基于云边的物联技术在“分布式光伏运行服务”中的应用研究
2023-09-23苟艺王培尧冉胤林
苟艺 王培尧 冉胤林
(四川中电启明星信息技术有限公司 四川成都 610000)
“工业互联网”这一概念最早于2012 年由通用电气(GE)提出,随后工业互联网联盟(IIC)由美国五家行业巨头联手组建,着手大力推广工业互联网这一概念。为切实有效地推进和指导工业互联网的建设,世界各国都制定了通用的、标准化的工业互联网体系架构。德国2015 年推出工业4.0 参考架构(Reference Architectural Model Industrie 4.0,RAMI4.0)、美国2015 年推出工业互联网参考架构(Industrial Internet Reference Architecture,IIRA)、日本2016 年推出日本产业价值链参考架构(Industrial Value Chain Reference Architecture,IVRA)。2016 年,我国成立了工业互联网产业联盟(Alliance of Industrial Internet,AII);同年,AII发布工业互联网体系架构1.0 版本;2020 年,AII 编制并发布2.0 版本的工业互联网体系架构。工业互联网除了需要智能设备和高新技术的应用与突破,更迫切需要跨行业、跨领域的技术标准体系与工业互联网平台架构,实现数据集成、互联互通及互操作性。
新能源工业互联网平台,以能源生产商、设备厂商、运维企业等场景新能源服务为切入点,着力打造新能源服务多元化应用平台,以全要素数据为核心实现新能源全产业链、全价值链的业务深度融合,打造新能源全产业链的共生共赢创新生态,建立“横向协同、纵向贯通” “全环节、全贯通、全覆盖、全生态、全场景”的新能源开放服务体系。实现“设备—厂商—电站—业主”之间的互联互通,助力新能源场站实现智能化管理,服务智能制造、智能运维。为有效支撑新能源工业互联网“分布式光伏运行服务”在建设过程中场站设备数据实时采集传输,接入便捷、传输安全、存储灵活、处理专业、服务多元的业务需求。新能源工业互联网采用了2.0 版本的工业互联网体系架构[1],架构图如图1所示。投入大量资源持续研究物联网关键技术,进行技术迭代、研究物联设备安全接入管理技术、优化新增功能、提升易用性;研究边缘计算方案、完善电力和其他能源行业传感器协议;研究全国产化硬件终端物。
图1 新能源工业互联网平台的参考架构图
1 分布式光伏运行服务业务需求分析
分布式光伏运行服务利用新能源工业互联网基础支撑,以基于云边的物联技术获取的海量分布式光伏场站与设备的实时数据,针对分布式光伏电站的运行服务功能,满足电网对新能源“可观、可测”的管理要求,构建能满足“设备—厂商—电站—业主—电网—政府”之间业务互联互通的新能源工业互联网服务平台,提供分布式光伏运行支撑服务[2]。
1.1 全景展示
基于GIS 地图服务与场站物联设备信息,对区域内分布式光伏电站装机情况、发电情况、出力情况、分布式光伏各发电集团情况、供区用户负荷情况、天气预警、设备接入情况、实时告警情况、通道情况等指标信息的全景展示,实现从宏观到微观,总部、网省、地市的三级穿透,辅助电网公司清晰把控经营区内分布式光伏发展情况。
1.2 运行状态监测
1.2.1 区域集团层面
对区域内分布式新能源电站进行监测,通过对发电量、出力曲线、利用小时数等数据监测,根据监测结果,展示静态信息、动态测量信息、统计信息、重要指标的曲线/柱状图等重要运行信息,直观展示区域内各分布式新能源电站个数、发电量、出力特性、利用小时数等。
1.2.2 场站层面
对分布式新能源电站设备进行监测,通过物联平台获取的实时数据,展示设备实时运行情况与环境数据,还有电压、电流、温度、辐照等数据。
1.3 故障分析处理
针对运行过程中设备故障,排查检修等事件的需求,以历史运行状态库、运维事件库和解决方案库为基础,结合智能算法应用生成各类事件的分析处理方案;针对复杂事件,应给予专家库的在线支持,为用户提供便捷有效的解决方案,提升故障处理效率。
1.4 运行辅助决策
基于系统汇集的大量运行状态、故障信息、气象信息及设备参数等各项数据,通过模型算法、数据分析等应用,完成智能风险识别、场站运维评价、设备选型、设备寿命预测、运维方案建议、各期出力预测等功能建设,为用户运营决策提供数据方案支撑,提升场站管理水平,提高场站运营收益。
2 基于云边的物联技术方案
为满足新能源工业互联网对分布式光伏电站并网点及以下设备数据标准、一致、及时、有效、准确等业务需求,构建含高性能硬件平台边缘物联edgecore服务、消息组件访问控制ACL方案、物联及组件license方案、庚顿实时数据库、边缘侧高级App、智能终端在内的一套物联服务,即基于云边的物联技术,实现新能源工业互联网数据的高效汇集和后续应用分析,并提供数据服务API接口供其他应用调用。基于云边的物联技术的路线如图2所示[3]。
