一种基于边缘智能的微电网云边协同控制系统

摘要

本发明提供一种基于边缘智能的微电网云边协同控制系统，所述系统包括云层、若干微电网分布式控制器和若干分布式感知单元，所述微电网分布式控制器分别与云层和分布式感知单元连接。所述微电网分布式控制器通过分布式感知单元采集微电网风力发电群组、分布式光伏、负荷单元、储能单元和可控微电源的运行状态数据，并上传给云层进行存储和制定微电网协调控制策略、能量调度策略，再由微电网分布式控制器根据运行状态数据识别和调用云层制定的协调控制策略和能量调度策略，并下发给分布式感知单元执行，实现了各单独微电网在云层相连和数据共享，提升微电网数据存储计算和历史数据挖掘、分析、利用能力。

说明书

技术领域

本发明涉及电网组网控制领域，尤其涉及一种基于边缘智能的微电网云边协同控制系统。

背景技术

随着可再生能源渗透率的不断提升，使得微电网系统在建设时间和地域空间上出现量大面广的趋势，多个孤立微电网的智能化集中运维与长距离分散地理位置之间矛盾突出，大量微电网并网对协调控制和统一调度提出了更高要求，同时使用的预测、优化类智能算法的进化对海量多维数据的需要迫切。在控制系统构建方面，现有的微电网工程项目通常采用就地单元层与监控层两层控制结构，监控层是该微电网系统监视控制、安全经济运行的决策层，根据就地层各单元上传的运行信息做出决策下发到就地层相应的物理元件执行，实现对微电网内各发电、储能单元、负荷单元的调度控制，存在存储计算能力有限、各自分散独立、数据不能共享、历史数据无法得到挖掘分析利用等问题。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种基于边缘智能的微电网云边协同控制系统，所述系统包括云层、若干微电网分布式控制器和若干分布式感知单元。所述微电网分布式控制器通过分布式感知单元采集微电网运行状态数据，并上传给云层进行存储和制定微电网协调控制策略、能量调度策略，再由微电网分布式控制器识别和调用云层制定的协调控制策略和能量调度策略，并下发给分布式感知单元执行，实现了各单独微电网在云层相连和数据共享，提升微电网数据存储计算和历史数据挖掘、分析、利用能力。

为达到上述目的，本发明采取的技术方案如下：

一种微电网分布式控制器，包括采集控制容器、数据存储容器、管理容器、通信容器和人工智能决策容器；所述通信容器分别与所述采集控制容器、数据存储容器、管理容器和人工智能决策容器连接，以根据微电网运行状态数据制定协调控制策略和能量调度策略。

进一步的，所述采集控制容器中设有风电采集控制APP、光伏采集控制APP、储能采集控制APP、负荷采集控制APP和可控微电源采集控制APP，具有对微电网运行状态数据采集以及计算控制功能。

进一步的，所述数据存储容器中设有数据读写APP、数据转存APP和数据管理APP，具有对所述采集控制容器采集的微电网运行状态数据进行统一管理的功能。

进一步的，所述管理容器中设有容器状态监测APP和容器管理APP，用于负责采集控制容器、数据存储容器、通信容器和人工智能决策容器的管理和部署。

进一步的，所述人工智能决策容器中设有能量调度决策APP、协调控制决策APP、无功控制决策APP和储能APP，以实现微电网在线运行决策及实时响应控制。

进一步的，所述通信容器中设有通信管理APP，用于实现各容器间信息交互的功能。

一种基于边缘智能的微电网云边协同控制系统，包括以上所述的微电网分布式控制器。

进一步的，所述基于边缘智能的微电网云边协同控制系统还包括云层和若干分布式感知单元；所述微电网分布式控制器分别与云层和分布式感知单元连接。

进一步的，所述云层中设有应用容器管理模块、数据资源管理模块和人工智能模型；所述应用容器管理模块与所述管理容器连接以管理各种容器；所述数据资源管理模块与所述数据存储容器连接以接收和管理微电网运行状态数据；所述人工智能模型与所述人工智能决策容器连接以制定并下发协调控制策略和能量调度策略。

进一步的，所述分布式感知单元包括风力发电群组、分布式光伏、负荷单元、储能单元和可控微电源，具有风力发电群组、分布式光伏、负荷单元、储能单元和可控微电源数据采集传输和决策指令执行功能。

本发明提供一种基于边缘智能的微电网云边协同控制系统，所述系统包括云层、若干微电网分布式控制器和若干分布式感知单元，所述微电网分布式控制器分别与云层和分布式感知单元连接。所述微电网分布式控制器通过分布式感知单元采集微电网风力发电群组、分布式光伏、负荷单元、储能单元和可控微电源的运行状态数据，并上传给云层进行存储和制定微电网协调控制策略、能量调度策略，再由微电网分布式控制器根据运行状态数据识别和调用云层制定的协调控制策略和能量调度策略，并下发给分布式感知单元执行，实现了各单独微电网在云层相连和数据共享，提升微电网数据存储计算和历史数据挖掘、分析、利用能力。

附图说明

图1为一种基于边缘智能的微电网云边协同控制系统结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。

以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

实施例一

如图1所示为一种基于边缘智能的微电网云边协同控制系统的组成结构示意图，所述系统包括若干分布式感知单元、若干微电网分布式控制器和云层，所述微电网分布式控制器位于整个系统的中间层，分别与分布式感知单元和云层连接。

所述分布式感知单元包括风力发电群组、分布式光伏、负荷单元、储能单元和可控微电源等，是微电网各源/储/荷分布式单元运行数据的就地采集和传输层，也是微电网分布式控制器的决策指令执行层，通过UART、USB、RJ11和LCD等接口与微电网分布式控制器连接。

