基于云平臺的綜合能源信息服務框架設計

李 輝,李夫寶,康章建,張永澤,史海云,馬 操

(江蘇電力信息技術有限公司,江蘇 南京 210000)

綜合能源協調運用是現階段能源發展的核心,綜合能源信息服務框架的搭建則對綜合能源的生產、運輸和分配起著至關重要的作用。

針對綜合能源信息服務這一問題相關領域學者進行了較多的研究。文獻[1]應用大數據技術對綜合能源信息進行集合和梳理,從多方面對綜合能源的特點進行分析,建立一個具有智能化特點的信息服務評價框架,信息服務管理人員可以從數據平臺中獲取五個課題數據評價信息,實現綜合能源信息服務的實時監測和邏輯關系運行,較高效率保障綜合能源的生產、運輸和分配任務。但是基于大數據的信息服務框架過度依賴現有數據信息,不能夠結合實際環境提出相適應的綜合能源運用方案。文獻[2]基于工業互聯網提出智慧能源信息服務框架,在框架中接入多臺監控設備,可以為信息服務框架提供實時穩定的能源運用數據,監控設備同時與智慧互聯網平臺互聯互通,實現了能源信息數據的共享,保障了綜合能源在服務框架中的實時定位功能。但是這種服務框架在數據管理方面存在一定的缺陷,不能夠及時對監控數據進行處理和儲存。

綜上所述,本文提出基于云平臺的綜合能源信息服務框架,能夠在服務架構中執行整套數據運轉程序,然后根據綜合能源的實際應用情況做出相應的處理操作,進而提出綜合能源在不同環境下的運用方案。

1 綜合能源信息服務架構

1.1 系統架構

本文應用多代理技術建設綜合能源信息服務系統架構,系統架構中存在一個上層代理和多個下層代理,下層代理之間可以實現信息交互功能,滿足系統內部信息與信息之間的請求和反饋,下層代理主要包括學習中心代理、數據求解代理、綜合能源區域控制代理和綜合能源多區域管理代理[3-4]。

系統架構如圖1所示。

圖1 綜合能源信息服務系統架構

(1)學習中心代理的作用是從服務架構中采集可學習信息,從大量的信息中尋找解決綜合能源運營問題的優化方案。學習中心代理具有一定的智能性,可以對數據庫中的數據進行經驗運用總結,再結合綜合能源的實際運用情況推理出最佳的綜合能源運用方案[5-6]。

(2)數據求解代理的作用是將學習中心代理推理出來的綜合能源運用方案對外進行信息交換,隨時接收外部方案運用過程中的請求和反饋信息,并針對請求反饋信息提出合適的優化方法。數據求解代理中可以融入多種算法,主要有深度學習、智能算法和魯棒優化方法等。

(3)綜合能源區域控制代理的作用是將綜合能源從一個區域調送到多個區域,達到綜合能源在電力系統、熱力系統以及天然氣系統中的協調效果。代理的具體架構表現為:熱力系統協調代理、電力系統協調代理、天然氣系統協調代理、電-熱系統協調代理、電-氣系統協調代理、熱-氣系統協調代理和電-熱-氣系統協調代理。

(4)綜合能源多區域管理代理的運行步驟為:確定每個區域中的綜合能源剩余量,按照合適的運用方案與區域管理方法進行融合,融合成功后對向中心代理發送綜合能源的執行運行策略,若沒有融合成功,需要將各個區域的子代理執行指令發送到學習中心代理中,通過多種算法對執行指令迭代推理,直到尋找出適合該區域的綜合能源區域管理執行方案[7-8]。

1.2 技術架構

本文設計的技術架構按照SG-EA架構管控標準執行,架構中可以容納多臺物理設備,能夠實現多區域內的所有綜合能源服務信息的計算、處理和儲存功能,完成以上功能的平臺由協議模塊、采集模塊、儲存模塊、服務模塊和展示模塊組成,其中數據儲存模塊采用了冗余程度高、可擴展編程模型大的分布式關系,允許軟硬件中錯誤數據的恢復操作[9-10]。綜合能源信息技術架構如圖2所示。

圖2 綜合能源信息技術架構

協議模塊中應用了MQTT和TCP/IP兩種通信協議,MQTT通信協議可以滿足綜合能源服務信息控制裝置與云平臺中的相關模塊之間的信息共享,TCP/IP通信協議可以滿足技術架構本體信息與外部信息的相互傳輸。采集模塊建立在協議模塊上,通過協議對各個組件的數據傳輸功能進行擴充,采集模塊中的用電設備將通信鏈路下的協議同步認證,強化采集模塊在最短時間內實現數據高并發、低延時的效果。服務和展示模塊均在可視化屏幕中實現,服務模塊應用JSP前臺開發技術搭建,使得功能按鈕簡單易操作,展示模塊應用Html5前臺開發技術搭建,使得展示模塊具有個性化程度高、信息展示層面多的特點[11-12]。

