摘要：隨著電力物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和部署在電力系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的設(shè)備數(shù)量的快速增加，海量邊緣設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)爆炸增長(zhǎng)。海量邊緣數(shù)據(jù)的高效、快速和安全處理與分析給傳統(tǒng)的云計(jì)算智能技術(shù)帶來極大挑戰(zhàn)，而邊云協(xié)同智能技術(shù)因節(jié)省帶寬、減少時(shí)延、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私等優(yōu)點(diǎn)具有深度助力電力領(lǐng)域發(fā)展的巨大潛力。首先，對(duì)邊云協(xié)同智能的概念和研究現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹，闡述了邊云協(xié)同智能的特征和優(yōu)勢(shì)，并對(duì)其賦能電力領(lǐng)域進(jìn)行了適用性探討。然后，結(jié)合電力系統(tǒng)的建設(shè)需求，討論了面向電力場(chǎng)景的邊云協(xié)同智能關(guān)鍵技術(shù)，接著針對(duì)電力領(lǐng)域的兩個(gè)典型場(chǎng)景，分別給出了基于邊云協(xié)同智能技術(shù)的解決方案，并搭建仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行效果驗(yàn)證。最后，對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)并對(duì)下一步的研究方向進(jìn)行了簡(jiǎn)要的展望。
關(guān)鍵詞：智能電網(wǎng);電力物聯(lián)網(wǎng);人工智能;邊緣計(jì)算;邊云協(xié)同智能
1引言
隨著社會(huì)生產(chǎn)力的快速發(fā)展，各個(gè)行業(yè)的電能需求顯著增加，如電動(dòng)汽車的普及將導(dǎo)致全球電力需求增加90%[1]。而伴隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、邊緣計(jì)算等信息技術(shù)和智能技術(shù)的發(fā)展，提升電網(wǎng)運(yùn)行和管理的智能化水平成為迫切需求，將關(guān)系到全球工業(yè)化的發(fā)展和人民生活水平的提高。
中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)電力信息化專業(yè)委員會(huì)在2013年3月發(fā)布《中國(guó)電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書》[2]，將2013年定為“中國(guó)大數(shù)據(jù)元年”，掀起了電力大數(shù)據(jù)的研究熱潮。而為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)與“互聯(lián)網(wǎng)+”融合創(chuàng)新應(yīng)用需求，國(guó)家電網(wǎng)有限公司于2015年年初正式提出了“全球能源互聯(lián)網(wǎng)”的發(fā)展戰(zhàn)略，構(gòu)建全球互聯(lián)的堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)[3]。
智能電網(wǎng)論文范例：智能電網(wǎng)規(guī)劃現(xiàn)狀及規(guī)劃建設(shè)探討
在2016年國(guó)家能源委員會(huì)會(huì)議審議通過的《能源發(fā)展“十三五”規(guī)劃》中提到的邊緣計(jì)算對(duì)能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是一個(gè)重大的機(jī)遇，國(guó)家能源局于2017年公布了首批“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源示范項(xiàng)目，并在2018年發(fā)布的《2018能源工作指導(dǎo)意見》中明確表達(dá)對(duì)能源互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的持續(xù)支持。2019年，國(guó)家電網(wǎng)有限公司創(chuàng)新性地提出“三型兩網(wǎng)、世界一流”定位與發(fā)展目標(biāo)，發(fā)布《泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)總體方案》，明確了繼堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)后能源互聯(lián)網(wǎng)的下一步發(fā)展目標(biāo)，發(fā)展趨于成熟的邊緣計(jì)算技術(shù)成為信息通信技術(shù)與操作技術(shù)的橋梁，可應(yīng)對(duì)復(fù)雜電力網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行控制、海量信息、復(fù)雜應(yīng)用需求等帶來的挑戰(zhàn)[4-5]。現(xiàn)階段，我國(guó)在電力物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等方面均有了初步的探索和技術(shù)積累，可以為各種電力業(yè)務(wù)的智能化提供基本保障[6-8]，但仍存在許多亟待解決的痛點(diǎn)。
