电力调度方法、系统和存储介质与流程

1.本技术涉及电力系统自动化调度技术领域，特别是涉及一种电力调度方法、系统和存储介质。


背景技术：

2.随着越来越多的新能源电源接入电网，其占电网容量比例不断提高，另一方面，大量电力电子设备的接入也降低了电力系统运行的“惯性”，电力系统面临更加复杂的运行工况和应用需求，需要处理和维护的信息时间颗粒度越来越小，信息量也爆炸式增长。因此近几年国家电网确立了智能化、数字化转型的关键战略目标，旨在利用当前已经取得相当大进步的计算机技术、通信技术以及智能技术，将现代信息数据处理技术和先进通信技术应用在电力系统中，应对当前复杂电网的挑战，提高电力系统总体运行的效率和可靠性。
3.在实现过程中，发明人发现传统技术中至少存在如下问题：现有的电力调度方法的可靠性不高。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电力调度方法、系统和存储介质。
5.一种电力调度方法，应用于云主站，包括：
6.获取边缘计算节点发送的电力节点的当前运行状态，并基于当前运行状态更新电网数据库；
7.根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点，以使边缘计算节点在接收到静态安全分析计算任务的情况下对电网数据进行静态安全分析计算，得到计算结果并上传至云主站；
8.接收边缘计算节点发送的计算结果；
9.基于计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，制定电力系统调度计划并输出至边缘计算节点，以使边缘计算节点控制电力节点内的控制设备执行电力系统调度计划。
10.在其中一个实施例中，获取边缘计算节点发送的电力节点的当前运行状态，并基于当前运行状态更新电网数据库的步骤，包括：
11.获取边缘计算节点发送的辅助决策信息和当前运行状态；辅助决策信息为边缘计算节点根据当前运行状态和电力节点的历史运行状态，对小时间尺度内的节点功率出力情况及负荷运行情况进行预测得到的；
12.基于当前运行状态和辅助决策信息更新电网数据库。
13.在其中一个实施例中，根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点的步骤，包括：
14.将分析数据发送至边缘计算节点，以及根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点；分析数据包括
计算参数和收敛判据。
15.在其中一个实施例中，电力系统调度计划包括电源主体在小时间尺度内的出力计划以及负荷主体在小时间尺度内的用电计划；
16.基于计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，制定电力系统调度计划的步骤，包括：
17.基于计算结果，在满足约束条件的情况下，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，制定电力系统调度计划；约束条件包括电网频率要求、电压要求以及线损要求。
18.在其中一个实施例中，基于计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，制定电力系统调度计划并输出至边缘计算节点的步骤之后，还包括：
19.接收边缘计算节点发送的调度请求以及电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态；
20.在接收到调度请求的情况下，基于电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态调整电力系统调度计划；
21.将调整后的电力系统调度计划发送给边缘计算节点。
22.一种电力调度方法，应用于边缘计算节点，包括：
23.采集电力节点的当前运行状态并发送至云主站，以使云主站在获取到当前运行状态的情况下，基于当前运行状态更新电网数据库，并根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点；
24.接收云主站发送的电网数据以及静态安全分析计算任务，并在接收到静态安全分析计算任务的情况下，对电网数据进行静态安全分析计算，得到计算结果并上传至云主站；
25.接收云主站发送的电力系统调度计划，并控制电力节点内的控制设备执行电力系统调度计划；电力系统调度计划为云主站根据计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标制定的。
26.在其中一个实施例中，采集电力节点的当前运行状态并发送至云主站的步骤，包括：
27.采集当前运行状态，并根据当前运行状态和电力节点的历史运行状态，对小时间尺度内的节点功率出力情况及负荷运行情况进行预测，得到辅助决策信息；
28.将当前运行状态和辅助决策信息发送至云主站。
29.在其中一个实施例中，接收云主站发送的电力系统调度计划，并控制电力节点内的控制设备执行电力系统调度计划的步骤之后，还包括：
30.采集电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态发送至云主站，并向云主站发送调度请求；调度请求用于指示云主站基于电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态，调整电力系统调度计划；
