基于边缘计算的配电网区域划分方法及终端

技术领域

本发明涉及配电网区域划分领域，尤其涉及一种基于边缘计算的配电网区域划分方法及终端。

背景技术

10kV配电网可直接与终端的电力用户相连接，是保证终端电力用户的用电体验的重要一环。它的根本任务是为用户提供安全、稳定、优质的电力。然而，与输电网相比，配电网的节点和支路众多，且结构复杂，更容易发生故障。随着多种分布式电源接入配电网以及配电网的拓展升级，配电网的拓扑结构日趋复杂，其中，配电网区域保护作为一种可以进行高效、迅速实现配电网保护的方法，是目前关注度较高的一种配电网保护方式。

在配电网区域保护方案的区域集中式架构中，一个配网主站控制多个配网子站，其中配网子站是区域中的控制中心，负责在发生故障时对本区域内各智能终端上送的实时信息进行相应计算处理，并将故障处理结果和切断指令发送给各配电房的智能终端，从而完成故障的切除。配网子站与终端的连接方式与边缘计算中边缘计算中心和终端的连接方式极为相似，配电主站类似于云计算中心。因此，边缘计算的算力下沉、云边协同等特点可以完美地应用在配电网中，为快速配电网保护提供保障。

在传统的配电网故障处理模式中，仅由配网主站对故障进行处理，配网主站的计算任务过重，难以保证故障处理速度；同时，各个终端到配网主站之间的通信距离过长，通信质量难以保证，通信速度慢、系统延迟大。在现有配电网区域划分方法中，一方面，多数研究进行区域划分时仅考虑单一指标进行简单划分，例如，现有技术[1](基于稳定连接的配电网边缘划分方法及应用研究[J].电力信息与通信技术，2020，18(01):26-32.DOI:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2020.01.004)只根据馈线偶数进行配电网边缘区域划分；另一方面，近年来多种分布式电源持续接入配电网导致配电网拓扑结构多变，现有的区域划分技术方案对于配电网拓扑结构发生变化的情况无法进行调整的问题。例如，现有技术[2](面向配电网故障快速处理的边缘计算单元优化配置方法[J].电力建设，2022，43(03):31-41)在对配电网区域进行划分时只考虑了当前拓扑结构下通信和拓扑等多方面因素。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于边缘计算的配电网区域划分方法及终端，实现全面、合理地对配电网进行区域划分，并且能够根据配电网拓扑结构的变化动态划分区域，提高配电网区域划分的灵活性。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于边缘计算的配电网区域划分方法，包括步骤：

获取配电网中的预设指标，根据所述预设指标构建配电网的目标数据模型，对所述目标数据模型进行非线性规划求解，得到所述目标数据模型的最优聚类数；

获取配电网中的待分配终端信息，根据所述待分配终端信息生成多视角数据集，将所述多视角数据集进行合并，得到共识数据集；

对所述最优聚类数以及共识数据集进行多视角聚类，得到聚类结果。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

一种基于边缘计算的配电网区域划分终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的一种基于边缘计算的配电网区域划分方法的各个步骤。

本发明的有益效果在于：在配电网的区域集中式架构中，配网子站及其统筹的区域，也就是边缘计算中边缘中心和边缘区域的划分和选取至关重要。而在保护区域的划分上，为了使保护过程迅速高效，需要保证通信的快速和计算的高速准确，保护区域不能太大；同时，考虑经济性问题，保护区域又不能太小。因此，在区域边缘计算中心(即配电子站)的选择上，需要综合考虑通信效果和部分重要节点来进行选取。本发明基于边缘计算方法对配电网进行区域划分，实现合理划分区域，不仅缓解了主站的通信压力，还加快了故障切除的响应速度，为配电网安全稳定提供了保障。同时，本发明能够基于预设的多项指标进行区域划分，实现综合全面地考虑了各种配电网区域划分和边缘计算中心部署的因素。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种基于边缘计算的配电网区域划分方法的步骤流程图；

