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    智能電網(wǎng)中電力自動化技術(shù)的應(yīng)用研究

    2024-05-22 07:25:22江西銅業(yè)股份有限公司城門山銅礦
    電力設(shè)備管理 2024年6期
    關(guān)鍵詞:儲能電網(wǎng)負(fù)荷

    江西銅業(yè)股份有限公司城門山銅礦 汪 磊

    智能電網(wǎng)需要通過收集和分析大量的用戶用電數(shù)據(jù)來優(yōu)化運行,這一過程也容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露和被惡意利用的風(fēng)險,容易出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全隱患。智能電網(wǎng)的推廣需要相應(yīng)的政策支持和法律規(guī)范,但很多地區(qū)相關(guān)的法規(guī)制度尚不健全,使得項目實施面臨政策層面的不確定性,最終在一定程度上阻礙了智能電網(wǎng)的建設(shè)[1-2]。

    以筆者所參與的智能電網(wǎng)項目為例,該項目成功集成了先進(jìn)的電力自動化技術(shù),實現(xiàn)智能電網(wǎng)的高效運行。項目實施過程中,通過安裝1000個智能傳感器和500個自動控制單元,對城市的電網(wǎng)進(jìn)行全面監(jiān)控和管理,確保電能的高效分配和使用,在該智能電網(wǎng)系統(tǒng)中實時數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)發(fā)揮了關(guān)鍵作用,系統(tǒng)每分鐘處理來自傳感器的數(shù)據(jù)超過1萬條,有效實現(xiàn)了對電網(wǎng)狀態(tài)的實時監(jiān)控,并借助于高級預(yù)測算法,該項目能夠準(zhǔn)確預(yù)測未來48h 內(nèi)的電力需求和可再生能源供應(yīng)情況,調(diào)度效率提升了30%。

    此外該項目智能電網(wǎng)通過引入智能電表,覆蓋了超過2萬戶家庭,不僅提高了電力使用的透明度,而且通過用戶側(cè)的需求響應(yīng)機(jī)制有效平衡了電網(wǎng)的負(fù)荷,減少了高峰時段的電力壓力,由此可見該項目展示了電力自動化技術(shù)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用,不僅提升了電網(wǎng)的運行效率和可靠性,同時也促進(jìn)了能源的節(jié)約和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

    1 實時監(jiān)控與控制系統(tǒng)應(yīng)用

    1.1 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

    在本項目中的監(jiān)控系統(tǒng)采用分層模塊化架構(gòu),頂層為用戶界面層、中間為處理邏輯層、底層為數(shù)據(jù)采集層,頂層提供直觀的人機(jī)交互界面、中間層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理與決策支持、底層則連通各種傳感器和智能設(shè)備,收集實時數(shù)據(jù),采用高精度傳感器和智能電表等設(shè)備在發(fā)電站、變電站、輸電線路及用戶端收集電流、電壓、頻率等關(guān)鍵參數(shù),并將收集到的數(shù)據(jù)通過安全可靠的通信網(wǎng)絡(luò)(如光纖網(wǎng)絡(luò)或無線通信技術(shù))實時傳輸?shù)娇刂浦行?。該項目通過發(fā)電站、變電站以及用戶端收集數(shù)據(jù)如表1所示。

    表1 集成監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)收集表

    從表1中可以看到,從發(fā)電站到用戶端電流逐漸減少,是因為輸電過程中的能量損失所導(dǎo)致,電壓在變電站比發(fā)電站高,說明變電站進(jìn)行升壓操作以減少輸電損耗,而用戶端的電壓大大降低也進(jìn)一步符合家庭或工業(yè)使用標(biāo)準(zhǔn)。在頻率方面,發(fā)電站和用戶端的頻率都維持在正常范圍50Hz 附近,表明整個系統(tǒng)運行穩(wěn)定,變電站略有下降但仍在正常波動范圍內(nèi),反映出小范圍的負(fù)載變化或電網(wǎng)自動調(diào)節(jié)的結(jié)果。