首先，盡管物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的逐步發(fā)展與應(yīng)用促使大量傳感器被廣泛部署到電力系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集，但目前電網(wǎng)各部門的設(shè)備種類較多且相對(duì)獨(dú)立，如何快速接入異構(gòu)的電網(wǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集仍是需要解決的問題。其次，盡管對(duì)電力大數(shù)據(jù)的挖掘和分析的研究已經(jīng)進(jìn)行了數(shù)年，但電網(wǎng)數(shù)據(jù)種類多、量級(jí)大且較難統(tǒng)一管理，數(shù)據(jù)的標(biāo)簽信息較少或缺失等，導(dǎo)致可用于分析的數(shù)據(jù)不足。盡管以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智慧電網(wǎng)核心功能的“大腦”，但其高效處理數(shù)據(jù)的能力是以高計(jì)算資源為代價(jià)的，雖然利用云端的強(qiáng)大計(jì)算資源可以驅(qū)動(dòng)“大腦”運(yùn)轉(zhuǎn)，但其服務(wù)時(shí)延和網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗均較高，因此無法滿足就地處理與實(shí)時(shí)智能分析的業(yè)務(wù)需求，此外，將數(shù)據(jù)傳輸至云端更會(huì)給用戶數(shù)據(jù)隱私帶來極大的暴露風(fēng)險(xiǎn)。
電力領(lǐng)域應(yīng)用中的不同環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)決策等，往往也會(huì)產(chǎn)生各種各樣的業(yè)務(wù)約束要求，其中，對(duì)處理時(shí)延、傳輸帶寬和數(shù)據(jù)隱私等有著非常高要求的應(yīng)用都迫切需要盡可能在靠近網(wǎng)絡(luò)的邊緣側(cè)提供智能處理功能。顯然，傳統(tǒng)的云中心智能無法很好地滿足此類業(yè)務(wù)需求，而邊云協(xié)同智能技術(shù)為解決上述問題提供了一條可行的道路，即通過端、邊、云之間的協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)安全、敏捷、低成本、低時(shí)延、隱私保護(hù)的大數(shù)據(jù)和人工智能服務(wù)與應(yīng)用。邊云協(xié)同智能技術(shù)由于具有節(jié)省帶寬、減少時(shí)延、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私等諸多優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)受到工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的關(guān)注，并廣泛應(yīng)用于智能家居、智慧城市和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)領(lǐng)域[9-12]。
盡管如此，邊云協(xié)同技術(shù)在電力領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用研究仍然處于初級(jí)階段。本文旨在對(duì)面向電力領(lǐng)域的邊云協(xié)同智能技術(shù)研究展開探索和討論。首先，介紹了邊云協(xié)同智能的概念、研究現(xiàn)狀和優(yōu)點(diǎn)，對(duì)其賦能電力領(lǐng)域進(jìn)行了適用性分析，邊云協(xié)同智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)剛好對(duì)應(yīng)電力發(fā)展的 需求;然后，提出了兩大類面向電力場(chǎng)景的邊云協(xié)同智能關(guān)鍵技術(shù)，針對(duì)電力領(lǐng)域有帶寬時(shí)延強(qiáng)約束和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需求的兩個(gè)典型場(chǎng)景提出了基于邊云協(xié)同智能技術(shù)的解決方案，并搭建仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行效果驗(yàn)證;最后，對(duì)全文進(jìn)行總結(jié)并對(duì)邊云協(xié)同智能技術(shù)進(jìn)一步賦能電力領(lǐng)域的發(fā)展方向進(jìn)行了展望。
2邊云協(xié)同智能
2.1基本概念
隨著物聯(lián)網(wǎng)、智能終端和5G通信技術(shù)的快速發(fā)展，萬物互聯(lián)的智能時(shí)代正在加速到來，智能終端和各類傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)正在以指數(shù)級(jí)爆發(fā)增長(zhǎng)。一種嶄新的計(jì)算范例邊緣計(jì)算正在迅速普及，邊緣計(jì)算由于其有望節(jié)省帶寬、減少時(shí)延、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私而受到了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的極大關(guān)注[13]。同時(shí)，隨著深度學(xué)習(xí)和硬件體系結(jié)構(gòu)升級(jí)的突破，人工智能(AI,artificialintelligence)在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理甚至棋盤游戲等眾多領(lǐng)域有著蓬勃的發(fā)展[14]。