图2为本发明实施例一提供的一种基于边缘计算的配电网区域划分方法的程序流程图；

图3为本发明实施例一提供的一种基于边缘计算的配电网区域划分方法的具体流程图；

图4为本发明实施例二提供的一种基于边缘计算的新终端区域划分方法；

图5为本发明实施例提供的一种基于边缘计算的配电网区域划分终端的结构示意图；

标号说明：

1、一种基于边缘计算的配电网区域划分终端；2、存储器；3、处理器。

具体实施方式

为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。

请参照图1，本发明实施例提供了一种基于边缘计算的配电网区域划分方法，包括步骤：

获取配电网中的预设指标，根据所述预设指标构建配电网的目标数据模型，对所述目标数据模型进行非线性规划求解，得到所述目标数据模型的最优聚类数；

获取配电网中的待分配终端信息，根据所述待分配终端信息生成多视角数据集，将所述多视角数据集进行合并，得到共识数据集；

对所述最优聚类数以及共识数据集进行多视角聚类，得到聚类结果。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：在配电网的区域集中式架构中，配网子站及其统筹的区域，也就是边缘计算中边缘中心和边缘区域的划分和选取至关重要。而在保护区域的划分上，为了使保护过程迅速高效，需要保证通信的快速和计算的高速准确，保护区域不能太大；同时，考虑经济性问题，保护区域又不能太小。因此，在区域边缘计算中心(即配电子站)的选择上，需要综合考虑通信效果和部分重要节点来进行选取。本发明基于边缘计算方法对配电网进行区域划分，实现合理划分区域，不仅缓解了主站的通信压力，还加快了故障切除的响应速度，为配电网安全稳定提供了保障。同时，本发明能够基于预设的多项指标进行区域划分，实现综合全面地考虑了各种配电网区域划分和边缘计算中心部署的因素。

进一步的，所述预设指标包括通信性指标、经济性指标以及效益性指标，所述通信性指标包括时延、带宽以及丢包率，所述经济性指标包括边缘计算服务器的部署成本，所述效益性指标包括边缘计算服务器的算力资源利用率；

所述获取配电网中的预设指标，根据所述预设指标构建配电网的目标数据模型，对所述目标数据模型进行非线性规划求解，得到所述目标数据模型的最优聚类数具体为：

根据所述预设指标构建配电网的目标数据模型：

minF(k)＝ω

其中，ω

对所述目标数据模型进行约束：

其中，B

根据所述约束对所述目标数据模型进行非线性规划求解，得到所述目标数据模型的最优聚类数。

由上述描述可知，所述预设指标包括通信性指标，用于避免配电网终端在区域划分时，各个终端到配电主站之间的通信距离过长，通信质量难以保证，造成通信速度慢、系统延迟大等通信问题；所述预设指标还包括经济性指标，用于减少系统服务器的部署成本；此外，所述预设指标还包括效益性指标，用于提高配电网处理故障的响应速度，避免计算任务过重的问题。由此，实现综合全面地考虑了各种配电网区域划分和边缘计算中心部署的因素。

进一步的，所述待分配终端信息包括拓扑结构以及位置信息；所述多视角数据集包括第一数据集和第二数据集；

所述获取配电网中的待分配终端信息，根据所述待分配终端信息生成数据集具体为：

根据所述待分配终端的拓扑结构，生成第一数据集；

根据所述待分配终端的位置信息，生成第二数据集；

将所述第一数据集和所述第二数据集进行合并，得到共识数据集。

由上述描述可知，第一数据集是基于终端拓扑结构生成，根据第一数据集进行区域划分能够让区域划分时将具有电气连接关系的终端更可能被分配在同一个区域。第二数据集是基于终端的位置信息生成，根据第二数据集进行区域划分能够让区域划分时将地理位置相近或者属于同一个行政区域的终端更可能被划分在同一区域，这一方面减少了通信距离，另一方面也方便进行管理。

