一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法及系统与流程

1.本发明涉及微电网边缘计算技术领域，尤其涉及一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法及系统。


背景技术：

2.目前传统能源面临资源枯竭和环境污染等问题，新能源的出现为各种能源获取、环境恶化提供了解决方案，尽管传统的集中式发电远距离传输稳定，但也存在着诸如传输成本高和单一电源形式等问题，因此分布式发电技术近来得到了大力的发展，具有分布式发电设备的用户可以与其他用电用户组成一个多微电网系统；在传统的电力交易模式中，参与电力市场的主体一般是电网企业、大型能源生产商和电力消费者，家庭级别的消费者和生产者没有积极参与电力市场的交易，仅是向电网企业购买电力，为增强终端用户的灵活性，并为能源系统的不同利益相关者开辟新的市场机会，不同国家采取了不同的电力消费政策，使生产者可以将其剩余能源卖回电网，如上网电价和净计量，因此，在微电网中聚合异构分布式能源供能，利用分布式能源交易，可以为用户提供高效率和灵活的电网服务，现有的运用移动边缘计算技术，在运营商网络的边缘带来面向应用的计算能力，其中mec主机部署在边缘、中央数据网络，或在它们之间，mec的潜力包括低延迟、高带宽和实时计算，以及对异构物联网应用程序和服务的决策反馈，例如，虚拟现实、增强现实、自动驾驶汽车、智能微电网等。但是，mec面临着低延迟调度、可扩展性和电力可持续性的挑战，其中由于传统电力供应故障造成的mec供能的不可持续性又尤为严重。


技术实现要素：

3.为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法及系统，能够通过减少mec系统运行产生的能耗实现降低微电网系统中电能资源和计算资源的使用成本。
4.本发明所采用的第一技术方案是：一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法，包括以下步骤：
5.根据微电网的实际运行情况，获取微电网的电力数据，所述电力数据包括可再生能源设备的产能数据、电池储能数据、电力负载能耗数据和边缘计算负载状态数据；
6.根据可再生能源设备的产能数据、电池储能数据和电力负载能耗数据，构建用户对用电需求满意度的损失评价函数；
7.根据边缘计算负载状态数据，构建用户对计算资源需求满意度损失评价函数；
8.根据用户对用电需求满意度的损失评价函数与用户对计算资源需求满意度损失评价函数对微电网能源交易进行约束，构建微电网的能源交易成本函数；
9.基于微电网的能源交易成本函数进行微电网多资源交易。
10.进一步，所述电力负载能耗数据包括必须性负载能耗数据、弹性负载能耗数据和mec服务器的运行负载能耗数据，其中：
11.定义弹性负载能耗数据的最大值与最小值，构建能源调度平衡的约束条件；
12.根据能源调度平衡的约束条件对弹性负载能耗数据进行调度。
13.进一步，所述能源调度平衡的约束条件的表达式具体如下所示：
[0014][0015]
上式中，表示任何时段调度弹性负载的动态能耗，t∈t表示多微网系统中一小时时隙，表示能源社区即微电网，表示总调度动态能耗。
[0016]
进一步，还包括考虑微电网用户的出行能源消耗需求，其具体包括：
[0017]
设置用户出行电动汽车充电桩；
[0018]
所述电动汽车充电桩用于对电动汽车进行供电并在释放额外的电能至微电网电池进行储能。
[0019]
进一步，所述用户对用电需求满意度的损失评价函数具体如下所示：
[0020][0021]
上式中，βi表示加权系数，用来表示微电网用户对功耗偏差的敏感性，表示微电网用户的对实际用电的不适度成本，表示微电网用户的最舒适的负载能耗。
[0022]
进一步，所述用户对计算资源需求满意度的损失评价函数具体如下所示：
[0023][0024]
上式中，αi表示加权系数，用来表示微电网用户对计算资源偏差的敏感性，表示一个微电网在单位时隙初始分配的计算任务，表示单个微电网节点的计算能力，表示微电网用户的对计算需求的不适度成本。
[0025]
进一步，所述根据用户对用电需求满意度的损失评价函数与用户对计算资源需求满意度损失评价函数对微电网能源交易进行约束，构建微电网的能源交易成本函数这一步骤，其具体包括：
[0026]
根据边缘计算负载状态数据，构建微电网计算资源供需约束关系式；
[0027]
根据可再生能源设备的产能数据、电池储能数据和电力负载能耗数据，构建微电网能量平衡公式；
[0028]
结合微电网计算资源供需约束关系式与微电网能量平衡公式并进行最小化处理，构建微电网的能源交易成本函数。
