面向智能電網的邊緣計算與云計算協同自動化架構設計

【關鍵詞】智能電網；邊緣計算；云計算；協同自動化架構；數據處理

引言

隨著全球能源結構的轉型，智能電網作為關鍵基礎設施，面臨新的挑戰和機遇。傳統計算方式難以滿足智能電網對速度、效率和安全的嚴苛要求。因此，采用邊緣計算與云計算協同架構成為提升智能電網性能的關鍵方案。通過將計算能力下沉到網絡邊緣，同時與云端緊密配合，既減少了數據延遲，又提高了資源利用效率。這套架構使智能電網運行更穩更快，推動能源系統向智能化升級。

一、智能電網與計算技術的融合應用

（一）智能電網架構及數據需求

智能電網就像能源界的互聯網，把傳統和新能源發電端都連接起來。高速通信網絡實現了數據的快速交換，其中光纖不僅是通信介質，而且對輸電安全也至關重要；配電環節也應用了各種先進技術。在用戶端，各種智能家居設備通過無線方式互動，使用更加便捷，整個系統信息都能共享，還能協同控制，既環保又智能。從數據角度看，種類繁多、量大速度快，格式也五花八門，需求復雜。在業務上，實時調度、故障排查、需求管理、分布式能源協調，樣樣都離不開精準數據與強大算力。但云計算存在延遲問題，邊緣計算資源有限，因此需要更靈活的計算架構，以推動智能電網高效運行，促進能源系統的智能化與環?；痆1]。

（二）邊緣計算技術及其優勢

邊緣計算是一種靠近數據源頭處理信息的分布式計算模式。它的核心理念是把計算、存儲和服務部署在網絡邊緣，而不是依賴遙遠的云端。這個概念最早在2012年提出，主要用于解決云計算處理物聯網數據時的高延遲和帶寬瓶頸問題。隨著物聯網、人工智能、5G等技術的普及，邊緣計算迅速在智能交通、智能制造等行業落地應用。它的關鍵技術包括邊緣節點上的數據過濾、本地智能分析算法以及計算資源的動態調配。這些技術能夠提升響應速度、節省網絡帶寬，并優化計算資源的利用率。與傳統云計算相比，邊緣計算的優勢很明顯：延遲更低、云端壓力更小、帶寬占用更少，同時還能提升數據安全性。

（三）云計算技術及特點

云計算是一種按需使用的網絡化計算服務。用戶無需關注后臺搭建，直接通過網絡即可使用計算資源。它主要分為三種類型：基礎架構即服務（Infrastructure as a Service，IaaS）是租用虛擬硬件，比如阿里云的云服務器；平臺即服務（Platform as a Service，PaaS）提供現成的開發環境，像微軟Azure能讓開發更省事；軟件即服務（Software as a Service，SaaS）直接提供現成軟件，比如打開網頁就能用的Office 365。部署方式也有講究：公有云成本低、靈活性高，但需注意數據安全；私有云僅供單一用戶使用，安全性更強，常用于銀行等機構；混合云結合兩者優勢，兼具靈活性與成本效益。云計算的關鍵優勢是能隨時擴容、隨處訪問，需要多少用多少，特別適合業務多變的場景。

二、面向智能電網的邊緣計算與云計算協同自動化架構設計

（一）總體框架

在智能電網中，邊緣計算和云計算的配合尤為關鍵。云端管理層位于中心數據中心，主要負責整體規劃、調度、管理及全局數據分析，通過高速網絡與邊緣計算層連接，實現數據上傳與指令下發。邊緣計算層部署在關鍵節點附近，負責本地數據處理、實時控制與快速決策，并通過近距離通信技術與終端設備層交互，確保實時監測與協調控制。智能電網的終端設備層主要由智能電表和各類傳感器組成，它們實時采集用電數據和環境信息。這些設備通過電力線載波或Zigbee無線通信等技術，將收集到的數據傳送到邊緣計算層進行處理。整個系統采用三層架構設計，各層之間緊密配合，既能實現電網的智能調度和優化控制，又能確保電力系統安全穩定運行，最終達到提升能源使用效率的目的[2]。

（二）邊緣計算節點的部署策略

在智能電網中，邊緣計算節點的部署非常關鍵。在變電站區域，要根據自動化系統需求合理布置節點，確保能有效監控和保護設備。配電臺區以配電變壓器為中心分組部署，利用無線網絡協調工作，提升能源管理和故障處理效率。用戶側則區分工業、商業和居民區不同特點，針對性部署節點，優化用電負荷和能效管理。部署位置通過智能算法動態調整，以適應實際需求的變化。硬件配置采用靈活架構，不同區域使用不同方案，資源分配可隨負載自動調節，同時通過多重備份機制保障系統穩定運行與數據安全。