31.接收云主站发送的调整后的电力系统调度计划，并控制电力节点内的控制设备执行调整后的电力系统调度计划。
32.一种电力调度系统，包括：云主站和连接云主站的边缘计算节点；
33.云主站用于执行上述的电力调度方法；
34.边缘计算节点用于执行上述的电力调度方法。
35.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
36.上述技术方案中的一个技术方案至少具有如下优点和有益效果：
37.本技术构建了基于云边协同的小时间尺度的电力调度方法，通过边缘计算节点监控电力节点的实时运行状况，上送节点信息，为云主站的调度决策提供支持，云主站接收并汇合边缘计算节点提供的节点信息，对电网数据库资源进行维护，并对电力进行小时间尺度精准可靠调度，边缘计算节点则接收并执行云主站的电力调度计划，并且云主站对整个云边系统的计算机资源进行统一监控和调度，依据各个计算主机的负荷状态和网络状况进行计算任务合理分配。提高了对电力系统运行实时信息的响应能力，实现电力系统的小时间尺度的准确可靠电力调度，从而本技术可以适应新型电力系统电源负荷主体数量大、随机性和波动性大的特点，提高新能源消纳，提高了电力调度方法的准确和可靠性，进而有效提高电力系统总体安全水平。
附图说明
38.为了更清楚地说明本技术实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
39.图1为一个实施例中应用于云主站的电力调度方法的流程示意图；
40.图2为一个实施例中获取边缘计算节点发送的电力节点的当前运行状态，并基于当前运行状态更新电网数据库的步骤的流程示意图；
41.图3为一个实施例中制定电力系统调度计划并输出至边缘计算节点的步骤之后的流程示意图；
42.图4为一个实施例中应用于边缘计算节点的电力调度方法的流程示意图；
43.图5为一个实施例中采集电力节点的当前运行状态并发送至云主站的步骤的流程示意图；
44.图6为一个实施例中控制电力节点内的控制设备执行电力系统调度计划的步骤之后的流程示意图；
45.图7为一个实施例中应用于云主站的电力调度装置的结构框图；
46.图8为一个实施例中应用于边缘计算节点的电力调度装置的结构框图；
47.图9为一个实施例中电力调度系统的结构框图；
48.图10为另一个实施例中电力调度系统的结构框图。
具体实施方式
49.为了便于理解本技术，下面将参照相关附图对本技术进行更全面的描述。附图中给出了本技术的实施例。但是，本技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使本技术的公开内容更加透彻全面。
50.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具
体的实施例的目的，不是旨在于限制本技术。
51.可以理解，本技术所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。
52.需要说明的是，当一个元件被认为是“连接”另一个元件时，它可以是直接连接到另一个元件，或者通过居中元件连接另一个元件。此外，以下实施例中的“连接”，如果被连接的对象之间具有电信号或数据的传递，则应理解为“电连接”、“通信连接”等。
53.在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应当理解的是，术语“包括/包含”或“具有”等指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的存在，但是不排除存在或添加一个或更多个其他特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的可能性。
54.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种电力调度方法，应用于云主站，可以包括：
55.步骤202，获取边缘计算节点发送的电力节点的当前运行状态，并基于当前运行状态更新电网数据库；
56.步骤204，根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点，以使边缘计算节点在接收到静态安全分析计算任务的情况下对电网数据进行静态安全分析计算，得到计算结果并上传至云主站；
57.步骤206，接收边缘计算节点发送的计算结果；
58.步骤208，基于计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，制定电力系统调度计划并输出至边缘计算节点，以使边缘计算节点控制电力节点内的控制设备执行电力系统调度计划。
59.其中，该电力调度方法可以应用于云主站，云主站通过网络与边缘计算节点进行通信，电网数据库可以存储在云主站，也可以放在其他网络服务器上，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。本技术的边缘计算节点配置在参与电力调度各个主体中，包括发电厂、工业负荷、居民负荷、新能源场站等；边缘集群与参与电力调度各个主体通过边缘网关进行通信交互；电力节点的当前运行状态包括节点与电网的连接关系、电源参数及模型(传统发电机及新能源)、电力负荷模型、变压器模型、线路阻抗参数以及节点的潮流数据等；电力节点内的控制设备即为参与电力调度各个主体。
