CN116093939B - 一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统 - Google Patents
一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116093939B CN116093939B CN202310354169.6A CN202310354169A CN116093939B CN 116093939 B CN116093939 B CN 116093939B CN 202310354169 A CN202310354169 A CN 202310354169A CN 116093939 B CN116093939 B CN 116093939B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power supply
- equipment
- control
- lyapunov
- distribution network
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 65
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 230000010354 integration Effects 0.000 title claims abstract description 28
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 55
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 52
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 45
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 71
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 38
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 30
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 28
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 20
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 16
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 14
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 14
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 3
- 238000007667 floating Methods 0.000 claims description 3
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 3
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 3
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims 2
- 230000008140 language development Effects 0.000 claims 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 9
- 230000009466 transformation Effects 0.000 abstract description 7
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 abstract description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 4
- 239000000306 component Substances 0.000 description 10
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 7
- 238000013461 design Methods 0.000 description 6
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 239000008358 core component Substances 0.000 description 4
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 4
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 230000005494 condensation Effects 0.000 description 3
- 238000009833 condensation Methods 0.000 description 3
- 241000287196 Asthenes Species 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 2
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 150000001875 compounds Chemical group 0.000 description 2
- 238000005536 corrosion prevention Methods 0.000 description 2
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 2
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 2
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 2
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 230000003313 weakening effect Effects 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/10—Power transmission or distribution systems management focussing at grid-level, e.g. load flow analysis, node profile computation, meshed network optimisation, active network management or spinning reserve management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，包括供电特征分类模块、数据库模块、供电网络二次融合模块、融合控制模块和自动终端模块；将数据库技术与自动化控制算法相集成，利用人工智能思维解决配电网络的供电二次融合问题；与现有技术相比，本系统解决了配电网络二次融合中待决策供电方案和设备匹配的复杂性，提供了更加灵活的自动化终端机制；其应用层面广，开发成本低，可以推广至广泛的社会应用，解决配电网规模化建设改造中一次高压开关和二次智能馈线终端设备不匹配的问题。
Description
技术领域
本发明涉及配电网络领域，具体地说，涉及一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统。
背景技术
最近这几年，国家电网为了提升配电网的水平，不断地增加对智能电网的投资和建设，为解决配电网规模化建设改造中一次高压开关和二次智能馈线终端设备不匹配的问题，国家电网早在2016年就提出了配电设备二次融合技术方案。旨在提高配电二次设备的标准化、集成化水平，并完善二次设备联调测试机制和要求，提升配电设备运行水平和运维质量与效率。随着我国智能电网建设水平的不断提升，很多供电设施都朝着智能化、自动化、信息化的方向发展，不仅提高了配电网的运行效率，保证其质量，而且在很大程度上提高了供电服务质量与客户满意度。在这种背景之下，诞生了二次融合技术。而且随着这项技术投入使用，供电设备更加完善，提高了其运行质量，配电网智能化水平也获得显著提升。本发明阐述的一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，将数据库技术与自动化控制算法相集成，利用人工智能思维解决配电网络的供电二次融合问题；与现有技术相比，本系统解决了配电网络二次融合中待决策供电方案和设备匹配的复杂性，提供了更加灵活的自动化终端机制；其应用层面广，开发成本低，可以推广至广泛的社会应用，解决配电网规模化建设改造中一次高压开关和二次智能馈线终端设备不匹配的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，提出了一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，包括供电特征分类模块、数据库模块、供电网络二次融合模块、融合控制模块和自动终端模块；首先，根据区域级电网供电系统中现存的供电线路信息明确二次融合中供电设备之间的关联，并按照设备作用的类别标记属性特征；然后，将用户信息按照用电量大小划分等级，并标记用户的用电属性，构建系统数据库承载供电和用电信息；最后，根据用户所需的电量进行电能分配，在供电网络二次融合中引入改进的Lyapunov控制算法，并将数据库和算法运行结果引入Web端或本地计算机的云平台进行自动化终端和操作界面的集成，进行配电网络二次融合过程中的供电设备与电能传输的控制匹配。
进一步的，所述供电特征分类模块，在传统供电模式下，一次设备与二次终端之间主要通过电缆进行连接。但是，这种接线方式较为复杂，现场施工量较大。另外，在其运行过程中，还时常出现一、二次设备接口不匹配、二次设备端子标准化程度低等问题，导致一二次设备兼容性、扩展性、互换性均不够理想。此外，对传统一次设备而言，其IP防护以及EMC性能普遍偏低，时常在运行过程中出现遥信抖动、设备凝露等问题；在应用全间隔高速录波功能时存在较大难度；由于单相接地故障监测存在一定的困难，在配电网运行过程中非常容易出现单相接地故障，阻碍了配电质量的提升。在配电网中引进一二次融合技术，主要有以下应用目标：（1）弱化一二次设备的分界，一二次融合技术需要以防尘、防雨、防腐蚀、防凝露为目标进行高防护结构设计，消除一、二次设备之间的界限，确保一二次融合设备及配电网在恶劣天气环境下，依然可以实现平稳运行，使供电质量获得保障；（2）提高整体设计的耐用性。一二次融合设备不仅自带整体模块化设计和标准化接口，各模块还具有小型化、可靠性强、实用性高、即插即用等特点，可满足多种类型配电网的使用需求；（3）提高设备智能分析处理能力。通过应用一二次融合设备，可针对配电网故障进行快速精准定位，并且及时切除故障，尽快恢复供电；（4）获得更加友好的运维体验。一二次融合设备具有设备状态集成化监测功能，该功能可以在设备运行过程中，对其运行状态进行图形化展示、智能化诊断以及科学化运维指导，帮助工作人员更加精准高效地开展供电线路运维工作，使运维工作水平获得显著提升，这个过程中，规定基于概率计算的用电特征分类
：
其中，
表示设备类型，/>
表示设备特征数据，其中，k和n分别表示C类设备的数量和D类用户设备的数量 ；/>
得自于用户设备数量，为设备数量的后验概率；P(D|C)得自于设备数量，为用户设备数量的后验概率；/>
称为先验概率，表示/>
类样本数量占总样本数量的比例，/>
是一个常数，因此/>
