基于云計算的優化配網調度執行系統研究

彭 磊,郭劍黎,郭祥富,許國偉,武 柯

(1.國網河南省電力公司,河南 鄭州 450000;2.河南九域騰龍信息工程有限公司,河南 鄭州 450000)

0 引言

隨著電網規模的逐漸擴大,配網調度系統也在不斷更新換代。配網在具有高度復雜度和不確定性的電網下工作,會受到許多因素的影響,比如雷雨刮淋、太陽暴曬后絕緣老化等。這些因素會影響電網的正常運行,造成安全威脅及不必要的損失。

為了優化配網調度執行,相關學者開展了研究。姜文等[1]提出了一種態勢感知的配網調度系統。該系統利用支撐平臺對配網調度進行搭建,通過采集配網數據和運算,并配合電網態勢感知圖,從而實現配網調度執行工作;但該系統在數據處理、數據分析等方面存在配網調度不合理的現象。徐金芹[2]提出了一種圖模一體化的配網調度系統。該系統采用圖模一體化的概念,利用圖形數據的分類實現了配網調度執行的工作。但該系統在功能的穩定性和專業性上還需進一步優化。

針對上述文獻中的不足,本文設計了一種基于云計算的優化配網調度執行系統。該系統采用云計算技術,搭建主動配網云邊協同計算體系,以針對配電調度進行邊緣計算節點的遠程操作。該系統提高了配網調度執行的優化能力。此外,該系統利用圖模一體化設計實現配網調度數據的可視化,并通過兩點估計法大幅提升了配網調度的控制能力[3]。

1 基于云計算的優化配網調度執行系統設計

為進一步優化配網調度的執行工作,本文設計了基于云計算的優化配網調度執行系統。該系統采用云計算技術,設計了主動配網云邊協同計算體系,實現配電調度邊緣計算節點的遠程操作[4];聚集配網信息采集、通信、計算的海量終端設備,實現了對配網調度執行的優化。

基于云計算的優化配網調度執行系統如圖1所示。

圖1 基于云計算的優化配網調度執行系統

圖1中:實線箭頭表示兩個模塊之間的數據交流和信息傳遞;虛線箭頭表示兩個模塊之間存在控制命令和狀態反饋。配網調度的目的是確保電力系統的安全、合理運行。云計算優化配網調度執行系統利用云計算和邊緣計算技術,實現對配網調度的虛擬化服務;將配網調度中運算數據、存儲和網絡資源虛擬化后集中管理,從而提高系統的數據存儲和計算服務性能。配網調度通過云計算搭建遠程通信云平臺,將云計算模式轉換成邊緣計算,使計算、存儲等資源更靠近數據源,從而確保平臺得到安全保障。

配網調度執行系統以服務導向架構(service-oriented architecture,SOA)為基礎,通過企業服務總線(oracle service bus,OSB)將配網調度的各模塊聯系起來,使系統內部各部分保持信息互通,從而確保系統運行的整體化。在配網調度系統中,通過硬件設計對配網數據進行采集、處理。所有采集的數據、信息以及指令等,都需通過標準化結構進行標準化[5]。配網調度系統中包含多個子系統。子系統完成配網調度的不同功能,可以實現配網調度的功能覆蓋以及保證信息傳輸的可靠性和時效性。

1.1 硬件設計

基于云計算的優化配網調度執行系統的硬件設計,將系統劃分為安全一區、安全二區和安全三區。該系統的硬件結構包括服務器A、服務器B、服務器C以及計算機工作站。該系統采用分布式結構[6],以實現配網調度執行,并使系統得到優化。

基于云計算的優化配網調度執行系統的系統硬件結構如圖2所示。

圖2 系統硬件結構圖

圖2中,計算機工作站采用的計算機設備為機架式服務器。該服務器內部帶有多核中央處理器(central processing unit,CPU),利用最高帶寬的輸入/輸出(input/output,I/O)總線,實現配網調度的云計算的運算和事件處理功能。該服務器采用集群技術,容錯性較高。計算機工作站采用的是Unix操作系統,能夠更好地執行配網調度[7]。

本文中的數據傳輸接口服務器采用多機集群技術,使得前置系統的負載均衡、通道接入的節點完全平等。如果某節點出現故障,則該節點的數據傳輸由其他節點自動接管[8]。利用分布式采集技術,系統實現了配網調度的數據采集、報文解析、通道判斷切換等功能。

