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    电子论文

    基于边缘计算的分布式配电故障处理系统

    时间:2019年11月04日 所属分类:电子论文 点击次数:

    摘要:长期以来,配电自动化建设集中在10kV城市配电网,而忽略了0.4kV低压配用电系统。低压配电系统发生开关设备故障、线路短路、越级跳闸等事件时,故障定位时间长、事故处理响应慢。基于泛在电力物联网的建设要求和技术路线,文章提出并设计了一套基于边缘

      摘要:长期以来,配电自动化建设集中在10kV城市配电网,而忽略了0.4kV低压配用电系统。低压配电系统发生开关设备故障、线路短路、越级跳闸等事件时,故障定位时间长、事故处理响应慢。基于泛在电力物联网的建设要求和技术路线,文章提出并设计了一套基于边缘计算的分布式配电故障处理系统,可实现对低压配电设施故障及时感知、实时响应。实践应用表明,该系统可大大加快低压配电故障处理速度、缩短停电时间、提升供电可靠性和用户满意度。

      关键词:泛在电力物联网;低压配电网;边缘计算;故障处理;分布式

    电力系统保护与控制

      0引言

      0.4kV低压配电系统直接为用户提供电力分配供应,是电网的有机组成部分。低压配电系统中的设施数量多、分布范围广,是电力运维监管的难点和盲点。长期以来,配电自动化系统建设集中在10kV配电网络,而忽视了0.4kV低压配电系统。目前电网公司对于低压配电故障处理仍停留在热线电话故障报修的阶段。当低压配电系统中发生线路或开关本体故障、电缆短路、开关越级跳闸等事件时,故障感知慢、故障定位困难、故障处理响应周期长。

      而现有的低压配电监控所采用的“多功能仪表”或“电度表”,远不能满足故障感知和故障分析定位的现实需求。基于配电自动化的故障监测、故障定位和故障隔离技术,在10kV配电系统中已得到广泛应用[1-4]。国内学者提出的多种启发式和智能算法也大多针对10kV配电网[5-9]。文献[10]针对低压配电网提出了基于电话报修的故障定位方法。文献[11-14]通过信息化平台对配电故障抢修实现流程管控。

      近年来,物联网、云计算、边缘计算技术正逐步在工业自动化和配电自动化领域中得到应用[15-21]。本文基于泛在电力物联网的建设要求和技术路线,设计开发了一套基于边缘计算的分布式配电故障处理系统。实践应用表明,系统可对低压配电设施故障及时感知、实时响应,为电网运检部门低压配电故障处理提供决策依据,加快故障处理速度,缩短停电时间,提升供电可靠性和用户满意度。

      1配电故障处理边缘计算架构

      1.1传统配电自动化面临的挑战

      目前电网公司配电自动化系统建设主要面向10kV城市配电网。当配电网发生故障时,配电自动化主站会根据采集信息迅速确定故障区域,自动隔离故障区域,并尽快将非故障区域客户转接到其他线路,恢复供电。主要的感知层设备来自FTU、DTU和TTU,通信网络为光纤专网或者GPRS/4G等无线通道。

      当低压配电系统设备需要实现故障定位、隔离时,传统配电自动化系统的高成本故障感知技术、高可靠通信技术、面向集中式数据库的技术架构都面临极大的挑战。面向海量低压配电设施的数据采集和处理,物联网和云计算模型无疑更具有竞争力。

      1.2能源物联网和云计算架构模型

      第一种和大多云计算架构相同,是集中式云计算模型。所有的物联网终端把数据统一上传到云平台,由云平台统一进行数据采集、存储和分析处理。这种架构适合对实时响应不高的场合,例如抄表应用,可以在15min,甚至1h、1天内完成抄表即可。云平台应用大多以离线的联机分析应用(OLAP)和统计分析为主。但是对于实时性要求高的应用,上述架构显然不能满足性能要求。

      对于配电故障处理及智能运维业务,需要实现配用电设备实时在线监测,通过采集的数据进行分析,判定故障,并推送报警。从物联网数据采集节点传送数据到云平台,再由云平台进行数据分析和判断,推送告警,处理环节多,且网络存在延时,实时性很难得到保证。第二种则是“边缘计算”架构模型。

      在靠近数据源的地方部署“边缘节点”,由此计算节点就地完成数据采集、数据处理和故障分析,把处理后的结果上送到云平台,由云平台进行统一管理和告警推送。这样,集中式云平台的计算工作被分散地分配到各个边缘节点,通过分布式计算实现实时、快速、高效的用户响应。由此可见,对于低压故障处理,边缘计算是非常适合的解决方案。