[0029]
所述微电网能量平衡公式具体如下所示：
[0030][0031]
上式中，分别表示需要购买或出售的能量，表示可再生能源设备的产能，表示微电网电池储能的放电功率，表示电动汽车的放电功率，表示必须性负载的静态能耗，表示弹性负载的动态能耗，表示微电网电池储能的充电功率，表示mec系统的在单位时隙中的总能耗，表示电动汽车的充电功率。
[0032]
进一步，所述微电网的运行成本函数具体如下所示：
[0033][0034]
上式中，cost(i,t)表示第i个微电网的运行成本函数，因子p和c分别表示电能和计算资源实时交易价格，和分别表示微电网用户对电能和计算资源的需求偏差成本，表示在p2p交易市场上从其他微电网节点得到的计算任务，表示微电网节点需要从云数据中心购买的计算资源，表示多微电网在单位时隙需要共同完成的总计算任务量。
[0035]
本发明所采用的第二技术方案是：一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易系统，包括：
[0036]
数据获取模块，用于根据微电网的实际运行情况，获取微电网的电力数据，所述电力数据包括可再生能源设备的产能数据、电池储能数据、电力负载能耗数据和边缘计算负载状态数据；
[0037]
用电需求模块，用于根据可再生能源设备的产能数据、电池储能数据和电力负载能耗数据，构建用户对用电需求满意度的损失评价函数；
[0038]
资源计算模块，用于根据边缘计算负载状态数据，构建用户对计算资源需求满意度损失评价函数；
[0039]
交易约束模块，用于根据用户对用电需求满意度的损失评价函数与用户对计算资源需求满意度损失评价函数对微电网能源交易进行约束，构建微电网的能源交易成本函数；
[0040]
能源交易模块，基于微电网的能源交易成本函数进行微电网多资源交易。
[0041]
本发明方法及系统的有益效果是：本发明通过建立部署mec系统的分布式微电网
系统模型，根据微电网的实际运行情况，获取微电网的电力数据，并根据微电网的电力数据，构建用户对电能需求和计算资源需求满意度的损失函数，能够同时满足微电网用户对电力能源和计算资源的动态需求，并研究mec服务器电力负载的动态模型，利用微电网中的分布式可再生能源减少mec系统运行产生的能耗，微电网在保证mec服务的同时，进一步构建微电网的能源交易成本函数，使得整个分布式微电网系统的运行成本最小化，联合降低微电网系统中电能资源和计算资源的使用成本。
附图说明
[0042]
图1是本发明一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法的步骤流程图；
[0043]
图2是本发明一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易系统的结构框图；
[0044]
图3是本发明边缘计算使能的微电网分布式资源交易系统的模型图。
具体实施方式
[0045]
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
[0046]
参照图1，本发明提供了一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法，该方法包括以下步骤：
[0047]
s1、构建mec使能的分布式微电网系统模型；
[0048]
具体地，建立一个包含mec系统作的微电网模型，如图3所示，每个微电网小区内，均部署了可再生能源(光伏发电板、涡轮风力发电机)，电池储能系统(battery energy storage systems，bess)、ev充电桩等，该微电网的用户电力负载分为必须性负载和弹性负载，同时微电网小区内还部署了一个mec系统，其电力消耗也是该微电网的负载之一；
[0049]
在上述建立的微电网模型中，每个微电网与主电网和相邻微电网以电力传输电力传输线相连，因此，某个微电网可以与主电网，或者其他的微电网进行电能的交易，同时每个微电网之间还可以进行计算资源的交易，当该微电网的用户对于移动计算服务有需求时，微电网中的mec系统将会为用户提供边缘计算服务，换句话说，在每个时隙中，某个微电网有可能会接收到计算任务，并由该微电网的mec系统去完成这些计算任务，当计算任务过载，而微电网节点的mec系统没有充足的计算资源时，可以向云数据中心进行计算资源的购买。
[0050]
s2、构建微电网分布式能源模型；
[0051]
具体地，考虑一个由节点集合为组成的能源社区(即微电网)，而一个节点可以代表一个或多个分布网络中的建筑，在不丧失一般性的前提下，本发明分析了多微网系统中一小时时隙t∈t＝{1,
