CN112865196B - 一种基于云-边-端架构的信息能源系统及其管控方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云‑边‑端架构的信息能源系统及其管控方法，涉及信息能源系统及其管控技术领域。基于一致性协同控制策略在信息能源系统拓扑结构变化率或电压、频率变化率越限时进行稳定和经济最优控制，在传统云‑端架构的基础上引入边缘计算技术，利用边缘智能终端定义了边缘计算层的结构，构建一种全新的云‑边‑端三层信息能源系统架构，这样可以使信息能源系统中海量数据的上传效率大幅提高，加快系统的管控速度，通过在边缘侧对信息数据预处理后，减少了通信带宽的占用情况，使一致性协同控制策略在干扰、时延的非理想通信条件下仍然可以有效地对信息能源系统进行稳定优化控制。

Description

一种基于云-边-端架构的信息能源系统及其管控方法
技术领域
本发明涉及信息能源系统及其管控技术领域，具体涉及一种基于云-边-端架构的信息能 源系统及其管控方法。
背景技术
随着信息能源系统中分布式发电单元的不断增多，信息能源系统稳定控制与信息能源系 统运行的灵活性的要求也随之增加；同时，分布式发电出力的不确定性也会增加对普通发电 单元的供能依赖性，严重影响了风、光新能源发电的消纳过程。为了有效降低信息能源系统 中峰谷调节和频率调节的要求，需要将分布式电源纳入信息能源系统的经济稳定调控进程中 来，以此提高系统运行的经济性和稳定性。
目前对信息能源系统的控制方式主要分为集中式控制方式和分布式控制方式。传统的集 中式控制方式由云计算平台进行统一的信息处理和指令调控，但该控制方式的灵活性和可扩 展性均比较差，并且单点故障时的可靠性较低，对于大量数据同时上传的场景，容易造成带 宽占用过高、通信时延的问题，不能有效适应分布式发电单元高渗透率的应用场景。而分布 式控制方式可以在很大程度上缓解上述集中式控制的各种缺陷，但由于分布式发电单元过于 分散，因此在维护性方面具有很大的局限性。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于云-边-端架构的信息能源系统及其管控 方法，旨在突破信息能源系统的集中式控制与分布式控制方式的局限性，提高信息能源系统 整体的经济性与运行效率。
本发明的技术方案是：
一种基于云-边-端架构的信息能源系统，包括：依次连接的云计算层、云-边信息传输单 元、边缘计算层、边-端信息传输单元和物理设备层；
所述物理设备层，作为该系统的底层架构，其包括至少一种且至少两个发电设备、至少 两个储能设备和至少一个负载；该物理设备层用于能量流在该物理设备层中的平行交互，以 及运行数据在该系统的纵向传输，即将在该物理设备层产生的该系统的运行数据发送给边-端 信息传输单元，以及接收边-端信息传输单元发送的修正的有功功率下垂系数以及该系统的电 压补偿量和频率补偿量；对逆变器下垂控制的有功功率下垂系数进行调整，并在下垂控制过 程中分别给予信息能源系统电压补偿和频率补偿；所述该系统的运行数据指的是该层中各个 发电设备和储能设备的运行数据，所述运行数据包括电压、频率、有功功率和无功功率数据；
所述边-端信息传输单元，上连边缘计算层，下接物理设备层；用于接收物理设备层发送 的该系统的运行数据，并将其所接收的运行数据发送给边缘计算层；接收边缘计算层同时发 送的修正的有功功率下垂系数以及该系统的电压补偿量和频率补偿量，并将它们均发送给物 理设备层；
所述边缘计算层，用于接收边-端信息传输单元发送的运行数据，并对所接收的运行数据 进行预处理，得到规范化的运行数据；判断边缘计算层的拓扑结构变化率、该系统的电压变 化率或者该系统的频率变化率是否越限，若是，则将规范化的运行数据上传至云-边信息传输 单元；接收云-边信息传输单元发送的修正的有功功率下垂系数；根据规范化的运行数据和修 正的有功功率下垂系数，计算该系统的电压补偿量和频率补偿量；将修正的有功功率下垂系 数以及该系统的电压补偿量和频率补偿量同时发送给边-端信息传输单元；
所述云-边信息传输单元，上连云计算层，下接边缘计算层，用于接收边缘计算层发送的 规范化的运行数据并将其上传给云计算层；接收云计算层发送的修正的有功功率下垂系数并 将其发送给边缘计算层；
所述云计算层，用于接收云-边信息传输单元上传的规范化的运行数据；利用规范化的运 行数据，对有功功率下垂系数进行修正，并将得到的修正的有功功率下垂系数下达给云-边信 息传输单元2。
进一步地，根据所述的基于云-边-端架构的信息能源系统，所述边缘计算层包括至少两个 边缘智能终端和至少两个边-边信息传输单元；边-边信息传输单元与边缘智能终端一一对应 通信连接，且每个边缘智能终端对应一个发电设备或者储能设备；在线的各边缘智能终端所 分别对应的边-边信息传输单元之间可进行通信，边缘计算层中在线的边缘智能终端所对应的 可相互通信的边-边信息传输单元构成了边缘计算层的拓扑结构；
所述边缘智能终端，用于接收边-端信息传输单元发送的与该边缘智能终端相对应的发电 设备或者储能设备的运行数据，并对所接收的运行数据进行预处理，得到规范化的数据；利 用与该边缘智能终端相连接的边-边信息传输单元接收其余边缘智能终端的在线状态，从而得 到边缘计算层的实时拓扑结构信息，进而判断边缘计算层的拓扑结构变化率是否越限，以及 根据上述规范化的数据判断与该边缘智能终端相对应的发电设备或者储能设备的电压变化率 和频率变化率是否越限；若判断出拓扑结构变化率、电压变化率或者频率变化率越限，则将 上述规范化的数据上传至云-边信息传输单元；接收云-边信息传输单元发送的修正的有功功 率下垂系数；根据规范化的运行数据和修正的有功功率下垂系数，求出该边缘智能终端相对 应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补偿量，进而利用该边缘智能终端相对应的 发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补偿量及其他相邻且在线的边缘智能终端所分别 对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补偿量，求得该系统全局的电压补偿量和 频率补偿量的平均值作为该系统的电压补偿量和频率补偿量；将修正的有功功率下垂系数以 及该系统的电压补偿量和频率补偿量同时发送给边-端信息传输单元；
