新型電力營銷智慧管控平臺的設(shè)計與研究

袁軼，施溈，梁甜甜，季錚錚

(1.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司南通供電分公司,江蘇 南通 226001；2.江蘇電力信息技術(shù)有限公司,江蘇 南京 210024)

0 引 言

電力智慧營銷和管理中，數(shù)據(jù)的隱私性一直是電力營銷管理領(lǐng)域的一個研究重點問題。文獻[1]提出了一種基于全同態(tài)加密的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私保護方案，首先分析了目前智能電表的用戶隱私保護的兩個階段，根據(jù)現(xiàn)有的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)交換方案，設(shè)計出一個全同態(tài)數(shù)據(jù)隱私保護系統(tǒng)，雖然能夠提高一定的數(shù)據(jù)隱私性，但是其加密的運算范圍只限于整數(shù)，仍然存在被破解的可能性。文獻[2]針對光伏電站逆變器的故障診斷問題。首先分析了逆變器的故障類型，將故障診斷問題轉(zhuǎn)化成多分類問題；然后采用合成少數(shù)類通過采樣技術(shù)人工生成數(shù)據(jù)樣本，避免數(shù)據(jù)不平衡問題；最后，由實時監(jiān)測數(shù)據(jù)提取特征向量，通過稀疏貝葉斯極限學習機訓練模型，根據(jù)概率分布實現(xiàn)逆變器的故障多分類。

基于以上內(nèi)容，本文設(shè)計了一個新型電網(wǎng)營銷管理平臺，能夠提高數(shù)據(jù)加密的可靠性和光伏電站的監(jiān)測和管理能力。

1 電力營銷智慧管控平臺

本文設(shè)計的電網(wǎng)營銷管控平臺的架構(gòu)如圖1所示。該平臺主要是對電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)進行管控，可以分為5層：數(shù)據(jù)來源層、采集層、存儲層、處理層和分析層[3]。

圖1 電網(wǎng)營銷管控平臺架構(gòu)

數(shù)據(jù)來源層主要為一些發(fā)電廠，像光伏電站一類的清潔能源發(fā)電站，智能變電站和智能電表。數(shù)據(jù)的類型主要為電量數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)和電站狀態(tài)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)采集層主要為一些傳感器，建立傳感器物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)統(tǒng)一管理，通過設(shè)置采集頻率來實現(xiàn)定期采集，同時為了防止數(shù)據(jù)不完整，補充設(shè)置采集時間[4]。

數(shù)據(jù)存儲層主要負責數(shù)據(jù)的存儲，本文采用云存儲技術(shù)來對采集的數(shù)據(jù)進行存儲，云存儲技術(shù)能夠利用小容量的存儲設(shè)備實現(xiàn)大容量數(shù)據(jù)的存儲，能夠滿足系統(tǒng)的需求[5]。

數(shù)據(jù)的處理層主要分為三個部分，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)聚合。數(shù)據(jù)挖掘是在海量數(shù)據(jù)中挖掘出對營銷業(yè)務(wù)的有用信息；數(shù)據(jù)分析是對數(shù)據(jù)的正確性進行分析，保證數(shù)據(jù)的真實性；數(shù)據(jù)聚合是對同類數(shù)據(jù)進行整合、利用傳輸和保存[6]。

數(shù)據(jù)集分析層主要為大數(shù)據(jù)分析模型，通過對數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測用戶用電的需求和電站的狀態(tài)，分析電力營銷的規(guī)律。大數(shù)據(jù)模型經(jīng)過不斷的發(fā)展和創(chuàng)新，已經(jīng)具有相當成熟的理論基礎(chǔ)，進行相應(yīng)的改進即可投入使用。

