基于分布式控制的UPS 调度自动化算法设计与实现

李 驿

（国网山东省电力公司滨州市滨城区供电公司，山东 滨州 256600）

0 引 言

随着电力需求的不断增长和电能供应的复杂性，不间断电源（Uninterruptible Power Supply，UPS）在电力系统中的作用日益凸显。为更加有效地管理UPS，提高电力系统的可靠性和健壮性，文章将深入研究一种基于分布式控制的UPS 调度自动化算法。

1 电源调度自动化需求分析

1.1 电能需求特征与动态性分析

在电源调度自动化的需求分析中，深入理解电能需求的特征与动态性至关重要。电能需求的特征主要表现为负载的周期性、季节性和即时性变化。对于周期性特征，不仅需要考虑每日负载曲线的规律性，还需要考虑每周、每月的周期性波动。季节性变化则涉及负载在不同季节的变化趋势，考虑天气、气温等因素对电能需求的影响。即时性的特征主要强调准确把握瞬时负载变化，如设备的启停、用户需求的瞬间波动。而电能需求的动态性体现在系统中可能发生的突发性变化，如设备故障、突发负载波动等。深入分析变化的速率、幅度和频率等方面内容，有助于建立更为灵敏的电源调度自动化系统。

1.2 系统健壮性与可靠性要求

在电源调度自动化的需求分析中，系统的健壮性与可靠性要求是2 个关键考量因素。健壮性要求系统在面对各种异常工况或外界干扰时能够保持稳定运行，如负载突然增加、通信中断或传感器故障等情况。系统要具备自适应能力，能够迅速适应环境变化，保障电源调度的连续性。同时，系统要保证在长时间运行中不发生故障，为负载可靠供电。可靠性要求系统在各种工况下都能提供准确的调度决策，以满足用户的电能需求，主要包括对分布式控制架构、通信机制和算法设计的高度可靠性要求，以防止单点故障对系统整体性能的影响。

2 分布式控制在UPS 调度中的应用

2.1 分布式控制架构设计

在UPS 调度中，分布式控制架构的设计是基于多个UPS 不间断电源（N系统）的分布式冗余配置，如图1 所示。每个UPS 不间断电源（N系统）都构成一个独立的电源单元，拥有独立的输入和输出电路。通过分布式输出总线，实现多个UPS 不间断电源（N系统）与关键负载的连接，采用3 重冗余和静态转换开关（Static Transfer Switch，STS）进行负载切换，以最小化故障对系统的影响。该架构支持双电源负载，使负载可以连接2 个独立的3 重冗余系统，增强系统的可用性。

图1 分布式控制架构

2.2 数据通信与同步机制

在UPS 调度中，分布式控制的数据通信与同步机制采用高效的通信方式和精准的时钟同步，确保多个UPS 不间断电源（N系统）之间协同工作。采用行业标准，如分布式网络协议3（Distributed Network Protocol 3，DNP3），实现UPS 系统之间的实时数据传输，主要包括负载信息和电能状态等数据。同时，引入冗余通信路径，如冗余以太网链路，以提高系统抗干扰能力，确保数据传输的可靠性[1]。同步机制则采用高精度的时钟同步技术，如精密时间协议，以确保各个UPS 系统的操作时间一致，对于协调不同系统之间的负荷调度和能源管理至关重要，确保系统运行的协同性和同步性。

2.3 分布式算法的选择与优化

在UPS 调度中，分布式控制的关键在于选择和优化适当的分布式算法，以实现高效的负荷调度和能源分配。文章选择采用改进的分布式模型预测控制（Domain Model Predictive Control，DMPC）算法，该算法结合模型预测控制和分布式控制的优势。其数学模型为

式中：J表示性能指标；N表示优化时域长度；u表示控制输入；x表示系统状态；l和M分别表示时域内和时域末端的成本函数；xk表示系统在时刻k的状态；uk表示在时刻k上系统施加的控制输入；xN表示时域结束时系统的最终状态。该算法通过在不同的UPS 系统间协同优化负荷和能源，最小化成本函数，从而实现整个系统的性能最优化。在算法的优化阶段，考虑到分布式通信延迟和不确定性，引入状态补偿和健壮性设计，以确保在实际应用中保持高效和可靠。

