配电网智能调控辅助决策应用研究

牛庆松, 陈 静, 亓富军, 满 丽, 肖利武, 苏 超

(国网山东省电力公司临沂供电公司, 山东 临沂 276000)

随着智能终端的应用和信息技术的发展,电网智能化和万物互联新时代正在逐步实现。目前,世界各国都已将人工智能上升为国家战略,其中,美国率先提出了信息物理系统(Cyber-Physical Systems,CPS)[1],融合物理和计算机进程,将实时感知、动态控制和信息服务等功能应用到大型工程系统[2-3]。同时,我国也提出了《中国制造2025》国家战略,围绕智能制造、电力装备等工程和任务,加强信息技术研发与应用,全面实现制造强国的战略目标[4]。十九大报告特别指出,要加快建设科技强国、网络强国,发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能与实体经济的深度融合,提升国家竞争力[5]。

物联网、云计算、大数据技术在电力的应用已成为新的研究热点。在物联网快速发展与应用的背景下,大数据成为基础性的战略资源。如何利用大数据更好地服务于智能决策和方向指导,也就成为一个至关重要的因素[6]。文献[7]通过研究输变设备的相关数据,构建信息模型并结合物联网应用到状态监测系统中,实现电网信息的精细化和可视化。文献[8-9]以大数据应用为基础进行分析,对配电网智能的建设和数据深度挖掘,提供了数据应用思路。文献[10]把大数据分析及挖掘应用于配电网运行维护中,分析出各运行因素与运行维护指标之间的显性或隐性关联。文献[11]通过对数据处理、边缘计算等泛在电力物联网的应用,为智能配电网建设提供了具体应用思路和场景。文献[12]探讨了5G技术在电力系统中的应用,为泛在电力物联网全面建设提供了指导。

目前,在配电网中尚未建立一种更加科学、通用、泛在的智能调控辅助系统,来支撑配电网状态深度感知、设备主动运行维护(以下简称“运维”)、用户友好互动等功能以及成功的典型案例,因此本文采用物联网、云平台等多种先进的信息化、智能化技术手段,搭建了智能调控辅助决策平台,来更好地提高数据的精细化利用和人机融合水平。

1 调控体系架构

1.1 设计架构

以智能配变终端为核心,接入各类智能监测模块、传感器等设备信息,基于边缘计算物联网架构,实现台区侧设备信息全采集。通过在终端部署各种应用程序APP对信息进行就地处理,实现主动预警、本地监控、智能决策;部署远程视频巡视、站房环境监测等智能巡检装置,应用手持移动终端、射频码等设备,开展智慧运检,从而深入开展用户负荷监测管理,对内与计量表计进行数据交互,对外与社会用户广泛互联、深度交互、对用户用电设备的有序管理、智慧服务、智慧共营。基于物联网的设计架构如图1所示。

图1 基于物联网的设计架构

1.2 技术架构

基于配电物联网的技术架构如图2所示。配电网的智能管理与辅助决策技术平台以电力物联网智能芯片、智能配变终端为核心,接入部署在配电台区的各类智能监测模块、传感器、末端感知终端等设备。对外,通过安全隔离网关与部署在外网上的公网云进行信息交互,获取移动联通运营商、车联网、手机移动应用等各类信息数据;对内,通过各市电力公司配电自动化III区接口,与配电自动化I区应用进行信息交互。

图2 基于配电物联网的技术架构

将台区所使用的用电信息进行采集,如负载率功率,无功功率、有功功率、电流等,并进行逻辑计算、分析,上传到配电网平台进行智能化处理,最后以可视化的方式呈现在供电服务指挥人员面前,从而为指挥决策提供支撑,实现台区侧设备信息全采集、主动预警、本地监控、智能决策,并据此开展主动抢修服务。

