本文是一篇信息系統與信息資源論文，本文以配網協同計算框架為架構基礎，以通信中心選址優化為規劃基礎，以計算任務卸載優化為實時對象，從不同的時間尺度對CPDS的資源優化方案進行了研究。
第一章 緒論
1.1 課題研究背景和意義
美加814大停電[1]和美國El Paso電力公司[2]的停電事故中，狀態估計功能的失效和通信不正常延時導致保護誤動，揭示了信息通信系統的電網實時狀態感知能力對于電力系統穩定運行的重要性。而分布式能源的廣泛接入使得電網的源—荷兩端隨機性增強，導致其在結構、潮流等方向發生了顯著變化，進而加劇了保障供電系統穩定性及可靠性的難度[3]。近年來，依托于智能感知與分布式網絡技術的快速發展，配電網的智能化水平得到了顯著提升，不僅優化了電力資源的配置，還增強了電網對復雜環境的適應能力。然而，隨著電網規模的擴大和復雜性的增加，對配電網的智能化管理提出了更高的要求[4]。
2015年11月，國家發展改革委員會、國家能源局公布了《電力發展“十三五”規劃》，其中強調了將“升級改造配電網和推進智能電網建設”作為重點任務。2023年4月，國家能源局印發《2023年能源工作指導意見》中提到，要加快能源產業數字化智能化升級，并明確把建設智能配電網作為推動能源消費轉型的具體措施之一[5]。為了深化配電自動化一次系統與信息系統的融合，業內提出了主動配電網信息物理系統的新概念，旨在優化配電網的管理和運行[6]。通過在配網智能終端及智能用電設備大量并網趨勢下形成配電信息物理系統（Cyber Physical Distribution System, CPDS），通過有源配電網與現代信息通信技術的深度融合，實現對電網數據的實時監測和分析，為電力系統運行提供更精準的決策支持[7]。
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1.2 國內外研究現狀
隨著智能電網的快速發展，配電網信息物理系統（CPDS）已成為國內外研究的熱點。CPDS通過集成先進的通信、計算和控制技術，實現了對電網的實時監測、分析和優化[14]。同時，邊緣計算作為解決數據傳輸延遲和中心化處理壓力的關鍵技術，在CPDS中的應用也逐漸受到重視。在網絡資源優化調度方面，節點部署、任務分配等研究也在不斷深入。
1.2.1 配電網信息物理系統的研究現狀
隨著能源結構的轉型和智能化技術的快速發展，配電網信息物理系統(CPDS)在提升電網效率和響應能力方面發揮著越來越重要的作用。在2006年，美國國家科學基金會（NSF）首次引入了信息物理系統（Cyber-Physical Systems, CPS）這一概念，并視為下一代工程系統，旨在通過計算機-控制系統與物理世界的對象、過程和環境的實時、動態連接來推動科技進步[15]。目前相關學者就CPS融合建模開展了豐富的研究，文獻[16]從信息物理融合的角度出發，通過將物理系統和信息系統的抽象成“數據節點”與“信息支路”，采用矩陣運算的方式對信息物理系統的狀態進行流計算，并提出一種針對能量系統的信息能量融合建模方法與綜合評估體系。文獻[17]為了定量分析通信故障或網絡攻擊情況下造成的異常信息流對能量流的影響，在能量流的計算中融合加入了信息流的計算過程，提出了能量-信息流融合的計算方法，對信息物理一體化模型進行求解。文獻[18,19]分析了信息流的建模思路和靜態建模方法，提出了基于實際組網方式和運行方式下的信息流模型；文獻[20]將通信和信息的影響作為輸入量，基于集群理論提出了分層CPS。文獻[21]采用有限狀態機和混合邏輯動態模型提出了搭建混合系統的CPS建模方法。
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第二章 CPDS云霧邊協同計算服務框架
2.1 配電信息物理系統與霧計算技術
2.1.1 配電網物聯網
物聯網（IoT）是指使用先進的ICT和嵌入式系統（包括數字化傳感器、儀表和控制器）將系統中的各種對象和元素相互連接的信息網絡。較傳統互聯網而言，物聯網具備了智能感知、可靠傳遞、自動控制、資源整合等鮮明特征，使其廣泛應用于網絡監控、遠程操作、決策制定等管理工作，建設監管控一體化平臺。
隨著智能電網的快速發展，物聯網技術與電力系統的結合愈發緊密。配電物聯網（Power Distribution Internet of Things, PDIoT）成為建立智能配電網的關鍵技術手段，也是建設智能電網2.0的重要工作。配電物聯網通過集成現代電子技術、通訊技術、計算機及網絡技術，將配電網的在線數據和離線數據、配電網數據和用戶數據以及電網結構和地理圖形進行有效融合，從而實現了配電系統在正常運行及事故情況下的智能化監測、保護、控制、用電和配電管理[65]。
近年來，國家電網、南方電網以及各地方電網針對智能配電與物聯網建設需要出臺了一系列的發展規劃與政策。國家電網在2019年3月發布的《泛在電力物聯網建設大綱》中，明確了泛在電力物聯網的架構組成，具體分為感知層、網絡層、平臺層與應用層四大層級，如圖2-1所示[66]。其中，感知層負責信息的采集與預處理；網絡層負責確保數據通信的穩定性；平臺層作為數據處理與分析的中心，為物聯網系統的智能決策和數據管理提供支撐；應用層作為用戶與物聯網系統的交互窗口提供多樣服務。 

