李学龄,崔 焱,柴雁欣

(南方电网数字电网研究院有限公司平台安全分公司，广东 广州 510663)

0 引言

随着社会经济的高速发展，电力数据的规模急剧增加。电力行业是我国经济的重要组成部分。电力行业的发展依赖于高效的电力系统。电力系统作为工业物联网的主要创新应用对象[1]，可以通过物联网技术将电网中的各种设备连接起来，从而形成智能电网。传统的电力信息采集主要依靠人工来完成，存在工作效率低的问题，且会导致劳动力的浪费[2]。智能电网在信息化建设中，大量运用了智能化终端对电力数据进行信息采集和处理。整个电力系统运用了传感器、智能电表的终端设备以及服务管理平台，促进形成电网一体化。边缘计算可以弥补电力数据传输和存储的不足，减少终端时延，同时提高服务工作的负载。电力数据是电力产业的宝贵信息，在向智慧电网发展转变的过程中，电力网络规模越来越大，电力负荷数据爆炸性增长[3]。利用边缘计算技术对电力共享服务进行有效的业务场景实现是十分重要的。以美国的麻省理工学院的Auto-ID实验室为例[4]。该实验室提出的Networked Auto-ID体系结构可以实现自动化的物联网标识[5]。同时，美国弗吉尼亚大学提出的Physical-net体系也对物联网技术的发展产生实际的进步意义[6]。除此之外，欧洲电信标准组织提出的机器到机器(machine-to-machine，M2M)架构与欧盟第七框架计划(7th framework programme，FP7)提出的物联网-A架构是众多欧盟国家主导的物联网体系架构[7]，在欧盟国家的物联网技术的研究和应用中占有十分重要的战略地位。

本文通过基于边缘计算的电力物联网技术解决异常用户检测、能效管理等行业痛点，具有较高的实际价值。

1 电网共享服务与工作负载

1.1 共享服务的概念

共享服务管理模式是现代管理模式的一次深度变革。该模式是在提供服务时，共享组织成员和技术等服务资源。共享服务最早应用于事务型的常规工作，后来逐渐发展到各个专业领域。共享服务具有规模性、统一性、服务性和专业性等特点。规模性表示通过对分散的服务单元进行整合从而形成规模效应，以更好地完成任务。统一性是指将业务流程标准化，建立统一的操作模式，执行统一的标准。共享服务管理平台拥有专业化的知识和人员，能为业务提供专业化的共享服务。其高度依赖于组织，受到组织的统一管控和规划管理。综上可知，共享服务管理平台通过内部资源整合减少冗余，提供支持性服务，以降低服务成本。作为一个独立的组织单元，其超越了集权化组织的特点，能够为企业带来收益，实现降本增效；同时，可以加速企业的标准化进程，为企业的数字化转型赋能，增强企业灵活性。

1.2 基于边缘计算的电力物联网

电网共享服务依赖于新的网络结构，而边缘计算是目前效率较高的网络结构之一。边缘计算是指在网络的边缘侧紧邻人、物或者数据端，对网络、计算、存储、应用等核心功能加以融合的新型网络架构[8]。其优势是将计算资源和计算能力应用到数据源头的网络边缘侧，将智能服务直接提供给用户。上述功能可以满足用户对海量数据的低时延、大数据量需求。回程链路负载在边缘计算的功能下得到有效减少。该链路是指数据源到数据云中心的通路。边缘计算正是该链路可用的计算资源[9]。边缘计算网络既具备传统集中式网络结构的优势，包含了资源的高聚合性、管理的简单性、低网络依赖性和高可扩展性，又避免了传统集中式网络结构的劣势，对网络资源的利用率达到最优。边缘计算体系框架包含应用域、数据域、网络域和设备域。这些功能域共同组成了边缘计算的整体框架分层结构。

边缘计算体系结构如图1所示。

图1 边缘计算体系结构

设备域、网络域和数据域共同与应用域接口进行联系。应用域的运营主要是依靠对业务的全周期管理来完成的。应用的可视化呈现是应用域的最终结果[10]。而数据域在边缘计算中承担数据安全和数据隐私的作用，并且为数据的聚合与互操作提供支撑[11]，对电力数据进行分析，实现数据计算。网络域能实现海量的连接与自动化运维，承担着数据传输与网络安全的重要作用，是整个体系的重要环节。设备域处于架构的底层，管理电网传感器、电表、监控终端等设备，能够为现场设备实现实时智能应用提供有力的支撑。