1.3 云平臺架構

本文搭建的云平臺是在傳統的電力物聯網基礎上增加云集中數據處理設備和云服務終端設備,然后分別在兩種設備上增加邊緣層和感應層,保障云平臺架構中的數據穩定。搭建的云平臺架構如圖3所示。

感應層主要由綜合能源傳感器、視頻采集器、執行器和感應終端組成,其中所有的設備均可以與云計算層中的數據連接通信,幫助多種類數據在感應層中形成一個拓撲結構,有效提升了綜合能源信息服務數據在云平臺中的擴散[13]。邊緣層主要由數據感應節點和邊緣管理器組成,通過對邊緣管理器的控制可以實現邊緣層對綜合能源信息服務數據的智能運算和實時控制,經過計算后的數據在云平臺中能夠實現閉環轉換[14]。

2 基于云平臺的綜合能源信息服務數據管理

2.1 綜合能源能量流動平衡

2.1.1 電力能量流動平衡

電力能量流動范圍主要包括工業領域、交通領域和生活領域,電力能量的生產來源比較豐富,主要有風力發電、熱力發電、光伏發電等。電力能量生產后進入儲存裝置中進行充放電,然后進入到供配電網絡中實現電能的流動,電能的每次流動均需要受到平衡優化,云平臺下的電力能量流動平衡公式如下:

Pt+Pw+Pv=Pchp,t+PGT,t+Pbt,t

(1)

式中:Pt為發電機在t時間內產生的有功功率,kW;Pw為風能發電裝置有功功率,kW;Pv為熱能發電裝置有功功率,kW;Pchp,t為熱電裝置產生的區域性有功功率,kW;PGT,t為燃氣機組的區域性有功功率,kW;Pbt,t為儲電裝置的區域性有功功率,kW。

2.1.2 天然氣能量流動平衡

天然氣能量的流動主要應用在工業生產和生活用氣兩大領域,天然氣儲氣罐可以隨時充放氣,滿足天然氣在綜合能源網絡中的實時流動,為天然氣能源的負荷供給提供了保障功能[15]。式(2)為天然氣能源在網絡中的流動平衡公式:

Wt+Wgs=WLt+WGTt

(2)

式中:Wt為天然氣井在t時間內產生的有功功率,kW;Wgs為代表天然氣在儲氣罐的有功功率之和,kW;WLt為所有天然氣產生的區域性負荷;WGTt為天然氣機組的有功功率之和,kW。

2.1.3 熱力能量流動平衡

熱力能量的流動主要應用于工業領域和生活用熱領域,儲熱設備能夠實時進行充放熱,可以避免熱能的過度流失且保證用熱負荷的穩定。對于熱力能量的流動平衡公式如下所示:

Qt+QGTt=QLt

(3)

式中:Qt為熱力機組產生的有功功率之和,kW;QGTt為燃氣機組的有功功率之和,kW;QLt為熱力能量流動區域內的熱負荷之和,kW。

2.1.4 其他綜合能量流動平衡

電-氣能量的耦合是綜合綠色能源,能量由電能轉化為天然氣,可以減少天然氣井的開采。式(4)為電能向天然氣能流動的平衡公式:

Wt=∝Pt/H

(4)

式中:∝為電能向天然氣能流動的效率;H為天然氣熱值,J/kg。

電-熱能量的耦合是由熱電機組和電鍋爐兩大設備組成的,可以避免其中任意一項能量的應用高峰。式(5)為電-熱能量流動平衡公式:

Qt=βPt

(5)

式中:β為電能與熱能之間的轉換效率。

電-熱-氣能量的耦合可以全面性提高綜合能量的應用效率,其能量流動平衡公式如下:

Pt=βWtH

(6)

Qt=δWtH

(7)

式中:β為燃氣機組中天然氣與電能之間的轉換效率;δ為燃氣機組中天然氣與熱能之間的轉換效率。

2.2 綜合能源信息服務數據控制

對信息進行優化控制,得到優化控制模型。在進行控制前建立約束條件:

(8)

根據約束條件,建立多個區域下的綜合能源信息服務數據控制系統,分別在每個區域內設定相應的能量流動平衡公式,公式內容如下:

Si=Si-1+Si-2+Si-3+…+Sn

(9)

