SOA架構電力主網調度自動化圖模數一體化系統研究

李 偉，花 潔，亓玉國

(廣東電網有限責任公司 佛山供電局，廣東 佛山 528000)

隨著電網主網配送電自動化水平的發展，電力主網的輸出穩定性和可靠性研究受到人們的關注，構建電力主網調度自動化圖模數一體化系統，結合輸配電自動化水平的不斷提升，需要構建優化的電力主網調度自動化圖模數融合數據分析模型，結合自動化的數據信息采集和參數系統設計，實現電力主網調度自動化控制。研究電力主網調度自動化圖模數一體化系統設計方法，在物聯網協議下建立電力主網調度自動化圖模數融合數據的采集模型，提高電力主網調度自動化圖模數融合分析能力，從而提高電力主網調度自動化水平[1]。

對電力主網調度自動化圖模數一體化系統設計是建立在對電力主網調度自動化圖模參數分析和信息融合基礎上，結合融合數據自動化采集和輸出可靠性控制[2]，建立電力主網調度自動化圖模參數分析模型，傳統方法中，對電力主網調度自動化圖模融合和信息調度的方法主要有基于聯合參數分析的電力主網調度自動化圖模數融合方法、基于物聯網組網控制的電力主網調度自動化圖模數一體化設計方法等[3-4]，采用特征分析和網絡傳輸協議設計，在大數據融合基礎上，建立電力主網調度自動化圖模數一體化模型，但傳統方法進行電力主網調度自動化圖模數一體化設計的信息融合度水平不高，系統穩定性不好。對此，本文提出基于SOA構架的電力主網調度自動化圖模數一體化系統設計方法。首先構建電力主網調度自動化圖模數一體化系統的功率因素和功耗參數解析模型，結合輸電控制的載荷測量方法進行電力主網調度自動化圖模數估計，然后采用傳感器進行電力主網調度自動化圖模數一體化系統的阻抗比與振蕩阻尼特征參數采集，在SOA架構基礎上，設計該系統的底層數據模塊，構建物聯網ZigBee組網協議，實現對電力主網調度自動化圖模數一體化組網控制。最后進行系統測試，展示了本文方法在提高電力主網調度自動化圖模數一體化融合能力方面的優越性能。

1 系統總體構架和功能結構分析

1.1 總體結構構架和主網節點優化部署

為了實現對電力主網調度自動化圖模數一體化融合，結合ZigBee物聯網組網控制協議，構建電力主網調度自動化圖模數一體化系統傳輸節點分布模型，設計3層體系結構，實現對電力主網調度自動化圖模數一體化設計系統的網絡分組構造[5]，得到電力主網調度自動化圖模數一體化設計系統的3層結構體系，如圖1所示。

圖1 三層結構體系Fig.1 Three-layer structure system

根據圖1所示的電力主網調度自動化圖模數一體化設計系統的3層結構體系，結合網絡接口傳輸控制方法，進行電力主網調度自動化圖模數一體化設計的物聯網節點分布設計[6]，系統的總體結構如圖2所示。

圖2 系統總體結構設計Fig.2 System architecture design

根據圖2設計通信服務接口，采用AMBA AXI嵌入式的組件控制方法，構建電力主網調度自動化圖模參數分析模型，通過差異性特征檢測，實現對電力主網調度自動化圖模數融合數據的聚類處理[7]。

1.2 主網節點優化部署

構建電力主網調度自動化圖模數一體化系統的功率因素和功耗參數解析模型，結合輸電控制的載荷測量方法進行電力主網調度自動化圖模數估計和節點優化部署設計[8]，構建電力主網調度自動化圖模數一體化系統單元縱向分析模型，得到主網節點分布函數如下：

(1)

式中，Dj為時滯項；mj為功耗參數；Wi為功率項；pi為輸電控制載荷量。

結合知識圖譜分析，構建電力主網調度自動化圖模數融合數據的約束模型，得到聯合度特征參數測試分布為f(pi)=0.5Liln(1+pi)，其中Li為網絡調度數值。結合系統定值校核的方法，采用配電線路過電壓參數融合，得到配電線路過電壓在線監測輸出表示如下：

F=f(pi+1)+…+f(pi)-miln(E0-Lipi)

(2)

式中，mi為功耗用量；E0為電壓參數對照值。

在T時刻內，獲得線阻阻值，進而得到隨機部署節點協議下下垂控制與虛擬阻抗聯合參數檢測輸出表示為：

E0+…+EN-Lipi-…-LN+1pN+1=0

(3)

式中，LN為在所限定的時間內的網絡流量；pN為所限定的時間內輸電控制載荷量。

計算第i個變換器輸出電流分量，得到電力主網調度自動化圖模數融合的目標狀態函數記為：

F=f(pN+1)+…+f(pi)-miln(E0-Lipi)-

…-mNln(EN-1+…+E0-Lipi-…-LNpN)

