CN112909992A - 一种基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统及方法，该系统包括广域DG调控云平台层、区域DG集群层和DG单元层；DG单元层的智能终端和边缘计算模块采集信息，经过数据预处理后并上传给区域DG集群层的控制器，区域DG集群层汇集层内所有DG信息后经过聚合等值，上传给广域DG调控云平台层的协调控制器；所述广域DG调控云平台层的协调控制器下达全局调控指令给所述区域DG集群层控制器，由所述区域DG集群层控制器进行指令分解后，下达指令给所述DG单元层的智能终端。本发明能提高规模化DG的高效消纳能力，能有效控制能解现有DG并网调控实时性差、通信负担重的问题，缓解电网调峰、调频和调压等辅助调节的压力。

Description

一种基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统及方法
技术领域
本发明涉及分布式电源并网运行调控研究领域，具体是一种基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统及方法。
背景技术
以光伏、风电为代表的大规模分布式电源(Distributed generation,DG)接入电网，为缓解传统化石能源衰减和环境污染问题提供了手段，但与此同时也对电网的安全稳定运行和管理带来了一定影响：DG信息化管控水平比例低，其大规模无序并网使得潮流出现反送、系统短路容量增大等问题，同时DG的波动性也容易导致电压波动和闪变。在电网调控方面，DG具有量大分散、波动性强、以及位于电网末端的调控盲区等一系列不利特征，且涉及到多主体利益协调分配问题，在电网现有的集中式调控方法下，DG的单体可控性差，且存在集中调控通信负担重的问题，难以实现DG的实时监控和高效有序管控。除此之外，目前DG不参与调峰、调频、调压等电网辅助服务，对于高占比可再生能源电网存在动态调节能力不足等问题。因此，迫切需要改进DG的并网方式并提升其调度控制技术，保障电网安全稳定和经济运行，促进DG的健康有序发展。
近年来，为应对规模化风电、光伏等DG接入带来的挑战，集群控制模式的概念逐渐得到了国内外学者的关注。DG集群并未改变单个DG并网的方式，而是通过先进的控制、量测、通信等技术聚合地理位置相近、功能特性相似或互补的DG单元，并通过一定的软件构架实现多DGs的协调优化运行。与微电网的概念不同，DG集群更多展现的是对外呈现的整体特性，以及提供快速响应的调控手段的功能。在可预见的未来，高度智能化、标准化、高适应性的DG集群调度控制管理将成为大规模DG集群技术发展的主要方向，可以有效促进规模化DG的并网消纳，并提起其参与电网调峰、调频、调压等辅助调节功能。而与之相适应的系统架构设计、运行调度控制方法等相关关键技术将是重点研究对象。
发明内容
本发明提供一种基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统及方法，结合分布式电源的分散性特点以及统一管理的要求，应用“云、管、边、端”等先进理念技术，探索了DG集群并网的分级体系架构，力图通过广域范围内的信息数据集成处理技术实现规模化DG的高效消纳并充分发挥其可调控能力。
一种基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统，自上向下包括广域DG调控云平台层、区域DG集群层和DG单元层；
所述广域DG调控云平台层基于其全状态感知和大数据处理能力承担全局控制的功能，其协调控制器通过对云端指令的全局协调，将调度中心下发的调度指令分解并下发至各区域DG集群的集群层控制器；
所述区域DG集群层的集群层控制器负责聚合各类DG资源，得到集群的动态等值模型并上传到广域DG调控云平台层的协调控制器，同时响应广域DG调控云平台层下发的调控指令并传达至各DG单元；
所述DG单元层中包括智能终端和边缘计算平台，所述智能终端用于采集DG单元数据信息并执行上级控制指令，所述边缘计算平台依托于智能终端完成本地智能决策和就地服务。