所述云层与各微电网分布式控制器通过MQTT通讯协议无线连接，是各微电网运行数据协同共享、深度挖掘以及人工智能模型训练层；云层中设有应用容器管理模块、数据资源管理模块和人工智能模型；所述应用容器管理模块与微电网分布式控制器中的管理容器连接以管理各种应用容器；所述数据资源管理模块与微电网分布式控制器中的数据存储容器连接，以接收和管理数据存储容器上传的关于微电网运行状态的各种数据；所述人工智能模型用于根据微电网分布式控制器上传的运行状态数据制定微电网协调控制策略和能量调度策略，并下发给微电网分布式控制器。

微电网分布式控制器构成了微电网本地采集与智能控制的边缘层，依据云层的人工智能模型在线制定微电网的协调控制策略和能量调度策略，以满足微电网本地控制响应速度实时性要求。所述微电网分布式控制器采用容器架构，包括有采集控制容器、数据存储容器、管理容器(基于Dockers容器)、通信容器和人工智能决策容器，所述通信容器分别与采集控制容器、数据存储容器、管理容器(基于Dockers容器)和人工智能决策容器连接。

具体实施中，所述采集控制容器中设有风电采集控制APP、光伏采集控制APP、储能采集控制APP、负荷采集控制APP和可控微电源采集控制APP，用于完成对分布式感知单元运行数据采集和计算控制功能。所述风电采集控制APP用于完成所述风力发电群组一次设备运行数据的采集，完成发电设备逆变器的自治控制，并通过逆变器规约进行远程有功功率输出限制控制，同时解析运行控制决策指令并下发至风力发电群组执行。所述光伏采集控制APP用于完成分布式光伏一次设备运行数据的采集，完成发电设备逆变器的自治控制，并通过逆变器规约进行远程有功功率输出限制控制，同时解析运行控制决策指令并下发至分布式光伏执行。所述储能采集控制APP用于完成储能单元一次设备运行数据的采集，同时解析运行控制决策指令并下发至储能单元执行。所述负荷采集控制APP用于完成对负荷单元一次设备运行数据的采集，同时解析运行控制决策指令并下发至负荷单元执行。所述可控微电源采集控制APP用于完成对可控微电源一次设备运行数据的采集，同时解析运行控制决策指令并下发至可控微电源执行。

具体实施中，所述数据存储容器负责对采集控制容器所采集的微电网运行状态数据进行统一管理，并与云层的数据资源管理模块连接以上传微电网的运行状态数据，实现各微电网运行状态数据在云层集中和共享；所述数据存储容器中设有数据读写APP、数据转存APP与数据管理APP等，其中，所述数据读写APP用于实现实时数据读写功能，所述数据转存APP用于生成历史数据进行保存并转存的功能，所述数据管理APP用于实现数据的访问代理、维护和管理的功能。

具体实施中，所述管理容器(基于Dockers容器)负责微电网分布式控制器中各业务容器的部署，包括管理各业务容器中的APP部署和加装，并与云层中的应用容器管理模块连接以实时感知边缘设备的应用信息，快速获取应用最新版本，实现业务云边协同部署、远程管理等功能；所述管理容器包括容器状态监测APP和容器管理APP，所述容器状态监测APP用于监测微电网分布式控制器中各业务容器的应用信息以及版本信息等，所述容器管理APP用于管理微电网分布式控制器中各业务容器及其内部APP的部署和加装。

具体实施中，所述通信容器包括通信管理APP，主要作为消息总线通过MQTT协议来实现各容器间、各APP间信息交互的功能；部署原则包括：MQTT Broker(进行消息的存储和转发)部署在宿主机，客户端配置Broker的IP地址为虚拟网关的IP地址；eSDK部署在宿主机，作为MQTT客户端，连接同容器中的MQTT Broker，为容器中的APP提供高级应用开放接口；APP部署在容器中，作为MQTT客户端通过MQTT Broker与eSDK通信。

具体实施中，所述人工智能决策容器是提供边缘智能服务的高级应用部分，整体实现微电网在线运行控制决策，满足微电网本地控制响应速度实时性要求。所述人工智能决策容器中设有能量调度决策APP、协调控制决策APP、无功控制决策APP和储能APP；所述协调控制决策APP和能量调度决策APP分别负责依据云层训练的人工智能模型参数和决策识别参数，在线识别本地微电网的运行状态并智能制定控制微电网的相应的协调控制策略和能量调度策略；所述无功控制决策APP用于根据微电网电压及支路负荷计算储能逆变器及风、光设备的无功输出；所述储能APP具有储能单元运行状态自诊断与工作模式自设定功能，能自动通过临近负荷与储能单元当前状态完成储能工作模式设定。

本发明提供一种基于边缘智能的微电网云边协同控制系统，所述系统包括云层、若干微电网分布式控制器和若干分布式感知单元，所述微电网分布式控制器分别与云层和分布式感知单元连接。所述微电网分布式控制器通过分布式感知单元采集微电网风力发电群组、分布式光伏、负荷单元、储能单元和可控微电源的运行状态数据，并上传给云层进行存储和制定微电网协调控制策略、能量调度策略，再由微电网分布式控制器根据运行状态数据识别和调用云层制定的协调控制策略和能量调度策略，并下发给分布式感知单元执行，实现了各单独微电网在云层相连和数据共享，提升微电网数据存储计算和历史数据挖掘、分析、利用能力。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接或彼此可通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

以上仅为说明本发明的实施方式，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，不经过创造性劳动所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。