高仕斌，高鳳華，劉一谷，臧天磊，黃 濤，陳 奎

（1.西南交通大學電氣工程學院,四川省成都市610031；2.四川大學電氣工程學院,四川省成都市610065；3.都靈理工大學能源系,都靈市10129,意大利；4.中國礦業(yè)大學電氣與動力工程學院,江蘇省徐州市221116）

0 引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展利用以及物理網(wǎng)與物理網(wǎng)［1-3］、信息網(wǎng)與物理網(wǎng)的高度耦合［4-7］,形成精準感知、邊緣智能、共建共享、開放合作的智慧物聯(lián)體系和能源互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圈［8］,實現(xiàn)能源系統(tǒng)的萬物互聯(lián)［9］,構建社會/人、能源、環(huán)境、交通和市場信息共享交互以及業(yè)務綜合一體化的智慧能源服務系統(tǒng)［10］,成為了“數(shù)字新基建”的重點任務［11］（其中,社會是人與人之間的關系總和,也包括由人組成的不同機構的總和,本文用“社會/人”指代）。達成上述目標的核心路徑是構建具有感知（awareness）能力的能源互聯(lián)網(wǎng),即系統(tǒng)能夠實時依據(jù)內(nèi)在和外在環(huán)境進行自我動態(tài)分析和決策,以持續(xù)滿足系統(tǒng)的運行要求。

在現(xiàn)有能源互聯(lián)網(wǎng)的感知研究中,從安全運行角度對網(wǎng)絡進行（全景）態(tài)勢感知（situation awareness）已有研究報道［12-15］,其基本思想是以大數(shù)據(jù)［16］為基礎,對系統(tǒng)進行全方位實時動態(tài)風險評估,并依據(jù)評估的結果進行安全決策,以便增加系統(tǒng)的安全防御能力。然而,態(tài)勢感知僅聚焦于系統(tǒng)安全檢測、響應和預測,有必要進一步拓展感知的應用范圍。與此同時,在物聯(lián)網(wǎng)框架下,大量的移動設備組成了龐大的群智感知網(wǎng)絡（crowd-sensing network）［17-18］,使得系統(tǒng)容易獲取和分析社會/人的行為信息,進而依據(jù)行為信息動態(tài)調(diào)整系統(tǒng)的運行狀態(tài),實現(xiàn)人機的雙向交互。因此,為實現(xiàn)安全運行、能源金融、人機交互等的綜合一體化全息感知,并在此基礎上構建一個具有自配置（selfconfiguration）、自 優(yōu) 化（self-optimization）、自 治 愈（self-healing）和自保護（self-protection）等自主智能響應功能［19-21］的高度自治系統(tǒng)（autonomic system）,有必要研究能源互聯(lián)網(wǎng)具有包括態(tài)勢感知、群智感知在內(nèi)的更高級別的感知能力——自感知（selfawareness）能力［22-23］。

自感知系統(tǒng)除了具有自治系統(tǒng)的智能響應功能以外,還應滿足自預測（self-prediction）、自映射（self-reflection）和自適應（self-adaptation）3個更高級別的自特性能力［24-25］。當具有這3個自特性能力之后,系統(tǒng)能夠依據(jù)獲取的內(nèi)在和外在環(huán)境信息進行記憶、理解和學習,進而建立智能自感知模型,通過推理和決策系統(tǒng)的行為應對當前的運行環(huán)境,持續(xù)滿足系統(tǒng)的運行目標［26］。目前,自感知已在計算系統(tǒng)［27-29］、免疫網(wǎng)絡［30］、信息物理系統(tǒng)［31-32］和視覺傳感器網(wǎng)絡［33］中被研究和探討,然而,尚欠缺自感知在能源互聯(lián)網(wǎng)中的研究。為實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的智慧能源服務系統(tǒng),建立自感知能源互聯(lián)網(wǎng)理論與技術體系十分必要。

本文依據(jù)心理學自感知的概念,探討了自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的基本內(nèi)涵。在此基礎上,分析了構建自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的核心部分——“神經(jīng)”和“大腦”,即物聯(lián)網(wǎng),重點闡述了物聯(lián)網(wǎng)在構建自感知能源互聯(lián)網(wǎng)中的重要作用。進一步,以物聯(lián)網(wǎng)為核心依托,闡述了自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的信息框架和數(shù)據(jù)模型,初步形成自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的基礎架構。在此基礎上,闡述了自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的關鍵問題。最后,從不同角度給出了自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的具體應用方向。

1 自感知的基本概念

自感知的概念來源于心理學和認知科學［34-35］,主要研究人對自身活動和外在環(huán)境做出回應和處理當前狀態(tài)的能力。本章總結了心理學中自感知的基本概念,并將其映射到能源互聯(lián)網(wǎng)中,探討自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的基本內(nèi)涵。

1.1 心理學中感知的4個階段

從心理學角度來看,依據(jù)人對自身活動或外部環(huán)境做出回應與應答的能力,感知主要分為4個階段:無 意 識（unconsciousness）階 段、有 意 識（consciousness）階段、自感知階段和元自感知（meta-self-awareness）階段［36］。

在無意識階段,人存在一些心理活動,這些心理活動可能是長期的陳述性知識［37］。但是人不能依據(jù)該心理活動處理當前的意識行為,即不能對當前的內(nèi)部或外界信息做出回應和處理,缺乏有意識的判斷和處理能力［36］。

在有意識階段,人能夠感知自己與環(huán)境相關的位置和活動,并且能將當前的狀態(tài)和過去、未來的事件聯(lián)系起來,能夠對知覺、感情、想法和記憶等現(xiàn)象學內(nèi)容做出有意識的經(jīng)驗性理解［36,38］。

在自感知階段,如圖1所示,人能夠同時具有公眾自感知（public self-awareness）和私有自感知（private self-awareness）（紅色虛線框內(nèi)是元自感知特有的部分）。公眾自感知能夠感知物理和社會環(huán)境,并獲得外在的知覺、經(jīng)驗和信息［36,39-40］。私有自感知能夠通過反思自身的內(nèi)部狀態(tài),以便獲得有價值的概念性信息［33,36,39-40］。在此基礎上,人能夠利用公眾自感知和私有自感知建立考慮自我狀態(tài)和外在環(huán)境的實時自我心智模型,以此來調(diào)整自身的活動行為。此外,在自感知階段,人也能反思過去以及預測未來（該未來具有可預見性）的活動或后果。

圖1 人的自感知模型Fig.1 Self-awareness model of human

元自感知是自感知的最高級形式,具有多維智能感知能力,能夠依據(jù)多維信息（包括價值、性質、類別）進行智能活動（包括觀察、評估、分類）；相比自感知,元自感知除了能夠依據(jù)外部環(huán)境,還能夠綜合考慮其他人的心智模型構建自身的心智模型［36,41］。

1.2 從無意識到自感知的能源互聯(lián)網(wǎng)

