郭劍黎, 彭磊, 郭祥富, 許國(guó)偉, 武柯

(1. 國(guó)網(wǎng)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

隨著科技的發(fā)展,配網(wǎng)逐漸智能化,配網(wǎng)調(diào)度若還只是由調(diào)度員進(jìn)行操作,將消耗巨大的人力以及物力資源,因此對(duì)配網(wǎng)調(diào)度的優(yōu)化進(jìn)行了研究,提高配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)的運(yùn)行效率,以節(jié)約能源。針對(duì)上述問(wèn)題,相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)此也有相應(yīng)的研究:文獻(xiàn)[1]提出了一種基于圖模一體化的配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng),該系統(tǒng)采用虛擬勢(shì)場(chǎng)的配網(wǎng)圖形半自動(dòng)維護(hù)算法,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜配網(wǎng)的圖模一體化,采用潮流計(jì)算實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)調(diào)度支持系統(tǒng)的多種高級(jí)功能,但該方法對(duì)能源自動(dòng)化調(diào)控與評(píng)估能力欠佳,在系統(tǒng)維護(hù)上做得不夠完善,還需逐步優(yōu)化調(diào)度的各方面工作;文獻(xiàn)[2]提出了一種配網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng),該系統(tǒng)采用故障快速隔離的方法,實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化檢測(cè),故障自動(dòng)化隔離,該技術(shù)雖然應(yīng)用人工智能的方法實(shí)現(xiàn)了配網(wǎng)數(shù)據(jù)信息的傳遞與交互,但數(shù)據(jù)信息評(píng)估能力較差,無(wú)法實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)環(huán)境下不同能源模塊信息的調(diào)度與計(jì)算,大大降低了能源調(diào)度能力。

基于上述文獻(xiàn)中的不足,本文進(jìn)行以下技術(shù)研究。

1 智能電網(wǎng)環(huán)境下配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文采用分布式網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼軜?gòu)實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)數(shù)據(jù)信息的傳遞、分析與綜合管理,利用單向物理隔離方法,通過(guò)服務(wù)器專用網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)中服務(wù)器主機(jī)的物理部署,構(gòu)建了基于微電流計(jì)算法(CES)的綜合能源系統(tǒng)(IES)IES分層調(diào)度結(jié)構(gòu),基于GDL深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)調(diào)度故障診斷,實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)內(nèi)深層數(shù)據(jù)挖掘與分析。

基于上述設(shè)計(jì)思路,本文構(gòu)建了配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng),其總體架構(gòu)示意圖如圖1所示。

圖1 配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)圖

該系統(tǒng)的整體架構(gòu)是基于Java Web技術(shù)體系進(jìn)行設(shè)計(jì)的,系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)分為業(yè)務(wù)專用網(wǎng)絡(luò)模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和公用網(wǎng)絡(luò)模塊。三大模塊均采用了數(shù)據(jù)服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器和圖形服務(wù)器[3]。其中,公用網(wǎng)絡(luò)模塊是為了服務(wù)配電網(wǎng)外部用戶,采用多個(gè)用戶接入點(diǎn)構(gòu)建光纖網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)調(diào)度事務(wù)處理與工作需求。數(shù)據(jù)處理模塊是為了對(duì)配網(wǎng)終端參數(shù)進(jìn)行收集與分析,本文還設(shè)計(jì)了監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集(SCADA)智能報(bào)警與跨平臺(tái)的故障信息傳遞[7]。配網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化技術(shù)中利用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對(duì)配網(wǎng)終端與遠(yuǎn)程終端單元(RTU)進(jìn)行采集工作。采集到的配網(wǎng)調(diào)度數(shù)據(jù)信息,采用遙測(cè)處理方法對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理分類[8-9]。系統(tǒng)的業(yè)務(wù)專用網(wǎng)絡(luò)模塊是為了服務(wù)于配網(wǎng)公司內(nèi)部管理用戶,系統(tǒng)外部客戶端的訪問(wèn)請(qǐng)求通過(guò)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā),通過(guò)配網(wǎng)調(diào)度管理人員進(jìn)行決策與推斷,下達(dá)相應(yīng)指令并返回系統(tǒng)外部客戶端的反饋建議[4]。

