泛在电力物联网在智能配电系统的应用探究
作者:哈尔滨众维同升科技有限公司 时间:2020-01-19 10:22

内蒙古电力科学研究院 汪鹏 南昌工程学院 郑霄 北京天润新能投资有限公司 汤晓颖

摘要:对泛在电力物联网进行体系架构的探究,对面向配电网的泛在电力物联网关键技术进行条分缕析,就泛在电力物联网与配电网的融合情形或者说典型应用进行具体展望。

关键词:泛在电力物联网;配电系统;智能算法

 

随着时代的发展,配电网的角色在发生转变:由单纯的单向电能供应转向复杂的双向能流服务,如分布式发电的接入、用户侧多样需求的满足等。但受制于历史发展情状,规模庞大的配电网难以立即适应新角色,特别在信息化和自动化水平上存在长足进展空间。正是基于此,内蒙古电力公司积极响应打造泛在电力物联网的战略目标,其实质是以物联网技术为核心,充分吸纳人工智能、大数据分析等要素,达成电力生产到电力消费各环节中各类对象的信息互联共享,从而实现对配网运行状态的实时感知与精细调控[1]。但泛在电力物联网的研究尚不成熟,其与配网的融合更处于起步阶段,需要进行有益探索。

泛在电力物联网概念及体系架构

在社会高度电气化的当下,推进电网信息化智能化的升级己成为世界各国共识。美国、欧盟、日韩等发达经济体均提出了相关愿景展望及工作计划。我国是电力大国和电力强国,在电网发展的前沿阵地自然占有一席之地。内蒙古电力公司关于泛在电力物联网的理解[2]:将“源-网-荷”层面的人、物、设备等充分连接以达成泛在感知,借助可靠通信和高性能信息处理将海量数据在发、供、用之间共享,最终实现全网“能量流、信息流、业务流”的一体化融合,为价值服务提升提供有效平台。

感知层。它是泛在电力物联网的“神经末梢”,其物理形态主要是厂站端各类互感器、电能表、集中器以及用户侧智能电器。通过该层的全景式感知,控制决策单元将在前所未有的广度和深度上洞悉电网运行各环节的情状,为各类高级电力应用奠定数据基础。

 

网络层。该层负责为泛在电力物联网的各型业务提供安全的信息交互通道[3],具体方式按实况、传距、成本等考量因素进行择定。


平台层。该层承载海量数据的实时更新、科学分析、共享管理,打破了信息孤岛,解决了信息碎片化存储问题[4],助力电力系统向电力和数据并重的转型。

应用层。该层的功能是基于全景大数据搭建各类新型应用平台,达成电力系统各参与方的感知互动[5]

面向配用电系统的泛在电力物联网关键技术

2.1感知层关键技术

相较于输电网,配电网的拓扑结构更为复杂、入网设备更为多样,为了实现有效监测,传感设备必须高度集成化:充分考量尺寸、兼容等因素研发新型设备;重点是底层传感器部署技术的深化。

2.2网络层关键技术

配电网点多面广,“点对点”有线通信方式难以全面铺开,应采用“有线+无线”互补的模式,并重视安全防御的落实。

底层自组网与核心通信网规划技术。配电通信系统承载多种业务的信息传输任务(需满足多款QoS需求),且接入对象不断丰富化(如分布式发电、电动汽车、智能终端、海量传感器等),为应对泛在感知信息在数据量和呈现维度的指数式攀升,需设计健壮的自组网路由策略来确保底层接入网的状态量和控制量获得及时传输。在这方面,文献[2]依托健壮性测度的构建提出网络扩充的相关算法;文献[3]基于通信系统与配网系统的耦合关系,以拓扑势概念为抓手,提出配网CPS系统协同规划方法。

安全访问与信息控制技术。物联网技术的引入会在一定程度上带来信息安全风险。解决途径:身份认证与访问控制技术(如文献[3]提出的基于哈希函数与非对称加密技术的双向身份认证与访问控制协议);数据加密技术。即对传输数据施以加密算法,由接收方解密;安全路由技术。主要要借助路由协议的合理设计来保证信息的“源→宿”路径可被正确发现。