2 辅助决策关键技术

2.1 多源数据的整合、管理和运算技术

通过云平台的部署应用,实现了海量数据有序存储、数据与应用解耦、大数据深度处理、上层应用微服务化,并有效支撑物联网各项高级功能应用。

(1)海量数据快速采集 使用物联网MQTT协议+具备自描述能力的信息模型,实现下层终端设备的便捷快速接入和业务数据传输。

(2)数据与应用解耦 对采集的海量数据进行存储,并和主站应用之间采用Restful API接口消息交互,实现数据与应用解耦。

(3)大数据深度处理 云平台的应用使得基于大数据的配电网运行状态分析成为可能,采用人工智能与大数据处理技术,深入分析下层设备上传的配电网暂态运行数据。

(4)上层应用微服务化 上层应用采用微服务化架构,实现按组件升级,而非整体升级替换,可适应将来各种新型应用的快速部署。

2.2 通信技术

为满足新一代配电自动化IV区云主站与智能配变终端、智能运检终端等边缘计算终端间高可靠、低时延、差异化的通信需求,通信协议采用物联网协议MQTT+信息模型,通信方式主要有光纤EPON、电力无线专网(LTE-G 230 MHz或IoT-G 230 MHz)、无线公网4G等方式,根据各边缘计算终端的功能定位、通讯需求、现场条件等因素灵活选择。远端通信网构架如图3所示。

图3 远程通信网构架

本地数据边缘计算通信技术,主要满足边缘计算平台与感知终端单元间的通信需求,通信协议采用物联网协议CoAP+信息模型,最大特点是支持即插即用。本地通信网架构如图4所示。

根据设备感知终端距离边缘计算终端的距离,可以分为两种情况。

(1)本地网近端设备接入 这类设备在边缘计算终端的近端,如终端采集器、集中器等设备,可通过微功率无线、宽频载波方式通信。

(2)本地网远端设备接入 这类设备在边缘计算终端的远端,如通过电缆、导线连接的的低压分支箱、表箱等设备,可通过宽带载波、4G无线等方式通信。宽带载波通信基于华为LiteOS物联网操作系统、集成IP化宽带载波HPLC/RF通信模块技术。

2.3 即插即用智能采集终端技术

目前应用较为广泛的智能采集终端有低压台区采集终端、用户侧终端两种。

(1)低压台区采集终端 台区终端具有高速处理器,实时操作系统,集成IP化宽带载波HPLC/RF通信模块,集成华为LiteOS物联网操作系统,支持向智能配变终端自动注册,即插即用。适用于低压开关柜、低压分接箱、用户表箱等关键供电节点,分为传统电气量、电气相关量和环境量3类终端,能够实现实时监测电气设备信息,出现异常时进行自动报警,辅助运维人员消缺。

(2)用户侧终端 分为用户用电设备、计量表计、电动汽车充电桩、光伏新能源等4类终端。通过终端数据采集,实现用户内部具体用电情况的详细感知分析;根据负荷情况、电动汽车在充电方面的需要等因素,制定台区内电动汽车充电管理策略[13];对新能源采集终端查询下接逆变器的遥信、遥测、故障信息,根据这些信息判断逆变器当前并网状态,进行有序并网管理。

3 辅助决策系统的应用功能

3.1 台区负荷管理与预测

(1)功率分层分级管理 研究分布式源荷发电功率、用电功率的分层分级功率预测技术以及短期功率预测误差的动态估计技术[14]。

(2)新能源有序并网管理 研究新能源采集终端查询下接逆变器信息并判断逆变器当前并网状态,进行有序并网管理。

(3)电动汽车充电桩有序控制管理 通过采集充电桩相关信息,结合负荷情况、功率限制等因素,制定充电管理方案。

(4)分布式电源负荷控制和调节 实现接入分布式光伏实时运行数据和并网状态的采集与监控功能。

3.2 区域电压优化控制

(1)电压调整预先控制 主站通过云计算对历史信息进行分析,建立过电压、低电压预警机制,提前采取调控措施进行调整和治理[15]。

(2)主动调压联动自律性控制 根据台区实时电压数据、无功补偿装置的投切情况等,判断进行区域电压调整还是系统电压调整,从而得出调压策略。

(3)低压配电网特殊工况的电压优化控制 研究基于多维数据以及适用于在线调度的电压分析、调整、补偿方法,实现低压配电网特殊工况的电压优化控制策略。

3.3 低压台区停电管理

(1)主动感知停电信息 在台区范围内,对设备进行状态监测和录波,包括监测各开关的分合状态;监测各分路的电压、电流和漏电流情况,分析停电的原因及影响范围,开展主动抢修[16]。