此外,除了三大模塊之間的傳遞與應(yīng)用,該系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸采用了防雷技術(shù)以及通信隔離技術(shù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸與配網(wǎng)終端及RTU進(jìn)行通信。該數(shù)據(jù)傳輸將GPS衛(wèi)星式中的標(biāo)準(zhǔn)信息作為基礎(chǔ),通過(guò)增強(qiáng)配網(wǎng)終端及RTU等信息的監(jiān)視,通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)對(duì)配網(wǎng)調(diào)度的數(shù)據(jù)進(jìn)行接收與發(fā)送,從而確保了配網(wǎng)調(diào)度數(shù)據(jù)的安全及完整性[5]。

2 基于CES的IES分層調(diào)度方法

為了提高配電網(wǎng)調(diào)度能力,采用CES對(duì)配電網(wǎng)發(fā)電能源綜合分配,根據(jù)IES分層調(diào)度實(shí)現(xiàn)不同種類發(fā)電能源調(diào)度數(shù)據(jù)信息分類、計(jì)算與處理,結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 基于CES的IES分層調(diào)度架構(gòu)

圖2整體架構(gòu)總體上分為綜合發(fā)電能源路徑優(yōu)化與IES分層調(diào)度兩大部分。IES分層調(diào)度架構(gòu)采用云邊調(diào)度結(jié)構(gòu)有效減緩IES負(fù)載側(cè)數(shù)據(jù)量的快速增加,減輕數(shù)據(jù)傳輸?shù)膲毫?以及調(diào)度中心計(jì)算時(shí)間和成本。而對(duì)于負(fù)荷側(cè)信息的收集,則通過(guò)分層計(jì)算、分布計(jì)算、邊緣計(jì)算等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)發(fā)電(DG)、電鍋爐(EB)、儲(chǔ)能系統(tǒng)(ESS)、熱能發(fā)電機(jī)(HG)、可再生能源發(fā)電機(jī)(REG)等不同方式的電力計(jì)量。對(duì)于負(fù)載側(cè)能源市場(chǎng)的控制通過(guò)DR手段完成,另外IES調(diào)度方式能夠有效解決負(fù)載或可再生能源的不確定性,主要通過(guò)隨機(jī)優(yōu)化或穩(wěn)健優(yōu)化的方式進(jìn)行控制[6]。

對(duì)于綜合發(fā)電能源路徑優(yōu)化,本文引入CES能夠?qū)崿F(xiàn)配電網(wǎng)供源中不同形式能量轉(zhuǎn)換,能夠提高配電網(wǎng)能源的存儲(chǔ)與應(yīng)用能力,通過(guò)能源區(qū)域劃分的約束條件實(shí)現(xiàn)微觀數(shù)據(jù)計(jì)算,例如配電網(wǎng)調(diào)度過(guò)程中光伏發(fā)電(PV)和地源熱泵發(fā)電(HP)之間的轉(zhuǎn)換發(fā)電能源計(jì)算公式[7]為

(1)

式(1)中,Q表示配電網(wǎng)需求側(cè)存在的能源有效輸出量,角標(biāo)HP表示配電網(wǎng)系統(tǒng)地源熱泵發(fā)電,t表示能源供應(yīng)時(shí)間,Ω表示地緣熱泵能源總量。在CES優(yōu)化能源路徑過(guò)程中,可以通過(guò)液態(tài)冷凝(WC)方法實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)調(diào)度模塊內(nèi)能源轉(zhuǎn)移和儲(chǔ)存,根據(jù)各階段的耦合關(guān)系計(jì)算優(yōu)化后的能源總量[8]如下:

