基于云边协同的配电网无功电压控制方法研究

配电网的无功电压问题对于降低线损、提高供电质量至关重要。针对配电网中无功电压集中控制无法快速响应、就地控制难以整体协调的问题,结合边缘计算技术提出了一种基于云边协同的配电网无功电压控制方法。首先,搭建了AVC作为云控制中心,配电网支线作为边缘节点控制终端的云边协同框架;然后,在云端和边端部署调控模型优化无功电压;最后,利用云边协同的控制方式进行变压器和电容器的优化调控,达到配电网无功功率整体平衡。通过仿真验证了所提方法具有易协同、易调控的特点,从而解决了配电网中电压合格率较低、通信困难、网络时延较长等问题。     

基于云边协同的配电网运行框架及应用研究

分布式能源接入电网导致配电网产生的数据日益复杂,使得配电网的运维与控制也面临挑战,而云边协同在配电网中的应用能有效解决这些问题。为此提出了基于云边协同的配电网运行框架,分析了配电网中云边协同相关的关键技术,同时基于分布式能源接入的配电网台区自治复杂场景,提出了三种云边协同典型应用,对低压配电台区的边缘智能建设有指导意义。     

云边协同的调控云数据质量优化

调控云汇集了海量的模型和运行数据,采用集中处理方式对云中心的传输网络、计算资源和存储资源带来巨大的压力,数据时效性也无法得到保障.本文基于云边协同技术,设计了调控云广域云边协同总体架构,并以电网调控数据质量优化应用为例,对网络带宽及时延、数据协同处理性能、任务分解策略优化、云中心存储性能等指标进行了对比分析.实际系统应...     

电力物联网5G云–边–端协同框架与资源调度方法

分布式能源、可调负荷及储能装置大规模接入配电网运行带动“源-网-荷-储”调控模式的转变,配电网与分布式资源之间频繁双向互动对通信网全面感知与广域传输能力提出更高要求。电力物联网与5G的融合通过云-边-端多层级资源的深度协同提供有效的解决方案。针对现有云-边-端协同技术在电力物联网与5G融合应用面临的与电力业务需求适配性不足、异构资源调度协同性差、数据隐私安全难以保障等挑战,文章提出电力物联网5G云-边-端多级协同框架,支撑分布式资源与配电网的协同互动;在此基础上,基于联邦深度Q学习,提出基于半分布式人工智能的云-边-端协同资源调度方法,在高可靠低时延约束下实现端侧任务卸载、功率控制与云侧/边侧计算资源分配的协同优化;最后,通过算例分析验证该技术在能耗、时延、吞吐量等方面的性能优势,同基于层次分析法和深度Q学习的边缘网络任务卸载算法(distributionoffloadingalgorithmbasedon analytic hierarchy process and deep Q network,AHP-DQN)和能量感知边缘计算移动管理算法(energy-awaremobility...     

交直流混合配电网分布式无功电压互动控制策略

交直流混合配电网的无功电压控制是保证其高效可靠运行的关键。为此,提出一种基于有限时间控制的分布式无功电压互动控制策略,在无集中控制器的架构下实现交流子网与直流子网间的无功电压互动支撑。该方法构建了分布式去中心化协同控制架构,利用有限时间控制实现多逆变器间的分布式一致性协同,同时保障无功功率增量的精确均分,避免多个下垂控制逆变器间的无功环流问题,进一步提高电压质量。相对于传统的一致性策略,所提出的策略收敛速度更快,且可适应系统各种扰动。为了验证该控制策略的控制效果,在PSCAD/EMTDC中建立了交直流混合配电网仿真模型,在多种工况下验证了系统分布式互动支撑及无功均分策略的有效性和适应性。     

面向数字电网的基于容器技术的边缘计算数据处理机制

针对数字电网中边缘计算和物联网技术的应用场景进行讨论,提出了一种基于容器技术的边缘计算数据处理模型,设计了一种云边协同的边缘侧数据处理架构,实现了基于容器技术的边缘计算嵌入式数据库和云边数据同步的关键技术。对数据筛选机制进行了研究,提出了一种根据事务操作优先级对事务进行筛选、重构的数据筛选机制;设计了基于容器技术的嵌入式数据库和云边协同的数据同步对比试验。试验结果表明,基于容器技术的边缘计算数据库的写入、查询和导出性能与嵌入式数据库性能基本相当;通过云边数据同步工具实现的全量数据同步效率提升了3倍以上,增量数据同步方式也显著提高了同步即时性。     

基于智能融合终端的台区电压无功综合调控系统

电网企业对配电网供电质量日益重视,为了满足对配电网电压无功综合控制的需求,提出一种基于智能融合 终端的台区电压无功综合调控系统.该系统利用了智能融合终端边缘计算功能,在智能融合终端中部署电压无功综合调 控App,通过智能融合终端与配电网云主站、智能无功补偿装置、有载调压变压器、集中器、用户智能电表等设备构成 配电物联网,实现台区电气量与端设备状态实时上送、台区无功就地补偿、台区用户电压稳定调控等功能.目前该系统 已在多地投入运行.     

