基于物联网的智能配电网络优化与管理

基于物联网的智能配电网络优化与管理

邢鹏飞

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摘要:物联网技术的发展为优化和管理配电网络带来了新的机遇和挑战。本文着眼于利用物联网技术来提高配电网络的可靠性、效率和智能化水平。首先阐述了当前配电网络面临的主要问题,如能源浪费、供需失衡等。然后介绍了物联网在配电网络优化管理中的应用前景,包括实时监测、自动控制、需求侧响应等。接着探讨了基于物联网的智能配电网络架构设计和关键技术。最后总结了本文的主要工作,并对未来研究方向进行了展望。

关键词:物联网;配电网络;优化;管理;智能电网

引言:

随着经济社会的快速发展和人民生活水平的不断提高,对电力供应的需求也与日俱增。传统的配电网络已难以满足现代社会对电力供应的高要求。为建设高效、可靠、绿色的未来电网,迫切需要革新配电网络的管理模式。物联网(IoT)技术为优化和智能化配电网络提供了有力支撑...

1.当前配电网络面临的挑战

1.1 能源浪费严重

配电网络是电力系统的重要组成部分,负责将电能从变电站输送到最终用户。然而,传统的配电网络管理方式存在诸多不足,导致能源的利用效率低下。一方面,由于缺乏实时监测和优化调度,线路损耗和无功功率较高,造成大量能源的浪费。另一方面,由于用户用电行为的盲目性,峰谷差异显著,使得电网的资产利用率不高,峰值时段需要投入更多发电机组,加剧了能源的损耗。

1.2 供需失衡

当前配电网络的供需矛盾日益突出。用电高峰时段,电网往往处于供不应求的状态,而在谷区则出现电力资源闲置的情况。这种供需失衡不仅影响用户的用电体验,也给电网的安全经济运行带来了挑战。造成这一问题的原因是多方面的,包括用户用电行为的随意性、电网调节手段的滞后性、新能源接入扰动的加剧等。如何平抑供需曲线,均衡电力资源的配置,是亟待解决的难题。

1.3 设备老化

由于配电网络的建设和改造滞后于电力需求的快速增长,导致很多地区的配电线路设备已接近或超过了其使用年限,设备老化、能力下降的问题日益凸显。老旧的线路设备不仅存在安全隐患,而且使电网的运行效率大幅降低。如何更新改造这些落后设施,并提高资产的管理水平,是摆在电网公司面前的一大挑战。

1.4 管理滞后

传统的配电网络管理模式存在诸多弊端,如人力和经验依赖大、自动化和智能化程度低等,已难以适应当前电网的快速发展步伐。过时的管理理念和做法制约了电网的高效运行,也加剧了上述能耗浪费、供需失衡等其他问题的产生。创新管理模式、提高智能化水平是配电网络现代化发展的迫切需求。

2.物联网在智能配电网络优化管理中的应用

2.1 实时监测

物联网技术通过部署大量传感器和智能终端,可获取配电网络运行状态的海量数据,并通过先进通信技术实时高效传输至控制中心。基于这些实时数据,电网公司可及时发现安全隐患、动态分析关键参数,为优化决策提供依据。

2.2 自动控制

根据实时监测数据,物联网技术可通过智能算法自动调节电网参数,实现自动化远程控制和配电网源、网、荷的协调控制,最大限度释放网络潜能。发生故障时也可自主隔离故障区域,提高供电可靠性,降低人工操作依赖。

2.3 需求侧响应

物联网为深入开展需求侧响应奠定了坚实的基础。可靠的实时用能数据使得需求响应服务公司能够精准识别出高峰时段的大用户,并针对性地实施错峰用能、削峰填谷等措施,从而削减电网的高峰负荷、平抑供需曲线。另一方面,物联网技术也为用户参与需求响应创造了便利。用户可通过智能家居系统远程控制家电的运行,降低用电量;也可以与电网公司或服务商达成协议,在紧急情况下自动减载特定用电设备,以换取相应的经济补偿。需求响应的开展有助于提高电网资源的利用效率、增强系统的调节能力。