      1.3配电故障处理边缘计算架构所需解决的主要问题

      具体到低压配电故障处理这一现实需求,在采用边缘计算架构时需要解决以下3个核心构件:1)低成本的、可大规模部署的低压故障感知层设备。2)具备边缘计算能力的边缘节点设备。3)支撑海量低压配电数据采集存储,并可以和边缘计算节点协调控制的云平台及应用。本文以上述需求为出发点,给出了系统解决方案。

      2系统构成

      2.1系统总体结构

      基于边缘计算的分布式配电故障处理系统总体结构,系统由感知层、网络层、平台层和应用层构成,具有典型的泛在电力物联网结构特征。感知层设备包括部署在变电站/电缆分支箱/动力柜/用户表箱等分散的低压配电系统中的故障感知终端和边缘计算节点。故障感知终端和边缘计算节点都是嵌入式硬件设备,故障感知终端具有可适配的通信接口,通过多种通信方式接入边缘计算节点。

      网络层包括电力专网(光纤)、物联网专网、互联网(运营商宽带)和移动互联网(4G)等。边缘计算节点通过网络适配器经网络层接入到平台层。平台层是部署在商用公有云/私有云体系下的云服务平台,具有完整的IaaS/PaaS平台支撑能力。平台层部署了用户管理、权限管理、日志管理、数据存储等基础服务软件。应用层是在平台层上开发部署的和故障处理相关的应用,如模型维护、故障分析、告警推送、抢修工单、停复电通知、统计和辅助决策分析、APP应用等软件。

      2.2低压配电故障感知终端

      现有的低压配电系统中采用最多的测量设备是多功能表或者电度表,这些设备不具有故障监测的功能,且体积大、可扩展性差、安装不方便。从实际需求出发,设计开发了一套适用于低压配电系统监测的故障感知终端。

      装置采取2P空气开关尺寸,通过插接式总线连接,可方便组合安装,尤其适用于变电站低压配电抽屉柜、动力柜、电缆分支箱等具有多个低压回路测量的场景。装置可精确采集回路电流、电压、剩余电流、温度等数据信息,并具备故障监测、分析判断和故障录波能力,监测到故障时可产生故障告警信号。装置可通过ZigBee/LoRa/RS485等多种通信模式和边缘计算节点通信。装置具备储能模块,在失去外电源情况下可提供短时供电,以使装置在完全失电前能上传信息到边缘计算节点。

      2.3故障处理边缘计算节点

      在硬件结构上,边缘计算节点为一台小型嵌入式工控机,运行实时Linux操作系统,和故障感知设备以及云平台通信。根据低压配电区域规模,可选择不同规格的硬件平台,而软件系统则完全一致。边缘计算节点中存储了局部配电网络模型,部署故障处理应用,配置事件处理规则。

      边缘计算节点会在收到实时数据时第一时间进行就地数据处理、故障监测分析,并将处理后的结果信息传输到云平台。在这种模式下,可以在毫秒级的时间内完成故障分析和告警任务。边缘计算节点具备和云平台完全一致的配电网图模对象信息模型,并和云平台形成数据互备机制。

      2.4故障处理云平台

      故障处理云平台由基础资源层、数据层、基础服务层、应用服务层、接入层、展示层构成,具有多层(N-tier)结构特征。平台支持多租户架构,可以为不同规模的供电公司和大用户提供故障处理云服务能力。针对不同用户角色和应用场景,开发了客户端、Web、APP、SNS和大屏幕等多种应用软件。

      3关键技术

      3.1网络拓扑模型

      低压配电系统由0.4kV出线、分支箱、进户配电柜、楼层动力箱等多级配电设备组成,构成了辐射状供电路径,其结构与10kV城市配电系统的构成类似。要实现故障监测和定位,需要建立低压配电系统的网络拓扑模型。设计采用电网领域应用成熟的CIM模型,基于电线包(wire)、拓扑包(topology)、测量包(meas)实现了多级低压配电网络模型和测量配置描述。故障处理云平台和边缘计算节点共享网络模型。在故障处理云平台上开发了基于Web的图形化建模工具,实现配电系统图模库一体化建模。

      3.2低压配电故障监测原理

      低压配电故障感知终端为一台嵌入式智能终端。设备输入为监测回路的三相电流、三相电压信号,采用频率跟踪和同步采样技术,模拟量经前置低通滤波后,采样变换为数字信号。故障分析计算采用全波傅里叶算法,具有较强的抗干扰能力。装置根据电流、电压突变特征判断是否发生短路故障。装置支持故障录波,录波报文包括触发时间和触发原因,触发原因为电压/电流越限或越限返回。