正比于
，由此得到朴素贝叶斯分类公式/>
：
又根据
，并且属性之间是独立的，由此推导出：
其中，
是指特征数据/>
出现在/>
设备中的概率，可以从训练数据中通过计算得出，一般采用使用/>
在/>
中的取值除以类别/>
中所有特征的权重之和，/>
公式如下：
其中，
是指供能特征数据/>
在属于/>
设备特征中的权重之和。如果训练集中特征数据/>
在/>
设备中不存在，则/>
，为避免出现所有特征数据均为0的情况，使用拉普拉斯转换对公式进行优化后的/>
为：
进一步的，所述供电特征分类模块，根据区域中用户群体用电量的多少来分级，第一档为用户每月用电量210度以上，累计总电量小于或等于2500度；第二档为每个用户每月用电量在210-350度之间，总用电量4800度以上；第三档为每个用户每月用电大于350度，累积用电在4800度以上。
进一步的，所述数据库模块，使用MongoDB数据库基于分布式文件系统的NoSQL开源数据库项目，基于C++编程语言开发，使用类BSON松散式格式，可存储比较复杂的数据类型，无需经过对象关系映射双向转换，可直接用于内存和存储之间相互操作。
进一步的，所述数据库模块，本发明使用的MongoDB是基于分布式文件系统的NoSQL开源数据库项目，它是一个高性能且可扩展的数据库，MongoDB提供了索引、聚合、分片和负载均衡等功能，支持大规模数据批处理，是一种介于关系型数据库和非关系型数据之间的数据库，其读写效率高。供电数据信息存储在JSON中，查询数据时用很少的时间就可查询到磁头，相比于关系模型的二维表，在IO性能上有明显优势，同时可扩展能力强；由于多节点数据关联存在性能问题，因此关系型数据库很难做分布式。而供电数据不考虑关联，数据容易分库，水平扩展比较容易。关系模型中二维表表示数据相对固定；数据结构灵活，且供电数据与对象模型十分类似，无需经过对象关系映射(ORM)双向转换，可直接用于内存和存储之间相互操作；采用基于模式图的方法进行数据库MongoDB检索，数据库的模式数据图
为/>
；/>
，
其中，m和n分别表示图中边和点的个数，
；
数据图
包含节点集合/>
和边集合/>
，模式数据图关系中的任意元组记录表示为节点，元组与元组间的主外键关联表示为边。若属于不同关系的两个元组有主外键关联，则在数据库的模式数据图/>
中有相应的一条边/>
表示。
进一步的，所述供电网络二次融合模块，主要过程如下，（1）二次设备虽然是开关柜自动化成套设备中的1个核心部件，但其内部电子控制器却是1个新增部件。该部件可以针对中压系统开关柜进行多功能控制与智能化控制；（2）二次融合终端自带信息采集DTU装置，借助该装置的信息技术可使传统装备得到智能化升级，升级之后的终端设备集成了工业自动化技术以及嵌入式智能控制单元，外加多个新增元器件的联合应用，使开关设备的电气性能获得显著提；（3）通过运用电子控制器，可以同时操控多种类型的开关。对开关柜而言，通过加装电动机驱动结构，使开关柜操控方式从原有的手动操控转变成远程操控，传统模式下的人工扳杆操作也转换成按钮操作，其操控过程更加高效、快捷、安全；（4）有利于制订个性化方案。
进一步的，所述供电网络二次融合模块，本发明使用的二次融合设备一体化检测技术是基于物联网技术、信息技术构建起的一个综合检测平台系统，该系统主要由检测软件、一次电压电流功率源、一次信号驱动器、录波仪、多通道高精度标准表、二次电压电流源、开入开出通道以及综合切换装置共同构成。在实际应用过程中既可以针对单台设备进行一体化检测，也可以针对多台设备进行网架级检测，而且凭借HIL的一次侧注入FA检测技术、多通道精度检测、高精度故障反演和自动化流程控制等众多功能模块，对二次设备核心部件进行精准检测，为设备提供可靠保障，使其运行质量获得大幅提升。在搭建组态式动模平台时，同时引进了可视化组态建模技术和合闸角故障仿真技术。
在单台设备进行一体化检测方面，其工作原理如下：当一次电压电流功率源所输出的电压电流信号经过一次信号驱动器升压升流之后，即可输出1000A暂态电流、720A稳态电流等模拟电流以及每相幅值11kV的一次模拟电压，该电压和电流经高压电缆流入智能开关中；接着智能开关的PT、CT通过一次航插接口与综合切换装置相连接；然后，综合切换装置再通过二次航插接口与智能开关的控制终端端子相连接；最终，多通道高精度表、二次电压电流功率源、开入/开出通道再通过各自相对应的信号线与综合切换装置相连接。在多台设备网架级测试方面；一体测试系统以HIL一次侧FA注入技术和组态式动模FA测试技术为依托，同时兼容多种负载类型、负载率、容流规模、中性点接地方式、故障场景等运行工况，再通过检测接口将待测配电终端接入一体化检测系统中，可针对该配电终端FA系统进行功能检测。在这个过程中，需要实验人员事先绘制好网络拓扑图，并且按照系统生成的组态导引流程逐步完成一次网络接线，即可针对各种实验场景进行全面部署。借助系统中的软件，依次执行多种检测案例。待检测完成后，系统会自动生成检测报告，为工作人员开展设备维修养护提供指导与参考；一体化检测技术具有便捷、实用、灵活多样等优势，它不仅可以检验FA系统故障处理逻辑是否正确，还可以检验FA系统通信故障、开关拒动、开关慢动等多种故障；同时，针对大负荷投切、变压器空投等多种复杂工况下FA动作逻辑的可靠性进行检测与验证，在FA系统出厂检测时，为其提供一种高效、可靠的检测技术。
进一步的，所述改进的Lyapunov控制模块，具体过程如下：当电网资源不平衡时，首先对电压、电流按照上述二次设备类型和用户的匹配供需关系的高低进行正、负序分离处理，然后引入非线性Lyapunov函数控制方法到内环的电流控制上，将Lyapunov函数控制输出的控制信号与二次设备类型和用户的匹配供需关系所涉及的中间大电容电压控制信号进行卷积和对数计算；当电网处于不平衡状态时，需对电量进行正、负序分离后再分别进行控制，直至供需平衡；正、负序系统的控制方法类似，因此，这种Lyapunov函数控制器的设计过程如下：
其中，
表示正序分离的时间导数，/>
表示正序分离前的值，/>
表示偏差权重，/>
表示步距值，/>
表示正序分离波动偏差值，/>
表示正序分离平衡偏差值，/>
表示正序分离后的信号值，/>
