智能电网通信网络中边缘计算节点部署策略研究

一、引言

（一）研究背景与意义

随着智能电网技术的飞速发展，大量智能电表、分布式电源、传感器等设备接入电网，产生海量数据。传统云计算模式将数据传输至远程数据中心处理，存在传输时延高、网络带宽压力大、可靠性不足等问题，难以满足智能电网实时监测、快速控制、精准调度等业务需求。边缘计算通过在网络边缘侧部署计算节点，将数据处理和分析下沉到靠近数据源的位置，可有效降低数据传输时延、减轻核心网络负担、增强数据处理的实时性和隐私性，为智能电网的高效运行提供新的技术路径。因此，研究智能电网通信网络中边缘计算节点的合理部署策略，对于提升智能电网性能、推动智能电网技术发展具有重要的理论意义和现实价值。

（二）国内外研究现状

在国外，边缘计算在智能电网中的应用研究起步较早，部分研究围绕边缘计算节点部署展开，通过数学建模和优化算法探索节点的最优位置和数量，以平衡网络性能和成本。在国内，随着智能电网建设的推进，相关研究也逐渐增多，学者们从不同角度对边缘计算节点部署进行研究，包括考虑多业务需求、网络可靠性等因素，但现有研究在综合考虑智能电网复杂业务场景、动态数据变化以及多种约束条件下的节点部署策略仍有待完善，在实际应用中的普适性和有效性还需进一步验证。

二、智能电网通信网络与边缘计算概述

（一）智能电网通信网络特点

智能电网通信网络具有规模庞大、结构复杂的特点，涵盖广域通信网络和局域通信网络，连接各类电力设备和用户终端。其业务类型多样，包括实时监控、故障诊断、电力交易等，不同业务对通信的实时性、可靠性、带宽等要求差异显著。此外，智能电网通信网络还需具备较强的抗干扰能力和自愈能力，以保障电网安全稳定运行，且随着分布式电源和电动汽车等新元素的接入，网络的动态性和不确定性增加。

（二）边缘计算在智能电网中的应用优势

边缘计算在智能电网中的应用具有诸多优势。在数据处理方面，可实现数据的本地实时处理，减少数据传输时延，满足智能电网实时业务需求，如电力系统的快速故障检测与隔离。在网络优化方面，降低数据传输量，减轻核心网络带宽压力，提高网络资源利用率。

三、智能电网通信网络中边缘计算节点部署影响因素

（一）网络拓扑结构

智能电网通信网络拓扑结构对边缘计算节点部署有重要影响。不同的拓扑结构，如星型、环型、网状型等，其网络连接方式和数据传输路径不同，决定了节点之间的通信距离和数据传输效率。在节点部署时，需要根据网络拓扑结构合理规划节点位置，确保节点能够有效覆盖网络区域，实现数据的高效传输和处理，避免出现网络覆盖盲区或通信瓶颈。

（二）数据流量分布

智能电网中不同区域、不同类型设备产生的数据流量差异较大。在负荷密集区、新能源发电集中区等，数据流量相对较高；而在负荷较小的区域，数据流量较低。边缘计算节点部署需考虑数据流量分布情况，在数据流量大的区域适当增加节点数量或提高节点处理能力，以满足数据处理需求，避免节点过载导致数据处理延迟或丢失。

四、智能电网通信网络中边缘计算节点部署模型构建

（一）目标函数设定

以提高数据处理效率、降低网络时延、优化资源利用为目标，构建多目标函数。考虑数据传输时延、节点处理负载均衡、能耗等因素，将其量化后纳入目标函数。以最小化数据传输时延和节点负载不均衡度、最小化

系统能耗为目标，通过加权求和的方式将多个目标整合为一个综合目标函数，以便通过优化算法求解最优部署方案。

（二）约束条件确定

节点部署需满足多种约束条件。在节点容量方面，每个边缘计算节点的处理能力和存储容量有限，需确保分配到节点的数据量不超过其容量限制。在网络连接方面，节点之间的通信距离需在有效传输范围内，保证数据能够可靠传输。此外，还需考虑成本预算约束，确保节点部署方案在经济上可行。同时，对于一些关键业务，还需满足可靠性和安全性等特殊约束条件。

五、边缘计算节点部署策略设计

启发式算法基于经验和直观判断，能够快速找到较优解，适用于大规模复杂问题的求解。在智能电网边缘计算节点部署中，可采用贪婪算法、模拟退火算法等启发式算法。贪婪算法从初始解出发，每次选择当前状态下最优的节点部署方案，逐步构建最终方案；模拟退火算法通过模拟物理退火过程，在搜索过程中允许一定概率接受较差解，避免陷入局部最优，从而找到更优的节点部署方案。

六、仿真实验与结果分析

（一）仿真环境搭建

利用 MATLAB 等仿真软件搭建智能电网通信网络仿真环境，模拟不同的网络拓扑结构、数据流量分布和业务需求场景。设定边缘计算节点的相关参数，如处理能力、存储容量、能耗等。同时，对启发式算法和遗传算法进行编程实现，以便在仿真环境中测试不同部署策略的性能。

（二）结果对比与分析

通过仿真实验，对比不同部署策略下智能电网通信网络的性能指标，如数据传输时延、节点负载均衡度、系统能耗等。分析不同算法在不同场景下的优劣，验证所构建模型和设计策略的有效性和可行性。实验结果表明，合理的边缘计算节点部署策略能够显著降低数据传输时延，提高节点负载均衡度，降低系统能耗，有效提升智能电网通信网络的性能。

七、结论与展望

（一）研究结论

本研究针对智能电网通信网络中边缘计算节点部署问题，分析了相关影响因素，构建了部署模型，并设计了基于启发式算法和遗传算法的部署策略。通过仿真实验验证，所提出的策略能够有效提升智能电网通信网络的性能，为智能电网中边缘计算节点的合理部署提供了理论依据和技术支持。

（二）研究展望

未来研究可进一步考虑智能电网业务的动态变化和不确定性，优化节点部署模型，提高模型的适应性和灵活性。探索将人工智能、机器学习等技术与边缘计算节点部署相结合，实现更智能、自适应的部署策略。同时，加强与实际工程应用的结合，开展试点项目，验证研究成果在实际智能电网中的应用效果，推动边缘计算在智能电网中的广泛应用。

参考文献

[1]王桃桃,李景.人工智能在智能电网电力采集终端中的优化调度应用[J].数字技术与应用,2025,43(03):46-48.

[2]徐健,肖勇才,林泽键,等.基于同态加密的智能电网隐私保护异常检测技术[J/OL].计算机技术与发展,1+3-11[2025-05-31].https://doi.org/10.20165/j.cnki.ISSN1673-629X.2025.0067.

[3]张东.基于信息熵理论的配电信息物理系统边缘计算节点部署方法[D].天津大学,2020.DOI:10.27356/d.cnki.gtjdu.2020.003368.