进一步的，所述广域DG调控云平台层包含IaaS服务功能模块、PaaS服务功能模块、SaaS服务功能模块；
所述IaaS服务功能模块作为云平台的一个基础逻辑层，通过构建资源池和按需分配的方式给PaaS服务功能模块提供基层系统支持；
所述PaaS服务功能模块是调控云平台的核心数据处理模块，其利用IaaS服务功能模块的基层系统支撑，针对DG集群并网多样化设备所产生的不同类型和来源的全天候气象数据、负荷数据、电量数据进行标准化，实现数据存储、交互的通用化，便于异构数据的互动和同步共享利用，并将数据处理结果上传至SaaS服务功能模块实现各类高级应用；
所述SaaS服务功能模块是云平台建设的应用层，以软件定义的形式和直接调用PaaS层提供的标准接口的方式，支撑集群动态划分、集群间协调互动、集群参与电网调峰调频调压服务、以及人机交互和可视化应用服务。
进一步的，所述区域DG集群层中的集群层控制器包括云层指令接收模块、自调节和自平衡功能模块、指令下达模块；
所述云层指令接收模块，用于通过远程通讯网与广域DG调控云平台进行通讯，并接收集群调控指令；
所述自调节和自平衡功能模块，用于实时收集各DG集群在每时段的功率平衡反馈信息，经决策分析后将多余或不足的功率在各集群间进行功率交互调节，保证单个局域DG集群在任一时段内实现供需自平衡；
所述指令下达模块，与集群内部的主导DG单元通过远程通讯网实时通讯，用于将集群调控指令下发至DG单元，实现DG单元的消纳和调控。
进一步的，所述边缘计算单元包括EC-SaaS服务功能模块、EC-PaaS服务功能模块、EC-IaaS服务功能模块；
所述EC-IaaS服务功能模块，用于将DG集群并网的多样化终端资源虚拟化，为EC-PaaS服务功能模块提供基层系统适配基础；
所述EC-PaaS服务功能模块，基于EC-IaaS服务功能模块的环境提供数据、算法、App管理服务，为EC-SaaS服务功能模块的高级应用开发提供通用的服务支持；
所述EC-SaaS服务功能模块是边缘计算的微应用服务层，利用来自EC-PaaS服务功能模块的数据和算法支持，为各DG集群开发相关的应用实现相关服务功能。
进一步的，所述智能终端包括数据采集处理模块、信息交互功能模块和通讯功能模块；
所述数据采集处理模块，用于对流经各端口的功率进行即时量测，并将量测结果以一定频次发至对应的信息交互功能模块；
所述信息交互功能模块采采用相邻弱连接的分布式一致性算法参与到集群内部的自治过程，获取主动响应上级调控目标的指令生成方法，并承担DG和负荷功率波动的平抑，实现去中心化的集群自组织和自优化；
所述通讯功能模块采用相邻弱连接的分布式通信架构构成本地通讯网，DG单元数据信息经过基于相邻弱连接的分布式通讯功能模块上传至区域DG集群层。
一种基于云管边端的分布式电源集群并网调控方法，采用上述系统进行，所述方法包括以下步骤
步骤1：DG单元数据信息采集和预处理；
步骤2：DG集群聚合和等值建模；
步骤3：全局DG集群优化调控；
步骤4：区域内DG单元自治运行。
进一步的，所述步骤1中，DG单元数据信息采集和预处理包括以下步骤：
步骤A：DG单元数据信息通过智能终端进行采集，并将采集结果通过边缘计算单元中的EC-PaaS服务功能模块进行数据清洗预处理，所述EC-PaaS服务功能模块基于EC-IaaS服务功能模块进行数据处理相关功能；
步骤B：经过预处理的DG单元数据信息以一定频次发至智能终端的信息交互功能模块，所述信息交互功能模块采用虚拟容器平台化来保障不同类型终端单元之间的互联和互通；
步骤C：信息交互功能模块中的DG单元数据信息经过基于相邻弱连接的分布式通讯功能模块，上传至区域DG集群层。
进一步的，所述步骤2中，DG集群聚合和等值建模包括以下步骤：
步骤A：区域DG集群层控制器接收来自集群内各DG单元的DG单元数据信息，并利用单机等值或者多机等值法，并计及集群经过电力电子器件并网参与电网辅助调节的动态出力特性和调节能力对DG集群进行整合；