所述边-边信息传输单元，用于向其相邻的边-边信息传输单元发送与其相连接的边缘智 能终端的在线状态，同时接收其相邻边-边信息传输单元发送的与该相邻边-边信息传输单元 相连接的边缘智能终端的在线状态；将与其相连接的边缘智能终端计算的发电设备或者储能 设备的电压补偿量和频率补偿量实时发送给与其相邻的边-边信息传输单元，同时接收与其相 邻的边-边信息传输单元发送的对应边缘智能终端计算的对应的发电设备或者储能设备的电 压补偿量和频率补偿量作为迭代数据，这样通过相邻边-边信息传输单元间对对应的各相邻边 缘智能终端所产生的迭代数据的交换，根据状态补偿一致性算法最终实现各个边缘智能终端 中计算的设备电压补偿量和频率补偿量最终达到一致，从而得到该系统的电压补偿量和频率 补偿量。
进一步地，基于所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，包括：
步骤1：在物理设备层采集该系统的运行数据，并通过边-端信息传输单元将该系统的运 行数据上传给边缘计算层；
所述该系统的运行数据上传给边缘计算层中对应的各个边缘智能终端，每个边缘智能终 端对应一个发电设备或者储能设备；
步骤2：边缘计算层中的各边缘智能终端对该系统的运行数据进行预处理，得到规范化 的运行数据；
步骤3：通过相邻的边-边信息传输单元交互其各自分别连接的边缘智能终端的在线状态， 实现每一边缘智能终端利用其连接的边-边信息传输单元接收其余边缘智能终端的在线状态， 从而在每一边缘智能终端得到边缘计算层的实时拓扑结构信息；
步骤4：根据边缘计算层的拓扑结构的实时更新信息判断边缘计算层3的拓扑结构变化 率是否越限，以及根据该系统的规范化的运行数据与系统的电压、频率额定值的比较结果， 判断系统的电压变化率和频率变化率是否越限，若判断出拓扑结构变化率、电压变化率或者 频率变化率越限，则执行步骤5，否则执行步骤1；
步骤5：边缘计算层通过各边缘智能终端将规范化的运行数据上传至云-边信息传输单元， 再通过云-边信息传输单元将规范化的运行数据上传给云计算层；
步骤6：在云计算层利用能源增量因数一致性算法，对从云-边信息传输单元中接收的规 范化的运行数据进行迭代，实现对有功功率下垂系数进行修正，并通过云-边信息传输单元将 修正的有功功率下垂系数下达边缘计算层的各个边缘智能终端；
步骤7：每一边缘智能终端根据与其对应的发电设备或者储能设备的规范化的运行数据和 修正的有功功率下垂系数，求得与其相对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补 偿量；
步骤8：各边缘智能终端之间通过利用其各自连接的边-边信息传输单元之间交互数据实 现运行状态补偿一致性算法，将每个设备自身的电压补偿量和频率补偿量进行全局的一致性 迭代，最终得到频率补偿量和电压补偿量的平均值，作为该系统的频率补偿量和电压补偿量；
步骤9：边缘智能终端通过边-端信息传输单元将修正的有功功率下垂系数以及该系统的 频率补偿量和电压补偿量同时下达给物理设备层；
步骤10：物理设备层从边-端信息传输单元中接收到修正的有功功率下垂系数和该系统的 频率补偿量和电压补偿量后，对逆变器下垂控制的有功功率下垂系数进行调整，并在下垂控 制过程中分别给予信息能源系统电压补偿和频率补偿，从而实现信息能源系统的波动补偿。
进一步地，根据所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，步骤2中所述预处 理包括：首先利用均值插补的方法处理缺失值，然后利用归一化方法进行数据的标准化与正 则化处理。
进一步地，根据所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，所述拓扑结构变化 率为：
Figure BDA0002991905810000041
Figure BDA0002991905810000042
其中，E′为拓扑结构变化后的信息能源系统效率；E表示信息能源系统效率，即系统所 有节点对的平均接近程度，n为节点总数，dpq为连接节点p、q的最短路径的边数，其中每个 节点对应一个边缘智能终端。
进一步地，根据上述所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，所述拓扑结构 变化率的阈值预设为：ΔE≤20％；所述电压幅值变化率的阈值预设为：ΔV≤10％；所述频率 变化率的阈值预设为：Δf≤0.5Hz。
进一步地，根据所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，所述能源增量因数 一致性算法为：
Figure BDA0002991905810000043
其中，ψ为云-边信息传输过程中的固定通信时延；n为该系统中边缘智能终端的数量； C′i(t-ψ)和C′j(t-ψ)分别为发电/储能设备i和发电/储能设备j在t时刻具有时延ψ的能源增 量因数；k表示提高收敛速度的一个常数；aij表示发电/储能设备i到发电/储能设备j之间的 通信连接权重。
进一步地，根据所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，所述修正的有功功 率下垂系数为：
