基于物聯(lián)網的園區(qū)綜合能源系統(tǒng)快速通信網絡建模與仿真

呂昊，何益鳴，田浩，王鐵強，邱小洪，馬瑞

(1. 國網河北省電力有限公司，河北 石家莊 050021；2. 長沙理工大學 電氣與信息工程學院，湖南 長沙 410114)

0 引言

目前，泛在物聯(lián)已開始運用到綜合能源系統(tǒng)（integrated energy system, IES）各個環(huán)節(jié)[1]，加強了IES各部門之間的聯(lián)系。泛在物聯(lián)下感知層終端設備的不斷接入，產生海量數(shù)據[2]，傳統(tǒng)的綜合能源信息采集、傳輸體系已不能使關鍵有效信息得到及時感知，IES中多個異質能源子系統(tǒng)之間的協(xié)調規(guī)劃、優(yōu)化運行、協(xié)同管理不能得到有效保障。

針對IES的協(xié)調規(guī)劃與運行的問題，國內外學者進行了大量研究。文獻[3]完成“源-網-荷”協(xié)同規(guī)劃現(xiàn)狀分析，對綜合能源系統(tǒng)的重點和難點進行了展望。文獻[4]提出依托于能源互聯(lián)網的新型城鎮(zhèn)能源系統(tǒng)，但信息接收延時高，系統(tǒng)調控及時性差。文獻[5]提出了多能源互聯(lián)站-網聯(lián)合模型，通過能量傳導器連接樞紐能源站或多個分布式能源站，但未能將物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)進行統(tǒng)籌。文獻[6]提出利用數(shù)據驅動實現(xiàn)區(qū)域能源互聯(lián)網多源數(shù)據融合的方法，可解決建模仿真環(huán)節(jié)中的精確度問題。以上文獻均對IES協(xié)調規(guī)劃進行研究，但均未解決系統(tǒng)調控層對關鍵有效信息快速感知、低時延的問題。

在物聯(lián)網建設與通信網絡傳輸問題上，文獻[7]采用模塊化思想，提出了一種光伏-通信聯(lián)合仿真方法，以保證仿真的精確性。文獻[8]提出以太網雙網通信方案，提高數(shù)據交互的實時性和可靠性。文獻[9]提出了用戶側物聯(lián)網信息交換接口的標準化需求。文獻[10-13]均采用了虛擬局域網 (virtual local area network, VLAN)技術對智能變電站過程層網絡進行改進，有效提高智能變電站通信網絡的實時性能。文獻[14]采用基于信息物理融合和理論公式的通信網絡流量計算。文獻[15-17]探究了交換機之間端到端特性的網絡性能。文獻[18]將物聯(lián)網仿真網絡與云計算相結合，實現(xiàn)對采集數(shù)據的長期監(jiān)控、管理、共享和分析。

綜合能源電-氣-熱子系統(tǒng)存在不同延時特性問題，基于物聯(lián)網的園區(qū)IES快速通信網絡研究相對缺乏，系統(tǒng)調控性欠佳，特別是考慮基于交換機端口的VLAN劃分技術后，IES快速通信系統(tǒng)運行極限問題亟待解決。因此，本文提出了基于物聯(lián)網的IES星型通信網絡模型，進行基于IES多時間尺度特性的通信網絡VLAN劃分，提高了通信網絡性能。

1 基于物聯(lián)網的IES通信網絡建模

1.1 網絡信息流建模

為實現(xiàn)IES 快速協(xié)同優(yōu)化、多能互補、可再生能源高效消納，本文建立基于物聯(lián)網的IES信息采集、傳輸、控制體系。該體系是集物理系統(tǒng)、信息系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、能源控制系統(tǒng)以及應用系統(tǒng)于一體的多元化復雜系統(tǒng)，其結構如圖1所示。

圖1 基于物聯(lián)網的IES信息采集、傳輸與控制體系Fig. 1 IoT-based IES information collection，transmission and control system

隨機網絡演算 (stochastic network calculus,SNC)作為網絡演算理論的一個重要部分，不僅彌補了排隊論在到達和服務過程建模單一的局限性，而且在計算方式上彌補了固定網絡演算(deterministic network calculus, DNC)過于保守的不足，對于復雜場景的運用效果極佳?？紤]到IES通信網絡數(shù)據流的自相似性和隨機突發(fā)性，現(xiàn)采用SNC對網絡數(shù)據流進行建模。