图2 基于云边的物联技术路线图
2.1 智能终端研发
国产化高性能智能终端研制基于国产全志核心板,采用全国产化技术,从硬件设计到操作系统和驱动修改,研制全新的智能终端产品,拥有相关知识产权和专利,获得中国电科院的相关测试报告,可实现数据安全加密接入。硬件终端采用直流供电,电压输入范围DC9~36 V,同时兼容DC12 V和DC24 V输入。产品功耗小于等于10 VA,工作环境温度范围为-40~70 ℃,相对湿度为10%~100%。另外,其具备标准modbus、64597、64507、376.1、376.2 采集协议,支持载波和串口通信方式,协议实现不足,还需要根据业务扩展,实现CJT188协议、ModbusTcp采集协议,优化已有DLT64597协议服务化改造,快速实现定制化协议改造,提升边缘计算接入能力。强化了对用电末端的信息感知、聚合与分析能力,支持配变监测、智能抄表、负荷管理、无功补偿、三相不平衡治理。以信息融合与电力边缘计算算法为支撑,实现智能化的动态分析与故障研判,可有效促进供用电服务能力的提升。
2.2 数据接入服务
根据新能源场站并网管理要求的差异,分为并网非统调类场站和并网统调类场站。通过新能源场站的现场调研、并网管理办法要求,针对两种类型的电站制订了不同的数据接入方案,具体见图3、图4。
图3 并网非统调类场站接入方案
图4 并网统调类场站接入方案
2.3 数据存储处理服务
依据数据特征进行针对性设计,研究TDengine 开源时序数库技术,保证在长期运行过程中依然保持非常高的实时响应性,同时以时间维度对历史数据建立时间分片,利用高效的索引技术,保障海量历史数据查询时的快速响应[4]。
通过对接入系统的分布式光伏电站数据进行清洗、转换、准确性验证、完整性验证、及时性验证等基础处理,保证数据质量满足要求,供各项业务使用。
2.4 数据接口应用
以接口服务的方式对外提供数据应用服务。通过三元组信息重新封装开发实现一套接口,后端接口依然采用golang 语言开发,三元组信息可从平台界面获取,通过三元组来调用产品和设备模块功能,只提供与上层应用有交互的接口业务,减少接口数量,提高接口质量。
3 基于云边的物联技术在分布式光伏运行服务中的应用分析
“分布式光伏运行服务”对场站及设备数据的时效性和准确性有着极高的要求,需要数据高质量地实时获取。基于云边的物联技术在新能源工业互联网中的应用,结合分布式光伏运行服务的实际业务需求,完成了基于云边的物联技术的分布式光伏运行服务建设。
本文主要从实时数据展示、运行辅助决策、线上运维3个方面,围绕“分布式光伏运行服务”业务的4个需求,探讨基于云边的物联技术在新能源工业互联网中的应用前景。
3.1 数据全景展示
现有分布式电站由于规模较小、地理位置分散、设备数量多、差异性大、专业运维人员相对稀缺等原因,传统的SCADA 系统在提供运行服务时,多为本地部署,需要在本地配置运维人员实时监控设备运行情况,无法远程监控。同时,对集团区域而言,由于场站分散数据未能有效互通,难以对场站进行全景管控。另外,本地部署SCADA系统的费用相对较高,大大限制了其推广应用。综上所述,本地部署SCADA的方式不满足为分布式光伏场站业务服务的需求。
运行状态监测基于云边的物联技术,通过采用智能终端与数据接入服务接入分布式场站实时数据实现场站数据云端汇集,再通过数据存储与处理服务与数据接口应用,为分布式光伏运行服务提供实时数据支持,实现分布式光伏场站与设备运行状态进行秒级实时精准展示。
3.2 运行辅助决策
在管理与运维人员进行日常管理、运维工作时,依托物联网数据服务接入的各项实时数据与积累的历史运行数据,通过相关数字孪生计算模型对数据进行加工处理,针对场站的各项管理任务给予决策指导,包括但不限于清灰决策、设备参数评价、设备运行评价、设备故障预控等功能详见图5。
图5 设备故障预控
3.3 线上运维服务
运维人员进行日常运维、检修工作时,依托物联与数据服务接入的各项实时数据与积累的历史运行数据[5],结合以往检修运维记录,设备运维手册等资料,基于知识图谱匹配高效的分布式光伏运维方案[6],同时提供基于强化学习的分布式光伏运维资源动态调度服务,详见图6。针对疑难问题,可提供专家线上咨询运维服务,大大提高了运维的效率,详见图7。
图6 运行曲线库
图7 专家线上咨询
4 结语
本文分析了分布式光伏运行服务的业务需求与基于云边的物联技术的相对优势,实现了分布式光伏服务的应用建设与数据支持。依托数据采集终端,将逆变器、升压站等设备的电流、电压和环境数据汇集,全景掌控场站与设备运行情况及区域级运营状态,同时作为数据基座打下基础,为后续的工业互联网建设与生态拓展打下坚实的基础,实现“设备—厂商—电站—业主”之间的互联互通,促进新能源全业务链条海量数据汇集和价值共享,服务智能制造、智能运维,促进新能源数据服务生态圈建设。