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智能用电技术浅析

2022-06-09

杨毅

(中国农业大学烟台研究院,山东 烟台 264670)

【摘要】智能用电是实现电网与用户之间实时交互响应,实施用电节能技术措施,提升服务水平的重要手段。探索智能用电技术的理论基础和发展方向,利于建设友好开放、双向互动的智能用电模式。

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关键词 智能用电;交互响应;技术措施

智能用电是实现电网与用户之间实时交互响应,满足互动营销需求,实施各项用电节能技术措施,提升服务水平的重要手段。可加强能源综合规划和用电需求侧管理,促进能源的合理使用与效率的提高,有利于减少大气污染,保护地球环境。探索适合国情的智能用电技术,利于建设友好开放、双向互动的智能用电模式、促进智慧城市的建设和发展。

1技术研究的理论认识

1.1需求侧管理(DSM)和需求响应(DR)理论

美国电力科学研究院1986年,首先提出DSM的概念,它是在负荷管理的基础上推行的调荷、节电工程,通过加强能源综合规划和用电需求侧管理促进了能源的合理使用与效率的提高,并减少大气污染,保护地球环境。逐步被世界各国采用。随着电力市场的发展与完善,电力系统的利益主体逐步多元化,需求侧资源在竞争市场中的作用正在被重新认识。把DSM分为长期机制和短期机制,这进一步丰富了DSM的内容。长效机制一旦实施将长期起作用,而需求响应DR是在短时间内起作用。为用于处理系统的急需调节运行状态引入,通过价格信号和激励机制来增加需求侧在市场中的作用,并将供应侧和需求侧的资源进行综合资源规划,是适应电力市场发展的必然要求。

1.2数值分析和数理统计理论

数值分析和数理统计是对采集能效数据高级处理的理论基础。根据数理统计和数值分析相关原理,对于现场短期实测电力参数和热工参量分别采用多元线性回归统计方法和非线性插值迭代方法进行数据辨识和拟合,最大程度上真实反映现场能效现状,为后续的能效评估提供有效的基础数据支撑。

1.3数据挖掘技术

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘所能发现的知识有如下几种:广义型知识,反映同类事物共同性质的知识;特征型知识,反映事物各方面的特征知识;差异型知识,反映不同事物之间属性差别的知识;关联型知识,反映事物之间依赖或关联的知识;预测型知识,根据历史的和当前的数据推测未来数据;偏离型知识,揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现,它的任务主要是分类、预测、时间序列模式、聚类分析、关联分析预测和偏差分析等。整个过程由数据准备、数据挖掘、模式评估、巩固知识和运用知识等步骤组成。数据挖掘的常用方法有决策树方法、神经网络方法、粗糙集方法、遗传算法。

1.4模糊控制理论

它是以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策略。模糊控制实质上是一种非线性控制,从属于智能控制的范畴。所谓模糊控制,就是在控制方法上应用模糊集理论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识来模拟人的模糊思维方法,用计算机实现与操作者相同的控制。该理论以模糊集合、模糊语言变量和模糊逻辑为基础,用比较简单的数学形式直接将人的判断、思维过程表达出来,从而逐渐得到了广泛应用。应用领域包括图像识别、自动机理论、语言研究、控制论以及信号处理等方面。

1.5数据可视化技术

数据可视化技术是关于数据之视觉表现形式的研究,基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。目前数据可视化已经提出了许多方法,这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

另外,目前已经开展的优化技术、空调系统热力学理论、现代通信和物联网技术、集群数据库管理技术、海量数据处理技术、信息安全技术等方面的理论研究,将为开展智能用电应用深化研究提供坚实的理论依据。