考慮AI在功能上對(duì)于大量數(shù)據(jù)的快速分析是必不可少的，因此，強(qiáng)烈要求將邊緣計(jì)算和AI結(jié)合在一起，這催生了一個(gè)新的研究領(lǐng)域，即邊緣智能。一方面，在網(wǎng)絡(luò)邊緣生成的數(shù)據(jù)需要AI才能完全釋放其潛力，同時(shí)邊緣計(jì)算能為AI提供豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，提升AI的規(guī)模和效率，稱為邊緣賦能AI;另一方面，可借助流行且高效的AI為邊緣計(jì)算中的約束優(yōu)化問題提供更好的解決方案，稱為AI賦能邊緣。本文旨在研究面向電力場(chǎng)景的邊緣智能關(guān)鍵技術(shù)，因此屬于邊緣賦能AI。邊緣賦能AI并非是邊緣計(jì)算和AI的簡(jiǎn)單組合，它的核心價(jià)值在于實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同智能，當(dāng)前，尚不存在邊云協(xié)同智能的正式定義和國(guó)際公認(rèn)的定義。為了解決這個(gè)問題，一些研究人員提出了自己的定義[15-18]。
在本文中，將邊云協(xié)同智能定義為通過端、邊、云之間的協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)敏捷、低成本、低時(shí)延的大數(shù)據(jù)和人工智能服務(wù)與應(yīng)用。顯然，在廣義上，邊云協(xié)同智能包含基于端、邊、云實(shí)現(xiàn)人工智能服務(wù)的不同組合模式，如端邊協(xié)同、邊云協(xié)同、邊邊協(xié)同和端邊云協(xié)同，還有云智能(數(shù)據(jù)全部上云，所有智能分析和決策均在云端完成)和終端智能(數(shù)據(jù)獲取、處理和智能分析均在終端設(shè)備上完成)兩類極端情況。在狹義上，邊云協(xié)同智能是通過邊和云兩者之間的協(xié)同優(yōu)化來提供高效的AI服務(wù)。
2.2研究現(xiàn)狀
近年來，邊云協(xié)同智能引起了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，并取得了初步的進(jìn)展。加利福尼亞大學(xué)伯克利分校電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系多位教授聯(lián)名撰寫的前瞻性研究報(bào)告指出邊云協(xié)同智能是人工智能系統(tǒng)發(fā)展的9大趨勢(shì)之一[19];微軟云通過結(jié)合其邊緣計(jì)算平臺(tái)AzureIoTEdge[20]和Azure機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)賦能邊云協(xié)同智能;與AzureIoTEdge相似，CloudIoTEdge[21]通過利用TensorFlowLite和EdgeTPU等GoogleAI產(chǎn)品，將GoogleCloud的數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)展到數(shù)十億邊緣設(shè)備。
此外，Google提出了聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架[22]，旨在利用分布式的邊緣和終端設(shè)備進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，確保原始數(shù)據(jù)不上云，降低用戶隱私泄露風(fēng)險(xiǎn);AWSIoTGreengrass[23]使用在云中經(jīng)過訓(xùn)練和優(yōu)化的模型，可以輕松地在設(shè)備上本地執(zhí)行推理任務(wù);著名的Gartner將邊云協(xié)同智能整合為一項(xiàng)新興技術(shù)，該技術(shù)將在接下來的5～10年內(nèi)達(dá)到穩(wěn)定的生產(chǎn)力水平[24]。Google、Microsoft、Intel、IBM、阿里巴巴和華為等企業(yè)紛紛提出了試點(diǎn)項(xiàng)目，以展示邊緣計(jì)算在促進(jìn)AI繁榮發(fā)展的最后一步方面的優(yōu)勢(shì)。
2.3特征與優(yōu)勢(shì)
相比于傳統(tǒng)的云計(jì)算，邊云協(xié)同智能至少包含以下4個(gè)方面的特征與優(yōu)勢(shì)。1)帶寬成本低。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的預(yù)測(cè)，到2025年，全球的數(shù)據(jù)總量將達(dá)到180ZB[35]，而當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)帶寬遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足這樣的數(shù)據(jù)傳輸量需求，這將成為云計(jì)算的瓶頸，此時(shí)70%以上的數(shù)據(jù)都需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行處理。邊云協(xié)同智能最大的優(yōu)勢(shì)就是將數(shù)據(jù)分析放在邊緣端進(jìn)行處理，避免了海量數(shù)據(jù)的上傳，極大地節(jié)省了帶寬成本。2)智能化水平高。邊云協(xié)同智能技術(shù)通過端、邊、云之間的協(xié)同優(yōu)化，高效地實(shí)現(xiàn)各類大數(shù)據(jù)和人工智能服務(wù)與應(yīng)用。其中，以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同智能的核心支撐，這些AI算法對(duì)于快速分析大量數(shù)據(jù)也是必不可少的。
3適用性分析
現(xiàn)階段，電力領(lǐng)域中各種智能應(yīng)用的發(fā)展主要存在以下特征和需求。