系統中的數據服務器和存儲設備采用統一設備,以實現配網歷史數據的統一存儲與管理。應用服務器采用Web服務器,以實現配網日常工作的正常運行監控、信息發布以及報表管理等。

系統中的配網調度統一數據采集模塊通過傳輸控制協議(transmission control protocol,TCP)和用戶數據報表協議(user datagram protocol,UDP)將采集到的數據保存至實時數據庫,以實現配網調度的數據穩定通信[9]。系統采用順序標記哈希標的算法,以實現數據實時索引技術,從而提高數據庫的讀寫速度。

本文采用網絡開發TCP,同時在服務器端采用多線程結構,以線程技術監管服務線程,提高了并發響應、高吞吐量以及處理速度,并且使系統資源占用最小化。系統采用多層緩存技術,實現了數據讀寫的實時性;使用優先級搶占多層緩存分配方法,實現了事件有關的操作內存與操作文件I/O的速度匹配[10]。本文采用數據壓縮與小波變換技術實現對配網調度采集數據的壓縮,并在小波變換后保持信號的低頻、高頻部分高精度以及高壓縮比,同時還具有去噪功能。

1.2 軟件設計

基于云計算配網調度執行系統的軟件設計包括圖模一體化維護、配網圖形排布、配網潮流分析計算,以及圖表和報表的生成。該軟件采用客戶端/服務端(client/server,C/S)和瀏覽器/服務端(brower/server,B/S)混合架構,以實現配網調度人機工作的可視化執行。

基于云計算的配網調度執行系統的系統軟件結構如圖3所示。

圖3 系統軟件結構圖

本文系統軟件采用調度能量管理系統(energy management system,EMS)、工程生產管理系統(power production management system,PMS)、地理信息系統(geo-information system,GIS)以及人工干涉對軟件平臺進行支撐,以共同完成優化配網調度執行的工作。軟件設計中采用開放性、分布式體系和面型對象的技術,通過系統的支撐平臺實現配網調度應用在操作系統上的分布設置。配網調度應用軟件可實現配網調度實時運行監控的仿真、運行數據的發布、報表的管理等具備智能報警、停電分析、拉限電分析以及配網操作預案等功能。系統軟件通過人機界面將配網調度數據展示給用戶。

本文的軟件部分潮流計算模塊采用Visual C++9.0語言編寫,利用內嵌X86匯編語言編寫部分矩陣計算。潮流計算是基于有功功率(P)和無功功率(Q)深入分解法與前推回代法,實現軟件架構動態的拓撲技術。由于主配網與自配網系統的電壓存在著差別,本文采用了兩種標準方式相結合的方法優化潮流計算方式。該方法既能計算全域的高電壓輸電網潮流,又能計算全域的低電壓配電網潮流。該方法還能提高算法的計算速度。

報表管理模塊采用自定義設計理念進行數據運行,根據用戶的不同需求采用系統報表的不同模式。停電分析模塊采用圖形化的方式直觀顯示設備和負荷的帶電性,并在圖形內設置了動態實時校驗,以實現對電網所有設備、負荷的帶電性進行狀態實時操作。拉限電分析模塊對各變電站、各饋線拉限電容量實時定量分析,并合理安排檢修的工作。智能報警模塊采用配置的方法,以動畫的形式展示潮流分析結果、重要負荷、故障負荷、檢修、掛牌、失電等分析圖。若發現運行異常的結果,系統將會發出報警信號。

所設計的軟件完成了配網調度的本地執行工作以及遠程執行工作,并且將配網調度的數據進行圖形化設置,以實現用戶的可視化;采用動畫模式展示配網調度運行狀態,以實現配網調度的執行。

2 基于兩點估計法的配網調度控制

本文通過執行優化配網調度,對配網調度控制進行研究。研究采用兩點估計法實現對配網的優化調度,進而實現配網調度控制。在配網調整過程中,本文構建了配網調度模型,通過兩點估計法確定各控制變量,以調整配網調度運行的穩定性與經濟性。

算法流程如圖4所示。

圖4 算法流程圖

圖4中,k為迭代次數。

本文對配網調度模型進行計算。配網相對于分布式電源,負荷的波動較小,因此可以忽略負荷的波動。本文采用成本最低的約束規劃,計算配網調度優化后的目標函數:

(1)

式中:L為支路數;rl為支路l的電阻;Pt,l為第t時間段支路l的開始端有功功率;Qt,l為第t時間段支路l的開始端無功功率;Vt,l為第t時間段支路l的開始端節點電壓幅值。

約束條件如下。

①潮流方案約束。對于節點i(i=1,2,…,n),約束條件是:

