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分享 | 基于數字孿生的區域能源互聯網協調優化方案

2025China.cn   2021年07月12日

  當前,基于當前國內經濟社會發展新形勢和世界能源發展新趨勢,各地都陸續建成了涵蓋能源數據庫、能源監測協調優化中心的區域能源互聯網平臺,并基于平臺實現了分布式電源、儲能、充電樁和可調負荷的持續接入。

  另一方面,伴隨著我國新能源規模的擴大和企業運營模式的創新,各地區域能源互聯網系統的源網荷儲協同運行面臨越發復雜的運行環境、運行約束和運行目標。具體來看,主要是以下三點:

  1. 直接管理大規模的分布式電源的調控難度大;

  2. 伴隨可再生能源發電量的提升,電網安全經濟運行面臨新能源消納與管控、電能質量諸多問題;

  3. 源、荷、儲地理分布式散、運行特性差異大,三者空間匹配度、時間匹配度差,優化協調調度難度大。

  現有系統運行仿真技術無法適應區域內源、網、荷、儲分散、靈活、互動的運行特點,無法有效降低分布式電源調度的復雜性和控制對象的數量級,難以通過特性等值、出力穩定性、可調控性和虛擬電廠的形式參與現有電力系統的調度。

  據了解,部分國內區域電力公司已經在變電站等場景展開數字孿生相關項目探索,通過實時采集傳感器數據,監測系統運行狀態,推演設備系統運行態勢,為反饋控制提供決策方案。對于電網業務來說,電網數字化技術的應用,對電網歷史數據資產分析、生產作業模式改變、設備運維成本控制、系統運行效率提升等領域都有明顯的提升作用。

  數字孿生是工業互聯網落地的核心和關鍵,目前實用場景主要有兩大類:一是產品數字化設計,主要體現為產品生命周期管理解決方案。二是產品使用過程的數字化,主要服務模式是基于狀態的維護。因此,積極基于數字孿生技術開展區域能源互聯網協調優化方案,能助力指導能源互聯網數字孿生云平臺建設,滿足多個區域、多系統之間的孿生體仿真運行以及在線交互,為新能源消納、變電站/換流站智能監測運維、電力系統安全穩定控制等能源互聯網典型業務場景提供運行推演決策支撐。

  對于“數字孿生”,我們通常將其定義為“物理對象或系統在其生命周期中的虛擬表示,使用實時數據來實現理解、學習和推理。因此,數字孿生體是真實電網的一比一的虛擬仿真鏡像。簡單來看,數字孿生體和真實電網的關系如圖所示:

  每一個物理世界中的電網設備在虛擬世界中都有一個與之相對應的數字孿生電網設備。數字孿生電網設備的輸入輸出表現與物理世界中與之對應的電網設備相同。物理世界中的電網設備運行數據通過傳感器采集后發送給虛擬世界中的數字孿生電網設備,用于數字孿生電網設備的模型校準。虛擬世界中的數字孿生電網設備模擬運行中產生的相關信息傳回物理世界中的電網設備,操控電網設備以提高電網運行效率。

  能源互聯網數字孿生系統由云平臺、容器平臺、容器治理、微服務、微服務治理、實時總線、消息總線等多個軟件模塊構成。各個軟件模塊協同工作,進行數據流轉、消息交互,共同完成能源互聯網數字孿生系統的業務需求。數字孿生模型之間通過實時總線交互,進行實時數據傳遞和相互影響,實現對電力系統的暫態模擬和穩態模擬;數字孿生模型之間通過消息總線交互,進行數據傳遞,實現低時間要求的電力系統穩態模擬、模型參數修正、模型參數查詢等功能。基于各個分布的私有云之間同步電網穩態數據和暫態數據,實現不同地理位置的數字孿生私有云的協同計算,實現對整個大電網的數字孿生模擬。通過北斗衛星校時、授時協議、多地同步原子鐘等手段,實現數據幀的時間同步。要注意電流的傳輸耗時、對時間同步數據進行必要的延遲處理以便真實的模擬出物理電網的狀態變化時序和各子電網相互影響的距離特征。

