低壓抄表系統(tǒng)的工作效率。文獻(xiàn)［49］提出了一個(gè)混合解決方案，使用云計(jì)算和邊緣計(jì)算來(lái)處理數(shù)據(jù)。在靠近嵌入式設(shè)備和家庭的邊緣進(jìn)行處理和預(yù)測(cè)，與將所有處理放在云中相比，可以節(jié)省延遲和存儲(chǔ)空間。

電力市場(chǎng)交易是邊緣計(jì)算在用電側(cè)的另一大應(yīng)用領(lǐng)域。通過(guò)分析大量用電數(shù)據(jù)可以?xún)?yōu)化資源配置，為有/無(wú)功出清提供數(shù)據(jù)支持。文獻(xiàn)［50］基于家庭微電網(wǎng)提出了一種分時(shí)電價(jià)和需求響應(yīng)策略，通過(guò)以邊緣為核心的“云、管、邊、端”四層架構(gòu)來(lái)采集處理家庭用電數(shù)據(jù)，并建立負(fù)荷模型來(lái)實(shí)現(xiàn)需求響應(yīng)和提供分時(shí)電價(jià)策略。

4 邊緣計(jì)算在智能電網(wǎng)中面臨的緊迫問(wèn)題

現(xiàn)階段云計(jì)算已經(jīng)廣泛運(yùn)用于各行各業(yè)，針對(duì)邊緣計(jì)算的探索性研究也在逐漸展開(kāi)，但邊緣計(jì)算作為一種新型的計(jì)算模式目前還存在一些問(wèn)題，如沒(méi)有統(tǒng)一的編程模型、動(dòng)態(tài)調(diào)度方法、安全標(biāo)準(zhǔn)等［1］，同時(shí)，邊緣計(jì)算的應(yīng)用還處于初級(jí)探索階段，主要將邊緣計(jì)算作為一種輔助手段來(lái)強(qiáng)化現(xiàn)有方案。目前邊緣計(jì)算已經(jīng)在電網(wǎng)領(lǐng)域得到了充分重視，并且有了很多應(yīng)用嘗試，但在探索過(guò)程中也面臨了一些問(wèn)題。根據(jù)邊緣計(jì)算與智能電網(wǎng)的融合特性，以下有3個(gè)問(wèn)題在未來(lái)幾年迫切需要解決：云邊協(xié)同、數(shù)據(jù)安全、多元異構(gòu)數(shù)據(jù)融合。

4.1 云邊協(xié)同

邊緣計(jì)算與云計(jì)算的相互結(jié)合是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)，如何將二者進(jìn)行良好協(xié)同并實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化的調(diào)度一直是研究的重點(diǎn)。

受制于邊緣計(jì)算當(dāng)前的研究進(jìn)展，邊云協(xié)同還未有成熟的解決方案，但國(guó)內(nèi)外研究者已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展。文獻(xiàn)［51］提出了6種云邊協(xié)同技術(shù)，包括資源協(xié)同、數(shù)據(jù)協(xié)同、智能協(xié)同、業(yè)務(wù)編排協(xié)同、應(yīng)用管理協(xié)同和服務(wù)協(xié)同等，并對(duì)這6種技術(shù)作了對(duì)比分析。文獻(xiàn)［52］SDN網(wǎng)絡(luò)是云邊協(xié)同問(wèn)題的有效解決辦法，其針對(duì)云邊協(xié)同所面臨的挑戰(zhàn)給出了SDN的解決策略，但現(xiàn)階段SDN網(wǎng)絡(luò)在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)還存在單點(diǎn)失效、網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展性、API接口標(biāo)準(zhǔn)等方面的諸多挑戰(zhàn)和困難。文獻(xiàn)［53］構(gòu)建了一個(gè)最小化所有用戶(hù)任務(wù)執(zhí)行延遲與能耗權(quán)重和的優(yōu)化問(wèn)題，并基于該問(wèn)題提出了一個(gè)異步云邊協(xié)同的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練出一種云邊協(xié)同計(jì)算遷移機(jī)制。這種機(jī)制可以最大化利用云與邊的計(jì)算能力，能夠?qū)崿F(xiàn)近似貪心算法的最優(yōu)性能。文獻(xiàn)［54］已經(jīng)開(kāi)始探索分布式的第6代移動(dòng)通信系統(tǒng)（6G）云邊協(xié)同計(jì)算架構(gòu)，并給出了數(shù)學(xué)建模。

目前圍繞著云邊協(xié)同應(yīng)用展開(kāi)的探索性研究有很多，但邊緣計(jì)算技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟，云邊協(xié)同因此多處在理論研究階段。同時(shí)，大部分邊云協(xié)同技術(shù)還是單方向的研究，實(shí)現(xiàn)資源、數(shù)據(jù)、應(yīng)用管理等的全方位協(xié)同是亟待解決的方向。

