研究背景与问题

随着分布式光伏集群的快速发展，电力终端设备不断增多，实时业务需求和电力计算请求日益频繁。然而，传统的数据采集与计算架构在性能上逐渐显现出局限性，难以满足大规模光伏集群终端设备的资源调度需求。因此，如何优化分布式光伏集群的运行效率，提高电力系统的稳定性和可靠性，成为当前研究的热点问题。

研究方法

针对上述问题，本文提出了一种基于移动性边缘云（moving edge cloud, mEC）的轨迹优化策略。该策略通过将计算任务从中心节点迁移到边缘节点，实现资源的高效调度。具体方法如下： 1. 构建分布式光伏集群的拓扑结构，包括光伏板、逆变器、储能设备等。 2. 分析光伏集群终端设备的实时业务需求和电力计算请求，建立资源调度模型。 3. 设计移动边缘云的轨迹优化算法，实现计算任务的动态迁移。 4. 通过仿真实验验证所提策略的有效性。

核心结果

本文的核心结果如下： 1. 通过仿真实验，验证了所提策略在分布式光伏集群中的有效性和可行性。 2. 与传统数据采集与计算架构相比，本文提出的mEC轨迹优化策略在性能上具有显著优势，能够有效提高光伏集群的运行效率。 3. 所提策略在降低系统延迟、提高能源利用率等方面取得了显著效果。

结论与意义

本文提出的面向分布式光伏集群的移动边缘云轨迹优化策略，为解决大规模光伏集群终端设备的资源调度问题提供了新的思路。该策略具有以下意义： 1. 提高了分布式光伏集群的运行效率，降低了系统延迟。 2. 优化了电力系统的稳定性，提高了能源利用率。 3. 为未来分布式光伏集群的智能化运行提供了技术支持。 总之，本文的研究成果对分布式光伏集群的优化运行具有重要的理论意义和应用价值。在今后的工作中，我们将进一步研究mEC在更多场景下的应用，以期为我国新能源产业的发展贡献力量。

文章来源：《电力信息与通信技术》 网址: http://www.hnshkxzzs.cn/qikandaodu/2025/1029/334.html