2.4 新能源接入

新能源发电如风电、光伏发电的大规模接入给配电网络的运行带来了新的挑战,也对其管理提出了更高要求。物联网技术在这一领域具有重要应用前景。一方面,通过实时监测和自动控制手段,可以实现分布式新能源电源与配电网络的高效协调,避免间歇性功率的激增导致电网波动。另一方面,借助物联网平台,小型新能源电源可以聚集起来形成虚拟电厂,扩大调节能力,提升并网效益。

3.基于物联网的智能配电网络架构

3.1 通信网络层

通信网络是智能配电网络的神经中枢,负责各种设备之间的数据传输与信息交互。通信网络层由有线和无线通信网络组成,可采用以太网、电力线载波、4G/5G蜂窝网络、低功耗广域网等多种技术。有线网络传输可靠但成本高,无线网络则可大幅节省布线开支。两者可形成异构网络,实现互补。通信网络层须满足低时延、高带宽、广覆盖等要求,以确保实时性、安全性能。

3.2 传感层

传感层是智能配电网络的"眼睛"和"耳朵",通过大量分布式传感设备收集线路、变压器、用户等相关数据。传感设备的类型包括电能计量装置、故障指示器、环境监测设备等。这些设备借助通信网络与控制中心连接,构成了配电网络的感知系统。可靠高效的数据采集是实现优化管理的基础,因此对传感设备的测量精度、时效性、可用性有较高要求。

3.3 网络管理层

网络管理层是智能配电网络的"大脑",负责根据采集到的数据进行决策和控制。该层包括数据处理中心、智能管理系统等。数据中心负责海量监测数据的存储、汇总和分析,提供决策支持;智能管理系统则依据大数据分析结果对电网设备进行配置和自动调节。管理层的核心是各类算法模型,如负荷预测、能量管理、故障诊断等,这些模型需具备自学习优化能力。此外,网络管理层还需要与电力市场、新能源电站等外部系统进行对接和协同。

4.关键技术

4.1 大数据分析

实现智能配电网络优化管理的基础是对海量监测数据的高效分析和利用。大数据分析技术可以从庞杂的原始数据中提取有价值的信息,为决策提供依据。如负荷数据分析可用于负荷预测和分类计费,线损数据分析则有助于发现线路故障,环境数据分析可支持设备状态评估等。大数据分析包括数据清洗、建模、挖掘、可视化等多个环节,涉及多源异构数据融合、在线实时处理等诸多挑战,需要数据挖掘、机器学习等多学科理论与技术的支撑。

4.2 智能优化算法

智能优化算法是配电网络优化管理的"大脑",用于指导电网的自动化运行控制。一方面,优化算法可应用于电网配置优化,如无功优化、潮流优化等,提高供电质量和资产利用率;另一方面,优化算法也可用于辅助决策,如故障诊断、检修方案优选等。常见的优化算法有遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等,近年来机器学习算法如深度强化学习也得到广泛应用。算法需具备在线实时优化、自主学习等能力,以适应电网运行的高度动态复杂性。

4.3 云计算与边缘计算

云计算和边缘计算是支撑智能配电网络的两大关键技术。云计算平台具有海量存储和计算能力,可为配电网络提供大数据分析、智能优化决策等服务。云计算采用资源池技术,可根据需求动态调配计算、存储等资源。与此同时,边缘计算也日益重要,它利用就近的计算节点对数据进行处理,降低时延、减轻核心云的压力。云-边一体化架构可满足配电网络低时延、高可靠等严苛要求,是未来发展方向。云计算与边缘计算的融合也为配电网络的横向虚拟化和纵向分层控制奠定基础。

结语:

本文在分析当前配电网络面临的挑战基础上,阐述了物联网在优化和智能化配电网络管理中的重要作用。提出了基于物联网的智能配电网络总体架构,并重点探讨了实现这一架构的关键技术。未来,物联网与5G、人工智能等新兴技术的融合将进一步推动配电网络向智能化、自动化和绿色化方向发展。

参考文献

[1]王耀东.基于物联网的配电网络智能监控系统[J].电气技术与经济,2024,(04):177-179.

[2]李毅超,高毅,刘辛彤,等.基于域信任管理的配电物联网通信与网络安全防护技术架构研究[J].电气时代,2023,(06):48-51.