CN115459259B - 一种基于边缘计算的微电网协同调度控制*** - Google Patents
一种基于边缘计算的微电网协同调度控制*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于边缘计算的微电网协同调度控制***，解决的是调度难度大、效率低、精度低的技术问题，通过采用微电母网和多级微电子网，每个微电子网均边缘设置有微电网智能控制***；微电网智能控制***包括作为中央节点的微电网中央控制器，以及连接微电网中央控制器与微电网内部设备的连接装置，微电网内部设备为边缘节点；微电网中央控制器配置有数据库，数据库包括历史数据库、配置数据库及实时数据库；边缘节点设置有实时数据采集处理单元、本地处理器和边缘云计算估计单元；控制策略单元内包括多个控制策略以及控制策略评估单元，控制策略评估单元用于评估控制策略的技术方案，较好的解决了该问题，可用于微电网协同调度中。
Description
技术领域
本发明涉及微电网调度领域，具体涉及一种基于边缘计算的微电网协同调度控制***。
背景技术
能源枢纽(Energy Hub，EH)被定义为一种用于描述多能源***中能源、负荷、网络之间交换、耦合关系的输入-输出端口模型。作为能源网络的关键节点，能源枢纽在能源互联网扮演着重要角色，是多种能源间相互转化的中心，体现了多种形式能源的“横向突破”与“纵向突破”。从物理概念上，能源枢纽可以位于能源网络传输环节的关键节点，也可以位于能源网络末端消费环节。因此，能源枢纽可以被设计为多种技术实现方案。例如，微型热电联产是最基础和朴素的能源枢纽方案；基于电力电子变压器的电力路由器，解决分布式电源的接入问题；能源路由器解决能源与信号耦合问题；天然气的微型热电联产***(Micro-CHP)或氢燃料电池的热电联产***解决分布式能源供应问题。
现有的微电网协同调度存在调度难度大、效率低、精度低的技术问题，本发明提供一种基于边缘计算的微电网协同调度控制***，能够解决技术问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是现有技术中存在的调度难度大、效率低、精度低的技术问题。提供一种新的基于边缘计算的微电网协同调度控制***，该基于边缘计算的微电网协同调度控制***具有调度难度小、效率高、精度高的特点。
为解决上述技术问题，采用的技术方案如下：
一种基于边缘计算的微电网协同调度控制***，所述基于边缘计算的微电网协同调度控制***包括：
微电母网，与母网分布式设置连接的多级微电子网，上级微电子网是作为下级微电子网的能源供应体，每个微电子网均边缘设置有微电网智能控制***，每个微电网智能控制***根据微电子网的分布式层级结构组成微电网协同调度控制***；
微电网智能控制***包括作为中央节点的微电网中央控制器，以及连接微电网中央控制器与微电网内部设备的连接装置，微电网内部设备为边缘节点，包括能源供应体、能源消纳体、储能装置；
微电网中央控制器配置有数据库，数据库包括历史数据库、配置数据库及实时数据库；历史数据库和参数配置数据库采用面向对象的数据库，实时数据库采用嵌入式实时数据库；
微电网中央控制器包括中央数据接收单元、中央控制计算单元、控制策略单元；边缘节点设置有实时数据采集处理单元、本地处理器，实时数据采集处理单元、本地处理器连接有边缘云计算估计单元，边缘云计算估计单元为与当前边缘节点距离小于预定义值的微电网设备本地处理器；
控制策略单元内包括多个控制策略以及控制策略评估单元，控制策略评估单元用于评估控制策略；
步骤s1，定义控制策略评估质量指标为效率指数信息、安全性指数信息、稳定性指数信息，将每次控制策略控制过程的评估质量指标值记录；
步骤s2，定义控制策略评估模型为
其中，F表示控制策略历史使用总次数，Wi表示第i次使用质量在整个评估控制策略中的权值，Qi表示控制策略第i次控制的质量评估值；
其中，
其中，RS表示控制策略的评估质量指标数量，ωij表示第i次控制第j个质量指标的加权系数；
ωij＝(效率指数值Eij+安全性值Mij+稳定性值Lij)/3：
其中，效率指数值
和/>为归一化效率值曲线滤波后的横向向量值和纵向向量值；
安全性指数值
mij表示第i次控制的第j个质量指标的归一化变动向量值；
稳定性指数值
ux为第i次控制的第j个质量指标的归一化平均值；
步骤s3，将待评估的控制策略历史控制过程的评估质量指标值记录输入步骤s2的评估模型，得到评估结果；
步骤s4，判断评估结果，选取当前评估结果最优的控制策略作为目标控制策略。
本发明的工作原理：本发明设置多级微电网调度控制***组成微电网调度控制网络，相邻的微电网设备本地处理器互为边缘计算云服务器，对当前边缘节点进行边缘计算，减少微电网调度过程中的计算网络传输开销。同时，加入了控制策略的历史优劣性评估，从而选出最优的控制策略进行调度控制。
上述方案中，为优化，进一步地，所述边缘计算包括边缘加密计算，边缘加密计算包括：