隨著信息技術的不斷發(fā)展,能源的利用逐漸由傳統(tǒng)控制、集中利用向智能控制、分布式利用發(fā)展［42-43］,如附錄A圖A1所示。從物理層面來看,傳統(tǒng)的以電能為中心的能源利用方式逐漸轉向多能源統(tǒng)一并存的方式,實現(xiàn)各種能源的物理連接和互補協(xié)同,使得能源互聯(lián)網(wǎng)應運而生。從信息層面來看,以傳統(tǒng)工業(yè)控制系統(tǒng)為基礎的控制模式逐漸轉向為以互聯(lián)網(wǎng)為主體的智能控制模式。從用戶層面來看,隨著分布式能源的興起,用戶作為電能的消費者,逐漸變?yōu)楫a(chǎn)消者,并形成能源系統(tǒng)和用戶融為一體的交互模式［44］,系統(tǒng)能夠依據(jù)人的行為對自身的運行狀態(tài)、供需關系、市場行為等方面進行感知。從上述3個層面來看,初期電網(wǎng)、智能電網(wǎng)和能源互聯(lián)網(wǎng)本質上是從無意識到自感知的發(fā)展,即從傳統(tǒng)電網(wǎng)需要借助于運行人員對系統(tǒng)進行決策和控制,轉向為智能電網(wǎng)可以依據(jù)自身的狀態(tài)和外部環(huán)境進行部分決策和控制,最終到能源互聯(lián)網(wǎng)通過與外部環(huán)境感知互動以及依據(jù)自身的實時狀態(tài)進行自我決策和控制的發(fā)展歷程。

在傳統(tǒng)電網(wǎng)中,系統(tǒng)內(nèi)部存在信息孤島、缺乏信息共享機制,系統(tǒng)的自愈和自恢復能力完全依賴于實體冗余,系統(tǒng)的自診斷能力差,一旦發(fā)生故障需要依靠運維人員的知識和經(jīng)驗進行診斷和修復。與此同時,傳統(tǒng)電網(wǎng)與用戶交互模式為單向流動［44］,系統(tǒng)不能依據(jù)用戶的需求和行為調(diào)整自身的運行狀態(tài)。另外,電網(wǎng)與環(huán)境（在特定情況下,也包括自身內(nèi)在的運行環(huán)境）的交互能力差,電網(wǎng)不能依據(jù)當前的環(huán)境對自身的運行狀態(tài)做出評估、決策和調(diào)控,而是高度依賴于人工操作。因此,初期電網(wǎng)的感知能力大致屬于無意識模型。

隨著以傳統(tǒng)工業(yè)控制系統(tǒng)為主體的通信網(wǎng)絡［45］在電網(wǎng)中廣泛應用,電網(wǎng)逐步發(fā)展成一種有意識系統(tǒng)。通信網(wǎng)絡能夠實時監(jiān)測系統(tǒng)的狀態(tài),并結合過去的信息進行實時動態(tài)分析、診斷和優(yōu)化,為電網(wǎng)運行和控制提供輔助決策,從而實現(xiàn)系統(tǒng)的部分自主控制［46-47］。在此階段,雖然電網(wǎng)實現(xiàn)了與用戶的雙向互動,但仍較少關注用戶的體驗,因此系統(tǒng)還不能依據(jù)用戶的行為進行自主協(xié)調(diào)與分析。

無線傳感網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術的發(fā)展,使得智能電網(wǎng)應運而生。與此同時,多種能源的互補與協(xié)同進一步增加,智能電網(wǎng)的外延進一步拓展,形成了能源互聯(lián)網(wǎng)［48］。而隨著物聯(lián)網(wǎng)的部署和建設,移動計算［49-50］、邊緣計算［51-52］、云計算和霧計算［53-54］的廣泛應用,能源互聯(lián)網(wǎng)與外在環(huán)境的交互更加頻繁［44］,系統(tǒng)感知外部環(huán)境的能力進一步增強,此時系統(tǒng)具有多維智能感知能力。在充分考慮外在環(huán)境智能自感知模型的基礎上,依據(jù)大數(shù)據(jù)［55-56］和人工智能等［57-58］先進技術,自感知能源互聯(lián)網(wǎng)能夠建立多維時空信息的智能自感知模型,以實時動態(tài)預測和分析系統(tǒng)的運行狀態(tài)。因此,能源互聯(lián)網(wǎng)已具備元自感知的實現(xiàn)條件。正如前文所述,元自感知是自感知的最高級形式,為便于論述,下文將元自感知和自感知統(tǒng)稱為自感知。

2 自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)”和“大腦”：物聯(lián)網(wǎng)

能源互聯(lián)網(wǎng)是一個多種能源高度耦合的物理系統(tǒng)。除了多能源之間的物理耦合,物理、經(jīng)濟、環(huán)境和社會/人之間的交互耦合也是能源互聯(lián)網(wǎng)的重要特征［44,59］。這些耦合對能源的生產(chǎn)、傳輸、轉換、存儲和消費產(chǎn)生直接和間接的影響。因此,實現(xiàn)不同耦合實體（系統(tǒng)、經(jīng)濟、環(huán)境和社會/人）之間的信息交互,是構建自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的重要前提。然而,由于經(jīng)濟、環(huán)境、交通和社會/人與系統(tǒng)的耦合往往通過某種行為進行間接耦合（間接影響系統(tǒng)）,借助傳統(tǒng)技術難以有效地量化這些耦合,一定程度上限制了能源互聯(lián)網(wǎng)的自感知能力。隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的部署和建設,除了能夠感知能源系統(tǒng)之外,經(jīng)濟、政策和社會/人的行為也能隨時隨地被感知,實現(xiàn)了不同實體之間的交互耦合——萬物互聯(lián)。與此同時,通過大數(shù)據(jù)和人工智能等先進技術對不同實體的行為進行特征提取和分析,實現(xiàn)了系統(tǒng)決策和需求的快速響應。因此,物聯(lián)網(wǎng)已成為自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的智能調(diào)控神經(jīng)和大腦。與傳統(tǒng)的信息網(wǎng)絡相比,物聯(lián)網(wǎng)具有以下特性。

首先,物聯(lián)網(wǎng)能夠感知和分析能源互聯(lián)網(wǎng)中的社會/人行為,是社會/人之間的交互以及社會/人與系統(tǒng)之間交互的信息橋梁。由于人的行為特性分布廣泛,物聯(lián)網(wǎng)僅需要利用用戶現(xiàn)有的感知設備（如平板電腦、智能手機）和網(wǎng)絡通信設施對人的行為進行實時感知,不需要專門部署特定的感知設備,極大地降低了成本［18］。

其次,物聯(lián)網(wǎng)為構建透明系統(tǒng)提供了基礎,使得系統(tǒng)的信息透明化,提高了不同系統(tǒng)之間協(xié)調(diào)優(yōu)化運行的能力。在物聯(lián)網(wǎng)中,利用傳感器（如社會網(wǎng)絡或交通網(wǎng)絡中的移動設備、能源網(wǎng)絡中的智能傳感器等）能有效地實現(xiàn)不同實體系統(tǒng)的部分信息透明（滿足信息安全的前提下）,包括運行狀態(tài)透明、設備狀態(tài)透明、市場交易透明,形成了“透明能源系統(tǒng)”［60］,極大地提升了不同個體或組織在能源利用各環(huán)節(jié)的參與度,實現(xiàn)了不同系統(tǒng)之間的深度信息共享和交互,促進了自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的自適應交互。

最后,物聯(lián)網(wǎng)能夠獲取大規(guī)模和細粒度的數(shù)據(jù),提升了多維時空信息融合的能力。在傳統(tǒng)的能源網(wǎng)絡中,由于細粒度數(shù)據(jù)分散性強,難以獲取和采集,導致細粒度數(shù)據(jù)的價值被忽略。物聯(lián)網(wǎng)將極大地促進大規(guī)模的細粒度數(shù)據(jù)獲取和連接,賦予自感知能源互聯(lián)網(wǎng)實時全景感知的能力。

