Suzhou Electric Appliance Research Institute
期刊號: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

Article retrieval

文章檢索

首頁 >> 文章檢索 >> 最新索引

基于電力數據驅動的云控平臺邊緣計算優化策略

來源:電工電氣發布時間:2024-11-04 13:04 瀏覽次數:252

基于電力數據驅動的云控平臺邊緣計算優化策略

戴瑞海1,萬燕珍2,羅曼2,洪達2,周國華1
(1 國網浙江省電力有限公司杭州市蕭山區供電公司,浙江 杭州 311200;
2 浙江中新電力工程建設有限公司,浙江 杭州 311200)
 
    摘 要:隨著工業互聯網和智能電網的發展,電力數據量呈指數級增長。邊緣計算作為一種新型計算范式,通過將計算資源部署在靠近數據源的邊緣節點上,有效地緩解了中心服務器的壓力,提升了數據處理的實時性和可靠性。提出了一種電力數據驅動的工業云控平臺邊緣計算優化策略,從數據預處理、邊緣節點的合理分布以及動態任務調度等進行了系統分析。通過實際案例驗證了所提出的邊緣計算優化策略不僅顯著提高了系統的實時響應能力及計算資源的利用,而且增強了數據的安全性,為智能電網的運行和發展奠定了基礎。
    關鍵詞: 電力數據;邊緣計算;云控平臺;優化策略;數據預處理;邊緣節點;任務調度
    中圖分類號:TM732 ;TM744     文獻標識碼:B     文章編號:1007-3175(2024)10-0037-05
 
Optimization Strategy for Edge Computing of Cloud
Control Platform Based on Power Data Driven
 
DAI Rui-hai1, WAN Yan-zhen2, LUO Man2, HONG Da2, ZHOU Guo-hua1
(1 State Grid Zhejiang Electric Power Co., Ltd. Hangzhou Xiaoshan District Power Supply Company, Hangzhou 311200, China;
2 Zhejiang Zhongxin Electric Power Engineering Construction Co., Ltd, Hangzhou 311200, China)
 
    Abstract: With the development of industrial internet and smart grid, the amount of power data is growing exponentially. Edge computing as a new computing paradigm, it effectively relieves the pressure on the central server and improves the real-time and reliability of data processing by deploying computing resources on edge nodes close to the data source. This paper proposes a edge computing optimization strategy of industrial cloud control platforms of power data driven, then systematically analyzes in terms of data preprocessing, reasonable distribution of edge nodes and dynamic task scheduling. It has been verified by practical cases that edge computing optimization strategy not only significantly improves the real-time response ability of the system and the utilization of computing resources, but also enhances the security of data, which lays a foundation for the operation and development of smart grid.
    Key words: power data; edge computing; cloud control platform; optimization strategy; data preprocessing; edge node; task scheduling
 
參考文獻
[1] 張青山,王麗婕,郝穎,等. 基于衛星云圖和晴空模型的分布式光伏電站太陽輻照度超短期預測[J]. 高電壓技術,2022,48(8) :3271-3281.
[2] 朱濤,謝一工,張鵬,等. 分布式光伏快速發展形勢下的電網安全閾度分析[C]//電力行業信息化年會論文集,2021.
[3] 廖啟術,胡維昊,曹迪,等. 新能源電力系統中的分布式光伏凈負荷預測[J] . 上海交通大學學報,2021,55(12) :1520-1531.
[4] 楊歡,蔡云旖,屈子森,等. 配電網柔性開關設備關鍵技術及其發展趨勢[J] . 電力系統自動化,2018,42(7) :153-165.
[5] 李巖,陳夏,李巍巍,等. 基于智能軟開關與聯絡開關并聯的柔性配電網互聯結構與控制技術研究[J]. 中國電機工程學報,2022,42(13) :4749-4759.
[6] 盧毓東,謝祥穎,劉周斌,等. 基于儲能電源的配電網末端電壓改善方法[J] . 電網與清潔能源,2019,35(6) :28-33.
[7] 許傳博,趙云灝,王曉晨,等. 碳中和愿景下考慮電氫耦合的風光場站氫儲能優化配置[J] . 電力建設,2022,43(1) :10-18.
[8] 陳景文,肖妍,莫瑞瑞,等. 考慮光伏校正的微電網儲能容量優化配置[J] . 電力系統保護與控制,2021,49(10) :59-66.
[9] 丁偉,蘇新凱,廖圣瑄,等. 基于哈里斯鷹優化算法的光伏儲能容量配置優化[J] . 電子設計工程,2024,32(1) :96-101.
[10] 栗峰,丁杰,周才期,等. 新型電力系統下分布式光伏規?;⒕W運行關鍵技術探討[J] . 電網技術,2024,48(1) :184-196.
[11] 劉曉艷,王玨,姚鐵錘,等. 基于時序數據處理的分布式光伏功率預測系統[J] . 數據與計算發展前沿,2021,3(4) :140-148.
[12] MOREY M , GUPTA N , GARG M M , et al . A comprehensive review of grid-connected solar photovoltaic system: Architecture, control, and ancillary services[J].Renewable Energy Focus,2023,45 :307-330.

 

精品无码国产一区二区12p