步骤B：区域DG集群层控制器对整合后的DG集群进行等值建模处理，形成适合调度控制的DG集群等值外特性模型，所述DG集群等值外特性模型包括DG集群整体可调特性、可调范围以及相应的约束条件；
步骤C：区域DG集群层控制器在推演DG集群等值外特性模型时，同时利用实时DG单元的上传数据信息对等值模型进行进一步的训练和更新，形成反应DG运行状态的动态等值模型；
步骤D：区域DG集群层将形成的DG集群动态等值模型上传至广域DG调控云平台层的协调控制器。
进一步的，所述步骤3中，全局DG集群优化调控包括以下步骤：
步骤A：广域DG调控云平台层的协调控制器收集来自各区域DG集群层的动态等值模型，并统合基于不同硬件的算力资源、存储资源、网络资源形成数据资源池；
步骤B：广域DG调控云平台层的协调控制器协同常规发电机组、储能、柔性负荷等电网内直调资源，对于长时间尺度的系统功率不平衡问题，广域DG调控云平台层优化生产相应的调峰全局调控指令；
步骤C：广域DG调控云平台层的协调控制器协同常规发电机组、储能、柔性负荷电网内直调资源，对于短时间尺度的系统功率不平衡问题，广域DG调控云平台层优化生产相应的调频全局调控指令；
步骤D：广域DG调控云平台层的协调控制器优化生产的调峰、调频全局调控指令通过远程通讯网下达至各区域DG集群层。
进一步的，所述步骤4中，区域内DG单元自治运行包括以下步骤：
步骤A：各区域DG集群层的控制器中的自调节和自平衡功能模块对来自云层的不同全局调控指令进行分解协调，结合各DG集群等值外特性模型，生成群内DG单元的控制指令；所述群内DG单元控制指令包括各类型DG单元的功率调整大小指令值；
步骤B：所述群内各类型DG单元的功率调整大小指令值通过远程通讯网下传至DG的边缘计算单元；
步骤C：各DG边缘计算单元根据集群层下发的控制指令信息指引进行协同计算，并采用相邻弱连接的分布式一致性算法参与到集群内部的自治过程，并承担DG和负荷功率波动的平抑，产生最终的DG控制指令，实现去中心化的集群自组织和自优化；
步骤D：各DG边缘计算单元根据最终的DG控制指令控制各DG变流器终端，完成调控目标。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
1、本发明基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统，解决了传统集中调控方式通信负担重、冗余性差，同时难以达到预期调控目标的问题；
2、采用本发明提出的基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统，对提高规模化DG的高效消纳并充分发挥其可调控能力具有指导意义。
附图说明
图1是本发明实施例一种基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统的结构示意图；
图2是本发明实施例应用时DG集群调控系统的架构示意图；
图3是本发明实施例的DG集群调控云平台结构示意图；
图4是本发明实施例的DG单元层中边缘计算平台的结构示意图；
图5是本发明实施例的DG单元层中智能终端的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
请参阅图1及图2，本发明实施例提供一种基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统，所述系统自上向下分为广域DG调控云平台层、区域DG集群层和DG单元层3个层次，分别负责广域区间内、DG集群内部和各DG单元的调控问题，不同层级之间通过采用光纤、载波、无线通讯等方式进行传输，即“管”通讯模块。
所述广域DG调控云平台层基于其全状态感知和大数据处理能力承担全局控制的功能，其协调控制器通过对云端指令的全局协调，将调度中心下发的调度指令分解并下发至各区域DG集群的集群层控制器；
所述区域DG集群层的集群层控制器承上启下，负责聚合各类DG资源，得到集群的动态等值模型并上传到广域DG调控云平台层的协调控制器，同时响应广域DG调控云平台层下发的调控指令并传达至各DG单元；