2 關(guān)鍵技術(shù)設(shè)計

2.1 基于實數(shù)取模運算的全同態(tài)數(shù)據(jù)加密方案

全同態(tài)加密方案由密鑰生成算法、加密算法、解密算法和求值算法四個算法組成。本文的實數(shù)的運算法則是將非整數(shù)的小數(shù)部分進行轉(zhuǎn)化成整數(shù)，然后按照整數(shù)的運算方法進行相應(yīng)的運算，提出一種實數(shù)取模運算來進行轉(zhuǎn)化[7]。

假設(shè)一個任意的正整數(shù)p和一個任意的實數(shù)n滿足：

n=kp+r

(1)

式中：k為整數(shù)，r為實數(shù)，并且0≤r

實數(shù)取模的運算公式為：

(2)

通過式(2)的取模運算可以將全同態(tài)的數(shù)據(jù)加密方案擴展到實數(shù)范圍，運用到工業(yè)控制系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的加密中，以提高數(shù)據(jù)的安全性[8]。

數(shù)據(jù)加密主要是將數(shù)據(jù)通過密鑰進行運算轉(zhuǎn)化成密文，需要用到的時候再通過運算進行解密的一種保護數(shù)據(jù)安全的方式，將全同態(tài)數(shù)據(jù)加密的運算范圍擴展到實數(shù)，不僅提高了全同態(tài)數(shù)據(jù)加密的適用性，還提高了數(shù)據(jù)加密的可靠性。

2.2 基于馬爾代夫鏈的光伏電站遮擋概率預(yù)測算法

光伏電站的輸出功率會受到光伏組件的受光面積、負載電壓和太陽強度的影響。太陽能電池的I-U公式為：

(3)

式中:I為太能能電池的輸出電流；IL為光生電流；I0為電池反向飽和電流；q為電子的電荷；U為負載電壓；n為二極管理想因子；k為玻爾茲曼常數(shù)；T為絕對溫度。

本文提出一種基于溫度系數(shù)的電流線性功率模型。根據(jù)式(3)可知，當電壓U=0時，短路電流ISC=IL，即短路電流ISC與輻射度的強度成正比。假設(shè)工作環(huán)境的溫度不變，光伏組件的短路電流ISC的計算公式為：

(4)

式中:Gc為有效輻射度強度；ISC0、T0、G0為地面光伏組件標準測試(STC)條件下的短路電流、工作溫度和輻照度；β為短路電流溫度系數(shù)；Tc為光伏組件的實際工作溫度。

由式(3)和式(4)可以推導(dǎo)出STC環(huán)境下的短路電流ISC0的計算公式為：

(5)

式中：IMPP、UMPP為最大功率點電流和電壓。

但是上述情況只有在理想情況下才能成立，在實際工作中光伏組件不可避免會受到陰影遮擋，導(dǎo)致計算出的ISC0計算結(jié)果會比理論值偏小。因此可以根據(jù)ISC0的計算結(jié)果來判斷光伏組件是否被遮擋以及被遮擋的時間。

馬爾科夫鏈是一種隨機過程模型，即當前時刻的狀態(tài)能夠決定下一時刻的狀態(tài)，不必考慮之前狀態(tài)的影響[9]。假設(shè)現(xiàn)有一隨機過程A={X1,X2,…,Xn}為馬爾科夫鏈，離散狀態(tài)集合I={a1,a2,…,an}，a∈R，則其狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率計算公式為：

Pij=P{Xt+1=aj|Xt=ai}

(6)

式中:Pij為從狀態(tài)i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的概率；Xt+1為t+1時刻的狀態(tài)；Xt為t時刻的狀態(tài)。

通常隨機過程A會存在多個狀態(tài)，因此P可以用矩陣的形式來表示。

(7)

矩陣P可稱為一歩狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，則第k步的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率公式為：

(8)

根據(jù)式(8)，當k=2時，P(2)為1階狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P中第i行各元素與第j行各元素對應(yīng)相乘之和，其計算公式為：

P(2)=P·P

(9)

根據(jù)式(9)可以得出第n步的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為：

(10)