1.3 流量负载分配

随着电力行业的变革，对电力通信数据的有效信息提取也是十分有价值的，流量负载的分配依赖于流量负载模型。流量负载模型用于计算终端节点接收到数据包的工作量情况，对于通信数据量的监控起到关键作用，并且流量负载的计算也相对复杂。

为了获取终端节点的数据率，需运用香农-哈利特(Shannon-Hartley)定理[12]。此定理给出了通信信息传送速率的上限和信通信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)及带宽的关系，可以解释现代各种无线制式由于带宽不同，所支持的单载波最大吞吐量的不同。对本文而言，终端j与该边缘计算终端节点i进行关联，终端节点i的数据率ri可以表示为SNR 的对数函数，如式(1)和式(2)所示。

ri=wilog2(1+γi)

(1)

式中：ri为数据率；γi为SNR；wi为信号的频带宽度。

(2)

式中：Pi为节点i的传输功率；gi为对边缘计算终端节点i的信道增益；σ2为噪声功率。

终端j的k类业务数包以遵循泊松分布的平均到达率λjk生成。到达函数为Pjk。k类业务在边缘计算终端节点i处的到达率如式(3)所示。

(3)

式中：λjk为平均到达率，满足泊松分布；xijk为到达函数的权重。

k类业务数据包中的每类平均包大小sk遵循指数分布。边缘计算终端节点接收数据包的服务时间也同样遵循指数分布。P为服务时间。因此，边缘计算终端节点i处接收数据包每个时刻的流量负载率如式(4)所示。

(4)

式中：ρi为流量负载率，取值范围是[0,1)；ri为数据率；sk为每类平均数据包的大小；Pjk为到达函数。

由于下行链路数量不是很多，相比而言其时延过小，可以忽略不计。在仅考虑上行链路传播时延的情况下，边缘计算终端节点i相关联的终端j的平均传输延迟如式(5)所示。

(5)

式中：lij为终端j到节点i的平均传输距离；ω为电磁波在介质中的传播速度；ψjk为在终端j处发送k类业务数据包的平均发送时延；φik为节点i处的k类业务数据包排队的平均等待时间。

2 共享服务管理

2.1 云边交互架构

共享服务管理平台可以分成三层。上层为数据访问接口层，包括各类接口访问函数和Web 访问接口等，用于服务的展现。中间层为实时数据平台的核心层，包括数据存储和系统管理等。其中，系统管理部分包括共享服务与共享数据库等。底层是数据采集层，管理对数据库数据的读写更新，提供通过文件传输协议(file transfer protocol，FTP)和网络文件系统(network file system，NFS)两种方式供其他系统调用。共享服务管理平台框架如图2所示。

图2 共享服务管理平台框架图

云边交互框架包含共享服务管理平台、边缘计算设备以及配电云主站等。云边交互框架由于紧邻数据源，可以高效地提供计算、存储等服务，以期实现服务能力的最大化。边缘物联代理是布署在现场、具备边缘计算能力的智能设备。其核心是边缘计算框架。边缘计算框架是运行于硬件设备上的基础框架软件，为各类边缘应用(application，APP)提供一整套的应用开发和运行环境[13]。边缘计算框架是打造边缘生态、连通电力上下游企业的关键。统一云边交互协议基于物联网通用的消息队列传输(message queuing telemetry transport，MQTT)协议，可以实现“设备自己说话”、与平台的智能交互、设备的即插即用以及数据的跨专业共享。云边交互框架如图3所示。

图3 云边交互框架图

用户可以在应用商店下载相关业务APP，通过与边缘设备中的边缘计算框架交互，利用MQTT与物联管理平台智能交互。而用电信息采集则通过代理性状态转移(repressentation state transiton,REST)应用程序接口(application programming interface,API)与物联网管理平台智能实现相互联动。此外，配电云主站与企业中台、企业中台与物联管理平台间可实现实时联动。在总公司统一组织下，各大厂商共同制定统一云边协议国网企标，并在物联管理平台中全面遵循、应用该协议，可以实现不同专业、不同品牌的边缘设备接入平台统一纳管。在边缘计算框架的支撑下，链路各节点间通信方式的统一化，构成全链路监测系统运行的基础。

2.2 功能设计

应用开发是基于自描述的语法格式。在应用开发中需要对设备所需的全部信息进行描述。而设计的系统接口是指物联终端接收控制命令，并作出相应动作的描述。接口需要符合一定的格式。在应用开发中，首先要对设计的物理模型接口进行定义。接口定义如表1所示。