隨機到達曲線[19]是對系統(tǒng)到達流量的約束，也是建立IES通信網絡實時業(yè)務模型的關鍵。對于任意的時刻t≥ 0和流量值x≥0，某一累積輸入數(shù)據流A(t)滿足

式中：A(t) 為0～t時刻累計輸入數(shù)據流；A(s) 為0～s時刻累計輸入數(shù)據流； α (t)為A(t)的隨機到達曲線；x為某任意流量值；f(x)為隨機到達曲線的概率上界函數(shù)；P為事件發(fā)生概率；sup為取集合的上界。

式中： ρ為實時業(yè)務數(shù)據傳輸速度上限； σ 為數(shù)據突發(fā)量。

SNC理論引入隨機服務曲線模型，可更準確反映通信網絡交換機、路由器模塊的業(yè)務處理能力。在隨機服務曲線中，A*(t)為0～t時間內，其業(yè)務離開某系統(tǒng)的輸出累積量，并對所有的t≥0和x≥ 0滿足

式中：A為輸入數(shù)據流； β (t)為0～t時刻系統(tǒng)S提供的隨機服務曲線；g(x)為隨機服務曲線的概率上界函數(shù)。

式中：R為 業(yè)務輸出速率。

對IES通信網絡端到端時延進行建模時，引入SNC理論。

傳輸時延D(t)滿足

式中：h(α,β)為到達曲線與服務曲線間的最大水平距離。

1.2 IES3層星型通信網絡建模

1.2.1 IES 物理 3 層架構

傳統(tǒng)IES對于電、氣、冷、熱能源子系統(tǒng)進行獨立規(guī)劃，且受限于多種因素，各子系統(tǒng)間耦合程度不高[20-25]。本文IES物理架構如圖2所示。在圖2中，現(xiàn)場級執(zhí)行對各子系統(tǒng)異質能流數(shù)據及相關設備運行參數(shù)的數(shù)據采集工作，并對能流供給進行就地控制，如天然氣網絡氣體壓力測量、壓縮機控制等?？刂萍墝崿F(xiàn)IES各子系統(tǒng)的協(xié)調控制和指令分發(fā)功能，如設備啟停、參數(shù)修改以及控制指令下發(fā)等。優(yōu)化級作為最高決策層，在系統(tǒng)模型的基礎上，以能源效率和環(huán)境效益為綜合評價指標，采用線性規(guī)劃、遺傳算法等優(yōu)化算法，在滿足運行約束的條件下，確定現(xiàn)場級各子系統(tǒng)的最佳設定值。

圖2 IES物理3層架構Fig. 2 IES physical three-layer architecture

1.2.2 IES 3 層星型通信網絡模型

本文網絡模型如圖3所示。最底層4個子站分別對應IES電、氣、冷、熱子系統(tǒng)現(xiàn)場級部分，子站內均包括一個標準交換機模型和一個業(yè)務數(shù)據源模型。應用業(yè)務配置模塊配置所需通信業(yè)務及其規(guī)格，各業(yè)務均通過標準交換機模型和業(yè)務數(shù)據源模型模擬數(shù)據的采集、轉發(fā)和處理過程。中間的路由器模塊用來接收和轉發(fā)來自子站或主站的報文，看作IES控制級。文件服務器、數(shù)據服務器、網頁服務器、優(yōu)化控制中心模擬IES物理架構中的優(yōu)化級計算分析平臺。

圖3 基于物聯(lián)網的IES 3層星型通信網絡模型Fig. 3 IoT-based IES three-layer star communication network model

2 IES快速通信網絡

本文建立有別于傳統(tǒng)通信網絡配置的IES快速通信網絡模型，依據各子系統(tǒng)現(xiàn)場級智能終端設備重要程度和空間區(qū)域不同，進行VLAN劃分，使狀態(tài)感知速度在網絡通信環(huán)節(jié)得到巨大加強，提高IES優(yōu)化級計算分析平臺的效率。

