國網(wǎng)江西省電力有限公司寧都縣供電分公司 廖贊華 龔享金 謝小榮 郭志磊 謝曉帆

礦石燃料不可再生，全球范圍內(nèi)儲量正在慢慢的被消耗殆盡，為了應(yīng)對這種現(xiàn)象，可再生能源如何被高效利用成了大家爭相研究的課題。雖說太陽能、風能、水力等綠色能源可以說“取之不盡，用之不竭”，但這些能源被開采利用通常有分布零散、容量大小不一、區(qū)域依賴性比較大等特點，而且這些小電源管理的軟、硬件廠家、種類繁多，如何統(tǒng)籌規(guī)劃入網(wǎng)管理監(jiān)控成為難題，本文提出一種能夠兼容接入大部分廠家小電源數(shù)據(jù)，監(jiān)控其運行狀態(tài)，能夠?qū)ζ涔收线M行預(yù)控分析的一體化管控系統(tǒng)。

1 引言

區(qū)域小電源并網(wǎng)可能提高能源利用率，減少或緩建大型電力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，降低電網(wǎng)損壞。因其能量來源多為太陽能和風能，有害物質(zhì)排放量幾乎為零，對于環(huán)保的重要性不言而喻。另外這些綠色能源因其設(shè)計特殊性，對于電網(wǎng)穩(wěn)定性的提高意義非常大，如電網(wǎng)大面積故障時，分布式小電源仍能正常運行。綜上所述，區(qū)域電網(wǎng)小電源并網(wǎng)帶來的好處是顯而易見的，反之，對于分布廣泛的小電源進行管理也是保證其優(yōu)點體現(xiàn)的重中之重。

市面上眾多廠家的小電源運行管控設(shè)備接入雖說都遵循相關(guān)規(guī)范，但各自廠家還會在遵循規(guī)范的情況下進行自定義擴展，這就對接入管控系統(tǒng)兼容性提出了非常高的要求，如何適配不同廠家設(shè)備，是本系統(tǒng)要解決的重點之一。

本系統(tǒng)中包含基于中間件的設(shè)備自適應(yīng)接入模塊、基于動態(tài)自動建模的小電源運行監(jiān)控模塊、基于人工智能的故障錄波分析預(yù)警模塊、故障輔助決策模塊。系統(tǒng)中其他的一些例如權(quán)限管理、歷史數(shù)據(jù)管理等模塊對于區(qū)域電網(wǎng)小電源一體化接入及管控系統(tǒng)的安全性和易用性也有很大幫助。

2 基于中間件的設(shè)備自適應(yīng)接入模塊

系統(tǒng)中對于不同設(shè)備的接入管理采用面向消息的中間件技術(shù)MOM（MesSge-Oriented Middleware）。中間件是系統(tǒng)中獨立于其他模塊，起到信息交換作用的一個獨立服務(wù)模塊，支持標準的協(xié)議和接口，支持分布式計算和多平臺交互。主要針對不同通訊協(xié)議及相同類型協(xié)議中自定義擴展部分進行適配。系統(tǒng)中插件庫涵蓋了相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)絕大部分廠家設(shè)備，針對不同設(shè)備單獨設(shè)計插件，通過中間件管理眾多插件，簡單來說，設(shè)備上送信息經(jīng)過中間件解析可被系統(tǒng)識別為模型中相關(guān)節(jié)點，系統(tǒng)下發(fā)指令經(jīng)過中間件解析，可以準確的被具體設(shè)備接收。這樣系統(tǒng)就可以實現(xiàn)對不同廠家設(shè)備的管控。

3 基于動態(tài)自動建模的小電源運行監(jiān)控模塊設(shè)計思路

本系統(tǒng)中小電源運行監(jiān)控模塊的實現(xiàn)采用的是動態(tài)自動建模。動態(tài)自動建模即是在系統(tǒng)中預(yù)置的設(shè)備庫中選擇要添加的設(shè)備，添加過程中正確配置通訊方式后可自動在系統(tǒng)中生成對應(yīng)的圖形和模型，圖形部分采用2.5D顯示方式，包括小電源在系統(tǒng)可視化模塊中顯示內(nèi)容，例如光伏發(fā)電可實時顯示發(fā)電板朝陽角度，風電風機轉(zhuǎn)速可與顯示系統(tǒng)中動畫匹配，直觀的展示風機轉(zhuǎn)速，給枯燥的工業(yè)管理系統(tǒng)增加了一抹靈動。對于需要監(jiān)控的數(shù)據(jù)類型也可實現(xiàn)自定義配置其是否有效及有效方式，還可對數(shù)據(jù)設(shè)置閾值，越限告警，為設(shè)備正常運行打下堅實基礎(chǔ)。