Figure BDA0002991905810000051
Figure BDA0002991905810000052
其中，mi为发电/储能设备i的有功功率下垂系数，K为常数；PGi为发电/储能设备i的出 力；ai、bi是发电/储能设备i的出力成本系数；C′i为发电/储能设备i的能源增量因数。
进一步地，根据所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，所述状态补偿一致 性算法的具体内容如下：
Figure BDA0002991905810000053
其中，Δfi(t)和ΔVi(t)分别是发电/储能设备i自身的频率补偿量和电压补偿量；τ代表边 缘计算层中各个边-边信息传输单元通信链路上的时延，aij是发电/储能设备i和j之间的通信 连接权重，di是外部扰动变量，Δaij代表系统拓扑改变后发电/储能设备i与j之间的连接权重 改变量，具体表示如下：
Figure RE-GDA0003034576050000054
进一步地，根据所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，按照公式(15)对 信息能源系统进行波动补偿：
Figure BDA0002991905810000055
其中，fi(t)和Vi(t)分别是发电/储能设备i在t时刻的运行频率和运行电压；fref代表信息能 源系统的频率参考值；Vref代表信息能源系统的电压幅值参考值；mi为发电/储能能源设备i 的修正的有功功率下垂系数；ni为发电/储能能源设备i的无功功率下垂系数；Pi为第i个发 电/储能设备的输出有功功率；Qi为第i个发电/储能设备的输出无功功率；Δf(t)和ΔV(t)分 别是信息能源系统最终的电压补偿量和频率补偿量。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：本发明提供的基于云-边-端架构的信息能源 系统及其管控方法，在信息能源系统的现有控制结构中引入边缘计算技术，搭建了一种云-边 -端三层控制架构，突破了集中式控制与分布式控制方式的局限性，提高了系统整体的经济性 与运行效率，满足信息能源系统“即插即用”的发展需求，其中云、边、端分别指云计算层、边 缘计算层、物理设备层。此外，由于信息能源系统中发电设备或储能设备的实时上、下线会 造成系统整体的拓扑结构不断改变，以及用户需求实时变化的问题，本发明方法提出了能源 增量因数一致性算法和多个边缘智能终端之间的状态补偿一致性算法，用于修正有功功率下 垂系数并计算出整个信息能源系统的电压补偿量和频率补偿量，提高了信息能源系统的经济 性和稳定性。
附图说明
图1为本发明基于云-边-端架构的信息能源系统的结构示意图；
图2为本发明基于云-边-端架构的信息能源系统中边缘计算层的拓扑结构示例示意图；
图3为本发明实施例的基于云-边-端架构的信息能源系统的仿真模型示意图；
图4为本发明实施例的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法流程图。
具体实施方式
为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了 本申请的较佳实施方式。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述 的实施方式。相反地，提供这些实施方式的目的是使对本申请的公开内容理解的更加透彻全 面。
图1是本发明基于云-边-端架构的信息能源系统的结构示意图，所述基于云-边-端架构的 信息能源系统(为方便描述，以下简称该系统)包括：依次连接的云计算层1、云-边信息传 输单元2、边缘计算层3、边-端信息传输单元4、物理设备层5。
所述物理设备层5，作为该系统的底层架构，该物理设备层5包括光伏板、风机、燃气轮 机中的至少一种且至少两个发电设备、至少两个储能设备和至少一个负载；该物理设备层5 用于能量流在该物理设备层中的平行交互，以及运行数据在该系统的纵向传输，即将在该物 理设备层5产生的该系统的运行数据发送给边-端信息传输单元4；以及接收边-端信息传输单 元4发送的修正的有功功率下垂系数以及该系统的电压补偿量和频率补偿量；对逆变器下垂 控制的有功功率下垂系数进行调整，并在下垂控制过程中分别给予信息能源系统电压补偿和 频率补偿；所述该系统的运行数据指的是物理设备层5中各个发电设备和储能设备的运行数 据，所述运行数据包括电压、频率、有功功率和无功功率等数据；
所述边-端信息传输单元4，上连边缘计算层3，下接物理设备层5；用于接收物理设备层 5发送的该系统的运行数据，并将其所接收的运行数据发送给边缘计算层3；接收边缘计算层 3同时发送的修正的有功功率下垂系数以及该系统的电压补偿量和频率补偿量，并将它们均 发送给物理设备层5。
所述边缘计算层3，用于接收边-端信息传输单元4发送的运行数据，并对所接收的运行 数据进行预处理，得到规范化的运行数据；判断边缘计算层3的拓扑结构变化率、该系统的 电压变化率或者该系统的频率变化率是否越限，若是，则将规范化的运行数据上传至云-边信 息传输单元2；接收云-边信息传输单元2发送的修正的有功功率下垂系数；根据规范化的运 行数据和修正的有功功率下垂系数，利用状态补偿一致性算法计算该系统的电压补偿量和频 率补偿量；将修正的有功功率下垂系数以及该系统的电压补偿量和频率补偿量同时发送给边 -端信息传输单元4。