60.边缘计算作为物联网应用的关键技术之一，通过融合网络、存储、计算等技术在系统边缘侧提供数据服务，可有效提升系统运行效率。边缘计算操作的对象包括来自于云服务的下行数据和来自于万物互联服务的上行数据，在电力系统应用方面，边缘计算有利于电网信息管理系统中海量数据的异构联接、业务的实时性、智能性等问题的解决，与云端服务器进行协同优化，对计算、存储资源统筹规划，可在高效利用通信资源情况下极大提高业务响应实时性。因此，本技术通过引入边缘计算与电力系统运行控制在多方向的深度融合，实现海量数据下复杂需求的实时响应，全面推进电网智能化建设。
61.具体地，本技术的边缘计算节点实时监控电力节点的当前运行状态，云主站根据获取到的边缘计算节点发送的当前运行状态，对电网数据库进行更新，并通过监控整个云-边系统的计算和存储资源，根据计算资源和存储资源，统一调度更新后的电网数据库中的电网数据至边缘计算节点，以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点，以使边缘计
算节点在接收到静态安全分析计算任务的情况下对接收到的电网数据进行静态安全分析计算，并将计算结果上传至云主站；其中，静态安全分析为逐个无故障断开线路、变压器、发电机、母线等单一元件或其预定义组合，分析其他元件是否因此过负荷和电网电压水平是否符合要求，用以检验校核断面结构强度和运行方式是否满足安全运行的要求；静态安全分析算法由云主站制定，并提前内置于边缘计算节点内。云主站在接收到边缘计算节点发送的计算结果后，基于计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，制定电力系统调度计划并输出至边缘计算节点，其中，电力调度中日前调度以小时为颗粒度，小时间尺度即为小于小时时间段的调度；形成电力系统调度计划即安排电力系统内各个电力节点的功率分配，通常根据预测算法结合静态安全分析计算结果得到。边缘计算节点在接收云主站发送的电力系统调度计划的情况下，控制电力节点内的控制设备执行该电力系统调度计划。
62.本技术构建了基于云边协同的小时间尺度的电力调度方法，针对当前电力线电源及负荷节点繁多、运行情况复杂、新能源急需快速消纳的现状，将云-边技术与电网自动化调度相结合，通过边缘计算节点对电网运行情况进行实时监控，并通过云主站根据计算资源和存储资源，调度电网数据和静态安全分析计算任务至边缘计算节点，通过云主站和边缘计算节点之间的相互配合，对收集的信息进行快速及时的分析处理，实现对电力系统进行小时间尺度调度的效果，并提高了电网对复杂工况的响应水平，从而进一步增强了电网的安全稳定运行水平。
63.在其中一个实施例中，如图2所示，获取边缘计算节点发送的电力节点的当前运行状态，并基于当前运行状态更新电网数据库的步骤202，可以包括：
64.步骤302，获取边缘计算节点发送的辅助决策信息和当前运行状态；辅助决策信息为边缘计算节点根据当前运行状态和电力节点的历史运行状态，对小时间尺度内的节点功率出力情况及负荷运行情况进行预测得到的；
65.步骤304，基于当前运行状态和辅助决策信息更新电网数据库。
66.具体地，边缘计算节点还在采集到电力节点的当前运行状态的情况下，根据电力节点的当前运行状态和电力节点的历史运行状态，对小时间尺度内的节点功率出力情况及负荷运行情况进行预测得到辅助决策信息；其中，电力节点的历史运行状态包括“节点与电网的连接关系、电源参数及模型(传统发电机及新能源)、电力负荷模型、变压器模型、线路阻抗参数以及节点的潮流数据等”实时信息对应的过往数据，即电力系统的调度计划依赖负荷预测，预测技术依赖线性回归，线性回归依赖过往节点潮流、参数等历史数据。边缘计算节点则将监测到的电力节点的当前运行状态和计算得到的辅助决策信息发送至云主站。
67.云主站则在接收到边缘计算节点发送的电力节点的当前运行状态和辅助决策信息的情况下，基于电力节点的当前运行状态和辅助决策信息更新电网数据库，从而为进行电力调度决策奠定了基础，有助于实现云主站对电力进行小时间尺度精准可靠调度。
68.在其中一个实施例中，根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点的步骤204，可以包括：
69.将分析数据发送至边缘计算节点，以及根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点；分析数据可以包括计算参数和收敛判据。
70.具体地，云主站在根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点的同时，还将静态安全分析计算所需的分析数据也一并下发至边缘计算节点，例如计算所需的计算参数和收敛判据等，计算参数可以包括线路、变压器、发电机、母线等参数以及线路连接信息，且由于静态安全分析计算是一种迭代算法，因此需要收敛判据。边缘计算节点则可以基于接收到的分析数据和电网数据进行静态安全分析计算，从而有效提高了边缘计算节点进行静态安全分析计算的准确性，进而可以提高云主站形成小时间尺度的电力系统调度计划的准确性和可靠性。
71.在其中一个实施例中，电力系统调度计划可以包括电源主体在小时间尺度内的出力计划以及负荷主体在小时间尺度内的用电计划；
