CN110224427B - 一种基于微电网能量控制策略的信息物理系统建模方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于微电网能量控制策略的信息物理系统建模方法，包括如下步骤：S1，建立微电网的基本结构模型，选择适用的能量管理策略；S2，研究微电网能量管理策略的控制过程，建立物理模型；S3，研究信息在传输过程中可能出现的问题，并分为元件故障、转发错误、传输错误和传输时延四类；S4，针对各种信息系统问题建立两状态模型、路由模型和传输模型三种相互紧密联系的信息模型；S5，将物理模型和信息模型融合，建立基于能量控制策略的信息物理系统。本发明充分考虑了信息系统引入的风险，能够真实模拟微电网内部数据的流转过程，使能量控制策略的仿真效果更贴近实际值。
Description
技术领域
本发明涉及一种信息物理系统建模方法，尤其涉及一种基于微电网能量控制策略的信息物理系统建模方法。
背景技术
面对能源危机、环境污染的双重压力，迫使我们大力发展清洁的可再生能源，传统电力系统已逐步向“电网2.0”转型。推动智能电网发展的主要动力在于促进间歇式可再生能源(renewable energy source，RES)、电动汽车(electric vehicle，EV)等新型负荷和各种储能设备的并网与优化调度。微电网作为由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统，能够实现分布式电源的灵活、高效应用，解决数量庞大、形式多样的分布式电源并网问题，是实现主动式配电网的一种有效方式，在实现电力系统智能化转型中扮演重要角色。
然而，随着微电网内能源、负荷形式的逐步多样化，以及微电网物理网络和信息网络联系的日益密切，传统的仅基于物理联系的能量控制策略有了很大的局限性，基于微电网信息物理系统的新型能量控制策略逐渐成为了研究的热点。这种微电网能量控制策略的特点在于需要借助信息系统进行实时的数据交互，使发电侧和用户侧有机结合，达到更佳的优化运行、控制效果。
然而，微电网信息系统虽然能够为全网更为精确有效的优化控制提供支撑，但是也会引入新的安全风险。信息元件故障、路由转发错误、以及数据延时和误码等信息系统问题将可能导致本地控制器(local controller，LC)无法及时采取有效措施，或者能量管理中心(energy management system，EMS)无法及时更新系统信息，使得全局最优调度控制失去保证，交互成本增加，EV集群电池寿命减少，甚至恶化系统性能。
此外，目前大多数的能量控制策略在模型建立和仿真验证过程中，以所需数据能够被完整并及时地接收或送达为前提，并没有充分考虑信息系统的运作机理。因此，有必要研究一种基于能量控制策略的信息物理系统建模方法，以用于更有效且准确地衡量能量控制策略的运行效果，甄别并改善微电网的薄弱环节。
发明内容
为了克服现有微电网能量控制策略在仿真模拟时未充分考虑物理系统与信息系统之间耦合关系的不足，本发明提供一种基于微电网能量控制策略的信息物理系统建模方法，充分考虑了信息系统引入的风险，能够真实模拟微电网内部数据的流转过程，使能量控制策略的仿真效果更贴近实际值。
为实现上述发明目的，本发明采用下述的技术方案：
一种基于微电网能量控制策略的信息物理系统建模方法，包括如下步骤：
S1，建立微电网的基本架构模型，选择合适的能量管理策略；
S2，研究微电网能量管理策略的控制过程，确定物理元件的输入输出数据，建立物理模型；
S3，研究信息在传输过程中可能出现的问题，并将其分为元件故障、转发错误、传输错误和传输时延四类；
S4，针对各种信息系统问题建立两状态模型、路由模型和传输模型三种相互紧密联系的信息模型；
S5，将物理模型和信息模型融合，建立基于能量控制策略的信息物理系统。
