在新能源接入、电力市场发展和用户高水平供电服务等多重压力作用下,运行分析、电能交易、用户能效管理和电源管理等业务应用呈现海量信息接入、并发用户交互、实时闭环控制等复杂多样化的趋势,必定给配电自动化系统计算决策的实时性、经济性和安全可靠性提出了更高的要求。作为能源革命背景下配电自动化系统转型发展的新形态,配用电物联网采用互联网和“云大物移智”等先进技术将计算资源进行虚拟化处理和有机地互联互通,并按照配用电业务时间和空间层面的计算处理要求,通过弹性分配、内容分发、动态调控等方式实现计算资源按需配置,同时提供适应业务发展变化的计算资源可扩展功能。因此,本文针对配用电物联网计算资源配置问题,从配用电物联网技术架构出发分析其关键构成要素、配用电业务需求、计算资源提供模式和配置问题类型。为了准确有效刻画配用电业务对计算资源的要求,本文提出了配用电业务计算负荷定量分析和建模方法。在此基础上,全面考虑配用电物联网不同空间的计算资源特点和参与主体任务协同作用,从云主站集中式配置和云边协同配置两种计算资源配置形态的角度进行研究分析。本文的主要工作如下:（1）从配用电物联网技术架构出发,分析其关键构成要素、计算资源分布及特点、配用电业务需求。进一步地,结合配用电物联网计算资源可弹性配置特点以及配用电业务差异化需求,研究配用电物联网计算资源配置问题的关键要点,并基于云计算和边缘计算两种计算资源提供模式,将配用电物联网计算资源配置形态细化为云主站集中式资源配置和云边系统配置等两类,为后续问题建模分析提供基础。（2）聚焦于物联网背景下常规和增量等不同类型的配用电业务需求特点,建立配用电业务的计算负荷模型,定量地刻画监测、控制、分析、交易、管理等多种类型业务应用在计算量、任务到达频率等特征,利用马尔科夫链和业务处理流程规范知识库,将配电网运行状态变化规律转化为状态关联业务的计算负荷时间分布特征。该定量分析和建模方法有助于切实掌握配用电业务对计算资源需求,提高配用电物联网按需分配的合理性和有效性。（3）针对云计算模式下云主站内部计算资源优化配置问题,建立了考虑状态关联业务计算负荷时间分布特征的多目标资源优化配置模型。模型全面分析了云主站内部处理业务应用过程中运行性能表现:在实时性方面,将最小化不同类型业务应用在虚拟机排队过程中的延时作为模型目标之一,并将各虚拟机队列约束纳入其中;在经济性方面,以最小化云主站不同虚拟机处理任务过程中的计算总能耗为另外的模型目标,以达到云主站低延时高能效业务处理效果。（4）针对边缘计算模式下云边协同资源配置问题,考虑区域型用户、边缘计算终端和多边联盟体等不同参与主体的任务协同作用,基于多代理系统理念建立了计及多主体互动的三层计算资源协同优化配置模型。该模型的下层以区域型用户为研究对象,引入弹性计算负荷调节手段,以实现计算服务成本最小化;中层立足于边缘计算终端个体,通过决策边缘计算终端内部资源分配、服务定价和云端上传,以实现最大化边缘计算终端个体收益;上层考虑了由多个边缘计算终端个体构成的区域联盟体,通过决策联盟体内不同边缘计算终端任务迁移,以实现区域联盟体整体利益最大化。该模型充分考虑了不同参与主体的博弈过程,同时还充分考虑了联盟体成员进行任务系统的意愿,实现了云边计算资源最优配置。