步骤a1，根据预定义的秘密数据分级特征匹配出敏感数据xs；
步骤a2，对敏感数据xs和随机生成的空置矩阵做In乘法运算，无效部分数据；x′s＝xs×In，In为n阶的(0,1)矩阵；
步骤a3，将处理后的数据x′s输入本地神经网络以进行特征提取得到：xl＝Ml(x′s)，M(·)为预定义神经网络函数，Ml(·)注入层为l的神经网络函数，为扰动神经网络函数；
步骤a4，使用空置矩阵B约束xl，注入拉普拉斯噪声；
Δf为敏感度，δ为调节参数，lap()为拉普拉斯噪声范式，max()为最大值函数；
步骤a5，最后将经过扰动的特征传输至边缘节点的边缘云计算估计单元进行边缘计算；/>
优选方案中，为了在将边缘节点的本地数据传输至边缘云计算估计单元进行计算、处理、估计时的保密性，本发明通过在边缘计算时经过加密抽取一定特征的稀疏化，进而在边缘计算过程中减少计算的工作量并提高保密性。在边缘节点上级聚合服务器进行聚合，重构边缘计算的结果。既保证了效率，又保证了精度。
进一步地，所述微电网中央控制器还包括报警处理单元，报警处理单元在状态估计单元估计微电网运行状态故障是输出报警信号，并断开微电网与母网之间的联系。
进一步地，所述微电网中央控制器还包括时钟同步单元用于为微电网协同调度控制***提供高精度时钟信号。
进一步地，所述可控设备包括开关、光伏逆变器、储能双向逆变器、负载。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1，基于边缘计算的微电网协同调度控制***示意图。
图2，边缘节点设置结构示意图。
图3，边缘加密计算流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
本实施例提供一种基于边缘计算的微电网协同调度控制***，如图1，所述基于边缘计算的微电网协同调度控制***包括：
微电母网，与母网分布式设置连接的多级微电子网，上级微电子网是作为下级微电子网的能源供应体，每个微电子网均边缘设置有微电网智能控制***，每个微电网智能控制***根据微电子网的分布式层级结构组成微电网协同调度控制***；
微电网智能控制***包括作为中央节点的微电网中央控制器，以及连接微电网中央控制器与微电网内部设备的连接装置，微电网内部设备为边缘节点，包括能源供应体、能源消纳体、储能装置；
微电网中央控制器配置有数据库，数据库包括历史数据库、配置数据库及实时数据库；历史数据库和参数配置数据库采用面向对象的数据库，实时数据库采用嵌入式实时数据库；
如图2，微电网中央控制器包括中央数据接收单元、中央控制计算单元、控制策略单元；边缘节点设置有实时数据采集处理单元、本地处理器，实时数据采集处理单元、本地处理器连接有边缘云计算估计单元，边缘云计算估计单元为与当前边缘节点距离小于预定义值的微电网设备本地处理器；
控制策略单元内包括多个控制策略以及控制策略评估单元，控制策略评估单元用于评估控制策略；
步骤s1，定义控制策略评估质量指标为效率指数信息、安全性指数信息、稳定性指数信息，将每次控制策略控制过程的评估质量指标值记录；
步骤s2，定义控制策略评估模型为
其中，F表示控制策略历史使用总次数，Wi表示第i次使用质量在整个评估控制策略中的权值，Qi表示控制策略第i次控制的质量评估值；
其中，
其中，RS表示控制策略的评估质量指标数量，ωij表示第i次控制第j个质量指标的加权系数；
ωij＝(效率指数值Eij+安全性值Mij+稳定性值Lij)/3：
其中，效率指数值
和/>为归一化效率值曲线滤波后的横向向量值和纵向向量值；
安全性指数值
mij表示第i次控制的第j个质量指标的归一化变动向量值；
稳定性指数值
ux为第i次控制的第j个质量指标的归一化平均值；
步骤s3，将待评估的控制策略历史控制过程的评估质量指标值记录输入步骤s2的评估模型，得到评估结果；
步骤s4，判断评估结果，选取当前评估结果最优的控制策略作为目标控制策略。
本实施例设置多级微电网调度控制***组成微电网调度控制网络，相邻的微电网设备本地处理器互为边缘计算云服务器，对当前边缘节点进行边缘计算，减少微电网调度过程中的计算网络传输开销。同时，加入了控制策略的历史优劣性评估，从而选出最优的控制策略进行调度控制。
优选地，所述边缘计算包括边缘加密计算，如图3，边缘加密计算包括：
步骤a1，根据预定义的秘密数据分级特征匹配出敏感数据xs；
步骤a2，对敏感数据xs和随机生成的空置矩阵做In乘法运算，无效部分数据；x′s＝xs×In，In为n阶的(0,1)矩阵；
步骤a3，将处理后的数据x′s输入本地神经网络以进行特征提取得到：xl＝Ml(x′s)，M(·)为预定义神经网络函数，Ml(·)注入层为l的神经网络函数，为扰动神经网络函数；
步骤a4，使用空置矩阵B约束xl，注入拉普拉斯噪声；
Δf为敏感度，δ为调节参数，lap()为拉普拉斯噪声范式，max()为最大值函数；
步骤a5，最后将经过扰动的特征传输至边缘节点的边缘云计算估计单元进行边缘计算；/>