3 電力物聯(lián)網(wǎng)下自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的信息模型解構

正如第1章所述,物聯(lián)網(wǎng)能實現(xiàn)社會/人、系統(tǒng)、環(huán)境、市場等隨時隨地的交互融合［44］,并利用先進的信息技術對系統(tǒng)、設備和人員進行控制、協(xié)調(diào)和決策,以促進能源互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化。為達成上述目標,其核心是依托物聯(lián)網(wǎng)的信息處理能力,從物理架構角度建立合理的信息交互模型。進而依托交互模型,建立完備的信息處理模型。因此,本章在物聯(lián)網(wǎng)框架下,構建了自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的信息交互架構模型,并據(jù)此設計了自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的信息處理模型。

3.1 自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的信息交互模型

自感知能源互聯(lián)網(wǎng)需要從系統(tǒng)內(nèi)部和外部環(huán)境獲取實時數(shù)據(jù),并依據(jù)這些數(shù)據(jù)對自身的運行狀態(tài)進行分析、建模和決策。為實現(xiàn)上述目標,系統(tǒng)需要合理地進行信息交互,以便提高對內(nèi)部和外部環(huán)境的實時感知能力以及傳輸和處理數(shù)據(jù)的速度,從而確保系統(tǒng)能夠快速地對當前的環(huán)境進行響應,進而動態(tài)調(diào)整自身的運行狀態(tài)。在物聯(lián)網(wǎng)框架下,從智慧能源服務角度來看,能源互聯(lián)網(wǎng)主要分為感知層、網(wǎng)絡層、平臺層和應用層［8］。從信息驅動角度,依據(jù)信息的處理流程,自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的信息交互模型主要由感應層、交互層和處理層構成（如圖2所示）。感應層是實現(xiàn)系統(tǒng)自感知的基本層和核心層,主要包括傳感器（sensor）和效應器（effector）［61］。系統(tǒng)主要通過傳感器實時獲取和搜集系統(tǒng)的內(nèi)在狀態(tài)（如系統(tǒng)或設備運行狀態(tài)、能源傳輸和消耗）和外部環(huán)境信息（如天氣、交通、環(huán)境）［62］。除了專用傳感器（如傳統(tǒng)的電流互感器、電壓互感器、溫度傳感器等）之外,其他設備也可以充當傳感器,例如:麥克風可以充當噪聲傳感器、車輛導航儀可以充當交通流量傳感器等。與此同時,效應器（或執(zhí)行器）的作用是執(zhí)行從交互層傳來的指令、任務和決策,以便系統(tǒng)自適應調(diào)整運行狀態(tài)。需要注意的是,在系統(tǒng)中可能沒有專門的效應器,若系統(tǒng)以及系統(tǒng)中的設備、個體或組織能依據(jù)當前的指令、任務和決策進行自我調(diào)節(jié),則可被視為效應器。感應層是自感知能源互聯(lián)網(wǎng)感應內(nèi)在狀態(tài)和外部環(huán)境的“眼睛”,通過感應層,自感知系統(tǒng)能夠實時洞悉系統(tǒng)的運行狀態(tài)以及當前的外部環(huán)境特點。

圖2 自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的信息交互模型Fig.2 Information interaction model of self-aware Energy Internet

交互層主要是連接感應層和處理層的“橋梁”,其重要功能之一是傳輸海量數(shù)據(jù)。其中,互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)據(jù)傳輸?shù)暮诵?。除了光纖通信網(wǎng)絡、寬帶通信網(wǎng)絡傳輸之外［63］,移動互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用（如4G、5G和Wi Fi技術）,使用戶行為（包括出行行為、消費行為）和城市生態(tài)環(huán)境（包括噪聲污染、碳排放量等）能被隨時隨地上傳至處理層。另外,借助GPS,系統(tǒng)能夠精準感知可移動實體的實時位置,從而形成完備的多源時空數(shù)據(jù)。與此同時,交互層不再是簡單地進行數(shù)據(jù)傳輸和中轉。隨著邊緣計算的興起,個體、設備和系統(tǒng)（這里的系統(tǒng)是指大系統(tǒng)中某個局部微型系統(tǒng)）的自身需求遷移至網(wǎng)絡邊緣［63-64］,即對于局部信息和微粒信息,不需要通過處理層進行間接調(diào)控,實現(xiàn)個體、設備和系統(tǒng)的內(nèi)在狀態(tài)和外在環(huán)境直接在交互層就地分析和智能化處理（主要是面向小樣本數(shù)據(jù)的智能信息處理）,不僅有利于個體、設備和系統(tǒng)之間的直接交互和信息共享,也有利于對敏感數(shù)據(jù)的保護與隔離,提高了個體、設備和系統(tǒng)的運行安全。交互層是自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)元”,實現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)部之間互聯(lián)互通,并且具有局部自我決策特點,實現(xiàn)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)運行、精細分工和統(tǒng)一規(guī)劃。

處理層是數(shù)據(jù)存儲、分析和決策的核心場所。由于能源互聯(lián)網(wǎng)是一個高度復雜的系統(tǒng),且系統(tǒng)與外在環(huán)境高度交互融合,因此,系統(tǒng)將從內(nèi)外環(huán)境中獲得規(guī)模龐大的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)不僅結構復雜多變,而且質量參差不齊。因此,亟須快速、實時、高效地存儲、分析和處理數(shù)據(jù),整合各種計算資源（如云計算和大數(shù)據(jù)）,配合人工智能和認知計算,以提供智能化、高效化的決策服務。處理層是確保系統(tǒng)依據(jù)內(nèi)外部環(huán)境做出實時反饋和自適應調(diào)整的重要保證。

物聯(lián)網(wǎng)的感應層、交互層和處理層是實現(xiàn)能源互聯(lián)網(wǎng)自感知的信息基礎架構。其中,在物聯(lián)網(wǎng)中,邊緣計算和云計算的協(xié)同化［65-66］、傳感器的泛在化和數(shù)據(jù)處理的智能化是自感知信息交互模型的重要部分。

1）邊緣計算和云計算的協(xié)同化

在當前能源互聯(lián)網(wǎng)的建設框架中,主要依據(jù)云計算對數(shù)據(jù)進行處理,雖然控制中心的統(tǒng)一調(diào)控有利于系統(tǒng)內(nèi)部的統(tǒng)一調(diào)度和協(xié)調(diào)運行,如電-熱（冷）-氣的統(tǒng)一優(yōu)化運行,但是卻降低了數(shù)據(jù)處理的實時性,增加了數(shù)據(jù)傳輸能耗,限制了系統(tǒng)實時動態(tài)自適應的能力。為此,有必要配合邊緣計算,建立具有存儲、計算、應用等功能為一體的分布式邊緣響應平臺［67］,提高數(shù)據(jù)的實時處理能力,對個體、設備和系統(tǒng)自身狀態(tài)進行就地實時自適應調(diào)節(jié),以提高與環(huán)境的快速交互和自身動態(tài)響應的能力。因此,在計算架構中,需要實現(xiàn)云計算和邊緣計算的協(xié)同配合。一方面,在靠近數(shù)據(jù)終端一層,通過增加邊緣計算服務器,實現(xiàn)就地計算,可實時高效就地對當前個體、設備和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行處理分析,提高個體、設備和子系統(tǒng)的快速自適應能力；另一方面,為實現(xiàn)系統(tǒng)的全局優(yōu)化,邊緣計算將處理后的信息上傳至中心服務器,通過云計算從全系統(tǒng)角度實現(xiàn)系統(tǒng)之間以及環(huán)境和系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)優(yōu)化,從而提高全系統(tǒng)的運行質量。因此,云邊協(xié)同計算不僅有利于個體、設備和子系統(tǒng)的協(xié)同自治,也有利于全系統(tǒng)的集中控制和管理,是實現(xiàn)分布-集中控制策略的有效途徑。另外,云計算與邊緣計算具有雙向流動機制,邊緣計算可以從云計算中心請求相關內(nèi)容和服務,從而實時響應用戶的就地需求,提高數(shù)據(jù)的處理能力。

