电力信息物理融合系统研究与分析

时间:2021-05-02 09:25:00 物理毕业论文 我要投稿

电力信息物理融合系统研究与分析

  引导语:CPS技术的发展得益于近年来嵌入式系统技术、计算机技术以及网络通信技术等的高速发展,其最终目标是实现对物理世界随时随地的控制。以下是YJBYS的小编为大家找到的电力信息物理融合系统研究与分析。希望能帮助大家!

电力信息物理融合系统研究与分析

  【摘 要】嵌入式系统、计算机技术、网络通信技术的快速发展使构建未来智能电网成为了可能,基于信息物理系统(CPS)技术构建电力信息物理融合系统(CPPS)为实现未来智能电网提供了新的思路。本文对CPPS平台进行了初步研究分析,介绍了应用于CPPS中的同步PMU技术、开放式通信网络、分布式控制。

  【关键词】CPPS;同步PMU;开放式通信;分布式控制

  引言

  受能源危机、环保压力的推动,以及用户对电能质量(QoS)要求的不断提高,当代电力系统不再符合社会的发展需求,智能电网(Smart Grid)成为未来电力系统的发展方向。智能电网的发展原因主要有以下几个方面:

  1)分布式电源(Distributed Generation,DG)大量接入电网导致的系统稳定性问题。由于DG的大量接入使电网变成一个故障电流和运行功率双向流动的有源网络,增加了系统的复杂度和脆弱度,因此亟需发展智能电网以解决DG大量接入电网导致的系统稳定性问题。

  2)电力用户对电能质量(QoS)要求的不断提高。现代社会短时间的停电也会给高科技产业带来巨额的经济损失,近年来发生的大停电事故更是给社会带来了难以估量的经济损失。因此,亟需建立坚强自愈的智能电网以提供优质的电力服务。

  论文主体结构如下:第1部分介绍了近年来信息物理系统(Cyber Physical System ,CPS)技术的发展以及CPS与智能电网的相互关系;第2部分介绍了电力信息物理融合系统(Cyber-Physical Power System,CPPS)的硬件平台模型;第3部分介绍了同步相量测量装置(Phasor Measurement Units,PMU)技术;第4部分对CPPS中的开放式通信网络进行了初步分析;第5部分对CPPS的分布式控制技术进行了简单介绍;最后第6部分做出全文总结。

  1、CPS与智能电网的相互关系

  CPS技术的发展得益于近年来嵌入式系统技术、计算机技术以及网络通信技术等的高速发展,其最终目标是实现对物理世界随时随地的控制。CPS通过嵌入数量巨大、种类繁多的无线传感器而实现对物理世界的环境感知,通过高性能、开放式的通信网络实现系统内部安全、及时、可靠地通信,通过高精度、可靠的数据处理系统实现自主协调、远程精确控制的目标[1]。

  CPS技术已经在仓储物流、自主导航汽车、无人飞机、智能交通管理、智能楼宇以及智能电网等领域得以初步研究应用[2]。

  将CPS技术引入到智能电网中,可以得到电力信息物理融合系统(Cyber-Physical Power System,CPPS)的概念。为了分析CPPS与智能电网的相互关系,首先简单回顾一下智能电网的概念。目前关于智能电网的概念较多,并且未达成一致结论。IBM中国公司高级电力专家Martin Hauske认为智能电网有3个层面的含义:首先利用传感器对发电、输电、配电、供电等环节的关键设备的运行状况进行实时监控;然后把获得的数据通过网络系统进行传输、收集、整合;最后通过对实时数据的分析、挖掘,达到对整个电力系统运行进行优化管理的目的[3-4]。

  从上文关于CPS和智能电网的介绍中可以看出,CPS与智能电网在概念上有相通之处,它们均强调利用前沿通信技术和高端控制技术增强对系统的环境感知和控制能力。因此,在CPS基础上建立的CPPS为促进电力一次系统与电力信息系统的深度融合,最终实现构建完整的智能电网提供了新的思路和实现途径。

  2、CPPS的硬件平台架构

  基于分布式能源广泛接入电网所引起的系统稳定性问题以及建立坚强自愈智能电网的总体目标,建立安全、稳定、可靠的智能电网成为未来电力系统研究的重要方向,同时也是CPPS研究的主要内容。

