能源互联网路由网络结构与控制机制*

杨 方，白翠粉，邱忠涛，任 光，明阳阳，曹军威

1.国网能源研究院，北京 102209

2.清华大学 信息技术研究院，北京 100083

1 引言

能源互联网的理论与技术正处于快速发展时期。许多科学家和工程师就相关关键技术相继展开了研究工作[1-2]。能源互联网把先进电力电子技术、信息技术和智能能量管理技术结合起来，将信息与能源一体化的电力网络、石油网络、天然气网络等互联起来，以实现能量对等交换与共享利用[3-4]。

能量管理是能源系统的重要研究与工程实践领域，在能源互联网快速发展的今天，其具有更为丰富的内涵和意义[5-6]。张建华等人为建设微网监控平台，针对小型微网提出了能量管理系统的构成、任务和工作流程，并研究了经济调度和优化运行的数学建模[7]。刘东等人针对大规模的可再生能源并网具有间歇性的特点，采用主动配电网对其进行主动管理和协调控制，从而达到间歇式能源的有效传输和消纳[8]。江渝等人研究了微网系统在离网运行时的能量管理，运用蓄电池和超级电容的互补特点，以经济性和环保性为优化目标，给出了一种采用混合储能系统的多目标能量管理方法[9]。张涛等人总结了能源互联网及其能量管理系统发展过程，阐明了能源互联网架构下能量管理系统应具备的新功能，给出了适合能源互联网能量管理系统的分层递阶式控制架构[10]。

国际上一些研究人员先后提出了各自的能源互联网概念及能量路由器的定义，比较明确地给出“能量路由器”定义的研究如下：2008年，美国国家科学基金项目“未来可再生电力能源传输与管理系统”（future renewable electric energy delivery and management system，FREEDM）[11]，研究了一种构建在可再生能源发电和分布式储能装置基础上的新型电网结构，称之为能源互联网。他们效仿信息领域网络技术的核心路由器，提出了能源路由器概念并进行了原型机实现研究[6]。同一年，瑞士联邦理工学院研究团队开发了“Energy Hub”，并称之为能量集线器[12]。该集线器是由计算机科学中集线器的概念引申而来，也叫能量控制中心。2013年，日本科学家提出了“电力路由器”的概念。他们研制的数字电网路由器，可以统筹管理一定范围地区的电力，并可通过电力路由器调度地区电力[13]。

上述能源路由器的研究大多在单体装置层面，当把能量路由器设备应用于能源互联网工程中时，需要探索其组网方式和对接入能源的管理方法。本文从能源路由网络实现的角度，把能源互联网划分为能源终端网络、能源互联微网和广域能源互联网3个层级，并在此基础上给出了微网路由和广域能源路由两个层级的路由结构。进一步，在路由控制策略上，研究了模型预测控制与实时数据控制结合的熔断机制，形成了能源路由的网络化和统一运行机制。

2 能源互联网架构

无论是传统电网，还是信息能源融合下的能源互联网，电力流的输送都需按照区域分布特点，分层分级地输送或交换，既能够实现能源的有效传输和高效利用，又能够保障安全、有序地进行管控。图1给出了能源互联网在工程推广中的一种规划架构。

Fig.1 Architecture of energy internet图1 能源互联网层次架构

能源互联网的总体架构可以分为3个层级，即能源终端网络、局域能源微网和广域能源互联网。

能源终端网络是能源互联网的最小单元，它可以是任意形态的能源消费组织，比如一栋智能建筑、一所医院或学校、一个酒店、一个工厂和一个家庭等，也可以是一个单一的大功率负荷装置，如大功率电机。能源终端网络可以是能源生产端或电源点，向局域能源微网输入能源。能源终端网络应具有能源通道唯一性的特点，与局域能源微网只有一个交换接口。

局域能源微网是一种区域性的能源自治组织，它把区域内的能源终端都连接起来，不仅建立电气连接，同时也建立信息与业务连接。通常，局域能源微网包含有各种形式的能源供应体，如光伏电站、风电站、生物质发电、燃气、地热等，也包括各类能源消纳体，如家用电器、电动汽车、工厂负荷等，还包括数据中心、储能装置和能量管理系统等。由于能源互联网的整体建设具有时间跨度长和区域协调复杂的特点，局域能源微网是现阶段能源互联网建设的核心。

广域能源互联网主要协调局域能源微网之间的能量不平衡，实现跨局域微网的能源调度，它是能源互联网的高级形态和最终目标。在局域能源微网充分发展的基础上，广域能源互联网需建立大范围的能源监测、控制、调度与传输体系。广域能源信息网络、能源传输管网和广域能源管理是广域能源互联网建设的重要内容。