利用改進后的雙緩沖繪圖渲染算法以及BSP（二元空間劃分樹）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)系統(tǒng)中對于設(shè)備模型管理數(shù)量級可達到百萬級別而且滿足刷新或操作不卡頓。采用UI線程與其他業(yè)務(wù)線程分離的實現(xiàn)模式，提高系統(tǒng)的可用性和人機交互友好性。

4 基于人工智能的故障錄波分析預(yù)警模塊

4.1 特殊分布式存儲系統(tǒng)的實現(xiàn)方法

目前電網(wǎng)中數(shù)據(jù)采集頻率都很高，這樣就會產(chǎn)生大量的正常運行數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲與故障數(shù)據(jù)分析模塊尤為重要。

系統(tǒng)中的分布式存儲模塊是一種改進型的存儲形式，傳統(tǒng)的分布式存儲系統(tǒng)是數(shù)據(jù)分散存儲在多臺獨立的設(shè)備上，而本系統(tǒng)采用單臺服務(wù)器，將存儲空間虛擬分配成不同區(qū)域，模擬分散存儲模式，在有限的條件下達到與傳統(tǒng)分布式存儲系統(tǒng)同樣的效果，可以節(jié)省實現(xiàn)分布式存儲系統(tǒng)所需的人力和財力。

4.2 人工智能在小電源故障分析預(yù)警中的作用

小電源數(shù)量多、分布式是其特點，發(fā)生故障的概率也相應(yīng)提升，發(fā)生故障時如何及時的定位故障和分析出故障原因是非常重要的功能實現(xiàn)。

近年來隨著反向動力學模型的不斷完善以及三維運動捕捉技術(shù)的不斷進步，三維步態(tài)分析技術(shù)在科研及臨床上的應(yīng)用越來越廣泛[2-4]。然而，三維步態(tài)分析技術(shù)結(jié)果的可靠性受較多因素的影響，如：下肢反向動力學模型的選擇，實驗室的設(shè)置(三維測力臺的參數(shù)設(shè)定，紅外線攝像機在三維空間內(nèi)坐標的校準)，以及研究人員對下肢骨性標志位置的掌握程度以及測試過程中反光球貼點的一致性等[5]。因此，在實驗室建立過程中，下肢生物力學參數(shù)重測信度顯得尤為重要。然而，迄今為止，國內(nèi)還尚未有同時測定下肢運動學，動力學，地面反作用力，表面肌電信號重復性的相關(guān)研究報道，因而，下肢生物力學參數(shù)的重測信度的研究顯得極為迫切。

系統(tǒng)會對發(fā)生故障告警的設(shè)備進行故障錄波，且故障發(fā)生前后錄波時間段可自由設(shè)置，保證適合當前電網(wǎng)運行情況。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能領(lǐng)域的一個分支，包括分類（Classification）、估計（Estimation）、預(yù)測（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）等方法。

系統(tǒng)首先會根據(jù)已經(jīng)分類的訓練集進行提煉，在該訓練集上運用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分類模型，對于沒有分類的數(shù)據(jù)則會根據(jù)規(guī)則庫內(nèi)相應(yīng)規(guī)則自動分類，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動分析功能。經(jīng)過分析后的數(shù)據(jù)經(jīng)過一系列算法加持后，能夠自動分析出故障原因。

對于實時數(shù)據(jù)的監(jiān)測分析還能實現(xiàn)故障預(yù)警功能，對得到的數(shù)據(jù)進行估計、預(yù)測后，再與原有數(shù)據(jù)集進行相關(guān)性分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則的比對，能夠高效的得到故障前預(yù)警信息，對于提高電網(wǎng)運行安全性和穩(wěn)定性，降低事故率有很好的輔助作用。

4.3 故障輔助決策模塊實現(xiàn)思路

故障輔助決策模塊作為一個單獨的功能模塊，其是實現(xiàn)思路還是跟人工智能有較大關(guān)系。

傳統(tǒng)的故障輔助決策實現(xiàn)都是基于專家?guī)鞂崿F(xiàn)的，而專家?guī)旄嗟囊蕾嚱?jīng)驗，沒有自主學習功能，本系統(tǒng)中解決了這個問題，一些特定數(shù)據(jù)的聚集可能預(yù)示著一個特定的故障，而特定故障還會有相應(yīng)的解決辦法，系統(tǒng)會自動學習擴充故障特征和解決辦法，一個會無限豐富的專家?guī)鞂τ诮鉀Q故障輔助決策是非常有意義的。

5 小結(jié)

本文主要介紹了一種區(qū)域電網(wǎng)小電源一體化接入及管控系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)方法，實現(xiàn)中充分利用前沿技術(shù)，高效算法，解決生產(chǎn)中遇到的難題，系統(tǒng)的實現(xiàn)能夠有效的解決小電源接入管控，減少小電源并網(wǎng)對區(qū)域電網(wǎng)的影響，降低小電源控制設(shè)備故障率，提高區(qū)域電網(wǎng)運行安全性、可靠性。