随着电力物联网(power internet of Things,IoT)的快速发展,传统集中控制式电力信息物理系统(cyberpower physical system,CPPS)模型已逐渐无法适应电网庞杂的数据规模及结构。在构建基于云边协同数据处理结构的电力物联网架构的基础上...随着电力物联网(power internet of Things,IoT)的快速发展,传统集中控制式电力信息物理系统(cyberpower physical system,CPPS)模型已逐渐无法适应电网庞杂的数据规模及结构。在构建基于云边协同数据处理结构的电力物联网架构的基础上,建立一种新的集中-分布联合控制式CPPS模型。运用云边协同的集中-分布联合控制计算体系对CPPS进行合理划分并建立以边缘计算组为基本单元的分层自治协同网络架构;借助矩阵工具建立单元级CPPS数学模型;将多个协同运行的单元CPPS数学模型与电力网数学模型建立起CPPS统一计算模型;最后,通过算例说明该模型的合理性和集中-分布联合控制结构的优越性。展开更多
分布式能源、可调负荷及储能装置大规模接入配电网运行带动“源-网-荷-储”调控模式的转变,配电网与分布式资源之间频繁双向互动对通信网全面感知与广域传输能力提出更高要求。电力物联网与5G的融合通过云-边-端多层级资源的深度协同提...分布式能源、可调负荷及储能装置大规模接入配电网运行带动“源-网-荷-储”调控模式的转变,配电网与分布式资源之间频繁双向互动对通信网全面感知与广域传输能力提出更高要求。电力物联网与5G的融合通过云-边-端多层级资源的深度协同提供有效的解决方案。针对现有云-边-端协同技术在电力物联网与5G融合应用面临的与电力业务需求适配性不足、异构资源调度协同性差、数据隐私安全难以保障等挑战,文章提出电力物联网5G云-边-端多级协同框架,支撑分布式资源与配电网的协同互动;在此基础上,基于联邦深度Q学习,提出基于半分布式人工智能的云-边-端协同资源调度方法,在高可靠低时延约束下实现端侧任务卸载、功率控制与云侧/边侧计算资源分配的协同优化;最后,通过算例分析验证该技术在能耗、时延、吞吐量等方面的性能优势,同基于层次分析法和深度Q学习的边缘网络任务卸载算法(distribution offloading algorithm based on analytic hierarchy process and deep Q network,AHP-DQN)和能量感知边缘计算移动管理算法(energy-aware mobility management algorithm for mobile edge computing,EMM)相比,平均吞吐量分别提高15.29%和23.87%,总排队时延分别降低53.35%和62.20%,能够满足电力物联网业务差异化通信需求,支撑分布式资源接入配电网双向互动。展开更多
电力物联网(electricity internet of things,EIoT)作为物联网和智能电网的结合,能够有效整合各类通信设备以及电力资源,提高电网信息化水平及现有设备利用率,并为建设具备全面感知、高效应变、灵活处理的智慧能源互联网提供了典型范例...电力物联网(electricity internet of things,EIoT)作为物联网和智能电网的结合,能够有效整合各类通信设备以及电力资源,提高电网信息化水平及现有设备利用率,并为建设具备全面感知、高效应变、灵活处理的智慧能源互联网提供了典型范例。第5代移动通信(the fifth generation mobile communication network,5G)具备“高速率、高容量、高可靠性、低时延与低能耗”的特点,其关键技术能够满足电力系统“海量设备接入、海量电力数据传输、电网极高可靠性、灵活协同响应、设备寿命持久”的需求,因此将5G通信技术与电力物联网进行深度融合已成为下一步研究与发展的重点。首先概述了电力物联网的基本概念,并结合5G通信技术的特点,提出了基于5G的电力物联网总体架构;然后分析总结了现有5G关键技术及其在物联网中的应用,最后对5G通信技术和电力物联网融合的未来研究趋势进行展望。展开更多
文摘随着电力物联网(power internet of Things,IoT)的快速发展,传统集中控制式电力信息物理系统(cyberpower physical system,CPPS)模型已逐渐无法适应电网庞杂的数据规模及结构。在构建基于云边协同数据处理结构的电力物联网架构的基础上,建立一种新的集中-分布联合控制式CPPS模型。运用云边协同的集中-分布联合控制计算体系对CPPS进行合理划分并建立以边缘计算组为基本单元的分层自治协同网络架构;借助矩阵工具建立单元级CPPS数学模型;将多个协同运行的单元CPPS数学模型与电力网数学模型建立起CPPS统一计算模型;最后,通过算例说明该模型的合理性和集中-分布联合控制结构的优越性。
文摘分布式能源、可调负荷及储能装置大规模接入配电网运行带动“源-网-荷-储”调控模式的转变,配电网与分布式资源之间频繁双向互动对通信网全面感知与广域传输能力提出更高要求。电力物联网与5G的融合通过云-边-端多层级资源的深度协同提供有效的解决方案。针对现有云-边-端协同技术在电力物联网与5G融合应用面临的与电力业务需求适配性不足、异构资源调度协同性差、数据隐私安全难以保障等挑战,文章提出电力物联网5G云-边-端多级协同框架,支撑分布式资源与配电网的协同互动;在此基础上,基于联邦深度Q学习,提出基于半分布式人工智能的云-边-端协同资源调度方法,在高可靠低时延约束下实现端侧任务卸载、功率控制与云侧/边侧计算资源分配的协同优化;最后,通过算例分析验证该技术在能耗、时延、吞吐量等方面的性能优势,同基于层次分析法和深度Q学习的边缘网络任务卸载算法(distribution offloading algorithm based on analytic hierarchy process and deep Q network,AHP-DQN)和能量感知边缘计算移动管理算法(energy-aware mobility management algorithm for mobile edge computing,EMM)相比,平均吞吐量分别提高15.29%和23.87%,总排队时延分别降低53.35%和62.20%,能够满足电力物联网业务差异化通信需求,支撑分布式资源接入配电网双向互动。
文摘电力物联网(electricity internet of things,EIoT)作为物联网和智能电网的结合,能够有效整合各类通信设备以及电力资源,提高电网信息化水平及现有设备利用率,并为建设具备全面感知、高效应变、灵活处理的智慧能源互联网提供了典型范例。第5代移动通信(the fifth generation mobile communication network,5G)具备“高速率、高容量、高可靠性、低时延与低能耗”的特点,其关键技术能够满足电力系统“海量设备接入、海量电力数据传输、电网极高可靠性、灵活协同响应、设备寿命持久”的需求,因此将5G通信技术与电力物联网进行深度融合已成为下一步研究与发展的重点。首先概述了电力物联网的基本概念,并结合5G通信技术的特点,提出了基于5G的电力物联网总体架构;然后分析总结了现有5G关键技术及其在物联网中的应用,最后对5G通信技术和电力物联网融合的未来研究趋势进行展望。