  传统的电力系统监测手段主要有基于电力系统稳态监测的SCADA/EMS系统和侧重于电磁暂态过程监测的各种故障录波仪,保护控制方式主要有基于SCADA主站的集中控制方式和基于保护控制装置安装处的就地控制方式[5]。就地控制方式易于实现,并且响应速度快,但是由于利用的信息有限,控制性能不够完善,不能预测和解决系统未知故障,对于电力系统多重反应故障更不能准确动作。集中控制方式利用系统全局信息,能够优化系统控制性能,但是计算数据庞大、通信环节多,系统响应速度慢,并且现有SCADA系统主要对电力系统进行稳态分析,不能对电力系统的动态运行进行有效地控制。

  针对目前电力系统监测、控制手段的不足,要建立坚强自愈的未来智能电网,必须建立相应的广域保护的实时动态监控系统,CPPS的硬件平台就是在此基础上建立起来的。   CPPS的硬件平台6层体系架构如图1所示,主要包括:物理层(电力一次设备)、传感驱动层(同步PMU)、分布式控制层(智能终端单元STU、智能电子装置IED等)、过程控制层(控制子站PLC)、高级优化控制层(SCADA主站控制中心)和信息层(开放式通信网络)。

  其中,底层的物理层是指电力系统的一次设备,如发电厂、输配电网等。传感驱动层主要用于对电力系统的动态运行参数进行实时监控,测量参数包括电流、电压、相角等,在CPPS中广泛使用的测量装置是同步PMU。分布式控制层主要包括各STU/IED,为广域保护的分布式就地控制提供反馈控制回路。过程控制层主要指枢纽发电厂和变电站的控制子站,是CPPS的重要组成部分,通过收集多个测量节点的数据信息,建立系统层面的控制回路,并做出相应的控制决策。高级优化控制层是指调度中心控制主站,主要为电力系统的动态运行提供人工辅助优化控制。顶层的信息层即智能电网的开放式通信网络,注意信息层并不是单独的一层,而是重叠搭接CPPS的各个分层,为CPPS内部各组件提供安全、及时、可靠的通信。

  上文给出了CPPS的硬件平台模型,但要在电力系统中具体实现CPPS,涉及诸多方面的技术难题,下面对CPPS中的同步PMU、开放式通信网络以及分布式控制等分别加以简单介绍。

  3、同步PMU测量技术

  同步PMU是构建CPPS的基础,它为CPPS中广域保护的动态监测提供了丰富的测量数据。同步PMU装置主要对电力系统内部的同步相量进行测量和输出,装设点包括大型发电厂、联络线落点、重要负荷连接点以及HVDC、SVC等控制系统,测量数据包括线路的三相电压、三相电流、开关量以及发电机端的三相电压、三相电流、开关量、励磁电流、励磁电压、励磁信号、气门开度信号、AGC、AVC、PSS等控制信号[6]。利用测得的`数据可以进行系统的稳定裕度分析,为电力系统的动态控制提供依据。

  同步PMU的硬件结构框图如图2所示。

  其中,GPS接收模块将精度在±1微秒之内的秒脉冲对时脉冲与标准时间信号送入A/D转换器和CPU单元,作为数据采集和向量计算的标准时间源。由电压、电流互感器测得的三相电流、电压经过滤波整形和A/D转换后,送到CPU单元进行离散傅里叶计算,求出同步相量后再进行输出。注意,发电机PMU除了测量机端电压、电流和励磁电压、电流以外,还需接入键相脉冲信号用以测量发电机功角[7]。

  4、CPPS的开放式通信网络

  建立CPPS的开放式通信网络,应该在保证安全、及时、可靠的通信的基础上,使系统具有高度的开放性,支持自动化设备与应用软件的即插即用,支持分布式控制与集中控制的结合。对于建立的开放式通信网络,需要进行通信实时性分析、网络安全性和可靠性分析。

  4.1 IEC 61850标准的应用

  IEC 61850标准作为新一代的网络通信标准而运用于智能变电站中,支持设备的即插即用和互操作,使智能变电站具有高度的开放性。IEC 61850标准是智能变电站的网络通信标准,同时正在进一步发展成为智能电网的通信标准[8],因此,使用IEC 61850作为CPPS通信网路的通信标准是最佳选择。

  IEC 61850的核心技术[9]包括面向对象建模技术、XML(可扩展标记语言)技术、软件复用技术、嵌入式操作系统技术以及高速以太网技术等。

  4.2 通信网络配置与分析

  对于CPPS开放式通信网络的网络配置,可参考智能变电站的三层二网式网络结构配置,构建CPPS的3层式通信网络,如图3所示。

  其中,底层为位于发电厂、变电站和重要负荷处的大量PMU、STU/IED,分别负责采集实时信息和执行保护控制功能。中间层为控制子站(过程控制单元PLC),每个控制子站与多个PMU、STU/IED相连,以完成该分区系统层面的保护控制,并根据需要将数据上传到SCADA主站控制中心。SCADA主站控制中心接收各控制子站的上传数据,处理以后将控制信息下发到各控制子站,以实现CPPS的广域保护控制功能。注意,各层设备均嵌入GPS实现精确对时,保证全系统的同步数据采样。

