基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的電網(wǎng)智能調(diào)控分析方法

夏盛海, 金宇，楊攀，黃宇

(貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司貴陽供電局，貴州 貴陽， 550000)

近年來電網(wǎng)公司發(fā)展戰(zhàn)略中對電網(wǎng)提出更加嚴(yán)格的調(diào)度要求，使電網(wǎng)管理向著更加集中化、專業(yè)化、智能化方向發(fā)展[1]。電力調(diào)度是電網(wǎng)運(yùn)行體系中的核心環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)資源優(yōu)化分配，對電網(wǎng)運(yùn)行過程中的安全風(fēng)險進(jìn)行管控，保證電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)安全穩(wěn)定運(yùn)行。隨著電網(wǎng)調(diào)度與電力監(jiān)控、電力傳輸?shù)绕渌麡I(yè)務(wù)的深度融合，加快了電網(wǎng)調(diào)度方式的調(diào)整，多種清潔能源的加入使當(dāng)前電網(wǎng)結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜[2]，當(dāng)前的調(diào)度運(yùn)行管理模式需要進(jìn)行改進(jìn)和升級，以適應(yīng)未來電網(wǎng)的發(fā)展趨勢。

在當(dāng)前電力調(diào)度監(jiān)控研究中，文獻(xiàn)[3]中通過電力站端采集設(shè)備、智能電力設(shè)備將電力信息上傳到調(diào)度主站，主站通過監(jiān)控和控制變電站端設(shè)備進(jìn)行電力調(diào)度。文獻(xiàn)[4]中應(yīng)用人工智能技術(shù)，通過無人控制的方式獲取遠(yuǎn)端的電力信息，并根據(jù)預(yù)設(shè)條件和策略進(jìn)行判斷，改變電網(wǎng)運(yùn)行方式和潮流運(yùn)行情況。文獻(xiàn)[5]中選取C/S架構(gòu)作為系統(tǒng)的總體架構(gòu)，設(shè)計出電網(wǎng)末端設(shè)備的公共信息模型，并建立數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行數(shù)據(jù)交互和共享，從海量的基礎(chǔ)電力數(shù)據(jù)中篩選有用信息進(jìn)行調(diào)度。由于對電網(wǎng)進(jìn)行監(jiān)控調(diào)度中使用了大量不同類型的電力設(shè)備，有些系統(tǒng)的開發(fā)缺少統(tǒng)一的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)的兼容性較差，對于大量的電力信息處理分析能力有限。

1 電網(wǎng)智能調(diào)控分析系統(tǒng)

在系統(tǒng)的總體架構(gòu)設(shè)計中，系統(tǒng)面向電力公司不同專業(yè)的工作人員和管理人員，為電力調(diào)度運(yùn)行提供各類電力數(shù)據(jù)的監(jiān)控和分析。系統(tǒng)的功能模塊設(shè)計中，電力智能調(diào)控分析系統(tǒng)應(yīng)滿足智能電網(wǎng)的發(fā)展要求，以調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)為支持，進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度和分級管理，系統(tǒng)的各功能模塊需要基于標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接口和統(tǒng)一的公共模型[6]。系統(tǒng)能夠通過瀏覽器獲取分布式的電力數(shù)據(jù)，通過監(jiān)控工作站對變電站相關(guān)數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行監(jiān)控。

為應(yīng)對電網(wǎng)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的大量電力數(shù)據(jù)，本研究應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，使用HADOOP開源分布式框架實(shí)現(xiàn)電力大數(shù)據(jù)信息的處理與分析；在應(yīng)用過程中還應(yīng)用了大數(shù)據(jù)組件和管理工具，通過這種方式提高了系統(tǒng)的存儲容量和計算效率。該研究還設(shè)計了分布式文件系統(tǒng)HFDS，通過該系統(tǒng)能夠處理不同位置處的電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)和調(diào)度數(shù)據(jù)[7]。便于用戶實(shí)現(xiàn)不同類型、 不同位置的電網(wǎng)用電信息調(diào)度。該研究還針對電網(wǎng)智能調(diào)度和位置進(jìn)行全方面地分析與定位。在具體數(shù)據(jù)分析時，能夠在系統(tǒng)中建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)中各業(yè)務(wù)模塊的協(xié)同配合，在上級調(diào)度和下級調(diào)度之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口和調(diào)度數(shù)據(jù)規(guī)范化管理，進(jìn)一步提高對電網(wǎng)的管控能力[8]。電網(wǎng)智能調(diào)控分析系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 電網(wǎng)智能調(diào)控分析系統(tǒng)總體架構(gòu)Fig.1 Overall architecture of the intelligent regulation and analysis system of the power grid

