在能源行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，云邊協(xié)同架構(gòu)正成為構(gòu)建高效、靈活能源管理平臺(tái)的核心技術(shù)路徑。該架構(gòu)通過整合云計(jì)算的全局計(jì)算能力與邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)響應(yīng)特性，形成“云-邊-端”三層協(xié)同體系，為能源系統(tǒng)的智能化升級(jí)提供技術(shù)支撐。
云邊協(xié)同架構(gòu)以數(shù)據(jù)流動(dòng)為主線，劃分為邊緣計(jì)算層、云端管理層與終端接入層。邊緣計(jì)算層部署于靠近能源生產(chǎn)或消費(fèi)的物理節(jié)點(diǎn)，如風(fēng)電場(chǎng)、儲(chǔ)能電站或用戶側(cè)終端，承擔(dān)數(shù)據(jù)采集、本地分析、實(shí)時(shí)控制等任務(wù)。以風(fēng)電場(chǎng)景為例，邊緣節(jié)點(diǎn)通過部署風(fēng)速傳感器、振動(dòng)監(jiān)測(cè)儀等設(shè)備，實(shí)時(shí)采集風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、葉片傾角等參數(shù)，并基于內(nèi)置的AI模型進(jìn)行故障預(yù)判，將分析結(jié)果與原始數(shù)據(jù)同步至云端。
云端管理層作為決策中樞，依托大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、模型訓(xùn)練與業(yè)務(wù)編排。以伏鋰碼云平臺(tái)為例，其通過J3D數(shù)字孿生引擎構(gòu)建風(fēng)電場(chǎng)三維模型，整合氣象數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)與歷史運(yùn)維記錄，訓(xùn)練出風(fēng)速預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)92%的深度學(xué)習(xí)模型。模型下發(fā)至邊緣節(jié)點(diǎn)后，可指導(dǎo)風(fēng)機(jī)在低風(fēng)速時(shí)段主動(dòng)休眠，在高風(fēng)速時(shí)段提前調(diào)整槳距角，使發(fā)電效率提升18%。
終端接入層涵蓋光伏逆變器、儲(chǔ)能電池管理系統(tǒng)（BMS）、智能電表等設(shè)備，通過MQTT、Modbus等協(xié)議與邊緣節(jié)點(diǎn)通信。以智慧鋰電管理系統(tǒng)為例，邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集電池組電壓、溫度等參數(shù)，結(jié)合云端下發(fā)的充放電策略，動(dòng)態(tài)調(diào)整充放電功率，使電池壽命延長(zhǎng)30%。
資源協(xié)同方面，平臺(tái)采用Kubernetes（K8s）容器編排技術(shù)，實(shí)現(xiàn)云端與邊緣節(jié)點(diǎn)的資源池化。以陜西靖邊風(fēng)電場(chǎng)為例，通過將12臺(tái)邊緣服務(wù)器組成K8s集群，云端可根據(jù)風(fēng)速預(yù)測(cè)結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整邊緣節(jié)點(diǎn)的模型推理負(fù)載，使單節(jié)點(diǎn)CPU利用率從45%優(yōu)化至75%。
數(shù)據(jù)協(xié)同通過“邊緣預(yù)處理+云端深度挖掘”模式降低傳輸成本。在智慧儲(chǔ)能場(chǎng)景中，邊緣節(jié)點(diǎn)對(duì)電池充放電曲線進(jìn)行時(shí)序壓縮，僅上傳異常波動(dòng)數(shù)據(jù)，使云端數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量減少60%。云端基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，聯(lián)合多個(gè)儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)訓(xùn)練全局模型，避免原始數(shù)據(jù)出域帶來的隱私風(fēng)險(xiǎn)。
智能協(xié)同層面，平臺(tái)支持“云端訓(xùn)練-邊緣推理”的AI閉環(huán)。以伏鋰碼云平臺(tái)為例，其通過EdgeX Foundry框架實(shí)現(xiàn)設(shè)備協(xié)議解析，將風(fēng)機(jī)SCADA數(shù)據(jù)、振動(dòng)信號(hào)等多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入Transformer模型，在云端完成模型訓(xùn)練后，通過OpenYurt框架將模型輕量化版本下發(fā)至邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)每10分鐘一次的模型迭代。
伏鋰碼云平臺(tái)作為數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，在智慧能源管理領(lǐng)域已形成完整解決方案。在智慧礦山場(chǎng)景中，其通過部署500余個(gè)邊緣網(wǎng)關(guān)，實(shí)時(shí)采集采煤機(jī)、刮板輸送機(jī)等設(shè)備的能耗數(shù)據(jù)，結(jié)合云端構(gòu)建的能效分析模型，幫助某煤礦將噸煤電耗從28.5kWh降至22.3kWh。在智慧風(fēng)電領(lǐng)域，平臺(tái)通過數(shù)字孿生技術(shù)還原風(fēng)機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，使運(yùn)維人員可通過VR設(shè)備遠(yuǎn)程診斷齒輪箱磨損故障，將平均停機(jī)時(shí)間從72小時(shí)縮短至18小時(shí)。
針對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)，伏鋰碼云平臺(tái)提供“云-邊-端”一體化智慧能源管理方案。在江蘇某用戶側(cè)儲(chǔ)能項(xiàng)目中，平臺(tái)通過邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)電池簇的SOC均衡控制，結(jié)合云端電價(jià)預(yù)測(cè)模型，使峰谷套利收益提升25%。平臺(tái)支持儲(chǔ)能系統(tǒng)的“即插即用”，通過標(biāo)準(zhǔn)化API接口兼容寧德時(shí)代、比亞迪等主流廠商設(shè)備，降低系統(tǒng)集成成本40%。