對于光伏組件的遮擋分析，初始數(shù)據(jù)為產(chǎn)生的電流，由于產(chǎn)生的電流數(shù)值范圍較大，需要進行零-均值規(guī)范化處理。處理公式為：

(11)

除此之外，還要獲取異常的電流數(shù)據(jù)，即光伏組件發(fā)生遮擋時的短路電流。采用的是箱型圖異常值分析法，箱型圖會提供一個標準來識別異常值，異常值通常被定義為

光伏電站的遮擋概率計算模型的具體步驟為：采集光伏電站每日8∶00—18∶00的電站電流數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到STC條件下并進行零-均值規(guī)范化處理。然后采用箱型圖分析法確定異常值構(gòu)成馬可科夫鏈，分別計算出正常數(shù)據(jù)的個數(shù)和遮擋時刻的個數(shù)，根據(jù)計算結(jié)果構(gòu)建出非遮擋和遮擋兩個狀態(tài)的概率轉(zhuǎn)移矩陣[9]。最后，通過“馬氏性”檢驗后計算n步轉(zhuǎn)移后的概率矩陣求出極限概率，即得到了光伏電站在運行時間內(nèi)的遮擋概率。

3 試驗仿真與分析

在實驗室內(nèi)對上述數(shù)據(jù)加密算法和光伏電站的遮擋診斷算法進行仿真，以驗證其可行性。采用的計算機配置為Windows 1064位操作系統(tǒng)，CUP為Inter Core i7-9700H，運行內(nèi)存為16 G 3 200 MHz，硬盤大小為500 G。

3.1 數(shù)據(jù)加密方案性能驗證

上述改進中將全同態(tài)數(shù)據(jù)加密方案的運算范圍從整數(shù)擴充到了實數(shù)，本文采用整數(shù)全同態(tài)數(shù)據(jù)加密方案(整數(shù)全同態(tài))和數(shù)據(jù)加密方案(實數(shù)全同態(tài))進行對比試驗來比較兩種方案的性能。首先對兩種方案的加密時間和機密時間進行對比，在密鑰長度為128 bit的情況下，比較兩種方案對不同長度的數(shù)據(jù)加密時間和解密時間進行統(tǒng)計，加密時間對比示意圖如圖2所示。

圖2 兩種方案的加密時間對比

從圖2可以看出，在相同密鑰長度的情況下，隨著明文長度的增加兩種方案的加密時間會有所增長，但是實數(shù)全同態(tài)的數(shù)據(jù)加密時間會比整數(shù)全同態(tài)的加密需要的時間少。解密時間對比曲線如圖3所示。

圖3 兩種方案的解密時間對比

在相同明文長度下比較兩種方案在不同密鑰長度下的加法和乘法運算時間，將測試結(jié)果進行整理。加法運算時間對比曲線如圖4所示。

從圖4可以看出在密鑰長度<128 bit時，兩種方案的加法時間幾乎相等。但是密鑰長度>128 bit字節(jié)之后，實數(shù)全同態(tài)的數(shù)據(jù)加密方案的加法算法增長速度會低于實數(shù)全同態(tài)。兩種方案的乘法算法時間如圖5所示。

圖4 兩種方案的加法算法時間對比

從圖5可以看出，在密鑰長度<128 bit時，兩種方案的乘法時間幾乎相等。但是密鑰長度>128 bit字節(jié)之后，實數(shù)全同態(tài)的數(shù)據(jù)加密方案的乘法算法時間增長速度會低于實數(shù)全同態(tài)。

圖5 兩種方案的乘法算法時間對比

綜上所述，將全同態(tài)數(shù)據(jù)加密的運算范圍擴展到實數(shù)能夠提高運算效率。

3.2 光伏電站遮擋預(yù)測模型仿真

選取南通市內(nèi)某光伏電站作為數(shù)據(jù)的來源，對電站內(nèi)的電流、電壓、輻照度和環(huán)境溫度進行采集。采集頻率為每兩分鐘一次，根據(jù)電站使用的多晶硅光伏組件品牌查得其溫度系數(shù)β為0.06%，I0為5.82 nA,n為1.15。采集的時間為2019年11月21—30日，將這10 d的數(shù)據(jù)作為初始數(shù)據(jù)。