式中:Si為i區域內流動的能量;n為綜合能源信息服務系統中共有n個區域。眾多綜合能源管理區域中的服務數據可以在云平臺中生成控制方案,利用云平臺的協調能力保障多個區域對綜合能源的合理運用。

3 實例分析

為了驗證本文提出的基于云平臺的綜合能源信息服務框架的實際應用效果,進行實例分析。分別探究綜合能源信息服務框架的能耗、運營成本、對智能終端的需求響應和運維狀態。選用本文的服務框架對綜合能源進行系統性的分析與規劃,根據能源分析結果、時空分析結果和指標分析結果建立維度,實現維度的統一化管理,對不同的能源數據進行耦合仿真,通過協同優化和信息評價得到能量的流動狀態,從橫向進行能源之間的互補協調優化,從縱向實現能源之間的分層協調優化,實驗規劃的綜合能源系統如圖4所示。

圖4 綜合能源系統

對于能源信息服務框架來說,能耗是核心問題,使用本文服務框架對用戶的能耗進行感知,得到的實驗結果如圖5所示。

圖5 能耗實驗結果

根據圖5可知,電能日產量低于3.5萬kW·h,本文提出的服務框架能夠同時連接儲能中心、數據中心和通信中心,通過統一建設實現運維和管理,采用貫通式連接滿足數據的不同要求,本文采用的儲能方式為云儲能方式,能夠有效將綜合能源客戶端的分散性能源集中在云端,通過虛擬儲能方式來代替實體儲能方式,在不同的時間和空間內,綜合能源都可以得到很好地復用,從而有效降低能耗,同時能夠減少復雜的安裝工作和維護工作。

運營成本實驗結果如表1所示。

表1 運營成本實驗結果

根據表1可知,本文提出的服務框架能夠有效降低運營成本。本文設計的服務框架利用云平臺技術對能源的電流和電壓以及運行狀態進行全面分析,在對用電行為進行感知時,通過工況監測實現全時段的精細化分析,有效降低運行成本。

對智能終端的需求響應實驗結果如圖6所示。

圖6 需求響應實驗結果

根據圖6可知,在引入本文的服務框架之前,電力負荷的需求響應時間在0.05～0.10 s波動,而在引入本文設計的服務框架之后,需求響應低于0.01 s,能夠在短時間快速響應各種不同的要求,達到響應分析。綜上所述,本文提出的服務框架具有極好的需求響應能力,通過云平臺連接大數據挖掘技術挖掘用戶的潛在能力,利用激勵性互動機制對信息進行有效分析,通過分布式設備實現多能源融合需求響應,從而保證能源信息運行的靈活性,保證綜合能源運行的穩定性。

運維狀態實驗結果如圖7所示。根據圖7可知,本文提出的服務框架內部的協同設備和服務器能夠協調配合,從而確保服務框架的運維效果,云平臺內部強大的計算性能能夠滿足數據運營要求,同時配備文字和圖像識別功能以及大數據處理功能,連接服務邊緣,從而提供更加高效的運維服務。云端與設備之間連接,在對大數據進行運維分析時,可以快速檢測到運行過程中存在的故障與缺陷,通過現代化的管理向客戶展示多元化的技術服務。

圖7 運維狀態實驗結

綜上所述,本文提出的基于云平臺的綜合能源信息服務框架具備很強的分析能力,能夠協調控制,完成負荷數據優化,根據系統的運行結構和運行特性,給出合適的調配方案,從而提高綜合能源的機組備用容量,確保能源能夠更好地交互,提高能源的利用效率,降低綜合能源信息服務能耗,減少工作過程的運行成本。在引入云平臺后,大數據可以在云端得到更好的處理,通過建立更好的約束條件,實現優化調度,保證運行過程的安全性,增強綜合能源信息服務框架需求側的彈性。

4 結 論

綜合能源信息服務框架對綜合能源在多個區域內的合理運用起到決定性作用,框架中的每條控制指令均是綜合能源的最終執行指令,為了能夠優化綜合能源信息服務框架,本文基于云平臺做出以下研究:

(1)從系統架構、技術架構和云平臺架構三方面搭建了綜合能源信息服務框架,全面增強了綜合能源信息在架構系統中的可識別程度、個性化程度和信息感應程度。

(2)在云平臺中對電力能量、天然氣能量、熱力能量以及三種能量的耦合能量進行了流動平衡數據管理和控制,增加了服務框架的數據處理能力和綜合運用能力。

在未來的發展中,綜合能源種類和用途將更為廣泛,所以還需要對服務框架進行多領域協同智能管理方面發展,滿足服務框架的智能性和多樣性需求。