4.2 數(shù)據(jù)安全

邊緣計(jì)算安全與無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）的安全研究息息相關(guān)，總體都可分為節(jié)點(diǎn)的物理安全和信息數(shù)據(jù)安全，在邊緣計(jì)算安全研究領(lǐng)域，節(jié)點(diǎn)自身的物理安全和多傳感器之間的通信安全往往沒(méi)有納入重點(diǎn)考慮范圍。

針對(duì)智能電網(wǎng)的邊緣計(jì)算安全相關(guān)的研究尚處于初步階段，取得了一定成果但尚未形成完整的研究體系。文獻(xiàn)［55］提出了國(guó)家電網(wǎng)邊緣計(jì)算應(yīng)用安全的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型并給出了其要素層次結(jié)構(gòu)，并使用AWVS、AppScan等工具對(duì)Web應(yīng)用程序進(jìn)行安全評(píng)估。文獻(xiàn)［56］提出了一種基于模糊層次分析的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，從設(shè)備層、數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層和管理層5個(gè)方面來(lái)進(jìn)行電網(wǎng)邊緣計(jì)算的安全評(píng)估。文獻(xiàn)［57］設(shè)計(jì)了一套完備的組合賦權(quán)模型，采用改進(jìn)的層次分析法來(lái)確定主觀權(quán)重，采用熵值法來(lái)確定客觀權(quán)重，并依次構(gòu)建了電網(wǎng)的安全評(píng)估模型。文獻(xiàn)［58］對(duì)流行的一次性密碼（OTP）進(jìn)行了比較，分析了適合智能電網(wǎng)的身份認(rèn)證技術(shù)。文獻(xiàn)［59］針對(duì)智能電網(wǎng)的安全需求引入了基于區(qū)塊鏈的相互認(rèn)證和密鑰協(xié)商協(xié)議，可有效支持電網(wǎng)邊緣計(jì)算的條件匿名和密鑰管理。

今后對(duì)電網(wǎng)邊緣計(jì)算安全的研究可能?chē)@以下幾個(gè)方面：實(shí)現(xiàn)輕量級(jí)的分布式數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系，探究邊緣計(jì)算中普遍存在的多實(shí)體身份認(rèn)證問(wèn)題，邊緣節(jié)點(diǎn)的物理安全防護(hù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)安全的維護(hù)。

4.3 多元異構(gòu)數(shù)據(jù)融合

智能電網(wǎng)中部署著大量傳感器來(lái)進(jìn)行信息收集和目標(biāo)檢測(cè)，由于節(jié)點(diǎn)的數(shù)量巨大，需要將各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn)，而在傳輸過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的冗余信息，造成了通信帶寬的浪費(fèi)，針對(duì)這一問(wèn)題，需要對(duì)數(shù)據(jù)融合技術(shù)進(jìn)行深入研究。

傳統(tǒng)單一的數(shù)據(jù)融合方法具有一定局限性，面對(duì)多種傳感器的情況，要使用多種數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行優(yōu)勢(shì)集成來(lái)應(yīng)對(duì)。數(shù)據(jù)融合可分為3個(gè)信息層次，數(shù)據(jù)級(jí)融合、特征級(jí)融合、決策級(jí)融合，現(xiàn)階段主流的融合技術(shù)依然是數(shù)據(jù)級(jí)融合，通過(guò)遺傳算法和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)特征級(jí)融合，而針對(duì)邊緣計(jì)算這種直接面向設(shè)備的技術(shù)，更多需要的是決策級(jí)融合，而這也是亟待解決的問(wèn)題之一。

5 結(jié)語(yǔ)

本文介紹和總結(jié)了邊緣計(jì)算技術(shù)在智能電網(wǎng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，分析了邊緣計(jì)算應(yīng)用于智能電網(wǎng)中的可能性。從發(fā)電、輸變電、配電與用電4個(gè)方面深入全面地介紹了邊緣計(jì)算在電網(wǎng)中的應(yīng)用。最后，列舉了一些邊緣計(jì)算在智能電網(wǎng)中面臨的緊迫問(wèn)題。邊緣計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的產(chǎn)物，想要實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)就離不開(kāi)邊緣計(jì)算，因此想要建設(shè)完備的泛在電力物聯(lián)網(wǎng)體系就必須引入邊緣計(jì)算?？傮w來(lái)說(shuō)，現(xiàn)階段電網(wǎng)中對(duì)邊緣計(jì)算的應(yīng)用還處在初步階段，主要集中在理論性框架的設(shè)計(jì)和簡(jiǎn)單的邊緣應(yīng)用，還未形成完整的體系結(jié)構(gòu)，而隨著技術(shù)研究的飛速發(fā)展，邊緣計(jì)算會(huì)在電網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)越來(lái)越重要的作用。