专栏评述:泛在电力物联网 |
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引用本文: | 肖先勇.专栏评述:泛在电力物联网[J].四川大学学报(工程科学版),2020,52(4):1-2. |
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作者姓名: | 肖先勇 |
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作者单位: | 四川大学 电气工程学院 |
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摘 要: | 随着新能源和储能技术的进步、“云、大、物、移、智、链”等互联网技术的应用,电力系统正逐步向以“横向能源互补,纵向源–网–荷–储协调”为主要特征的综合能源系统进一步发展,同时,电力零售市场开放,社会资本进入配售环节,用户选择性增强,使得电网公司将以产品为中心的传统能源供给模式逐步转变为以客户为中心的新型能源服务模式。为了应对挑战,国家电网有限公司提出了“三型两网”的战略目标,泛在电力物联网(Electrical Internet of Things,EloT)是落实该战略目标、建设能源互联网的主要内容和重要支撑,对促进国家能源结构变革、实现源–网–荷–储的智能协调优化、提升用户用能体验起到至关重要的作用。
EIoT充分运用云计算、人工智能、大数据、物联网等互联网技术,将发电企业、电网公司、售电公司、电力用户和相关设备连接起来,实现了电力系统各环节万物互联、人机智慧交互,具有状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活的特点。其中,电网公司发挥枢纽与平台作用,生成覆盖能源生产、传输、交易、消费各个环节共享的电力大数据。在中国已开展的电力物联网建设涉及2.4万个系统节点(110 kV及以上)、1 200万套高压计量设备、0.8亿台配网终端和故障指示器、4.7亿台电能表,目前采集数据日增量已达60 TB。EIoT的系统架构主要分为感知层、网络层、平台层和应用层等四层架构,如图1所示。其中:感知层是EIoT的物理基础,使用智能电表等一系列数据采集装置对电力系统的各个环节进行数据采集;网络层通过5G等新技术实现电力大数据的高效传递;平台层将数据进行统一汇集管理,打破各环节的数据壁垒;应用层则协同综合能源服务体系的建设,向系统主体提供更加智能化、人性化的电力普遍服务,体现信息价值。
基于此背景,依托2019年“四川大学泛在电力物联网研究中心”的成立,发起了泛在电力物联网专栏。专栏邀请了多位国内外同行撰写稿件,由期刊编辑部组织论文审稿,经严格审稿、修改等环节,最终录用发表了7篇学术论文,作者分别来自四川大学、上海交通大学、厦门大学、湖北工业大学、国网眉山供电公司、国网淮安供电公司、国网郑州供电公司、国网厦门供电公司等单位。其中:刘东等介绍了国内外先进虚拟电厂的发展状况,全面阐述虚拟电厂在协调控制、优化调度、参与电力市场交易三个方面的研究现状,指出泛在电力物联网下虚拟电厂的关键技术问题与发展前景。李华强等考虑能源互联网与综合能源服务的协同发展,从市场组织形式、服务商业模式和数据业务化三个角度出发,构建了能源互联网与综合能源服务协同发展的市场运营模式。肖先勇等采用多粒度属性与知识发现方法对泛在电能质量检测数据进行分析挖掘,实现了电压暂降产生原因的识别、传播规律刻画和影响程度评估等不同层面的知识规则提取。刘继春等基于社会发展、电动汽车规模、充电桩数量、建设成本等多维因素,并综合考虑充电服务网在泛在电力物联网定位及多主体关系,建立了充电服务费定价的系统动力学模型,得到充电服务费价格未来的变化趋势,并分析了不同因素对充电服务费价格的影响,为未来充电服务网运营与规划提供了参考。周步祥等研究了一种基于假设检验的快速事件检测算法,对智能电表采集到的总功率信号进行分析建模,进而实现了开关事件的精确识别,解决了传统非侵入式负荷监测数据处理量大、涵盖面不全、鲁棒性差的问题。孟超等提出了多站融合模式下变电站、数据中心站与储能电站协同运行架构体系,建立了融合站协同优化与数据迁移调度模型,并给出了降低数据处理成本和电力成本的方案。汪繁荣等研究了一种负荷分解方法,显著提高了对负荷特性信息的挖掘能力和分解辨识能力,解决了传统非侵入式负荷监测与分解方法耗时长、辨识精度低的问
题,将对用电设备运行状态辨识准确率提高至86%。
专栏所发表的7篇论文分别采用理论分析、模型建立、数值计算以及综述介绍等方式对泛在电力物联网的相关问题进行了研究,所提出的技术方法有较好的参考价值。但由于泛在电力物联网是一个超大型系统,所涉及的问题众多且极为复杂,还有更多值得研究或探讨的问题并未在本专栏中体现,例如,全面智能感知技术、面向电力物联网的信息传输及信息安全技术、在电力物联网背景下的新型商业模式的探讨等。
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收稿时间: | 2020/7/6 0:00:00 |
修稿时间: | 2020/7/6 0:00:00 |
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