2）傳感器的泛在化

如前所述,在物聯(lián)網(wǎng)中,除了系統(tǒng)自身的專業(yè)傳感器之外,其他設備在實現(xiàn)自身基本功能的同時,也可以充當傳感器,如手機、GPS導航儀。這些設備組成了龐大的信息網(wǎng)絡,實現(xiàn)了社會系統(tǒng)和能源系統(tǒng)的交互融合,可獲得能夠反映行為、交通和能源等特征的多維時空關聯(lián)數(shù)據(jù)。一方面,傳感器的泛在化,使得數(shù)據(jù)具有分散化特點,單個數(shù)據(jù)能夠反映個體或設備的自身特點,可為精準分析個體行為和設備運行特點提供有力的保證；另一方面,這些數(shù)據(jù)的融合能夠揭示系統(tǒng)運行的整體性特點。因此,傳感器的泛在化使系統(tǒng)能夠實時獲取更加豐富和完備的數(shù)據(jù),為系統(tǒng)精準分析和決策提供重要保障,是實現(xiàn)自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的重要前提。

3）數(shù)據(jù)處理的智能化

一方面,雖然豐富的實時數(shù)據(jù)為系統(tǒng)的自我決策提供了更全面的認知,但同時也增加了數(shù)據(jù)的不精確性和不一致性。因此,需要借助于人工智能技術,實時分析數(shù)據(jù)特性,從而提高系統(tǒng)的自決策和自適應的精度,避免不良數(shù)據(jù)帶來的影響。另一方面,為提高系統(tǒng)的自學習和自認知能力,認知計算將是實現(xiàn)自感知能力的關鍵技術。依據(jù)認知計算,系統(tǒng)不僅能夠處理系統(tǒng)中的不精確、不確定以及部分真實的數(shù)據(jù),而且能夠依據(jù)系統(tǒng)內(nèi)部和系統(tǒng)與環(huán)境之間的關聯(lián)數(shù)據(jù),進行感知、記憶、學習、分析和推理,不需要人工干預或輔助,實現(xiàn)智能化自主運行。

3.2 自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的信息自表達處理模型

正如引言所述,一個系統(tǒng)具有自感知需要滿足3個特性:自預測、自映射和自適應。這3個自特性能力,可表述為:①自預測,系統(tǒng)不依賴當前的運行信息,僅依據(jù)歷史信息便能達成下一個狀態(tài)的運行目標；②自映射,系統(tǒng)能夠依據(jù)其他系統(tǒng)（或外在環(huán)境）的經(jīng)驗和指導達成自身的運行目標；③自適應,系統(tǒng)能夠依據(jù)當前特定的運行要求調(diào)整和決策,以達成最優(yōu)的運行目標。這3個特征表明了系統(tǒng)在信息處理過程中可依據(jù)歷史（實時）信息以及其他系統(tǒng)的共享信息對自身進行調(diào)整和決策,實現(xiàn)系統(tǒng)自身的最優(yōu)運行。這3個特征本質上可視為心理學中的自表達（self-expression）過程。這3個特性要求系統(tǒng)需要具備認知外部環(huán)境和內(nèi)在狀態(tài)的能力,在此基礎上,能夠對數(shù)據(jù)進行處理分析,從而對系統(tǒng)進行綜合決策評估,實現(xiàn)最優(yōu)運行目標。因此,為了刻畫信息處理模型的自表達特性,可將上述3個特性細化為自認知、自分析、自決策和自適應4個階段,這4個階段構成了反饋回路（feedback loop）,如圖3所示。

在自認知（self-cognition）階段,系統(tǒng)能夠實時全面感知和理解當前的外在環(huán)境（如個人/社會行為、交通流量、天氣狀況、污染指數(shù)）和內(nèi)在狀態(tài)（如電力系統(tǒng)中的電壓、電流等電氣量）,以從不同實體中搜集多維時空數(shù)據(jù)。需要注意的是,對于個體、設備和子系統(tǒng)本身,搜集的外在環(huán)境數(shù)據(jù)也包括其他個體、設備和子系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù),即除系統(tǒng)之外的所有運行數(shù)據(jù)。另外,除了上述數(shù)據(jù)之外,來源于能源市場的交易信息、行政機構的政策信息等也是系統(tǒng)需要獲取的信息。在此基礎上,系統(tǒng)利用搜集的所有數(shù)據(jù)建立全息自感知數(shù)據(jù)庫,為下一階段的自分析提供豐富的數(shù)據(jù)支撐。

圖3 自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的信息處理模型Fig.3 Information processing model of self-aware Energy Internet

在自分析階段,自感知系統(tǒng)依據(jù)當前搜集的數(shù)據(jù)（包括其他個體、設備或子系統(tǒng)共享的非私有數(shù)據(jù)和模型）,并結合過去的歷史信息,對數(shù)據(jù)進行智能清洗和補缺校正［68-69］,提取相關數(shù)據(jù)特征,建立群智能自感知模型（多感官信息處理模型）,如:建立多能流之間的能源轉化和協(xié)調(diào)智能自感知模型,以便個體、設備和子系統(tǒng)之間能夠協(xié)同優(yōu)化運行,從而使全系統(tǒng)中的不同個體、設備和子系統(tǒng)的運行、管理、交易和行為都服從全局目標。在服從全局目標下,個體、設備和子系統(tǒng)依據(jù)獲得的外在環(huán)境和內(nèi)在狀態(tài)的數(shù)據(jù),建立滿足內(nèi)在需求的智能自感知模型,如監(jiān)測健康狀況的智能自感知故障診斷模型、產(chǎn)消者［44］的智能自感知經(jīng)濟交易行為模型等。需要注意的是,由于個體、設備和子系統(tǒng)之間存在交互影響,對于任意個體、設備和子系統(tǒng)而言,構建的智能自感知模型需要充分考慮其他實體的智能自感知模型,以確保自身在整個系統(tǒng)的運行、交易或管理等方面處于最優(yōu)狀態(tài),滿足自身的運行需求。

在自決策階段,利用建立的智能自感知模型,對當前的個體、設備和系統(tǒng)進行綜合在線態(tài)勢評估和預測,如:為最大程度降低不確定的極端環(huán)境（包括極端災害［70-71］、信息攻擊［72-73］、恐怖襲擊［74-75］等）對系統(tǒng)的潛在威脅,利用智能自感知災變預警模型在線制定緊急預防方案；為規(guī)范產(chǎn)消者能源交易的經(jīng)濟行為,利用智能自感知經(jīng)濟交易行為模型制定市場交易政策,提高能源交易市場的公平性和透明性；為避免設備突發(fā)故障對系統(tǒng)產(chǎn)生影響,利用智能自感知故障診斷模型分析設備的剩余使用壽命,制定相應的設備檢修運維與系統(tǒng)故障運行方案,提高系統(tǒng)的安全運行水平。