进一步，所述步骤S1中，建立的基本架构模型针对采用集中控制模式的微电网，其内含EMS、储能蓄电池(battery energy storage，BES)、EV集群、RES和常规负荷五个组成部分；选择的能量管理策略高度依赖信息系统，需要频繁借助信息系统进行信息交互，以完成实时控制。
再进一步，所述步骤S2中，能量管理策略的控制过程分为5个阶段：2.1)运行数据采集，即EMS借助与物理元件相连接的本地控制器(LC)采集负荷需求、间歇性RES出力、响应主体(EV集群和BES)的荷电状态(state of charge，SOC)；2.2)运行数据传输，即信息元件将采集到的本地运行数据上传至EMS；2.3)数据处理与计算分析，即EMS基于能量控制策略生成针对响应主体的功率调整或充放电命令；2.4)控制命令传输，即信息元件将EMS的控制命令回传至LC；2.5)控制命令执行，响应主体执行接收到的控制命令。
优选的，所述步骤S2中，为所述的能量控制策略建立物理模型，输入输出的变量及关系表达式为：
输入：[PLoad、PRES、SOCEV、SOCBES]，输出：[PEV、PBES]
表达式：
其中PLoad为实时负荷功率，PRES为实时RES输出功率，SOCEV和SOCBES分别为EV集群和BES的实时SOC值，PEV和PBES分别为EV集群和BES的实时输出功率，SOCmin为响应主体需要满足的实时最低SOC值,SOCmax为响应主体的最大SOC值；当实时SOC在最大和最小值之间时，能量控制策略让响应主体充放电满足微电网运行需求，否则通过与大电网之间的购/售电量以牺牲经济性为代价满足运行需求。
更进一步，所述步骤S4中，针对信息系统的元件故障问题建立两状态模型，模拟各信息元件在能量控制策略运行的整个控制周期内的运行状态变化过程，每个元件的工作时间和故障时间的计算表达式为：
Tup＝-MTTF*ln(x1) (2)
Tdown＝-MTTR*ln(x2) (3)
其中MTTF和MTTR分别表示元件的平均故障时间和平均修复时间，x1和x2为服从均匀分布的随机数。
所述步骤S4中，针对信息系统的元件故障和转发错误问题建立路由模型，分为4个步骤进行：
4.1.1)利用图论知识，建立用于表述微电网信息元件与物理元件间静态耦合关系的网络拓扑图，其中信息元件包括EMS、LC、路由器和通信线路，物理元件包括RES、BES、EV集群和常规负荷，将连接元件的通信线路作为线，其余元件作为点；
4.1.2)实时更新两状态模型中的元件运行状态，将故障的元件从拓扑图中删除，重新添加恢复工作的元件，并计算邻接矩阵；
4.1.3)利用Dijkstra最短路由算法，在邻接矩阵中快速搜索EMS与物理元件之间的数据传输链路，得到实时查找结果RDijkstra，存在链路为1，反之为0；
4.1.4)考虑信息系统的转发错误，按表达式计算最终路由结果：
其中Pr为路由系数，用于表示路由转发错误发生的概率，网络越复杂概率值越大；Rfinal为考虑元件故障和转发错误后的最终路由结果。
所述步骤S4中，针对信息系统的传输错误和传输时延问题建立传输模型，以研究数据在动态传输过程中的变化，分为5个步骤进行：
4.2.1)提取Rfinal为1的应用层数据包，根据TCP/IP五层模型，将其经过运输层、网络层和数据链路层，最终转换为物理层中以0和1为单位的比特序列；
4.2.2)当信道质量发生波动时，产生的信道噪声导致信道中正在传输的比特序列发生随机性的位翻转，单个比特从发送端到接收端的变化满足：
其中Pe为误码系数，用于表述单个比特在传输过程中发生翻转的概率，信道质量越差数值越大，Sst(i)和Send(i)分别表示比特序列中第i位比特在传输前后的数值；
4.2.3)将接收到的比特序列打包后进行差错检测与控制，对于校验不通过的数据，将请求重传并丢弃当前数据包；
4.2.4)计算数据从发送到收到ACK确认信息所经历的往返时间RTT，在网络性能良好时，仅考虑高斯白噪声的影响，RTT的取值服从均值为0方差为1的正态分布，在网络拥塞时，RTT的取值随之出现大幅度波动，表达式为：
其中U为大于RTO的随机数；Pt为时延系数，网络拥塞越严重取值越大；
