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期刊號: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于電力數據驅動的云控平臺邊緣計算優化策略

來源:電工電氣發布時間:2024-11-04 13:04 瀏覽次數:402

基于電力數據驅動的云控平臺邊緣計算優化策略

戴瑞海1,萬燕珍2,羅曼2,洪達2,周國華1
(1 國網浙江省電力有限公司杭州市蕭山區供電公司,浙江 杭州 311200;
2 浙江中新電力工程建設有限公司,浙江 杭州 311200)
 
    摘 要:隨著工業互聯網和智能電網的發展,電力數據量呈指數級增長。邊緣計算作為一種新型計算范式,通過將計算資源部署在靠近數據源的邊緣節點上,有效地緩解了中心服務器的壓力,提升了數據處理的實時性和可靠性。提出了一種電力數據驅動的工業云控平臺邊緣計算優化策略,從數據預處理、邊緣節點的合理分布以及動態任務調度等進行了系統分析。通過實際案例驗證了所提出的邊緣計算優化策略不僅顯著提高了系統的實時響應能力及計算資源的利用,而且增強了數據的安全性,為智能電網的運行和發展奠定了基礎。
    關鍵詞: 電力數據;邊緣計算;云控平臺;優化策略;數據預處理;邊緣節點;任務調度
    中圖分類號:TM732 ;TM744     文獻標識碼:B     文章編號:1007-3175(2024)10-0037-05
 
Optimization Strategy for Edge Computing of Cloud
Control Platform Based on Power Data Driven
 
DAI Rui-hai1, WAN Yan-zhen2, LUO Man2, HONG Da2, ZHOU Guo-hua1
(1 State Grid Zhejiang Electric Power Co., Ltd. Hangzhou Xiaoshan District Power Supply Company, Hangzhou 311200, China;
2 Zhejiang Zhongxin Electric Power Engineering Construction Co., Ltd, Hangzhou 311200, China)
 
    Abstract: With the development of industrial internet and smart grid, the amount of power data is growing exponentially. Edge computing as a new computing paradigm, it effectively relieves the pressure on the central server and improves the real-time and reliability of data processing by deploying computing resources on edge nodes close to the data source. This paper proposes a edge computing optimization strategy of industrial cloud control platforms of power data driven, then systematically analyzes in terms of data preprocessing, reasonable distribution of edge nodes and dynamic task scheduling. It has been verified by practical cases that edge computing optimization strategy not only significantly improves the real-time response ability of the system and the utilization of computing resources, but also enhances the security of data, which lays a foundation for the operation and development of smart grid.
    Key words: power data; edge computing; cloud control platform; optimization strategy; data preprocessing; edge node; task scheduling
 
參考文獻
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