基于云平臺的智能微電網控制策略研究*

劉文洲，胡治輝，Francesco Salvatore，陳健梅，張 蕭，姜志宏，楊鳴昊

（1.長春工程學院，吉林 長春130000；2.長春工業大學，吉林 長春130000；3.意大利國家海洋工程研究院，意大利 羅馬00185；4.東北師范大學，吉林 長春130012）

微電源與負荷共同構成了智能微電網，使用中可為用戶提供熱量與電能，內部能量轉換主要通過電力電子裝置實現，并建立了有效控制方式。智能微電網的運行方式較為靈活，系統包括數字化電器設備與精密電子儀器，電能具有較高的安全性、可靠性，智能電網運行中控制問題是重要的研究項目之一，云平臺在智能微電網控制中運用優勢明顯。

1 智能微電網概述

智能微電網指的是將儲能裝置、分布式發電裝置與負載基于一定的拓撲結構而構成的運行系統，可有效消解分布式電源在運行中可能對主網產生的不良影響，既有效發揮分布式電源自身的運行優勢，也對主網運行起到一定的補充效果[1]。

智慧微電網是由微電源與負載共同作用下而形成的一種運行系統，可為系統運行提供必要的熱能、電能與冷能等，由電力電子裝置實現對電網內部微電源的有效控制與管理，可與上級電網相比，智慧微電網呈現出一種單一的可控單元形式，在運行中具有較高的用電安全性與可靠性，智慧微電網運行中可對電源進行充分利用，可通過電力工程技術以及大數據技術等對一次電源有效利用，建立模塊化的微電源互聯方式，由此而建立對微電源的部分或全部控制方式，并為系統運行配置儲能裝置，以此建立一種小型發配電系統，采用冷、熱、電三聯供的運行體系[2]。

可運用云平臺建立微電網和外部電網之間的公共耦合點PCC（Point of Common Coupling），具有較高的靈活性與可靠性。云平臺在智能微電網的運用中迎合了當前智能電網大力發展的需要，是有源配電網運行的有效形式，為智能電網運行提供了有效形式與重要支持。

2 基于云平臺的智能微電網控制中的關鍵技術

2.1 多源數據采集清洗技術

多源數據采集清洗技術運用中可運用智能表計、大量傳感器等周期性采集電網系統運行中的相關數值，對數值建立周期性采集方式，要求數據采集覆蓋電網中變電站、用戶端口、控制中心、分段開關等部分中的IP通信網，其中運用了無線、光纖、載波等相關技術，在云平臺中建立各種配電終端與系統之間的有效聯系，這一過程中運用了云計算的數據清洗技術，可有效規范、補充并清洗多源數據采集中出現的遺漏、錯誤與格式差異等情況[3]。

2.2 傳感測量技術

傳統牽線路與電纜溫度測量、電能質量測量、光學互感器、電力設備狀態在線監測等技術運用中僅能夠傳感并量測電網數據，而難以有效辨識大量數據。先進的傳感測量技術則融合了強大的云計算能力，可實現對大量數據的高效測試、數據比對，從而有效分析數據測量的可靠性與準確性，并且為智能電網的有效運行與管理提供精準的基礎數據[4]。

2.3 多維索引技術

利用Hive數據倉庫系統在智能電網運行中實現有效的離并網高效切換、系統保護、碳足跡跟蹤以及產需匹配尋優等，從而可實現在多個場景中進行電源實時數據的調取與分析。分布式多維索引D G F Index技術的運用對原有的技術進行了優化，提升了微電網多維區間查詢性能[5]。

2.4 高級配電自動化技術

基于云平臺的智能微電網高級配電自動化技術主要包括配電管理自動化、配電運行自動化、需求側響應自動化等，配電管理自動化主要體現在設備管理、配電地理信息系統、檢修管理等層面，配電自動化技術運用中主要包括綜合自動化、安全監控與數據采集、饋線自動化等層面，在微電網云平臺建立中運用了IP技術，實現了高級配電自動化，運行中實現了數據模型、系統接口、通信服務等運行中的開放性與標準性[6]。

3 基于云平臺的智能微電網系統架構

3.1 整體架構

云平臺微電網中具有多個儲能裝置、分布式電源，兩者共同作用而向負載供電，建立了多種微電源運行方式，包括風力發電機、燃料電池、微型燃氣輪機、太陽能光伏電池、蓄電池等，一般主要將其安裝在負荷附近，利用電力電子裝置連接電池與饋線，由此而減少電力線路運行中可能產生的損耗，為饋線末端運行提供必要的電壓支持[7]。

基于云平臺下的智能微電網控制系統包括四層部分，分別為數據采集層、數據傳輸層、數據處理存儲層及數據展示層。在數據采集層中可利用智能表計等傳感器設備得到智能電力系統運行中的相關數值，包括儲能、用電量、能源參數、光伏發電情況等信息。在數據傳輸層，則主要是將能源數據轉化為TCP/IP協議格式下的相關數值，并將其反映在數據庫管理信息系統之中。在數據處理存儲層中則重點對電力系統運行與管理中的能源信息及其他數值等在匯總之后建立數據分析與處理方式，并對此進行存儲[8]。

