基于边缘计算的电力系统智能终端配置优化方法

唐 宏

（湖南喜盈门范城物业服务有限公司，湖南 长沙 410014）

1 电力系统智能终端配置现状问题分析

随着智能电网建设的快速推进，电力系统正逐步实现由传统电网向智能电网的跃迁。大量智能电力设备和系统的配置与集成应用成为电网建设的重要内容。作为电网感知控制的基础，智能终端的大规模配置直接关系着未来智能电网的建设效果。我国已批准实施的多个智能电网示范工程和规划项目中，智能终端设备配置投资约占总投资的50%以上。仅国家能源局先期启动的6 个国家级智能电网示范工程，就计划新增配置智能电表约500 万台、置换式端子约20 万台、集中器约3 万台，投资约为150 亿元[1-2]。目前，传统智能终端的配置方式存在配置规模难以控制、信息资源不能有效共享、难以实现组态协同优化等缺陷。例如：智能电能表配置过多会导致数据冗余和通信负载过高，而配置不足又难以实现电网全面监测；配置的智能终端功能单一，难以兼容和升级，重复配置造成资源浪费。这些问题制约智能终端的功能发挥，也增大了电网建设的投资压力。其根本原因在于当前智能终端配置仍停留在以设备和单点为中心的传统模式，缺乏统一的信息交互协作平台。因此，急需研究电力系统智能终端优化配置的方法，实现大数据的高效采集、传输和分析应用。

2 边缘计算在电力系统中的应用

2.1 边缘计算的概念和特点

边缘计算是将计算、存储和网络资源放置在产生数据的边缘端，实现分布式智能信息处理的一种新型网络计算模式[3]。其核心理念是充分利用网络边缘大量智能终端的计算和存储资源，实现本地预处理和协作计算，减少核心数据中心的工作负载。边缘计算作为一种新兴的网络架构与计算模式，具有以下5种显著特点。一是就近计算处理，边缘计算在数据源头搭建小型数据中心来处理海量数据，避免大量原始数据的长距离传输，减小网络带宽压力。二是低延时响应，处理位置距离数据源更近，可以实现实时或接近实时速度的响应。三是位置感知支持，边缘网络靠近终端和用户，更易获取位置和环境信息，支持位置感知服务。四是提升网络安全性，边缘计算实现本地数据处理和存储，核心网络不直接暴露，保障网络安全。五是增强网络自主性，边缘网络在核心网络断开时可以实现自主控制，提高网络稳定性。电力系统作为典型的分布式产控网络，其海量智能终端分布在广阔的地域范围内，是边缘计算的典型应用场景。边缘计算可充分利用电力系统中大量智能电表、测控装置等边缘智能终端的计算能力，在接入网络侧构建小型数据中心，实现对分布式终端数据的就地采集、存储、处理及控制。

2.2 边缘计算在智能终端配置优化中的作用机制

边缘计算为智能终端的优化配置提供新的网络计算模式。该模式在网络边缘构建分布式的计算和存储能力，充分利用终端自身的智能化计算资源，使海量的智能终端形成一个协同的计算平台，共同完成数据采集、存储、计算及控制任务，实现智能终端的优化配置[4]。具体来看，边缘计算网络具有自组织协作的特点，大量分散的智能终端可以根据网络状态和业务需求动态组建虚拟组织，协同处理任务。例如，电力系统中的智能电表、感知装置等在边缘计算的支撑下，可以形成虚拟集群，共享计算和存储资源，实现区域负荷预测、状态监测等功能，发挥更强的综合分析能力。同时，边缘计算通过就近处理和存储海量数据，降低对核心网络带宽的依赖。一个典型的变电站每年约产生1.5 TB 的数据量，通过边缘计算可减少约95%的数据外传需求。此外，依托边缘计算实现低时延通信和自主控制，可提高电网的可靠性和抗干扰能力，即使在核心网络中断时，关键的电力服务也可以通过自主协作快速恢复。边缘计算推动智能终端向自动化、协同化、智能化方向发展，最终实现电力系统的平台化、服务化、智慧化转型，大幅降低系统搭建和运维的复杂度与成本，使电网更加稳定、经济、友好。

3 基于边缘计算的智能终端配置优化方法

3.1 智能终端配置优化模型的建立

文章构建的智能终端配置优化模型由4 层网络架构组成。其中，第一层为广泛分布的电力用户节点；第二层为大规模的智能终端节点，以能够实现电力信息的感知和控制；第三层是边缘计算节点，用于对接入终端进行数据就近处理与优化控制；第四层为核心数据中心，负责网络级别的优化指令生成和下发。该模型的建立需考虑电力系统的拓扑特征和服务需求，确定智能终端的功能、数量、布局以及网络连接关系，形成初始配置方案。充分利用边缘计算网络的自组织特性，构建智能终端的协作机制，实现电力信息的高效收集与处理[5]。此外，建立面向服务优化的通信网络模型和计算资源分配模型。通信网络模型考虑业务优先级和时延约束，优化终端的接入方式。计算资源模型充分利用终端自身及边缘协同计算能力，提高计算效率。以某500 kV 变电站系统为例，其辖面积约为100 km2，用户节点为20 000 户，配置智能终端约3 000 个，密度为30 个/km2。考虑终端的高带宽需求，接入网络选用5G 网络，保证终端平均通信速率为50 Mb/s、时延在20 ms 内。终端自身处理能力约1 000 DMIPS，变电站配备边缘计算节点，采用就近部署的微基站形式，单节点处理能力约5 000 DMIPS，并实现节点间协同计算。核心网络采用万兆骨干网，保证充足的存储和处理能力。相比集中式模型，该配置模型能够降低网络负载，缩短时延，增强可扩展性，更好支持大规模智能终端的接入与管理，为智能电网建设提供新思路。