72.基于计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，制定电力系统调度计划的步骤208，可以包括：
73.基于计算结果，在满足约束条件的情况下，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，制定电力系统调度计划；约束条件包括电网频率要求、电压要求以及线损要求。
74.具体地，云主站在接收到边缘计算节点发送的计算结果的情况下，在满足电网频率要求、电压要求以及线损要求等约束下，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，最终形成小时间尺度的电力系统调度计划并发下至边缘计算节点，以使边缘计算节点控制电力节点内的控制设备执行电力系统调度计划，从而有效实现了电力系统的小时间尺度的准确可靠电力调度，更能适应新型电力系统电源负荷主体数量大、随机性和波动性大的特点，提高了新能源消纳，进一步提高了电力系统总体安全水平。
75.在其中一个实施例中，如图3所示，基于计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，制定电力系统调度计划并输出至边缘计算节点的步骤208之后，还可以包括：
76.步骤402，接收边缘计算节点发送的调度请求以及电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态；
77.步骤404，在接收到调度请求的情况下，基于电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态调整电力系统调度计划；
78.步骤406，将调整后的电力系统调度计划发送给边缘计算节点。
79.具体地，边缘计算节点在开始执行电力系统调度计划之后，会继续实时获取在执行电力系统调度计划后的电力节点的运行状态，并再次根据获取到的电力节点的运行状态和电力节点的历史运行状态，对小时间尺度内的节点功率出力情况及负荷运行情况进行预测得到辅助决策信息发送至云主站，同时边缘计算节点向云主站发出调度请求。
80.云主站在接收到边缘计算节点发送的调度请求、电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态以及辅助决策信息的情况下，基于电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态调整电力系统调度计划，即云主站重新基于电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态和辅助决策信息更新电网数据库，并根据计算资源和存储资源，再次从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点，以使边缘计算节点在接收到静态安全分析计算任务的情况下对电网数据进行静态安全分析计算，得到计算结果并上传至云主站，从而云主站再基于
计算结果以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，再次制定电力系统调度计划并输出至边缘计算节点，以使边缘计算节点控制电力节点内的控制设备执行调整后的电力系统调度计划。通过云主站和边缘计算节点之间信息的不断交互，从而完成一个实时交互、相互影响的过程，不断根据参与电力调度各个主体的实时状态，不断调整电力系统调度计划，再根据调整后的电力系统调度计划控制设备运行，进而实现对电力系统的小时间尺度精准可靠调度，保证了电力系统的安全稳定运行。
81.以上，本技术提供了一种基于云边协同的小时间尺度电力调度方法，针对当前电力线电源及负荷节点繁多、运行情况复杂、新能源急需快速消纳的现状，通过边缘计算节点监控电力节点的实时运行状况，上送节点信息，及时分析节点小时间尺度内的运行趋势，为云主站的调度决策提供支持，接收并执行云主站的电力系统调度计划；云主站接收并汇合边缘计算节点提供的电力节点的当前运行状态和辅助决策信息，对电力系统运行数据库资源进行维护，并对整个云边系统的计算机资源进行统一监控和调度，依据各个计算主机的负荷状态和网络状况进行计算对任务合理分配，并根据边缘计算节点反馈的静态安全分析计算结果对电力进行小时间尺度精准可靠调度。本技术有效提高了对电力系统运行实时信息的响应能力，实现了电力系统的小时间尺度的准确可靠电力调度，适应新型电力系统电源负荷主体数量大、随机性和波动性大的特点，有效提高了新能源消纳，进而提高了电力系统总体安全水平。
82.在一个实施例中，如图4所示，提供了一种电力调度方法，应用于边缘计算节点，可以包括：
83.步骤502，采集电力节点的当前运行状态并发送至云主站，以使云主站在获取到当前运行状态的情况下，基于当前运行状态更新电网数据库，并根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点；
84.步骤504，接收云主站发送的电网数据以及静态安全分析计算任务，并在接收到静态安全分析计算任务的情况下，对电网数据进行静态安全分析计算，得到计算结果并上传至云主站；
85.步骤506，接收云主站发送的电力系统调度计划，并控制电力节点内的控制设备执行电力系统调度计划；电力系统调度计划为云主站根据计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标制定的。