  5、CPPS的分布式控制机理

  要建立坚强自愈的智能电网,必须利用新型控制机理建立可靠的电力控制系统。根据电力故障扩大的路径和范围以及故障的时间演变过程,文献[10-11]中提出建立时空协调的大停电防御框架,建立了电力系统的3道防线,为实现智能电网的广域动态保护控制奠定了良好的基础。

  电力系统的分布式控制(Distributed Control,DC)是相对于传统的SCADA主站集中控制方式而言的,指的是多机系统,即用多台计算机(指嵌入式系统,包括PLC控制子站和STU/IED等)分别控制不同的设备和对象(如发电机、负荷、保护装置等),各自构成独立的子系统,各子系统之间通过通信网络互联,通过对任务的相互协调和分配而完成系统的整体控制目标[12]。分布式控制的核心特征就是“分散控制,集中管理”。在电力系统的3道防线的基础上,结合分布式控制技术,建立CPPS的3层控制架构,如图4所示。

  其中,分布式控制层主要是在故障发生的起始阶段(缓慢开断阶段)采取的控制措施,其控制目标应该是保证系统在不严重故障下的稳定性,防止故障的蔓延。过程控制层是在系统已经发生严重故障时(级联崩溃开始阶段)所采取的广域紧急控制措施,需要付出较大的代价。通常针对可能会使系统失稳的特定故障,往往需要投切非故障设备以保证系统的稳定性。广域的紧急控制措施应该在故障被识别出的第一时间立即实施,控制措施实施越晚,控制效果越差。优化控制层是在前两层控制均拒动或欠控制而没有取得控制效果,同时在检测到各种不稳定现象后所采取的控制措施,通常需要进行多轮次的切负荷和振荡解列。在电力恢复阶段,要有自适应的黑启动和自痊愈的控制方案。

  6、结语

  将CPS方法引入到电力系统中,建立CPPS的模型平台,为建立坚强自愈的智能电网提供新的思路。文中对CPPS中的同步PMU测量技术、开放式通信网络技术、分布式控制技术分别进行了简单介绍。

  【参考文献】

  [1]Cyber-physical systems executive summary[R].CPS steering group:2008(6).

  [2]Computing foundations and practice for Cyber-physical systems:A preliminary report [R].Edward A Lee:2007(5).

  [3]IBM论坛2009,点亮智慧的地球[EB/OL].http://www-900.ibm.com/cn/forum2009/winsdom.shtml.

  [4]姚建国,赖业宁(Yao Jianguo,Lai Yening).智能电网的本质动因和技术需求(The nature of motivation and technical requirements of smart grid)[J]. 电力系统自动化(Automation of Electric Power Systems),2010,34(2):1-4(下转28).

  [5]徐丙垠,薛永端,李天友(Xu Binyin,Xue Yongduan,Li Tianyou). 智能配电网广域测控系统及其保护控制应用技术[J].电力系统自动化(Automation of Electric Power Systems),2012,36(18):2-9.

  [6]M.D.Ilic, L.Xie, U.Kahn and Moura, Modeling of future Cyber-physical Energy Systems for distributed sensing and control[J]. IEEE Transactions on systems, man , and cybernetics,2010,40(4):825-838.

  [7]王健,张胜,贺春(Wang Jian,Zhang Sheng,He Chun).国内外PMU装置性能对比(Comparison of PMU devices from domestic and overseas )[J].继电器(Relay),2007,35(6):74-76.

  [8]高翔.数字化变电站应用技术[M].北京:中国电力出版社,2008.

  [9]IEC61850,Communication networks and systems in substations [S].IEC,2004.

  [10]Kunder. Power system stability and control[M].北京:中国电力出版社.

  [11]薛禹胜(Xue Yusheng). 时空协调的大停电防御框架: (一)从孤立防线到综合防御(Space-time cooperative frame work for defending blackouts: Part I .From isolated defense lines to coordinated defending) [J].电力系统自动化,2006,30(1):8-16.

  [12]M.D. Ilic ,J.W. Black ,and M .Prica.Distributed electric power systems of the future: Institutional and technological drivers for near-optimal performance[J]. Elect, Power Syst. Res,2007,77(9):1160-1177.

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