(2)

式中:Bij為支路i-j的電納;PGi為i的分布式電源注入有功功率;QGi為i的分布式電源注入無功功率;PLi為i的負荷功率;QLi為i的無功功率;ω為角頻率;Ki為i上并聯電容器投入組數;Ci為i上并聯電容器單組電納。

②每個節點的電壓約束。配電網中包括風力發電或光照發電等分布式電源。因此,計算節點電壓的約束范圍中,置信度計算式為:

P{Vmin≤Vi≤Vmax}≥β

(3)

式中:Vmin為節點電壓下限;Vmax為節點電壓上限;β為給定的置信度。

③支路潮流約束。支路潮流約束條件為:

(4)

式中:Smin為支路潮流的下限;Smax為支路潮流的上限。

式(1)～式(3)為增加功率交換區間的約束條件。以下利用兩點估計法進行求解。

(5)

進而可以計算:

(6)

方差為:

(7)

式(1)～式(7)為兩點估計法的基本流程。將其與蒙特卡洛模擬方法融合,能夠實現兩點估計法配網調度控制中不確定因素的計算,進而實現均值求解。本文將解出的均值通過兩點估計法組合成方程表達式并進行計算。這種方法大大提高了配網調度控制的計算效率,有助于配網在線調度控制和應用。

3 試驗結果與分析

本文通過對系統的測試來驗證本文系統的有效性。試驗前,需搭建試驗平臺。試驗平臺采用Smart TopoV5軟件系統仿真搭建。試驗過程中:數據庫軟件采用SAPW_DB V1.0;應用服務器采用DotNet Framework 3.5以上,SAPW_ServerV1.0服務端控制軟件。測試環境如下:操作系統為Windows Server 2003;CPU參數為Intel(R)Core(TM)i3-2100CPU@3.10 GHz;內存為4 G;硬盤內存為1 024 G。

試驗采用的數據為某電網企業配網調度運行關鍵數據。試驗數據如下:配網統計分析數據合格率為98.30%;配網電子接線圖掛牌置位規范率為99.81%;配網停電計劃規范率為98.90%;繪制單饋線圖時間為180 min/條;圖模維護準確率為97.36%。

搭建的試驗架構如圖5所示。

圖5 試驗架構示意圖

以下對配網調度執行的可靠性進行測試。測試結果與文獻[1]系統和文獻[2]系統試驗結果進行對比。試驗結果對比如圖6所示。

圖6 試驗結果對比圖

本文系統在進行配網調度執行的可靠性測試時,可靠性較高,在80%～100%之間波動;在進行第35次試驗時可靠性最高,為96%。文獻[1]系統在進行配網調度執行的可靠性測試時,可靠性在40%～80%之間波動,較不穩定;可靠性最高為78%,與本文系統相比存在差距。文獻[2]系統在進行配網調度執行的可靠性測試時,可靠性在30%～80%之間波動,最不穩定;可靠性最高為75%,與本文系統相比有很大的缺陷。由此可見,相對于文獻[1]系統和文獻[2]系統,本文系統對配網調度執行的可靠性測試的可靠性最高,并且有一定的發展前景。

基于配網調度執行的可靠性測試,本文對配網調度控制的精確度進行測試。試驗結果仍與文獻[1]系統和文獻[2]系統的試驗結果進行對比。系統精確度對比如表1所示。

表1 系統精確度對比

由表1可知,在進行配網調度控制精確度測試時,本文系統的精確度明顯較高,精確度均在80%以上。而文獻[1]系統和文獻[2]系統的控制精確度不相上下,控制精確度最高為60%,與本文系統相比存在著差距。因此,本文系統在進行配網調度控制執行時,精確度最高、實用性最好。

4 結論

為了優化配網調度的執行工作,本文設計了基于云計算的優化配網調度執行系統。本文采用云計算技術,設計主動配電網云邊協同計算體系。該系統通過遠程操作實現配電調度邊緣計算,大幅提高了配網調度執行優化能力。系統硬件設計構建了分布式結構,以實行配網調度。系統軟件設計通過圖模一體化操作,以實現配網調度數據的可視化。本文還構建了 C/S、B/S混合架構,以實現配網調度人機可視化的執行功能;利用兩點估計法對配網調度模型優化能力進行計算,以實現配網調度控制。

本文還存在著一些不足,如配網在不同環境下容易受到不同程度的影響。本文系統在環境極其惡劣的情況下,仍會出現調度計算誤差,因此還需進行更深入研究。