(2)

3 基于GDL深度學(xué)習(xí)的配網(wǎng)調(diào)度故障診斷

本文采用深度學(xué)習(xí)GDL對(duì)配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并取得線路故障位置以及數(shù)據(jù)分析結(jié)果之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)調(diào)度故障的精細(xì)化診斷。GDL基本原理網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 GDL網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

采用GDL前饋式深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對(duì)配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)的建模及運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)。首先對(duì)配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行構(gòu)建。在輸入層,假設(shè)輸入層神經(jīng)元的輸入數(shù)據(jù)為X,輸入神經(jīng)元的維數(shù)為n。通過(guò)神經(jīng)元數(shù)目的輸入,在模式層進(jìn)行非線性變換,輸入數(shù)據(jù)將被映射到模式層中的模式空間中為

(3)

式(3)中,X表示輸入層的數(shù)據(jù),Xi表示第i個(gè)輸入數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)神經(jīng)元的訓(xùn)練樣本,σ表示徑向基函數(shù)的平滑參數(shù)。根據(jù)X和Xi可以求得兩者之間歐式距離的平方積[9]為

(4)

從模式層傳遞到求和層的神經(jīng)元Pi由式(4)中計(jì)算方式,模式層輸出的所有神經(jīng)元直接相加求和,即:

(5)

每個(gè)模式層的神經(jīng)元要乘以連接權(quán)值后,再相加求和,其結(jié)果為

(6)

式(6)中,yij表示第i個(gè)數(shù)據(jù)樣本集yi中第j個(gè)元素。yi的維數(shù)k與該層中的神經(jīng)元數(shù)量相同,GDL的預(yù)測(cè)結(jié)果,即:

(7)

接著對(duì)配網(wǎng)調(diào)度故障定位的準(zhǔn)確率進(jìn)行計(jì)算[10]為

(8)

式(8)中,Samplec表示定位準(zhǔn)確的樣本數(shù)量,Sampleall表示全部樣本數(shù)量。配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)故障距離定位精度計(jì)算為

(9)

(10)

式(10)中,If表示相電流,Imax表示相電流的最大值,Ist表示標(biāo)準(zhǔn)化處理后的三項(xiàng)電流值。由于配網(wǎng)調(diào)度的非對(duì)稱網(wǎng)絡(luò),進(jìn)一步對(duì)配網(wǎng)調(diào)度故障診斷值進(jìn)行四舍五入處理,完成配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)的故障診斷。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

首先,利用LoadRunner工具對(duì)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行搭建,對(duì)系統(tǒng)的性能以及系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確性進(jìn)行測(cè)試,在搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)時(shí),采用與實(shí)際運(yùn)行環(huán)境相同的軟硬件和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置,其中實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)如表1所示。

表1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)

在上述實(shí)驗(yàn)環(huán)境中搭建的實(shí)驗(yàn)架構(gòu)示意圖如圖4所示。

圖4 實(shí)驗(yàn)架構(gòu)示意圖

在實(shí)驗(yàn)時(shí),假設(shè)經(jīng)過(guò)6 h的實(shí)驗(yàn),分別對(duì)本文的調(diào)度能力和診斷能力進(jìn)行驗(yàn)證。本實(shí)驗(yàn)采用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為某電力企業(yè)的用電數(shù)據(jù),其中關(guān)于用電量Q參數(shù)具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

通過(guò)上述實(shí)驗(yàn)前的準(zhǔn)備,接著對(duì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行測(cè)試。首先對(duì)配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確性進(jìn)行測(cè)試,觀察該研究中智能電網(wǎng)環(huán)境下配網(wǎng)調(diào)度能力,如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)識(shí)別示意圖