在自適應階段,當面對不確定性威脅或事件時,個體、設備和系統(tǒng)能夠依據(jù)當前制定的方案實時動態(tài)調(diào)整自身的運行目標,因此該階段是系統(tǒng)自表達過程的最終體現(xiàn)。其中,針對緊急狀況,系統(tǒng)需要依據(jù)決策方案進行快速調(diào)整,例如,當設備發(fā)生故障時,系統(tǒng)依據(jù)故障運行方案對系統(tǒng)的運行狀態(tài)進行快速調(diào)整（如動態(tài)調(diào)整系統(tǒng)的拓撲結構）,實現(xiàn)系統(tǒng)自愈和重構,避免能源供應中斷；針對長期運行,系統(tǒng)需要綜合考慮當前的內(nèi)在狀態(tài)、外在環(huán)境（如考慮用戶的接受程度）,例如,對個體、設備和系統(tǒng)進行實時分階段調(diào)整；隨著用戶用能習慣的逐步改變,系統(tǒng)需要長期緩慢地調(diào)整多能源之間的轉化和輸出比,以實現(xiàn)節(jié)能增效,滿足用戶的用能習慣和需求。

上述4個階段共同構成了自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的自表達過程。需要注意的是,這4個階段是一個激勵和反饋的過程。例如,當個體、設備和系統(tǒng)自適應調(diào)整自身的運行目標時,如果當前的運行目標未能符合預期目標,則個體、設備和系統(tǒng)依據(jù)當前的運行信息（自認知階段感知的信息）重新調(diào)整或修正自感知模型,進而制定新的決策方案,優(yōu)化調(diào)控當前的運行狀態(tài)。

4 自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的關鍵問題

4.1 自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同優(yōu)化運行

在自感知能源互聯(lián)網(wǎng)中,所有個體、設備和組織都可以是自感知實體。對于任意一個自感知實體,通過對外在環(huán)境（包括其他實體）和內(nèi)在運行狀態(tài)的感知,實時調(diào)整自身的運行狀態(tài),以確保自身處于最優(yōu)運行方式。當全系統(tǒng)資源有限或外在環(huán)境惡劣時,各實體為保證自身的最優(yōu)狀態(tài),將可能引發(fā)各實體爭搶有限資源或犧牲其他實體的利益,導致實體之間的運行沖突。因此,如何保證個體、設備和組織的協(xié)同優(yōu)化運行將是自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的關鍵問題之一。

針對上述問題,如圖4所示,首先建立主從協(xié)同的梯度控制機制。由于任何一個子系統(tǒng)都擁有自己的公眾自感知和私有自感知,這些子系統(tǒng)能夠單獨形成自感知子系統(tǒng),因此這些自感知子系統(tǒng)需要優(yōu)先考慮系統(tǒng)的最優(yōu)運行方式。在此前提下,自感知子系統(tǒng)實時自適應調(diào)整自身的最優(yōu)運行狀態(tài)。一旦與系統(tǒng)的運行目標沖突,自感知實體必須優(yōu)先滿足系統(tǒng)的運行目標。其次,建立同級別合作互補的控制機制。同級別的自感知子系統(tǒng)可通過合作博弈的方式,使系統(tǒng)中的各實體同時達到利益最大化。最后,建立智能沖突處理機構,一旦同級別的實體發(fā)生運行沖突,則交由智能沖突處理機構裁決,從而協(xié)調(diào)不同實體的運行。

圖4 協(xié)同優(yōu)化運行機制Fig.4 Collaborative optimization and operation mechanism

4.2 自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的信息透明與安全

在自感知能源互聯(lián)網(wǎng)中,雖然信息透明有助于系統(tǒng)內(nèi)部以及系統(tǒng)與外部環(huán)境信息交互和共享,以便系統(tǒng)能夠實時依據(jù)當前的內(nèi)部狀態(tài)和外部環(huán)境自適應調(diào)節(jié)自身的運行方式。然而,信息透明也將帶來不可忽視的信息安全問題。一方面,物聯(lián)網(wǎng)將環(huán)境、社會、系統(tǒng)和市場通過信息技術有機的高度融合,使系統(tǒng)與環(huán)境、社會以及市場之間的交互處于信息透明模式,導致系統(tǒng)遭受的威脅日益增多,并且難以預防；一旦受到攻擊,容易發(fā)生不同實體之間的交互級聯(lián)故障。例如,社會網(wǎng)絡的謠言傳播［76］導致用戶的用電行為發(fā)生改變,進而可能引起供需不平衡,導致電網(wǎng)的連鎖故障。另一方面,系統(tǒng)依據(jù)內(nèi)部和外部的信息自適應調(diào)節(jié)運行狀態(tài),由于這些內(nèi)部和外部信息透明,襲擊者往往能夠利用這些信息對系統(tǒng)當前的運行狀態(tài)進行推理分析,從而導致系統(tǒng)的運行完全暴露,增大了系統(tǒng)遭受不可逆威脅或襲擊的風險。

因此,在構建透明自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的同時,必須提高系統(tǒng)的信息安全等級?？山梃b薛禹勝院士提出的方案,設置緩沖網(wǎng)［77］,如圖5所示,避免易受攻擊的公用網(wǎng)絡與系統(tǒng)的內(nèi)網(wǎng)直接連接。在緩沖網(wǎng)中,一方面,可利用區(qū)塊鏈技術實時通過對公用網(wǎng)上傳的數(shù)據(jù)進行信息安檢,一旦發(fā)現(xiàn)不良數(shù)據(jù),立即屏蔽和清除,從而保證數(shù)據(jù)的安全性；另一方面,通過在緩沖網(wǎng)中集成邊緣計算,對公用網(wǎng)的數(shù)據(jù)進行自適應校正和補缺,從而保證數(shù)據(jù)的準確性和完備性。

圖5 基于緩沖網(wǎng)的信息安全機制Fig.5 Information security mechanism based on buffer network

4.3 自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的自適應優(yōu)先級

當系統(tǒng)面臨多個決策或多個任務時,如何自適應調(diào)整系統(tǒng)的當前運行狀態(tài),以滿足不同決策或任務的需求,即如何確定不同決策或任務的優(yōu)先級,是另一個關鍵問題。如果不考慮不同任務之間的優(yōu)先級,一方面,可能造成系統(tǒng)資源浪費；另一方面,對于需要緊急響應的決策或任務,可能延遲處理,導致系統(tǒng)自適應和自調(diào)整的能力下降,增加系統(tǒng)的運行風險。

針對上述問題,如附錄A圖A2所示,首先設置專網(wǎng)優(yōu)先通道,對于級別較高的決策或任務,例如緊急電力需求響應、災變（極端天氣等）緊急預警控制,可通過專網(wǎng)專送,使系統(tǒng)能夠優(yōu)先執(zhí)行緊急決策或任務,避免系統(tǒng)因響應過慢造成不必要的損失。對于需要長時間自適應的決策或任務（該任務級別不高時）,如社會用能行為分析,系統(tǒng)在依據(jù)該決策或任務調(diào)整當前的運行狀態(tài)時,可同時處理其他快速響應的任務（如交通流量調(diào)控）,從而避免多個任務的長時間等待,提高任務處理的效率。另外,配合邊緣計算、分布式并行計算［78］將有助于提高多個決策或任務的處理效率。

