曹望璋,李彬,孙毅,祁兵,郑爱霞,沈秋英
(1.华北电力大学电气与电子工程学院,北京市 102206;2.国网江苏省电力公司电力科学研究院,南京市 210003)
基于OpenADR扩展的错峰业务仿真平台设计
曹望璋1,李彬1,孙毅1,祁兵1,郑爱霞2,沈秋英2
(1.华北电力大学电气与电子工程学院,北京市 102206;2.国网江苏省电力公司电力科学研究院,南京市 210003)
由于不同开发商所开发的系统存在技术差异以及相关标准的缺失,导致我国现有需求响应(demand response,DR)系统无法有效互联互通,不利于需求响应项目的推广。该文基于OpenADR 2.0协议的标准框架,扩展了可用于支撑错峰业务的信息接口、业务交互流程以及事件处理机制。依托SAC/TC549以及国际标准化思路,对参与错峰业务主体的角色、定位以及仿真功能需求进行了分析,从参与错峰调度过程中所需的数据信息模型、调度策略、用户动态响应特性等方面出发,完成了错峰业务仿真平台的设计。此外,该仿真平台还提供了外部半实物接口,可以实现与DR动态交互相关的标准验证及业务性能测试,给未来标准制定、政策实行提供数据支撑。
OpenADR;负荷集成商;智能电网用户接口;能源交互仿真
2015年3月15日,中共中央、国务院下发了《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》(中发〔2015〕9号),启动新一轮电力体制改革。随着售电侧业务逐渐放开,售电主体将明显增多,售电价格也将更加灵活,发展自动需求响应(automated demand response,ADR)业务的商业主体及商业模式渐趋完善[1]。在需求响应工作开展过程中,涉及到需求响应机制的制定与评价,然而目前并没有专用的ADR业务系统仿真平台[2-3]。通过仿真手段,可为国家在制定需求响应策略以及评估需求响应策略效果等提供试验验证环境。错峰业务仿真平台,对于参与ADR项目的各个主体均具有重要的意义。需求响应业务系统的仿真,对于清晰定位需求响应实施主体具有指导作用,同时需求响应业务系统仿真的结果可为需求响应参与主体提供技术支撑[4]。需求响应通信协议一致性测试是完善平台建设的重要组成部分[5]。试验检测机构可利用仿真平台对需求响应系统数据模型、通信协议、业务逻辑、终端设备连通性、一致性等提供试验检测服务,以此提升产业的标准化程度。
在国外ADR已取得较长远的发展,但在中国还远未实现,甚至在学术研究方面对于需求响应的完全自动化也极为初步,中国ADR的实现需要技术的支撑。全国智能电网用户接口标准化技术委员会(SAC/TC549)在定义智能电网用户接口领域国家标准时,也充分考虑了OpenADR的应用现状,并参照其信息交换架构设计了ADR业务接口[6]。中国电力科学研究院报道了一种OpenADR 2.0的需求响应信息仿真系统,然而该系统采用静态方式模拟,更多地侧重于虚拟终端节点(virtual end node, VEN)与虚拟顶端节点(virtual top node,VTN)2种节点的交互信息加解密处理,不仅未考虑需求响应业务及实体行为的建模,而且需求响应业务信息的交互机制都考虑较少[7]。目前与需求响应业务系统相关的仿真技术报道较少,可作为本文参考的主要有文献[8]中针对上海市的试点情况进行的基线仿真以及文献[9]中的家庭能源管理系统的响应策略仿真。国家电网公司2015年也正式立项《适应我国售电侧放开的自动需求响应仿真技术研究》总部科研项目,逐步细化仿真平台的详细功能。目前需求响应业务系统并没有统一的系统建设规范,国内几个需求响应试点城市也多采用私有化协议实现[10]。由于目前SAC/TC549协议设计仍处于起步阶段,而国外标准引进繁杂,导致国内需求响应试点和应用缺少统一的信息交互模型,不同开发商开发的系统难以互联互通,因而不利于需求响应项目的推广。总体上,关于需求响应业务系统的仿真尚属于初级阶段,已有的算法仿真大多为静态仿真,缺少基于事件的动态交互特性,无法真正地模拟需求侧用户的业务特征。
本文基于SAC/TC549现有的工作基础,设计基于OpenADR扩展的错峰业务仿真平台,并着力于为国家在制定需求响应策略以及评估需求响应执行效果等方面提供验证环境。通过仿真技术既可以实现业务策略仿真,又可以实现对现有标准的验证,以及对未来标准制定提供支撑,为国家开展需求响应标准化工作提供技术支持。
1.1 电网与用户的信息交互
OpenADR提供了一个公用的、开放式、标准化的需求响应接口。该协议目前基于电力企业、用户及第三方服务的应用层,构建了低成本的标准信息通信架构及业务交互逻辑[11-12]。该协议内容详细描述了发布服务的VTN和订阅了该信息服务的VEN间的行为。考虑到OpenADR的底层传输机制相对陈旧,仿真平台的架构将基于OpenADR的应用层框架设计,并引入标准的底层适配接口及高级控制策略。
