张禄,李香龙,朱洁,于希娟,陆斯悦,陈少坤
(1.国网北京市电力公司电力科学研究院,北京 100075; 2.北京恒华龙信数据科技有限公司,北京 100088)
气候恶化是当今影响最为深远的全球性问题,在北方居民的冬季取暖推行清洁取暖方法,是农村用户采暖方式的重大变革,是优化人民生活方式的重要方式[1-5]。
目前“煤改电”工程也存在各区域实施进度分离,工程统一管控困难;对改造成果监管评价难;以及在农村“煤改电”推广过程中,供暖季会出现负荷增长、负荷波动加大、三相不平衡加重等问题,影响电网线路设备,出现运行安全问题;以及在为用户安装前存在采暖方案选取、运行中存在用户采暖效果状况监测、设备健康状态监测,用户用电策略推荐等问题,难以为用户提供更多决策支撑等问题。需要提出新的设计理念[6-7]。为有效管控“煤改电”工程,监测清洁采暖用能情况,积极引导电采暖用户有序用电,保证用电安全性,亟须适应时代发展潮流,实现数据分析和互联互通。
随着物联网和大数据技术的飞速发展,现在已经具备通过智能设备采集居民采暖数据和用电数据的能力。电力消费者需求呈现多样化趋势,电网已不再是传统意义上的单一的传输功能,而是增加了多种社会元素,承载了多种数据信息,承担了更多的社会责任,建设“泛在电力物联网”势在必行。基于“煤改电”智能服务平台为电力用户、电网生产运行和新业务新模式发展,为企业生态环境构建提供信息和决策支持,是在泛在电力物联网领域的典型应用。
国家电网公司在2019年两会报告中提出建设 “泛在电力物联网”战略[8-12]。泛在电力物联网基于通信技术的全业务泛在电力物联网,是围绕电力系统各环节,应用移动终端、人工智能等先进的信息和通信技术,实现业务应用的环节互联、人机交互,建设电力智慧服务系统[13-15]。
智能采集与智能技术是利用智能化的现代手段获取信息,并将采集的信息进行通讯传输的电子信息技术。
随着物联网和通信技术的不断成熟和飞速发展,现代通信传输技术种类也复杂多样,本项目中的实施区域跨度大、地形复杂、通信基础良莠不齐,煤改电工程推进过程中,各地区电采暖设备品牌不一、型号多样,通过结合地理位置、地貌特征、设备情况综合分析,针对不同地区用户分别选取适合中、远距离进行信息传递的Wi-Fi、ZigBee、PLC实现终端数据传输汇聚[16-19],通过对LoRaWAN、WiFi、PLC、NB-IoT、4G等多种通信方案及其组合方案的物理特性试验对比(表1)和优缺点对比分析(表2),提出了采用国内和行业范围比较先进的NB-IoT和LoRaWAN两种通信技术进行用户端到平台层数据通信传输方案,通过通信质量监测试验验证了这种组合技术的稳定性和安全性。通过综合判断推荐适合“煤改电”场景的“基于多种组合通信方案”的智能化通信网络层稳定性组合策略,解决了“煤改电”数据高频采集传输困难、大规模推广成本高等难题。
信息智能化采集的实现必须以智能终端电子设备为基础,因此,研发兼容多种通信协议和多网融合的电采暖智能采集终端和温湿度智能采集终端。通过在用户家中安装研发的分布式智能终端(图1~图3),采用多种无线、有线通信技术,实现了与采暖用户家中多种取暖方式、各种品牌、各类型号的电采暖设备全面兼容与信息传输[20],并兼顾功耗、成本、存储空间等因素,实现用能数据和采暖数据的5 min高频精准采集。
表1 不同采集通讯方案物理特性对比
表2 不同采集通信方案优缺点比较表
图1 煤改电智能采集设备:家庭智能网关
图2 煤改电智能采集设备:温湿度无线采集器
图3 煤改电智能采集设备:温湿度采集智能插座
如图4所示,煤改电智能服务平台基于物联网、大数据技术,践行“三型两网”战略,感知层通过在用户安装智能采集终端,传输层通过LORAWAN和NB-IOT网络通道,将用户电压、电流、功率、电量、室内温度、室内湿度等数据传输到平台层,在应用层实现了实时监测和大数据分析。从用户侧源头进行问题发现、问题跟踪,从管理侧进行问题治理。以“煤改电”智能服务为基础保障、以优化流程规范固化机制为制度保障、以煤改电实时监控平台发布倒逼服务提升和运维为监督保障、以物联网和大数据技术为技术保障,解决“煤改电”管理中的电网安全、投诉、运维问题。
针对“煤改电”应用场景,搭建具备海量数据存储功能、集成“煤改电”分析挖掘算法的分布式、多节点平台架构的大数据分析与管理平台。平台建设过程中应用了分布式的大数据处理技术[21],基于集群式的服务架构[22],以HDFS为存储核心[23],结合Hive与Impala,搭建具备海量数据存储功能、集成“煤改电”分析挖掘算法的分布式架构,实现对“煤改电”数据的管理、快速查询及大数据分析。应用5台集群服务器,搭建9个节点,具备CPU80核,内存544 GB,硬盘78.2 TB,具备强大的数据治理、存储、计算、分析能力,应用Zookeeper,实现集群高可用,保证平台的平稳运行。通过构建的分布式一体化泛在电力物联网平台,全面监测“煤改电”用户采暖数据和用电数据。