4.4 自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的多源信息處理

由于物聯(lián)網(wǎng)獲取的數(shù)據(jù)來源多樣化,除了傳統(tǒng)的信號數(shù)據(jù)之外,還包括文檔、圖片和視頻數(shù)據(jù),導致數(shù)據(jù)的類型和格式各不相同,有必要規(guī)范不同類型的數(shù)據(jù)格式,以提高系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的認識和理解能力。

對不同類型的數(shù)據(jù)進行智能預處理,如附錄A圖A3所示,提高感知的數(shù)據(jù)質量,包括:準確性、一致性和完整性。在預處理中,利用數(shù)據(jù)清洗技術,對異常數(shù)據(jù)進行自適應校正和補缺,并通過冗余處理技術刪除重復信息,采用標準化后的數(shù)據(jù)建立多源數(shù)據(jù)倉庫［79］,提高數(shù)據(jù)的可利用性和可理解性,從而為自感知能源互聯(lián)網(wǎng)提高精準的多源數(shù)據(jù)格式。

另外,在傳輸多源數(shù)據(jù)時,可以利用壓縮技術［80］對數(shù)據(jù)進行壓縮處理,以減少數(shù)據(jù)的傳輸時間和占用更少的存儲空間。

4.5 自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的Model-free實時方法應用

物聯(lián)網(wǎng)的部署與應用,能夠實時獲取用戶特性和交通流量等社會行為,為能源互聯(lián)網(wǎng)的精準規(guī)劃、運行和控制提供保障。然而,由于多能流的不確定性和社會行為的復雜性,難以采用建模的方式精確刻畫整個系統(tǒng)。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術的快速發(fā)展,免模型（Model-free）方法將為復雜能源系統(tǒng)分析帶來機制突破與革新,如多源量測數(shù)據(jù)下的多場景適配的多能流在線狀態(tài)估計［81］、實時量測數(shù)據(jù)下的在線強化學習的負荷頻率控制［82］、大數(shù)據(jù)驅動下的災變演化分析［83］等。Model-free實時方法能夠依據(jù)歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進行應答和響應,是構建自感知智能模型的重要手段之一。

然而,需要注意的是,Model-free實時方法高度依賴于數(shù)據(jù)樣本,若樣本數(shù)據(jù)過大,雖然能夠有效地精準覆蓋系統(tǒng)的特征,但是增加了實時應用的難度；若樣本數(shù)據(jù)過小,雖然可以減少時間復雜性但是犧牲了部分數(shù)據(jù)特性。因此,可充分利用“云邊協(xié)同”的優(yōu)勢,首先通過邊緣計算對大量的微粒度數(shù)據(jù)進行特征提取,然后將提取后的數(shù)據(jù)特性通過云服務中心進行綜合計算,以便在不損失數(shù)據(jù)特性的基礎上兼顧應用的實時性。

能源互聯(lián)網(wǎng)中不同能源子系統(tǒng)的“數(shù)據(jù)壁壘”是Model-free實時方法應用的突出難題。真正打破行業(yè)壁壘,為能源互聯(lián)網(wǎng)中多管理主體帶來數(shù)據(jù)融通價值,幫助多管理主體解決問題、降本提質增效,形成數(shù)據(jù)共享激勵,是實現(xiàn)能源互聯(lián)網(wǎng)全系統(tǒng)自感知的必由之路。在數(shù)據(jù)高效、可靠和實時共享的基礎上,利用自感知大數(shù)據(jù)實現(xiàn)Model-free實時方法的應用,能改善和重塑能源管控流程,減少管理層級、提升管控效率、改進決策機制,提升能源互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化與調(diào)控能力。

基于數(shù)據(jù)的因果推理是Model-free實時方法的另一重要應用,涉及因果圖建模、因果效應計算、事實反演計算、中介效應分析、泛化和數(shù)據(jù)融合、缺失數(shù)據(jù)恢復與因果發(fā)現(xiàn)等［84］。因果推理在自感知能源互聯(lián)網(wǎng)中的應用將會實現(xiàn)3個因果層級:關聯(lián)（能源自感知數(shù)據(jù)的統(tǒng)計相關性）、干預（能量調(diào)控策略及結果的自預測與自適應）和反演（社會行為或系統(tǒng)故障等事件的自映射）,將從數(shù)據(jù)科學角度引發(fā)能源互聯(lián)網(wǎng)領域的一場“因果革命”。

5 自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的主要研究方向

能源互聯(lián)網(wǎng)是由多類能源子系統(tǒng)組成的復雜系統(tǒng),并且任意一個子系統(tǒng)又由若干個微系統(tǒng)組成。因此,依據(jù)需求和功能,能源互聯(lián)網(wǎng)中任何個體、設備和組織都可以視為一個自感知系統(tǒng)。進一步,這些個體、設備和組織組合形成了更大的自感知系統(tǒng),以此類推,最終構成了自感知能源互聯(lián)網(wǎng)。本章從宏觀（多能源網(wǎng)絡耦合）到微觀（局部配用電網(wǎng)絡）視角,對研究對象逐步細化,如附錄A圖A4所示,探討了自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的幾個主要研究方向。從多能流耦合角度構建了多能流自感知耦合實時優(yōu)化模型；從交通網(wǎng)和電網(wǎng)耦合角度構建了電力交通自感知實時協(xié)調(diào)模型；從輸配電網(wǎng)一體化角度構建了電網(wǎng)自感知彈復性評估模型；從配用電網(wǎng)絡終端角度構建了智能家庭自感知能源管理模型。

5.1 多能流自感知耦合實時優(yōu)化模型

瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院學者于2007年提出了能量樞紐的概念［85］,描述多能流系統(tǒng)中不同能源之間的轉化、存儲和傳輸?shù)雀鞣N耦合關系［86］。在自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的能量樞紐建模中,可利用私有自感知從多能耦合系統(tǒng)中獲取多能耦合狀態(tài),包括當前設備的運行狀況（由設備的私有自感知獲得）、能量傳輸、存儲和轉換狀況,公眾自感知從外部環(huán)境中獲取用戶的用能行為和實時天氣狀況等,如圖6所示。由于多能耦合系統(tǒng)中,社會/人的各種行為（包括人與人之間的交互行為）直接或間接影響能源的生產(chǎn)或消耗,因此多能流之間的耦合不僅包括技術耦合,也包括行為耦合［44］,可利用公眾自感知獲得數(shù)據(jù),然后通過緩存網(wǎng)將數(shù)據(jù)傳輸至內(nèi)網(wǎng),建立行為模型。

圖6 多能流自感知耦合實時優(yōu)化模型Fig.6 Self-awareness coupling real-time optimization model for multi-energy flow

另外,對于不受天氣影響的能源產(chǎn)出,由私有自感知直接獲得產(chǎn)出信息,而太陽能、風能等可再生能源受天氣影響較大［87］,因此利用公眾自感知實時監(jiān)測和搜集天氣狀況,并結合歷史氣象數(shù)據(jù)分析和預測未來的天氣狀況,以預測和規(guī)劃能源的產(chǎn)出。

