高可靠性配电网中智能电源管理系统的设计与优化

2024-05-09张少鹏

通信电源技术 2024年5期

张少鹏

（山东港口日照港集装箱发展有限公司动力分公司，山东日照 276800）

0 引言

在工业、商业和居民区等重要地段，任何短暂的电力中断都可能导致巨大的经济损失和社会影响[1]。高可靠性配电网不仅能够实现对配电网的实时监控和智能控制，还能有效提升供电可靠性，降低能耗和故障风险，确保电力供应的连续、稳定和高效。因此，构建高可靠性的配电网，并在此基础上设计智能电源管理系统，已成为电力行业目前和未来发展的重要任务。

1 高可靠性配电网中智能电源管理系统概述

1.1 系统架构

在高可靠性配电网中，系统架构主要包括3 个模块，即电源监测模块、电源分析模块和电源控制模块。这3 个模块既相互独立又紧密配合，共同确保配电网的可靠运行[2]。电源监测模块通过部署配电网中的各类传感器，实时采集电源的电流、电压、功率等关键参数，以及温度、湿度等环境数据。该模块采用高精度传感器和高速数据传输技术，具备数据预处理功能，能够对采集的原始数据进行清洗、筛选和格式化处理，便于模块进行数据处理。电源分析模块是智能电源管理系统的大脑，负责接收来自监测模块的数据，并利用先进的算法和模型对数据进行分析处理。该模块不仅能够用于评估电源的使用效率，还能预测电源存在的故障情况。电源控制模块是智能电源管理系统的手脚，可以根据模块分析结果智能调节并控制电源。

1.2 关键技术

智能电源管理系统基于自动控制计量技术和物联网技术，实时采集并分析配电网中的各类数据。通过挖掘和分析历史数据，系统能够预测电网的负荷变化趋势，实现对用户用电设备的远程监控和管理，实时掌握用户的用电情况。这不仅可以为用户提供更加便捷的电网服务（如远程抄表、在线缴费等），还能帮助电力企业更好地了解用户需求，制定合理的电力营销策略。

2 高可靠性配电网电力负载监测与分析

2.1 负载监测方法

在高可靠性配电网中，负载监测是实时掌握电力负荷情况的重要手段。通过安装智能电表、传感器等监测设备，能实时采集配电网中各节点的电流、电压、功率等参数。通过通信网络将这些数据传输到数据中心或云平台，进行集中存储和处理[3]。在监测设备的选型和布点方面，需要充分考虑电网结构、负荷特性、环境因素等内容。在选型过程中，应根据电网结构和负荷特性选择合适的监测设备。对于不同的工作环节，如输电、配电和发电等，应选用具有针对性的设备。同时，充分考虑环境因素，包括气候、地形、地貌等。这些因素会对监测设备的运行和数据传输产生影响。例如，在气候条件恶劣的地区，应选用抗干扰能力强、稳定性高的设备；在地形复杂的地区，要注意设备的安装位置，避免布线不合理导致的监测盲区。

在监测网络中，各个设备之间需要相互配合，确保数据采集、处理和传输顺畅。为此，可以选择具有远程通信功能的设备，以便实时监控和管理数据。同时，利用数据融合技术，提高监测数据的准确性和完整性。在此基础上，加强对监测设备的维护和管理，充分考量电网结构、负荷特性和环境因素，加强设备间的协同工作，建立完善的通信网络和数据处理系统，确保数据的及时传输。

2.2 负载分析算法

负载分析算法主要用于处理和分析采集的负荷数据。在智能电网的建设与演进过程中，该算法强调对历史数据进行深度挖掘与分析。通过运用大数据分析技术，负载分析算法能够处理历史负荷数据，进而揭示负荷变化的规律性和周期性。负载分析算法特别关注实时数据的采集与处理，如借助配电网中的传感器和监测设备不断捕捉电力负荷的细微变动，这些变动源于各种电气设备的开关操作或工作状态的调整。但仅关注当前的负载状况是不够的，由于电网负载具有惯性特征，过去的负载状态会对当前电网的运行产生影响。尽管这种影响会随时间推移而逐渐减弱，但根据衰减规律可知，负载分析算法会根据预设的衰减模型进行计算，即每隔1 ms，负载影响将衰减至原来的0.978 520 621倍。为更全面地评估电网负载状态，负载分析算法会考虑过去一段时间（如32 ms）内的负载数据。同时，采用滑动窗口技术，对每个时间段的负载进行加权平均处理，从而为负载分析算法提供更全面、更准确的电网负载状态分析，有助于工作人员更全面地分析智能电网的负载状态，为电网的稳定运行提供有力支持。

