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面向电力物联网的云边协同应用研究.docx
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面向电力物联网的云边协同应用研究.docx
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![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87292518/bg1.jpg)
1 引言
近年来,云数据和边缘计算技术的出现,加 快了数据发展的进程,云边协同
技术更是得到了用户的青睐。边云协同在一种意义上对边缘计算进行多数部署,
并将边缘侧与中心云的协同共同满足应用场景需要,但目前电力物联网数据的
协同效率低下,严重滞后了电力物联网的发展。为了提高数据计算效率,需要对
电力物联网的云边协同进行恰当的应用。
因此,经 过多方研究和查阅资料,根 据云边 协同对数据交互上的应用分析,
设计出多个电力物联网的数据协同方式。文献[1]通过农村公共服务网格化供给
为案例,对云网融合技术进行了应用说明,该技术通过融合数据进行电力设备的
云边协同,通过再次对配套机制进行改造,形成“横向到边,纵向到底”的服务格局,
该技术虽然进一步优化服务流程细节,提高电网的数据采集能力,满足电力集团
的组网和计算需求,使电力资源能够快速部署。但是这种方法由于数据融合过
多容易造成混乱,使电网调度出现问题
[1]
;文献[2]提出了一种图论的影像匹配粗
差探测算法,该方法将位于左右影像上的匹配点构成完全图,然后利用三角形相
似性将两个完全图导出一个属性图,通过迭代算法,将属性值低的节点逐步剔除,
该方案通过建立深度学习模型,把电网数据通过云边协同聚合在一个服务器中,
加快数据处理速度,减小系统的通信压力。但是数据计算结果不够精确,对聚合
服务器的要求过高,增加了建设成本。
通过上述云边协同技术在各个领域的应用分析,本研究为加强电力物联网
系统运行能力,本文设计一种云边协同组织架构;通过数字化集成技术能够更加
清晰显示电力物联网数据协同的状态;采用电网 CPS 建模加强云边协同能力,便
于信息交互和管理;利用完全分布式协同算法加快了云边协同数据的传输速度,
提高了电力网的数据协同能力
[3]
。
2 云边协同组织架构
为了增加电力物联网的中心数据库与边缘运营设备的协同能力,本研究设
计一种云边协同组织架构。能够解决电网服务对象广泛及业务周期峰值等问题,
但能源行业由于分布广泛、体量巨大,若将所有的数据全部上传到云端处理,会
增加系统计算压力
[4]
。在能源行业中部署设备能够最大程度满足大批量的数据
传输,因此云边协同组织架构的建立能够顺应目前电网的发展进程。云边协同
组织架构如图 1 所示。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87292518/bg2.jpg)
图 1
图 1 云边协同组织架构
云边协同组织架构核心是大数据库,能够把电力物联网产生的电力数据储
存在大数据库中,然后供给各个边缘设备,通过架设数据通道完成数据的准确传
达和整体调度
[5]
。整个组织结构分为一个中心云和四个边缘设备,云服务是指中
心云平台,主要进行电力物联网数据的录入和电网 CPS 建模,根据采集的协同
数据建立电网协同物理融合模型;四个边缘设备分别为计算机算法、广域网管
控中心、边缘平台和数字集成技术,计算机算法采用的是完全分布式协同算法;
广域网管控中心负责安全管控,主要对输出电厂、电力市场和用电单位进行监
控和电力运行分析;边缘平台设有边缘设备,对电力物联网产生的数据进行收集
和上报;数据集成技术通过互联网和显示屏呈现在屏幕上或者输入到浏览器中
便于后续检索
[6]
。
整个云边协同组织架构根据中心扩散的思想,把大数据作为中心,扩散到众
多边缘设备,增强了电力物联网运行数据的协同能力,提高云边数据的协同效率
[7]
。
3 数字化集成技术
在云边协同组织架构中数据显示通过数字集成化来完成,对电力物联网产
生的大量数据经过初步处理,输入到组织架构中,数据集成技术会根据数据进行
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87292518/bg3.jpg)
显示,使组织架构具备数据跟踪能力
[8]
,从而更好地了解数据运行状态,数字化集
成技术功能图如图 2 所示。
图 2
图 2 数字集成功能图
数字集成化思路是从电网边缘设备建立集成数字平台,将电网建模和数值
建模集中数据梳理,并在此基础上重新开发数值建模模块,最后开发建养一体数
字化平台的数据转换模块,将计算结果通过建立的传输通道和数据通道传输到
基础设施建养一体数字化平台
[9]
。
在基础设施的建设期,基于数字数值一体化平台,对基础设施进行结构设计
计算和施工状态分析,以施工结束后的结构内力实测数据为依据,反演分析设计
计算的关键参数-地层荷载与地层弹性抗 力
[10]
。最后根据反演参数来确定衬砌
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