（三）云計算中心的構建與優化

云計算中心基礎設施搭建，包括服務器集群的高可用配置，分布式存儲架構的容錯設計以及網絡帶寬的動態規劃。針對智能電網中海量數據的實時處理需求，設計了動態資源分配算法，如公式（1）所示：

R（t）=α·L（t）C（t）+β·ΔD（t）ΔT（1）

其中，R（t）為資源分配量，L（t）為實時負載，C（t）為當前容量，ΔD（t）為數據增長速率，ΔT為時間間隔，以實現資源的最優配置。在數據安全上，采用多層備份和加密，確保數據完整無誤。同時，還強化模型訓練能力，通過全局業務協調，提升智能電網的決策支持和應急響應能力[3]。

（四）云-邊協同的數據傳輸機制

為了保證數據在邊緣計算節點和云計算中心之間能快速、高效地傳輸，專門設計了一種基于傳輸控制協議（Transmission Control Protocol，TCP）/互聯網協議（Internet Protocol，IP）的定制化數據傳輸協議。同時，還結合了多路徑路由策略，優化路徑選擇。另外，引入了數據優先級劃分機制，根據業務的緊急程度，將數據包分成不同類別，具體分類方法如公式（2）所示：

Pi=wu·Ui+wt·1Ti（2）

其中，Pi為數據包i的優先級，Ui為數據包i的緊急度，Ti為數據包i的預計傳輸時間，wu和wt分別為緊急度和傳輸時間的權重系數?？梢杂脡嚎s算法減小數據體積，再用高級加密標準（Advanced Encryption Standard，AES）加密保證傳輸安全。同時設計雙保險機制：一方面通過冗余傳輸備份數據，另一方面采用快速重傳應對故障，這樣既能保障電網數據傳輸穩定不丟包，又能提升整體處理速度。

（五）云-邊協同的任務分配與決策機制

根據業務需求和資源情況，設計一個任務分配算法，動態地將智能電網的任務分配到邊緣計算節點或云計算中心。首先建立任務模型，將任務的特征用數據量化，主要考慮計算復雜度、數據依賴度和實時性要求，計算公式如式（3）所示：

W=α·C+β·D+γ·T（3）

其中，W為任務權重，α、β、γ為權重系數。實時監測邊緣節點和云計算中心的資源負載，用強化學習里的Qlearning算法來判斷任務該在哪執行，這樣能優化任務執行效率，減少資源消耗。設計一個協同決策流程，讓邊緣計算和云計算之間形成反饋循環，實現多級協同決策，提升智能電網控制的精準性和適應性[4]。

三、協同自動化架構的關鍵技術實現

（一）邊緣智能算法在智能電網中的應用

隨著智能電網快速發展，傳統數據處理方式已經跟不上需求，邊緣智能算法成為破局的關鍵。卷積神經網絡能夠快速識別電力設備圖像，及時發現故障；長短期記憶網絡可以準確預測用電負荷，幫助優化電力調度。為適應邊緣設備的限制，目前普遍采用剪枝、量化和知識蒸餾等技術來壓縮模型。例如，輕量化模型能快速定位輸電線路故障，智能終端可以自動處理配電網問題，提高供電穩定性。深度強化學習更讓電網具備了自我修復能力，能夠實時調整運行狀態。這些技術正在推動智能電網向自動化協同方向發展。

（二）云計算中心的大數據分析與挖掘技術

現在大數據分析主要依靠云計算中心，Hadoop、Spark等分布式框架能高效存儲和處理海量數據。決策樹、神經網絡等算法可以挖掘數據背后的規律。MapReduce模型將任務拆分并行處理，大幅提升計算速度。在數據挖掘中，信息熵用于評估數據不確定性，其計算公式如式（4）所示：

H（X）=－∑ni=1p（xi）log2p（xi）（4）

其中，H（X）表示隨機變量X的熵，p（xi）表示第i個狀態出現的概率，n表示狀態總數。用機器學習和深度學習來處理復雜數據，提取特征、識別模式。同時，云計算中心通過負載均衡和能耗管理等技術，保障數據分析又快又穩。

（三）云-邊協同的安全防護技術

在智能電網的云邊協同體系里，需要建立全面的安全防線來應對數據篡改和分布式拒絕服務攻擊（Distributed Denial of Service，DDoS）攻擊這些網絡安全風險。具體來說，邊緣計算節點這邊主要采用兩種技術手段：一是使用輕量級的AES加密技術，二是運用橢圓曲線密碼算法，雙重保障數據安全。同時還會部署智能入侵檢測系統，這套系統基于聚類算法，能快速識別異常流量。云計算中心的安全措施更側重訪問控制，采用多因素認證機制，并嚴格執行最小權限原則來管理訪問權限。云和邊緣節點之間通過MQTT（Message Queuing Telemeing Trausport）協議保持安全通信，實時共享威脅信息，實現聯防聯控。例如，某個邊緣節點遭遇DDoS攻擊時，云計算中心會立即協調附近節點進行流量分流，同時調整防御策略，形成協同作戰的防御體系[5]。

