基于物联网的分布式资源需求响应和能量管理平台

黄安子，陈喆，李颖杰，易潇然，王琦，李冰

（1.深圳供电局有限公司，广东 深圳 518000；2.深圳电网智慧能源技术有限公司，广东 深圳 518000）

0 引言

随着新能源发电装机量的大幅增加和全社会用电量的增加，电网系统对保障电网安全稳定的优质调节资源需求逐渐增多[1-2]。储能、中央空调和冰蓄冷等用户侧分布式可调负荷虽然潜力巨大[3-4]，但还基本没有进行有效利用。目前配电网还不具备分布式可调资源集群控制等关键技术，在信息集成建模和交互技术层面上无法满足电网运行调度与分布式可调资源之间的互动需求，导致对大量分布式可调资源无法高效利用，亟需深入开展分布式可调资源规模化接入后的聚合响应控制和能量管理关键技术研究。然而配网分布式资源数量以及需要采集的信息量越来越多，且配网分布式资源不同监测点的数据特征存在差异，海量的多源异构数据给配网分布式资源需求响应和能量管理终端带来了压力[5-6]。

针对上述分布式资源需求响应和能量管理所面临的问题和挑战，目前被广泛应用的方法之一是远程在线监测的智能管控方式[7-8]。近年来，新一代物联网技术的快速发展助推了智能配电网的建设进程，基于物联网的远程监测以及智能管控技术在电网企业以及科研院所等得到了广泛关注和应用，物联网技术在电力系统多源信息的远程监测、故障预警以及故障诊断的应用也日益成熟[9-11]。南方电网公司将“大、云、物、移、智”的概念引入到电力系统中来，并对电力物联网的基本概念进行了详述，针对“大、云、物、移、智”在电力系统运行与控制中的应用说明了其对提升电网业务发展的重大价值和意义[12]。

为提升配网分布式资源的运行效率和优化当前配网运行效率。本文基于南网“大、云、物、移、智”的基础设施之上，提出了一种基于物联网的分布式资源需求响应和能量管理平台。结合公司的储能及用户可调资源管控需求，对电池储能和用户侧可调负荷等分布式资源数据采集、业务运营、智能调度、需求侧响应和能量管理进行深入研究，实现分布式储能电站和用户侧可调负荷等分布式资源的高效运营和管理。

1 分布式资源能量管理物联网系统

1.1 需求分析

物联网的基本内涵是不同事物之间以及事物与人员之间，通过不同类型的信息传感设备，采用大数据、云平台和移动通讯等新一代技术，构建巨大的万物互联网络。物联网络的主要功能主要包括：1）感知不同类型设备元件的运行状态；2）监测物联网不同网络节点的电气信息量；3）评估和预警系统不同类型设备的健康状态；4）实时监测不同设备的运行状态；5）管理不同设备的基本信息。新一代物联网技术能够实现系统的万物互联和网络互动，能够有效整合采集的多源信息数据，从而提高应用对象的可靠性和可用性，实现优化设备运行和管理的目的。

因此，分布式资源需求响应和能量管理的物联网系统建设能够支撑分布式资源的智能化、数字化和信息化管理水平。采用物联网的分布式资源需求响应和能量管理平台以实用性、先进性、可靠性以及灵活性等为基本原则和目标。分布式资源需求响应和能量管理平台以基于物联网的支撑平台为基础，其核心包括终端感知采集系统、云服务平台管理系统和移动客户端系统，全面感知、采集和获取分布式资源运行信息，并通过智能数据处理算法实现分布式资源需求响应和能量管理。

1.2 总体架构

将物联网技术应用于分布式资源需求响应和能量管理平台的总体框图见图1。分布式资源需求响应和能量管理平台的基本组成主要包括采集层、平台层、网络层和应用层，其中采集层的载体是终端感知采集系统，其主要功能是接收监控任务和优化监控策略，且可查询监控业务数据，采集和处理被监控分布式资源的基本信息，最后将所采集到分布式资源基本信息数据传送到应用层；网络层是采用新一代通信技术来建立系统网络信息的交互通道，根据通信网络安全和数据类型可分为内网和互联外网，具有多样化的通信方式；平台层主要是存储和管理分布式资源需求响应和能量管理平台的海量数据，实现多源数据信息的互通和共享，平台层不仅对网络层所传输的多源数据进行收集，而且为分布式资源需求响应和能量管理平台的应用提供数据共享服务；应用层是基于海量的监控数据，结合分布式资源运行特点，采用智能算法建立分布式资源需求响应和能量管理模型。