表示正序分离后的平衡值，/>
；/>
、
为/>
、/>
的波动量；
其中，
、/>
为/>
、/>
轴上开关函数的正序分量；N表示电荷数量；L表示设备类型和用户的匹配供需关系复合函数，/>
、/>
为/>
、/>
轴上开关函数稳态值；如果补偿电流能够精确的跟踪负载电流谐波值，就可实现补偿目标，因而Lyapunov函数控制器的设定值即为负载电流谐波值；当系统控制稳定在设定值时，正序系统的交直流方程为：
其中，C表示电荷量，N表示电荷数量，
表示稳定步距，/>
表示直流浮动电量，/>
和/>
为/>
、/>
轴上开关函数的正序分离；
设Lyapunov函数控制器的状态变量
为：
若直流侧的阻抗表示为
，则可得/>
，利用对数计算得到正序系统下的Lyapunov函数数学模型为：
其中，
，/>
和/>
分别表示/>
，/>
和/>
的一阶导数，L表示设备类型和用户的匹配供需关系复合函数，/>
表示直流侧初始阻抗；
进一步的，所述改进的Lyapunov控制模块，系统全局渐进稳定需要4个过程：
（1）初始时刻函数值等于0，即
；
（2）对于
，若/>
，则/>
；
（3）对于
，若/>
，则/>
；
（4）若
，则/>
；
正序系统下的Lyapunov函数控制的能量函数可选为：
将对
进行求导可得：
将式
代入式/>
，可得：
假设：
其中，
、/>
为Lyapunov函数控制器的控制增益，它们均为负数，由此可推出基于Lyapunov函数控制的正序系统的开关函数为：
根据非线性控制开关函数的实时计算得到控制二次配电网络的控制关系。
进一步的，所述自动终端模块，运维App与终端业务App完全独立，从硬件设备上看，运维App与终端业务App各自具备独立端口，因此，本发明实现保障维护功能与核心业务的安全隔离；WebServer运维技术支持运维端口管理，WebServer运维技术除了可以同时兼容数字证书的双向认证以外，还可以针对芯片进行加密。
本发明有益效果如下：本发明提供的一种基于卷积的非线性Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，包括供电特征分类模块、数据库模块、供电网络二次融合模块、改进的Lyapunov控制模块和自动终端模块，使用的二次融合设备一体化检测技术是基于物联网技术、信息技术构建起的一个综合检测平台系统，该系统主要由检测软件、一次电压电流功率源、一次信号驱动器、录波仪、多通道高精度标准表、二次电压电流源、开入开出通道以及综合切换装置共同构成。本发明与现有技术相比针对中压系统开关柜进行多功能控制与智能化控制；二次融合终端自带信息采集DTU装置，借助该装置的信息技术可使传统装备得到智能化升级，升级之后的终端设备集成了工业自动化技术以及嵌入式智能控制单元，外加多个新增元器件的联合应用，使开关设备的电气性能获得显著提；通过改进的Lyapunov控制器来控制中枢电子控制器，将传统的累加计算更改为卷积叠加计算，在数据库的支撑下可以同时操控多种类型的开关；可以根据地域性电网要求进行制订个性化方案，将数据库技术与自动化控制算法相集成，利用人工智能思维解决配电网络的供电二次融合问题；与现有技术相比，本系统解决了配电网络二次融合中待决策供电方案和设备匹配的复杂性，提供了更加灵活的自动化终端机制；其应用层面广，开发成本低，可以推广至广泛的社会应用，解决配电网规模化建设改造中一次高压开关和二次智能馈线终端设备不匹配的问题。
附图说明
利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明结构示意图。
具体实施方式
结合以下实例对本发明作进一步描述。
参见图1，本发明旨在提供一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，提出了一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，包括供电特征分类模块、数据库模块、供电网络二次融合模块、融合控制模块和自动终端模块；首先，根据区域级电网供电系统中现存的供电线路信息明确二次融合中供电设备之间的关联，并按照设备作用的类别标记属性特征；然后，将用户信息按照用电量大小划分等级，并标记用户的用电属性，构建系统数据库承载供电和用电信息；最后，根据用户所需的电量进行电能分配，在供电网络二次融合中引入改进的Lyapunov控制算法，并将数据库和算法运行结果引入Web端或本地计算机的云平台进行自动化终端和操作界面的集成，进行配电网络二次融合过程中的供电设备与电能传输的控制匹配；其中。各个模块工作过程如下：
供电特征分类模块，在传统供电模式下，一次设备与二次终端之间主要通过电缆进行连接。但是，这种接线方式较为复杂，现场施工量较大。另外，在其运行过程中，还时常出现一、二次设备接口不匹配、二次设备端子标准化程度低等问题，导致一二次设备兼容性、扩展性、互换性均不够理想。此外，对传统一次设备而言，其IP防护以及EMC性能普遍偏低，时常在运行过程中出现遥信抖动、设备凝露等问题；在应用全间隔高速录波功能时存在较大难度；由于单相接地故障监测存在一定的困难，在配电网运行过程中非常容易出现单相接地故障，阻碍了配电质量的提升。在配电网中引进一二次融合技术，主要有以下应用目标：（1）弱化一二次设备的分界，一二次融合技术需要以防尘、防雨、防腐蚀、防凝露为目标进行高防护结构设计，消除一、二次设备之间的界限，确保一二次融合设备及配电网在恶劣天气环境下，依然可以实现平稳运行，使供电质量获得保障；（2）提高整体设计的耐用性。一二次融合设备不仅自带整体模块化设计和标准化接口，各模块还具有小型化、可靠性强、实用性高、即插即用等特点，可满足多种类型配电网的使用需求；（3）提高设备智能分析处理能力。通过应用一二次融合设备，可针对配电网故障进行快速精准定位，并且及时切除故障，尽快恢复供电；（4）获得更加友好的运维体验。一二次融合设备具有设备状态集成化监测功能，该功能可以在设备运行过程中，对其运行状态进行图形化展示、智能化诊断以及科学化运维指导，帮助工作人员更加精准高效地开展供电线路运维工作，使运维工作水平获得显著提升，这个过程中，规定基于概率计算的用电特征分类
：
其中，