信息系統與信息資源論文怎么寫

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2.2 基于云霧邊協同的計算層次架構
2.2.1 智能配電網基本計算框架
近年來，物聯網、5G、人工智能、大數據、高性能計算技術的快速發展為促進配電系統精細化感知與柔性協調控制提供了有利條件，目前云-邊協同的兩級計算框架已在眾多物聯場景中取得應用。圖2-3為當前大多數研究中提出的配電網云-邊協同架構示意圖，其主要由感知層、邊緣層和云服務層構成。
（1）感知層：該層處在配電網運行環境的末端，主要負責獲取配電網中的設備運行狀態、環境參數以及用戶信息等各類實時數據，并對配電網中的各類基礎設備進行控制操作。在配電網的云邊協同架構中，感知層設備主要涵蓋各種一次設備、二次設備以及一二次設備融合的成套設備。一次設備主要負責直接的電能分配，它們確保電能從發電廠順利傳輸到終端用戶，包括斷路器、開關柜、重合器、分段器等開關設備，以及箱式變電站和變壓器等變壓設備。二次設備主要用于監控、測量、控制、調節和保護一次設備，并為運維人員提供運行狀態信息或生成控制信號這類設備包括故障轉移單元（FTU）、數據傳輸單元（DTU）、臺區智能融合終端，以及故障指示器等智能配電終端設備。一二次融合成套設備通過將二次設備的相關功能融合到一次設備中，形成一體化的成套設備，主要包括融合了一次和二次功能的柱上斷路器和環網箱等。
（2）邊緣層：邊緣節點通常是位于靠近數據源一端以及網絡的邊緣側，并且具有一定計算能力同時起到匯聚接入功能的網絡設備，如本地能源路由器、匯聚交換機等。邊緣層是連接感知設備與云端的橋梁，通過對感知層上送的數據進行初步處理和分析并返回控制指令，實現對配電網的實時監控、故障檢測與隔離、優化控制等功能，能夠快速響應配電網的局部變化，提高系統的靈活性和可靠性。同時，邊緣層可為云服務層提供數據預處理服務，以環節云服務層的壓力。
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第三章 考慮節點性能的霧中心選址研究 .............................. 31
3.1 霧中心選址影響因素分析 ............................ 31
3.1.1 CPDS相依網絡拓撲模型 .................................... 31
3.1.2 最短路徑問題與求解方法 ..................... 32
第四章 基于時延與能耗的CPDS資源卸載分配策略 .................. 50
4.1 CPDS資源卸載基本場景 ............................... 50
4.2 CPDS資源卸載系統模型的構建 ................................. 50
第五章 結論與展望 ............................. 63
5.1 總結 ........................... 63
5.2 展望 ................................. 64
第四章 基于時延與能耗的CPDS資源卸載分配策略
4.2 CPDS資源卸載系統模型的構建
隨著實時性業務的深化應用以及“雙碳”目標的持續推進，系統中信息分析、處理和決策過程中的延遲、能耗問題日益受到關注。在構建一個高效的系統或應用程序過程中，傳輸速度、數據處理速度和能耗等方面的因素需要得到全面考慮。
基于前文所提出的任務卸載場景以及最短傳輸路徑集，通過分析建立卸載過程中的遷移成本模型、計算成本模型和能耗成本模型：任務從源節點向目的節點傳輸數據并返回結果過程中產生的時延構成遷移成本；計算成本是云霧邊節點對任務進行處理計算所耗費的時間成本；能耗成本反映設備在執行任務過程中所消耗的電能。這些成本是優化系統性能、資源分配和經濟效益的關鍵因素，在云霧邊協同計算中需要綜合考慮并進行合理的優化改進，以實現系統的整體性能優化和經濟效益最大化。

信息系統與信息資源論文參考

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第五章 結論與展望
5.1  總結
隨著智能電網的快速發展以及智能終端的大規模并網，CPDS的高度集成和邊緣智能設備的激增為電網的智能化運行提供了內生動力，同時也帶來了諸多挑戰。網絡數據量與計算能耗的爆發性增長，使得傳統云中心模式在計算、存儲和帶寬上面臨巨大壓力，這些包括了中心節點的部署策略以及計算任務的合理卸載等問題，不僅對智能配電網的穩定性產生了影響，也涉及到電網的運行安全。 基于上述背景，本文探討了智能配電網下的計算框架以及資源分配優化兩方面問題。針對配電信息網絡點多、面廣的特點，本文以配網協同計算框架為架構基礎，以通信中心選址優化為規劃基礎，以計算任務卸載優化為實時對象，從不同的時間尺度對CPDS的資源優化方案進行了研究。現將主要成果總結如下：
（1）針對配電信息網絡點多、面廣的特點，本文引入了霧計算的概念，結合CPDS的信息物理特征，提出了基于云霧邊協同的智能配電網計算框架。通過結合云計算中心強大的數據處理能力、霧計算節點近邊緣的實時響應能力以及邊緣設備的本地化計算優勢，將部分任務下沉至霧端處理，進而達到節約時延開銷的目的。而后，根據云霧邊協同的計算框架，分析了CPDS業務邏輯與層次化處理流程。最后，通過PureEdgeSim仿真平臺模擬對比了不同架構下的系統任務處理性能，實驗結果表明，引入霧計算的云霧邊協同計算框架能夠有效地平衡云中心和邊緣節點的負載，有效降低系統時延。
（2）針對霧中心的選址優化問題，本文提出了一種基于節點性能、網絡拓撲、通信質量與電力脆弱度的選址算法。該算法綜合考慮了網絡節點之間的連接關系、通信延遲等因素，通過聚類優化計算確定了霧中心的最佳位置。首先，從算網融合的視角建立了綜合考慮節點電網影響和拓撲影響的節點重要度綜合評價指標集，作為判斷節點在網絡中影響程度的重要依據。然后，基于主備用路徑的選擇和圖結構的特征，對傳統K-means聚類算法進行了改進，提出了基于節點評估的加權K-means聚類算法，實現對邊緣節點分區優化以及霧節點部署位置的選擇。
參考文獻（略）