图4 基于泛在电力物联网的煤改电智能服务平台框架
煤改电智能服务平台整体分为感知及传输层、数据存储及交互层、业务应用层、展现层4层架构[24](见图5)。
图5 基于泛在电力物联网的煤改电智能服务平台系统架构图
感知及传输层:采用环境监测仪、电压电流监测设备、电采暖监测设备的多种监测设备监测并采集居民市内及实验室的数据,通过4G或者无线网络将监测结果传输到数据库中。
数据存储及交互层:对采集到的数据进行整合后存储,数据库中涵盖采暖用户家庭数据、采暖消耗的电力数据、各类设备数据、户内采暖温度数据、外部环境气象数据、日志告警及其他数据等。基于泛在电力物联网的煤改电智能服务平台与其他系统或外部系的数据在数据层进行交互。
业务应用层:在这一层是针对用户业务的具体的的功能模块,分为WEB端和移动端两部分。WEB端包含地图展示、工程概况、智能监测、用户档案、综合管理、节能成效、大屏展示、系统功能8部分。
展现层:展现层是用户直接交互的界面,用户可通过终端直接访问,操作煤改电智能服务平台。支持通过Web展示和通过移动端访问两种方式。
煤改电智能服务平台通过硬件采集电采暖设备的运行、检修数据,实验室用电数据,以及当地气象环境信息,实现对煤改电覆盖区域的统一监测与管理,并用可视化手段进行直观的展示。包括地图展示、工程概况、智能监测、用户管理、设备管理、大数据分析、系统管理、移动端管理8个部分。
(1)地图展示
利用地图接口与经纬度相互结合的方法获取居民用户和采集设备的地理信息,在地图上进行整体分布展示。在地图的基础操作、用户查询、村庄查询、设备查询的同时浮动图表都会进行实时联动。
(2)工程概况
本模块中展示“煤改电”工程的整体进度,支持进行工程计划实时查看,用户根据工程实际进度进行进度填报,展示“煤改电”工程的整体技术方案、煤改电工程整体进度管理、各区域安装进度管理、典型用户示范。
(3)智能监测
煤改电智能服务平台实现了示范区域用户采暖设备、室内环境、外部环境的综合监测,包含用户家庭基础信息监测(图6)、用户用能实时监测、用户采暖效果实时监测(图7)。通过采集设备、监测设备将居民的用电用能信息和环境信息进行采集并上传至煤改电智能服务平台,监测项包括电压、电流、电量数据监测,对采暖设备的出/回水温度等参数进行了监测,此外还包括室内温湿度、室外气温、湿度和PM2.5等信息,实时实现对“煤改电”区域家庭的智能监测管理。
图6 用户信息智能监测
图7 采暖效果和用电信息智能监测
(4)用户管理
本模块对用户信息进行统一管理,按照所属区域(区县、镇、村)以目录树的形式进行管理,可以进行不同用户用电信息、温度信息等监测结果进行查询。
(5)设备管理
设备管理模块有电采暖设备管理、采集设备管理、通信设备管理、设备资料管理4部分。
(6)大数据分析
大数据分析模块是基于采集到的数据结合业务应用,利用专业的数学和统计学分析方法构建算法模型,进行大数据分析及预测。包含采暖电量分析,采暖效果综合分析、清洁节能成效分析用能预测、采暖费用及补贴分析等。
(7)系统管理
系统管理是对系统运行起到支撑运行的关键项功能进行管理配置,覆盖使用人员、使用授权、关联关系、等级划分等。
(8)移动端应用
除了PC应用外,煤改电”智能服务平台还有移动app,可以直接在移动端安装登录。工作人员可以用手机进行登录,随时随地查看煤改电用户的兴趣点分析、用电智能监测情况、节能效果、大数据分析成果。
借助基于泛在电力物联网的煤改电智能服务平台,通过选取某省份200户典型煤改电用户,对典型用户2018~2019采暖季的用电数据和电费数据进行了计算和分析。
2018~2019年采暖季,“煤改电”用户采暖季户均总用电量7 609.68千瓦时,户均日用电量为50.4千瓦时,采暖季户日均用电电量为采暖季前8.19倍。采暖季谷段户均总用电量4 467.53千瓦时,在谷段居民用户平均每一天消耗29.59千瓦时电量,占每天总用电量的比例是58.71%[23-24]。
2018~2019年采暖季,电占比58.71%,平段户均总用电量为3 107.25千瓦时,占比41.29%。按照平段电价和补贴后的谷段电价分别进行计算,2018~2019年采暖季平均每个用户用电费用是1 964.02元。
文章基于泛在电力物联网技术进行了煤改电智能服务研究与应用。在采集层和通信层利用Wifi、LoRa、NBIot物联网技术将不同采暖类型用户家庭采暖的电流、电压、功率、温度、湿度等数据进行采集和上传,并支持5 min高频率采集,提高了采集的精准度。通过构建分布式架构的煤改电智能服务平台进行用户基础信息、用电信息和采暖信息的智能管理和智能监测,结合大数据技术进行用电分析、电费分析、采暖效果分析、补贴成效分析等,为能源电力管理部门的管理和政府部门的财政补贴提供科学支撑。