基于CPS的分布式能源管理研究

梁 军

(中国石化销售有限公司海南石油分公司，海南 海口 570000)

1 引言

CPS是综合了计算资源、网络环境和物理实体的多维复杂系统，通过计算、通信和控制(computing、communication、control，3C)技术的有机融合与深度协作，形成包含智能感知层，信息挖掘层，网络层，认知层和配置执行层的5C架构(Connection，Conversion，Cyber，Cognition，Configuration)，从而实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务[1-2]。

2006年2月发布的《美国竞争力计划》中将CPS列为重点研究项目。同年在美国举办的CPS研讨会上，美国国家科学基金会对CPS给出了如下的定义 ：实体(Physical)是自然界中的或由人类制造的，遵循物理定理在连续的时间内运行的系统；网络(Cyber)是利用计算、通信、及控制系统进行的离散及逻辑化管理；CPS是将实体与网络的各个组成部分在所有层面和维度上紧密结合的系统，并对实体及网络进行对称性的深入管理。CPS通过融合虚拟的网络世界和现实的物理世界，用一种全新的方式将人、机、物关联在一起，改变了人与现实物理世界之间的交互方式，近年来已经受到工业制造、医疗和电力等领域的广泛关注[3-4]。

当前，人类社会的发展对能源的需求不断扩大，为缓解经济发展与能源及环境之间的矛盾，必须不断提高能源的利用效率。随着风力发电，光伏发电等技术的兴起，能源系统由传统的集中式供能逐渐转变为直接面对用户的分布式供能；由传统的单种能源独立运行的系统逐渐转变为以用户集为核心，包含油、气、电的区域综合能源系统。区域能源的管理不断趋于复杂化。

目前关于能源管理的研究主要针对集中式管理的系统，此类系统一般包括一个能源管理平台，通过能源管控系统、能耗监控系统等实现区域能源的平衡和优化调度，提高能源的利用效率[5]。然而，对于包含多种形式，多种应用方式的分布式能源系统，集中式的优化控制难以达到兼顾各种能源效益的目的，且随着区域能源网络的复杂化，集中式的优化也将加大控制中心的工作负担和系统的失控风险。因此，分布式优化技术逐渐兴起，分布式约束优化问题的求解机制中，不存在集中式的全局控制，而采用多求解器的分布策略，其运行过程不同于集中管理的系统。

CPS技术的引入为能源管理提供了新的思路，将计算、通信和控制过程融入到现有的能源系统中将在很大程度上扩展能源管理的空间，并实现其分布式控制。本文对含油、气、电的多能源系统进行分析，将分布式能源系统划分为供能与用能两部分，结合CPS的架构体系，研究区域多能源系统的分布式管理方法，为进一步实现能源的高效利用提供新的方向。

2 分布式能源系统概述

分布式能源系统对提高能源利用效率、促进可再生能源规模化开发、提高社会基础设施利用率和能源供应安全，以及实现节能减排目标具有重要意义[6-7]，图1是一种典型的分布式能源系统供用能结构，不同于传统的各能源系统独立运行，此类能源系统中多种能源相互交叉，供能和用能来源呈现多样化的趋势。电力的来源既包含传统的集中式燃煤发电，也包含燃气发电和一些风力发电、光伏发电以及水力发电等；交通工具的多样化使用能方面更加灵活，用户可以根据具体需求选择成品油、电力或天然气作为动力来源。这些因素都导致了分布式能源管理的复杂化。

图1 分布式能源系统的基本结构

分布式能源系统的管理目标是更高效地利用能源，更低的碳排放以及系统整体及其中的个体的高经济效益。具体来讲，有以下几个方面：

(1)供需平衡是分布式能源管理的基本目标，也是高效用能的基础。在分布式能源系统中，由于用能来源的多样化，用户行为的不确定性，供需平衡问题也变得更加复杂。

(2)分布式能源系统中的供用能个体应在自主性基础上追求个体的最大利益。供能个体可以依据用能反应、环境条件和环境影响制订用能价格，用户则可对供能单元的价格调整做出独立响应。