本研究系統(tǒng)的軟件架構(gòu)包括數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用邏輯層、表示層。數(shù)據(jù)層主要用來存儲系統(tǒng)基礎(chǔ)的電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，分為實(shí)時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡(luò)層主要用來采集和獲取電力數(shù)據(jù)，并為系統(tǒng)的功能模塊提供數(shù)據(jù)，應(yīng)用邏輯層對數(shù)據(jù)層中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析后傳遞到表示層；表示層主要面向系統(tǒng)用戶，對獲取到的電力監(jiān)控信息進(jìn)行讀取和查詢，系統(tǒng)的電力監(jiān)控情況和事件告警也是通過表示層與用戶交互。網(wǎng)絡(luò)層為系統(tǒng)的基礎(chǔ)組成部分，為系統(tǒng)的智能調(diào)控分析提供數(shù)據(jù)支持，通過變電站的一次側(cè)和二次側(cè)電力設(shè)備，與配電網(wǎng)終端設(shè)備采集開關(guān)量、模擬量、電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)等[9]。網(wǎng)絡(luò)層支持多種類型的數(shù)據(jù)采集和處理，通過系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接口獲取其他調(diào)度機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，形成多源的綜合性電網(wǎng)信息，為系統(tǒng)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)。應(yīng)用邏輯層支持大數(shù)據(jù)處理需求的擴(kuò)展性，導(dǎo)入到HADOOP集群后，使用MLLIB對電網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，使用了資源調(diào)度管理組件YARN[10]，用來管理和分配系統(tǒng)中的分布式計算資源。

2 調(diào)控分析數(shù)據(jù)集中器設(shè)計

系統(tǒng)中表示層的調(diào)度工作站和監(jiān)控工作站對電網(wǎng)進(jìn)行調(diào)控時需要依據(jù)數(shù)據(jù)層中實(shí)時的電力數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集中器融合了數(shù)據(jù)層和網(wǎng)絡(luò)層等不同的形式，該研究基于現(xiàn)場可編程門陣列(field programmable gate array,FPGA)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中器的設(shè)計與控制，大大提高了數(shù)據(jù)處理能力，提高集中器的數(shù)據(jù)處理能力。數(shù)據(jù)集中器連接電力設(shè)備接入端口和監(jiān)控工作站的監(jiān)控端口，通過Xilinx Virtex-6 FPGA作為核心控制部件，融入硬件平臺，集中器主要包括數(shù)據(jù)集中模塊、時鐘模塊、TCP模塊和UDP模塊[11]。數(shù)據(jù)集中器總體框架如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)集中器總體框架Fig.2 General framework of the data concentrator

為保證集中器數(shù)據(jù)交互的準(zhǔn)確性，時鐘模塊產(chǎn)生準(zhǔn)確的定時信號控制其他時鐘，其他模塊需要一個全局時鐘進(jìn)行同步。集中器的時鐘模塊在進(jìn)行模塊化劃分時，包括主時鐘、以太網(wǎng)時鐘、光纖時鐘和輸出時鐘等不同的模塊，其中主時鐘通過FPGA產(chǎn)生本地時鐘BRDCLK和全局時鐘TTCCLK，TTC_READY信號決定主時鐘的切換，同時也是全局時鐘準(zhǔn)備好的指示信號[12-13]。時鐘模塊的四種時鐘信號采用雙端傳輸?shù)牟罘謺r鐘進(jìn)行傳輸，利用差分信號兩端的特點(diǎn)消除噪聲干擾。

其中TCP模塊主要傳遞重要的控制命令信息，UDP模塊負(fù)責(zé)傳輸大量的電網(wǎng)數(shù)據(jù)，TCP和UDP模塊以1Gbps的傳輸速率與監(jiān)控工作站進(jìn)行交互。數(shù)據(jù)集中模塊發(fā)出DTC_CLK時鐘信號和DTC_DRIG觸發(fā)信號傳輸?shù)礁髯涌ㄖ?，電力采集設(shè)備的各自卡發(fā)出DTC_DATA數(shù)據(jù)信號和DTC_RETURN應(yīng)答請求信號傳輸?shù)郊心K[14-15]。TCP模塊明確主機(jī)所在的網(wǎng)段，并確認(rèn)工作站接收到發(fā)送的數(shù)據(jù)包，如果未接受到確認(rèn)信號則進(jìn)行重新發(fā)送。TCP和UDP模塊如圖3所示。

