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基于边缘计算的高压用户能效管理系统及其构成的泛在电力物联网感知层技术研究

来源:null  发布日期:2021-04-02     点击数:2

基于边缘计算的高压用户能效管理系统及其构成的泛在电力物联网感知层技术研究

 

卫思明,王炼,施超寅,戴人杰

(国网上海松江供电公司,上海201699

 

摘要:高压用户具有能耗高、内部故障易导致上级电源跳闸等特点,势必成为泛在电力物联网建设中的重点感知对象。目前以智能电表和负荷控制终端为主的感知方式还无法做到全面、智能和互通,给电网可靠性、用户用能和供电部门管理带来诸多挑战。本文尝试在高压用户侧配置能效管理系统,构建以边缘计算为核心的感知体系,在多家用户进行试运行并选取典型案例进行研究,初步结果表明:该系统在降低用户能耗水平、改善电能质量和主动监测故障等方面具有可行性和有效性,为泛在电力物联网感知层建设打下基础。

 

关键词:高压用户;能效管理;边缘计算;泛在电力物联网;感知层

1 引言

泛在电力物联网架构分为感知层、平台层、网络层和应用层。其中,感知层旨在利用先进手段进行电力大数据的采集、计算和分析,是整个泛在电力物联网建设的重要基础[1-3]。对电网而言,数量庞大的电力用户(即电力负荷)是末端最直接的感知对象,其中又以高压用户最为特殊。

该类用户大多属于工业、大型商业和重要事业单位(如政府机构、医院、学校)等,具有供电电压等级高(10kV35kV或更高)、用电容量大、能源消耗高等特点[4]。一般具有独立配电站,由高压架空线路或电缆进线,或直接由变电站出线后经电缆直供。就电网安全运行而言,高压用户一旦发生故障,将直接影响到架空线、电缆或上级变电站,甚至引发大面积连锁停电;就社会节能减排而言,大工业用户能耗高、污染严重,不利于环境保护[5-6]。因此,在发展泛在电力物联网的背景下,加强对高压用户运行状态信息的感知,对于提升电网可靠性、节能减排和供电公司管理效益意义重大。

现有的高压用户末端感知设备主要有智能电表和负荷控制终端,主要起到电费计量和潮流数据采集等功能[7-8]。但是现有设备还无法构成一个全态、智能的感知体系,主要体现在:(1)设备相对独立,数据集中度低。各设备独立运作,无法物联互通,缺乏统一的数据处理平台;(2)数据采集类型单一,计算功能有限。大多只针对直接电气量进行测量,缺乏简介电气量的计算;(3)功能单一。只能够进行电量、电费、电压和负荷等基本展示,缺乏智能化分析诊断和相关的预警功能。

综上所述,目前还缺乏对高压用户进行全面、智能和高效的感知技术研究。本文基于上述背景,在用户侧设计具有边缘计算能力的智能监测终端,通过手机APP和电脑客户端两大软件平台进行数据互联互通和计算分析,实现用户设备信息全采集、运行数据全感知和用户管理全贯通。通过实际案例,实现了能耗监测、电能质量排查和故障处理,初步验证了方案可行性和有效性。

 

2 基于边缘计算的能效管理系统架构

2.1能效管理系统架构

10kV供电的高压用户为例,本文建立的能效管理系统架构如图1所示。用户上级电源通过架空线或电缆进入高压用户配电站,配电站有多台变比为10kV/380V的配电变压器。在变压器的低压总开关处,安装具备边缘计算能力的智能监测终端,用来采集和处理该配变总出线处的电力数据信息。变压器低压侧分为多路出线,分别供给不同的用电设备,在各出线开关处分别安装智能监测终端,用来采集和处理不同类型负荷的电力数据信息。从整体上看,智能监测终端构成总出线至分出线的两层监测架构。

1 能效管理系统架构

智能监测终端由采集模块、计算模块和电源模块组成,采集模块实时读取各条分支线路上的电压和电流信息后传输给计算模块;计算模块运算得到能效信息、电能质量和运行状态等;电源模块在380V侧通过低位取能为终端供电。

终端监测结果在两大平台上进行展示,分别为手机APP和电脑客户端,手机APP以供电公司业务管理为主,主要实现:(1)用户设备信息的图文采集和归档;(2)用户安全隐患的记录;(3)用电检查人员工作管理。电脑客户端以用户能效分析为主,主要实现:(1)能耗监测与用能分析;(2)电能质量异常排查;(3)故障主动告警与定位。两者通过数据云平台实现数据存储,手机APP可将移动端数据实时同步至电脑客户端系统,共同实现设备信息全采集、运行数据全感知和用户管理全贯通。