4.2.5)根据退避机制，每次由于错误发生重传后的传输间隔RTO将根据RTT更新为：
RTO＝min[BU,max(BL,BETA*SRTT)]
SRTT＝ALPHA*SRTT+(1-ALPHA)*RTT (7)
其中ALPHA是平滑因子，取0.8；BU和BL分别为RTO的最大和最小值，取120s和1s；BETA是延迟方差因子，取2.0；若接收端在RTO时长内未收到来自发送端的信息，同样请求重传，此时RTO的值更新为：
RTO＝2*RTO
(8)
若信道质量极差，或网络拥塞严重，不断退避后的RTO依然小于RTT，当重传次数m已累加至最大值K，则放弃重传并默认丢包。
在步骤S5中，物理模型和信息模型之间的耦合关系为：物理模型的输入变量经信息模型后作为运行数据送至EMS，EMS发出的控制命令经信息模型后作为物理模型的输出变量被响应主体执行；运行数据或控制命令经信息模型后，在采样时间内出现随机性丢包，物理模型在遇到丢包时保持上一采样时刻的数值不变。
本发明的有益效果是：
1、充分考虑了微电网信息系统与物理系统的耦合关系，使基于信息物理系统的能量控制策略在仿真模拟中能够得到更加准确和有效的结论。
2、从静态和动态方面分析了数据包在传输过程中的变化情况，能够有效模拟信息系统问题对微电网运行数据和控制命令的影响，广泛适用于各种频繁依赖信息交互的微电网仿真系统。
3、通过调整所提方法中的模型参数，对比分析其带给能量控制策略的影响，能够甄别并改善微电网的薄弱环节，有效提高系统运行的稳定性和经济性。
附图说明
图1是微电网基本架构模型图。
图2是信息元件的两状态序列图。
图3是设备连接关系与路由拓扑图。
图4是信息物理模型运行流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明展开进一步说明：
参照图1～图4，一种基于微电网能量控制策略的信息物理系统建模方法，微电网的基本架构模型如图1所示，其针对采用集中控制模式的微电网，内含EMS、BES、EV集群、RES和常规负荷五个组成部分。EMS与其他组成部分之间通过LC、通信线路和路由器相互连接。根据上述基本架构模型，智能微电网下能量控制策略的控制过程可被总结归纳为5个阶段：1)运行数据采集；2)运行数据传输；3)数据处理与计算分析；4)控制命令传输；5)控制命令执行，其中阶段1和5由LC完成，阶段2和4由通信线路和路由器完成，阶段3由EMS内运行的能量控制策略完成。
在建立两状态模型时，需要模拟各信息元件在能量控制策略运行的整个控制周期内的运行状态变化过程，每个元件的工作时间和故障时间为：
Tup＝-MTTF*ln(x1) (1)
Tdown＝-MTTR*ln(x2) (2)
其中MTTF和MTTR分别表示元件的平均故障时间和平均修复时间，x1和x2为服从均匀分布的随机数。随着能量控制策略不断地运行，信息元件的工作时间和故障时间不断累加，工作状态和故障状态交替出现，呈现为如图2所示的两状态序列。
在建立路由模型时，需要根据元件之间的静态耦合关系，建立路由网络的拓扑图，计算邻接矩阵，并查找最短路由，具体实施方法为：
如图3所示，已知一个信息系统的设备连接关系，在不考虑设备间实际距离的情况下，可以利用图论知识，将各服务器、路由器和信息终端分别标号为顶点v1～v10，将各条通信线路标号为边e1～e10，最终将复杂的连接关系转换为权重为1的路由拓扑图。
邻接矩阵是表示顶点之间相邻关系的矩阵，若两顶点之间存在边则置权重值1，若两顶点之间不存在边则置0。例如图3中顶点v8和v3、v9、v7、v10之间分别存在边e2、e10、e8、e12，则在邻接矩阵M的M(3,8)、M(8,3)、M(8,9)、M(9,8)、M(7,8)、M(8,7)、M(8,10)、M(10,8)置权重值1，其余M(8,:)和M(:,8)置0。
