[发明专利]一种面向变电站监测与边缘云协同的预测控制调度方法

说明书

本发明公开了一种面向变电站监测的边缘云协同的预测控制调度方法，其步骤包括：1、变电站中不同类型传感器采集变电站内的各类数据，并对这些数据按种类和采样时刻进行编码，然后将这些数据传输给资源调度器；2、在已知互联网延迟变化趋势的情况下，资源调度器根据当前边缘端资源池的状态和调度器的控制输入进行预测、迭代、求解，得出下一时刻数据是传输给边缘设备来处理还是传输给云端来处理，如此反复进行从而使系统不断优化，实现计算资源的合理分配。本发明可以在满足数据传输延迟的要求下，实现计算资源的合理分配，使系统的吞吐量最大化。

技术领域

本发明主要涉及变电站监测和计算资源优化调度领域，具体说是一种面向变电站监测边缘云协同的预测控制调度方法，适用于变电站中对数据进行实时监测。

背景技术

智能变电站是采用先进、可靠、集成和环保的智能设备，以全站信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化为基本要求，自动完成信息采集、测量、控制、保护、计量和检测等基本功能，同时，具备支持电网实时自动控制、智能调节、在线分析决策和协同互动等高级功能的变电站。随着电力系统的不断发展及电网的智能化，实时的对变电站进行监测具有重要意义，是实现电变电站智能化的关键。为适应智能变电站的需求，监测系统应该具备更为全面而准确的数据采集系统，具有强大的数据智能调度系统，在不同延迟下实现云边计算资源利用率的最大化，从而实现数据安全高效处理。

在变电站监测中预测控制调度尤为重要，它是变电站监测的核心体现，是建设坚强智能变电站的关键内容，是智能变电站运行控制的神经中枢。预测控制具有预测和控制的功能，它是根据系统当前时刻的控制输入和过程的历史信息，预测过程输出的未来值，然后将预测的过程输出的第一个值作为系统的控制量输入系统，继续进行预测控制，从而不断对系统进行优化，实现系统的最优化调度。

国网河北省电力有限公司电力科学研究院顾朝敏等研究出一套对变电站进行多状态量感知和分析的智能监测终端(河北电力技术，[2019-12-25]:1-3+62,“基于多状态量感知分析技术的变电站智能监测”)，实现了电力设备和环境7种状态量的同步感知，终端植入基于人工智能技术的边缘计算模型，实现多种状态量的融合分析，以及多终端间状态量的协同计算，提升缺陷发现的种类和及时性。但是此研究只考虑了边缘计算的传输延迟较小，没有考虑到边缘设备计算资源有限，无法及时完成大量数据的处理。

广东供电局叶其革等提出了一种智能变电站多层数据交换调度优化方法(自动化与仪器仪表，[2017-08-25]：115-117，“智能变电站多层数据交换调度优化方法研究”)。该方法通过对智能变电站多层数据交换调度系统数据传输过程入手，首先对智能变电站多层数据交换调度系统的总体架构进行了优化，其中引进了一种数学模型，该数学模型使用了两种先进的计算方法，可以有效的提升数据智能变电站多层数据交换调度系统在进行数据传输时的质量，同时避免面了数据的大量丢失。但是该方法只考虑了数据在传输过程中的传输质量和数据丢失问题，没有考虑数据如何分配资源才能实现安全高效处理，使计算资源的利用率达到最大化。

重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室王有元等研究了一种基于云平台的变电站设备智能诊断系统(高电压技术，[2015-12-31]：3895-3901，“基于云平台的变电站设备智能诊断系统”)。该系统由智能传感器、诊断云平台和变电站中心控制站组成。智能传感器采集设备的实时状态数据并传输至云平台；云平台由智能电子设备组成，根据任务调度原则合理分配云平台计算资源，融合初步故障诊断信息，实现故障协同诊断和诊断结果分层存储；变电站中心控制站调用高级诊断方法进一步确认故障，发出报警和维修信号。但是该系统没有采样边缘云协同，没有解决云端延迟较大的问题。

发明内容

本发明是为避免上述现有技术所存在的不足之处，提供了一种面向变电站监测与边缘云协同的预测控制调度方法，以期能考虑云端互联网延迟的情况下，实现计算资源的合理分配，使得系统的吞吐量最大化，从而提高边缘云端计算资源的利用率和计算的精度。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：