  數字孿生模型是運行在容器上的仿真程序,數字孿生模型根據模擬物理實體的不同屬性、精度以及響應速度要求,可以包含各種子模型,例如機理子模型、數據驅動子模型(神經網絡等技術實現)、3D構造模型、電磁暫態模型、穩態模型等。同時,數字孿生模型還包括模型適配器和自適應計算單元。

  1、模式適配器:用來跟第三方和歷史仿真程序進行適配,從而對外提供統一的標準接口,并能充分利用現有軟件資源。

  2、自適應計算單元:根據總線數據和自身參數的合理性校核,更改輸入輸出數據并反饋給連接的下游數字孿生模型,經多次循環后迅速達到系統平衡,實現數字孿生體的自我治理、自我適應、相互關聯、相互博弈的群體性智能能力。

  不同數字孿生子模型由數字孿生體總模型組織在一起,并提供對外界交互需求的自動路由功能,根據傳入數字孿生體的請求類型,自動路由分配到對應的數字孿生子模型進行處理,并反饋數據到數據需求方。對外提供標準化的統一接口,降低系統復雜度,提升數字孿生體系的可擴展性和插件化。

  從設備、封裝、計算三個方面構建數字孿生三級模型體系,包含一級設備模型,二級封裝模型,三級計算模型,提供能源互聯網仿真計算服務和人工智能訓練框架,支撐業務模型的迭代優化。

  一級設備模型:構建能源互聯網系統風力電站、光伏電站、儲能電站、可調負荷等相關孿生體模板,實現孿生體注冊與管理;

  二級封裝模型:對能源互聯網中的分布式能源進行聚合降維構成虛擬電廠,基于數據驅動技術對虛擬電廠爬坡率、電力潮流、出力上下限、調度成本等調度特性進行封裝,實現源荷儲孿生體向虛擬電廠的封裝;

  三級計算模型:構建優化調度算法,實現虛擬電廠和電網數據的實時融合、實時計算、動態分析、輔助決策,集成多尺度仿真模型,支撐能源互聯網系統的實時平衡、一次調頻、二次調頻。

  模型體系涵蓋能源互聯網系統的三道防線、一次設備和二次設備、軟開關等。因此,如何實現降低數字孿生體系的計算復雜度、實現數字孿生體模擬體系的可擴展性、扁平化、快速擴容能力等,建議是可以基于傳統有限元計算方法實現模型的計算。例如,最近出現利用機器學習AI求解電力網絡系統數字孿生模型PDE(偏微分方程)的新方法,即通過機器學習的方法自動對連續的物理方程進行離散化的方法,此類方法將預期帶來數字孿生模型的求解效率的大幅提升,機器學習得到的獲得PDE數值解的方法不僅在準確度上秒殺傳統的PDE離散方法,更是省去了傳統方法中需要對PDE構造不同的復雜離散格式的繁瑣工作,很適合能源互聯網數字孿生模型的求解和模擬。

  寄云科技NeuSeer工業互聯網產品,以基于數據智能的完整開發方案,為構建基于數字孿生的區域能源互聯網協調優化方案持續賦能。一方面,寄云科技為企業提供了豐富的工業數據采集和邊緣計算能力,支持公式指標計算、AI算法模型計算、規則計算、工業大數據湖和物聯網模型,幫助實現能源設備的實時狀態的采集和狀態監測;另一方面,寄云科技提供便捷的數據分析建模平臺以及工業可視化開發工具,以海量數據預處理、機器學習和人工智能建模分析以及模型在線部署能力,幫助企業通過智能的分析建模,有效挖掘數據價值,助力能源企業實現更全面的狀態監測和關鍵指標的性能預測,持續推動我國區域能源互聯網高質量升級發展。

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