3 UPS 调度自动化算法设计

3.1 负载预测与动态调整策略

在UPS 调度自动化算法设计中，负载预测与动态调整策略是至关重要的环节，具体流程如图2 所示。通过采用先进的时间序列分析方法，深入挖掘负载数据，考虑季节性、周期性和即时性的影响。基于这些分析，建立了负载预测模型，使用自回归积分滑动平均（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA）等算法，以高度准确性地预测未来的负载需求。在预测的基础上，动态调整策略通过引入模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）算法，实时响应UPS 系统。该策略不仅考虑当前负载需求，还综合考虑电能状态、系统约束和效用函数等因素，以最大限度提高电源利用效率。通过在线优化算法的动态调整，系统能够实现对电能输出的精确调整，确保在各种工况下都能保持高效、稳定的运行状态[2]。

图2 负载预测与动态调整流程

3.2 分布式能量管理算法

在UPS 调度自动化中，分布式能量管理算法通过优化电能的分配和调度，以提高系统的效率，并增强系统的可靠性[3]。考虑到分布式UPS 系统中的多个电源单元（N系统）的目标是保证系统可用性的同时最大限度地提高电源利用效率，分布式能量管理算法基于功率平衡的原理，通过动态调整各个UPS 系统的输出功率，使得总体功率接近负载需求，并确保每个UPS 系统的负载水平相对均衡，其数学表示为

式中：P表示总体功率；Pi表示第i个UPS 系统的输出功率。分布式能量管理算法通过实时监测系统状态和负载需求，采用迭代优化的策略，动态调整每个UPS 系统的输出功率，以实现负载均衡和能量利用的最优化[4]。同时，引入冗余路径和快速切换机制，增强系统的抗干扰能力和可靠性。

3.3 故障容忍性设计

在UPS 调度自动化的算法设计中，故障容忍性是至关重要的设计考虑因素，其目的在于确保系统在面对电源、通信或其他硬件故障时仍能维持可靠的运行状态。引入冗余配置，通过多个独立的UPS 不间断电源（N系统）进行分布式冗余配置。每个UPS系统都是独立的电源单元，拥有独立的输入和输出电路，从而保证一个模块出现故障时不会对其他模块产生影响，这种设计能够系统的可用性。并采用分布式输出总线，通过多个3 重冗余和STS 与关键负载相连，为系统提供了可靠的电源传输路径，增强系统的冗余性。在系统中集成STS，用于实现不同UPS 不间断电源（N系统）之间的负载切换。这种切换机制可实现在一个UPS 系统发生故障时无缝切换到另一个正常运行的系统，最小化故障对系统的影响[5]。搭配冗余电源线路，为双电源负载提供2 条独立的供电线路，自服务入口处实现了冗余，增强系统的可靠性。此外，系统设计考虑双电源负载的特殊情况，支持了并行维护功能。即使在维护UPS不间断电源（N系统）、开关装置和其他配电设备时，系统也无须将负载转换到旁路模式，确保关键负载的持续供电。最后，采用高效的通信协议，如Ethernet 标准协议，以实现UPS系统间的实时数据传输，引入冗余通信路径，增强系统的抗干扰能力，确保数据传输的可靠性，从而为故障排查和修复提供有力的支持。

3.4 算法性能评估

为评估UPS 调度自动化的算法的MPC 算法、ARIMA 算法、分布式能量管理算法以及故障容忍性设计算法性能，使用负载预测准确度、能量管理效率、故障容忍性评分多个关键指标进行综合评估，评估结果如表1 所示。由表1 可知：通过ARIMA 算法实现的负载预测准确度达到95.2%，表现出较高的负载预测能力；通过MPC 算法实现97.8%的负载预测准确度和94.6%的能量管理效率，表明MPC 算法在适应性和效率方面均取得显著的优势；通过分布式能量管理算法实现96.5%的负载预测准确度和93.2%的能量管理效率，证明其在实时响应和系统优化方面的良好性能；在故障容忍性设计算法方面，由于其特殊性质，采用了故障容忍性评分进行综合评估，分值为1 ～10 分，故障容忍性设计算法获得高达9.7 的评分，说明在面对电源、通信或其他硬件故障时，系统能够维持可靠的运行状态，展现出强大的故障容忍性。

表1 算法性能评估结果

文章所提出的UPS 调度自动化的算法在负载预测、能量管理和故障容忍性等方面均表现出色，在提高系统可用性、优化电能利用效率和应对意外故障方面展现出卓越性能。这些评估结果不仅证明算法设计的有效性，而且为UPS 调度自动化提供了坚实的技术支持。

4 结 论

在UPS 调度自动化算法设计与实现的研究中，文章引入分布式控制、数据通信、和优化算法，建立了一套全面而高效的系统，为UPS 调度自动化提供了一套综合、可靠的解决方案，为电能系统的智能化与高效化运行奠定基础。未来，继续改进和扩展这一算法框架，以适应不断变化的电力系统需求，推动电力行业的技术发展，实现更为可持续的电力供应。