…
,24}的微网运行情况；
[0052]
一个能源社区可以拥有各种不同的分布式能源，如风力发电系统(wt)、光伏发电系统(pv)和电力存储系统(bess)，假设完全已知，wt和pv在第t时刻的能源然而，可再生能源是由wt和pv在白天产生的，取决于自然环境，如阳光强度和风速，因此，可再生能源是有上限的，如下式所示：
[0053][0054]
上式中，表示能源社区在单位时隙中可以产生的最大可再生能源的最大数量；
[0055]
进一步假设在同一单位时隙的可再生能源产量是相同的，随着der(分布式能源)的渗透率的提高，bess在每个微电网社区都很受欢迎，如特斯拉电力墙等能源存储设备，微电网的能源可以由bess储存，如清洁能源、购买的能源等，在每个微电网节点中，bess为内部其他的用电负载提供电能，因此，表示当前时隙的电池可用能量，以及用表示上一个时隙的电量，因此，bess的能量存储状态表达式如下所示：
[0056][0057]
上式中，和分别表示放电功率和充电功率，和分别表示充电和放电的实际效率；
[0058]
其中，和都具有上下界的约束条件，具体如下所示：
[0059][0060][0061][0062]
上式中，表示bess的最大存储容量，和分别表示为电池最大的放电和充电功率。
[0063]
s3、构建能源负载模型；
[0064]
具体地，微电网能源社区支持各种类型的电力负载，本发明将其分为三类：必须性负载、弹性负载和mec服务器的运行负载；在微电网的实际建筑中，日常照明、电子设备等，是一些的典型的必须性用电负载，符合用电需求，因此，假设定必须性负载的静态能量消耗为一个常数可以在任何时段调度弹性负载的动态能耗即各种用电负荷，如消毒设施、娱乐设备等，因此，该变量的下界和上界设置为：
[0065][0066]
上式中，和分别定义为动态能量消耗的最小值和最大值；
[0067]
因此，可以得到24小时能源调度平衡的约束条件表达式，如下所示：
[0068][0069]
上式中，表示一天内的总动态能耗需求，假设用户对用电需求满意度的损失评价函数，可得如下式所示：
[0070][0071]
上式中，表示微电网用户的最舒适的负载能耗，使用加权系数βi表示微电网用户对功耗偏差的敏感性，表示微电网用户的对实际用电的不适度成本；
[0072]
为了更贴切微电网内部的实际情况，本发明还考虑了微电网用户的出行需求，假设微电网节点配备了一组电动汽车(electric vehicle,ev)充电桩，ev在使用微电网充电桩的电能，同时在微电网电力不足时，可释放电能至bess存储，以提供微电网的能源补充，因此可得ev的充放电功率约束式为：
[0073][0074][0075][0076][0077]
上式中，表示电动汽车的存储容量(kwh)，分别表示电动汽车充放电效率，分别表示电动汽车充放电的二进制变量，表示电动汽车的电池存储状态。
[0078]
s4、构建边缘计算模型；
[0079]
具体地，在每个微电网配备的mec系统由多台移动边缘计算服务器组成，每个服务器的架构中都有一定数量的cpu内核，而cpu的运转周期数决定了cpu的工作频率，从而影响mec系统的能耗，因此，可以得到mec系统的在单位时隙中的总能耗得下式：
[0080][0081][0082]
上式中，mec系统的cpu总工作频率表示为f
i,t
，和表示mec工作频率波动范围的下限和上限，表示mec服务器的有效电容系数；
[0083]
在微电网能源社区中，用户的计算任务需求在每个单位时隙完成，以满足计算需求，换句话说，在每个单位时隙mec服务器需要消耗一定的能量去完成计算任务，因此，可以得到表示一个微电网在单位时隙初始分配的计算任务，其表达式具体如下所示：
[0084][0085]
上式中，表示多微电网在单位时隙需要共同完成的总计算任务量，相当于满足整个多微电网能源社区在任意时段的计算总需求，表示单个微电网节点的计算能力，其如下所示：
[0086][0087]
该式表示微电网节点的mec系统计算资源，因此可得，微电网用户对计算资源需求满意度的损失评价函数如下所示：
[0088][0089]
上式中，αi加权系数表示微电网用户对计算资源偏差的敏感性，表示为微电网用户的对计算需求的不适度成本。
[0090]
s5、分布式微电网多资源交易策略。
[0091]
具体地，基于上面提出的模型，本发明设计一种分布式微电网多资源交易策略，在该策略中，每个微电网都可以与其他微电网交易一定数量的电能和计算资源，当一个节点的计算任务过载，计算资源不足时，该节点可以从云数据中心或者在p2p市场中购买计算资源，表示微电网节点需要从云数据中心购买的计算资源，因此可得，单个微电网的计算资源供需约束关系式，如下所示：