86.具体地，边缘计算节点与参与电力调度的各个主体进行通信交互，实时收集电力节点的当前运行状态，包括节点与电网的连接关系、电源参数及模型(传统发电机及新能源)、电力负荷模型、变压器模型、线路阻抗参数、节点的潮流数据等，并将采集到的电力节点的当前运行状态发送至云主站，使得云主站在接收到边缘计算节点发送的电力节点的当前运行状态的情况下，基于接收到的电力节点的当前运行状态更新电网数据库，并通过监控整个云-边系统的计算和存储资源，根据计算资源和存储资源，统一调度更新后的电网数据库中的电网数据至边缘计算节点，以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点。
87.边缘计算节点在接收云主站发送的静态安全分析计算任务的情况下，对接收到的电网数据进行静态安全分析计算，并将计算结果上传至云主站，其中，静态安全分析为逐个无故障断开线路、变压器、发电机、母线等单一元件或其预定义组合，分析其他元件是否因此过负荷和电网电压水平是否符合要求，用以检验校核断面结构强度和运行方式是否满足
安全运行的要求；静态安全分析算法由云主站制定，并提前内置于边缘计算节点内。从而使得云主站在接收到边缘计算节点发送的计算结果后，基于计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，制定电力系统调度计划并输出至边缘计算节点，其中，电力调度中日前调度以小时为颗粒度，小时间尺度即为小于小时时间段的调度；形成电力系统调度计划即安排电力系统内各个电力节点的功率分配，通常根据预测算法结合静态安全分析计算结果得到。边缘计算节点则在接收到云主站发送的电力系统调度计划的情况下，控制电力节点内的控制设备执行该电力系统调度计划。
88.本技术通过设置边缘计算节点，为电力系统边缘侧提供数据服务，可有效提升系统的运行效率，边缘计算操作的对象包括来自于云服务的下行数据和来自于万物互联服务的上行数据，在电力系统应用方面，边缘计算有利于电网信息管理系统中海量数据的异构联接、业务的实时性、智能性等问题的解决，与云端服务器进行协同优化，对计算、存储资源统筹规划，可在高效利用通信资源情况下极大提高业务响应实时性。通过本技术云主站和边缘计算节点之间的实时数据交互，将云边技术与电网自动化调度相结合，对电网运行情况进行实时监控，并对收集的信息进行快速及时的分析处理，实现了对电力系统进行小时间尺度调度，提高电网对复杂工况的响应水平以及电力调度的准确性和可靠性，进一步增强了电网的安全稳定运行水平。
89.在其中一个实施例中，如图5所示，采集电力节点的当前运行状态并发送至云主站的步骤502，可以包括：
90.步骤602，采集当前运行状态，并根据当前运行状态和电力节点的历史运行状态，对小时间尺度内的节点功率出力情况及负荷运行情况进行预测，得到辅助决策信息；
91.步骤604，将当前运行状态和辅助决策信息发送至云主站。
92.具体地，边缘计算节点在采集到电力节点的当前运行状态的情况下，还根据电力节点的当前运行状态和电力节点的历史运行状态，对小时间尺度内的节点功率出力情况及负荷运行情况进行预测得到辅助决策信息；其中，电力节点的历史运行状态包括“节点与电网的连接关系、电源参数及模型(传统发电机及新能源)、电力负荷模型、变压器模型、线路阻抗参数以及节点的潮流数据等”实时信息对应的过往数据，即电力系统的调度计划依赖负荷预测，预测技术依赖线性回归，线性回归依赖过往节点潮流、参数等历史数据。边缘计算节点则将监测到的电力节点的当前运行状态和计算得到的辅助决策信息发送至云主站。从而使得云主站在接收到边缘计算节点发送的电力节点的当前运行状态和辅助决策信息的情况下，基于电力节点的当前运行状态和辅助决策信息更新电网数据库，并根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点的同时，还将静态安全分析计算所需的分析数据也一并下发至边缘计算节点，例如计算所需的计算参数和收敛判据等，计算参数可以包括线路、变压器、发电机、母线等参数以及线路连接信息。
93.边缘计算节点则可以基于接收到的分析数据和电网数据进行静态安全分析计算，并将计算结果发送给云主站，以使云主站在接收到边缘计算节点发送的计算结果的情况下，在满足电网频率要求、电压要求以及线损要求等约束下，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，最终形成小时间尺度的电力系统调度计划并发下至边缘计算节点；边缘计算节点则在接收到电力系统调度计划的情况下控制电力节点内的控制设备执行
电力系统调度计划。从而本技术有效提高了边缘计算节点进行静态安全分析计算的准确性，进而提高了云主站形成小时间尺度的电力系统调度计划的准确性和可靠性。
94.在其中一个实施例中，如图6所示，接收云主站发送的电力系统调度计划，并控制电力节点内的控制设备执行电力系统调度计划的步骤506之后，还可以包括：
95.步骤702，采集电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态发送至云主站，并向云主站发送调度请求；调度请求用于指示云主站基于电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态，调整电力系统调度计划；
96.步骤704，接收云主站发送的调整后的电力系统调度计划，并控制电力节点内的控制设备执行调整后的电力系统调度计划。