优选方案中，为了在将边缘节点的本地数据传输至边缘云计算估计单元进行计算、处理、估计时的保密性，本发明通过在边缘计算时经过加密抽取一定特征的稀疏化，进而在边缘计算过程中减少计算的工作量并提高保密性。在边缘节点上级聚合服务器进行聚合，重构边缘计算的结果。既保证了效率，又保证了精度。
优选地，所述微电网中央控制器还包括报警处理单元，报警处理单元在状态估计单元估计微电网运行状态故障是输出报警信号，并断开微电网与母网之间的联系。
优选地，所述微电网中央控制器还包括时钟同步单元用于为微电网协同调度控制***提供高精度时钟信号。
具体地，所述可控设备包括开关、光伏逆变器、储能双向逆变器、负载。
本实施例未详细阐述的可使用现有的设备或者模块予以实现。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员能够理解本发明，但是本发明不仅限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员而言，只要各种变化只要在所附的权利要求限定和确定的本发明精神和范围内，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
Claims (4)
1.一种基于边缘计算的微电网协同调度控制***，其特征在于：所述基于边缘计算的微电网协同调度控制***包括：
微电母网，与母网分布式设置连接的多级微电子网，上级微电子网是作为下级微电子网的能源供应体，每个微电子网均边缘设置有微电网智能控制***，每个微电网智能控制***根据微电子网的分布式层级结构组成微电网协同调度控制***；
微电网智能控制***包括作为中央节点的微电网中央控制器，以及连接微电网中央控制器与微电网内部设备的连接装置，微电网内部设备为边缘节点，包括能源供应体、能源消纳体、储能装置；
微电网中央控制器配置有数据库，数据库包括历史数据库、配置数据库及实时数据库；
微电网中央控制器包括中央数据接收单元、中央控制计算单元、控制策略单元；边缘节点设置有实时数据采集处理单元、本地处理器，实时数据采集处理单元、本地处理器连接有边缘云计算估计单元，边缘云计算估计单元为与当前边缘节点距离小于预定义值的微电网设备本地处理器；
控制策略单元内包括多个控制策略以及控制策略评估单元，控制策略评估单元用于评估控制策略；
步骤s1，定义控制策略评估质量指标为效率指数信息、安全性指数信息、稳定性指数信息，将每次控制策略控制过程的评估质量指标值记录；
步骤s2，定义控制策略评估模型为；
其中，F表示控制策略历史使用总次数，表示第i次使用质量在整个评估控制策略中的权值，/>表示控制策略第i次控制的质量评估值；
其中，；/>；
其中，表示控制策略的评估质量指标数量，/>表示第i次控制第j个质量指标的加权系数；
=（效率指数值/>+安全性值/>+稳定性值/>）/3：
其中，效率指数值；
和/>为归一化效率值曲线滤波后的横向向量值和纵向向量值；
安全性指数值；
表示第i次控制的第j个质量指标的归一化变动向量值；
稳定性指数值；
为第i次控制的第j个质量指标的归一化平均值；
步骤s3，将待评估的控制策略历史控制过程的评估质量指标值记录输入步骤s2的评估模型，得到评估结果；
步骤s4，判断评估结果，选取当前评估结果最优的控制策略作为目标控制策略。
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的微电网协同调度控制***，其特征在于：所述边缘计算包括边缘加密计算，边缘加密计算包括：
步骤a1，根据预定义的秘密数据分级特征匹配出敏感数据；
步骤a2，对敏感数据和随机生成的空置矩阵做/>乘法运算，无效部分数据；/>=/>×，/>为n阶的（0,1）矩阵；
步骤a3，将处理后的数据输入本地神经网络/>以进行特征提取得到：/>=/>，/>为预定义神经网络函数，/>注入层为l的神经网络函数，/>为扰动神经网络函数；
步骤a4，使用空置矩阵B约束，注入拉普拉斯噪声；
=/>；
=/>，/>为敏感度，/>为调节参数，/>为拉普拉斯噪声范式，/>为最大值函数；
步骤a5，最后将经过扰动的特征传输至边缘节点的边缘云计算估计单元进行边缘计算；/>=/>。
3.根据权利要求1或2所述的基于边缘计算的微电网协同调度控制***，其特征在于：所述微电网中央控制器还包括报警处理单元，报警处理单元在状态估计单元估计微电网运行状态故障是输出报警信号，并断开微电网与母网之间的联系。
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的微电网协同调度控制***，其特征在于：所述微电网中央控制器还包括时钟同步单元用于为微电网协同调度控制***提供高精度时钟信号。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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