为清晰地描述Dijkstra最短路由算法的查找过程，以寻找v1与v10之间的最短路由为例，过程为：1)在邻接矩阵中查找M(1,:)或M(:,1)，找到v1与v3之间存在连接；2)查找M(3,:)或M(:,3)，发现v3与v4和v8存在连接；3)优先查找M(4,:)或M(:,4)，找到v4与v2和v5存在连接；4)查找M(8,:)或M(:,8)，找到v8与v10存在连接；5)输出最先查找到的路径v1→v3→v8→v10。
结合两状态模型得到的信息元件运行序列，当能量控制策略运行至采样时刻j，此时路由器5与连接路由器3和4的通信线路正处于Tdown时间段，则要将M(7,8)、M(8,7)、M(6,:)和M(:,6)置0，再进行路由查找时发现，信息终端3的数据通信将中断。
图4为信息物理系统的运行流程图。图中，J表示能量控制策略的整个控制周期，Sst和Sst'分别表示经信息模型作用前后的物理模型输入量，Send'和Send分别表示经信息模型作用前后的物理模型输出量。
能量控制策略在运行过程中不停重复着从运行数据采集、到数据处理与计算分析，再到控制命令执行的步骤。当出现元件故障、转发错误、传输错误或传输时延时，正在被传输的运行数据Sst或控制命令Send'在经过信息模型时很可能出现丢包。当信息系统问题造成Rfinal＝0或重传次数达到K时，数据发生丢包，能量管理策略和LC保持使用上一时刻接收到的数据，不做变动。这时，能量控制策略的最优调度被破坏，LC不能跟随微电网RES出力的变化，从而对微电网的稳定经济运行造成影响。
上面对本发明所供的基于微电网能量控制策略的信息物理系统建模方法，进行了详细的说明。应当指出：对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进与润饰，这些改进与润饰也应视为本发明的保护范围。
本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也包括本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。
Claims (3)
1.一种基于微电网能量控制策略的信息物理系统建模方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1，建立微电网的基本架构模型，选择能量管理策略；
S2，研究微电网能量管理策略的控制过程，确定物理元件的输入输出数据，建立物理模型；
S3，研究信息在传输过程中可能出现的问题，并将其分为元件故障、转发错误、传输错误和传输时延四类；
S4，针对各种信息系统问题建立两状态模型、路由模型和传输模型三种相互紧密联系的信息模型；
S5，将物理模型和信息模型融合，建立基于能量控制策略的信息物理系统；
所述步骤S1中，建立的基本架构模型针对采用集中控制模式的微电网，其内含能量管理中心EMS、储能蓄电池BES、电动汽车EV集群、可再生能源RES和常规负荷五个组成部分；选择的能量管理策略高度依赖信息系统，需要频繁借助信息系统进行信息交互，以完成实时控制；
所述步骤S2中，能量管理策略的控制过程分为5个阶段：2.1)运行数据采集，即EMS借助与物理元件相连接的本地控制器LC采集负荷需求、间歇性RES出力、响应主体的荷电状态SOC；2.2)运行数据传输，即信息元件将采集到的本地运行数据上传至EMS；2.3)数据处理与计算分析，即EMS基于能量控制策略生成针对响应主体的功率调整或充放电命令；2.4)控制命令传输，即信息元件将EMS的控制命令回传至LC；2.5)控制命令执行，响应主体执行接收到的控制命令；
所述步骤S4中，针对信息系统的元件故障问题建立两状态模型，模拟各信息元件在能量控制策略运行的整个控制周期内的运行状态变化过程，每个元件的工作时间和故障时间的计算表达式为：
Tup＝-MTTF*ln(x1)
Tdown＝-MTTR*ln(x2)
其中MTTF和MTTR分别表示元件的平均故障时间和平均修复时间，x1和x2为服从均匀分布的随机数；
所述步骤S4中，针对信息系统的元件故障和转发错误问题建立路由模型，分为4个步骤进行：