97.具体地，边缘计算节点在接收到云主站发送的电力系统调度计划，并控制电力节点内的控制设备执行该电力系统调度计划之后，还会继续实时采集在执行电力系统调度计划后的电力节点的运行状态，并再次根据获取到的电力节点的运行状态和电力节点的历史运行状态，对小时间尺度内的节点功率出力情况及负荷运行情况进行预测得到辅助决策信息发送至云主站，同时边缘计算节点向云主站发出调度请求，使得云主站在接收到边缘计算节点发送的调度请求、电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态以及辅助决策信息的情况下，基于电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态调整电力系统调度计划，即云主站重新基于电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态和辅助决策信息更新电网数据库，并根据计算资源和存储资源，再次从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点。
98.边缘计算节点则在接收到静态安全分析计算任务的情况下对电网数据进行静态安全分析计算，得到计算结果并上传至云主站，使得云主站再基于边缘计算节点最新上传的计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，再次制定电力系统调度计划并输出至边缘计算节点。边缘计算节点则在接收到云主站再次发送的调整后的电力系统调度计划的情况下，控制电力节点内的控制设备执行调整后的电力系统调度计划。
99.以上，本技术通过边缘计算节点对电力节点运行状态的实时监控，云主站基于电力节点的实时运行状态调整的电力系统调度计划，以及边缘计算节点与云主站的实时信息交互，实现了云边系统之间相互影响的过程，从而不断根据参与电力调度各个主体的实时状态，不断调整电力系统调度计划，再根据调整后的电力系统调度计划控制设备运行，进而实现对电力系统的小时间尺度精准可靠调度，保证了电力系统的安全稳定运行。
100.应该理解的是，虽然图1-图6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-图6中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
101.在一个实施例中，如图7所示，提供了一种电力调度装置，应用于云主站，可以包括：
102.数据获取模块110，用于获取边缘计算节点发送的电力节点的当前运行状态，并基
于当前运行状态更新电网数据库；
103.处理模块120，用于根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点，以使边缘计算节点在接收到静态安全分析计算任务的情况下对电网数据进行静态安全分析计算，得到计算结果并上传至云主站；
104.第一接收模块130，用于接收边缘计算节点发送的计算结果；
105.第一计划制定模块140，用于基于计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，制定电力系统调度计划并输出至边缘计算节点，以使边缘计算节点控制电力节点内的控制设备执行电力系统调度计划。
106.在其中一个实施例中，数据获取模块110，还用于获取边缘计算节点发送的辅助决策信息和当前运行状态；辅助决策信息为边缘计算节点根据当前运行状态和电力节点的历史运行状态，对小时间尺度内的节点功率出力情况及负荷运行情况进行预测得到的；基于当前运行状态和辅助决策信息更新电网数据库。
107.在其中一个实施例中，处理模块120，还用于将分析数据发送至边缘计算节点，以及根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点；分析数据包括计算参数和收敛判据。
108.在其中一个实施例中，电力系统调度计划可以包括电源主体在小时间尺度内的出力计划以及负荷主体在小时间尺度内的用电计划；
109.第一计划制定模块140，还用于基于计算结果，在满足约束条件的情况下，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标，制定电力系统调度计划；约束条件包括电网频率要求、电压要求以及线损要求。
110.在其中一个实施例中，电力调度装置还可以包括：
111.第二接收模块，用于接收边缘计算节点发送的调度请求以及电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态；
112.第二计划制订模块，用于在接收到调度请求的情况下，基于电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态调整电力系统调度计划；
113.数据发送模块，用于将调整后的电力系统调度计划发送给边缘计算节点。
114.在一个实施例中，如图8所示，提供了一种电力调度装置，应用于边缘计算节点，可以包括：
115.第一数据采集模块210，用于采集电力节点的当前运行状态并发送至云主站，以使云主站在获取到当前运行状态的情况下，基于当前运行状态更新电网数据库，并根据计算资源和存储资源，从更新后的电网数据库中调度电网数据以及分配静态安全分析计算任务至边缘计算节点；
