【摘 要】
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调控云汇集了海量的模型和运行数据,采用集中处理方式对云中心的传输网络、计算资源和存储资源带来巨大的压力,数据时效性也无法得到保障.本文基于云边协同技术,设计了调控云广域云边协同总体架构,并以电网调控数据质量优化应用为例,对网络带宽及时延、数据协同处理性能、任务分解策略优化、云中心存储性能等指标进行了对比分析.实际系统应用结果表明,云边协同技术的应用解决了集中计算带来的网络带宽占用过大、数据时效性不强的问题,缓解了调控云中心的计算、存储压力,同时调控云协同节点的数据质量也得以有效提升.
【机 构】
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电力调度自动化技术研究与系统评价北京市重点实验室(中国电力科学研究院有限公司),北京 100192;国家电网有限公司国家电力调度控制中心,北京 100031;国网天津市电力公司,天津 300010
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调控云汇集了海量的模型和运行数据,采用集中处理方式对云中心的传输网络、计算资源和存储资源带来巨大的压力,数据时效性也无法得到保障.本文基于云边协同技术,设计了调控云广域云边协同总体架构,并以电网调控数据质量优化应用为例,对网络带宽及时延、数据协同处理性能、任务分解策略优化、云中心存储性能等指标进行了对比分析.实际系统应用结果表明,云边协同技术的应用解决了集中计算带来的网络带宽占用过大、数据时效性不强的问题,缓解了调控云中心的计算、存储压力,同时调控云协同节点的数据质量也得以有效提升.
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