基于云平台的智能微电网控制策略研究*

刘文洲，胡治辉，Francesco Salvatore，陈健梅，张 萧，姜志宏，杨鸣昊

（1.长春工程学院，吉林 长春130000；2.长春工业大学，吉林 长春130000；3.意大利国家海洋工程研究院，意大利 罗马00185；4.东北师范大学，吉林 长春130012）

微电源与负荷共同构成了智能微电网，使用中可为用户提供热量与电能，内部能量转换主要通过电力电子装置实现，并建立了有效控制方式。智能微电网的运行方式较为灵活，系统包括数字化电器设备与精密电子仪器，电能具有较高的安全性、可靠性，智能电网运行中控制问题是重要的研究项目之一，云平台在智能微电网控制中运用优势明显。

1 智能微电网概述

智能微电网指的是将储能装置、分布式发电装置与负载基于一定的拓扑结构而构成的运行系统，可有效消解分布式电源在运行中可能对主网产生的不良影响，既有效发挥分布式电源自身的运行优势，也对主网运行起到一定的补充效果[1]。

智慧微电网是由微电源与负载共同作用下而形成的一种运行系统，可为系统运行提供必要的热能、电能与冷能等，由电力电子装置实现对电网内部微电源的有效控制与管理，可与上级电网相比，智慧微电网呈现出一种单一的可控单元形式，在运行中具有较高的用电安全性与可靠性，智慧微电网运行中可对电源进行充分利用，可通过电力工程技术以及大数据技术等对一次电源有效利用，建立模块化的微电源互联方式，由此而建立对微电源的部分或全部控制方式，并为系统运行配置储能装置，以此建立一种小型发配电系统，采用冷、热、电三联供的运行体系[2]。

可运用云平台建立微电网和外部电网之间的公共耦合点PCC（Point of Common Coupling），具有较高的灵活性与可靠性。云平台在智能微电网的运用中迎合了当前智能电网大力发展的需要，是有源配电网运行的有效形式，为智能电网运行提供了有效形式与重要支持。

2 基于云平台的智能微电网控制中的关键技术

2.1 多源数据采集清洗技术

多源数据采集清洗技术运用中可运用智能表计、大量传感器等周期性采集电网系统运行中的相关数值，对数值建立周期性采集方式，要求数据采集覆盖电网中变电站、用户端口、控制中心、分段开关等部分中的IP通信网，其中运用了无线、光纤、载波等相关技术，在云平台中建立各种配电终端与系统之间的有效联系，这一过程中运用了云计算的数据清洗技术，可有效规范、补充并清洗多源数据采集中出现的遗漏、错误与格式差异等情况[3]。

2.2 传感测量技术

传统牵线路与电缆温度测量、电能质量测量、光学互感器、电力设备状态在线监测等技术运用中仅能够传感并量测电网数据，而难以有效辨识大量数据。先进的传感测量技术则融合了强大的云计算能力，可实现对大量数据的高效测试、数据比对，从而有效分析数据测量的可靠性与准确性，并且为智能电网的有效运行与管理提供精准的基础数据[4]。

2.3 多维索引技术

利用Hive数据仓库系统在智能电网运行中实现有效的离并网高效切换、系统保护、碳足迹跟踪以及产需匹配寻优等，从而可实现在多个场景中进行电源实时数据的调取与分析。分布式多维索引D G F Index技术的运用对原有的技术进行了优化，提升了微电网多维区间查询性能[5]。

2.4 高级配电自动化技术

基于云平台的智能微电网高级配电自动化技术主要包括配电管理自动化、配电运行自动化、需求侧响应自动化等，配电管理自动化主要体现在设备管理、配电地理信息系统、检修管理等层面，配电自动化技术运用中主要包括综合自动化、安全监控与数据采集、馈线自动化等层面，在微电网云平台建立中运用了IP技术，实现了高级配电自动化，运行中实现了数据模型、系统接口、通信服务等运行中的开放性与标准性[6]。

3 基于云平台的智能微电网系统架构

3.1 整体架构

云平台微电网中具有多个储能装置、分布式电源，两者共同作用而向负载供电，建立了多种微电源运行方式，包括风力发电机、燃料电池、微型燃气轮机、太阳能光伏电池、蓄电池等，一般主要将其安装在负荷附近，利用电力电子装置连接电池与馈线，由此而减少电力线路运行中可能产生的损耗，为馈线末端运行提供必要的电压支持[7]。

基于云平台下的智能微电网控制系统包括四层部分，分别为数据采集层、数据传输层、数据处理存储层及数据展示层。在数据采集层中可利用智能表计等传感器设备得到智能电力系统运行中的相关数值，包括储能、用电量、能源参数、光伏发电情况等信息。在数据传输层，则主要是将能源数据转化为TCP/IP协议格式下的相关数值，并将其反映在数据库管理信息系统之中。在数据处理存储层中则重点对电力系统运行与管理中的能源信息及其他数值等在汇总之后建立数据分析与处理方式，并对此进行存储[8]。