所述边缘计算层3包括至少两个边缘智能终端31、3n和至少两个边-边信息传输单元32、 3n+1；边-边信息传输单元与边缘智能终端一一对应通信连接，且每个边缘智能终端对应一个 发电设备或者储能设备；在线的各边缘智能终端所分别对应的边-边信息传输单元之间可进行 通信，边缘计算层3中在线的边缘智能终端所对应的可相互通信的边-边信息传输单元构成了 边缘计算层3的拓扑结构。例如图2示出了本发明实施例提供的边缘计算层3的一种具体拓 扑结构，参考图2，边缘智能终端1、2、4、n上线了，是在线状态，而边缘智能终端3下线 了，是不在线状态，则分别与边缘智能终端1、2、4、n依次连接的边-边信息传输单元1、2、 4、n可相互通信连接，而与下线的边缘智能终端3相连接的边-边信息传输单元3不能与其他 边-边信息传输单元进行通信连接，从而边-边信息传输单元1、2、4、n构成了边缘计算层3 的当前拓扑结构。
所述边缘智能终端，支持多种网络接口、总线协议与网络拓扑，具有数据的预处理功能， 并内置越限判断功能和状态补偿一致性算法；用于接收边-端信息传输单元4发送的与该边缘 智能终端相对应的发电设备或者储能设备的运行数据，并对所接收的运行数据进行预处理， 得到规范化的数据；利用与该边缘智能终端相连接的边-边信息传输单元接收其余边缘智能终 端的在线状态，从而得到边缘计算层3的实时拓扑结构信息，即对边缘计算层3的拓扑结构 信息进行实时更新，并根据边缘计算层3的拓扑结构的实时更新信息，判断边缘计算层3的 拓扑结构变化率是否越限，以及根据上述规范化的数据判断与该边缘智能终端相对应的发电 设备或者储能设备的电压变化率和频率变化率是否越限；若判断出拓扑结构变化率、电压变 化率与频率变化率其中之一越限，则将上述规范化的数据上传至云-边信息传输单元2；接收 云-边信息传输单元2发送的修正的有功功率下垂系数；根据规范化的运行数据和修正的有功 功率下垂系数，求出该边缘智能终端相对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补 偿量，进而利用该边缘智能终端相对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补偿量 及其他相邻且在线的边缘智能终端所分别对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率 补偿量，在边缘智能终端之间进行状态补偿一致性算法的迭代，求得该系统全局的电压补偿 量和频率补偿量的平均值作为该系统的电压补偿量和频率补偿量；将修正的有功功率下垂系 数以及该系统的电压补偿量和频率补偿量同时发送给边-端信息传输单元4。
所述边-边信息传输单元，与边缘智能终端相通信连接，二者一一对应，用于向其相邻的 边-边信息传输单元发送与其相连接的边缘智能终端的在线状态，同时接收其相邻边-边信息 传输单元发送的与该相邻边-边信息传输单元相连接的边缘智能终端的在线状态；将与其相连 接的边缘智能终端计算的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补偿量实时发送给与其 相邻的边-边信息传输单元，同时接收与其相邻的边-边信息传输单元发送的对应边缘智能终 端计算的对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补偿量作为迭代数据，这样通过 相邻边-边信息传输单元间对对应的各相邻边缘智能终端所产生的迭代数据的交换，根据状态 补偿一致性算法最终实现各个边缘智能终端中计算的设备电压补偿量和频率补偿量最终达到 一致，从而得到该系统的电压补偿量和频率补偿量。
继续参考图1，所述云-边信息传输单元2，上连云计算层1，下接边缘计算层3，用于接 收边缘计算层3发送的规范化的运行数据并将其上传给云计算层1；接收云计算层1发送的 修正的有功功率下垂系数并将其发送给边缘计算层3。
所述云计算层1，用于接收云-边信息传输单元2上传的规范化的运行数据；利用规范化 的运行数据和能源增量因数一致性算法，对有功功率下垂系数进行修正，并将得到的修正的 有功功率下垂系数下达给云-边信息传输单元2。
图3是本发明实施例的基于云-边-端架构的信息能源系统的仿真模型结构示意图。在该 仿真模型中：1)物理设备层5由MATLAB/Simulink仿真软件搭建，包括9个发电设备和3 个储能设备，并为每个发电设备都设置一个负载，经过并网后形成380V、50Hz的环网，其 中各节点的具体参数和负载、线路参数分别如表1、表2所示。2)边-端信息传输单元4由与 边缘智能终端的数量相同的UDP传输模块构成，而UDP传输模块由Simulink中的UDPReceive和UDP Send传输模块组成。3)边缘计算层3中的各边缘智能终端均采用Dell EdgeGateway 3000系列的边缘智能终端，具有对数据的预处理功能，并内置越限判断功能和状态 补偿一致性算法，其中状态补偿一致性算法的具体参数如表3所示。4)边缘计算层3中的各 边-边信息传输单元均采用Simulink中的TCP/IP协议传输模块；5)云-边信息传输单元2由 边缘智能终端中的MQTT协议传输模块构成，本领域技术人员容易理解出MQTT协议传输模块的数量与边缘智能终端的数量相同；6)云计算层1采用阿里云作为云计算的仿真平台，其中能源增量因数一致性算法的具体参数如表4所示。
表1发电/储能设备的具体参数
Figure BDA0002991905810000091
表2负载和线路损耗参数
负载和线路损耗 给定值
线路损耗1和线路损耗10 0.24Ω+j1.17mH
线路损耗2-线路损耗9 0.35Ω+j1.847mH
负载1-负载5 72kW+33kVar
负载6-负载9 62kW+22kVar
表3状态补偿一致性算法中的具体参数
变量 给定值
设备间的通信权重a<sub>ij</sub> 1
状态补偿一致性算法的通信时延τ 0.02
设备的外部扰动d<sub>i</sub> d＝3e<sup>-0.47t</sup>