表1 接口定义

Tab.1 Interface definition

参数描述必选接口名称支持中文、大小写 字母、数字、短划线和下划线是接口标识唯一标识符,同一电力物联终端下服务标识不能重复是调用方式异步、同步是输入参数设置该接口的输入参数否输出参数设置该接口的输出参数否描述对属性的描述,长度限制为100 B否扩展描述支持通信协议到标准物联模型的映射关系是

基于事件触发设备控制的边缘计算流程如图4所示。

图4 基于事件触发设备控制的边缘计算流程

本文设计了基于事件触发设备控制操作的边缘计算方式。该方式依靠规则引擎的判断，使APP根据命令完成触发功能，从而实现对具体电网设备的控制，完成预定的功能。

在应用层，服务管理平台借助远程通信技术实现对网关的连接与交互，再通过网关与终端采集设备完成双控制与采集行为。依照要求对不同的APP进行加载，以实现对应功能。

APP采集的数据通过规则引擎比对后，当达到条件就会实现触发功能。规则引擎依照服务分发指示启动命令服务。命令服务依靠将要执行的函数调用后台接口对台变APP进行控制，从而实现设备对采集数据的处理。交互协议中设备升级的消息格式如表2所示。

表2 交互协议中设备升级的消息格式

测试过程包括数据通信过程、数据采集与处理、遥控触发等环节。对于管理平台，首先检查相关的测试功能，确认功能无误后对网关端口进行配置。配置客户端ID和网关连接地址。测试参数如下：额定电压为AC 220 V/DC 12 V；频率为50 Hz；启动电流为1级；功耗小于20 W；接口为RS-485。

终端设备的统计结果如图5所示。

图5 终端设备的统计结果

3 基于边缘计算的平台业务场景实现

由于电网企业信息系统的安全等级具有严格的划分，管理信息系统(management information system，MIS)和数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition，SCADA)处于两个安全级别不同的异构网络中。SCADA采集的电网实时数据位于独立的调度生产网络系统中，通过实时数据库管理系统进行管理应用。根据电力系统安全防护的规定，生产自动化系统与其他信息管理系统之间必须在物理层面上进行隔离。为了完成SCADA的实时数据向MIS侧的安全传输，该平台的数据集成方案如图6所示。实时数据采集接口软件运行在数据采集工作站上，SCADA的实时数据通过内部通信协议传送给数据共享平台进行存储和共享。

图6 数据集成方案图

共享服务管理技术实测现场依照上述开发过程，在实际应用共享服务管理时，运维人员在云主站前端界面点击下发一条遥测或停(复)电指令，链路即开始执行自检操作。自检的反馈结果会即时在日志中记录。

日志系统不仅会完整记录每台设备执行的每次历史操作与其操作结果，而且会展示每次监测链路间的详细通信情况，并直观显示异常节点。共享服务管理平台也会显示自检成功页面。此外，在共享服务管理中还加入故障智能分析功能。当反馈结果为失败、链路不通畅时，系统即可针对断点所在位置智能分析本次自检失败原因。共享服务管理平台会显示自检失败原因的分析界面。相比人工排错，该平台大大降低了运维成本。通过对业务场景进行管理，实现了共享服务的目的。

共享服务管理平台可依托丰富的历史数据，分析丰富的生产数据和各种数据，并通过接口的方式满足不同用户的需求。通过需求分析处理等业务的共享，能使问题与需求分析处理的流程规范化、标准化。同时，一支熟悉电网业务的共享服务团队能保障需求表达和问题沟通过程顺畅，适应多样化、复杂化的用户需求，提升处理速度与质量，实现用户需求的快速、准确响应。此外，通过将分散的信息化业务集中处理并由一支专业的团队按统一的流程和标准执行，减少了因各地分散处理业务所导致信息安全受威胁的状况。

4 结论

本文对共享服务的功能进行了分析。首先，基于国内外共享服务的研究现状，对共享服务中的关键技术——边缘计算展开分析，阐述了基于边缘计算的电力物联网框架，并对其中的流量负载模型进行重点分析和构建。然后，基于边缘计算技术，开展对整个管理平台的架构设计，并对其中的重点功能模块进行分析和设计。最后，对实现的共享服务管理平台进行遥测触发验证，说明该平台具有对业务场景的管理和自检功能。在未来的研究中，提高边缘计算的快速算法能力是研究重点和方向。