进一步的，所述拓扑结构包括所述待分配终端之间的电气连接关系和馈线故障频次；所述位置信息包括经度、纬度以及行政区域；

所述根据所述待分配终端的拓扑结构，生成第一数据集具体为：

根据所述馈线故障频次计算所述拓扑结构的权重值：

w＝ωp

其中，ω为权重指数，p

根据所述权重值生成所述拓扑结构的邻接矩阵：

W

其中，所述邻接矩阵W为一个n×n的n维矩阵，n为所述待分配终端的总数；W

根据所述邻接矩阵生成所述拓扑结构的拉普拉斯矩阵，计算所述拉普拉斯矩阵的特征值，选取符合预设条件的特征值对应的特征向量，根据所述特征向量生成降维后的第一数据集；

所述根据所述待分配终端的位置信息，生成第二数据集具体为：

其中，所述第二数据集A

由上述描述可知，第一数据集是带权重的邻接矩阵，综合考虑待分配终端所连接的分布式电源个数、馈线的故障频次对其拓扑结构图进行权重赋值。第二数据集是各个待分配终端的位置归属信息，具体为以经纬度为表现形式的具体地理位置和行政区划归属信息。通过不同的数据集类整理归纳，便于后期配电网区域的划分以及数据管理。

进一步的，所述将所述第一数据集和所述第二数据集进行合并，得到共识数据集具体为：

A＝(ω

其中，所述共识数据集A为一个n×6的矩阵，n为所述待分配终端的总数；A

由上述描述可知，多视角聚类包括两个原则，即互补原则和共识原则，互补原则规定为了更全面、更准确地描述数据对象，应该使用多个视角，则在方程中体现为不同视角对应不同的数据集；共识原则规定了能够最大限度地保持多个不同视角的一致性，则体现为不同视角对应相同的共识数据集。

进一步的，所述聚类结果包括分区结果和每一区域所对应的聚类中心；

所述对所述最优聚类数以及共识数据集进行多视角聚类，得到聚类结果具体为：

将所述最优聚类数以及共识数据集输入预设的k-means算法中，得到分区结果和每一区域所对应的聚类中心。

由上述描述可知，将共识矩阵与k-means聚类算法进行结合，优化了最优聚类数和聚类中心的选取，使聚类算法预测结果更加准确。

进一步的，所述对所述最优聚类数以及共识数据集进行多视角聚类，得到聚类结果之后还包括：

计算区域中每个待分配终端与所述区域对应的聚类中心的地理距离，将所述地理距离最小的待分配终端标记为边缘计算中心。

由上述描述可知，根据聚类中心选择每个区域中地理距离最接近的终端作为边缘计算中心，即，将数据计算得到的聚类中心下沉至实际终端，并将其作为边缘计算中心，可保证该区域内的所有终端都能满足通信指标的需求，并且便于区域内的终端管理和控制，加快了故障切除的响应速度。

进一步的，所述对所述最优聚类数以及共识数据集进行多视角聚类，得到聚类结果之后还包括：

若所述配电网存在新终端，则计算所有仍有算力余量的边缘计算中心与所述新终端的欧氏距离，选取所述欧氏距离最小的第一边缘计算中心，并验证所述新终端是否符合所述预设指标，若是，则将所述新终端加入所述第一边缘计算中心所属区域。

由上述描述可知，在配电网区域划分的设计完成后，配电网系统依然能够根据配电网拓扑的变化动态地调整分区结果，例如存在新终端加入时，能够根据预设指标自动为其划分区域，无需人为修改，提高了区域划分系统的自动化程度。

进一步的，还包括：

若所述新终端不符合所述预设指标，则剔除所述第一边缘计算中心后，选取所述欧氏距离最小的第二边缘计算中心，并验证所述新终端是否符合所述预设指标，直至所述新终端区域划分成功。

由上述描述可知，在进行新终端区域划分时根据预设指标进行区域划分，故所述预设指标为新终端的区域划分提供了参考标准；在配电网拓扑结构多变的情况下，本发明的配电网区域划分方法依然能够实现精准的区域划分，保证了配电网区域保护方法的可持续性和灵活性。

本发明另一实施例提供了一种基于边缘计算的配电网区域划分终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的一种基于边缘计算的配电网区域划分方法的各个步骤。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：基于边缘计算方法对配电网进行区域划分，实现合理划分区域，不仅缓解了主站的通信压力，还加快了故障切除的响应速度，为配电网安全稳定提供了保障。同时，本发明能够基于预设的多项指标进行区域划分，实现综合全面地考虑了各种配电网区域划分和边缘计算中心部署的因素。

本发明实施例提供了一种基于边缘计算的配电网区域划分方法及终端，可应用于配电网系统中，解决配电网传统故障处理方式处理速度低、配网主站数据处理压力大的问题，以下通过具体实施例来说明：

