基于互联网的能量管理技术优化方案

1.先进量测技术

全面精确的态势感知是实现高效管理调度的基础。与传统电网环境下的能量管理系统相比，“互联网+”智慧能源环境下的能量管理系统需要考虑的能源类型更多、可以检测的物理设备范围更广、粒度更细、频率更高，对“即插即用”要求更严。因此，需要在自动抄表技术（Automatic Meter Research，AMR）基础上，发展更加先进的智能感知技术、高级量测传感器、通信技术、传感网络系统以及相关标识技术，制定量测传递技术标准。除采用以上的侵入式检测方式外，也可采用基于统计模型、结构模型、模糊模型等模式识别方法，基于George Hart的稳态功率检测法，基于谐波特性的电流检测法等非侵入式检测方法识别负载特征、建立用户的用能行为模型，以低成本、小干扰的模式实现精确量测。建立多能计量，集数据存储、数据分析、信息交互为一体的能源互联网智能化监测平台。

2.高可靠通信技术

智慧能源通信系统负责控制、监控、用户等多类型数据的高速、双向、可靠传输。基于互联网的能量管理系统对采用的分层递阶式架构通信系统提出了新的要求。同时，“互联网+”智慧能源应用环境、成本、“即插即用”设备的动态变化等也会对通信技术的选取产生影响。因此，基于互联网的能量管理系统通信技术的选取，主要根据所传输的数据类型、通信节点数量、设备地理位置分布、能源局域网数量、各能源局域网运行目标以及智慧能源网总体运行目标等因素综合决定。覆盖区域上，智慧能源通信网络需要局域网、区域网、广域网3种网络支持，实现与数据中心、电力市场、调度中心等机构信息互联。相关的成熟协议有WiFi、Zigbee协议、OpenHAN协议。由于能源局域网间的能量共享一直处于动态变化中，多能源局域网间的能量协调对通信带宽、通信速率、通信可靠性的要求更高，部分能源局域网地处偏远无法实现单独建立通信网络，要求“互联网+”智慧能源在充分利用现有通信基础设施的基础上，发展新一代通信技术。针对“互联网+”智慧能源多种能源形式融合的特点，需要研究建立多能源网络信息通信交互接口与标准协议。此外，如何保障用户的隐私、降低用户数据泄露的风险，以及增强通信系统抗干扰、防非法入侵的能力，对未来“互联网+”智慧能源的安全运行、保障用户隐私及经济利益具有重要意义。

3.节点可调度能力预测技术

对各类能源局域网节点可调度能力的准确预测，是实现能源互联网能量优化管理与调度的基础。可调度能力预测一方面需要针对节点系统结构，建立部分因素之间的关系模型；另一方面，有必要结合历史实际发生的数据，通过基于大数据的机器学习，更新完善天气、发电、用电和可调度能力之间的关联关系模型，并综合聚合得到节点能量可调度能力的预测数据。(www.xing528.com)

首先，将能源互联网系统按照电压等级划分为若干层次，根据地区、网络结构等因素划分为若干区域，从而将能源互联网当作由诸多节点及节点关系构成的网络化体系；然后，对节点内部能量的产生、消耗、存储能力进行建模，建立相邻节点间的能量交互规则，以描述节点间能量转移的信息流、能量流和控制流；其次，运用关联度分析、特征提取、聚类识别等方法建立节点可调度能力与影响因素（包括历史天气数据、历史产能数据、历史用能数据、历史调度执行数据等各类数据）之间的关联关系模型；最后，通过分析包括单位产能与费用、环保等指标的关系，同工况不同节点及同节点不同工况下可调度能力与成本的关系，构建节点可调度能力与成本的关系模型，从而能够在实际调度中迅速预测节点的实际可调度能力，如图7-2所示。

4.基于模型预测控制的能量优化调度技术

在能源互联网环境下，传统的基于日前规划+实时调整校正的能量管理模式在安全性、经济性等方面难以满足能源互联网的需求，而能够较好融合预测模型，具有滚动优化与反馈校正功能的模型预测控制方法更能适应。在每一个采样周期内，模型预测控制方法以有限时域内的基于系统实际状态的滚动优化代替传统的开环优化思路，并通过场景生成与消减技术进一步降低预测误差对调度结果的影响。

当能源互联网中可再生能源出力渗透率非常高时，为最大限度降低可再生能源出力随机性、不确定性对能源互联网安全运行的影响，有必要采用基于随机性模型预测控制的优化调度或基于鲁棒模型预测控制的优化调度方法。基于随机性模型预测控制的优化调度方法，既能够较大程度降低预测不确定性对能源互联网运行的影响，又具有较好的经济性。同时，由于基于机会约束规划的模型预测控制方法与标准模型控制方法类似，因而在能源互联网环境下，主要考虑基于场景的模型预测控制方法。

图7-2 能源局域网节点可调度能力预测技术