2智能用电的发展建设

2.1多种电价政策下家庭用电信息交互服务关键技术及应用

目前,国内正积极进行智能用户能量管理系统、智能家居和智能小区的研究与建设。在智能用户能量管理系统的研究中建立双向的通信联系,包括为用户提供实时电价和用电信息、监视和控制用电设备等,实现与电力用户信息相关的系统集成,与智能电网的实施相适应,最大限度地延长换代的生命周期。2010年6月,就选取过小区78 位住户进行智能化生活试点建设,安装智能家庭网关、智能交互终端、智能插座、智能家电等能效管理设备,家庭内部通信采用电力线通信和微功率无线通信相结合的方式;在小区部署社区主站,实现对家庭用能设备用电信息的汇聚。已于2011年2月建成正式投运。此外,对具体电价模式下智能用电系统也进行了研究,有文献提出了基于实时电价的智能用电系统框架,阐述了系统各部分的功能需求,给出了智能用电系统的信息流程,比较了实时电价阶段的智能用电与传统用电方式的不同。

2.2支撑工商业用户能效提升的用电节能关键技术

目前我国采取的支撑工商业用户能效提升的用电节能关键技术主要包括:使用节能型供配电系统,包括采用合理的供电电压、采用节能型变压器和采用无功补偿装接;选择节能设备,包括推广使用变频器、使用Y型高效电动机和节能型照明电器、使用低阻电缆,并合理选择导线截面;加强工厂用电管理,合理使用峰谷电力资源;加强工厂电力计量管理,大力开展能效电厂项目等。2005年以来,江苏、广东、上海等省市开展了能效电厂试点工作,北京、河北等地也正积极探讨能效电厂建设。广东省作为试点省利用亚洲开发银行(简称亚行)贷款开展能效电厂项目,项目计划先尝试在高耗能工商企业的电机工程改造、绿色照明、用高效变压器替换低效变压器和空调系统节能改造等方面实施。

2.3智能空调在电网负荷管理中的应用机理和关键技术

国内的研究主要集中在对智能空调的协调控制模型和算法设计上,有文献将模糊控制应用在智能空调上,设计了智能变频空调模糊神经网络控制系统,这样的空调不仅给人带来更舒适的感觉,而且节约更多的电能;有文献对中央空调轮停技术进行研究,由于建筑物的热惰性和循环水的蓄能性,可以在短时间内继续保持对建筑物的供冷能力,节约空调用电的同时不影响空调使用效果;有文献基于人体工程及非均匀温度场智能空调系统研究,通过对出风口进行控制,实现每个单元独立地温度控制,这种智能空调系统能实现自动与用户进行交互,从而降低空调功耗。总结国内研究发现,缺乏智能空调负荷控制管理平台的研究,缺乏基于需求响应下智能空调协调控制的研究。

2.4面向需求响应的智能用电数据在线分析关键技术

我国的大客户负荷管理和低压集中抄表系统已安装使用近千万户。国家电网公司在十多个个网省公司上线运行了营销业务系统,建成了营销分析与辅助决策系统。智能用电数据在线分析平台主要分析的数据包括家庭用户和工商业用户,可以进行远程能效评估和健康诊断。查阅相关资料,目前国内外还没有明确建设智能用电数据在线分析平台的项目,大多数围绕智能用电交互平台展开。

综上所述,国内对智能用电也开展了一些研究,但尚未形成完整体系,不能与传统的营销业务很好地结合。而基于传统营销模式的用电服务体系和业务流程难以适应未来灵活互动用(下转第258页)(上接第199页)电场景的需要,满足电力用户个性化、差异化服务需求的互动技术手段有待丰富,还需要在需求响应决策、仿真技术和用能评测管理技术等方面进行系统性研究,在用电互动支撑平台及系统集成等方面的进一步缩小与国外先进水平的差距,以能满足日益增长的灵活互动的智能用电需要。

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参考文献

[1]王广庆,谢传胜.电力市场营销基础[M].北京:中国电力出版社,2004.

[2]戴宇.市场运营环境下电力供应链优化协调研究[D].长沙理工大学,2010.

[3]张永民.智慧城市总体方案[J].中国信息界,2011(3):12-21.

[责任编辑:杨玉洁]

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