      录波内容为各相电压、电流有效值。故障录波长度为故障触发前5周波,触发后5周波,数据密度为4点/周波。启动录波的电压越限分4种,包括越上限、越下限、短时中断或停电、故障跳闸。装置可向边缘计算节点主动上报遥信量,包括回路带电/停电、跳闸、电流越限等,也可接收边缘节点查询上传故障录波数据。

      3.3边缘计算节点分布式协调故障处理

      低压配电系统按区域划分为不同分区,每一分区由一个边缘计算节点负责完成局部数据采集和故障分析计算。边缘计算节点和云服务平台建立同步机制,获取分区内的配电网络模型信息,并在本地存储模型信息。边缘计算节点部署了故障定位分析应用。实际运行中,边缘计算节点实时获取故障感知设备上送的数据信息,就地完成拓扑实时分析和故障监测、故障定位分析,把故障处理结果上送云服务平台。对于跨区域的故障定位分析,如越级跳闸,则由部署在故障处理云平台的云节点汇总分区上报信息后进行分析判断。

      3.4云平台海量数据分布式存储

      配电网络信息模型涵盖了关系型数据、实时数据、空间数据、图形数据、时间序列数据、文档型数据等多种数据对象模型。配电故障处理云平台设计要求支撑市级乃至省级低压配电网信息模型,要具备大规模配电设施建模、存储,并能提供实时读写访问、分析运算的能力。项目采用分布式能源模型服务(distributedenergymodelservice,DEMS)技术实现了海量配电网数据管理。

      DEMS是面向能源互联网领域,以关系型数据库为底层存储,以C++语言实现的一个跨平台、分布式能源网数据模型管理平台。DEMS的核心思想是通过纵向和横向分割实现“分而治之”:1)纵向分割,异构的业务数据对象归类处理。2)横向分割,海量数据分布式存储、分布运算。DEMS把能源网信息模型归类为关系数据、文档数据、时序数据、实时数据、图形数据五大类。对于每一类数据,DEMS采用逻辑节点组、逻辑节点、分层管理。一个逻辑节点可以映射到不同的物理存储设备上。一份数据可以在多个逻辑节点组内存储形成备份,DEMS负责管理数据同步和一致性。DEMS对外提供了统一的数据访问API接口。

      3.5故障处理跟踪管控

      配电故障处理系统在监测到跳闸故障,并成功定位故障后,即刻推送故障分析结果到运检人员移动作业终端,运检人员及时启动线下抢修服务。系统提供了完整的工单发送,现场签到,恢复供电上报管控流程。基于流程数据可精确分析故障抢修及供电恢复各环节时间占比,为不断优化抢修流程、提升工作效率提供决策依据。

      4工程应用实践

      4.1工程情况

      以合肥高新区智慧能源“互联网+”服务平台建设项目为契机,开发并实施了基于边缘计算的分布式配电故障处理系统。针对高新区内的43座用户变电站/光伏站实施自动化改造,加装配电感知终端和边缘计算节点,基于私有云构建了分布式配电故障处理云服务平台。边缘计算节点和云服务平台通过4G网络通信。

      4.2应用效果

      基于边缘计算的分布式配电故障处理系统实现了配电故障监测、定位、分析、工单、抢修上报全业务流程。低压配电系统中发生跳闸故障时,可第一时间由边缘计算节点感知并及时处理上报,可把故障感知和故障定位时间从小时级缩短到秒级,大大加快了故障抢修速度,缩短用户停电时间。

      5结语

      在泛在电力物联网的建设背景下,如何综合运用“大云物移智”等信息通信新技术,实时联接电力生产运行和消费各环节的人、机、物,全面承载并贯通电网生产运行,对电网运检部门提出了更高的要求。

      针对低压配电系统中故障感知缺失、故障处理周期长的现状,基于泛在电力物联网的技术架构和指导思想设计并开发了基于边缘计算的分布式配电故障处理系统,从感知层、网络层、平台层和应用层给出了系统解决方案。工程实践表面,系统可显著提高低压配电故障诊断和故障定位水平,加快故障处理速度,提升供电可靠性和用户满意度。该系统具有分区、自治、边缘故障处理能力,能大规模应用于地市和省级电网。

      参考文献

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      电力方向论文投稿刊物:电力系统保护与控制(半月刊)创刊于1973年,是由国家电网中电装备许继集团有限公司主管、国家电网中电装备许昌智能电网装备试验研究院(原许昌继电器研究所)主办的全国性电工技术类科技期刊

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