淺析智能電網技術在智能農場中的應用

耿宵慧

（國網棗陽市供電公司，湖北 襄陽 441200）

0 引言

在農業領域中，農作物灌溉、采集以及加工等過程對電能的需求十分巨大。同時，農業生產中的殘渣和廢物具有很好的發電潛力，利用其生物質能進行發電的技術已經十分成熟。加上光伏、風能等可再生能源的綜合利用，可以有效降低農業生產中的電能消耗。近年來，智能農場的概念逐漸興起，智能農場是一種農場管理方法，它可以利用信息與通信技術、衛星定位技術、物聯網技術和人工智能技術等，通過實時的監控、各類參數的調整、各類資源的綜合利用來實現農場利潤的最大化，也能為設施中的作物和養繁殖物創造最佳環境，生產高質量的農產品[1-2]。此外，智能農場技術還可以準確預測產量，估計農業的副產物以及農業廢物的能源潛力，即估計谷類作物的秸稈，玉米、水稻和小麥的殼等農業廢物的存儲量，以及利用其生物質能進行發電的能力。

目前，隨著計算機技術、電氣自動化技術、人工智能技術在農業領域的廣泛應用[3-5]，智能電網技術作為以上技術的集成，可以視作是電力系統與海量信息的結合體，能夠在保證電力系統安全運行的前提下，將光伏、風能、生物質能、可再生能源與傳統發電方式有效結合，將電力系統與統計學、應用數學和智能算法等領域相融合。基于此，本文提出了一種智能農場與智能電網的集成方案，不僅能使農場科學地改變用電行為和用電方式，還能夠通過計算農場中農業廢物的存儲量來決定是向電網購電還是輸送電能，從而提高農場經營效益，促進現代農業的可持續發展。

1 智能農場概述

傳統農場的面積大、生產環節復雜，造成其管理不便、經濟效益低等缺點[6]，智能農場區別于傳統農場，結合了農業科學、信息和通信技術（Information and Communication Technology, ICT）、決策支持系統等領域，以實現最佳決策。典型的智能農場通常由獲取各類信息數據、傳達數據、分析數據和實施最佳決策等環節構成。GPS和GIS也是智能農場中的重要技術，通常，智能農場中的各類信息可以通過數據點手動采樣、現場傳感器采樣、無人機采樣或衛星采樣等方式進行。

田間傳感器負責收集對作物產量至關重要的信息，包括大氣溫濕度、土壤濕度、氧氣濃度、光照強度以及有害氣體濃度等環境參數，并通過大數據模式與數據挖掘技術，完成對生長過程中產生的生長數據的分析處理，得到合理的產量預估[7]。

智能農場中的通信技術往往采用ZigBee技術，ZigBee技術具有成本低、延時短和易于設置等特性[8]。只需要將檢測模塊放置在檢測區域，就可以通過ZigBee網絡將農場內采集的數據傳輸至PC端，實時顯示農場中傳感器收集的各項環境參數。

智能農場的本地服務器與云服務器相連，可以從云服務器上獲取一段時間內的天氣信息和不同作物的特性信息，通過天氣情況對智能農場內部實施干預。天氣信息可以由當地的氣象站直接提供，計算機終端則是提供決策支持系統，向用戶呈現信息以便用戶進行決策，智能農場內也有用于執行決策的執行器。

2 智能電網與智能農場集成

2.1 智能電網的構成

智能電網的最終目標是建設成為覆蓋電力系統整個生產過程，包括發電、輸電、變電、配電、用電及調度等多個環節的全景實時系統[9]。其主要由需求側管理（Demand Side Management, DSM）和分布式發電（Distributed Generation, DG）兩個方面構成。

DSM是指根據智能電網的目標來控制電力使用的技術，在廣義上可以概括為能源效率、使用時間、需求響應和旋轉備用。DG則是指使電網所有者能夠在偏遠地區并入許多發電廠的技術，DG技術對于風能和太陽能發電等可再生能源尤其重要，因為這些能源廠大多數設置在不同的偏遠地區。此外，電網所有者還可以使用小型生物質發電作為供應來源。