2.1 IES 通信數(shù)據流種類

IES通信數(shù)據主要分為2種：（1）周期性數(shù)據，包括能流參數(shù)和能源設備運行參數(shù)。（2）隨機性數(shù)據，主要包括測量信息異?；蜷_關量改變時觸發(fā)的突發(fā)型信息。2種數(shù)據在IES通信網絡中以不同的報文形式在通信子站和主站之間傳遞。需大量采樣的周期性數(shù)據具體包括：電網絡中的電壓、電流、相角、頻率等；天然氣網絡中的管道流量、氣體壓強等；冷/熱管網中的溫度、壓力、流量；各能源子系統(tǒng)能源設備運行參數(shù)、開關量狀態(tài)數(shù)據。突發(fā)型信息主要為IES各子系統(tǒng)中參數(shù)異常報警信號和保護動作信號。

2.2 IES現(xiàn)場級智能終端分類

考慮異質能流不同時間尺度延遲特性，將現(xiàn)場級智能終端分為電網絡智能終端、天然氣網絡智能終端、供冷/熱系統(tǒng)智能終端。其中各子系統(tǒng)通信網絡鏈路均存在周期性數(shù)據和突發(fā)型數(shù)據的傳輸，因此可將IES子系統(tǒng)智能終端進行劃分。具體分為：周期性數(shù)據采集合并單元（MU）；產生突發(fā)型數(shù)據的能源設備控制單元（control）；產生突發(fā)型數(shù)據的保護裝置（protection）。

由于整個系統(tǒng)的數(shù)據量是海量的，若不對信息流進行規(guī)劃，則導致信息流中有用信息占比低。為了更好感知重要數(shù)據集，減少無用數(shù)據的干擾，對上述各子系統(tǒng)3種現(xiàn)場級智能終端都進行進一步劃分。依據異常能流參數(shù)和異常能源設備運行參數(shù)對系統(tǒng)安全的影響程度，可分為關鍵智能終端MU1、control1、protection1，一般智能終端 MU2、control2、protection2。

2.3 VLAN劃分

IES傳統(tǒng)通信網絡中廣播信息泛濫，經常發(fā)生網絡堵塞，網絡延遲高，這對IES調控非常不利。應用VLAN技術，按照現(xiàn)場級智能終端分類方式，進行基于交換機端口的VLAN劃分操作，將現(xiàn)場級到控制級的通信網絡劃分為幾個不同的VLAN。這有利于減少VLAN中的廣播信息，提高網絡傳輸效率，保證重要數(shù)據集的高密度傳輸，確保IES優(yōu)化級計算分析平臺的高效性。

對電力網絡、天然氣網絡均配置2個VLAN，即將關鍵智能終端、一般智能終端分開配置到2個VLAN。將電、氣、冷/熱網共劃分成6個不同VLAN，具體配置如表1所示。

表1 VLAN配置Table 1 VLAN configuration

3 仿真分析

綜合能源各子系統(tǒng)數(shù)據具備不同時間尺度特性，參數(shù)采集頻率也會不一樣，據此將各子系統(tǒng)智能終端設備數(shù)據源參數(shù)設置如表2～4所示。

表2 電網絡智能終端設備數(shù)據源參數(shù)設置Table 2 Data source parameter setting of intelligent terminal equipment of electric network

表3 天然氣網絡智能終端設備數(shù)據源參數(shù)設置Table 3 Data source parameter setting of intelligent terminal equipment of natural gas network

表4 供冷/熱系統(tǒng)智能終端設備數(shù)據源參數(shù)設置Table 4 Data source parameter setting of intelligent terminal equipment of cooling/heating network

3.1 場景分析

為了保證IES網絡通信系統(tǒng)在各種運行狀況下的可靠運行，建立反映系統(tǒng)在不同運行狀況下網絡性能的多種仿真場景具有重要意義。仿真場景主要包括VLAN劃分運行場景、流量遞增運行場景分析。VLAN劃分運行場景有利于分析IES通信網絡快速性。在對當前系統(tǒng)最佳網絡吞吐量和任意網絡吞吐量的需求進行對比分析后，可以在當前系統(tǒng)的基礎上分析得到IES任意網絡吞吐量需求的通信系統(tǒng)規(guī)模設置。流量遞增場景參數(shù)設置如表5所示。