圖3 TCP和UDP模塊Fig.3 TCP and UDP modules

TCP和UDP模塊對集中器傳輸?shù)男畔⑦M(jìn)行數(shù)據(jù)封裝和幀解析，UDP模塊通過ARP協(xié)議根據(jù)IP地址獲取目標(biāo)硬件的物理地址，使同一個主機(jī)的應(yīng)用程序被唯一對應(yīng)的端口找到。將需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)封裝為數(shù)據(jù)包后，根據(jù)分段控制信息和分段偏移信息[16]，判斷是否對當(dāng)前數(shù)據(jù)包進(jìn)行分段。

3 多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)控方案

本研究系統(tǒng)的表示層的調(diào)度工作站對電網(wǎng)進(jìn)行調(diào)度時，以可再生能源資源情況和電網(wǎng)負(fù)荷需求為調(diào)度依據(jù)，在電網(wǎng)運(yùn)行的約束條件下，確定電網(wǎng)中各電力設(shè)備的最佳出力調(diào)度方案，采用適當(dāng)?shù)碾妰r激勵機(jī)制，緩解電力供應(yīng)緊張的問題，降低其他能源不確定性產(chǎn)生的波動[17]。

系統(tǒng)中的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型以電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)成本最優(yōu)為目標(biāo)，考慮到各類供能設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)成本，電網(wǎng)運(yùn)行成本可表示為[18]：

(1)

式(1)中F1表示電網(wǎng)總的經(jīng)濟(jì)成本，F(xiàn)op,t表示運(yùn)維成本，F(xiàn)g,t表示電網(wǎng)運(yùn)行過程中的燃料成本，F(xiàn)ex表示電力交互成本，F(xiàn)c表示電網(wǎng)運(yùn)行過程中的購碳成本，Pi,t表示電網(wǎng)運(yùn)行過程中的供能設(shè)備出力情況，cop,t表示電網(wǎng)運(yùn)行過程中的供能設(shè)備運(yùn)維成本，cg表示電網(wǎng)運(yùn)行過程中的天然氣價格，Lc表示電網(wǎng)網(wǎng)中低熱值，ηi表示電力設(shè)備運(yùn)行效率，Vp表示電網(wǎng)運(yùn)行過程中的設(shè)備的產(chǎn)氣量，cc表示電網(wǎng)運(yùn)行過程中的碳單價，Mp表示電網(wǎng)運(yùn)行過程中的耗碳量[19]。系統(tǒng)在對供能設(shè)備進(jìn)行調(diào)度時，需要滿足電網(wǎng)的功率平衡約束條件，可表示為：

辣椒的辣感來源于果實(shí)所含辛辣成分如辣椒堿、二氫辣椒堿、降二氫辣椒堿、高辣椒堿、高二氫辣椒堿等；另外如壬酰香莢蘭胺、辛酰香莢蘭胺等決定了辣椒特殊的體香；而誘人的膚色則是依靠內(nèi)在有辣椒紅素、隱黃素、辣椒玉紅素等的襯托；而胡蘿卜素、維生素C、檸檬酸、酒石酸、蘋果酸變成了它的釵頭鳳。

(2)

其中PWT表示風(fēng)電機(jī)組的供電功率，PCH表示熱電機(jī)組的供電功率，PFC表示燃料電池的供電功率，PGT表示電網(wǎng)交互功率，Pl表示電負(fù)荷功率，Pes、Peb、Pp表示蓄電池、電鍋爐、P2G設(shè)備的用電功率，QCH、QGB、Qeb表示熱電機(jī)組、燃?xì)忮仩t、電鍋爐的供熱功率，Ql表示熱負(fù)荷功率[20]。多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型需要滿足電網(wǎng)電熱負(fù)荷需求，在分時電價機(jī)制下減輕電網(wǎng)的供電壓力，多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度策略如圖4所示。

圖4 多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度策略Fig.4 Multi-objective optimal scheduling strategy

優(yōu)化調(diào)度策略根據(jù)用戶的響應(yīng)行為進(jìn)行建模，使用電量電價彈性矩陣表示用戶的響應(yīng)行為，電量電價彈性系數(shù)可表示為：