其中，各发电设备和储能设备的外部扰动各不相同，9个发电设备的外部扰动表示为 D1＝[5d,-3d,-1.5d,2d,d,-d,-2d,-0.5d,3d]，3个储能设备的外部扰动表示为 D2＝[4d,d,-6.5d]。此外，边缘计算层3的拓扑结构发生变化时各个设备间的通信权重变化量为:
Figure BDA0002991905810000101
其中，i和j分别代表两个不同的发电设备和/或者储能设备，t代表时间。
表4能源增量因数一致性算法中的具体参数
Figure BDA0002991905810000102
根据上述基于云-边-端架构的信息能源系统，本发明实施例还提供一种基于云-边-端架构 的信息能源系统的管控方法。图4是本发明实施例的基于云-边-端架构的信息能源系统的管 控方法的流程示意图。下面将基于上述基于云-边-端架构的信息能源系统的仿真模型具体描 述本发明实施例的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，为了模拟边缘计算层3的 拓扑结构变化和系统电压、频率变化，本实施例中在第4秒时将负载4的功率增加75％，然 后在第5秒恢复原值；在第8秒时发电设备6转为孤岛运行，然后第9秒时重新并网运行， 最终第15秒时仿真停止。所述基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法包括：
步骤1：在物理设备层5采集该系统的运行数据，并通过边-端信息传输单元4将该系统 的运行数据上传给边缘计算层3。
所述该系统的运行数据指的是物理设备层5中各个发电设备和储能设备的运行数据，所 述运行数据包括电压、频率、有功功率和无功功率等数据。
所述该系统的运行数据上传给边缘计算层3中对应的各个边缘智能终端，每个边缘智能 终端对应一个发电设备或者储能设备。
步骤2：边缘计算层3中的各边缘智能终端对该系统的运行数据进行预处理，得到规范 化的运行数据；
各边缘智能终端分别对与其各自相对应的发电设备或者储能设备的运行数据进行预处理。 所述预处理包括：首先利用均值插补的方法处理缺失值，然后利用归一化方法进行数据的标 准化与正则化处理。
步骤3：通过相邻的边-边信息传输单元交互其各自分别连接的边缘智能终端的在线状态， 实现每一边缘智能终端利用其连接的边-边信息传输单元接收其余边缘智能终端的在线状态， 从而在边缘智能终端得到边缘计算层3的实时拓扑结构信息，即对边缘计算层3的拓扑结构 进行实时更新(若某个边缘智能终端下线则拓扑结构中对应的节点消失)。
步骤4：根据边缘计算层3的拓扑结构的实时更新信息判断边缘计算层3的拓扑结构变 化率是否越限，以及根据该系统的规范化的运行数据与系统的电压、频率额定值的比较结果， 判断系统的电压变化率和频率变化率是否越限，若判断出拓扑结构变化率、电压变化率或者 频率变化率越限，则执行步骤5，否则执行步骤1。
所述拓扑结构变化率及其阈值，该系统的电压变化率、频率变化率及其各自对应的阈值 如下：
1)拓扑结构变化率：
Figure BDA0002991905810000111
其中，ΔE为拓扑结构变化率，E′为拓扑结构变化后的信息能源系统效率。
Figure BDA0002991905810000112
式中，E表示信息能源系统效率，即系统所有节点对的平均接近程度，n为节点总数， dpq为连接节点p、q的最短路径的边数，其中每个节点对应一个边缘智能终端。
所述拓扑结构变化率的阈值预设为：ΔE≤20％。
2)信息能源系统的电压变化率：
Figure BDA0002991905810000121
其中，ΔV表示信息能源系统的电压幅值变化率，Vref表示信息能源系统的电压幅值参考 值，Vcol为实时采集的信息能源系统的运行电压幅值。
所述电压幅值变化率的阈值预设为：ΔV≤10％。
3)信息能源系统频率变化率：
Δf＝||fref-fcol|| (4)
其中，Δf表示信息能源系统的频率变化率，fref表示信息能源系统的频率参考值，fcol为 实时采集的信息能源系统的运行频率。
所述频率变化率的阈值预设为：Δf≤0.5Hz。
步骤5：边缘计算层3通过各边缘智能终端将规范化的运行数据上传至云-边信息传输单元 2，再通过云-边信息传输单元2将规范化的运行数据上传给云计算层1。
步骤6：在云计算层1利用能源增量因数一致性算法，对从云-边信息传输单元2中接收的 规范化的运行数据进行迭代，实现对有功功率下垂系数进行修正，并通过云-边信息传输单元 2将修正的有功功率下垂系数下达边缘计算层3的各个边缘智能终端。
所述能源增量因数一致性算法、相关约束和修正的有功功率下垂系数如下：
1)能源增量因数一致性算法：
Figure BDA0002991905810000122
其中，ψ为云-边信息传输过程中的固定通信时延；n为该系统中边缘智能终端的数量； C′i(t-ψ)和C′j(t-ψ)分别为发电/储能设备i和发电/储能设备j在t时刻具有时延ψ的能源增 量因数；k表示提高收敛速度的一个常数；aij表示发电/储能设备i到发电/储能设备j之间的 通信连接权重。
本领域技术人员能够理解为了使整个系统可以最优经济运行，所以需要考虑设备的运行 成本：
Figure BDA0002991905810000123
其中，ai、bi、ci是发电/储能设备i的出力成本系数；PGi为发电/储能设备i的出力；Ci(PGi) 为发电/储能设备i在出力为PGi时的经济成本；
而根据设备的运行成本可以得到设备的能源增量因数：
Figure BDA0002991905810000131
其中，Ci′为发电/储能设备i的能源增量因数；
由于当每个发电/储能设备的能源增量因数满足C′1＝C′2＝…＝C′n时，整个信息能源系统的总 耗量即总成本最小，因此本发明提出的能源增量因数一致性算法是通过将能源增量因数用到 一致性算法中，且考虑了通信时延ψ和加快迭代收敛的迭代系数k而得到的。