1)終端傳感器泛在接入，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多元化。由于電力物聯(lián)網(wǎng)“萬物互聯(lián)”的包容性與開放性，大量感知設(shè)備被廣泛布置在電力系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，除了傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的單一結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，各類圖片、視頻、地理信息等半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)靈活地獲取，使得數(shù)據(jù)來源復(fù)雜多樣，且這些數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)級(jí)別在TB級(jí)以上，同時(shí)還在迅猛增長(zhǎng)。由于網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的瓶頸，將所有數(shù)據(jù)全部上傳到云服務(wù)器進(jìn)行分析是不切實(shí)際的，通常也是不必要的。因此，需要能有效節(jié)省帶寬的智能技術(shù)來助力電力物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)。
2)電網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值未能被充分挖掘。在電力系統(tǒng)中，海量電網(wǎng)用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)非常有價(jià)值，對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析能為電網(wǎng)公司削峰填谷、提高電網(wǎng)利用率、防范竊電、節(jié)能降耗、系統(tǒng)規(guī)劃等帶來有利支撐。雖然電網(wǎng)公司在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)行了多年研究，但是研究成果有待進(jìn)一步提高，尤其針對(duì)標(biāo)簽信息較少或缺失的電網(wǎng)數(shù)據(jù)，需要設(shè)計(jì)新的智能化算法以提高技術(shù)保障。此外，如何將數(shù)據(jù)的分析結(jié)果應(yīng)用于調(diào)度、巡檢等業(yè)務(wù)場(chǎng)景也是一大需求。
4面向電力場(chǎng)景的邊云協(xié)同智能關(guān)鍵技術(shù)
邊云協(xié)同智能技術(shù)能夠促進(jìn)電力領(lǐng)域智能化水平的全面發(fā)展。支撐電力領(lǐng)域的邊云協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)，邊云協(xié)同體系架構(gòu)使得電力物聯(lián)網(wǎng)的萬物互聯(lián)藍(lán)圖成為現(xiàn)實(shí)，邊云協(xié)同核心算法彌補(bǔ)了電力物聯(lián)網(wǎng)的智能化有待提升的缺陷，基于邊云協(xié)同的帶寬時(shí)延強(qiáng)約束數(shù)據(jù)分析技術(shù)為電力場(chǎng)景下的圖片/視頻類應(yīng)用提供支撐，而面向海量敏感、非貫通數(shù)據(jù)的邊云協(xié)同智能技術(shù)將有效滿足電力用戶隱私保護(hù)的需求。考慮應(yīng)用的廣泛性和迫切性，本文主要介紹后面兩個(gè)技術(shù)。
4.1電力場(chǎng)景中基于邊云協(xié)同的帶寬時(shí)延強(qiáng)約束數(shù)據(jù)分析技術(shù)在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)中，除了采集在傳統(tǒng)電力系統(tǒng)中的單一結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如用戶用電量數(shù)據(jù))，還需要采集語音、圖片、視頻等海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)全方位電網(wǎng)感知和優(yōu)質(zhì)服務(wù)。在輸電領(lǐng)域，通過無人機(jī)拍攝高壓輸電線路的高清圖片來判斷線路的健康狀態(tài);在變電領(lǐng)域，通過巡檢機(jī)器人拍攝變電設(shè)備(如表計(jì)、刀閘、主變等)的視頻以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。
此外，在電力虛擬現(xiàn)實(shí)(VR,virtualreality)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR,augmentedreality)方面，更是需要實(shí)時(shí)更新高清畫質(zhì)，這對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境要求極高。上述圖片/視頻類分析如果在云數(shù)據(jù)中心進(jìn)行則不能保證數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性，并且這些數(shù)據(jù)的上傳對(duì)帶寬要求更高。因此，這類對(duì)于帶寬和時(shí)延具有非常強(qiáng)約束要求的圖片/視頻分析應(yīng)用代表著邊云協(xié)同智能技術(shù)在電力場(chǎng)景中的殺手級(jí)應(yīng)用[36]。
5應(yīng)用案例分析
邊云協(xié)同智能在數(shù)據(jù)產(chǎn)生源提供服務(wù)，因此可以在電力各種應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)揮巨大的優(yōu)勢(shì)。本節(jié)將列舉電網(wǎng)變電側(cè)、用電側(cè)的兩個(gè)典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景，分別介紹邊云協(xié)同智能技術(shù)在各場(chǎng)景中的解決方案，并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提方案的效果，結(jié)合這些案例可以進(jìn)一步表明邊云協(xié)同智能技術(shù)在具有帶寬時(shí)延約束和隱私保護(hù)約束的應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)。