2.3平台层关键技术

数据融合技术。通过泛在感知的海量数据的特点是多源、异构、高冗余,必须依托数据融合技术来进行前置处理;数据存储管理与挖掘分析技术。为应对泛在电力物联网海量数据的实时更新存储,可采取策略:基于Hadoop平台的数据压缩方法;采用NoSQL技术对实际数据进行分布式存储管理。为提取大数据蕴含价值,可吸纳K-means聚类来分析用电行为,可借助Apriori算法寻找诱发谐波的主要原因等。

 

2.4应用层关键技术

泛在电力物联网环境下,谐波注入、潮流双向流动、频率/电压波动加剧等情况会较普遍,需要采取新技术予以克服:态势感知技术。就是通过“态势察觉→态势理解→态势预测”来达成对电网运行风险的识别、分析及处置。可采取方法为基于电压降方程和回归分析方法;主动优化运行技术。为应对新型能源与负荷的大规模接入,必须提升现有电网调节容量和调控灵活性,发展方向:依托泛在电力物联网高性能硬件进行最优运行方式的实时计算和网架元件的精细化调控;经由价格激励提高系统备用容量。

泛在电力物联网与配电网的融合

泛在电力物联网与配电网业务的融合将彻底改变现阶段供用电情形,展望于三大层面(图4)。

A层面。泛在电力物联网拥有健壮的通信系统,可实时感知各类设备的运行状态,再依托它的数据挖掘特长,就能不依靠电气量提取或人工现场巡查来快速辨识系统潜伏性异常、精准评估电网运行风险程度,从而规避当下电力设备随坏随修的不利局面,使得状态检修能够在真正意义上开展。

B层面。在时代快速发展的当下,电网与用户间的界限逐渐模糊,异质能源日趋混杂并协同应用,这需要提升配电网规划运行的自主灵活性:基于各类感知到的大数据,建立高精细的负荷分布及预测模型,借助边缘计算技术,提升不确定环境下配电网运行弹性;借助云计算技术对异质能源进行各类分析,目的是达成多种能源的合理应用。

C层面。为形成用户合理用能局面,并使用户以充分的深度和广度参与配电网运行,应基于泛在电力物联网制定个性化用能服务:以智能算法分析用户用能习惯,达成个性化用能推荐。基于配电网主动优化运行技术与价格激励机制,实现“源-荷”一体化调度。

结语

在泛在电力物联网中,数据与能量同等重要。配电网建设应与泛在物联网技术开展相协同。对于感知层,主要要扩展配网通信广度,并注意健壮性提升;对于网络层,主要考虑各侧数据在安全交互基础上的无缝连接和互联共享;对于平台层,主要基于存储策略、跨平台迁移策略设计来解决多源异构数据的统一管理问题;对于应用层,侧重考量多源异构数据与各项高级应用的适配问题,主要是基于数据挖掘、边缘计算等智能化算法。此外,不同体系能源的协同应用仍存在各种信息壁垒,需要在开展泛在电力物联网建设的过程中攻坚克难,逐步解决。 

参考文献

[1]杨挺,赵黎媛,王成山.人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用综述[J].电力系统自动化,2019,43(1):8-20.

[2杨挺,黄志勇,盆海波等.基于拓扑势均衡的配电网信息物理系统规划算法[J].电网技术,2017,41(12):3988-3995.

[3]肖小兵,徐长宝,林呈辉等.一种高效的配电网报文数字签名实现方法[J].电力系统保护与控制,2017,45(19):130-35.

[4]潘旭,王金丽,赵晓龙等.智能配电网多维数据质量评价方法[J].中国电机工程学报,2018,38(5):1375-1384.

[5]张小平,李佳宁,付婧.全球能源互联网对话工业4.0[J].电网技术,2016,40(6):1607-1611.


本文转载于中国电力设备管理协会微信公众号。