2)发电/储能设备的出力约束和供需平衡约束：
Figure BDA0002991905810000132
其中，Pi,min和Pi,max分别为第i个发电/储能设备的出力下限和出力上限，PD为信息能源系 统总的有功负载；
3)能源增量因数约束：
C′i,min≤C′sys≤C′i,max (9)
其中，C′sys为信息能源系统运行的能源增量因数，C′i,min为发电/储能设备i的能源增量因 数下限，C′i,max为发电/储能设备i的能源增量因数上限；
4)利用PGi对有功功率下垂系数进行修正，得到修正的有功功率下垂系数mi：
Figure BDA0002991905810000133
Figure BDA0002991905810000134
其中，mi为发电/储能设备i的有功功率下垂系数，K为常数；
步骤7：每一边缘智能终端根据与其对应的发电设备或者储能设备的规范化的运行数据和 修正的有功功率下垂系数，求得与其相对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补 偿量。
每一边缘智能终端通过云-边信息传输单元2接收修正的有功功率下垂系数，根据与每一 边缘智能终端相对应的发电设备或者储能设备的规范化的运行数据和修正的有功功率下垂系 数，每一边缘智能终端会得到与其相对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量ΔVi(t)和频 率补偿量Δfi(t)；
在每一边缘智能终端根据规范化的运行数据判定对应设备的电压变化率和频率变化率是 否越限时，会得到电压与其额定值之间的误差及频率与其额定值之间的误差，而云计算层对 有功功率下垂系数的修正会在原有频率变化率越限的基础上额外造成一个设备频率误差，这 个设备频率误差分别与前面得到的电压与其额定值之间的误差、频率与其额定值之间的误差 加一块即可分别得到单个设备的电压补偿量和频率补偿量。
步骤8：各边缘智能终端之间通过利用其各自连接的边-边信息传输单元之间交互数据实 现运行状态补偿一致性算法，将每个设备自身的电压补偿量和频率补偿量进行全局的一致性 迭代，最终得到频率补偿量和电压补偿量的平均值，作为该系统的频率补偿量和电压补偿量；
为避免信息能源系统在运行过程中各发电设备或者储能设备的频率补偿量和电压补偿量 不一致的情况，本实施方式将各发电设备或者储能设备的补偿量平均值作为各设备最终的频 率补偿量和电压补偿量，
本发明提出的状态补偿一致性算法在经典的一致性算法的基础上考虑了通信时延和外部 扰动对一致性算法的影响和干扰，具体内容如下：
Figure BDA0002991905810000141
其中，Δfi(t)和ΔVi(t)分别是发电/储能设备i自身的频率补偿量和电压补偿量；τ代表边 缘计算层中各个边-边信息传输单元通信链路上的时延，aij是发电/储能设备i和j之间的通信 连接权重，di是外部扰动变量，Δaij代表系统拓扑改变后发电/储能设备i与j之间的连接权重 改变量，具体表示如下：
Figure RE-GDA0003034576050000142
上述频率补偿量和电压补偿量的平均值，即该系统的频率补偿量和电压补偿量为：
Figure BDA0002991905810000151
其中，
Figure BDA0002991905810000152
和
Figure BDA0002991905810000153
分别是所有发电和/或储能设备的频率补偿量的平均值量 和电压补偿量的平均值，Δf(t)和ΔV(t)分别是信息能源系统最终的电压补偿量和频率补偿量；
步骤9：每一边缘智能终端通过边-端信息传输单元4将修正的有功功率下垂系数以及该系 统的频率补偿量和电压补偿量同时下达给物理设备层1。
步骤10：物理设备层1从边-端信息传输单元4中接收到修正的有功功率下垂系数和该系统 的频率补偿量和电压补偿量后，对逆变器下垂控制的有功功率下垂系数进行调整，并在下垂 控制过程中分别给予信息能源系统电压补偿和频率补偿，从而实现信息能源系统的波动补偿， 使系统始终运行在稳定状态。
本发明实施例中是按照公式(15)对信息能源系统的波动进行补偿的：
Figure BDA0002991905810000154
其中，fi(t)和Vi(t)分别是发电/储能设备i在t时刻的运行频率和运行电压；mi为发电/储 能能源设备i的修正的有功功率下垂系数；ni为发电/储能能源设备i的无功功率下垂系数；Pi为第i个发电/储能设备的输出有功功率；Qi为第i个发电/储能设备的输出无功功率。
通过本发明实施例的管控方法对本发明实施例的基于云-边-端架构的信息能源系统的调 控结果如表5、表6和表7所示。
表5发电/储能设备的频率变化(单位：Hz)
Figure BDA0002991905810000155
Figure BDA0002991905810000161
表6发电/储能设备的电压变化(单位：V)
Figure BDA0002991905810000162
Figure BDA0002991905810000171
表7发电/储能设备的能源增量因数变化
Figure BDA0002991905810000172
Figure BDA0002991905810000181
表8是采用本发明实施例的管控方法对本发明实施例的基于云-边-端架构的信息能源系 统的稳定控制效率与采用现有的控制方法对现有的云-端架构的信息能源系统的稳定控制效 率对比结果，从表8给出的结果可以看出，采用本发明实施例的管控方法对本发明实施例的基 于云-边-端架构的信息能源系统的稳定控制效率要比采用本发明实施例的管控方法对本发明 实施例的基于云-边-端架构的信息能源系统的稳定控制效率要高。
表8基于云-端架构和云-边-端架构的信息能源系统的状态时变
Figure BDA0002991905810000182