2.2 智能農場與智能電網的集成模型

智能農場和智能電網的集成模型如圖1所示。該模型含有一個熱電聯產工廠，以農作物灌溉過程中的給水為例，現場傳感器通過ZigBee技術無線連接到網關，網關則連接到智能農場內部或附近的數據中心以及氣象站，數據中心與云數據中心相連以獲取相關信息，由此確定在灌溉過程中給定作物不同生長階段的最佳水分脅迫水平。

數據中心連接到計算機終端，該計算機終端向相關的智能農場代理（智能代理）發送相關決策信息，由智能代理負責協調決策。該模型中，智能灌溉系統也可包含在內，其功能是由執行器單元來實現的。

為了實現智能農場與智能電網的集成，需要對智能農場模型進行改進，將農業廢物能源潛力的計算納入智能農場當中。能源潛力的計算是通過考慮儲存的農業廢物量相對于可以再次獲得廢物的時間和智能農場中儲存廢物的成本來計算的。此外，還需要考慮到智能農場向電網歷史購電和售電的情況，從而使得農場能夠選擇何時向智能電網供電、何時使用農場本身的電能、何時從智能電網購電。

智能農場-智能電網的集成系統還具有以下功能：現場傳感器定期拍攝現場快照，通過網關路由器將其發送到數據中心。使用智能農場的數據中心構建相關信息的圖片，并將其與標準圖片進行比較，結合當前的各項環境參數，實時調整培育方案。

智能農場還可以對當前維持農場運行所需的電力進行評估，然后將其電能需求信息發送到智能電網端。由智能電網將電能可用性和定價信息反饋給智能代理，再由智能代理將其與可用生物質的生產和儲存成本估計值進行比較。如果智能電網的電力成本低于生產能源和儲存生物質的成本，則智能代理會做出由農場向電網購電的決定。而在用電高峰或電能短缺的情況下，智能電網會向智能代理傳達電能需求以及電價。此時，智能代理會根據電能生產和存儲的成本來評估。如果此時發電能夠盈利，則由農場側發電，向電網供電。

3 前景與挑戰

智能農場與智能電網結合的發展前景十分廣闊，一方面，通過智能農場的精準預測和用電設備的控制，使其能夠很好地滿足電網需求側響應的要求；另一方面，智能農場具有利用農作物廢物發電的能力，從而使得農場由單一的從電網購電變成了根據發電成本和電網負荷狀況既可以向電網購電，也可以向電網供電的雙向選擇，有助于挖掘偏遠地區用戶的潛在發電能力，減少傳輸浪費，形成一個更高效的能源電網。同時，也促進了偏遠地區電力、通信技術的不斷更新，科學地解決農業廢物，避免農民自主進行焚燒，能夠很好地減少環境污染，緩解全球變暖等問題。

雖然智能農場與智能電網相結合具有許多優點，但其中的風險和挑戰仍然不容忽視。其中，較為關鍵的挑戰有：1）數據恢復和采集技術。由于傳感器的數據有時會更新和覆蓋，容易導致之前收集的數據被覆蓋。但是在對數據中的有效信息進行提取之前，歷史數據不應該被覆蓋，一旦被覆蓋，則會嚴重影響數據收集的準確性。2）數據的實時處理技術。考慮到智能農場和智能電網中的應用程序時常需要根據實時數據進行數據處理、分析，這就對數據清理的時間提出了較高的要求。就已有的技術而言，具有Hadoop的、基于云的基礎設施是保障數據能夠進行快速實時處理的一種方案，但仍存在著延遲、網絡擁塞、計算速度有限等固有問題[10]。3）通信安全。快速、安全、可靠的通信通道是涉及數據實時分析的另一項挑戰。保護通信通道的信息安全是一項復雜而耗時的任務。若該環節出現問題，可能導致用戶的商業信息被泄露。而對于電網數據而言，其可能遭受網絡安全攻擊，故對其數據的保密性、安全性也需要十分重視。4）加強無人機技術研發。無人機監測是智能農場監測技術的重要環節，采用無人機可節約大量的人力、物力。但現行的無人機技術缺乏針對農業產業的、統一的行業標準，其續航能力、采集數據的準確性也無統一的衡量標準，這也是無人機應用時需要妥善處理的問題。