所述DG单元层中包括智能终端和边缘计算平台，所述智能终端用于采集DG单元数据信息并执行上级调控指令，所述边缘计算平台依托于智能终端完成本地智能决策和就地服务。
所述系统架构核心符合“群内自治、群间协调”的分级调控思想，各集群内部在主动响应上级调控目标的同时，结合边缘计算处理能力和分布式控制算法实现群内DG单元的自治，而上层级将DG集群整体作为调控对象，实现区域集群间的协调互动，并在必要时与常规电源一起提供调峰、调频和调压的能力。
如图3所示，所述广域DG调控云平台层包含IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施服务)服务功能模块、PaaS(Platform as a Service，平台服务)服务功能模块、SaaS(Software as a Service，软件信息服务)服务功能模块。
所述IaaS服务功能模块作为云平台的一个基础逻辑层，通过构建资源池和按需分配的方式给PaaS服务功能模块提供基层系统支持。
所述PaaS服务功能模块是调控云平台的核心数据处理模块，其利用IaaS服务功能模块的基层系统支撑，针对DG集群并网多样化设备所产生的不同类型和来源的全天候气象数据、负荷数据、电量数据等数据信息进行标准化，实现数据存储、交互的通用化，便于异构数据的互动和同步共享利用，并将数据处理结果上传至SaaS服务功能模块实现各类高级应用。
所述SaaS服务功能模块是云平台建设的应用层，以软件定义的形式和直接调用PaaS层提供的标准接口的方式，支撑集群动态划分、集群间协调互动、集群参与电网调峰调频调压服务、以及人机交互和可视化等高级应用服务。
所述区域DG集群层中的集群层控制器包括云层指令接收模块、自调节和自平衡功能模块、指令下达模块。
所述云层指令接收模块，用于通过远程通讯网与广域DG调控云平台进行通讯，并接收集群调控指令。所述远程通讯网要满足控制实时性、带宽高、可靠性高、延时低的需求，可采用光纤通讯的方式。
所述自调节和自平衡功能模块，用于实时收集各DG集群在每时段的功率平衡反馈信息，经决策分析后将多余或不足的功率在各集群间进行功率交互调节，保证单个局域DG集群在任一时段内实现供需自平衡。
所述指令下达模块，与集群内部的主导DG单元通过远程通讯网实时通讯，用于将集群调控指令下发至DG单元，实现DG单元的消纳和调控。
所述DG单元层包括边缘计算单元和智能终端；
如图4所示，所述边缘计算单元包括EC-SaaS(edge computing software as aservice，基于边缘计算的软件服务)服务功能模块、EC-PaaS(edge computing platformas a service，基于边缘计算的平台服务)服务功能模块、EC-IaaS(edge computinginfrastructure as a service，基于边缘计算的基础设施服务)服务功能模块。
所述EC-IaaS服务功能模块是智能终端接入边缘计算的一层，通过将DG集群并网的多样化终端资源虚拟化，为EC-PaaS服务功能模块提供基层系统适配基础。
所述EC-PaaS服务功能模块基于EC-IaaS服务功能模块的环境提供数据、算法、App管理等服务，为EC-SaaS服务功能模块的高级应用开发提供通用的服务支持。
所述EC-SaaS服务功能模块是边缘计算的微应用服务层，利用来自EC-PaaS服务功能模块的数据和算法支持，为各DG集群开发相关的应用实现相关服务功能。而DG集群与上级调控云平台的交互也依赖集群中主导单元的EC-SaaS层功能。
如图5所示，所述智能终端配合边缘计算单元，包括数据采集处理模块、信息交互功能模块和通讯功能模块。
所述数据采集处理模块，用于对流经各端口的功率进行即时量测，并将量测结果以一定频次发至对应的信息交互功能模块；