电力物联网可信树形批量认证机制

电力物联网设备需要进行可信度量,然而现有数据处理架构存在云端压力过大的问题,现有可信度量架构也存在效率低下、消耗过大等问题.提出一种适用于云边协同电力物联网环境的基于树形结构的可信批量认证机制.该机制采用云边端协同的边缘计算架构缓解云平台压力,设备采用一种轻量级可信架构进行可信度量,获取度量信息;非平衡哈希树存储结构在...     

基于边缘计算的配电网数字化转型关键问题分析与展望

配电网是新型电力系统建设中最为关键和最具活力的环节之一。面向日益复杂的配电网运行与控制问题,数字化转型已成为广受认可的发展思路。边缘计算为数字配电网中海量数据资源和物理资源的利用提供了有效手段,同时也将作为配电网多种业务功能在边缘侧的融合承载平台,推动配电网运行架构的发展变革。文中围绕边缘计算技术驱动下的配电网数字化转型问题,梳理了配电网边缘计算装置的关键技术需求;分析了配电网边缘计算的技术定位及由其所支撑构建的数字配电网技术架构,特别针对数字配电网运行问题,从集群化、分布式、灵活定义3个典型特征入手,围绕边缘侧集群自治、边-边协调控制、云-边协同运行等典型模式下的关键问题和技术研究方向进行了分析与探讨。     

融合型配电网大数据处理平台架构设计

为深化配电系统多源异构电力大数据的挖掘与应用,提出一种电力物联网与智能电网融合的配电网大数据处理平台架构方案.首先,针对两网融合的大数据处理研究现状,统筹当前主要业务需求,提出一种基于软件定义网络的云边协同总体架构设计;其次,就电力大数据的存取交互方式,考虑海量数据的多源异构特性,构建了一种分布式的3层数据管理架构;然...     

微服务架构下配电台区任务云边协同在线调度策略

由电网域向社会服务域延伸的配电网需要支持更多的业务,应用随新业务拓展不断增加可能会导致边设备资源不足。为了从边设备层面支撑资源受限情况下任务的调度与协同处理,提出了微服务架构下配电台区任务云边协同在线调度策略。从任务及设备角度对云边容器化场景下任务调度问题进行了分析,在容器化电力任务云边调度机制基础上,设计了优先级策略与任务分配策略,并通过改进的在线算法对任务进行实时调度。仿真结果表明,所提策略具有更高的任务执行效率,通过资源置换,能够提高边设备资源受限时重要任务的完成率以及系统安全性。     

考虑负荷提前通知时间的配电网两阶段云边协同调控方法

随着光伏等新能源并网规模不断增大,其波动性与不确定性给系统带来了巨大挑战,通过需求侧响应技术充分调动用户侧柔性资源可以提高配电网调控弹性和系统运行稳定性。针对激励型可控负荷提前通知时间的不同,将其划分为日前型与日内型,提出配电网两阶段云边协同调控方法。首先,基于云边协同调控架构,提出日前预测日内修正的云边协同调控策略。然后,在日前阶段,建立考虑日内资源预测的日前调控模型,基于日前调控方案,在日内阶段建立日内修正调控模型。最后,采用交替方向乘子法对所建模型进行求解。算例证明了上述方法在减小系统峰谷差、提高配电网调控弹性上的有效性,并验证了所提模型具有较好的经济性。     

考虑服务配置的细粒度电力任务云边协同优化调度策略

新型电力系统的建设促使电力业务范围向用户侧深入,业务种类及数量不断增加。边设备资源有限,只能配置有限数量的服务,任务的时延能耗需求与设备资源有限的矛盾日益突出。为实现云边资源协同与任务的优化调度,提出了一种考虑服务配置的细粒度电力任务云边协同优化调度策略。通过建立微服务的时延与能耗模型,并对任务调度中的约束条件进行分析,将时延与能耗的优化决策问题转化为带约束的多目标优化问题,采用NSGA-Ⅱ算法求解。然后通过基于模糊逻辑的多准则决策方法为任务选择调度方案。仿真结果表明,所提策略在时延和能耗方面的性能优于其他策略,能够适应不同的任务场景并做出最优决策,提高了任务的完成率。     