表示设备类型，/>
表示设备特征数据，其中，k和n分别表示C类设备的数量和D类用户设备的数量 ；/>
得自于用户设备数量，为设备数量的后验概率；P(D|C)得自于设备数量，为用户设备数量的后验概率；/>
称为先验概率，表示/>
类样本数量占总样本数量的比例，/>
是一个常数，因此/>
正比于
，由此得到朴素贝叶斯分类公式/>
：
又根据
，并且属性之间是独立的，由此推导出：
其中，
是指供能特征数据/>
出现在/>
设备中的概率，可以从训练数据中通过计算得出，一般采用使用/>
在/>
中的取值除以类别/>
中所有特征的权重之和，
公式如下：
其中，
是指特征数据/>
在属于/>
设备特征中的权重之和，如果训练集中特征数据/>
在/>
设备中不存在，则/>
，为避免出现所有特征数据均为0的情况，使用拉普拉斯转换对公式进行优化后的/>
为：
第一档为用户每月用电量210度以上，累计总电量不超过2500度；第二档为每个用户每月用电量在210-350度之间，总用电量4800度以上；第三档为每个用户每月用电大于350度，累积用电在4800度以上。
数据库模块，使用MongoDB数据库基于分布式文件系统的NoSQL开源数据库项目，基于C++编程语言开发，使用类BSON松散式格式，可存储比较复杂的数据类型，无需经过对象关系映射双向转换，可直接用于内存和存储之间相互操作。
本发明使用的MongoDB是基于分布式文件系统的NoSQL开源数据库项目，它是一个高性能且可扩展的数据库，MongoDB提供了索引、聚合、分片和负载均衡等功能，支持大规模数据批处理，是一种介于关系型数据库和非关系型数据之间的数据库，其读写效率高。供电数据信息存储在JSON中，查询数据时用很少的时间就可查询到磁头，相比于关系模型的二维表，在IO性能上有明显优势，同时可扩展能力强；由于多节点数据关联存在性能问题，因此关系型数据库很难做分布式。而供电数据不考虑关联，数据容易分库，水平扩展比较容易。关系模型中二维表表示数据相对固定；数据结构灵活，且供电数据与对象模型十分类似，无需经过对象关系映射(ORM)双向转换，可直接用于内存和存储之间相互操作；采用基于模式图的方法进行数据库MongoDB检索，数据库的模式数据图
为
；/>
，
其中，m和n分别表示图中边和点的个数，
；
数据图
包含节点集合/>
和边集合/>
，模式数据图关系中的任意元组记录表示为节点，元组与元组间的主外键关联表示为边。若属于不同关系的两个元组有主外键关联，则在数据库的模式数据图/>
中有相应的一条边/>
表示。
供电网络二次融合模块，主要过程如下，（1）二次设备虽然是开关柜自动化成套设备中的1个核心部件，但其内部电子控制器却是1个新增部件。该部件可以针对中压系统开关柜进行多功能控制与智能化控制；（2）二次融合终端自带信息采集DTU装置，借助该装置的信息技术可使传统装备得到智能化升级，升级之后的终端设备集成了工业自动化技术以及嵌入式智能控制单元，外加多个新增元器件的联合应用，使开关设备的电气性能获得显著提；（3）通过运用电子控制器，可以同时操控多种类型的开关。对开关柜而言，通过加装电动机驱动结构，使开关柜操控方式从原有的手动操控转变成远程操控，传统模式下的人工扳杆操作也转换成按钮操作，其操控过程更加高效、快捷、安全；（4）有利于制订个性化方案。
本发明使用的二次融合设备一体化检测技术是基于物联网技术、信息技术构建起的一个综合检测平台系统，该系统主要由检测软件、一次电压电流功率源、一次信号驱动器、录波仪、多通道高精度标准表、二次电压电流源、开入开出通道以及综合切换装置共同构成。在实际应用过程中既可以针对单台设备进行一体化检测，也可以针对多台设备进行网架级检测，而且凭借HIL的一次侧注入FA检测技术、多通道精度检测、高精度故障反演和自动化流程控制等众多功能模块，对二次设备核心部件进行精准检测，为设备提供可靠保障，使其运行质量获得大幅提升。在搭建组态式动模平台时，同时引进了可视化组态建模技术和合闸角故障仿真技术。
在单台设备进行一体化检测方面，其工作原理如下：当一次电压电流功率源所输出的电压电流信号经过一次信号驱动器升压升流之后，即可输出1000A暂态电流、720A稳态电流等模拟电流以及每相幅值11kV的一次模拟电压，该电压和电流经高压电缆流入智能开关中；接着智能开关的PT、CT通过一次航插接口与综合切换装置相连接；然后，综合切换装置再通过二次航插接口与智能开关的控制终端端子相连接；最终，多通道高精度表、二次电压电流功率源、开入/开出通道再通过各自相对应的信号线与综合切换装置相连接。在多台设备网架级测试方面；一体测试系统以HIL一次侧FA注入技术和组态式动模FA测试技术为依托，同时兼容多种负载类型、负载率、容流规模、中性点接地方式、故障场景等运行工况，再通过检测接口将待测配电终端接入一体化检测系统中，可针对该配电终端FA系统进行功能检测。在这个过程中，需要实验人员事先绘制好网络拓扑图，并且按照系统生成的组态导引流程逐步完成一次网络接线，即可针对各种实验场景进行全面部署。借助系统中的软件，依次执行多种检测案例。待检测完成后，系统会自动生成检测报告，为工作人员开展设备维修养护提供指导与参考；一体化检测技术具有便捷、实用、灵活多样等优势，它不仅可以检验FA系统故障处理逻辑是否正确，还可以检验FA系统通信故障、开关拒动、开关慢动等多种故障；同时，针对大负荷投切、变压器空投等多种复杂工况下FA动作逻辑的可靠性进行检测与验证，在FA系统出厂检测时，为其提供一种高效、可靠的检测技术。
改进的Lyapunov控制模块，本发明使用的基于Lyapunov函数的补偿控制的原理如下：当电网资源不平衡时，首先对电压、电流按照上述二次设备类型和用户的匹配供需关系的高低进行正、负序分离处理，然后引入非线性Lyapunov函数控制方法到内环的电流控制上，将Lyapunov函数控制输出的控制信号与二次设备类型和用户的匹配供需关系所涉及的中间大电容电压控制信号进行卷积和对数计算；当电网处于不平衡状态时，需对电量进行正、负序分离后再分别进行控制，直至供需平衡；正、负序系统的控制方法类似，因此，这种Lyapunov函数控制器的设计过程如下：
其中，
表示正序分离的时间导数，/>
表示正序分离前的值，/>