(2)停电类别及故障就地研判 研究停电用户的故障和欠费判断策略;准确判断停电范围、故障点和故障类型等,指导低压故障抢修工作开展。

(3)大服务数据支撑 对停电信息进行分级处理,从供电可靠性、台区用户平均停电时长等方面评估台区供电服务水平、设备运行质量等,为服务运营、调控指挥等提供数据支持。

(4)与用户智慧互动响应功能 为一线人员自动推送的故障区间、故障类型等信息并自动生成主动抢修工单推送至配电网移动作业终端;同时通知相关用户并可接受客户信息反馈。

3.4 台区运行预控管理分析

(1)电能质量自动调整 实现低压配电网设备状态的自动调整。治理能力不足时,通过信息传递安排抢修力量及时到位。

(2)低压台区电气设备运行态势评估 监测电气设备的各种状态量,积累状态量数据,预测状态量发展趋势,提供自适应、差异化监测方案,并对异常情况进行预警,评价电气设备情况。

4 平台实际应用案例

临沂供电公司通过前期数据的积累,将停电信息、计划执行与用户电压状态等接入平台,对信息优化分类、处理,深层次发掘数据关联关系,并采用多种展示形式,提升配电网精准化调度控制和管理水平,满足配电网从低压到高压、用户到电源、从分布式能源到充电桩的全景化,从而实现个性化展现与监控。

4.1 运行承载力分析

临沂供电公司线路指数管理综合分析界面如图5所示。通过对线路跳闸、接地、非计划停电和计划停电等信息进行统计分析,结合5年历史数据从跳闸频次、原因、时间分布、累积效应等维度进行综合分析,对线路运维情况、检修质量等进行评估,并以此对线路管理单位提出要求和建议。现已提供线路频次数据125次,优化线路停电78条次,缩短计划安排时间30%,用户停电时户数同比减少11.3%。

图5 线路指数管理综合分析界面

4.2 周计划执行情况管理

临沂供电公司计划执行管理统计情况如图6所示。把业扩全流程管控从时间节点的一维管控,开创性融合了可开放容量进行同步管控,构建配电网设备供电裕度预测及告警分析模型,通过同步获取配电网设备实时运行最大负荷、额定容量等数据,及时预警低供电裕度设备。上线后周计划执行率提升12%,准确提供可开放容量278次,为配电网精准规划、精准投资提供了数据支撑。

图6 计划执行管理统计界面

4.3 低压用户运行态势管控

临沂供电公司台区电压运行分析管控情况如图7所示。通过建立台区电压精准调控和区域综合自律控制相结合的电压调整策略,分析所属变电站与线路、线路与台区、所属线路台区与台区等纵向和横向电压关键因子特征,结合台区负荷变化情况,计算台区间电压相关系数,精准定向对台区电压调整进行策略性分析,研判在“站—线—变—户”不同层级关系上,进行宏观和微观对应策略调整。现已实现客户电压合格率同比提升1.27%,因“低电压”引发的投诉数量比同比下降了12.5%。

图7 台区电压运行分析管控界面

通过设备状态、运行环境、配电终端运行、配电网运行等信息,采用大数据分析,自动发现配电自动化异常、缺陷及原因,分析统计设备厂家、批次情况,对设备运行状态进行预判预警,针对性地开展设备运维,实现运维最小化,减轻基层负担。

5 结 语

本文提出的配电网智能调控辅助决策平台,通过主站系统和供电服务系统数据融合,实现了配电网信息交互与数据共享,在供电服务系统可实现数据向下贯通到配电自动化系统、配电设备,可即时调取配电设备实时和分析结果数据,为供电服务人员提供全信息数据服务,为供电服务系统抢修指挥提供数据与服务支持。基于大数据和云计算的分析计算,引入人工智能辅助决策系统,为配电网运行与供电服务提供快速响应、处理的手段,进一步提升了供电可靠性。通过缩短配电网异常情况的响应处理时间,加快抢修人员对客户的诉求响应,减少用户停电时间,缩短客户诉求转达时间,提升客户对抢修服务效率的满意程度,从而有效避免了客户投诉现象的发生。

目前,该平台尚处于不断完善和成熟的过程中,其体系和内容还待进一步优化,伴随大数据、人工智能等技术的成熟,如何更有效地应用相关技术,实现高效率、高质量的辅助决策,也需要作进一步的探究。