2.3 负载预测模型

配电网中的负荷类型多样，包括居民负荷、商业负荷和工业负荷等。各类负荷具有不同的变化规律和特点，因此需要根据负荷类型进行建模和预测。通过预测未来一段时间的负荷需求，可以提前制定调度计划，合理安排电源出力。电力负荷预测根据预测时间尺度可以分为长期预测（以年为单位）、中期预测（以月为单位）、短期预测（以日为单位）以及超短期预测（以时或分为单位）4 种类型。

3 高可靠性配电网电源智能控制算法设计

3.1 电压控制策略

在配电网中，由于线路阻抗、负荷变化等因素的影响，电压会出现一定的波动。为确保用户用电设备的安全和稳定运行，需要对电压进行有效控制[4]。高可靠性配电网电源通过实时监测配电网中各节点的电压值，获取电压的实时状态。根据电压的偏差情况，智能控制算法会自动计算并输出相应的控制指令，以调整电源的输出电压。电压实时监测数据如表1 所示。

表1 电压实时监测数据

配电网系统通过实时监测各节点的电压，对比实时监测电压值与标准电压值，计算各节点的电压偏差百分比。一旦发现电压偏差超过可接受范围，系统会立即发出相应的控制指令。例如，在节点A 和节点E 处，实时监测到的电压值高于标准电压值，系统便发出降低电压的指令，以防止电压过高对用电设备造成损害。相反，在节点B 和节点D 处，监测到的电压值略低于标准值，系统则发出提高电压的指令，以恢复节点电压。

3.2 频率控制策略

高可靠性配电网电源智能控制算法中的频率控制策略，通过实时监测配电网的频率值，获取频率的实时状态。当频率偏离正常范围时，智能控制算法会立即启动相应的控制策略，调整电源的输出频率。同时，算法会根据负荷的变化情况和电源的调节能力，动态调整输出频率，确保系统频率的稳定。系统频率控制如表2 所示。

表2 系统频率控制

由表2 可知，在T1、T2、T3 时刻，系统监测到频率值低于正常范围，便立即采取提高频率的控制策略，成功将频率调整到接近标准值的水平。相反，在T4 时刻，监测到的频率值高于正常范围，系统则采取降低频率的控制策略。在T5 时刻，虽然频率值有轻微的偏差，但仍处于正常范围，因此系统并未进行调整。由此可知，系统的控制策略是合理且经济的。

3.3 能量回收策略

高可靠性配电网电源智能控制算法中的能量回收策略，通过实时监测配电网中的能量损失情况，获取能量的实时状态。根据能量的损失情况和电源的调节能力，智能控制算法会自动计算并输出相应的控制指令，以调整电源的运行状态，实现能量的有效回收。考虑负荷的变化趋势和电源的调节能力，需要进行前瞻性控制，以避免能量产生过大的损失。能量回收策略实时监测数据如表3 所示。

表3 能量回收策略实时监测数据

通过实施能量回收策略，系统成功实现能量的有效回收。在H1 时间点，能量损失从120 kW·h 降低到100 kW·h；在H3 时间点，则从105 kW·h 降低到了90 kW·h。通过实施能量回收策略，不仅能够提高配电网的能源利用效率，还能降低配电网运营成本，协助配电网工作人员完成生产工作。

4 智能电源管理系统优化与改进

4.1 系统性能评估

为全面评估智能电源管理系统的性能，需要建立一套综合的评价指标体系，并采用科学的方法对各项指标进行量化和权重分配[5]。通过定期评估智能电源管理系统的性能，能够及时发现系统的不足之处，从而为后续的优化提供参考。

4.2 系统优化方法

在可靠性方面，智能电源管理系统通过实时监测配电网的状态，能够及时发现并处理潜在的故障，降低停电风险。在效率方面，系统通过智能算法优化电源配置，减少能源浪费，提高能源利用效率。在响应速度方面，系统能够快速响应负荷变化，及时调整电源输出，确保供电的连续性。在适应性方面，系统能够根据不同的负荷特性和电源条件，自动调整控制策略，使系统维持在最佳的运行状态。

4.3 系统性能改进效果

高可靠性配电网中智能电源管理系统性能优化改进效果如表4 所示。

表4 高可靠性配电网中智能电源管理系统性能优化改进效果

在设备数量方面，通过减少二次设备数量和交换机数量，成功降低投资成本。在可靠性方面，采用保护专网保护设备间的联闭锁信息传递，成功缩小故障的影响范围。保护专网通过传输联锁GOOSE 报文的方式，降低网络风暴等潜在风险，进一步增强系统稳定性。在运维便捷性方面，采用标准化设备模型，减少现场调试工作量，使运维过程更加简便、快捷，确保后续运维的安全与稳定。