Figure BDA0002991905810000191
应当理解的是，本领域技术人员在本发明技术构思的启发下，在不脱离本发明内容的基 础上，可以根据上述说明做出各种改进或变换，这仍落在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于云-边-端架构的信息能源系统，其特征在于，包括：依次连接的云计算层、云-边信息传输单元、边缘计算层、边-端信息传输单元和物理设备层；
所述物理设备层，作为该系统的底层架构，其包括至少一种且至少两个发电设备、至少两个储能设备和至少一个负载；该物理设备层用于能量流在该物理设备层中的平行交互，以及运行数据在该系统的纵向传输，即将在该物理设备层产生的该系统的运行数据发送给边-端信息传输单元，以及接收边-端信息传输单元发送的修正的有功功率下垂系数以及该系统的电压补偿量和频率补偿量；对逆变器下垂控制的有功功率下垂系数进行调整，并在下垂控制过程中分别给予信息能源系统电压补偿和频率补偿；所述该系统的运行数据指的是该层中各个发电设备和储能设备的运行数据，所述运行数据包括电压、频率、有功功率和无功功率数据；
所述边-端信息传输单元，上连边缘计算层，下接物理设备层；用于接收物理设备层发送的该系统的运行数据，并将其所接收的运行数据发送给边缘计算层；接收边缘计算层同时发送的修正的有功功率下垂系数以及该系统的电压补偿量和频率补偿量，并将它们均发送给物理设备层；
所述边缘计算层，用于接收边-端信息传输单元发送的运行数据，并对所接收的运行数据进行预处理，得到规范化的运行数据；判断边缘计算层的拓扑结构变化率、该系统的电压变化率或者该系统的频率变化率是否越限，若是，则将规范化的运行数据上传至云-边信息传输单元；接收云-边信息传输单元发送的修正的有功功率下垂系数；根据规范化的运行数据和修正的有功功率下垂系数，计算该系统的电压补偿量和频率补偿量；将修正的有功功率下垂系数以及该系统的电压补偿量和频率补偿量同时发送给边-端信息传输单元；
所述云-边信息传输单元，上连云计算层，下接边缘计算层，用于接收边缘计算层发送的规范化的运行数据并将其上传给云计算层；接收云计算层发送的修正的有功功率下垂系数并将其发送给边缘计算层；
所述云计算层，用于接收云-边信息传输单元上传的规范化的运行数据；利用规范化的运行数据，对有功功率下垂系数进行修正，并将得到的修正的有功功率下垂系数下达给云-边信息传输单元2。
2.根据权利要求1所述的基于云-边-端架构的信息能源系统，其特征在于，所述边缘计算层包括至少两个边缘智能终端和至少两个边-边信息传输单元；边-边信息传输单元与边缘智能终端一一对应通信连接，且每个边缘智能终端对应一个发电设备或者储能设备；在线的各边缘智能终端所分别对应的边-边信息传输单元之间可进行通信，边缘计算层中在线的边缘智能终端所对应的可相互通信的边-边信息传输单元构成了边缘计算层的拓扑结构；
所述边缘智能终端，用于接收边-端信息传输单元发送的与该边缘智能终端相对应的发电设备或者储能设备的运行数据，并对所接收的运行数据进行预处理，得到规范化的数据；利用与该边缘智能终端相连接的边-边信息传输单元接收其余边缘智能终端的在线状态，从而得到边缘计算层的实时拓扑结构信息，进而判断边缘计算层的拓扑结构变化率是否越限，以及根据上述规范化的数据判断与该边缘智能终端相对应的发电设备或者储能设备的电压变化率和频率变化率是否越限；若判断出拓扑结构变化率、电压变化率或者频率变化率越限，则将上述规范化的数据上传至云-边信息传输单元；接收云-边信息传输单元发送的修正的有功功率下垂系数；根据规范化的运行数据和修正的有功功率下垂系数，求出该边缘智能终端相对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补偿量，进而利用该边缘智能终端相对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补偿量及其他相邻且在线的边缘智能终端所分别对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补偿量，求得该系统全局的电压补偿量和频率补偿量的平均值作为该系统的电压补偿量和频率补偿量；将修正的有功功率下垂系数以及该系统的电压补偿量和频率补偿量同时发送给边-端信息传输单元；
所述边-边信息传输单元，用于向其相邻的边-边信息传输单元发送与其相连接的边缘智能终端的在线状态，同时接收其相邻边-边信息传输单元发送的与该相邻边-边信息传输单元相连接的边缘智能终端的在线状态；将与其相连接的边缘智能终端计算的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补偿量实时发送给与其相邻的边-边信息传输单元，同时接收与其相邻的边-边信息传输单元发送的对应边缘智能终端计算的对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补偿量作为迭代数据，这样通过相邻边-边信息传输单元间对对应的各相邻边缘智能终端所产生的迭代数据的交换，根据状态补偿一致性算法最终实现各个边缘智能终端中计算的设备电压补偿量和频率补偿量最终达到一致，从而得到该系统的电压补偿量和频率补偿量。
3.一种基于权利要求2所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，其特征在于，包括：
步骤1：在物理设备层采集该系统的运行数据，并通过边-端信息传输单元将该系统的运行数据上传给边缘计算层；
所述该系统的运行数据上传给边缘计算层中对应的各个边缘智能终端，每个边缘智能终端对应一个发电设备或者储能设备；
步骤2：边缘计算层中的各边缘智能终端对该系统的运行数据进行预处理，得到规范化的运行数据；