所述信息交互功能模块采用虚拟容器平台化理念设计硬件设备，以软件APP形式定义功能模块并具备灵活扩展性能、以高度标准化要求来保障不同类型终端单元之间的互联和互通。各DG单元的信息交互功能模块采用相邻弱连接的分布式一致性算法参与到集群内部的自治过程，获取主动响应上级调控目标的指令生成方法，并承担DG和负荷功率波动的平抑，实现去中心化的集群自组织和自优化；
所述通讯功能模块采用相邻弱连接的分布式通信架构构成本地通讯网，DG单元数据信息经过基于相邻弱连接的分布式通讯功能模块上传至区域DG集群层，解决DG单元设备众多、数据通讯压力大、以及集中式通信过度依赖主导节点的问题。
本发明实施例还提供一种基于云管边端的分布式电源集群并网调控方法，采用上述系统进行，所述方法包括以下步骤：
步骤1：DG单元数据信息采集和预处理；
步骤2：DG集群聚合和等值建模；
步骤3：全局DG集群优化调控；
步骤4：区域内DG单元自治运行。
所述步骤1中，DG单元数据信息采集和预处理包括以下步骤：
步骤A：DG单元数据信息通过智能终端进行采集，并将采集结果通过边缘计算单元中的EC-PaaS服务功能模块进行数据清洗等预处理，所述EC-PaaS服务功能模块基于EC-IaaS服务功能模块进行数据处理相关功能；
步骤B：经过预处理的DG单元数据信息以一定频次发至智能终端的信息交互功能模块，所述信息交互功能模块采用虚拟容器平台化理念来保障不同类型终端单元之间的互联和互通；
步骤C：信息交互功能模块中的DG单元数据信息经过基于相邻弱连接的分布式通讯功能模块，上传至区域DG集群层。
所述步骤2中，DG集群聚合和等值建模包括以下步骤：
步骤A：区域DG集群层控制器接收来自集群内各DG单元的DG单元数据信息，并利用单机等值或者多机等值法，并计及集群经过电力电子器件并网参与电网辅助调节的动态出力特性和调节能力对DG集群进行整合；
步骤B：区域DG集群层控制器对整合后的DG集群进行等值建模处理，形成适合调度控制的DG集群等值外特性模型，所述DG集群等值外特性模型包括DG集群整体可调特性、可调范围以及相应的约束条件；
步骤C：区域DG集群层控制器在推演DG集群等值外特性模型时，同时利用实时DG单元的上传数据信息对等值模型进行进一步的训练和更新，形成反应DG运行状态的动态等值模型；
步骤D：区域DG集群层将形成的DG集群动态等值模型上传至广域DG调控云平台层的协调控制器。
所述步骤3中，全局DG集群优化调控包括以下步骤：
步骤A：广域DG调控云平台层的协调控制器收集来自各区域DG集群层的动态等值模型，并统合基于不同硬件的算力资源、存储资源、网络资源等形成数据资源池；
步骤B：广域DG调控云平台层的协调控制器协同常规发电机组、储能、柔性负荷等电网内直调资源，对于长时间尺度的系统功率不平衡问题，广域DG调控云平台层优化生产相应的调峰全局调控指令；
步骤C：广域DG调控云平台层的协调控制器协同常规发电机组、储能、柔性负荷等电网内直调资源，对于短时间尺度的系统功率不平衡问题，广域DG调控云平台层优化生产相应的调频全局调控指令；
步骤D：广域DG调控云平台层的协调控制器优化生产的调峰、调频等全局调控指令通过远程通讯网下达至各区域DG集群层。
所述步骤4中，区域内DG单元自治运行包括以下步骤：
步骤A：各区域DG集群层的控制器中的自调节和自平衡功能模块对来自云层的不同全局调控指令进行分解协调，结合各DG集群等值外特性模型，生成群内DG单元的控制指令；所述群内DG单元控制指令包括各类型DG单元的功率调整大小指令值；
步骤B：所述群内各类型DG单元的功率调整大小指令值通过远程通讯网下传至DG的边缘计算单元，所述远程通讯网可采用光纤通讯的方式，满足控制实时性、带宽高、可靠性高、延时低的需求；
步骤C：各DG边缘计算单元根据集群层下发的控制指令信息指引进行协同计算，并采用相邻弱连接的分布式一致性算法参与到集群内部的自治过程，并承担DG和负荷功率波动的平抑，产生最终的DG控制指令，实现去中心化的集群自组织和自优化。
步骤D：各DG边缘计算单元根据最终的DG控制指令控制各DG变流器终端，完成调控目标。