OpenADR协议基本框架可由电网侧、需求响应服务器(demand response automation server,DRAS)、负荷集成商以及用户群所构成[13]。在协议中DRAS主要负责电网侧和用电侧之间的电能调度,可优化电能分配并且跟踪、采集、录入、汇总用户侧用电行为信息(可中断、可转移、可削减能力)。DRAS也可负责电网侧和用电侧之间的信息交互,如需求响应项目业务信息发布,用户侧通过需求响应项目参与智能电网。负荷集成商主要负责任务指标下放,如:需求响应项目业务中的电价、错峰调度时的削减量等。用户侧主要通过智能用电管理以及分布式能源调度作为响应的基础。
1.2 平台子系统结构
在OpenADR通信架构中,明确规范了电网侧、用户侧以及负荷集成商的功能和角色定位。仿真平台子系统整体结构如图1所示,需求响应业务系统是由需求响应服务器、单个负荷集成商或者多个负荷集成商以及其下多个用户群所构成。其中负荷集成商对应为OpenADR协议中需求响应服务器的虚拟终端节点VEN端,也可作为用户群的虚拟顶端VTN端。负荷集成商与用户群之间的信息交互方式在2.0版本中可划分为PUSH模式以及PULL模式。基于OpenADR协议的平台系统设计2种模式的传送机制,并且在该子系统中完成基本的信息交互过程,具体如图1所示。
图1 OpenADR规范下的分级系统架构
在发送的中间需要智能地加入DRAS,通过采集和获取电网侧、负荷集成商、用户侧的信息,实现三者之间的互动[14]。其中按照OpenADR 2.0a以及2.0b中所规定,将发布信息的服务器和负荷集成商设定为VTN,将订购聚合商服务的用户设定为VEN。
多个VEN同时对应着一个VTN管理,而在某些情况下,VEN同样也可以作为VTN。当VEN管辖着下一级多个VEN时,此时VEN可视为其所负责的VEN用户群的VTN[15-16]。具体实际应用结构如图2所示,可见实际协议应用是在图1的基础上,由DRAS引伸出多个负荷集成商,在DRAS的统一规划下,负荷集成商向下又管辖着多个用户群。
图2 DRAS系统框架模型
考虑到信息领域技术发展速度较快,本文在设计仿真平台过程中将采用模块式设计,以便后续仿真平台升级。仿真平台信息模块是实现整体动态交互的基础。而该信息交互模块主要分为2点:信息交互机制以及基础底层业务信息类型。
2.1 平台业务交互逻辑
在需求响应业务系统仿真平台的设计过程中,对构成系统的重要部分,如:运行策略、节点功能模型、协议栈和系统内核运行规则均采用模块化设计,不同功能单元采用封装接口的方法对接。本文在已有的OpenADR架构上采用OMNeT++软件建模,并设定对应的数据库用来统计仿真结果,可动态追溯仿真平台的实际运行效果。最后在模拟过程采用B/S架构,以完善用户侧获取服务器信息的自动化及ADR信息的智能下发。
当前OpenADR协议仿真平台主要基于规范定义的PUSH及PULL模型传送机制进行设计,同时引入了响应和未响应、反馈和未反馈的情况分析。
图3为错峰削减量任务分配执行逻辑,用户和集成商之间交互时,应先完成注册,在注册的基础上再完成报告注册,以便两者之间的信息获取,最后通过事件参与需求响应。错峰业务交互可通过EiEvent和EiOpt这2类服务开展。
图3 错峰削减量任务分配执行逻辑
(1)在PUSH模型中,由于VEN存在防火墙等安全机制,因此VEN不会主动向VTN获取消息,VTN只能被动地向VEN推送消息,如图3注册、报告、事件3个环节所示。
(2)在PULL模型中,VEN的防火墙等安全防护措施将会关闭,VEN会主动向VTN拉取消息,同样VTN会向VEN推送消息。
通过错峰业务仿真平台可以对智能电网用户参与需求响应的行为进行量化评估,并为后续电网公司电价政策制定以及错峰调度算法的设计提供必要依据,也可为试验检测机构提供基础的校核数据。图4给出了OMNeT++软件下的仿真平台运行界面,VTN与VEN的部署和配置可以根据仿真的需求动态设定,其传递的消息通过cMessage类承载,其中注册成功的
图4 VTN-VEN交互仿真图形用户界面
用户会被成功分配注册ID编号,未注册用户既包括未注册的需求侧用户,也包括暂时脱离管理的用户,用non-registration标识。
仿真平台设计了VTN、VEN服务的半实物接口,并通过本地环回地址捕获OpenADR报文[17],具体报文如图5所示。由于采用标准的XML文本,仿真数
图5 拉取的VTN-VEN数据报文
据流具有较强的可读性。通过B/S架构,仅需修改相应的IP地址,即可将本文所设计仿真平台直接部署在云端模拟真实的交互环境。
2.2 错峰业务底层服务设计
在扩展OpenADR通信协议实现错峰业务时,基于其信息交互需求,本文选用了EI 1.0中规定的EiEvent、EiOpt、EiReport、EiRegistration等4类服务。结合错峰业务的信息交互需求,分别建立如下几类错峰业务服务:错峰任务下发及负荷响应(采用EiEvent)、错峰项目选择(采用EiOpt)、错峰执行效果评估(采用EiReport)、用户侧资源注册和等级划分(采用EiRegistration),如图6所示。仿真平台还引入了EI 1.0规范中定义的数据类支撑错峰业务的实现[18],如: EMIX类、WS-Calendar类、Streams类等,考虑上述3类均具有标准的用法,在此不再赘述。