图1 物联网系统总体架构Fig.1 Overall architecture of internet of things

2 总体实现方案

分布式资源需求响应和能量管理平台能够为分布式资源用户提供一站式服务，为寻求能否用、用在哪里、怎么管理、怎样收益更高等问题的答案，搭建涵盖分布式资源再利用服务、分布式资源运行服务及分布式资源运营服务在内的全链条服务，从交易撮合、代理运营等维度探索验证分布式资源的可持续运营模式。分布式资源再利用服务能够为分布式资源拥有方、运营方、采购方、回收机构等多类型用户提供溯源查询、集成再利用的交易撮合和查询服务，能够为分布式资源的买卖、再利用提供环境。分布式资源运行服务和运营服务则将目标对准提升分布式资源的运维管理水平和扩展分布式资源收益渠道，整合分布式资源参与电网需求响应，实现分布式资源用户、平台、电网多方共赢。

基于物联网的分布式资源需求响应和能量管理平台的总体架构见图2，其主要执行任务包括：（1）通过即插即用分布式资源智能管理装置，实现与海量分布式资源用户灵活方便的交互；（2）通过自组织联盟链、智能化合约和分布式账本等区块链技术，建立原始监测、交易数据安全可靠的多方共信机制，实现灵活自组织响应，提高交易速度，缩短结算周期；（3）通过海量分布式资源数据采集、业务全流程管理、智能优化调度和需求响应等技术，为分布式资源拥有方、运营方等用户提供再利用服务、运营服务等全维度服务，促进分布式资源多样化运营模式的探索实践。

图2 分布式资源需求响应和能量管理平台的总体架构Fig.2 Overall architecture of distributed resource demand response and energy management platform

基于物联网的分布式资源需求响应和能量管理平台的功能架构见图3。

图3 分布式资源需求响应和能量管理平台的功能架构Fig.3 Functional architecture of distributed resource demand response and energy management platform

主要组成部分包括数据采集平台、后台服务层和前台应用层，其中数据采集平台依托于物联网平台的感知层，其主要是通过采集到的配网户外箱柜分布式资源运行状态信息来记录分布式资源的异常特征，并构建分布式资源需求响应和能量管理平台异常事件列表，根据异常知识库专家规则将历史知识库存放在物联网平台的数据存储系统中；后台服务层依托于物联网平台的平台层，其主要是分类统计、计算所采集到的各类运行数据，实现分布式资源需求响应和能量管理的流程化和智能化；前台应用层依托于物联网平台的应用层，其主要是实现预警、评价和查询等基础业务的应用。

2.1 分布式资源需求响应方法

基于储能及用户侧等分布式资源用电采集数据，采用K-Means聚类算法建立每一类分布式资源聚合模型，形成分布式资源需求响应方法。获取分布式资源的用电数据后，对获取的用电数据进行洗涤等预处理，然后采用K-Means聚类算法对预处理后的用电数据进行聚类分析。在获取单个分布式资源的用电曲线之后，对多个分布式资源进行聚合，对用电行为集中在相近时间段的分布式资源进行叠加，即可得到分布式资源的聚合结果，构建分布式资源需求响应方法。分布式资源需求响应方法实现流程见图4。

图4 分布式资源需求响应方法实现流程Fig.4 Implementation process of distributed resource demand response method

2.2 分布式资源运行服务

1）数据采集处理。分布式资源需求响应和能量管理平台的终端感知采集系统主要由传感网络组成，其基本功能是对各个分布式资源监测点的实时运行数据信号进行采集和读取，主要组成部分包括主控单元、多类型传感器、智能网关以及通信网络等。其中传感网络主控单元以ARM作为核心处理器，采用2层结构的设计模式，以光纤通信和无线通信相结合的多类型灵活通信组网方式。传感器具备智能化传感功能，可实现双向数据通信的功能，能够利用数据传输或者指令接收来完成各项功能，且能够对采集的数据进行初步的预处理分析和判断。