2.2 基于边缘计算的泛在电力物联网感知层技术

1中,数量众多的智能监测终端安装在用户侧,每秒钟都会产生大量的数据,计算模块使得智能终端具有边缘计算处理能力,一方面在海量数据下能够减轻数据云平台的运算负担,另一方面能提高数据处理的精度和实时性[9-10]

2所示为高压用户能效管理系统衍生出的泛在电力物联网建设架构。可以看出,基于边缘计算的能效管理系统位于感知层,起到电力大数据总览的作用。边缘计算由分为三层结构:第一层为用户设备层,是边缘计算的数据来源;第二次为边缘计算层,完成部分数据的计算和分析功能;第三层为云平台层,存储边缘计算的数据并作进一步的处理和展示。

2 基于能效管理系统的泛在电力物联网

基于上述感知层边缘计算技术,进一步可将数据流传送到网络层和平台层,实现中低压配网可靠运行和营配调业务贯通。在应用层,通过能效管理平台的建设,对内实现高压用户的精细化管理,提升供电企业管理效益;对外可为高压用户提供优质化用能服务,从而拓宽供电企业业务范围。

3 能效平台功能介绍

3.1能效水平

在能效水平模块,配变负载率监测可以获得每台变压器在每天不同时段的负载率情况,同时可以实时统计变压器不同负载率的利用小时数,如图3a)所示。一方面可以作为设备运行的健康度指标,另一方面可以实时掌握能耗情况,采取对应措施。此外,该模块对每台变压器的用电量进行了月度报表分析,可以直观的掌握配变运行状况,如图3b)所示。

a)配变负载率

b)电量月报

3 能效水平评估展示

3.2运行动态

在运行动态模块中,分为列表展示和曲线展示,如图4所示。列表展示主要显示电压和电流瞬时值,采样间隔为1小时;曲线展示主要有功率、功率因数、电压和电流的有效值,可以更加直观的了解各项电力数据的变化趋势。

a)运行报表

b)运行曲线

4 运行动态分析展示

3.3故障告警

在告警监测模块,总监测屏左侧展示用户地理位置图,右侧显示告警情况,如图5a)所示。当潮流数据出现异常或超出安全阈值时,会实时显示告警数量,同时可以切换到图5b)所示的界面查看告警明细,从而快速判断故障原因、故障时间和故障设备。

a)总监测屏

b)告警明细

5 故障告警展示

3.4电能质量

在电能质量模块中,可以对用户多类型电能质量问题开展监测和分析,图6a)~图6d)分别为功率因数、电压偏差、三相不平衡和谐波电压的监测情况。用户可通过功率因数曲线和谐波电压情况,了解不同设备的无功特性,从而采取相应的无功补偿措施;根据电压偏差监测电压合格率,同时监测电网故障情况;根据三相电流不平衡情况,可以调整各相负荷比重,避免负荷配置不均匀带来的过载。

a)功率因数

b)电压偏差

c)三相电流不平衡

d)谐波电压

6 电能质量监测展示

3.5量费特性

在量费特性模块中,可以按年//日实时统计用户的用电量,根据预先输入的当地目录电价,计算出当前电度电费,同时监测月最大需量,计算出当月基本电费,如图7a)所示。此外,由于高压用户一般执行分时电价,本系统还增加了分时段电量结构分析,实时统计当日峰、平和谷三个时段的用电情况,如图7b)所示。量费特性使高压用户可以实时掌握自身用电情况,根据需要调整生产计划以实现节能减排和成本最优。

a)电量电费分析

b)峰平谷结构

7 量费特性功能展示

4 案例研究

本节选取某大工业高压用户开展案例分析,该用户总容量为5800kVA,共有配电变压器4台,容量分别为1250kVA/1250kVA/1250kVA/800kVA,自20198月开始配置能效监测系统,获得了完整的月度监测数据。

4.1案例1:利用能效分析实现变压器负载率合理配置

通过能效分析模块的变压器负载率分布统计功能,发现容量800kVA4号变压器长期处于重载区间,负载率在70%80%运行合计230小时,负载率在80%90%运行合计60小时,占月度总运行时间的40.23%,如图8a)所示。该运行状态使变压器长期过载和发热,极易导致配电设备故障,甚至波及到工厂生产设备。