(3)对于系统的整体控制，需要收集系统的运行数据，分析供能行为和用能行为，对系统能源进行宏观管理和规划；统计用能个体的多种需求，通过合理调度削峰填谷，并使能源系统向低碳，高效，经济的方向发展，必要时加入人为因素维护整个系统的稳定良性运行。

3 分布式能源系统的管理方法

为实现上述目标，分布式能源系统需要具备一定的硬件和软件基础。除供能和用能实体外，其硬件系统主要包括传感、控制、计算和通信等设备；软件系统即其内部的个体决策算法与系统管理算法。

CPS为分布式能源管理实现上述目标提供了技术支持，其架构可以分为5个层次[8]，如图二所示。分别是智能感知层，信息挖掘层，网络层，认知层和配置执行层，信息网络和物理实体在这五个层次中实现了紧密结合。

图2 CPS的5C架构

本文将分布式能源系统简单划分为供能和用能两部分，供能个体和用能个体在系统中独立决策，单独控制，其CPS架构如图3所示。

图3 分布式能源系统管理的CPS架构

根据图3所示的架构，分布式能源管理CPS将具有以下功能：

(1)智能感知

在供能和用能个体上加装传感和通信设备，可以对其供能或用能数据进行各种形式的采集和汇总，同时个体之间可以进行通信和交流，交换部分数据。在智能传感网络中预留插口，还可以满足个体的即插即用。

(2)信息挖掘

在供能和用能设备端加入嵌入式分析算法，可以使智能感知网络中的一部分数据在本地被分析利用，从而实现本地的智能化。这一层次主要用来评估设备的状态和性能，并进行设备衰退变化趋势计算、分析和预测，从而保证整个系统的安全性和稳定性。

(3)网络

网络层将接收来自整个系统的公开数据，并形成一个大数据环境，运行分析算法并进行大规模计算、知识挖掘和聚类分析。同时，网络层也是供能个体之间、用能个体之间以及供能和用能个体之间交互的媒介，是整个系统交流的核心。

(4)认知

在集中式优化的系统中，认知层主要由系统所采用的优化算法构成，其主要作用是分析与决策，通过分析当前系统中供能和用能个体的目标和状态，进行一体化模拟并做出决策。

而在分布式优化的系统中，认知层分为系统级和设备级两个等级。系统级认知层主要负责综合网络外的信息和人为因素对网络内部个体的决策进行干预，增加系统的协同性。设备级认知层主要由供能或用能个体的决策算法组成，分布式管理的理念正是在这一层次得到体现。两个等级的认知层使供能个体与用能个体之间相互独立，而又相互制约。

(5)配置执行

配置执行层主要组成为个体相应的控制驱动设备，无论是来自信息挖掘层中算法的指令还是来自通信设备由网络接收的命令，最终都将通过控制驱动设备传达至个体，从而使供能或用能个体做出反应。

上述架构与现有的各类能源实体进行深度融合，可以打破目前供能个体与用能个体的信息孤岛模式，实现从供能到用能的信息协同，促进个体间的直接和间接交流，从而实现能源的供需平衡。在上述架构中加入分布式优化算法可以实现区域综合能源的分布式管理，使系统中的个体在一定范围内实现自身利益的最大化，保证整个系统的高经济效益。

4 结论

CPS深度融合了计算资源和物理实体，通过充分开发利用网络计算资源，使物理系统运行效果和性能得到了优化。本文通过分析CPS的5C架构，将CPS与分布式能源系统进行深度融合，提出了分布式能源的管理架构。CPS加入能源系统可以使供能个体和用能个体向智能化的方向发展，增强能源之间的协同效应，促进分布式能源的充分利用与共享，从而提高能源的利用效率。