2）能量管理。能量管理主要实现分布式资源实时运行状态的监视和告警。运行监视分别从监视首页、分布式资源系统、分布式资源SCADA拓扑、分布式资源并网点、分布式资源控制器等多层次、多维度展示分布式资源运行关键信息数据，并以可视化手段对以上信息进行形象化展示，提供曲线、饼图、柱状图等多种展示方式，方便用户及运维人员随时掌握分布式资源运行状态，辅助用户决策。

而分布式资源智能告警实现对分布式资源的异常告警，包括电压异常告警（单体过压、欠压告警），温度异常告警（过温、欠温告警）等。提供遥测信号越限告警服务。提供用户确认告警功能，由于已产生告警进行筛选，已处理的告警可确认，及时高效定位故障，保障系统持续运行。

2.3 分布式资源运营服务

2.3.1 智能调度

分布式资源采用需求响应技术参与电网智能调度，需求响应是指在电力供应紧张、电网严重故障或系统安全可靠性存在风险时，电力用户接收到供给侧发出的诱导性减少负荷的服务补偿通知后，改变其固有的习惯用电模式，达到减少或者推移某时段用电负荷的响应。平台以负荷集成商的角色代理电池储能和用户侧可调负荷等分布式资源拥有方参与需求响应，分布式资源用户可在平台查询分布式资源参与需求响应方案建议、参与响应获取更大收益、查询需求响应统计分析报表等。

1）聚合管理。根据分布式资源用户需求确定其分布式资源的参与模式，根据参与模式进行分布式资源聚合方式管理并建立聚合模型，对各类分布式资源参数数据和运行数据进行整合管理，为分布式资源聚合体参与需求侧响应、调峰调频服务提供基础。

2）需量申报交互。根据电网公司要求，负荷集成商提交参与需求响应的申请并签约。当满足电力需求响应的启动条件时，电网公司会发出需求响应邀约，平台提供参与需求响应的交互接口，接收上级需求响应系统的指令并反馈。在收到响应邀约时确定是否参与本次需求响应，并按照要求格式及内容提报响应信息，负荷集成商需反馈响应总量和明细。

3）需求响应策略管理。综合各分布式资源响应能力与需量申报信息，根据经济最优、参与数量最少、平均分配、优先级排序等参与模式制定具体响应策略。根据响应策略，负荷集成商收到响应邀约后进行响应容量的分配和聚合，代理分布式资源用户参与响应。

5）响应执行评价。根据分布式资源用户实际运行数据，记录分布式资源用户对需求响应分解策略的执行情况，比如响应有效性、响应时间等，并对相关数据进行统计分析，为收益管理和运行策略优化提供依据。响应执行评价内容包括两方面：一是作为负荷集成商对上级需求响应的有效性分析、集成商收益测算；另一方面是各分布式资源参与响应的有效性分析及收益分配。

2.3.2 用户管理

用户管理主要包括账户管理、档案管理以及合约管理。其中账户管理提供对账户信息的管理，包括用户注册、用户登录、用户权限管理、用户信息修改以及用户等级修改等服务。档案管理包括用户档案管理和分布式资源档案管理，其中用户档案管理提供用户建档、档案查询、档案修改等服务；分布式资源档案管理提供分布式资源建档、档案查询、档案修改等服务。合约管理对在平台签订的各种交易合同进行管理，包括合同概要、收/付款计划、合同标的、合同条款、合同大事记、合同附件等信息处理，支持对合同进行生效/失效、变更、结案/弃结。

2.3.3 收益结算

以分布式资源参与需求侧响应的计划数据及实际运行数据为基础，对各类分布式资源单体及聚合体的需求侧响应收益进行阶段核算，并提供同比、环比等对比分析功能，提供曲线、柱状图等可视化展示手段。根据收益模式及平台与分布式资源、单体与聚合体之间的收益分配原则，进行收益分配核算。并形成平台、分布式资源收益报表并推送给各参与主体。