3 两级路由系统结构与网络模型

3.1 两级路由结构

电力是能源互联网中的能源主体，其他形式的能源是消费结构中的组成部分。因此，在能源的调度、控制和传输中，可以把所有能源等效转化为电力度量数据来进行分析。

能源路由系统可以实现能源信息的量测采集，能源路由的分析与控制，以及能源的定向传输。对应于图1所示能源互联网三级架构，图2中的两级能源路由系统可以实现全方位的能量管控。

3.2 网络模型

两级能源路由系统构成了能源互联网的全网能源控制。由于能源互联网对能源系统的暂态性能要求高，不仅要满足用户的交易需要，同时要对网络中能源的任何关联变化做出及时的反应。微网负荷模型与终端负荷模型集是能源路由控制的基础和对象，它们共同构成了两级能源路由系统的网络模型。这些模型的建立需依据全网络量测单元提供的实时暂态数据，是一类时变模型。

终端负荷模型集是指局域能源微网内所有功率实体的数学模型集合，它描述了功率实体在微网运行时的实时功率状况。一般地，终端负荷数学模型包括：发电侧的光伏发电模型、风力发电模型、火力发电模型；储能侧的相变储能模型、化学储能模型；消纳侧的阻抗模型和等效获得的燃气模型、热力模型等。

Fig.2 Two layers routing system图2 两级能源路由系统

微网负荷模型是指单个微网的总负荷特性，它定量地描述该微网功率冗余或不足的变化规律，为广域能源路由控制提供依据。微网负荷模型的建立需依据局域能源路由的实时运行数据，也是一类时变模型。以光伏发电功率为例，当光伏组件接入局域能源微网时，模型的建立过程如图3所示。

Fig.3 Obtaining course of model图3 模型获取过程

在图3中，模型M1的建立依据t1之前的测量数据。M1是一个线性函数，依据时间轴变量，可以获得相应的功率数据，为路由控制提供参考。如下给出了一个光伏功率模型：

其中，a(t)和b(t)是在确定模型M时的辨识量，辨识主要依据量测数据进行。相应地，微网负荷模型和终端负荷模型集都可以参考图3和式（1）的方法来建立。

4 路由运行机制与情景分析

采用上述模型进行路由控制，在能源网络平稳运行时，可以获得稳定的控制效果。对于终端网络急剧变化的情形，比如结构变化时，则控制量与实际需求会出现大的偏差，给电力网络平衡带来很大压力，甚至导致故障。微网路由系统与广域路由系统具有相似的运行机制。

4.1 预测控制与全网熔断实时路由控制方法

以局域微网为例，图4给出了实时路由控制过程。

Fig.4 Routing control mechanism图4 路由控制机制

在图4中，横轴t表示微网测量装置的测量时间节点；M1表示依据测量数据获得的实时功率线性模型；C1表示依据模型M1，采用预测控制方法获得的路由控制执行策略。通常，C1开始执行的时间节点在测量装置的采样时间t2处，直到t3时结束。但是，在时间节点t2处，测量数据反馈到路由系统后，基于实时数据驱动的路由控制系统会被实时执行，计算获得符合当前状态下的执行方案，并与预测控制的执行策略进行比较。当比较结果在一定的裕量范围时，路由系统继续执行预测控制方案；当比较结果存在很大误差时，会产生熔断行为，即在图4中的时刻，由路由方案F1取代C1，直到t3时刻结束。

这种预测控制与数据驱动熔断机制相结合的路由策略，既实现了路由系统的无时差连续控制，同时又完成了异常状态的快速自适应调制，保障微网的稳定运行。

4.2 情景1——预测误差小，无熔断

在情景1运行状态中，采用测量数据辨识出线性模型。在较短时间范围内，比如100 ms，这个线性模型基本反映出功率变化的趋势。通过线性估计即可获得下一次运行点的功率数据，运用到局域微网内的所有功率终端设备，便可知道功率设备出力和消纳的全面信息。

进一步，采用预测控制的方法，在当前测量数据产生的同时，能源路由控制执行策略已经实施，即不等待当前测量数据将产生的路由控制信息。当微网结构稳定，功率处于基本平衡状态时，预测控制的路由控制策略与依据测量数据的完全平衡路由策略差别很小，它能适应全网运行的需求。因此，将不会产生熔断行为。

4.3 情景2——预测偏差过大，引起熔断

设微网内部有3个电源点，3个负荷，采用终端负荷模型集的统一数学模型，如下：

式（2）是统一的模型。考虑图4所示运行方法，在t2时刻，预测控制策略采用模型M1获得了路由执行策略C1，与此同时，t2时刻的测量数据上传到路由系统，并计算另一种路由执行策略F1，一旦完成，即产生熔断请求。设计熔断机制如下：

当路由策略C1与F1相差大于ξ时，将会由F1取代C1；当路由策略C1与F1相差小于ξ时，继续执行C1。在常规稳态时，预测控制的误差较小，不会发生熔断行为。显然地，预测控制通过分析过去的运行规律，提前给出了当前的路由控制策略，满足了路由控制的实时暂态性要求。而基于测量数据获得的熔断策略则无误差地获得了路由策略，满足了路由控制的精确性要求，是否发生熔断行为依据微网的整体性能要求而定。