    將收集到數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇刂浦行暮螅捎酶咝阅艿臄?shù)據(jù)處理服務(wù)器和專業(yè)的監(jiān)控軟件平臺對接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合處理,包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化處理以及實時數(shù)據(jù)展示。監(jiān)控軟件平臺不僅提供圖形化界面展示系統(tǒng)運行狀態(tài),還支持報警功能和歷史數(shù)據(jù)查詢,為操作人員提供決策支持,例如在界面設(shè)計中可設(shè)計更加直觀的圖形用戶界面(GUI),展示電網(wǎng)的實時狀態(tài),包括電力流、負(fù)荷分布等,操作員可以通過界面進(jìn)行手動控制,如調(diào)節(jié)發(fā)電量或切換電網(wǎng)配置等,最后在設(shè)計過程中需確保系統(tǒng)的擴(kuò)展性和靈活性,設(shè)計時考慮到未來技術(shù)的升級以及新能源接入的需求,使得集成監(jiān)控系統(tǒng)能夠適應(yīng)智能電網(wǎng)的長期發(fā)展[3]。

    1.2 數(shù)據(jù)采集、處理和顯示技術(shù)

    數(shù)據(jù)采集中利用智能傳感器和先進(jìn)的測量技術(shù),如同步相量測量技術(shù)(PMU),實時收集電網(wǎng)的電壓、電流、頻率等關(guān)鍵參數(shù),而數(shù)據(jù)處理使用先進(jìn)的信息技術(shù)對收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理[4-5]。常用的技術(shù)包括數(shù)據(jù)融合、狀態(tài)估計和故障診斷算法,通過這些技術(shù)系統(tǒng)能夠?qū)崟r地識別電網(wǎng)狀態(tài)、預(yù)測潛在問題,并為決策提供支持。例如在數(shù)據(jù)處理的過程中,對于數(shù)據(jù)狀態(tài)估計可采用最小二乘法,具體計算公式如下:Z=HX+e,其中:Z表示測量值向量,H表示觀測矩陣,X表示狀態(tài)向量,e表示測量噪聲。

    此外信息展示通過人機(jī)界面(HMI)技術(shù)將處理結(jié)果以圖形和文本的形式直觀地展現(xiàn)給操作員,并借助地理信息系統(tǒng)(GIS)和虛擬現(xiàn)實(VR)技術(shù),可以更直觀地展示電網(wǎng)的空間分布和運行狀態(tài),幫助操作人員快速理解當(dāng)前電網(wǎng)狀況,提高決策的效率和準(zhǔn)確性。

    1.3 控制中心自動化操作

    在本項目中,控制中心主要利用自動化系統(tǒng)進(jìn)行實時數(shù)據(jù)分析,以此優(yōu)化電網(wǎng)運行,保障電能供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性。一般控制中心需要裝備高級應(yīng)用軟件,如狀態(tài)估計器、優(yōu)化負(fù)荷流和分布式資源管理系統(tǒng),這些軟件能夠處理大量實時數(shù)據(jù),通過算法優(yōu)化發(fā)電和輸電的調(diào)度,而在傳統(tǒng)電網(wǎng)中保護(hù)系統(tǒng)設(shè)置是固定的,但在智能電網(wǎng)中自動化控制中心能夠?qū)崿F(xiàn)保護(hù)系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)整,根據(jù)實時監(jiān)測的電網(wǎng)狀態(tài)自動調(diào)整保護(hù)裝置的設(shè)置,以適應(yīng)電網(wǎng)負(fù)荷和故障變化,通過安裝在電網(wǎng)各關(guān)鍵點的智能電子設(shè)備,當(dāng)控制中心在發(fā)生故障時能夠快速定位問題,并通過遠(yuǎn)程控制設(shè)備自動隔離故障區(qū)域,調(diào)整網(wǎng)絡(luò)運行參數(shù),以實現(xiàn)對健康電網(wǎng)部分的快速恢復(fù)。