在收益管理的基础上完成清分结算管理。清分管理将当日的全部网络交易数据按照各成员行之间本代它、它代本、贷记、借记、笔数、金额、轧差净额等进行汇总、整理、分类。对支付指令进行发送、接收及核对确认，形成全面交换结算工具和支付信息，并建立最终结算头寸。结算管理根据交易结果和交易所有关规定对会员交易保证金、盈亏、手续费、交割货款和其他有关款项进行的计算、划拨。

2.4 分布式资源数据管理服务

2.4.1 数据格式

分布式资源种类和参数较多，布置了大量的传感器，因此采集系统获取海量的不同类型数据。因此，对多源海量数据制定统一的数据格式标准，使其在传平台中能灵活地存储以及调用。采用数据元的方式来制定统一数据标准，一个数据源的基本组成包括数据来源、数据类型、数据大小以及数据内部关系等，且采用分布式存储技术将数据源进行存储。

驾驶人员在移动终端注册之后即可进行绿通通行预约，此时驾驶人员的信息和每次的绿通预约信息都会汇总到绿通治理云平台上。若绿通预约通行数据与实际绿通通行数据一致，系统会适当提高该驾驶人员及其车辆的信用评分，反之会降低信用评分。绿通通行数据包括但不限于通行路径(出入口站点)、运输货物种类和通行预约日期等。

2.4.2 数据存储

为有效管理分布式资源的多源异构数据，避免多源数据的冗余和丢失，采用数据优化存储策略来实现数据的有效管控。数据存储用于满足业务数据的存储与持久化需求。数据存储提供灵活的存储策略与存储方式，以满足不同的应用存储需求。数据存储能够至少提供以下3种存储方式：

1）关系数据库存储：适用于存储持续的数据变化流、或者实时性要求不高的数据、以及需要可靠的持久性保障的数据，关系数据库存储方式可以用来存储模型参数、历史数据等信息。

2）实时数据库存储。实时数据库一般是基于内存组织的数据库，支持数据的快速存储与访问，可提高数据访问效率，实时数据库存储方式适用于存储实时性要求很高的数据，例如变化遥测、遥信等信息。

3）文件存储。文件存储一般用来满足简单的存储需求，或者实现专用的、定制的存储需求，由于文件的通用性与简单性，文件存储方式尤其适用于在系统间实现松耦合的数据交换方式。

2.4.3 数据总线

数据总线用于集成系统范围内的数据资源，并进行重组与整合，最终对外提供统一的信息模型。数据总线通过数据代理集成数据资源，数据代理负责响应客户的数据请求，并进行必要的数据转换。数据总线应该支持基于冗余或者性能考虑的数据复制机制。

2.4.4 数据访问

为了满足不同应用的需要，数据访问可提供不同层次、不同粒度的访问接口，例如：面向消息的高速数据访问机制、面向服务的通用数据访问机制、以及面向应用的高级数据访问机制。数据访问服务能够支持请求/应答与发布/订阅两种不同的数据访问模式，并且具备平台无关、语言无关以及协议无关的性质，为客户的使用提供最大限度的灵活性。数据访问服务还能够支持元数据的访问功能且能够支持数据编辑功能，保证数据在多种存储后端中的一致性要求。

2.5 云服务平台管理系统

云服务平台管理系统是分布式资源需求响应和能量管理平台的核心模块，其对应的技术架构、数据架构和部署架构分别如下所示。

1）技术架构。云服务平台管理系统的技术架构见图5。

图5 云服务平台管理系统技术架构图Fig.5 Technical architecture of cloud service platform management system

平台从下到上可分为底层平台层、支撑层、应用层及展示层等几个层级。底层平台层通过关系库和实时数据库进行数据存储；用过网络服务于其他系统进行数据交互，通过API接口访问数据库；支撑层以模型管理、文件管理，统计分析、数据采集、公式计算，为各个应用模块提供技术支持；应用层根据平台功能需求主要包括分布式资源再利用服务、能量管理服务、智能调度服务、接入管理、运行管理、运营管理等几个业务板块，实现溯源服务、运行监视、智能告警、运监管理、充放电管理、需求侧响应等应用场景；展示层运用可视化展示技术，以图形界面、报表、客户端访问等形式实现人机交互。此外，平台依托于物联网技术，实现与交易中心、上级电网调度系统及分布式资源智能管理装置的互联互通。结合应用区块链技术，实现对数据的链式管理和保障交易服务的公正透明。