116.数据分析模块220，用于接收云主站发送的电网数据以及静态安全分析计算任务，并在接收到静态安全分析计算任务的情况下，对电网数据进行静态安全分析计算，得到计算结果并上传至云主站；
117.第一控制模块230，用于接收云主站发送的电力系统调度计划，并控制电力节点内的控制设备执行电力系统调度计划；电力系统调度计划为云主站根据计算结果，以小时间尺度内满足电能生产和电能消耗平衡为目标制定的。
118.在其中一个实施例中，第一数据采集模块210，还用于采集当前运行状态，并根据当前运行状态和电力节点的历史运行状态，对小时间尺度内的节点功率出力情况及负荷运行情况进行预测，得到辅助决策信息；将当前运行状态和辅助决策信息发送至云主站。
119.在其中一个实施例中，电力调度装置还可以包括：
120.第二数据采集模块，用于采集电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态发送至云主站，并向云主站发送调度请求；调度请求用于指示云主站基于电力节点在控制控制设备执行电力系统调度计划后的运行状态，调整电力系统调度计划；
121.第二控制模块，用于接收云主站发送的调整后的电力系统调度计划，并控制电力节点内的控制设备执行调整后的电力系统调度计划。
122.关于电力调度装置的具体限定可以参见上文中对于电力调度方法的限定，在此不再赘述。上述电力调度装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。需要说明的是，本技术实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
123.在一个实施例中，如图9所示，提供了一种电力调度系统，可以包括：云主站和连接云主站的边缘计算节点；
124.云主站用于执行上述的电力调度方法；
125.边缘计算节点用于执行上述的电力调度方法。
126.在其中一个实施例中，如图10所示，电力调度系统还可以包括连接所述边缘计算节点的边缘网关；
127.边缘网关还用于连接控制设备。
128.具体地，本技术的电力调度系统在参与电力调度的各个主体，包括发电厂、工业负荷、居民负荷、新能源场站等，配置边缘计算节点，边缘集群与参与电力调度各个主体通过边缘网关进行通信交互，通过边缘计算节点监控电力节点的实时运行状况，上送节点信息，及时分析节点小时间尺度内的运行趋势，为云主站的调度决策提供支持，接收并执行云主站的电力调度决策；云主站则接收并汇合边缘计算节点提供的节点信息和辅助决策信息，对电力系统运行数据库资源进行维护，并对电力进行小时间尺度精准可靠调度。另一方面，云主站对整个云边系统的计算机资源进行统一监控和调度，依据各个计算主机的负荷状态和网络状况进行计算对任务合理分配。本技术可以提高对电力系统运行实时信息的响应能力，实现电力系统的小时间尺度的准确可靠电力调度，适应新型电力系统电源负荷主体数量大、随机性和波动性大的特点，提高新能源消纳，提高电力系统总体安全水平。
129.以上，本技术提供了一种基于云边协同的电力调度系统，针对当前电力线电源及负荷节点繁多、运行情况复杂、新能源急需快速消纳的现状，将云-边技术与电网自动化调度相结合，对电网运行情况进行实时监控，并对收集的信息进行快速及时的分析处理，实现对电力系统进行小时间尺度调度，有效提高电网对复杂工况的响应水平以及电力调度的准确性和可靠性，进一步增强了电网的安全稳定运行水平。
130.在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
131.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
132.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
133.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器 (ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase changememory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器 (random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random accessmemory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory， dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
134.在本说明书的描述中，参考术语“有些实施例”、“其他实施例”、“理想实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特征包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性描述不一定指的是相同的实施例或示例。
135.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
136.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。