    此外,控制中心自動化系統(tǒng)可以直接與消費者的智能計量設(shè)備通信,實施需求響應(yīng)策略,如在高峰時段自動降低非關(guān)鍵負(fù)荷或者激勵用戶在低峰時段使用電力,以平衡供需關(guān)系[6]。

    2 預(yù)測與優(yōu)化調(diào)度

    2.1 負(fù)荷預(yù)測技術(shù)

    在本項目中,負(fù)荷預(yù)測主要采用了包括時間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)方法(如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和深度學(xué)習(xí)模型(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等多種技術(shù)。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,該方法利用歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)作為輸入,自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜非線性關(guān)系,以預(yù)測短期、中期或長期的電力需求,例如在進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測時,可以使用過去幾天的負(fù)荷數(shù)據(jù)、天氣條件(氣溫、濕度)、日期類型(工作日、周末、節(jié)假日)等信息作為輸入變量。比如在本人所參與的智能電網(wǎng)建設(shè)中,利用RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型進(jìn)行訓(xùn)練預(yù)測一周內(nèi)每天最高電力需求,具體內(nèi)容如表2所示。

    表2 RNN 模型預(yù)測最高電力需求表

    從表2可看出RNN 模型在實際應(yīng)用中展現(xiàn)出的預(yù)測精度,整體平均絕對百分比誤差(MAPE)為1.66%,顯示出基于深度學(xué)習(xí)的模型在電力負(fù)荷預(yù)測方面的有效性和準(zhǔn)確性,相較于傳統(tǒng)方法該模型能夠更精準(zhǔn)地預(yù)測電力需求,幫助電網(wǎng)運營商優(yōu)化資源分配,減少能源浪費,同時為可再生能源的利用提供有力支持。

    2.2 可再生能源接入和調(diào)度

    對于可再生能源接入方面,需利用高級測量設(shè)備如相量測量單位(PMU)實現(xiàn)準(zhǔn)確的實時數(shù)據(jù)采集,電網(wǎng)可實時監(jiān)測到風(fēng)能和太陽能等可再生能源的產(chǎn)出波動,接著利用高速通信網(wǎng)絡(luò)將這些數(shù)據(jù)傳輸至中央控制系統(tǒng),以便進(jìn)行實時分析。調(diào)度方面電網(wǎng)運營商采用智能能源管理系統(tǒng)(EMS),結(jié)合預(yù)測算法如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測短期內(nèi)的可再生能源輸出,預(yù)測過程中需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、天氣預(yù)報以及實時傳感器數(shù)據(jù)提高其精度,根據(jù)預(yù)測后的結(jié)果,EMS 自動調(diào)整可再生能源的輸出和傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)組的運行,以維持電網(wǎng)的穩(wěn)定性和滿足電力需求。

    此外,為了優(yōu)化可再生能源的利用,電網(wǎng)還采用需求響應(yīng)策略,通過動態(tài)電價信號鼓勵用戶在可再生能源產(chǎn)出高峰期用電以平衡供需,同時通過分布式儲能系統(tǒng)如電池儲能,暫時儲存過剩的可再生電能,待需求上升時再釋放到電網(wǎng)中。

    2.3 儲能系統(tǒng)管理優(yōu)化

    在對儲能系統(tǒng)進(jìn)行管理過程中,需通過高級預(yù)測技術(shù),如利用機(jī)器學(xué)習(xí)和時間序列分析技術(shù),準(zhǔn)確預(yù)測電網(wǎng)負(fù)荷和可再生能源(如風(fēng)能、太陽能)的產(chǎn)出,這些預(yù)測幫助儲能系統(tǒng)決策者確定最佳充放電時機(jī),以提高能源利用率和經(jīng)濟(jì)效益,同時開發(fā)和應(yīng)用優(yōu)化算法,如線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃或遺傳算法,以此來優(yōu)化儲能設(shè)備充放電策略,最終目標(biāo)是最小化運營成本,考慮到電價變化、設(shè)備磨損、維護(hù)費用等因素,同時確保電網(wǎng)穩(wěn)定和滿足實時需求。