步骤3：通过相邻的边-边信息传输单元交互其各自分别连接的边缘智能终端的在线状态，实现每一边缘智能终端利用其连接的边-边信息传输单元接收其余边缘智能终端的在线状态，从而在每一边缘智能终端得到边缘计算层的实时拓扑结构信息；
步骤4：根据边缘计算层的拓扑结构的实时更新信息判断边缘计算层3的拓扑结构变化率是否越限，以及根据该系统的规范化的运行数据与系统的电压、频率额定值的比较结果，判断系统的电压变化率和频率变化率是否越限，若判断出拓扑结构变化率、电压变化率或者频率变化率越限，则执行步骤5，否则执行步骤1；
步骤5：边缘计算层通过各边缘智能终端将规范化的运行数据上传至云-边信息传输单元，再通过云-边信息传输单元将规范化的运行数据上传给云计算层；
步骤6：在云计算层利用能源增量因数一致性算法，对从云-边信息传输单元中接收的规范化的运行数据进行迭代，实现对有功功率下垂系数进行修正，并通过云-边信息传输单元将修正的有功功率下垂系数下达边缘计算层的各个边缘智能终端；
步骤7：每一边缘智能终端根据与其对应的发电设备或者储能设备的规范化的运行数据和修正的有功功率下垂系数，求得与其相对应的发电设备或者储能设备的电压补偿量和频率补偿量；
步骤8：各边缘智能终端之间通过利用其各自连接的边-边信息传输单元之间交互数据实现运行状态补偿一致性算法，将每个设备自身的电压补偿量和频率补偿量进行全局的一致性迭代，最终得到频率补偿量和电压补偿量的平均值，作为该系统的频率补偿量和电压补偿量；
步骤9：边缘智能终端通过边-端信息传输单元将修正的有功功率下垂系数以及该系统的频率补偿量和电压补偿量同时下达给物理设备层；
步骤10：物理设备层从边-端信息传输单元中接收到修正的有功功率下垂系数和该系统的频率补偿量和电压补偿量后，对逆变器下垂控制的有功功率下垂系数进行调整，并在下垂控制过程中分别给予信息能源系统电压补偿和频率补偿，从而实现信息能源系统的波动补偿。
4.根据权利要求3所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，其特征在于，步骤2中所述预处理包括：首先利用均值插补的方法处理缺失值，然后利用归一化方法进行数据的标准化与正则化处理。
5.根据权利要求3所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，其特征在于，所述拓扑结构变化率为：
Figure FDA0003635325790000031
Figure FDA0003635325790000032
其中，E′为拓扑结构变化后的信息能源系统效率；E表示信息能源系统效率，即系统所有节点对的平均接近程度，n为节点总数，dpq为连接节点p、q的最短路径的边数，其中每个节点对应一个边缘智能终端。
6.根据权利要求3-5中任一项所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，其特征在于，所述拓扑结构变化率的阈值预设为：ΔE≤20％；所述电压幅值变化率的阈值预设为：ΔV≤10％；所述频率变化率的阈值预设为：Δf≤0.5Hz。
7.根据权利要求3所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，其特征在于，所述能源增量因数一致性算法为：
Figure FDA0003635325790000041
其中，ψ为云-边信息传输过程中的固定通信时延；n为该系统中边缘智能终端的数量；C′i(t-ψ)和C′j(t-ψ)分别为发电/储能设备i和发电/储能设备j在t时刻具有时延ψ的能源增量因数；k表示提高收敛速度的一个常数；aij表示发电/储能设备i到发电/储能设备j之间的通信连接权重。
8.根据权利要求7所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，其特征在于，所述修正的有功功率下垂系数为：
Figure FDA0003635325790000042
Figure FDA0003635325790000043
其中，mi为发电/储能设备i的有功功率下垂系数，K为常数；PGi为发电/储能设备i的出力；ai、bi是发电/储能设备i的出力成本系数；C′i为发电/储能设备i的能源增量因数。
9.根据权利要求7所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，其特征在于，所述状态补偿一致性算法的具体内容如下：
Figure FDA0003635325790000044
其中，Δfi(t)和ΔVi(t)分别是发电/储能设备i自身的频率补偿量和电压补偿量；τ代表边缘计算层中各个边-边信息传输单元通信链路上的时延，aij是发电/储能设备i和j之间的通信连接权重，di是外部扰动变量，Δaij代表系统拓扑改变后发电/储能设备i与j之间的连接权重改变量，具体表示如下：
Figure FDA0003635325790000051
10.根据权利要求8所述的基于云-边-端架构的信息能源系统的管控方法，其特征在于，按照公式(15)对信息能源系统进行波动补偿：
Figure FDA0003635325790000052
其中，fi(t)和Vi(t)分别是发电/储能设备i在t时刻的运行频率和运行电压；fref代表信息能源系统的频率参考值；Vref代表信息能源系统的电压幅值参考值；mi为发电/储能能源设备i的修正的有功功率下垂系数；ni为发电/储能能源设备i的无功功率下垂系数；Pi为第i个发电/储能设备的输出有功功率；Qi为第i个发电/储能设备的输出无功功率；Δf(t)和ΔV(t)分别是信息能源系统最终的电压补偿量和频率补偿量。
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