[0092][0093]
上式中，表示在p2p交易市场上从其他微电网节点得到的计算任务，当为负值时，表示当前节点的计算任务迁移到其他微电网节点；
[0094]
当微电网节点的电力能耗大于可再生能源的发电量与本地储能状态之和时，微电网的需要从主网或p2p交易市场中购买电能，反之同理，因此，微电网为了保证每个时隙的平稳运行需要满足如下的能量平衡公式如下所示：
[0095][0096]
上式中，和分别表示需要购买或出售的能量，左项表示可用能源之和，右项表示用电负载的能耗之和；
[0097]
在分布式多微电网系统的资源交易模型中，每个微电网在满足上述c1，c2两个约束的前提下，在电力和计算资源富余时可以向主电网和其他微电网进行出售，当电力和计算资源不足时可以向主电网，其他微电网和云计算中心进行购买，那么，第i个微电网的运行成本函数可以表示为：
[0098][0099]
上式中，因子p和c表示电能和计算资源实时交易价格，和分别表示了微电网用户对电能和计算资源的需求偏差成本，综合以上，给出最小化分布式多微电网系统运行成本的优化问题如下所示：
[0100][0101]
对于上述优化问题，由于微电网用户的电力负载和计算服务需求为时变量，本发明考虑采用一般的启发式算法对问题进行求解，并得到最优的决策变量，包括每个时隙微电网向主电网和其他微电网交易的电量，微电网向云服务器和其他微电网中的mec服务器进行交易的计算资源数量，最后，本发明可以通过反馈这些最优变量到微电网系统产生每个时隙微电网的最优资源管理策略。
[0102]
参照图2，一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易系统，包括：
[0103]
数据获取模块，用于根据微电网的实际运行情况，获取微电网的电力数据，所述电力数据包括可再生能源设备的产能数据、电池储能数据、电力负载能耗数据和边缘计算负载状态数据；
[0104]
用电需求模块，用于根据可再生能源设备的产能数据、电池储能数据和电力负载能耗数据，构建用户对用电需求满意度的损失评价函数；
[0105]
资源计算模块，用于根据边缘计算负载状态数据，构建用户对计算资源需求满意度损失评价函数；
[0106]
交易约束模块，用于根据用户对用电需求满意度的损失评价函数与用户对计算资源需求满意度损失评价函数对微电网能源交易进行约束，构建微电网的能源交易成本函数；
[0107]
能源交易模块，基于微电网的能源交易成本函数进行微电网多资源交易。
[0108]
上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
[0109]
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本技术权利要求所限定的范围内。

技术特征：
1.一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法，其特征在于，包括以下步骤：根据微电网的实际运行情况，获取微电网的电力数据，所述电力数据包括可再生能源设备的产能数据、电池储能数据、电力负载能耗数据和边缘计算负载状态数据；根据可再生能源设备的产能数据、电池储能数据和电力负载能耗数据，构建用户对用电需求满意度的损失评价函数；根据边缘计算负载状态数据，构建用户对计算资源需求满意度损失评价函数；根据用户对用电需求满意度的损失评价函数与用户对计算资源需求满意度损失评价函数对微电网能源交易进行约束，构建微电网的能源交易成本函数；基于微电网的能源交易成本函数进行微电网多资源交易。2.根据权利要求1所述一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法，其特征在于，所述电力负载能耗数据包括必须性负载能耗数据、弹性负载能耗数据和mec服务器的运行负载能耗数据，其中：定义弹性负载能耗数据的最大值与最小值，构建能源调度平衡的约束条件；根据能源调度平衡的约束条件对弹性负载能耗数据进行调度。3.根据权利要求2所述一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法，其特征在于，所述能源调度平衡的约束条件的表达式具体如下所示：上式中，表示任何时段调度弹性负载的动态能耗，t∈t表示多微网系统中一小时时隙，表示能源社区即微电网，表示总调度动态能耗。4.根据权利要求3所述一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法，其特征在于，还包括考虑微电网用户的出行能源消耗需求，其具体包括：设置用户出行电动汽车充电桩；所述电动汽车充电桩用于对电动汽车进行供电并在释放额外的电能至微电网电池进行储能。5.根据权利要求4所述一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法，其特征在于，所述用户对用电需求满意度的损失评价函数具体如下所示：上式中，β