4.1.1)利用图论知识，建立用于表述微电网信息元件与物理元件间静态耦合关系的网络拓扑图，其中信息元件包括EMS、LC、路由器和通信线路，物理元件包括RES、BES、EV集群和常规负荷，将连接元件的通信线路作为线，其余元件作为点；
4.1.2)实时更新两状态模型中的元件运行状态，将故障的元件从拓扑图中删除，重新添加恢复工作的元件，并计算邻接矩阵；
4.1.3)利用Dijkstra最短路由算法，在邻接矩阵中快速搜索EMS与物理元件之间的数据传输链路，得到实时查找结果RDijkstra，存在链路为1，反之为0；
4.1.4)考虑信息系统的转发错误，按表达式计算最终路由结果：
其中Pr为路由系数，用于表示路由转发错误发生的概率，网络越复杂概率值越大；Rfinal为考虑元件故障和转发错误后的最终路由结果；
所述步骤S4中，针对信息系统的传输错误和传输时延问题建立传输模型，以研究数据在动态传输过程中的变化，分为5个步骤进行：
4.2.1)提取Rfinal为1的应用层数据包，根据TCP/IP五层模型，将其经过运输层、网络层和数据链路层，最终转换为物理层中以0和1为单位的比特序列；
4.2.2)当信道质量发生波动时，产生的信道噪声导致信道中正在传输的比特序列发生随机性的位翻转，单个比特从发送端到接收端的变化满足：
其中Pe为误码系数，用于表述单个比特在传输过程中发生翻转的概率，信道质量越差数值越大，Sst(i)和Send(i)分别表示比特序列中第i位比特在传输前后的数值；
4.2.3)将接收到的比特序列打包后进行差错检测与控制，对于校验不通过的数据，将请求重传并丢弃当前数据包；
4.2.4)计算数据从发送到收到ACK确认信息所经历的往返时间RTT，在网络性能良好时，仅考虑高斯白噪声的影响，RTT的取值服从均值为0方差为1的正态分布，在网络拥塞时，RTT的取值随之出现大幅度波动，表达式为：
其中U为大于RTO的随机数；Pt为时延系数，网络拥塞越严重取值越大；
4.2.5)根据退避机制，每次由于错误发生重传后的传输间隔RTO将根据RTT更新为：
RTO＝min[BU,max(BL,BETA*SRTT)]
SRTT＝ALPHA*SRTT+(1-ALPHA)*RTT
其中ALPHA是平滑因子，取0.8；BU和BL分别为RTO的最大和最小值，取120s和1s；BETA是延迟方差因子，取2.0；若接收端在RTO时长内未收到来自发送端的信息，同样请求重传，此时RTO的值更新为：
RTO＝2*RTO
若信道质量极差，或网络拥塞严重，不断退避后的RTO依然小于RTT，当重传次数m已累加至最大值K，则放弃重传并默认丢包。
2.如权利要求1所述的一种基于微电网能量控制策略的信息物理系统建模方法，其特征在于：所述步骤S2中，为所述的能量控制策略建立物理模型，输入输出的变量及关系表达式为：
输入：[PLoad、PRES、SOCEV、SOCBES]，输出：[PEV、PBES]
表达式：
其中PLoad为实时负荷功率，PRES为实时RES输出功率，SOCEV和SOCBES分别为EV集群和BES的实时SOC值，PEV和PBES分别为EV集群和BES的实时输出功率，SOCmin为响应主体需要满足的实时最低SOC值,SOCmax为响应主体的最大SOC值；当实时SOC在最大和最小值之间时，能量控制策略让响应主体充放电满足微电网运行需求，否则通过与大电网之间的购/售电量以牺牲经济性为代价满足运行需求。
3.如权利要求1所述的一种基于微电网能量控制策略的信息物理系统建模方法，其特征在于：所述步骤S5中，物理模型和信息模型之间的耦合关系为：物理模型的输入变量经信息模型后作为运行数据送至EMS，EMS发出的控制命令经信息模型后作为物理模型的输出变量被响应主体执行；运行数据或控制命令经信息模型后，在采样时间内出现随机性丢包，物理模型在遇到丢包时保持上一采样时刻的数值不变。
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