基于云平臺的智能微電網云平臺包括數據挖掘、數據處理以及數據采集與傳輸等過程，涵蓋了Web服務器、功能子系統、服務器、數據庫、網絡設備、數據采集網關、表計和傳感器等。在數據展示層中，通過相關處理之后展示并發布儲存層中的能耗數值等。在智能電網運行管理過程中，利用計算機技術構建H adoop生態系統，以此進行數據存儲與管理。

3.2 云平臺數據架構設計

從安全性、開放性以及性能等層面進行云平臺設計，要求系統設計能夠符合大數據分析需要，可對電網的實際運行情況進行預測，可構建關系數據庫與非關系數據庫[9]。

通過技術保障提升數據存儲的安全性與完整性，對數據建立有效的分析與處理方式。要求數據架構中加強與電網實際運行之間的有效融合，建立半結構化數據、結構化數據以及非結構化數據等多種類型的數據方式，以此為平臺運行提供多種數據支撐。為系統建立百TB至PB級數據，使得在系統管理中可對數據查詢實現秒級相應機制。在平臺運行中能夠統一處理半結構化數據、結構化數據以及非結構化數據等。并對y千億文本建立秒級的響應機制。大數據平臺信息采集包括太陽能發電、電動汽車、氫儲能、風力發電、充電樁、園區用能等，建立的架構包括事實數據、低粒度聚合數據、結構型存儲、圖存儲、流處理、對象存儲等，運用的算法包括隨機森林、神經網絡算法、實時計算、Tom or－Flow、決策樹、支持向量機等，可將其應用于多源協同優化控制、分布式能源發電預測與負荷預測、微網負荷實時監控與智能調試、園區區域用能分析等領域之中。構建PAC K ET數據封包格式的交互平臺，見表1。

表1 PAC K ET數據封包的格式

云平臺在運行過程中具有性能上的顯著特征，在微電網運行中采用了實時增量數據處理方式，運行中可在20min以內處理高于千萬級別的對象一次增量60萬的數據。建立了超高速大數據交換方式，運行中針對在10個節點大數據平臺中可實現對3000萬與4000萬記錄數據交換的有效處理，前者處理記錄可控制在6min以內，后者處理時間可控制在10min以內。

在關鍵業務接口的處理方面，可將15min以內業務控制在4min以內，將1h以上業務處理控制在10min以內，將8h以上業務處理控制在25min以內。大數據平臺運行中具有較高的可靠性，一旦主控節點出現一些故障，則H A節點能夠在2s時間內進行漂移接管，由此運行中建立了對故障的有效處理方式。

4 基于云平臺的智能微電網控制策略研究

4.1 云平臺智能微電網控制情況總體分析

在智能微電網運行中，在外部電網出現故障情況下可能會導致系統運行中供電可靠性與質量不符合系統運行要求。可以利用主隔離開關將主網、PC之間的聯系切斷，而在系統運行中采用孤島運行模式，此時通過微電網全部負載均由分布式電源與儲能設備所承擔。在運行中若出現微電網微電源電力供給不足現象，可將饋線C上的非重要負荷切除，以此系統運行中可對敏感負荷、重要負荷等進行持續供電。運行中在解除外部電網故障之后，將主隔離開關再次合上，此時系統恢復正常的并網運行狀態。由此為微電網系統的運行建立兩種運行方式，并實現兩者之間的有效切換。同時，在微電網運行中還建立了潮流控制器和能量管理器的管理方式，以此有效分析控制單體微電源和整體微電網。

4.2 電網跟隨控制

基于云平臺的智能微電網跟隨控制方式包括交互式電網跟隨控制以及非交互式電網跟隨控制兩種方式。在交互式電網跟隨控制中，在系統公共耦合點可以不直接進行電壓與頻率控制中，功率參考值可選擇有功/無功設定值，以此進行功率控制。結合指定功率調度、饋線、負載的功率補償量而確定功率設定數值，可對系統運行建立有功/無功（PQ）控制策略。PQ控制中通過有功/無功功率解耦可促進電流控制分量的制定，電流誤差信號可通過PI調節器提供脈寬調制信號，PWM以理想開關模型運行，在分布式發電單元中可以運用有功/無功（PQ）控制策略[10]。交互過程見圖1。

圖1 數字簽名認證協議

5 結束語

基于云平臺的智能微電網運行中可有效解決傳統電網運行中對運行人員的管理難度，可實現對分布式能源較為靈活、高效地運用，在運用中可加強云計算與物聯網之間的深度融合，從而可利用大數據實現對微電網的智能化管控。在云平臺系統中，可針對數據信息建立有效的采集、清洗、貫通、存儲等管理方式，實現了對數據信息的集中統一管理。在運行中建立數據的分散控制與集中管理模式，以此不斷優化電力能源管理流程，并針對微電網運行建立能源價值評價體系，為智能電網的良好運行提供了支持依據。