i
表示加权系数，用来表示微电网用户对功耗偏差的敏感性，表示微电网用户的对实际用电的不适度成本，表示微电网用户的最舒适的负载能耗。6.根据权利要求5所述一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法，其特征在于，所述用户对计算资源需求满意度的损失评价函数具体如下所示：
上式中，α
i
表示加权系数，用来表示微电网用户对计算资源偏差的敏感性，表示一个微电网在单位时隙初始分配的计算任务，表示单个微电网节点的计算能力，表示微电网用户的对计算需求的不适度成本。7.根据权利要求6所述一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法，其特征在于，所述根据用户对用电需求满意度的损失评价函数与用户对计算资源需求满意度损失评价函数对微电网能源交易进行约束，构建微电网的能源交易成本函数这一步骤，其具体包括：根据边缘计算负载状态数据，构建微电网计算资源供需约束关系式；根据可再生能源设备的产能数据、电池储能数据和电力负载能耗数据，构建微电网能量平衡公式；结合微电网计算资源供需约束关系式与微电网能量平衡公式并进行最小化处理，构建微电网的能源交易成本函数。8.根据权利要求7所述一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法，其特征在于，所述微电网能量平衡公式具体如下所示：上式中，分别表示需要购买或出售的能量，表示可再生能源设备的产能，表示微电网电池储能的放电功率，表示电动汽车的放电功率，表示必须性负载的静态能耗，表示弹性负载的动态能耗，表示微电网电池储能的充电功率，表示mec系统的在单位时隙中的总能耗，表示电动汽车的充电功率。9.根据权利要求8所述一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法，其特征在于，所述微电网的运行成本函数具体如下所示：上式中，cost(i,t)表示第i个微电网的运行成本函数，因子[和c分别表示电能和计算资源实时交易价格，和分别表示微电网用户对电能和计算资源的需求偏差成本，表示在p2p交易市场上从其他微电网节点得到的计算任务，表示微电网
节点需要从云数据中心购买的计算资源，表示多微电网在单位时隙需要共同完成的总计算任务量。10.一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易系统，其特征在于，包括以下模块：数据获取模块，用于根据微电网的实际运行情况，获取微电网的电力数据，所述电力数据包括可再生能源设备的产能数据、电池储能数据、电力负载能耗数据和边缘计算负载状态数据；用电需求模块，用于根据可再生能源设备的产能数据、电池储能数据和电力负载能耗数据，构建用户对用电需求满意度的损失评价函数；资源计算模块，用于根据边缘计算负载状态数据，构建用户对计算资源需求满意度损失评价函数；交易约束模块，用于根据用户对用电需求满意度的损失评价函数与用户对计算资源需求满意度损失评价函数对微电网能源交易进行约束，构建微电网的能源交易成本函数；能源交易模块，基于微电网的能源交易成本函数进行微电网多资源交易。

技术总结
本发明公开了一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法及系统，该方法包括：根据微电网的实际运行情况，获取微电网的电力数据；根据微电网的电力数据，构建用户对用电需求满意度的损失评价函数和用户对计算资源需求满意度损失评价函数；根据用户对用电需求满意度的损失评价函数与用户对计算资源需求满意度损失评价函数对微电网能源交易进行约束，构建微电网的能源交易成本函数并进行微电网多资源交易。通过使用本发明，能够通过减少MEC系统运行产生的能耗实现降低微电网系统中电能资源和计算资源的使用成本。本发明作为一种边缘计算使能的微电网分布式资源交易方法及系统，可广泛应用于微电网边缘计算技术领域。可广泛应用于微电网边缘计算技术领域。可广泛应用于微电网边缘计算技术领域。


技术研发人员：李建设 周华锋 何宇斌 李金 彭超逸 梁寿愚 樊腾飞 聂涌泉 黄楚鸿
受保护的技术使用者：中国南方电网有限责任公司
技术研发日：2023.03.10
技术公布日：2023/7/12