对于式（2），在图4给出的路由运行方式下，一旦预测控制的偏差过大，则会引起熔断行为，过程的数学描述如下。

采用模型M1获得t2时刻的预测数据为：

设计预测控制方法，获取路由执行方法：

获得的C(t2)在t2时刻开始即被执行，预计最长执行到t3时刻。在t2时刻，测量装置实际测量数据为：

因此，在t2时刻，路由系统启动基于实测数据的路由策略计算，并获得如下路由执行方法：

C(t2)与F(t2)之间的误差函数为：

因此，熔断发生机制为：

熔断行为的产生，说明模型的建立已不适应当前网络变化规律，需完善模型如下：

其中，η和λ是修复系数，它表明原模型需要调制。

4.4 情景3——微网结构变化，引起熔断

微网结构的变化通常是功率装置的接入或退出。不论是电源点的变化，还是负荷的变化，都会使得微网系统产生较大规模的失衡。因此，在这种状态下的熔断行为首先要保证微网稳定，其次才是更精确的路由控制。

对于式（2）组成的终端网络环境，在图4给出的路由运行方式下，熔断行为发生过程的数学描述如下。

设一个负荷突然接入微网，造成功率需求瞬间增加，终端网络模型变为：

采用模型M1获得的预测数据和预测控制仍为式（4）和式（5）。在t2时刻，设测量装置获得数据为：

F*(t2)作为实时路由策略，仅包含对储能的操作信息，对C(t2)做补充控制。对于终端网络复杂，接入装置数量多的微网而言，F*(t2)比全面的取代性熔断路由策略F(t2)具有更优的快速响应，保障微网稳定。

熔断行为发生后，终端网络模型将被重建，以适应结构已发生变化的微网。终端网络模型由式（11）组成。

5 运行情景仿真

5.1 微网情形

为了给出上述熔断机制下的指令执行情景，以一个10 km×10 km的微网为例，对网内分布的所有接入功率装置进行能量管理。设在区域内共分布有1 600个功率装置，包括电源点、储能和负荷等。一共需要1 600个指令，形成一张指令网，以保障微网系统的运行。设预测指令数值在空间的分布符合如下规律：

依据测量获得的熔断指令数值符合如下规律：

其中，x和y是空间地理坐标；Cpi(t1)和Fpi(t2)是坐标对应的指令取值。通过这种方式，可模拟出微网路由系统的指令熔断机制。图5给出了微网在情景2和情景3状态下的指令变化情况。

当图5（c）给出的偏差在熔断机制运行的范围内时，微网将执行图5（a）所示的预测路由指令。一旦超出误差范围，将执行图5（b）所示的实时路由指令。当微网的结构发生变化时，指令网络也会发生熔断，图5（d）给出了熔断后的指令网络。

一般地，引起熔断的误差可设计在网络运行容许的范围，比如1%或以下。图5（c）给出的误差大约为1%。对于地理空间较大的微网示范工程而言，接入功率设备数量庞大，使得指令规模同样庞大。图5给出的熔断策略显示为一种全网同时发生指令更替行为的情形。在工程实践中，每一个接入设备的熔断机制可独立进行，在数值上指令网络并非全部更替。

5.2 终端网络情形

对于终端网络而言，接入设备数量相对较少，为了给出不同设备指令数值差异较大的情景，设预测指令数值在空间的分布符合如下规律：

依据测量获得的熔断指令数值符合如下规律：

图6给出了终端网络熔断机制下指令网络的变化情形。

终端网络的指令网络类似于微网情形，不同之处是规模较小，指令的实现算法相对简单，执行容易。

6 结束语

本文从全网角度，对能源路由的架构、运行机制及实现途径进行了系统的研究。能源路由两级架构、模型预测控制与实时数据驱动相结合的熔断机制是这项研究的主要创新之处。分别地，在能源路由架构部分，提出了微网路由系统和广域能源路由系统的两级路由结构，建立了网络模型。在熔断机制研究部分，给出了模型预测控制和熔断判断策略，实现了路由控制的实时性和精确性要求。

Fig.5 Changing instructions of microgrid图5 微网运行时指令变化情形

Fig.6 Changed instructions of terminal network图6 终端网络指令网络变化情形

这项研究着重于能源路由系统的实现方法，所提出的途径仍有一些具体问题需要解决。比如，文中提出的熔断方法适用于超短周期的控制，这对系统的测量、计算和器件的响应速度等产生了高的要求。又比如，由于安全运行的考虑，两级路由既需要独立运行，物理上隔离，又需要联合响应，控制上统一。加上网络内部接入的设备数量庞大，性能各异，使得两级路由的统一运行复杂，工程实现任务艰巨。

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