现代通信信息技术快速发展以及其与电力系统的深度融合,使得现行配电网已成为信息物理相互耦合的复杂系统。在配电信息物理系统（Cyber Physical Distribution System,CPDS）中,终端设备的海量接入和频繁互动使得CPDS网络数据呈现高维化冗余化;同时传统依靠单一云主站的集中计算处理模式存在着海量汇聚数据流传输高时延高拥塞、信息远离设备端且排队处理缓慢等弊端,难以完全支撑智能配电系统的实时高效信息分析、处理和决策需求。边缘计算技术将计算力部署在近配电终端物理设备和数据源侧,可有效释放云计算中心存储和分析数据的压力,提升CPDS系统实时分析、计算、控制能力,满足系统快速反应需求。而边缘计算节点（Edge Computing Node,ECN）作为边缘计算的基石,合理有效地对其进行部署配置是实现配电信息物理系统快速响应控制的首要前提,但对其讨论分析的研究还处于起步阶段。论文面向配电信息物理系统分布式边缘计算需求,计及信息稳定性和电力稳定性,提出一种边缘计算节点部署新方法。首先对云计算与边缘计算的差异性以及配电信息物理系统与边缘计算的共通性进行简要分析,继而提出CPDS网络的云-边协同架构体系并简述协同方式;为确定CPDS网络中各ECN自治区域范围及其部署数量,采用基于配网潮流和线路阻抗的Louvain算法实现边缘自治区域的划分,保证自治域内CPDS节点间的信息特性与电力特性紧耦合;在此基础上,计及网络负载率等信息特性与节点电压灵敏度等电力特性,数学量化CPDS网络中的信息传输稳定性与电力支撑稳定性,继而基于熵值最大理论构建CPDS网络信息-电力混合熵的ECN优化部署模型,并采用改进粒子群算法实现模型求解。最后,基于IEEE标准算例实现仿真分析,验证本文所提方法的可行性与优越性。实验从电力支撑稳定性和信息传输稳定性两方面实现部署方案最优性的验证,证实了所提方法可有效实现网络状态获取时效性的提升;并通过CPDS系统子区域内LFC自治控制和区域间LFC协同控制实验,验证了本文所提ECN最优部署方案在网络边缘侧可更好实时跟踪负荷变化波动,具有更优秀的网络动态性能,保障系统可靠稳定运行。