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2.5 基于信息物理融合模型的优化控制
以物理电网及信息网络、能量管理系统作为物质基础,融合模型与分析控制理论作为方法支撑,充分利用大数据分析、分布式智能、全局优化等技术,可以实施配用电优化控制。文献[30]基于信息物理融合思维,提出了一种孤岛微电网有功控制模型,含有以频率为触发信号的需求侧单元、可再生能源发电、电池储能单元等。文献[31]基于能量信息化与互联网化技术,借鉴信息网络中计算、带宽、存储等资源的灵活管理调控方法,提出分布式电池储能系统架构与互联网化管控关键技术,在数据中心、通信机房、电动汽车、建筑节能等多个领域中推广与试点应用。文献[32]研究信息物理融合的智能空调响应不确定性尖峰折扣电价的动态优化模型,采用动态优化区间的模型预测控制,达到保证在用户定义的舒适性范围内,使用户电费支出最小,也即在电网尖峰期用电量最小的目标。
2.6 仿真与验证技术
根据电力CPS原型特征构造其模型并进行数字仿真,可为当前相关理论和应用问题的深入研究提供仿真、测试和验证支撑。形式化验证主要是为了实时系统的安全性及稳定性,通过形式化验证,可以从逻辑分析的角度验证系统的合理性及可行性。仿真验证过程见图3。
图3 电力CPS的仿真验证过程
文献[33]指出由于电力流和信息流在数学模型上的本质区别,需要建立实时联合仿真平台;基于电力仿真工具OPAL-RT和和通信仿真工具OPNET,研制开发了数据交互接口及数据转换模块,建立了电力CPS实时仿真平台。为了解决不同模型间的时间同步问题,文献[34]设计了主从式CPS协同仿真平台,重点分析了所设计的融合式时间同步策略,通过微电网仿真算例,验证了所建立的协同仿真平台及其时间同步策略的准确性和有效性。基于相关技术,从数字与动模测试验证互补的角度,提出配电网CPS数模联合测试验证平台,可以复现电力系统和信息系统耦合的动态过程。另一方面,电网CPS作为安全攸关的系统,需要引入形式化验证方法来校验融合模型的正确性,支撑基于融合模型的CPS分析与控制方法研究。文献[35]面向CPS的控制应用程序,基于自动机理论建立统一的系统验证模型,并提出了对该模型进行形式化验证的算法。
下文将选取主动配电网柔性负荷控制、用电侧电能质量监测、CPS安全保障等研究热点,对面向未来智能配用电的CPS应用前景进行展望。
3 面向未来智能配用电的信息物理系统应用展望与挑战
3.1 ADN中的柔性负荷控制
在配电网领域,DER接入量不断增大,以及可控负荷的增多,使得传统配电网将面临诸多的挑战;尤其当前高渗透分布式光伏电源接入配电网等趋势,将改变传统配电网潮流单向辐射状供电模式。为了应对上述问题,主动配电网(ADN)强调对现代配电网中的各种可控资源,特别是分布式可再生能源从被动消纳到主动引导与主动利用。
云计算除了为智能电网提供高性能计算服务外,云中心有望作为一种高能耗的可控负荷与配电网进行双向互动。文献[38]基于分类与定价策略,提出主动配电网中云计算资源的优化配置模型,展示了云计算的商业模式在降低主动配电网ICT投资成本,实现计算资源互补方面的潜在应用效果。由于计算负荷可在云端进行调度与迁移,这一特性使得云中心可作为可控负荷参与到ADN的需求侧响应中,但“数据中心并网”涉及业务连续性、能耗综合代价等问题,在技术上存在挑战。
除了云数据中心,ADN中还存在多种可控负荷。文献[39]认为ADN具备信息物理系统的基本形态,为了更有效地实现源网荷协调控制,考虑了馈线控制和电力客户两方面的效益,基于混合系统模型提出柔性负荷信息物理融合的控制模型与方法。但是,如何得到柔性负荷的特征仍是一个挑战,需扩展现有信息模型,使配电终端可感知负荷特性,实现信息物理融合的“即插即用”,支撑用户主动进行双向互动。
3.2 用户侧电能质量监测
智能电网的一个主要特征是监测装置的广泛应用以及由此获得的大量现场数据。随着分布式能源及分布式电源的增加,用户侧对电能质量的影响越来越大,电能质量监测受到高度关注。
为了高效获得电能质量数据,综合考虑用电环境的物理特性和电能质量数据的关系具有重要意义。事实上,同类型用户的电器特性和用电行为具有一定的相似性,对电能质量造成的影响也具有相关性。文献[40]提出了一种自检测电能质量数据时空压缩感知方法,充分考虑多个同类型测量对象的数据相关性,将不同小区的用电数据投射为二维矩阵,减少电能质量传输数据量;并针对冲激脉冲信号,在用户端加入自检测机制,保证测量数据的准确性和稳定性。文献[41]采用类似的压缩感知方法,将电能质量由一维信号变换为二维信号,并根据图像可稀疏表示的原理,实现对暂态和短时电能质量测量数据的压缩采样和信号重构。
传统的电能质量研究关注电能质量危害的抑制和消除。随着监测能力的增强,电能质量扰动数据中蕴含着大量涉及系统和设备运行状态的暂态信息,可以用于解决故障诊断、系统设备运行状态监视、负荷监测等问题。但是,如何将相关理论与现有的物联网、大数据结合起来,通过信息物理融合模型,提高智能用电环境下的监测精度和效率,有效管理电能质量监测数据,依然是一个挑战。
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