基于边缘计算的地区电网调度系统实时性优化研究

引言

随着物联网技术、通信技术、测控技术和人工智能技术的不断发展和应用，配电网的角色正发生着改变。地区电网调度系统需实时处理海量数据，并快速响应调度指令，其实时性直接决定电网运行稳定性。传统调度系统依赖云端集中式处理，数据需远距离传输至云端，易受链路拥堵影响导致时延过高，难以满足新能源并网、分布式负荷增长下的实时调度需求。边缘计算凭借数据就近处理、低时延的核心优势，为破解这一难题提供新路径。探索其优化方向与实施路径，对提升地区电网调度实时性、保障电网安全高效运行具有重要意义。

一、基于边缘计算的地区电网调度系统实时性优化核心方向

1.1 电网运行数据的边缘节点就近采集与处理

电网运行数据的边缘节点就近采集与处理，是降低数据传输时延的核心方向。地区电网中，变压器、开关柜、分布式电源等设备会产生大量实时数据，传统模式下需传输至远端云端处理，易因传输距离长、数据量大导致时延。边缘节点可部署在变电站、配电站等设备集中区域，直接采集周边设备运行数据，通过本地计算单元完成数据过滤、分析与初步处理，仅将关键结果上传至云端。

1.2 调度决策指令的边缘端分布式生成与执行

调度决策指令的边缘端分布式生成与执行，是提升指令响应速度的关键方向。传统调度系统中，所有决策需由云端统一生成后下发，面对突发情况，指令下发时延过长易扩大故障影响。边缘计算可赋予边缘节点一定决策权限，针对局部、简单的调度需求，由边缘端自主生成并执行指令。例如，某区域配电网出现短时负荷过载，边缘节点通过本地分析，直接下发调整分布式电源出力的指令，无需等待云端决策；仅当遇到复杂问题时，才请求云端协同，形成“本地快速响应 + 云端复杂决策”的分布式模式，显著提升调度指令执行效率。

1.3 边缘计算与云端调度的协同联动减负荷优化

边缘计算与云端调度的协同联动减负荷优化，是保障系统整体高效运行的重要方向。云端调度系统承担全局统筹任务，若同时处理大量本地实时数据，易导致算力过载、响应变慢。通过边缘-云端协同，边缘端承担本地数据处理、简单决策任务，为云端分流减压；云端则聚焦全局优化，基于边缘端上传的关键数据，制定整体调度策略，并将策略下发至边缘节点执行。例如，边缘端处理辖区内设备状态监测数据，云端基于各边缘节点上传的区域负荷数据，优化全网电源出力分配，既减轻云端算力负担，又确保调度决策的全局性与实时性，实现系统整体高效运行。

二、基于边缘计算的地区电网调度系统实时性优化现存制约因素

2.1 边缘计算节点部署与地区电网拓扑适配性不足

边缘计算节点部署与地区电网拓扑适配性不足，是制约优化效果的突出因素。部分地区在部署边缘节点时，未充分结合电网拓扑结构，仅按固定间距或行政区域部署，导致节点覆盖不均。例如，在负荷密集的工业园区周边，边缘节点数量不足，无法及时采集处理海量设备数据；在设备稀疏的偏远区域，节点过度部署造成资源浪费。

2.2 边缘-终端数据交互过程中的安全防护短板

边缘-终端数据交互过程中的安全防护短板，是影响系统稳定的关键隐患。边缘节点与电网终端设备的数据交互频繁，且边缘节点分布广泛、部分部署在户外，易成为攻击目标。当前部分系统缺乏针对性安全防护措施，数据传输未采用加密技术，易被黑客窃取或篡改，如负荷数据被篡改可能导致调度决策失误；边缘节点缺乏身份认证机制，非法设备可能伪造终端接入系统，发送虚假数据干扰调度。

2.3 传统电网调度算法与边缘计算架构兼容性欠缺

传统电网调度算法与边缘计算架构兼容性欠缺，是阻碍技术落地的重要因素。传统调度算法多基于云端集中式算力设计，需调用全局数据进行计算，难以适配边缘计算分布式架构。例如，传统负荷预测算法需整合全网历史负荷数据，在边缘端仅能获取局部数据，算法无法有效运行；部分算法计算复杂度高，边缘节点算力有限，难以承载算法运行需求，导致边缘端无法自主生成调度决策。若强行将传统算法迁移至边缘架构，易出现计算效率低、决策不准确等问题，无法实现实时性优化目标。

三、基于边缘计算的地区电网调度系统实时性优化实践实施路径

3.1 结合电网负荷分布的边缘节点动态布局方案

结合电网负荷分布的边缘节点动态布局方案，是提升适配性的核心路径。首先开展地区电网负荷普查，明确负荷密集区域、设备集中区域的位置与规模；根据负荷与设备分布，确定边缘节点覆盖范围与算力需求，在负荷密集区增加节点数量、提升算力配置，在设备稀疏区合理减少节点，避免资源浪费；同时，考虑电网拓扑变化，建立节点动态调整机制，定期评估节点覆盖效果，对覆盖盲区或过载节点进行增补或升级，确保边缘节点与电网负荷、拓扑高度适配，充分发挥就近处理优势。

3.2 面向数据交互的边缘端多层次安全防护机制

面向数据交互的边缘端多层次安全防护机制，是保障系统安全的关键路径。构建 “终端认证 - 数据加密 - 节点防护” 三层防护体系：终端认证层面，采用物联网安全认证技术，验证边缘节点与终端设备身份，防止非法接入；数据加密层面，对边缘 - 终端、边缘 - 云端的传输数据采用对称加密与非对称加密结合的方式，确保数据传输过程不被窃取篡改；节点防护层面，为边缘节点部署防火墙、入侵检测系统，实时监测节点运行状态，发现异常访问或攻击行为立即阻断，并上报云端，形成 “本地防护 + 云端监控” 的安全模式，筑牢边缘计算应用的安全防线。

3.3 适配边缘架构的电网调度算法重构与优化

适配边缘架构的电网调度算法重构与优化，是推动技术落地的重要路径。针对边缘计算分布式、算力有限的特点，对传统调度算法进行重构：拆分算法模块，将数据预处理、局部决策等简单模块部署在边缘端，将全局优化、复杂计算模块保留在云端，实现 “边缘 - 云端” 算法协同；简化边缘端算法复杂度，基于边缘端局部数据，开发轻量化算法，降低算力需求；通过算法轻量化与模块拆分，确保边缘节点能快速运行算法，自主生成局部调度决。

四、结论

基于边缘计算的地区电网调度系统实时性优化，需聚焦数据就近处理、分布式决策、边缘 - 云端协同三大核心方向，解决节点部署适配不足、安全防护薄弱、算法兼容欠缺的制约因素，通过动态布局、安全防护、算法重构三大路径实现优化。推广这一体系，对提升地区电网调度效率、保障电网安全稳定运行、适配新能源并网与分布式负荷增长需求具有重要现实意义，为智能电网调度系统升级提供可行路径。

参考文献：

[1]马玉龙.基于深度学习与边缘计算的电网智能调度与决策支持系统研究[J].电气技术与经济,2025,(01):48-50.

[2]余竞航,赵一辰,宋浒.基于强化学习的边缘计算智能电网资源调度算法[J].电信科学,2024,40(01):115-122.

[3]关宇.基于大数据技术的智能电网调度优化分析[J].张江科技评论,2025,(05):111-113.