面向云边协同的配变短期负荷集群预测

配电变压器是配电网中连接用户的重要设备,研究其负荷变化规律是十分重要的。随着物联网技术在电力系统中的推广,配电网中监测的配电变压器将越来越多,但对众多设备逐一分析建模会导致工作低效。因此,提出面向云边协同的配变负荷预测框架,并着重研究云端的集群预测模型。首先,集群预测模型对配变进行日负荷曲线聚类,提取日负荷模式,并分析各配变日负荷模式变化规律,采用聚类方法划分具有相似用电行为的配变。然后,将同类别配变负荷数据整合训练,利用STL-LSTMs-XGBoost预测模型实现配变的短期负荷集群预测。最后,通过使用某市配变的负荷数据作为算例进行分析,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

在线自动光学外观检测系统的设计

国内半导体制造行业经过几十年的产品生产及技术升级,其产品已向微型化发展。与此同时,外观检测还保持着人工方式,这也受到了下游客户的越来越多的质疑及挑战。基于此,自动光学检测系统的引入就被提到了紧要的地位。该系统采用嵌入式微控器加彩色线阵 CCD 捕获产品原始图像,然后通过滤波、边缘检测等实现被测产品的在线检测、分析判断并通过巧妙的机构来实现不良品的自动剔除。经过实际生产检验,该系统图像捕获、处理及分析均准确可靠,并实现了10 pcs/s的产品图检测及剔除。     

基于分布式共识协同的光伏逆变器电压控制策略研究

为了解决大规模分布式光伏接入配电网导致光伏并网点出现电压越限问题,提出了一种基于分布式共识协同(distributed consensus collaboration, DCC)的光伏逆变器电压控制方法。光伏逆变器电压控制采用基于功率调节的下垂控制模式,利用下垂控制调节光伏的有功功率与无功功率,实现对光伏并网点电压的控制。分布式协同共识是将接入系统的光伏有功功率输出与光伏最大输出跟踪比作为状态变量,通过分布式共识协同算法实现下垂控制启动参数的调整和光伏逆变器之间的电压协同控制。通过一个含分布式光伏的真实馈线系统进行算例验证,基于德国DIgSILENT软件进行仿真。结果表明,所提电压控制方法能有效抑制光伏并网点的电压越限问题,并在电压调节过程中降低光伏有功功率出力的削减,提升光伏逆变器的无功功率调节量。     

基于云-边-端协同的电力物联网用户侧数据应用框架

物联网技术渗透到电力系统所形成的电力物联网承载着海量数据流,通过电力业务数据化和电力网络信息化,促进电力数据业务化目标的实现。目前电网基于云计算的集中式数据存储与处理,使得海量细粒度的用户侧数据无法得到有效应用。基于此,文章提出了基于云-边-端协同的用户侧数据应用框架,以打破由于计算资源有限而导致用户侧与电力系统的交互壁垒。利用边缘计算与云计算的互补性,以预测预警、分类聚类和需求响应3类用户侧基础数据应用为例,设计了用户侧数据应用框架,以期实现自下而上和自上而下的双向数据流、业务流的协同循环,从而达到对用户侧数据进行广而深的价值挖掘的目标。最后,从物理层、平台层和业务层3个维度对实现该框架的关键技术进行了分析与总结。     

面向光储充一体化社区的有序充电策略研究

针对当前有序充电策略优化目标单一且未考虑新能源出力的现状,提出了面向光储充一体化社区的有序充电策略。首先,将降低社区负荷峰谷差作为电网层优化目标,将减少用户充电费用作为用户层优化目标,完成双层多目标有序充电模型的设计。其次,设计基于云边协同的调度架构,将电网层优化模型部署在云端侧,用户层优化模型部署在边缘侧。该架构能有效利用边缘侧的计算资源,缓解云端侧面对电动汽车大规模接入时的计算压力。最后,以5种充电场景为例进行算例分析。实验表明,与无序充电相比,所提策略能够使社区负荷峰谷差减少40.47%,充电均价减少52.63%。与单层有序充电策略相比,该策略综合效果优势明显,在保障配电网安全稳定运行的同时,兼顾电动汽车用户的经济利益。