在多能流自感知模型中,多能系統(tǒng)對能源輸出是一個自表達過程。首先,通過對公眾自感知和私有自感知獲得的數(shù)據(jù)進行自感知能源樞紐建模,并依據(jù)當前和歷史的用戶能源消耗行為,利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術對未來的能源產(chǎn)出進行合理的實時動態(tài)規(guī)劃,以提高能源的利用率。與此同時,系統(tǒng)能夠對當前和歷史數(shù)據(jù)進行自認知,并通過對信息數(shù)據(jù)進行自分析,自決策出最合理的能源優(yōu)化方案,系統(tǒng)依據(jù)該方案進行自適應調(diào)整。

由于多能流是由多種不同介質的能流構成［88］,對于各類異質能流需要分別構建子系統(tǒng)自感知模型。一方面,子系統(tǒng)需要依據(jù)自身條件優(yōu)化能源配置與感知配置；另一方面,不同子系統(tǒng)間需要協(xié)同優(yōu)化,以達到多能源系統(tǒng)全局最優(yōu)。因此,多能流自感知模型是一個主從優(yōu)化并行模型。在下層模型（從優(yōu)化）中,多個子系統(tǒng)局部并行最優(yōu),在上層模型（主優(yōu)化）中,實現(xiàn)全局最優(yōu)。當局部最優(yōu)和全局最優(yōu)發(fā)生沖突時,按照優(yōu)先級進行沖突調(diào)節(jié)［89］,實現(xiàn)全局最優(yōu)。

5.2 電力交通自感知實時協(xié)調(diào)模型

電力交通協(xié)調(diào)模型是一個綜合考慮天氣、交通流量、社會/人行為、分布式能源和儲能等方面的智能自感知模型,如圖7所示。

圖7 電力交通自感知協(xié)調(diào)模型Fig.7 Self-awareness coordinative model for electricity and transportation

在智能自感知協(xié)調(diào)模型中,通過交通流-電價自調(diào)節(jié)機制,實時自調(diào)節(jié)發(fā)電-交通負荷供需平衡和城市的交通流量,為城市提供最優(yōu)質的實時交通負荷用電方案和暢通無阻的交通出行策略［90］。在該自調(diào)節(jié)機制中,主要考慮以下兩個方面的問題。

1）充分利用可再生能源為城市電動交通工具提供電源［91］。利用公眾自感知實時監(jiān)測天氣狀況,以便實時追蹤分布式可再生能源的發(fā)電出力。與此同時,由于移動設備（如智能手機）的廣泛使用,通過移動互聯(lián)網(wǎng)（可配合邊緣計算技術）實時預測城市居民的出行狀況,進而利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術實時追蹤和預測電動交通工具的交通負荷［92］。通過比較可再生能源的發(fā)電出力和交通負荷的供需關系實時制定電價方案。在某一時段內(nèi),當可再生能源的發(fā)電出力較多時,調(diào)低市場電價,鼓勵更多用戶在該時段內(nèi)進行充電,與此同時,利用自動發(fā)電控制系統(tǒng)調(diào)低傳統(tǒng)機組的發(fā)電出力；當可再生能源的發(fā)電出力過低時,調(diào)高市場電價,以減少在該時段對電動交通工具進行充電的用戶數(shù)量,并且增加傳統(tǒng)機組的發(fā)電出力。另外,也利用儲能協(xié)調(diào)發(fā)電出力和交通負荷之間的供需差異,以確保供需關系的實時動態(tài)平衡。

2）保證城市交通的暢通,避免交通堵塞。對分布于城市各個路段的充電樁,依據(jù)當前的交通流量進行差異定價,以輔助調(diào)控各個路段的交通流量。例如,當某路段的交通流量過高時,適當提高該路段充電樁的充電電價,以引導電動交通工具選擇其他路段行駛,從而達到調(diào)整交通流量的目的。

在智能自感知實時協(xié)調(diào)模型中,對天氣、人的出行行為和交通流量信息進行精準搜集是其中一個重要環(huán)節(jié)。隨著物聯(lián)網(wǎng)的部署和建設,通過隨時隨地精準搜集、分析和預測當前和未來的天氣、人的出行以及城市交通分布狀況,可以確保電價實時動態(tài)自學習調(diào)整。市場電價和交通流量之間是一個動態(tài)反饋循環(huán)機制,因此協(xié)調(diào)優(yōu)化模型的自感知特性為精準自適應當前的外部環(huán)境提供了保障。由于電力交通自感知模型高度依賴于交通、人和天氣等微粒數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)具有分散性、不一致性和粗糙性,需要對其數(shù)據(jù)進行標準化處理和清洗,提高數(shù)據(jù)的精度。

綜上所述,在構建的自感知實時協(xié)調(diào)模型中,目標函數(shù)為考慮能源需求、能源價格相關的社會和經(jīng)濟效益；在優(yōu)化約束中,除了考慮傳統(tǒng)的能源價格與能源需求之間的相互關系,還需要考慮天氣條件、社會/人行為和交通流量三者的相互關系、交通流量與能源價格以及交通流量與能源需求之間的關系。

5.3 電網(wǎng)自感知彈復性評估模型

基于自感知的電網(wǎng)彈復性評估［89］模型是一個考慮地理信息、氣象災害和社會/人行為的綜合智能評估模型,如圖8所示。一方面,自感知電力系統(tǒng)能夠依據(jù)公眾自感知（包括天氣預報系統(tǒng)［93］、輿情監(jiān)控系統(tǒng)［94］、地理信息系統(tǒng)［95］等）獲得地理信息、氣象信息和社會行為信息,建立災變預警系統(tǒng)［95］,通過自感知電網(wǎng)彈復性評估模型實時分析和預測電力系統(tǒng)潛在的威脅,從而提出預防災變的緊急措施,有效降低系統(tǒng)級聯(lián)停電的風險。另一方面,私有自感知能夠獲取系統(tǒng)運行的實時信息,包括電氣量（如電壓、電流等）、狀態(tài)量（如智能開關的開閉狀態(tài)等）和機械量（如設備中介質的壓力、溫度等）,通過對這些檢測量進行實時分析,及時調(diào)整系統(tǒng)的運行狀態(tài),最大限度提高電力系統(tǒng)的安全運行水平。