图6 支撑错峰业务的OpenADR服务遴选
利用OpenADR规范中所定义的服务,可以构建不同类别的交互业务,本文以错峰业务为例给出了OpenADR的业务搭载模式,出现用户负荷削减情况时将采用如图7所示流程[19]。其中当出现紧急情况负荷削减的要求时,电网和负荷集成商将会发送需求响应事件请求(oadrDistributeEventType),回应用户选择是否响应需求响应事件(oadrCreatedEventType),如果选择响应(oadrRequestEventType),则会同时附加上用户所具备参与调控的能力(oadrResponseType)。其中,oadrRequestEventType、oadrResponseType 2项仅有确定参与调控的用户才会返回。
图7 基于OpenADR的负荷削减业务设计
在执行错峰过程中,设定此时负荷集成商侧需要负荷削减量为Qcl。此时下级存在多个可用于错峰的用户集U={u1,u2,…,un}。该类型的用户特征是可中断负荷容量大,大部分属于弹性负荷,同时用户自主参与需求响应业务的意愿偏大且签订了相关合同。负荷集成商根据系统数据优先采用错峰潜力较大的用户集Up={c1,c2,…,ck},将其纳入至错峰预备的队列中。负荷商会根据事件紧急情况,选择全人工、半自动或者全自动的调控模式。因为相对紧急情况,负荷集成商会直接采用全自动模式,将之前已签订过协议的用户电气设备关停,实现可中断负荷控制。
而本文中假定采用半自动方式,负荷集成商VTN发送信息给下级的VEN,该信息的有效载荷为oadrDistributeEvent,具体内容包括eiResponse(表示是否能够接受请求)、requestID(请求ID)、vtnID(VTN ID号)、schemaVersion(版本号)。而作为回应用户VEN会反馈回信息,该信息的有效载荷为oadrCreatedEvent,该载荷具体内容包括: eiCreatedEvent(选择是否响应某个需求响应事件), schemaVersion(版本号)。如果VEN回馈的是响应该事件,则附带oadrRequestEvent载荷,该载荷带有属性oadrRequestEvent(请求该错峰事件)。同样其中应该还有oadrResponse载荷用于告诉VTN自身能参与的能力,例如该用户i在t时刻可中断负荷为qi(t)。而负荷集成商会判断此时所有用户参与的中断负荷总量∑qi(t)是否大于原先设定的总负荷削减值Qcl,当大于时将会停止调控,否则继续轮询可参与的用户。
实体逻辑模块设计主要是支撑整个平台运行的基础。该部分的主要功能是实现对用户、集成商模型的构建。其中涉及到决策以及通信等各个方面。该模块在信息交互模块的基础上利用信息流交互实现动态变更输出结果并进行展示。
3.1 用户侧互动模型设计
(1)
(2)
(3)
(4)
式中:ppat为用户开始自愿参与负荷控制控时的激励价格;Δpj为集成商给用户额外增加的补偿费用;Kj为系数。
用户执行电网侧下发的负荷削减或增长的任务量Qj时,并不会完全精确执行。可能出现超额完成或者部分完成的情况Qj′。该值与Qj之间服从方差为δj(0<δj<1)的正态分布。不同用户的δj值根据用户的情况而确定。
3.2 集成商互动模型设计
(5)
式中:αs为指标s的权重大小;ks为指标s的数值;K为指标集合。
集成商在分析完用户参与潜力之后可以决定是否选取用户,选取的最终实现目标可以多样化(补偿费用最小化或者选取最大容量用户等)。给用户j分配的任务为Qj。最后所有在编的调控用户总完成任务量为Qtask。
(6)
3.3 通信模型设计
在已制定的OpenADR协议中,根据标准委员会提出的设计理念,其底层传输协议可以采用HTTP协议、XMPP协议或者用户自定义的传输协议。本文中的仿真平台设计采用应用层重传方式,降低了底层网络的技术需求,使得模块之间的通信链路建模相对简单,这样就避免了采用TCP 协议时的握手、确认、窗口、重传、拥塞控制等复杂机制。同时,通过简化传输层设计还可以降低控制消息经过多层封装的冗余。
因此,在平台的底层通信网络模型中,引入了在通信交互消息时存在的丢包率ppl。该丢包率会影响用户执行任务完成程度。
在本文中设定集成商给一个用户j发送信息可能出现丢包情况,而用户给集成商发送消息不会出现。发送n次出现丢包k的概率服从二次分布,如式(7)所示:
(7)
(8)
式中:n为比当前消息优先级别高的服务类型种类;ki为当前i类型报文在对应级别队列中的排序;c(k)为报文长度;v为路由器处理速度;τ为其他因素所造成的附加延时。
本文实现了能将用户数据导入仿真平台并观察仿真模块输出削峰业务结果的功能。而且仿真实体模块的设计集成了已有文献成果,确保了仿真结果的正确性。为国家在制定需求响应策略以及评估需求响应执行效果等方面提供具有较大可行性的验证环境,最后引入了通信对业务的影响。
