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、靈活能源管理平臺的核心技術路徑。該架構(gòu)通過整合云計算的全局計算能力與邊緣計算的實時響應特性，形成“云-邊-端”三層協(xié)同體系，為能源系統(tǒng)的智能化升級提供技術支撐。
云邊協(xié)同架構(gòu)以數(shù)據(jù)流動為主線，劃分為邊緣計算層、云端管理層與終端接入層。邊緣計算層部署于靠近能源生產(chǎn)或消費的物理節(jié)點，如風電場、儲能電站或用戶側(cè)終端，承擔數(shù)據(jù)采集、本地分析、實時控制等任務。以風電場景為例，邊緣節(jié)點通過部署風速傳感器、振動監(jiān)測儀等設備，實時采集風機轉(zhuǎn)速、葉片傾角等參數(shù)，并基于內(nèi)置的AI模型進行故障預判，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)平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲、模型訓練與業(yè)務編排。以伏鋰碼云平臺為例，其通過J3D數(shù)字孿生引擎構(gòu)建風電場三維模型，整合氣象數(shù)據(jù)、設備狀態(tài)與歷史運維記錄，訓練出風速預測準確率達92%的深度學習模型。模型下發(fā)至邊緣節(jié)點后，可指導風機在低風速時段主動休眠，在高風速時段提前調(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、儲能電池管理系統(tǒng)（BMS）、智能電表等設備，通過MQTT、Modbus等協(xié)議與邊緣節(jié)點通信。以智慧鋰電管理系統(tǒng)為例，邊緣節(jié)點實時采集電池組電壓、溫度等參數(shù)，結(jié)合云端下發(fā)的充放電策略，動態(tài)調(diào)整充放電功率，使電池壽命延長30%。
資源協(xié)同方面，平臺采用Kubernetes（K8s）容器編排技術，實現(xiàn)云端與邊緣節(jié)點的資源池化。以陜西靖邊風電場為例，通過將12臺邊緣服務器組成K8s集群，云端可根據(jù)風速預測結(jié)果動態(tài)調(diào)整邊緣節(jié)點的模型推理負載，使單節(jié)點CPU利用率從45%優(yōu)化至75%。
數(shù)據(jù)協(xié)同通過“邊緣預處理+云端深度挖掘”模式降低傳輸成本。在智慧儲能場景中，邊緣節(jié)點對電池充放電曲線進行時序壓縮，僅上傳異常波動數(shù)據(jù)，使云端數(shù)據(jù)存儲量減少60%。云端基于聯(lián)邦學習框架，聯(lián)合多個儲能電站數(shù)據(jù)訓練全局模型，避免原始數(shù)據(jù)出域帶來的隱私風險。
智能協(xié)同層面，平臺支持“云端訓練-邊緣推理”的AI閉環(huán)。以伏鋰碼云平臺為例，其通過EdgeX Foundry框架實現(xiàn)設備協(xié)議解析，將風機SCADA數(shù)據(jù)、振動信號等多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入Transformer模型，在云端完成模型訓練后，通過OpenYurt框架將模型輕量化版本下發(fā)至邊緣節(jié)點，實現(xiàn)每10分鐘一次的模型迭代。
伏鋰碼云平臺作為數(shù)字孿生驅(qū)動的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，在智慧能源管理領域已形成完整解決方案。在智慧礦山場景中，其通過部署500余個邊緣網(wǎng)關，實時采集采煤機、刮板輸送機等設備的能耗數(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。在智慧風電領域，平臺通過數(shù)字孿生技術還原風機內(nèi)部結(jié)構(gòu)，使運維人員可通過VR設備遠程診斷齒輪箱磨損故障，將平均停機時間從72小時縮短至18小時。
針對儲能系統(tǒng)，伏鋰碼云平臺提供“云-邊-端”一體化智慧能源管理方案。在江蘇某用戶側(cè)儲能項目中，平臺通過邊緣節(jié)點實現(xiàn)電池簇的SOC均衡控制，結(jié)合云端電價預測模型，使峰谷套利收益提升25%。平臺支持儲能系統(tǒng)的“即插即用”，通過標準化API接口兼容寧德時代、比亞迪等主流廠商設備，降低系統(tǒng)集成成本40%。