(3)

其中ρii表示彈性系數(shù)，ΔQi表示電量改變量，Qi0表示初始電量，Qi表示為改變后的用電量，ΔPi表示電價改變量，Pi0表示初始電價，Pi表示電價改變量。用戶的用電需求隨電價的提升而升高，所以ρii一般為負(fù)值，優(yōu)化調(diào)度模型為降低用電需求的峰值[21-22]，采用電力負(fù)荷波動率最小為目標(biāo)函數(shù)，可表示為：

(4)

其中PDR,t表示t時刻響應(yīng)后的電負(fù)荷功率。電負(fù)荷需求響應(yīng)的約束條件包含功率平衡約束、電量平衡約束、電價約束、負(fù)荷轉(zhuǎn)移約束等[23-27]，功率平衡約束可表示為：

(5)

(6)

其中ΔLDR,f,t表示電價峰值時段的負(fù)荷轉(zhuǎn)移值，ΔLDR,p,t表示平時電價時段的負(fù)荷轉(zhuǎn)移值，ΔLDR,g,t表示谷時電價的負(fù)荷轉(zhuǎn)移值，?表示電網(wǎng)運(yùn)行過程中的負(fù)荷轉(zhuǎn)移極限值，LDR,p,t、LDR,f,t、LDR,g,t表示電網(wǎng)運(yùn)行過程中的各時段的負(fù)荷總量。在電網(wǎng)調(diào)度周期中，對分布式發(fā)電單元和儲能設(shè)備的有功功率進(jìn)行控制，根據(jù)用戶側(cè)的需求響應(yīng)，利用負(fù)荷側(cè)的調(diào)度完成電網(wǎng)的能量分配。

4 應(yīng)用測試

在實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)智能調(diào)控分析系統(tǒng)邏輯功能部署的前提下，對系統(tǒng)進(jìn)行應(yīng)用測試，分析系統(tǒng)性能是否能夠?qū)崿F(xiàn)電力調(diào)控的目標(biāo)，檢驗系統(tǒng)功能是否能夠滿足應(yīng)用需求。在實(shí)驗環(huán)境中部署多個不同的終端對系統(tǒng)的并發(fā)性訪問，使用實(shí)驗工具讀取不同主機(jī)的相關(guān)參數(shù)。實(shí)驗環(huán)境架構(gòu)如圖5所示。測試系統(tǒng)環(huán)境配置參數(shù)如表1所示。

圖5 實(shí)驗環(huán)境架構(gòu)Fig.5 Experimental environment architecture

表1 測試系統(tǒng)環(huán)境配置參數(shù)Tab.1 Test system environment configuration parameters

根據(jù)表1中的配置參數(shù)布置好實(shí)驗環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境后，服務(wù)器主機(jī)和相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)主機(jī)保持連接狀態(tài)。在系統(tǒng)界面中，測試人員根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定文件名、數(shù)據(jù)種類和保持位置，導(dǎo)出部分電網(wǎng)信息作為實(shí)驗數(shù)據(jù)，實(shí)驗數(shù)據(jù)集如表2所示。

表2 實(shí)驗數(shù)據(jù)集Tab.2 Experimental data sets

在進(jìn)行電網(wǎng)調(diào)度測試時，選取某地區(qū)內(nèi)一組典型的日負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)行分時電價機(jī)制前固定電價為0.5元/千瓦時，設(shè)定負(fù)荷轉(zhuǎn)移限制為0.3，峰谷電價比限制為4，電負(fù)荷數(shù)據(jù)與電網(wǎng)溫度如表3所示。

表3 負(fù)荷數(shù)據(jù)Tab.3 Load data

使用本研究系統(tǒng)對10小時的調(diào)度周期進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，加入分時電價機(jī)制,系統(tǒng)進(jìn)行對比實(shí)驗，得到電負(fù)荷需求響應(yīng)結(jié)果如圖6所示。