请参照图1至图3，本发明的实施例一为：

一种基于边缘计算的配电网区域划分方法，包括步骤：

S1、获取配电网中的预设指标，根据所述预设指标构建配电网的目标数据模型，对所述目标数据模型进行非线性规划求解，得到所述目标数据模型的最优聚类数。

具体的，所述预设指标包括通信性指标、经济性指标以及效益性指标，所述通信性指标包括时延、带宽以及丢包率，所述经济性指标包括边缘计算服务器的部署成本，所述效益性指标包括边缘计算服务器的算力资源利用率；

S11、根据所述预设指标构建配电网的目标数据模型：

minF(k)＝ω

其中，ω

在本实施例中，所述目标数据模型为归一化后的目标数据模型，其归一化过程为：

其中，T为通信时延，T

具体的，

其中，v

S12、对所述目标数据模型进行约束：

其中，B

S13、根据所述约束对所述目标数据模型进行非线性规划求解，得到所述目标数据模型的最优聚类数K。

S2、获取配电网中的待分配终端信息，根据所述待分配终端信息生成多视角数据集，将所述多视角数据集进行合并，得到共识数据集。

具体的，所述待分配终端信息包括拓扑结构以及位置信息；所述多视角数据集包括第一数据集和第二数据集；

在本实施例中，所述待分配终端的拓扑结构包括开闭所终端DTU(DistributionTerminal Unit)、配变终端TTU(distribution Transformer supervisory TerminalUnit)、馈线终端FTU(Feeder Terminal Unit)、分布式电源DG(Distributed Generator)以及联络开关等终端的拓扑结构；所述馈线的故障频次指任意两个连接的终端之间的连接线的故障频次；所述待分配终端的算力包括每个终端的平均计算任务数据等参数；所述待分配终端的位置信息包括每个终端的地理位置及其所属行政区域。

在实施例中，所述多视角数据集和共识数据集均为矩阵形式。

S21、根据所述待分配终端的拓扑结构，生成第一数据集，具体的：

所述拓扑结构包括所述待分配终端之间的电气连接关系和馈线故障频次；所述位置信息包括经度、纬度以及行政区域；

根据所述馈线故障频次计算所述拓扑结构的权重值：

w＝ωp

其中，ω为权重指数，p

需要说明的是，在第一数据集A

S212、根据所述权重值生成所述拓扑结构的邻接矩阵：

W

其中，所述邻接矩阵W为一个n×n的n维矩阵，n为所述待分配终端的总数；W

在本实施例中，假设共有n个待分配终端，则所述邻接矩阵W为一个n×n的n维矩阵；所述行向量W

W

即所述行向量

S213、根据所述邻接矩阵生成所述拓扑结构的拉普拉斯矩阵，计算所述拉普拉斯矩阵的特征值，选取符合预设条件的特征值对应的特征向量，根据所述特征向量生成降维后的第一数据集A

具体的，选取最小的前3个非零特征值对应的特征向量，将这3个特征向量构成降维后的第一数据集A

S22、根据所述待分配终端的位置信息，生成第二数据集A

其中，所述第二数据集A

在本实施例中，假设共有n个待分配终端，在第二数据集A

S23、将所述第一数据集和所述第二数据集进行合并，得到共识数据集，具体为：

A＝(ω

其中，所述共识数据集A为一个n×6的矩阵，n为所述待分配终端的总数；A

S3、对所述最优聚类数以及共识数据集进行多视角聚类，得到聚类结果。

具体的，所述聚类结果包括分区结果和每一区域所对应的聚类中心；

S31、将所述最优聚类数以及共识数据集输入预设的k-means算法中，得到分区结果和每一区域所对应的聚类中心。

所述S3之后还包括：

S32、计算区域中每个待分配终端与所述区域对应的聚类中心的地理距离，将所述地理距离最小的待分配终端标记为边缘计算中心。

S4、若所述配电网存在新终端，则计算所有仍有算力余量的边缘计算中心与所述新终端的欧氏距离，选取所述欧氏距离最小的第一边缘计算中心，并验证所述新终端是否符合所述预设指标，若是，则将所述新终端加入所述第一边缘计算中心所属区域。