本发明通过对大规模DG进行科学管理，能提高规模化DG的高效消纳能力，并充分发挥其可调控能力；能有效控制能解现有DG并网调控实时性差、通信负担重的问题，并缓解电网调峰、调频和调压等辅助调节的压力，具有很大的社会经济效益。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统，其特征在于：自上向下包括广域DG调控云平台层、区域DG集群层和DG单元层；
所述广域DG调控云平台层基于其全状态感知和大数据处理能力承担全局控制的功能，其协调控制器通过对云端指令的全局协调，将调度中心下发的调度指令分解并下发至各区域DG集群的集群层控制器；
所述区域DG集群层的集群层控制器负责聚合各类DG资源，得到集群的动态等值模型并上传到广域DG调控云平台层的协调控制器，同时响应广域DG调控云平台层下发的调控指令并传达至各DG单元；
所述DG单元层中包括智能终端和边缘计算平台，所述智能终端用于采集DG单元数据信息并执行上级控制指令，所述边缘计算平台依托于智能终端完成本地智能决策和就地服务。
2.如权利要求1所述的基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统，其特征在于：所述广域DG调控云平台层包含IaaS服务功能模块、PaaS服务功能模块、SaaS服务功能模块；
所述IaaS服务功能模块作为云平台的一个基础逻辑层，通过构建资源池和按需分配的方式给PaaS服务功能模块提供基层系统支持；
所述PaaS服务功能模块是调控云平台的核心数据处理模块，其利用IaaS服务功能模块的基层系统支撑，针对DG集群并网多样化设备所产生的不同类型和来源的全天候气象数据、负荷数据、电量数据进行标准化，实现数据存储、交互的通用化，便于异构数据的互动和同步共享利用，并将数据处理结果上传至SaaS服务功能模块实现各类高级应用；
所述SaaS服务功能模块是云平台建设的应用层，以软件定义的形式和直接调用PaaS层提供的标准接口的方式，支撑集群动态划分、集群间协调互动、集群参与电网调峰调频调压服务、以及人机交互和可视化应用服务。
3.如权利要求1所述的基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统，其特征在于：所述区域DG集群层中的集群层控制器包括云层指令接收模块、自调节和自平衡功能模块、指令下达模块；
所述云层指令接收模块，用于通过远程通讯网与广域DG调控云平台进行通讯，并接收集群调控指令；
所述自调节和自平衡功能模块，用于实时收集各DG集群在每时段的功率平衡反馈信息，经决策分析后将多余或不足的功率在各集群间进行功率交互调节，保证单个局域DG集群在任一时段内实现供需自平衡；
所述指令下达模块，与集群内部的主导DG单元通过远程通讯网实时通讯，用于将集群调控指令下发至DG单元，实现DG单元的消纳和调控。
4.如权利要求1所述的基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统，其特征在于：所述边缘计算单元包括EC-SaaS服务功能模块、EC-PaaS服务功能模块、EC-IaaS服务功能模块；
所述EC-IaaS服务功能模块，用于将DG集群并网的多样化终端资源虚拟化，为EC-PaaS服务功能模块提供基层系统适配基础；
所述EC-PaaS服务功能模块，基于EC-IaaS服务功能模块的环境提供数据、算法、App管理服务，为EC-SaaS服务功能模块的高级应用开发提供通用的服务支持；
所述EC-SaaS服务功能模块是边缘计算的微应用服务层，利用来自EC-PaaS服务功能模块的数据和算法支持，为各DG集群开发相关的应用实现相关服务功能。
5.如权利要求1所述的基于云管边端的分布式电源集群并网调控系统，其特征在于：所述智能终端包括数据采集处理模块、信息交互功能模块和通讯功能模块；
所述数据采集处理模块，用于对流经各端口的功率进行即时量测，并将量测结果以一定频次发至对应的信息交互功能模块；
所述信息交互功能模块采采用相邻弱连接的分布式一致性算法参与到集群内部的自治过程，获取主动响应上级调控目标的指令生成方法，并承担DG和负荷功率波动的平抑，实现去中心化的集群自组织和自优化；