圖8 電網(wǎng)自感知彈復性評估模型Fig.8 Self-aware resilience evaluation model for power grid

在自感知電網(wǎng)彈復性評估模型中,依據(jù)彈復性的系統(tǒng)響應曲線［96-97］,將系統(tǒng)的安全評估劃分為正常、預警、緊急和恢復4個階段。在正常階段,系統(tǒng)依據(jù)外部環(huán)境和當前的系統(tǒng)內(nèi)在運行信息進行實時動態(tài)監(jiān)測,并利用多種評估手段（如可靠性評估［98-99］、脆弱性評估［100-101］）,對當前的運行狀態(tài)進行全方位、多角度綜合態(tài)勢自預測,通過數(shù)據(jù)挖掘技術［102-103］挖掘系統(tǒng)中隱蔽的威脅點,對這些威脅點進行重點監(jiān)測和保護,以及時消除或降低潛在的威脅點對系統(tǒng)的影響。在預警階段,當系統(tǒng)出現(xiàn)電壓越界、過負荷、單相接地故障非正常運行狀態(tài)［104］時,此時系統(tǒng)通過自調(diào)控手段（如智能檢修、功率調(diào)整、線路運行方式切換）,將系統(tǒng)快速從非正常運行狀態(tài)調(diào)整至正常運行狀態(tài)。在緊急階段（如極端天氣、地質災害和恐怖襲擊）,利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術,分析系統(tǒng)在極端情況下的系統(tǒng)多維時空的自主臨界和系統(tǒng)穩(wěn)定邊界特性,實時快速預測級聯(lián)停電的傳播特性,利用虛擬電廠［105-106］、微網(wǎng)［107-108］對重要負荷進行故障隔離,以及時有效避免故障的蔓延傳播,保障重要負荷的安全可靠供電。與此同時,也可通過虛擬電廠和微網(wǎng)的智能協(xié)調(diào)優(yōu)化以及保護裝置和智能開關的拓撲結構動態(tài)調(diào)整等自重構手段,制定重構和黑啟動方案。在恢復階段,依據(jù)重構和黑啟動方案,對系統(tǒng)執(zhí)行快速自響應機制,以快速恢復供電,實現(xiàn)系統(tǒng)自治愈。另外,對當前發(fā)生的級聯(lián)事故進行特征挖掘和分析,并配合災變預警方案對系統(tǒng)制定應急預案,避免二次級聯(lián)事故的發(fā)生。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用,系統(tǒng)彈復性評估具有以下兩個特點。

1）虛擬電廠和微網(wǎng)廣泛應用,提高了系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化能力。通過對分布式能源和用電設備的調(diào)控,可以有效實時調(diào)節(jié)系統(tǒng)的供需平衡,避免系統(tǒng)運行資源緊張,降低系統(tǒng)的過負荷風險。與此同時,當系統(tǒng)頻率波動、功角不穩(wěn)定時,可借助系統(tǒng)虛擬電廠和微網(wǎng)對系統(tǒng)的頻率和功角進行動態(tài)調(diào)節(jié),從而有效提高系統(tǒng)的安全運行水平。需要注意的是,由于虛擬電廠和微網(wǎng)具有分布式特性,往往屬于單一個體（如智能樓宇的虛擬電廠、智能小區(qū)的微網(wǎng)）,因此,在保證系統(tǒng)安全性的前提下,需要充分考慮單一個體的經(jīng)濟性,實現(xiàn)全系統(tǒng)的最大化經(jīng)濟運行。

2）彈復性評估采用分布式與集中式評估相協(xié)調(diào)的方式實施。將各個相互獨立的微網(wǎng)和虛擬電廠分別看成是自感知系統(tǒng),建立自感知微部彈復性評估模型,以提高各分布式微網(wǎng)和虛擬電廠的安全運行等級。在此基礎上,通過對虛擬電廠和微網(wǎng)進行統(tǒng)一調(diào)控和協(xié)調(diào)優(yōu)化,有利于提高配電網(wǎng)的彈復性,減少子系統(tǒng)的運行沖突,實現(xiàn)輸配電網(wǎng)的堅強運行。進一步,對全網(wǎng)進行統(tǒng)一協(xié)調(diào)運行,提高全系統(tǒng)的彈復性。綜上所述,未來物聯(lián)網(wǎng)的部署,可通過提升虛擬電廠和微網(wǎng)的微部彈復性,來提升輸配電網(wǎng)的局部彈復性以及整個系統(tǒng)的全局彈復性。至此,“微部-局部-全局”自感知彈復性評估,結合相互協(xié)調(diào)的分布式和集中式控制,將極大地保障“源-網(wǎng)-荷-儲”各環(huán)節(jié)的安全運行。

5.4 智能家庭自感知能源管理模型

隨著分布式能源（太陽能、風能等）的大力推廣,未來用戶逐漸從能源消費者轉向為產(chǎn)消一體者［109-110］。此時,智能家庭能源優(yōu)化模型不再僅僅依據(jù)電價對用電設備進行優(yōu)化管理［111-112］,而是演變成一個綜合考慮用戶行為、外在環(huán)境（包括天氣、溫度和濕度等）、經(jīng)濟交易等因素的自感知能源管理優(yōu)化模型,如圖9所示。從能源價格角度來看,自感知能源管理優(yōu)化模型依據(jù)當前的實時能源價格調(diào)整家庭的用電設備及其經(jīng)濟行為,主要考慮以下兩個因素。一方面,當前市場交易電價高于用戶可再生能源的發(fā)電成本時,用戶將多余的電量賣出,以獲得利潤；當前市場交易電價低于可再生能源的發(fā)電成本時,用戶可從市場中買入電量,以降低能源使用成本。另一方面,可根據(jù)各種能源的實時價格,使用不同的能源,例如,當燃氣價格低于電價時,對于電-燃氣一體化設備（如:電-燃氣一體灶,電-燃氣一體熱水器）可自動切換至燃氣一側,減少用戶的能源開支。

圖9 智能家庭自感知能源管理模型Fig.9 Self-aware energy management model for smart home

在用戶行為和舒適程度方面,通過移動互聯(lián)網(wǎng)對用戶的行為進行實時感知,如:用戶的烹飪時間、用戶娛樂時間等,自感知能源管理優(yōu)化模型在考慮經(jīng)濟因素的基礎上,依據(jù)用戶的行為合理規(guī)劃和自適應調(diào)整當前的用電模式,提高用戶的舒適程度［113］。

綜合考慮用戶的用能習慣（能源消費水平）和舒適程度,建立Model-free的自學習和自適應的自感知能源管理動態(tài)優(yōu)化模型。需要注意的是,在電力物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,移動邊緣技術將是智能家庭能源管理優(yōu)化的核心技術,此時數(shù)據(jù)不需要經(jīng)過云端進行分析和處理,直接利用本地設備進行快速分析和特征提取,為用戶提供更快的實時響應［114］。在一定程度上,也有助于保護用戶的信息安全和隱私。

6 結語

物聯(lián)網(wǎng)技術在能源互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用,將加快能源利用智能化、綠色化和服務化轉型,切實推進信息化與工業(yè)化深度融合,從而實現(xiàn)能源系統(tǒng)各環(huán)節(jié)萬物互聯(lián)、人機交互。在此背景下,構建實時感知、動態(tài)控制和互動共享的能源互聯(lián)網(wǎng)具有緊迫性和必要性。本文受心理學中的自感知行為啟發(fā),提出了自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的研究架構,分析了物聯(lián)網(wǎng)在自感知能源互聯(lián)網(wǎng)中的重要作用,解析了自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的信息模型特點,詳述了關鍵問題和主要研究方向。

自感知能源互聯(lián)網(wǎng)不僅能促進多能流管理主體的合作共贏,也可以實現(xiàn)靈活的需求側響應。自感知數(shù)據(jù)從信息采集傳輸?shù)浇y(tǒng)一融合,再到價值挖掘和應用,最終輔助管理調(diào)控決策,真正做到能量流的高效調(diào)控、信息流的全局統(tǒng)領、價值流的優(yōu)化管理,實現(xiàn)能量流、信息流和價值流的統(tǒng)一協(xié)同。未來,可從本文給出的研究方向入手,進一步深入研究自感知能源互聯(lián)網(wǎng)的基本理論和方法,促進能源互聯(lián)網(wǎng)與電力物聯(lián)網(wǎng)的實用化。