若所述新终端不符合所述预设指标，则剔除所述第一边缘计算中心后，选取所述欧氏距离最小的第二边缘计算中心，并验证所述新终端是否符合所述预设指标，直至所述新终端区域划分成功。

需要说明的是，所述预设指标为通信性指标。

请参照图4，本发明的实施例二为：

一种基于边缘计算的配电网区域划分方法中所述S4的具体实现方式。

在一种可选的实施方式中，所述新终端包括分布式电源。

当配电网中存在新加入的分布式电源，则需要对当前的分区结果进行调整，使得新加入的分布式电源划入其中一个区域，且能够满足预设指标，具体的，在步骤S3之后还包括：

S41、若所述配电网存在新加入的分布式电源，则获取所有边缘计算中心的地理位置、现有负载以及与新加入的分布式电源连接的终端的所属区域；

所述边缘计算中心的数据形式为：

x

所述新加入的分布式电源的数据形式为：

y＝(经度，纬度，0，所连接终端1的区域编号，所连接终端2的区域编号)；

由于分布式电源在接入配电网时，连接方式可能有两种：第一种是直接与边缘终端相连，第二种是接入在两个终端之间；因此，新加入的终端可能与1个或2个终端连接，为了保持数据长度一致，所以在数据形式中预留两个数据位置：在x

S42、根据所有边缘计算中心的地理位置、现有负载以及与新加入的分布式电源连接的终端的所属区域，选取所有边缘计算中心中仍有算力余量的边缘计算中心。

S43、计算所有仍有算力余量的边缘计算中心与新加入的分布式电源的欧氏距离。

所述欧氏距离公式具体为：

其中，i为空间维度，x

从而得到新加入的分布式电源坐标与每一仍有算力余量的边缘计算中心的欧氏距离。

S44、选取所述欧氏距离最小的第一边缘计算中心，并验证新加入的分布式电源是否符合通信性指标，若是，则将所述新加入的分布式电源加入所述第一边缘计算中心所属区域；若不符合，则将选取所述欧氏距离次小的第二边缘计算中心，并再次验证是否符合通信性指标，直至新加入的分布式电源加入边缘计算中心能够符合通信性指标，则表示新加入的分布式电源区域划分成功。

请参照图5，本发明的实施例三为：

一种基于边缘计算的配电网区域划分终端1，包括存储器2、处理器3及存储在所述存储器2上并在所述处理器3上运行的计算机程序，所述处理器3执行所述计算机程序时实现实施例一和实施例二中所述的一种基于边缘计算的配电网区域划分方法的各个步骤。

综上所述，本发明提供的一种基于边缘计算的配电网区域划分方法及终端，在配电网区域集中式架构中，配网子站及其统筹的区域，也就是边缘计算中边缘中心和边缘区域的划分和选取至关重要。而在保护区域的划分上，为了使区域保护的过程迅速高效，需要保证通信的快速和计算的高速准确，保护区域不能太大；同时，考虑经济性问题，保护区域又不能太小。因此，本发明同时预设的通信性指标、经济性指标以及效益性指标来构建多目标数据模型，基于多目标数据模型的综合效果，来解决多数研究进行区域划分时仅考虑单一指标进行简单划分的问题。此外，在针对终端进行聚类分区时，根据终端的拓扑结构以及故障频次生成带权重的终端连接矩阵，以此来保证具有电气连接关系的终端更可能被分配与同一区域；同时根据终端的位置信息生成位置归属信息矩阵，让地理位置相近或属于同一行政区域的终端能够划分在同一区域，进一步地减少通信距离，而且便于管理。并且，本发明基于拓扑结构生成的聚类中心以及分区结果，能够针对拓扑结构发生变化的情况实现自动划区，保证了配电网区域保护方法的可持续性和灵活性。因此，本发明在区域边缘计算中心(即配电子站)的选择上，实现综合考虑通信效果和部分重要节点进行选取，不仅缓解了主站的通信压力，还加快了故障切除的响应速度，为配电网安全稳定提供了保障。同时，能够基于预设的多项指标进行区域划分，实现综合全面地考虑了各种配电网区域划分和边缘计算中心部署中的通信、成本、拓扑、行政等因素。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。