3.2 边缘计算资源的评估和分配

在智能终端优化配置模型中，边缘计算资源的合理评估与分配是实现终端协同、提升系统效能的关键。资源评估需考虑网络带宽、计算能力等指标，资源分配需要满足具体的服务优化需求。网络带宽评估以业务请求的时延约束为主要参数，采用速率约束模型进行分析。设网络链路容量为C，单个业务请求的平均速率为R，可接入业务请求数量为

总体时延D为

式中：d为单个业务的时延；t为传输时延。

由式（1）和式（2）可确定网络带宽规模。

计算资源评估以处理延迟为主要指标，并考虑节点的协同计算能力。节点i的计算能力为Fi，业务请求占用率为pi，则单节点处理延迟为

在协同计算模式下，K个节点的总处理能力约为∑Fi，则协同计算下的总体延迟约为

资源分配则需构建优化目标函数，以最小化服务响应时间或最大化吞吐量为目标，确定网络带宽与计算资源在智能终端间的最佳分配方案。当新业务请求增加时，可通过迭代算法持续优化资源配置，实现服务的动态最大化。边缘计算资源评估与优化配置，可确保服务质量，提升用户体验。

3.3 智能终端配置优化算法设计

设计高效的配置优化算法是实现智能终端配置优化模型的关键所在。文章构建一个多目标约束的优化模型，综合考虑用户服务需求、网络带宽约束以及计算处理能力约束等因素。优化目标是最小化服务响应时间或最大化处理吞吐量。该模型将智能终端的数量、布局、所分配网络资源以及计算资源作为决策变量，并设置一些约束条件。例如，所有终端占用的网络带宽总和不能超过给定的最大带宽，所有终端消耗的计算资源总和不能超过预设的计算能力上限，具体公式为

式中：xi表示第i个终端占用的网络带宽；B表示网络带宽上限；yi表示第i个终端消耗的计算资源；C表示计算资源上限。为进一步发挥终端协同效应，可以在模型中引入协同计算增益函数。当服务需求发生变化时，通过迭代算法动态调整终端配置，保证服务质量。该算法能充分发挥边缘计算的优势，有效提升智能终端使用效率和电网运行经济性。

4 实验验证与结果分析

4.1 实验设计和参数设置

为验证所提出的基于边缘计算的智能终端优化配置方法的有效性，利用仿真实验平台展开基于边缘计算的智能终端优化配置方法与传统配置方式的对比实验。实验场景建模为典型的配电网系统，包含一个配电转换站，约10 000 个用户节点，配置智能电表、测控装置等终端约2 000 个。传统配置采用集中式模式，全部数据上传至数据中心。而新方法在配电站设置边缘计算节点，终端就近传输与处理数据。网络带宽设置为100 Mb/s，终端上下行需要时分复用。终端自身处理能力为1 000 DMIPS，边缘节点处理能力为1 GIPS。仿真过程监测网络时延、丢包率等指标，测试不同网络负载下2 种配置方式的性能。在实验参数配置上，首先基于服务质量分析确定网络和计算资源需求，通过基于边缘计算的智能终端优化配置方法获得智能终端的规模、布局、资源分配方案。其次迭代学习更新参数，持续优化。最后分别对2 个配置方法进行多次仿真对比测试，评估系统性能。

4.2 实验结果分析和讨论

通过仿真实验对比传统集中式配置方法与基于边缘计算的优化配置方法的性能，结果如表1 所示。

表1 2 种配置方法的性能比较

表1 结果显示，采用边缘计算模式后，由于就近数据处理，网络时延显著降低约80%，丢包率也从4.2%下降至0.8%，大幅提升了服务质量和用户体验。同时，网络和计算资源在更多终端间共享，负载分配更均衡。由此可知，基于边缘计算实现智能终端优化配置的方法在降低网络延迟、均衡负载、提升资源利用率方面具有显著优势。

5 结 论

文章针对电力系统大规模智能终端配置过程中存在的问题，采用边缘计算技术，构建智能终端的优化配置模型，设计资源评估与优化配置的方法，并通过仿真验证所提出方法的有效性。研究表明，边缘计算可以实现终端协同，优化终端在电力系统中的配置，大幅降低网络时延，提升资源利用效率。随着边缘计算技术进一步发展，必将深入推动电力系统的智能化升级。未来，可在算法优化、安全防护等方面开展更多研究，使边缘计算与智能电网建设得到更好的融合，助力电力系统转型发展。