基于云平台的智能微电网云平台包括数据挖掘、数据处理以及数据采集与传输等过程，涵盖了Web服务器、功能子系统、服务器、数据库、网络设备、数据采集网关、表计和传感器等。在数据展示层中，通过相关处理之后展示并发布储存层中的能耗数值等。在智能电网运行管理过程中，利用计算机技术构建H adoop生态系统，以此进行数据存储与管理。

3.2 云平台数据架构设计

从安全性、开放性以及性能等层面进行云平台设计，要求系统设计能够符合大数据分析需要，可对电网的实际运行情况进行预测，可构建关系数据库与非关系数据库[9]。

通过技术保障提升数据存储的安全性与完整性，对数据建立有效的分析与处理方式。要求数据架构中加强与电网实际运行之间的有效融合，建立半结构化数据、结构化数据以及非结构化数据等多种类型的数据方式，以此为平台运行提供多种数据支撑。为系统建立百TB至PB级数据，使得在系统管理中可对数据查询实现秒级相应机制。在平台运行中能够统一处理半结构化数据、结构化数据以及非结构化数据等。并对y千亿文本建立秒级的响应机制。大数据平台信息采集包括太阳能发电、电动汽车、氢储能、风力发电、充电桩、园区用能等，建立的架构包括事实数据、低粒度聚合数据、结构型存储、图存储、流处理、对象存储等，运用的算法包括随机森林、神经网络算法、实时计算、Tom or－Flow、决策树、支持向量机等，可将其应用于多源协同优化控制、分布式能源发电预测与负荷预测、微网负荷实时监控与智能调试、园区区域用能分析等领域之中。构建PAC K ET数据封包格式的交互平台，见表1。

表1 PAC K ET数据封包的格式

云平台在运行过程中具有性能上的显著特征，在微电网运行中采用了实时增量数据处理方式，运行中可在20min以内处理高于千万级别的对象一次增量60万的数据。建立了超高速大数据交换方式，运行中针对在10个节点大数据平台中可实现对3000万与4000万记录数据交换的有效处理，前者处理记录可控制在6min以内，后者处理时间可控制在10min以内。

在关键业务接口的处理方面，可将15min以内业务控制在4min以内，将1h以上业务处理控制在10min以内，将8h以上业务处理控制在25min以内。大数据平台运行中具有较高的可靠性，一旦主控节点出现一些故障，则H A节点能够在2s时间内进行漂移接管，由此运行中建立了对故障的有效处理方式。

4 基于云平台的智能微电网控制策略研究

4.1 云平台智能微电网控制情况总体分析

在智能微电网运行中，在外部电网出现故障情况下可能会导致系统运行中供电可靠性与质量不符合系统运行要求。可以利用主隔离开关将主网、PC之间的联系切断，而在系统运行中采用孤岛运行模式，此时通过微电网全部负载均由分布式电源与储能设备所承担。在运行中若出现微电网微电源电力供给不足现象，可将馈线C上的非重要负荷切除，以此系统运行中可对敏感负荷、重要负荷等进行持续供电。运行中在解除外部电网故障之后，将主隔离开关再次合上，此时系统恢复正常的并网运行状态。由此为微电网系统的运行建立两种运行方式，并实现两者之间的有效切换。同时，在微电网运行中还建立了潮流控制器和能量管理器的管理方式，以此有效分析控制单体微电源和整体微电网。

4.2 电网跟随控制

基于云平台的智能微电网跟随控制方式包括交互式电网跟随控制以及非交互式电网跟随控制两种方式。在交互式电网跟随控制中，在系统公共耦合点可以不直接进行电压与频率控制中，功率参考值可选择有功/无功设定值，以此进行功率控制。结合指定功率调度、馈线、负载的功率补偿量而确定功率设定数值，可对系统运行建立有功/无功（PQ）控制策略。PQ控制中通过有功/无功功率解耦可促进电流控制分量的制定，电流误差信号可通过PI调节器提供脉宽调制信号，PWM以理想开关模型运行，在分布式发电单元中可以运用有功/无功（PQ）控制策略[10]。交互过程见图1。

图1 数字签名认证协议

5 结束语

基于云平台的智能微电网运行中可有效解决传统电网运行中对运行人员的管理难度，可实现对分布式能源较为灵活、高效地运用，在运用中可加强云计算与物联网之间的深度融合，从而可利用大数据实现对微电网的智能化管控。在云平台系统中，可针对数据信息建立有效的采集、清洗、贯通、存储等管理方式，实现了对数据信息的集中统一管理。在运行中建立数据的分散控制与集中管理模式，以此不断优化电力能源管理流程，并针对微电网运行建立能源价值评价体系，为智能电网的良好运行提供了支持依据。