在掌握上述情况后,该高压用户及时调整了负载在各变压器之间的分配,将一部分负荷转移到负载率较低的其他变压器下,再次监测4号变压器的负载率如图8b)所示,可以看出重载运行时间由290小时下降到90小时,改善幅度达到68.9%,大多数时间集中在了经济运行区间。

本案例借助系统的能效监测模块,提高了高压用户的用能效率和经济性,同时消除了潜在的安全隐患。

a)负荷转移前

b)负荷转移后

8 4号变压器负载转移前后的运行对比

4.2案例2:利用故障告警实现故障快速定位

925943分,系统产生1个故障告警信号并推送到用户端,用户立即查看运行曲线和故障明细,发现B相电压跌落至0V,如图9a)所示。经与供电部门联系抢修后,抢修人员第一时间发现故障点位于用户外部某杆塔由于外力影响导致B相瞬时短路,自落熔丝跌落,如图9b)所示。经抢修,用户于1225分恢复供电。

a)故障告警信息

b)现场跳闸位置

9 故障告警与快速定位

本案例借助用户侧故障告警功能,使用户由之前的先停电,再被动告知和排查故障转变为主动监测和主动定位,大大提升了故障排查和处理的效率,保障了电网和用户的用电可靠性。

4.3案例3:利用电能质量监测掌握设备特性

在电能质量模块的电压曲线中,监测到918732分和2258分,变压器低压侧线电压发生了两次跌落,前者为缓慢跌落,后者为瞬时跌落,如图10a)所示。该高压用户调取历史运行数据对比,如图10b)所示,电压运行较为平稳。

a)当日电压跌落情况

b)历史电压运行情况

10 电压异常情况监测

经与供电部门核实,918日当天上级电源没有重合闸情况发生,电压运行稳定,排除外部电源影响。经过对用户内部工业负荷进行检查后,发现工厂新进电弧炉设备在上述两个时间点分别启动了两次,电弧炉属于冲击性负荷,瞬时启动会带来端电压波动,同时会加重三相电流畸变率。

本案例的监测结果使该高压用户及时掌握了自身负荷特性,为用户在必要时采取改善电能质量的措施提供了有益的指导。

5 结语

本文通过在高压用户侧配置能效管理系统,利用边缘计算构建泛在电力物联网感知层技术,运行案例初步表明该系统在能效、电能质量和故障告警等方面初步实现了智能化计算和监测。在今后的泛在电力物联网建设中,还需要进一步注重大数据的积累,增加更多的场景感知功能,提高感知层技术的智能化水平。

致谢

感谢国网上海松江供电公司各级领导对本课题的大力支持,以及鼓励和帮助本人参与到该项目中,感谢上海联元智能科技有限公司对平台和系统建设的技术支撑。

参考文献

[1]       王洪勉,孙慧,郑利斌,等.泛在电力物联网智联单元设计与实现[J].供用电, 201936(6)5-9

[2]       杨挺,翟峰,赵英杰等. 泛在电力物联网释义与研究展望[J]. 电力系统自动化, 2019(13):9-20.

[3]       李琳,魏鑫,孙胜宇. 居民侧智能用电泛在感知技术与多元精准服务研究[J]. 供用电, 201936(6):10-15.

[4]       李明基. 高压用户用电安全检查工作探讨[J]. 科学技术创新, 2019(3):166-167.

[5]       戴晓露吴薇黄蓓雯,等. 基于大数据分析的高压用户峰谷电量优化研究[J]. 自动化技术与应用, 2019, 38(1):54-56.

[6]       郝勇生王培红高赐威,等. 基于大用户能效的电网需求响应机制[J]. 电力自动化设备, 2019, 39(4):44-49.

[7]       高欣,刁新平,刘婧,等. 基于模型自适应选择融合的智能电表故障多分类方法[J]. 电网技术, 2019(6):1955-1961.

[8]       司庆华,颜云松,蒋承伶,等.负荷控制终端无线专网接入方式测试与研究[J]. 农村电气化, 2019, 382(3):43-47

[9]       祁兵, 夏琰, 李彬,. 基于边缘计算的家庭能源管理系统:架构、关键技术及实现方式[J]. 电力建设, 2018, 39(3):33-41.

[10]    张卫红,陈小龙,万顺,等. 基于边缘计算的分布式配电故障处理系统[J].供用电, 201936(9):28-33

 

作者简介:卫思明,1990.02,男,博士,主要从事电力营销工作和泛在电力物联网相关研究,18017080357weisiming1990@126.com


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