    例如,在優(yōu)化調(diào)度算法應(yīng)用中,假設(shè)目標(biāo)是最小24h 的總成本,總成本由儲能設(shè)備的充電成本、放電收益以及相關(guān)運營成本所組成,具體構(gòu)建出的目標(biāo)函數(shù)如下:其中:Z表示24h 內(nèi)總成本,t表示時間段索引,Ct表示時段t的電價,P1 表示時段t的充電功率,Rt表示時段t的電力售價,P2 表示時段t的放電功率(v),Ot表示時段t的運營成本,包括維護(hù)費用等。

    此外在集成可再生能源方面,通過儲能系統(tǒng)的管理可有效地集成風(fēng)力和太陽能等間歇性可再生能源,儲能可以在可再生能源產(chǎn)出高于需求時存儲多余能量,并在低產(chǎn)出或高需求時釋放能量,從而提高整個電網(wǎng)的能源利用效率。

    3 故障檢測與自愈能力

    3.1 故障自動化診斷

    故障自動化診斷依賴于高度發(fā)達(dá)的傳感器網(wǎng)絡(luò)、先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理軟件以及強大的通信系統(tǒng)的應(yīng)用,確保能夠?qū)崟r監(jiān)測電網(wǎng)狀態(tài),快速準(zhǔn)確地識別、定位并隔離故障,最終實現(xiàn)對故障的自動恢復(fù),需要通過安裝在電網(wǎng)各個關(guān)鍵節(jié)點的傳感器收集電流、電壓等數(shù)據(jù),將收集到的數(shù)據(jù)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,當(dāng)數(shù)據(jù)顯示異常模式時系統(tǒng)可以判斷出電網(wǎng)中是否發(fā)生故障,常用算法包括支持向量機(jī)(SVM)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,利用行波定位法或阻抗測量法來確定故障點的位置,行波定位法通過分析由故障點產(chǎn)生的電磁波在輸電線路上的傳播時間差異來定位故障,而阻抗測量法則通過計算線路的阻抗變化來估計故障位置。

    在準(zhǔn)確定位故障后,自動化系統(tǒng)將指令發(fā)送到相應(yīng)的斷路器或切換設(shè)備,快速隔離故障區(qū)域,同時根據(jù)預(yù)設(shè)的電網(wǎng)重構(gòu)方案或通過優(yōu)化算法生成新的配電方案,以盡可能減少故障影響范圍。

    3.2 系統(tǒng)重構(gòu)

    系統(tǒng)重構(gòu)主要涉及對現(xiàn)有電力系統(tǒng)的改造,以提高其效率、可靠性和靈活性,同時整合可再生能源和新型負(fù)荷,第一可對高級配電管理系統(tǒng)(ADMS)進(jìn)行引入,ADMS 集成多種功能如配網(wǎng)優(yōu)化、故障檢測、自動化修復(fù)和需求響應(yīng),這些功能能夠?qū)崟r監(jiān)控和管理電網(wǎng)狀態(tài),自動化地對故障進(jìn)行定位和隔離,從而快速恢復(fù)供電;第二是對虛擬電廠(VPP)技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用,VPP 通過軟件和先進(jìn)的通信技術(shù)整合分散的能源資源,如太陽能光伏、風(fēng)能、儲能設(shè)施及需求響應(yīng)等,可形成一個靈活的、可控的虛擬電力廠,進(jìn)一步提高系統(tǒng)的靈活性和可靠性,同時還能促進(jìn)可再生能源的廣泛使用。

    綜上所述,電力自動化技術(shù)在智能電網(wǎng)的角色將變得越來越重要,因此需要通過不斷持續(xù)的研究、創(chuàng)新和合作,提高對智能電網(wǎng)的建設(shè)效率,促進(jìn)其可持續(xù)發(fā)展。

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