四、協同自動化架構的性能評估

（一）評估指標體系

為了全面評估智能電網中邊緣計算和云計算協同自動化架構的性能，構建了一套多維度的評估指標體系。數據處理延遲涵蓋從終端設備產生數據、邊緣計算節點處理、云計算中心分析到決策結果返回的全過程。低延遲對保障電網的實時控制尤為重要。資源利用率也很關鍵，包括邊緣計算節點和云計算中心的中央處理器（Central Processing Unit，CPU）、內存利用率等。高效利用資源不僅能降低運營成本，還能提升整個系統的能效。任務執行成功率同樣重要，它能體現架構的可靠性和穩定性。還有數據傳輸速率和丟包率，這些能確保電網信息的流暢交互，特別是對于重要指令和監測數據的傳輸可靠性來說至關重要[6]。

（二）評估方法與工具

評估智能電網云邊協同架構時，需結合模擬仿真、實際測試和數據分析三種方法。先用MATLAB、OPNET等專業軟件建模，模擬各種負載和故障情況，通過調整參數反復測試，觀察架構的表現并記錄數據。同時在實際電網中選取小范圍試點進行部署運行，以獲取真實的性能數據，評估架構在復雜環境中的適應能力。最后用Excel、SPSS或Python等工具處理數據，找出性能短板，為優化方案提供依據，保證架構既穩定又高效[7]。

（三）性能評估結果與分析

1.數據處理延遲

根據模擬測試，在常規電力調度中，架構優化前的數據處理延遲平均為120 ms，優化后降到45 ms左右。在不同場景下，優化后的數據處理延遲均有顯著降低[8]。

2.資源利用率

優化前，云計算中心的CPU使用率在75%～85%之間波動，內存占用約65%～75%。經過動態資源調度和負載均衡調整后，CPU使用率穩定在60%～70%，內存利用率提升到75%～85%。從圖1可以看到，通過把部分任務下放到邊緣節點，有效減輕了云端負擔，整體資源使用效率明顯提高。

3.任務執行與數據傳輸優化顯著提升了電網運行效能

通過調整任務分配和決策方式，分布式能源接入、故障排查等任務的成功率從85%～90%提升至95%～98%，任務和資源匹配更加精準，執行也更加可靠。此外，采用定制的傳輸協議和優化策略后，數據傳輸速率提高了30%，丟包率從5%降至1%以內，電網數據傳輸既快速又準確，連遠方跳閘指令等關鍵信息也能穩定傳輸。這次優化顯著提升了電網運行的效率和穩定性，為智能電網的發展奠定了堅實基礎。

結語

本文構建了一個智能電網的自動化架構，它結合了邊緣計算和云計算的優點。這個架構利用邊緣計算的快速響應和云計算的強大算力，使電網運行得更高效、更穩定、更安全。同時設計了一種新的任務分配和決策方法，使任務執行得更快，數據傳輸更優化，安全性也更高。邊緣智能算法和云計算大數據分析技術的引入，顯著提升了電網的智能化程度。這種架構設計不僅有效支撐了智能電網的發展，還推動了能源體系的現代化轉型，為未來智能電網的大規模建設奠定了堅實的技術基礎。

參考文獻：

[1] 潘志宇.基于云計算與邊緣計算的電網智能運維平臺研究[J].電工技術，2024（S1）：9698.

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[3] 余永杰.基于云計算與邊緣計算的配電系統實時自動化控制平臺設計[J].通信電源技術，2024，41（01）：79.

[4] 主洪磊.云邊協同智能識別算法研究及應用[D].濟南：齊魯工業大學，2024.

[5] 鐘加勇.配電物聯網智能融合終端云邊協同模型及應用研究[D].重慶：重慶大學，2021.

[6] 陳軍，朱雯斐，蔡天意，等.培養計算思維的軟件實踐教學改革——以能源與動力工程軟件實踐為例[J].科技風，2025（16）：7880.

[7] 吳盼，楊洋.智能電網數據安全防護策略研究[J].信息與電腦，2024，36（24）：6365.

[8] 張兆師，尉穎，吳讓樂，等.面向智能電網的國產SM4加密算法性能優化分析[J].信息與電腦（理論版），2024，36（20）：1114.