表示偏差权重，/>
表示步距值，/>
表示正序分离波动偏差值，/>
表示正序分离平衡偏差值，/>
表示正序分离后的信号值，/>
表示正序分离后的平衡值，/>
；/>
、
为/>
、/>
的波动量；N表示电荷数量；L表示设备类型和用户的匹配供需关系复合函数；
其中，
、/>
为/>
、/>
轴上开关函数的正序分量；/>
、/>
为/>
、/>
轴上开关函数稳态值；如果补偿电流能够精确的跟踪负载电流谐波值，就可实现补偿目标，因而Lyapunov函数控制器的设定值即为负载电流谐波值；当系统控制稳定在设定值时，正序系统的交直流方程为：
其中，C表示电荷量，N表示电荷数量，
表示稳定步距，/>
表示直流浮动电量；/>
和/>
为/>
、/>
轴上开关函数的正序分离；
设Lyapunov函数控制器的状态变量
为：
若直流侧的阻抗表示为
，则可得/>
，利用对数计算得到正序系统下的Lyapunov函数数学模型为：
其中，
，/>
和/>
分别表示/>
，/>
和/>
的一阶导数，L表示设备类型和用户的匹配供需关系复合函数，/>
表示直流侧初始阻抗；
系统全局渐进稳定需要4个过程：
（1）初始时刻函数值等于0，即
；
（2）对于
，若/>
，则/>
；
（3）对于
，若/>
，则/>
；/>
（4）若
，则/>
；
正序系统下的Lyapunov函数控制的能量函数可选为：
将对
进行求导可得：
将式
代入式/>
，可得：
假设：
其中，
、/>
为Lyapunov函数控制器的控制增益，它们均为负数，由此可推出基于Lyapunov函数控制的正序系统的开关函数为：
自动终端模块，运维App与终端业务App完全独立，从硬件设备上看，运维App与终端业务App各自具备独立端口，因此，本发明实现保障维护功能与核心业务的安全隔离；WebServer运维技术支持运维端口管理，WebServer运维技术除了可以同时兼容数字证书的双向认证以外，还可以针对芯片进行加密。
该实施例提供的一种基于卷积的非线性Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，包括供电特征分类模块、数据库模块、供电网络二次融合模块、改进的Lyapunov控制模块和自动终端模块，使用的二次融合设备一体化检测技术是基于物联网技术、信息技术构建起的一个综合检测平台系统，该系统主要由检测软件、一次电压电流功率源、一次信号驱动器、录波仪、多通道高精度标准表、二次电压电流源、开入开出通道以及综合切换装置共同构成。本发明与现有技术相比针对中压系统开关柜进行多功能控制与智能化控制；二次融合终端自带信息采集DTU装置，借助该装置的信息技术可使传统装备得到智能化升级，升级之后的终端设备集成了工业自动化技术以及嵌入式智能控制单元，外加多个新增元器件的联合应用，使开关设备的电气性能获得显著提；通过改进的Lyapunov控制器来控制中枢电子控制器，将传统的累加计算更改为卷积叠加计算，在数据库的支撑下可以同时操控多种类型的开关；可以根据地域性电网要求进行制订个性化方案，将数据库技术与自动化控制算法相集成，利用人工智能思维解决配电网络的供电二次融合问题；与现有技术相比，本系统解决了配电网络二次融合中待决策供电方案和设备匹配的复杂性，提供了更加灵活的自动化终端机制；其应用层面广，开发成本低，可以推广至广泛的社会应用，解决配电网规模化建设改造中一次高压开关和二次智能馈线终端设备不匹配的问题。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有至少一条指令，该指令由处理器加载并执行，以实现上述方法。其中，该计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。其内存储的指令可由终端中的处理器加载并执行上述方法。
本发明实施方式是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，包括供电特征分类模块、数据库模块、供电网络二次融合模块、融合控制模块和自动终端模块；首先，根据区域级电网供电系统中现存的供电，线路信息明确二次融合中供电设备之间的关联，并按照设备作用的类别标记属性特征；然后，将用户信息按照用电量大小划分等级，并标记用户的用电属性，构建系统数据库承载供电和用电信息；最后，根据用户所需的电量进行电能分配，在供电网络二次融合中引入改进的Lyapunov控制算法，并将数据库和算法运行结果引入Web端或本地计算机的云平台进行自动化终端和操作界面的集成，进行配电网络二次融合过程中的供电设备与电能传输的控制匹配；
所述供电特征分类模块，在传统供电模式下，一次设备与二次终端之间主要通过电缆进行连接，对一次设备而言，其IP防护以及EMC性能普遍偏低，依据物联网框架监测单相接地故障，需要对二次设备类型和用户的匹配供需关系的高低进行正、负序分离处理，基于贝叶斯定理对其运行状态进行图形化展示、智能化诊断以及科学化运维指导，规定基于概率计算的用电特征分类
：
其中，
表示设备类型；/>
表示用户设备特征数据，其中，k和n分别表示C类设备的数量和D类用户设备的数量；/>
得自于用户设备数量，为设备数量的后验概率；/>
得自于设备数量，为用户设备数量的后验概率； />
称为先验概率 ，表示/>
类样本数量占总样本数量的比例；/>
是一个常数，/>
正比于/>
，然后，基于朴素贝叶斯分类公式计算用电设备特征/>
：
规定各类用电设备特征相互独立，属性之间也是独立的，由此改进
的计算方式：
其中，
是指供能特征数据/>
出现在/>
设备中的概率，从训练数据中通过计算得出：argmax( )是一种函数，是求自变量最大的函数；
所述改进的Lyapunov控制算法，具体过程如下：当电网资源不平衡时，首先对电压、电流按照二次设备类型和用户的匹配供需关系的高低进行正、负序分离处理，然后引入非线性Lyapunov函数控制方法到内环的电流控制上，将Lyapunov函数控制输出的控制信号与二次设备类型和用户的匹配供需关系所涉及的中间大电容电压控制信号进行卷积和对数计算；当电网处于不平衡状态时，需对电量进行正、负序分离后再分别进行控制，直至供需平衡；正、负序系统的控制方法类似，因此，这种Lyapunov函数控制器的设计过程如下：