(4)

針對不同的線路的阻抗分布，求得PWM載波頻率，得到電力調度的線路阻抗：

(5)

式中，αF為所有電路抗阻數值；αpN為PWM的載波值。

式(5)表示多臺變換器并聯下物聯網節點分布，運用SOA架構建立底層數據模塊，得到m次高頻諧波分量滿足：

ri(Si-Si-1)≥rk(Sk-Si+1)+rk+1(Si-Sk)

(6)

式中，ri為多臺變換器的電阻和值；Si為所屬面積的電流值；Sk為所屬面積的靜電力常量值。

根據阻抗檢測結果，得到SOA構架協議下電力系統的主網調度傳遞函數為：

C(p)=(C1(p)，C2(p)，…，Cn(p))

(7)

(8)

式中，C(p)為可測試電容量數值。

由此構建了電力系統的主網調度的學習模型，根據網絡構架協議，實現電力主網節點部署控制。

2 電力主網調度算法

采用傳感器進行電力主網調度自動化圖模數一體化系統的阻抗比與振蕩阻尼特征參數采集，構造電力系統的主網調度算法[9]，得到各個變換器的控制目標函數：

(9)

式中，ds為電位移的等量值；wQ為電能承載量；gs為阻抗電壓值。

基于電壓和電流的高頻紋波值檢測結果，得到電力主網調度自動化圖模數融合數據的實體的概率密度狀態函數為：

(10)

式中，IGZa為電流數值；RGZa為電阻數值。此時vQ∈RZa，電力主網調度自動化圖模數一體化融合的電壓補償輸出為：

CR(ni)=d(wi)

(11)

(12)

計算變換器輸出電流之差，得到電力主網調度自動化圖模數檢測輸出為：

(13)

構建一個差分化數值模型，得到SOA構架協議下電力系統的主網調度可靠性分布概率密度為：

pk(Sk+Si-1)+pk-1(Si+Sk)=pi(Si+Si-1)

(14)

由此得到優化SOA架構電力主網調度自動化圖模融合模型為：

(15)

式中，Li=Si-Si+1。

根據SOA架構電力主網調度自動化圖模數融合結果，提高SOA架構電力主網調度水平[10]。

3 系統模塊化設計實現

在上述進行了系統總體設計和電力主網調度自動化圖模數一體化融合算法設計的基礎上，運用SOA架構協議[11]，實現設計系統的開發，硬件結構如圖3所示。根據面向對象的功能服務結構，進行SOA架構電力主網調度自動化圖模數一體化系統的對象結構參數分析，構建物聯網ZigBee組網協議，實現對電力主網調度自動化圖模數一體化組網控制，通過差異性特征檢測，在總線控制模塊中實現簇首節點采樣和自適應控制[12]，得到系統的開發實現過程如圖4所示。

圖3 系統硬件結構配置Fig.3 System hardware configuration

圖4 系統的開發實現過程Fig.4 Development process of system

4 實驗測試分析

通過實際系統仿真測試的方法進行性能驗證，采用主服務器軟件控制分析方法，建立電力主網調度自動化圖模數一體化系統的結構參數分析模型，得到結構參數分析(表1)。

表1 電力主網調度自動化圖模數一體化系統結構參數分析Tab.1 Structural parameters analysis of power grid dispatching automation system

根據表1的調度參數分布，實現對電力主網調度自動化圖模數一體化融合處理，得到各相電壓輸出，如圖5所示。

圖5 電力主網調度各相電壓輸出Fig.5 Voltage output of each phase of power main network dispatching

分析上述仿真結果得知，電力主網調度自動化圖模數一體化設計提高了電壓輸出的穩定性，測試輸出性能，得到對比結果見表2，分析表2得知，本文方法進行電力主網調度自動化圖模數一體化融合，調度增益較大，輸出可靠性較高。

表2 調度可靠性對比Tab.2 Dispatching reliability comparison %

5 結語

構建優化的電力主網調度自動化圖模數融合數據分析模型，結合自動化的數據信息采集和參數系統設計，實現電力主網調度自動化圖模數一體化組網控制。本文提出基于SOA構架的電力主網調度自動化圖模數一體化系統設計方法。構建電力主網調度自動化圖模參數分析模型，通過差異性特征檢測，實現對電力主網調度自動化圖模數融合數據的聚類處理。在總線控制模塊中實現SOA架構電力主網調度自動化圖模數一體化系統的簇首節點采樣和自適應控制，實現系統優化設計。測試得知，本文方法提高了電力主網調度輸出的可靠性和穩壓性。