4.1 调控策略仿真框架设置
基于OpenADR核心功能,在不同的输入激励情况下观察在多种不同参量下的协议传送方式及变化情况,通过模拟下发电网需求及价格激励信号,获取具有全局统一时标的实时运行数据,并最终导出执行结果,具体如图8所示。
把原始真实数据导入仿真平台的每个模块,通过信息交互模块的设计,实现仿真平台内部每个实体逻辑模块的通信,最后由模块内部产生输出结果。
4.2 错峰业务策略仿真
本文仿真采用随机选择的30户用户进行动态错峰仿真,其中激活用户数为10户(完成注册过程),错峰调度算法根据业务需要,目前平台可支持不同策略的嵌入。
电网侧将需求响应服务器的错峰调度任务分解至用户,目前平台集成了随机分配、最大容量优先、最快响应优先3种算法。3种算法中随机分配算法不会结合任务用户情况以及评估模型,而另外2种则会结合。
图8 ADR仿真平台内部模块间的数据流
随机分配算法采用随机分配权重调度策略下放削减指标,每个用户都会随机拥有一个分配的权值p,0
在不同算法条件下,负荷集成商分配给单用户的任务执行情况,可以支撑基于用户行为特征的电网互动模型验证。图9给出了所选定用户(用户1)在采用随机分配算法、最大容量优先算法、最快响应优先算法时所获取的任务及相应完成量。如图9所示,用户1在随机算法分配下,由于分配的权值p是由电脑固定生成,并未结合任何的评估模型以及用户实际能执行的任务额度(具备较大随机性),因此分配的任务量高达640 kW,但实际在当时只能执行约200 kW,最终平均10次迭代下来完成率约为30.8%;而在最快响应调度算法下,由于在参考了集成商的评估模型以及用户可完成的任务额度基础上获得分配的权值,因此不会出现分配任务量远超用户实际能执行的情况,最终经过10次迭代计算后发现平均完成率约为46.3%,但是具有较大的随机性,不适用于电网稳定性调度;在最大容量算法中,由于用户1本身可调节负荷容量较小,比用户1容量大的用户较多,因此未被纳入错峰队列中。
图9 不同错峰算法下的削减量比较(单用户行为)
仿真平台还支持单用户在某一特定算法下的削减量分布情况分析。图10为单用户采用随机分配算法时的任务完成量分布。如图10所示,该参量服从正态分布,并且在主值区间外较小的概率会存在一定的异常数据,该数据代表无响应和丢包等条件下用户负荷削减的情况。该结果与第3节的用户模型构建中设定的在t时段内用户任务完成大小的概率服从正态分布相对应。该仿真数据可作为后续智能电网用户参与需求响应项目时潜力评估、进行调度的重要依据。
图10 基于随机分配算法完成的削减量分布(单用户行为)
图11给出了基于SAC/TC549需求的负荷集成商调度任务的执行结果。3种分配方法均可以实现用户资源调配,基于最大容量优先的分配策略性能稳定,最小方差仅为0.082,其他2种方法均高于0.085。扣除未调配用户的情况,最快响应算法的调配完成率高达62.5%,具有最好的性能。同时,还可以看出用户1、用户7的可调度负荷容量较小,因此最大容量优先算法在满足任务调度后即停止对该用户的调度。而用户4历史响应速度较慢,因此最快优先算法在满足任务调度之后停止了对该用户的调用。
图11 多用户错峰任务分解数据分析
由于3种算法最终实现的结果都将满足约束关系式(6),因此调控后的优化负荷效果一致。
图12(a)为集成商在1周内(0~168 h)某个时间段错峰效果图。该图给出了3种情形下的总用户负荷曲线,分别为原始负荷、优化后的负荷、出现丢包时的优化负荷。可发现集成商在收到调控请求后基本能保证用户负荷总容量的5%削减,但是存在丢包情况时,用户优化负荷曲线将会出现部分毛刺。将图12(a)中所圈位置放大得到图12(b),分析得知由于出现丢包的突发情况,部分用户未收到请求。此时未收到请求的用户将不会对集成商的负荷调控做出任何回应,导致集成商实际优化负荷与预期优化后的结果存在偏差。
图12 错峰业务任务出现丢包率时的影响
本文基于openADR标准协议,构建了一个具有可灵活扩展的错峰业务仿真平台,可支撑用户行为建模、调度/响应策略建模、激励政策模拟等功能。通过平台的模拟运行,可为需求响应机制以及错峰避峰策略等的仿真分析提供技术参考及量化数据支撑。同时,对于检测机构而言,目前正缺少一个针对ADR业务系统的通用测试平台,可利用仿真平台的半实物接口对需求响应仿真协议、终端设备连通性等提供试验检测服务,从而规范需求响应业务的市场化行为。
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(编辑 张小飞)
Design of OpenADR Extension Based Load Dispatching Simulation Platform
CAO Wangzhang1, LI Bin1, SUN Yi1, QI Bing1, ZHENG Aixia2, SHEN Qiuying2