首先對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，采用上述的零-均值規(guī)范法。數(shù)據(jù)處理完成后，采用箱型圖分析法分析得到電流的異常數(shù)據(jù)，即發(fā)生遮擋時的電流數(shù)據(jù)。分析一共得到45個異常數(shù)據(jù)，所處時間段大多為15∶00—18∶00。根據(jù)遮擋和非遮擋狀態(tài)下的電流數(shù)據(jù)可以建立一歩轉(zhuǎn)移概率矩陣：

(12)

式中：PAA為當前時刻狀態(tài)和下一時刻狀態(tài)都為遮擋狀態(tài)的概率；PAB為當前時刻狀態(tài)為遮擋狀態(tài)，下一時刻狀態(tài)變成非遮擋狀態(tài)的概率，以此類推。

將電流異常數(shù)據(jù)代入到式(10)中，可以得到d1的一歩狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣：

(13)

然后對數(shù)據(jù)進行 “馬氏性”檢驗，采用χ2作為檢驗的標準。假設(shè)一數(shù)據(jù)序列的狀態(tài)數(shù)為n，狀態(tài)空間I={1,2,3,…,n}，則邊際概率的計算公式為：

(14)

式中:P·j為邊際概率;fij為轉(zhuǎn)移頻數(shù)概率矩陣。

根據(jù)式(14)的計算結(jié)果，可以得到χ2的計算公式為：

(15)

圖6 χ2與值對比圖

本文將采集的每日數(shù)據(jù)構(gòu)成馬爾科夫鏈，因此馬爾科夫鏈長度都是有限的，滿足以下性質(zhì)：

(16)

式中:若Pj≥0，則{Pj,j=1,2,…,N}構(gòu)成了一個概率分布，若{Pj,j=1,2,…,N}同時又滿足Pj=Sipipij(Pj為狀態(tài)為j的概率值；pi為狀態(tài)為i的概率值；Si為i從0到N的和)，則可以稱為平穩(wěn)分布。平穩(wěn)分布的有限狀態(tài)馬爾科夫鏈具有以下性質(zhì)：轉(zhuǎn)移概率與初始狀態(tài)無關(guān)，且一定為平穩(wěn)分布。根據(jù)以上性質(zhì)，設(shè)置轉(zhuǎn)移步數(shù)為100，則d1序列的極限概率為：

(17)

根據(jù)式(17)的計算結(jié)果可知，d1序列的遮擋概率為9%，即在1 d的運行過程中，有9%的時間被遮擋。

根據(jù)以上的計算過程，計算20 d的遮擋概率，可以得到遮擋概率統(tǒng)計如圖7所示。

圖7 遮擋概率統(tǒng)計圖

根據(jù)圖7可知，20 d的遮擋概率在3%～10%之間，與實際的運行情況基本相同?；谝陨蟽?nèi)容，可以得出本文的光伏電站遮擋計算模型，能夠根據(jù)電流數(shù)據(jù)準確地計算出被遮擋的概率。

4 結(jié)束語

本文以數(shù)據(jù)隱私性和光伏電站的監(jiān)測為出發(fā)點，對電力營銷業(yè)務(wù)的管控進行了改進，使其能夠滿足互聯(lián)網(wǎng)時代的要求。通過仿真，驗證了加密算法和光伏電站遮擋概率計算的可行性，在電力營銷管控方面具有良好的應(yīng)用前景。但是由于試驗數(shù)據(jù)不足，結(jié)果可能會存在一定的誤差，在后續(xù)的研究中需要不斷優(yōu)化。