5.1基于邊云協(xié)同的變電站視頻智能監(jiān)控系統(tǒng)
隨著電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的全面改造，在各變電站均設(shè)有多個(gè)攝像頭對(duì)其各個(gè)角落進(jìn)行監(jiān)控，以便能實(shí)時(shí)掌握變電站的情況，并及時(shí)對(duì)突發(fā)情況做出反應(yīng)。主要監(jiān)控對(duì)象有變電站內(nèi)電力設(shè)備(如主變壓器、表計(jì)、刀閘等)的外觀和運(yùn)行狀態(tài)、線路上的設(shè)備和異常情況(如絕緣子破損、導(dǎo)線散股、異物懸掛等)、作業(yè)人員的行為(如是否佩戴安全帽)以及變電站的周界防護(hù)(如危險(xiǎn)區(qū)域入侵)等。因此，變電站存儲(chǔ)了海量的視頻圖像信息，結(jié)合變電站日常工作要求，如何利用好這些視頻圖像數(shù)據(jù)成為當(dāng)前變電站運(yùn)維管理工作的一項(xiàng)重要內(nèi)容，這也是變電站實(shí)現(xiàn)無人值守的必要自動(dòng)化項(xiàng)目。
6結(jié)束語
邊云協(xié)同智能作為邊緣賦能AI的核心價(jià)值體現(xiàn)，是提升電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行和智能化管理的有效技術(shù)手段。本文對(duì)如何利用邊云協(xié)同智能技術(shù)推動(dòng)電力領(lǐng)域發(fā)展這一問題進(jìn)行了深入討論，首先，在深入分析當(dāng)前電網(wǎng)建設(shè)需求的基礎(chǔ)上，介紹了邊云協(xié)同智能的概念、研究現(xiàn)狀及優(yōu)點(diǎn)，對(duì)邊云協(xié)同智能賦能電力領(lǐng)域進(jìn)行了適用性分析。然后，針對(duì)兩類典型的電力場(chǎng)景提出了邊云協(xié)同智能關(guān)鍵技術(shù)，并給出具體的邊云協(xié)同解決方案，之后設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其有效性。除以上介紹，面向電力場(chǎng)景的邊云協(xié)同智能關(guān)鍵技術(shù)還有待深入研究，下面從兩方面進(jìn)行簡(jiǎn)要展望。
1)電力領(lǐng)域中的邊云協(xié)同智能技術(shù)還需要有統(tǒng)一完善的體系架構(gòu)來滿足電力場(chǎng)景下組網(wǎng)的多層性和異構(gòu)性、服務(wù)的彈性和多樣性、智能的協(xié)同性和高效性等多方面約束和需求，并且邊云協(xié)同智能系統(tǒng)的主要任務(wù)是高質(zhì)量滿足用戶提交的服務(wù)請(qǐng)求，根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性、彈性分配或釋放計(jì)算資源，來提高資源利用率。因此，電力場(chǎng)景下的邊云協(xié)同體系架構(gòu)對(duì)支撐電網(wǎng)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的智能任務(wù)編排、資源驅(qū)動(dòng)的彈性服務(wù)及各種協(xié)同方式下的智能訓(xùn)練和推理，具有重要的實(shí)際意義。
2)以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為代表的分布式數(shù)據(jù)分析技術(shù)是實(shí)現(xiàn)電力海量數(shù)據(jù)智能分析處理的核心。典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括深度學(xué)習(xí)、聚類、分類、關(guān)聯(lián)性分析、小樣本學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等均已應(yīng)用于電網(wǎng)系統(tǒng)，如無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)和小樣本學(xué)習(xí)能對(duì)無標(biāo)簽的分布式智能電表數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析來提高電網(wǎng)的效率。而核心機(jī)器學(xué)習(xí)算法的邊云協(xié)同機(jī)制對(duì)支撐多層異構(gòu)的電力場(chǎng)景下的分布式數(shù)據(jù)分析與挖掘具有重要意義。
參考文獻(xiàn)：
[1]張聰,樊小毅,劉曉騰,等.邊緣計(jì)算使能智慧電網(wǎng)[J].大數(shù)據(jù),2019,5(2):64-78.ZHANGC,FANXY,LIUXT,etal.Edgecomputingenabledsmartgrid[J].BigDataResearch,2019,5(2):64-78.
[2]中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)電力信息化專業(yè)委員會(huì).中國(guó)電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書[M].北京:中國(guó)電力出版社,2013:10-15.InformatizationCommitteeoftheCSEE.WhitepaperofelectricpowerbigdataofChina[M].Beijing:ChinaElectricPowerPress,2013:10-15.
[3]王繼業(yè),郭經(jīng)紅,曹軍威,等.能源互聯(lián)網(wǎng)信息通信關(guān)鍵技術(shù)綜述[J].智能電網(wǎng),2015,3(6):473-485.
作者：韓青1，高昆侖2，趙婷2，陳江琦2，楊新宇1，楊樹森1
相關(guān)閱讀