2）数据架构。云服务平台管理系统的数据架构见图6。对下，平台与分布式资源智能管理装置进行通信和数据交互，获取分布式资源运行数据，下发分布式资源计划指令。

图6 云服务平台管理系统数据架构图Fig.6 Data architecture of cloud service platform management system

对上，平台获取上级电网调度系统下发的需求响应指令，并上报分布式资源运行数据。

对外，平台向分布式资源回收利用溯源综合管理平台报备分布式资源编号及设备状态变化，并从溯源平台该分布式资源生命周期信息，以便为用户提供溯源服务。

对内，接入管理获取的分布式资源运行数据是平台运行的数据基础，运行数据为能量管理、智能调度及运营管理提供分布式资源运行数据。在存在需求响应需求和分布式资源管理的需求下，根据智能调度提供的需求响应信息，运行管理制定分布式资源运行计划并下发给分布式资源智能管理装置，用于指导分布式资源运行计划。运营管理汇总分布式资源再利用服务信息、分布式资源运行数据、需求响应数据、分布式资源运行计划数据等各类数据，进行清分结算，实现各方利益共享。

3）部署架构。云服务平台管理系统的部署架构见图7。

图7 云服务平台管理系统部署架构图Fig.7 Deployment architecture diagram of cloud service platform management system

平台硬件采用国际国内通用、标准、先进、适合自身系统的设备，关键设备配置双路独立电源，满足性能稳定、维护方便和灵活可扩展的要求。网络部署方面，基于物联网的分布式资源需求响应和能量管理平台遵循“电力二次系统安全防护”相关规范要求，电池储能和用户侧可调负荷等分布式资源运行数据经安全接入区由四区接入。

3 实际应用

为了验证本文基于物联网的分布式资源需求响应和能量管理平台的实际效果，以某省供电公司配网的分布式资源储能运行数据为例，对分布式资源储能的关键运行信息进行了多层次、多维度展示分析。

分布式资源需求响应和能量管理平台的展示效果见图8，以储能展示效果为例，相较于传统的单层次、单维度展示效果而言，所设计的平台能够展示储能站的地理分布和运行状态，对储能站的运行有多层次、多维度的全方面展示，让用户可以对储能站有整体了解。

图8 分布式资源运行服务储能首页效果图Fig.8 Effect diagram of the homepage of energy storage of distributed resource operation service

另外，储能PCS监视提供了储能站各个PCS的电流、电压、功率、SOC、SOH等多个重要指标的运行展示，并可以通过PCS展示出电池组的运行状态。同时，提供实时数据管理和历史数据管理等数据管理手段，且具有较高的数据可信度，保障数据的真实性，提供给用户多种数据查询的手段，满足用户的数据查询需求。储能PCS监视和数据查询讯的展示效果分别见图9和图10。

图9 分布式资源运行服务储能监视效果图Fig.9 Energy storage monitoring effect diagram of distributed resource operation service

图10 分布式资源运行服务储能历史数据效果图Fig.10 Energy Storage historical data effect diagram of distributed resource operation service

因此，分布式资源需求响应和能量管理平台能够实现电池储能等分布式资源数据采集、业务运营、智能调度、需求侧响应和能量管理，有效实现了分布式资源监管、运行数据采集和处理、互联互通的自动化和智能化，有效提升了分布式资源的运营和管理水平。

4 结语

针对我国配网储能及用户可调分布式资源远程管控的实用化需求，提出了基于物联网的分布式资源需求响应和能量管理平台。首先给出了物联网技术在分布式资源远程管控中的应用需求和联网系统总体架构。从分布式资源运行服务、分布式资源运营服务、分布式资源数据管理服务以及云服务平台管理系统等功能模块详细阐述了配网分布式资源需求响应和能量管理平台方案的总体实现方法，可实现分布式资源数据采集、业务运营、智能调度、需求侧响应和能量管理。实际应用结果表明：所设计的平台实现了分布式资源监管、运行数据采集和处理、互联互通的自动化和智能化，为分布式资源运行的安全管理提供了可靠有效的技术支撑。