在圖5中,可以看到經(jīng)過(guò)8 h的數(shù)據(jù)識(shí)別,在數(shù)據(jù)調(diào)度前能夠看到配網(wǎng)調(diào)度模塊混亂無(wú)章,在經(jīng)過(guò)本文方法將不同調(diào)配數(shù)據(jù)信息分區(qū)處理后,最終實(shí)現(xiàn)了不同數(shù)據(jù)信息的識(shí)別與處理。通過(guò)圖5可以看到,該數(shù)據(jù)識(shí)別具有較好的技術(shù)效果。然后將數(shù)據(jù)識(shí)別結(jié)果與其他文獻(xiàn)進(jìn)行比較,觀測(cè)本文的技術(shù)效果。測(cè)試結(jié)果與文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。

圖6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較

隨著實(shí)驗(yàn)次數(shù)的變化,系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確性在90%左右波動(dòng),并且故障診斷的準(zhǔn)確性較平穩(wěn),系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確性最高為97%;文獻(xiàn)[1]準(zhǔn)確性在57%到80%之間波動(dòng),文獻(xiàn)[2]準(zhǔn)確性在47%到75%之間波動(dòng)。因此,本文系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確性最高,有一定的可靠性。

基于上述對(duì)配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確性測(cè)試實(shí)驗(yàn),接著對(duì)系統(tǒng)的性能進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果仍與文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7所示。

圖7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較

由圖7可知,本文系統(tǒng)在進(jìn)行系統(tǒng)性能測(cè)試時(shí),配網(wǎng)調(diào)度完成所需時(shí)間最短,并且在0 s到3 s之間,在第10次和第25次實(shí)驗(yàn)時(shí),配網(wǎng)調(diào)度所需時(shí)間最長(zhǎng)為3 s,最短為1 s。文獻(xiàn)[1]在7 s到14 s之間波動(dòng),在第20次實(shí)驗(yàn)時(shí),配網(wǎng)調(diào)度完成所需時(shí)間最長(zhǎng)為13.6 s,在第7次實(shí)驗(yàn)時(shí),配網(wǎng)調(diào)度完成所需時(shí)間最短為7 s。文獻(xiàn)[2]在進(jìn)行系統(tǒng)性能測(cè)試時(shí),配網(wǎng)調(diào)度完成所需時(shí)間在7 s到12 s之間波動(dòng),在第5次和第15次實(shí)驗(yàn)時(shí),配網(wǎng)調(diào)度完成所需時(shí)間最長(zhǎng)為12 s,在第20次實(shí)驗(yàn)時(shí),配網(wǎng)調(diào)度完成所需時(shí)間最短為7 s。因此,本文系統(tǒng)具有突出的技術(shù)效果。

5 總結(jié)

為了對(duì)配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,本文設(shè)計(jì)了智能電網(wǎng)環(huán)境下配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng),采用分布式網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼軜?gòu)進(jìn)行搭建,利用單向物理隔離方法,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)中服務(wù)器主機(jī)的物理部署,通過(guò)采用配網(wǎng)自動(dòng)化與主網(wǎng)電氣設(shè)備一體化,實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)調(diào)度中的數(shù)據(jù)交互,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)調(diào)度的自動(dòng)化。在調(diào)度過(guò)程中,采用數(shù)據(jù)調(diào)度算法模型實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)的優(yōu)化配置與信息調(diào)度,本文還通過(guò)遠(yuǎn)端控制與近端控制,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)數(shù)據(jù)信息精確監(jiān)控,最后通過(guò)GDL深度學(xué)習(xí)模型的配網(wǎng)調(diào)度故障,提高了網(wǎng)絡(luò)故障診斷能力。本文系統(tǒng)還存在著一定的不足,在進(jìn)行配網(wǎng)調(diào)度工作中,對(duì)于環(huán)境較惡劣的調(diào)度工作,可能會(huì)出現(xiàn)延時(shí)現(xiàn)象,因此還需進(jìn)一步對(duì)此系統(tǒng)進(jìn)行研究。