所述通讯功能模块采用相邻弱连接的分布式通信架构构成本地通讯网，DG单元数据信息经过基于相邻弱连接的分布式通讯功能模块上传至区域DG集群层。
6.一种基于云管边端的分布式电源集群并网调控方法，其特征在于采用权利要求1-5中任一项所述系统进行，所述方法包括以下步骤
步骤1：DG单元数据信息采集和预处理；
步骤2：DG集群聚合和等值建模；
步骤3：全局DG集群优化调控；
步骤4：区域内DG单元自治运行。
7.如权利要求6所述的基于云管边端的分布式电源集群并网调控方法，其特征在于：所述步骤1中，DG单元数据信息采集和预处理包括以下步骤：
步骤A：DG单元数据信息通过智能终端进行采集，并将采集结果通过边缘计算单元中的EC-PaaS服务功能模块进行数据清洗预处理，所述EC-PaaS服务功能模块基于EC-IaaS服务功能模块进行数据处理相关功能；
步骤B：经过预处理的DG单元数据信息以一定频次发至智能终端的信息交互功能模块，所述信息交互功能模块采用虚拟容器平台化来保障不同类型终端单元之间的互联和互通；
步骤C：信息交互功能模块中的DG单元数据信息经过基于相邻弱连接的分布式通讯功能模块，上传至区域DG集群层。
8.如权利要求6所述的基于云管边端的分布式电源集群并网调控方法，其特征在于：所述步骤2中，DG集群聚合和等值建模包括以下步骤：
步骤A：区域DG集群层控制器接收来自集群内各DG单元的DG单元数据信息，并利用单机等值或者多机等值法，并计及集群经过电力电子器件并网参与电网辅助调节的动态出力特性和调节能力对DG集群进行整合；
步骤B：区域DG集群层控制器对整合后的DG集群进行等值建模处理，形成适合调度控制的DG集群等值外特性模型，所述DG集群等值外特性模型包括DG集群整体可调特性、可调范围以及相应的约束条件；
步骤C：区域DG集群层控制器在推演DG集群等值外特性模型时，同时利用实时DG单元的上传数据信息对等值模型进行进一步的训练和更新，形成反应DG运行状态的动态等值模型；
步骤D：区域DG集群层将形成的DG集群动态等值模型上传至广域DG调控云平台层的协调控制器。
9.如权利要求6所述的基于云管边端的分布式电源集群并网调控方法，其特征在于：所述步骤3中，全局DG集群优化调控包括以下步骤：
步骤A：广域DG调控云平台层的协调控制器收集来自各区域DG集群层的动态等值模型，并统合基于不同硬件的算力资源、存储资源、网络资源形成数据资源池；
步骤B：广域DG调控云平台层的协调控制器协同常规发电机组、储能、柔性负荷等电网内直调资源，对于长时间尺度的系统功率不平衡问题，广域DG调控云平台层优化生产相应的调峰全局调控指令；
步骤C：广域DG调控云平台层的协调控制器协同常规发电机组、储能、柔性负荷电网内直调资源，对于短时间尺度的系统功率不平衡问题，广域DG调控云平台层优化生产相应的调频全局调控指令；
步骤D：广域DG调控云平台层的协调控制器优化生产的调峰、调频全局调控指令通过远程通讯网下达至各区域DG集群层。
10.如权利要求6所述的基于云管边端的分布式电源集群并网调控方法，其特征在于：所述步骤4中，区域内DG单元自治运行包括以下步骤：
步骤A：各区域DG集群层的控制器中的自调节和自平衡功能模块对来自云层的不同全局调控指令进行分解协调，结合各DG集群等值外特性模型，生成群内DG单元的控制指令；所述群内DG单元控制指令包括各类型DG单元的功率调整大小指令值；
步骤B：所述群内各类型DG单元的功率调整大小指令值通过远程通讯网下传至DG的边缘计算单元；
步骤C：各DG边缘计算单元根据集群层下发的控制指令信息指引进行协同计算，并采用相邻弱连接的分布式一致性算法参与到集群内部的自治过程，并承担DG和负荷功率波动的平抑，产生最终的DG控制指令，实现去中心化的集群自组织和自优化；
步骤D：各DG边缘计算单元根据最终的DG控制指令控制各DG变流器终端，完成调控目标。
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