圖6 電負(fù)荷需求響應(yīng)結(jié)果Fig.6 Electricity load demand response results

由圖6中調(diào)度前用戶側(cè)電力負(fù)荷需求可知，4h～6h和7h～8h調(diào)度時段內(nèi)的電負(fù)荷功率達(dá)到1000kW以上，處于用電高峰時期，并且高峰時期的電價較高，調(diào)度前用戶負(fù)荷曲線的最大負(fù)荷可達(dá)到1192.5kW，峰谷差最大為618.8kW。調(diào)度后高峰期時段的最大負(fù)荷降低到1000kW左右，低谷負(fù)荷最大增加到718kW，在8～9調(diào)度時段內(nèi)，電負(fù)荷需求最大可達(dá)到1096.7kW，系統(tǒng)調(diào)度后仍存在較高的峰谷差。

本研究系統(tǒng)調(diào)度后的電負(fù)荷明顯比響應(yīng)前有所降低，在用電高峰時期的用電負(fù)荷最大不超過1000kW，緩解了高峰時期電網(wǎng)負(fù)荷壓力。在0h～4h調(diào)度時段內(nèi)，電力負(fù)荷有所增加，最大可達(dá)到865.8kW，低谷時期和平時電價小于固定電價和峰值電價，用戶的用電費(fèi)用減小。在整個調(diào)度周期中，低谷負(fù)荷增加了92.6kW，峰谷差降低了365.2kW，本研究系統(tǒng)能夠有效降低峰谷差，平滑電力負(fù)荷波動。

在電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度過程中，系統(tǒng)控制各發(fā)電單元的出力情況，綜合考慮運(yùn)行成本得出最優(yōu)出力調(diào)度策略，電網(wǎng)中各時段各單元的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果如圖7所示。

圖7 優(yōu)化調(diào)度結(jié)果Fig.7 Optimized scheduling results

在優(yōu)化調(diào)度結(jié)果中，電網(wǎng)的負(fù)荷優(yōu)先由風(fēng)電和熱電出力滿足，當(dāng)負(fù)荷超過風(fēng)電和熱電出力時由儲能設(shè)備進(jìn)行放電彌補(bǔ)電網(wǎng)負(fù)荷的缺額。在這種運(yùn)行模式下，風(fēng)電機(jī)組和熱電機(jī)組作為電網(wǎng)的主要能源，在調(diào)度周期前期，熱電機(jī)組的輸出功率在400kW～500kW范圍內(nèi)波動，燃料電池的出力情況低于300kW，風(fēng)電出力最高達(dá)到256kW。在3h～6h調(diào)度時段為用電高峰時期，燃料電池發(fā)電比燃料輪機(jī)更加經(jīng)濟(jì)，燃料電池的輸出功率增加，最高可達(dá)到496kW，此時優(yōu)先考慮靠燃料電池發(fā)電，由熱電機(jī)組彌補(bǔ)功率的不足。在用電的低谷時期，燃料電池的輸出功率降低到400kW以下，儲能設(shè)備從電網(wǎng)中吸收電能，在用電高峰時期儲能設(shè)備出力提供電能，電網(wǎng)的出力模式隨著用戶側(cè)的負(fù)荷狀態(tài)而改變，降低電網(wǎng)運(yùn)行費(fèi)用，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的安全平穩(wěn)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

5 結(jié)論

本研究應(yīng)用大數(shù)據(jù)計算分析計算設(shè)計出電網(wǎng)智能調(diào)控分析系統(tǒng)，使用大數(shù)據(jù)算法和工具滿足系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲和計算需求，提高對電網(wǎng)中電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控效率，調(diào)度工作站進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度滿足多能源負(fù)荷需求。系統(tǒng)的關(guān)鍵在于：

(1)基于FPGA技術(shù)設(shè)計出數(shù)據(jù)集中器，連接電力采集設(shè)備與監(jiān)控工作站的監(jiān)控端口，時鐘網(wǎng)絡(luò)采用雙端傳輸?shù)牟罘謺r鐘信號，降低噪聲干擾并保持各模塊同步，TCP和UDP模塊完成電力數(shù)據(jù)封裝和幀解析，并確認(rèn)接收端接收到電力數(shù)據(jù)。

(2)調(diào)度工作站中構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，在滿足電網(wǎng)運(yùn)行約束條件和用戶側(cè)電力負(fù)荷需求的同時，采用優(yōu)化算法對電網(wǎng)進(jìn)行調(diào)度，分配電網(wǎng)資源完成能量配合，減緩能源波動提高電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。

在優(yōu)化調(diào)度中考慮到的分布式電源為風(fēng)電機(jī)組，在以后工作中需要加入更多的優(yōu)化目標(biāo)，考慮到供電可靠性、功率損耗等因素。