表5 網絡流量遞增參數(shù)設置Table 5 Parameter setting of network traffic increment

3.2 結果分析

3.2.1 VLAN 劃分場景仿真結果分析

VLAN劃分前后的通信網絡延時和網絡吞吐量分別如圖4～5所示。由圖4可知，劃分VLAN后，系統(tǒng)中報文沖突的發(fā)生概率大大減小，報文發(fā)送更加高效，網絡帶寬得到合理應用，延遲抖動較小，提高報文傳輸?shù)膶崟r性能。由圖5可知，在報文傳輸穩(wěn)定后，劃分VLAN前的感知層到控制層網絡通信速度僅是劃分VLAN后的60%。因此可以看出，是否劃分VLAN對網絡性能的影響非常大。

圖4 通信網絡時延仿真結果Fig. 4 Time delay simulation results of communication network

圖5 網絡吞吐量仿真結果Fig. 5 Throughput simulation results of communication network

3.2.2 流量遞增場景仿真結果分析

在劃分VLAN的基礎上，對IES通信網絡臨界運行狀態(tài)做進一步仿真分析。FTP應答時間隨流量遞增的變化如圖6～7所示，其中初始時刻為通信網絡飽和運行時刻。

圖6 FTP業(yè)務應答時間變化Fig. 6 Response time of FTP service

圖7 滿足系統(tǒng)應答時間閾值概率Fig. 7 Probability of meeting the system response time threshold

從圖6～7可以看出：在飽和運行情況下，當流量增長15%～16%時，系統(tǒng)應答時間變化幅度較小，且有接近一半的時間滿足應答閾值；當流量增長17%時，業(yè)務應答時間會近似增多為08:00的3倍，滿足閾值的概率也趨近于零。

系統(tǒng)鏈路利用率變化及閾值概率分別如圖8～9所示。由圖8～9可以看出，隨著鏈路流量每增加1%，鏈路帶寬利用率增大10%。當鏈路利用率到達90%，鏈路帶寬利用率隨網絡流量增多變化不大。滿足鏈路利用率閾值的概率在08:00時降低55%，降低到原來45%。在12:00時，滿足閾值的比例再次降低30%，僅為15%左右，表示通信鏈路基本不符合預期要求。

圖8 系統(tǒng)鏈路利用率變化Fig. 8 Changes of link utilization

圖9 10 base_T鏈路條件下滿足鏈路利用率閾值概率Fig. 9 Probability of meeting the link utilization threshold under 10 base_T link condition

若要提高IES通信網絡的傳輸速度，一方面采取VLAN劃分的方式，降低時延，提高傳輸速度；另一方面改善通信網絡硬件性能，合理配置通信設備，創(chuàng)建最佳通信網絡傳輸規(guī)模。在100 base_T鏈路條件下滿足鏈路利用率閾值概率如圖10所示。由圖10可以看出，增加鏈路帶寬后，滿足網絡鏈路利用率閾值的概率大大提高，這使得IES通信網絡條件得到巨大改善。

圖10 100 base_T鏈路條件下滿足鏈路利用率閾值概率Fig. 10 Probability of meeting the link utilization threshold under 100 base_T link condition

4 結語

本文基于物聯(lián)網下IES的特點，構建了基于物聯(lián)網的綜合能源數(shù)據采集、傳輸、控制體系架構。對IES物理層次結構分析，建立了基于物聯(lián)網的IES 3層星型通信網絡模型。

基于新建模型，結合IES空間分布和多時間尺度延遲特性，對IES網絡進行VLAN劃分。仿真結果驗證了IES通信系統(tǒng)信息的低延時、快速傳輸。

基于實際系統(tǒng)對延時的要求，設置系統(tǒng)業(yè)務應答時間閾值和鏈路利用率閾值，在控制系統(tǒng)網絡吞吐量的情況下，獲得了通信網絡實時運行狀態(tài)，并分析了滿足快速性、低延時性要求下的IES通信網絡規(guī)模設置。后續(xù)將對IES快速通信網絡最佳運行點及臨界運行點做進一步研究。