摘要：电力通信网规模的扩大以及智能电网的部署给运维中心带来了海量数据以及计算压力。边缘计算技术可以缓解电网管理平台处理海量数据的压力以及减小计算开销，协助运维人员高效完成缺陷诊断和检修。重点考虑了电力通信网边缘计算新生态下的运维流程，提出了一种基于边缘计算架构结合知识图谱技术的电力通信网缺陷诊断技术方案。为了改进传统的基于规则的缺陷诊断技术，提高其可靠性和效率，该系统融合了多种智能方法用以实现边缘计算架构下的缺陷诊断，通过对设备告警日志的分析和网络拓扑的跟踪实现对缺陷的及时发现和派单维护。

摘要：能源互联网技术能够实现需求侧可调节电力负荷资源与输配电资源、发电资源的信息融通，发挥需求侧可调节电力负荷在电网供需平衡调节中的价值效益。通过整合需求侧资源参与电网不同控制模式的优缺点，提出了一种以电网侧云平台为主导、聚合商内部分散协同加用户侧边缘控制主动响应的能源互联网供需资源协调控制框架及方法，能够有效提高可调负荷资源响应电网调度的灵活性与快速性。

摘要：电力通信网的覆盖范围及复杂程度逐渐增大，为电力通信网带来巨大的运维压力。通过部署边缘节点在边缘侧完成数据采集和信息过滤，提供计算支持，能够极大程度上缓解电力通信网管理侧压力。告警分析是运维当中的重难点问题，传统的告警分析先使用规则对于告警进行归并从而减少后续处理的工作量，但是规则的完备需要大量专家知识和人力资源的投入且存在局限性。将无监督聚类引入到电力通信边缘云部署架构下的告警归并流程当中，提出了一个新的轻量级算法，将基于密度的聚类方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN)与现有的归并规则进行结合，结果表明加入无监督学习能够显著提高告警归并的效果，切实提高了电力通信网运维中缺陷定位的准确性和完备性。

摘要：针对部分工业所处恶劣边缘环境往往缺乏充足的计算存储和网络资源，但又具有典型的超实时毫秒级数据密集型应用场景需求，从总体架构、软硬件组成、关键技术3个方面介绍了基于敏捷智能计算技术的“雨燕”系统。该系统已在风电设备中得到验证性应用，提升了用户优化风机运维检测能力，减少停机损失，降低运维成本，同时展望了依托敏捷智能集群计算技术实现从单体风机智能运维到大规模风场智能运营的智慧风电应用前景。

摘要：工业互联网现场存在大量异构设备和网络带来的复杂性以及工业生产的实时性和可靠性问题，如果数据分析和控制逻辑全部在云端实现，难以满足工业场景的网络需求，而通过边缘计算在服务实时性和可靠性方面能够满足工业互联网的发展需求。提出了面向工业互联网的OLT融合边缘计算三种技术方案，主要通过边缘计算和OLT的业务连接、路由转发以及管理功能等方面进行了分析。对比了具有增值功能的OLT内置型边缘计算、具有通用功能的OLT内置型边缘计算以及OLT外置型边缘计算三种方案的差异性，根据其差异性提出了适用于不同工厂的场景需求。