(1. School of Electric and Electronic Engineering, North China Electric Power University,Beijing 102206, China; 2. State Grid Jiangsu Electric Power Research Institute, Nanjing 210003, China)
Because of the technical differences of system developed by different developers and the lack of specifications, the existing demand response (DR) system cannot effectively inter-connect each other, which is not conducive to DR project promotion. This paper expands the information interface, business interaction process and event processing mechanism for load dispatching based on the standard framework of OpenADR 2.0. According to the architecture of SAC/TC549 and international standardization trend, this paper aanalyzes the role and function of each entity in dispatching program, as well as the simulation functional requirements. Then, this paper designs the simulation platform for load dispatching from aspects of data information model, interactive mechanism, dispatching strategies, user dynamic response characteristics, etc. Furthermore, this platform can provide hardware-in-loop interface, and realize the standard verification and service performance test for dynamic interaction with DR, which can provide data support for future standard setting and policy implementation.
open automated demand response (OpenADR); load aggregator; smart grid user interface; energy interoperation simulation
国家重点研发计划项目(2016YFB0901104);国家自然科学基金项目(51307051);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2014ZP03, 2015ZD01);国网公司科技项目(适应我国售电侧放开的自动需求响应仿真技术研究)
TM 73
A
1000-7229(2016)11-0086-09
10.3969/j.issn.1000-7229.2016.11.013
2016-07-12
曹望璋(1993),男,硕士研究生,研究方向为需求侧管理等相关技术;
李彬(1983),男,博士,副教授,主要从事智能用电、自动需求响应技术方面的研究工作;
孙毅(1972),男,教授,主要从事电力大数据与电网节能相关技术的研究工作;
祁兵(1965),男,教授,主要从事电力节能、自动需求响应相关技术的研究工作;
郑爱霞(1968),女,硕士,主要从事电网设备运维、电能质量、节能降损、电能计量等方面的管理与技术研究工作;
沈秋英(1979),女,博士,主要从事电能计量、计量资产等方面的管理与技术研究工作。
Project supported by National Key Research and Development Program of China(2016YFB0901104); National Natural Science Foundation of China(51307051); Fundamental Research Funds for the Central Universities(2014ZP03, 2015ZD01)