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泛在电力物联网的形态与挑战
智能电网与“互联网+”技术相结合成为当前电气工程领域研究的热潮,兴起了能源互联网和泛在电力物联网。
智能电网与“互联网+”技术相结合已经成为当前电气工程领域研究的热点,“泛在电力物联网(ubiquitous power internet of things, UPIoT)”的春风给电力与能源领域注入了新的活力。
(来源:微信公众号“电力系统自动化” 作者:张勇军等)
01
UPIoT的主要特征
(1)无时不在、无处不在
除了电力设备外,成千上万的电器,甚至用户的穿戴设备,都将通过传感器连接到物联网中,用户本身也是连接的对象。
(2)多种业务数据贯通
电网多种业务打破数据壁垒,各环节数据统一在大数据平台进行管理,为高级应用提供强大的数据平台支撑。
(3)高级应用功能完善
应用层逐渐完善功能,及时处理多种数据形成分析结果和优化方案反馈回电网,保证电网安全稳定可靠经济。
(4)数据呈现巨大效益
电网数据价值得到充分挖掘,既能实现电网业务转型升级和盈利模式创新,又能为创新型机构提供共享数据。
02
UPIoT的作用和价值
(1)全面支撑电网运行性能提升
电力系统每天都在产生海量数据,对电网的监控、调度和管理带来了巨大的作用和挑战。通过大数据计算分析和可视化展示,细颗粒度数据将使得智能电网完全透明化。边缘计算技术则可以降低对主站的压力,提高数据传输的实时性、准确性和安全性。
(2)促进与用户互动化的智能用电
人民对用电的体验感受越来越重视,用户侧的光伏、储能、充电桩等元素越来越多,传统的配电网运行管理无法为用户提供更优质和个性化服务。物联网有助于打通电网与用户的双向通信,引导用户有序用电,提高用户体验和收益,实现电网与用户共赢。
(3)提升分布式可再生能源消纳能力
分布式可再生能源在电网中渗透率不断提高,其出力的随机性、间歇性和波动性对配电网运行控制和保护带来了挑战。利用小微智能传感器对分布式电源进行实时监测和态势预测,及时进行调整,降低系统运行风险,实现源-网-荷-储协作运行,促进能源转型升级。
(4)挖掘用电大数据的增量价值
电网公司从传统的售电商业模式中获得利润的空间和增量已经相当有限,挖掘用电大数据的价值成为电网公司业务和利润的增长点,而且,用电大数据有望为各行各业带来重要的信息来源和决策依据。UPIoT将搭建以电力供需为核心的泛在电力生态平台。电网企业将在服务过程中构建起多条服务价值链,实现电网企业与相关方的共创共享共赢。
03
UPIoT的发展形态
(1)初级形态:现阶段智能电网
智能电网建设涵盖了电网的各个环节,推广应用了一系列通信信息平台和自动化系统。
现阶段智能电网的特征是信息化和自动化。UPIoT的概念是基于现阶段智能电网的技术背景和需求提出的。UPIoT衔接智能电网的发展现状,促进电力网-信息网-社会网的融合贯通。因此,将现阶段智能电网视为UPIoT的初级阶段。
(2)高级形态:透明电网
透明电网与UPIoT的概念不谋而合。它们的区别在于UPIoT强调的是技术路线(即泛在物联),而透明电网则是强调最终效果(即透明)。
透明电网的特征是:①数据透明;②状态透明;③态势透明。其实现了对电网数据及数据蕴含的意义、规律、价值的高度掌控,是UPIoT充分发展后的结果。利用物联网小微传感器、先进通信技术、大数据分析技术,电网从业人员可以理解电网数据蕴含的意义,掌握从微网到复杂大电网运行的特征与策略。因此,将透明电网视为UPIoT的高级形态。
(3)远景形态:零边际成本电网
多生产、传输、消费额外一单位电能,引起的成本的增加趋近于零,满足这个条件,电网就是“零边际成本电网”。在未来物联网技术的支撑下,电能由分布式可再生能源发电提供,不消耗常规能源;控制系统按最优化的路径传输、分配电能,同时高温超导的应用使输送损耗显著降低;用户以低廉的价格获得电力,而且,用户也是电能的生产者,在一段时间内,电能买卖基本实现平衡。生产、输送、消费全链条边际成本趋近于零。
零边际成本电网的特征是:①电力供应边际成本趋近于零;②电力市场迎来协同共享模式。零边际成本电网是在物联网平台支撑下对传统垂直电力价值链的颠覆。它的实现不仅需要物联网技术对生产力的推动,也需要经济主体观念的转变——从追求利益到按需生产和消费,这两者都需要长远的过程。因此,将零边际成本电网视为UPIoT的远景形态。
04
UPIoT的技术挑战
(1)数据采集:传感器的覆盖不充分,电网仍存在监测盲区
采用分布式的传感器,辅以大数据分析和人工智能识别技术,实现输电线的广域监测;加强小微传感器的开发与实用化,以适应配电网点多面广的监测需求;通过传感器连接各种用电终端,与用电终端、用户产生连接。
(2)数据通信:数据模型和通信标准没有统一,信息孤岛难以消除
对新投运的系统平台和设备,制定统一的数据模型和通信规约,对于已投运的系统平台设备,提出数据模型和通信规约的便捷转换技术。从增量和存量2个方面改进,消除信息孤岛,实现对数据的统一管理。
(3)数据处理:数据分析智能化程度低,用电数据价值尚未被有效挖掘
只有对用户的数据进行多方面的深入挖掘,才能释放其价值,为各行业发展规划与决策提供重要支撑。因此,需要加强用电大数据应用建模与智能算法研究,据此掌握用户行为规律,挖掘用电信息价值。
主要作者及团队简介
李钦豪
博士,广州市奔流电力科技有限公司工程师。主要研究方向为无功电压控制、智能配电网运行控制等。
张勇军
博士,华南理工大学电力学院教授,博导,智慧能源工程技术研究中心主任。主持国家自然科学基金项目3项、省自然科学基金2项、省专著基金1项,完成科研项目100多项;发表论文300多篇,其中SCI收录30余篇,Ei收录100多篇;出版中文专著、教材、英文专著、译著共6本;授权发明专利35项。长期从事电力系统无功优化、电压控制、安全可靠性与风险评估、智能配电网运行与规划、互联网+智慧能源、直流输电等领域的研究。
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