其中， 
表示正序分离的时间导数，/>
表示正序分离前的值，/>
表示偏差权重，
表示步距值，/>
表示正序分离波动偏差值，/>
表示正序分离平衡偏差值，/>
表示正序分离后的信号值，/>
表示正序分离后的平衡值，/>
；/>
、
为/>
、/>
的波动量；
其中，
、/>
为/>
、/>
轴上开关函数的正序分量；/>
、/>
为/>
、/>
轴上开关函数稳态值；N表示电荷数量；L表示设备类型和用户的匹配供需关系复合函数，如果补偿电流能够精确的跟踪负载电流谐波值，实现补偿目标，因而Lyapunov函数控制器的设定值即为负载电流谐波值；当系统控制稳定在设定值时，正序系统的交直流方程为：
其中，C表示电荷量，N表示电荷数量，t表示时间，
表示稳定步距， />
表示直流浮动电量，/>
和/>
为/>
、/>
轴上开关函数的正序分离；
设Lyapunov函数控制器的状态变量
为：
若直流侧的阻抗表示为
，得/>
，利用对数计算得到正序系统下的Lyapunov函数数学模型为：，
其中，
，/>
和/>
分别表示/>
， />
和/>
的一阶导数；L表示设备类型和用户的匹配供需关系复合函数，R0表示直流侧初始阻抗。
2.根据权利要求1所述一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，其特征在于，所述供电特征分类模块，根据区域中用户群体用电量的多少来分级，第一档为用户每月用电量210度以上，累计总电量小于或等于2500度；第二档为每个用户每月用电量在210-350度之间，总用电量4800度以上；第三档为每个用户每月用电大于350度，累积用电在4800度以上。
3.根据权利要求1所述一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，其特征在于，所述数据库模块，使用MongoDB数据库基于分布式文件系统的NoSQL开源数据库项目，基于C++编程语言开发，使用类BSON松散式格式，存储比较复杂的数据类型，无需经过对象关系映射双向转换，可直接用于内存和存储之间相互操作。
4.根据权利要求3所述一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，其特征在于，所述数据库模块，使用的MongoDB采用基于模式图的方法进行数据库的检索，数据库的模式数据图
为/>
；/>
；
其中，m和n分别表示图中边和点的个数，
；
数据图
包含节点集合/>
和边集合/>
，模式数据图关系中的任意元组记录表示为节点，元组与元组间的主外键关联表示为边，则在数据库的模式数据图/>
中有相应的一条边
表示，根据其数据图的链式关系进行数据库的信息检索。
5.根据权利要求1所述一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，其特征在于，所述供电网络二次融合模块，具体步骤如下：（1）设置电网中的二次设备开关柜，进行多功能控制与智能化控制；（2）二次融合终端自带信息采集DTU装置，借助该装置的信息技术可使传统装备得到智能化升级，升级之后的终端设备集成了工业自动化技术以及嵌入式智能控制单元，外加多个新增元器件的联合应用；（3）通过运用电子控制器，可以同时操控多种类型的开关，对开关柜而言，通过加装电动机驱动结构，使开关柜操控方式从原有的手动操控转变成远程操控。
6.根据权利要求5所述一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，其特征在于，所述供电网络二次融合模块，使用的二次融合设备一体化检测技术是基于物联网技术、信息技术构建起的一个综合检测平台系统，该系统主要由检测软件、一次电压电流功率源、一次信号驱动器、录波仪、多通道高精度标准表、反算验证器、信息滤波器、二次电压电流源、开入开出通道以及综合切换装置共同构成。
7.根据权利要求1所述一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，其特征在于，所述改进的Lyapunov控制算法，正序系统下的Lyapunov函数控制的能量函数为：
将对
进行求导得：
将式
代入式/>
，得：
假设：
其中，
、/>
为Lyapunov函数控制器的控制增益，它们均为负数，由此推出基于Lyapunov函数控制的正序系统的开关函数为：
根据非线性控制开关函数的实时计算得到控制二次配电网络的控制关系。
8.根据权利要求1所述一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统，其特征在于，所述自动终端模块，运维App与终端业务App完全独立，从硬件设备上看，运维App与终端业务App各自具备独立端口，因此，实现保障维护功能与核心业务的安全隔离，WebServer运维技术支持运维端口管理，WebServer运维技术除了可以同时兼容数字证书的双向认证以外，还针对芯片进行加密。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310354169.6A CN116093939B (zh) | 2023-04-06 | 2023-04-06 | 一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310354169.6A CN116093939B (zh) | 2023-04-06 | 2023-04-06 | 一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116093939A CN116093939A (zh) | 2023-05-09 |
| CN116093939B true CN116093939B (zh) | 2023-06-16 |
Family
ID=86201058
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310354169.6A Active CN116093939B (zh) | 2023-04-06 | 2023-04-06 | 一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116093939B (zh) |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2915635B1 (fr) * | 2007-04-24 | 2009-09-25 | Areva T & D Sa | Systeme et procede de controle d'un tcsc dans un reseau de transport d'energie electrique notamment par une approche de type lyapunov |
| CN104866918A (zh) * | 2015-05-07 | 2015-08-26 | 国家电网公司 | 带有水电站的配电网短期负荷预测方法 |
| CN106340968B (zh) * | 2016-10-21 | 2020-02-14 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种面向配电网管控的一体化支撑系统及方法 |
| CN113328425A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-31 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种考虑事件触发的配电网一致性经济控制方法 |
| CN115659254A (zh) * | 2022-09-19 | 2023-01-31 | 河海大学 | 一种双模态特征融合的配电网电能质量扰动分析方法 |
-
2023
- 2023-04-06 CN CN202310354169.6A patent/CN116093939B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116093939A (zh) | 2023-05-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105429291B (zh) | 智能变电站一次接线图和二次系统逻辑连接图的关联方法 | |
| CN103245881B (zh) | 一种基于潮流分布特征的配电网故障分析方法及装置 | |
| CN102184209B (zh) | 一种基于cim电网模型接口的仿真数据接入方法 | |
| CN102967780B (zh) | 一种变电站智能告警建模方法 | |
| CN109557423A (zh) | 一种配电网故障诊断系统、方法及应用 | |
| CN105932666A (zh) | 复杂配电网多时间尺度数模混合仿真系统及其仿真方法 | |
| CN105022874A (zh) | 一种配电网数字仿真自动建模方法及系统 | |
| CN103577926B (zh) | 一种实现大规模电网理论线损实时计算及高准确性的方法 | |
| Resende et al. | Application of dynamic equivalence techniques to derive aggregated models of active distribution network cells and microgrids | |
| CN111337787B (zh) | 配电网一二次融合设备远程检测装置 | |
| WO2020171814A1 (en) | Event selection for power grid disturbance | |
| CN103267926A (zh) | 基于差分进化算法故障特征匹配的含dg配电网故障测距 | |
| CN104616572A (zh) | 基于rtds实时数字仿真的交直流电网运行特性展示系统及展示方法 | |
| CN103018633B (zh) | 基于不对称阻抗模型短路电流故障特征的含dg配电网故障区间判定方法 | |
| CN112510654B (zh) | 一种母线故障诊断方法、系统、可读介质及设备 | |
| CN109428327A (zh) | 基于响应的电网关键支路与主导稳定模式识别方法及系统 | |
| Kumar et al. | Alternative hardware-in-the-loop (HIL) setups for real-time simulation and testing of microgrids | |
| CN105989206B (zh) | 基于快速反应发电机的风电场和光伏电站模型验证方法 | |
| Jain et al. | Robust decentralized control of power systems utilizing only swing angle measurements | |
| CN115571005A (zh) | 基于功率在环仿真的充电桩特征模拟系统及方法 | |
| US20230082184A1 (en) | Two-step oscillation source locator | |
| CN116093939B (zh) | 一种基于Lyapunov控制算法的供电二次融合配网自动化终端系统 | |
| CN105868287A (zh) | 一种基于多源数据的wams应用系统数据集成的方法 | |
| Li et al. | Panoramic synchronous measurement system for wide-area power system based on the cloud computing | |
| Shetye et al. | System dynamic model validation using real-time models and pmu data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |