梁 軍
(中國石化銷售有限公司海南石油分公司,海南 海口 570000)
CPS是綜合了計算資源、網絡環境和物理實體的多維復雜系統,通過計算、通信和控制(computing、communication、control,3C)技術的有機融合與深度協作,形成包含智能感知層,信息挖掘層,網絡層,認知層和配置執行層的5C架構(Connection,Conversion,Cyber,Cognition,Configuration),從而實現大型工程系統的實時感知、動態控制和信息服務[1-2]。
2006年2月發布的《美國競爭力計劃》中將CPS列為重點研究項目。同年在美國舉辦的CPS研討會上,美國國家科學基金會對CPS給出了如下的定義 :實體(Physical)是自然界中的或由人類制造的,遵循物理定理在連續的時間內運行的系統;網絡(Cyber)是利用計算、通信、及控制系統進行的離散及邏輯化管理;CPS是將實體與網絡的各個組成部分在所有層面和維度上緊密結合的系統,并對實體及網絡進行對稱性的深入管理。CPS通過融合虛擬的網絡世界和現實的物理世界,用一種全新的方式將人、機、物關聯在一起,改變了人與現實物理世界之間的交互方式,近年來已經受到工業制造、醫療和電力等領域的廣泛關注[3-4]。
當前,人類社會的發展對能源的需求不斷擴大,為緩解經濟發展與能源及環境之間的矛盾,必須不斷提高能源的利用效率。隨著風力發電,光伏發電等技術的興起,能源系統由傳統的集中式供能逐漸轉變為直接面對用戶的分布式供能;由傳統的單種能源獨立運行的系統逐漸轉變為以用戶集為核心,包含油、氣、電的區域綜合能源系統。區域能源的管理不斷趨于復雜化。
目前關于能源管理的研究主要針對集中式管理的系統,此類系統一般包括一個能源管理平臺,通過能源管控系統、能耗監控系統等實現區域能源的平衡和優化調度,提高能源的利用效率[5]。然而,對于包含多種形式,多種應用方式的分布式能源系統,集中式的優化控制難以達到兼顧各種能源效益的目的,且隨著區域能源網絡的復雜化,集中式的優化也將加大控制中心的工作負擔和系統的失控風險。因此,分布式優化技術逐漸興起,分布式約束優化問題的求解機制中,不存在集中式的全局控制,而采用多求解器的分布策略,其運行過程不同于集中管理的系統。
CPS技術的引入為能源管理提供了新的思路,將計算、通信和控制過程融入到現有的能源系統中將在很大程度上擴展能源管理的空間,并實現其分布式控制。本文對含油、氣、電的多能源系統進行分析,將分布式能源系統劃分為供能與用能兩部分,結合CPS的架構體系,研究區域多能源系統的分布式管理方法,為進一步實現能源的高效利用提供新的方向。
分布式能源系統對提高能源利用效率、促進可再生能源規模化開發、提高社會基礎設施利用率和能源供應安全,以及實現節能減排目標具有重要意義[6-7],圖1是一種典型的分布式能源系統供用能結構,不同于傳統的各能源系統獨立運行,此類能源系統中多種能源相互交叉,供能和用能來源呈現多樣化的趨勢。電力的來源既包含傳統的集中式燃煤發電,也包含燃氣發電和一些風力發電、光伏發電以及水力發電等;交通工具的多樣化使用能方面更加靈活,用戶可以根據具體需求選擇成品油、電力或天然氣作為動力來源。這些因素都導致了分布式能源管理的復雜化。

圖1 分布式能源系統的基本結構
分布式能源系統的管理目標是更高效地利用能源,更低的碳排放以及系統整體及其中的個體的高經濟效益。具體來講,有以下幾個方面:
(1)供需平衡是分布式能源管理的基本目標,也是高效用能的基礎。在分布式能源系統中,由于用能來源的多樣化,用戶行為的不確定性,供需平衡問題也變得更加復雜。
(2)分布式能源系統中的供用能個體應在自主性基礎上追求個體的最大利益。供能個體可以依據用能反應、環境條件和環境影響制訂用能價格,用戶則可對供能單元的價格調整做出獨立響應。
(3)對于系統的整體控制,需要收集系統的運行數據,分析供能行為和用能行為,對系統能源進行宏觀管理和規劃;統計用能個體的多種需求,通過合理調度削峰填谷,并使能源系統向低碳,高效,經濟的方向發展,必要時加入人為因素維護整個系統的穩定良性運行。
為實現上述目標,分布式能源系統需要具備一定的硬件和軟件基礎。除供能和用能實體外,其硬件系統主要包括傳感、控制、計算和通信等設備;軟件系統即其內部的個體決策算法與系統管理算法。
CPS為分布式能源管理實現上述目標提供了技術支持,其架構可以分為5個層次[8],如圖二所示。分別是智能感知層,信息挖掘層,網絡層,認知層和配置執行層,信息網絡和物理實體在這五個層次中實現了緊密結合。

圖2 CPS的5C架構
本文將分布式能源系統簡單劃分為供能和用能兩部分,供能個體和用能個體在系統中獨立決策,單獨控制,其CPS架構如圖3所示。

圖3 分布式能源系統管理的CPS架構
根據圖3所示的架構,分布式能源管理CPS將具有以下功能:
(1)智能感知
在供能和用能個體上加裝傳感和通信設備,可以對其供能或用能數據進行各種形式的采集和匯總,同時個體之間可以進行通信和交流,交換部分數據。在智能傳感網絡中預留插口,還可以滿足個體的即插即用。
(2)信息挖掘
在供能和用能設備端加入嵌入式分析算法,可以使智能感知網絡中的一部分數據在本地被分析利用,從而實現本地的智能化。這一層次主要用來評估設備的狀態和性能,并進行設備衰退變化趨勢計算、分析和預測,從而保證整個系統的安全性和穩定性。
(3)網絡
網絡層將接收來自整個系統的公開數據,并形成一個大數據環境,運行分析算法并進行大規模計算、知識挖掘和聚類分析。同時,網絡層也是供能個體之間、用能個體之間以及供能和用能個體之間交互的媒介,是整個系統交流的核心。
(4)認知
在集中式優化的系統中,認知層主要由系統所采用的優化算法構成,其主要作用是分析與決策,通過分析當前系統中供能和用能個體的目標和狀態,進行一體化模擬并做出決策。
而在分布式優化的系統中,認知層分為系統級和設備級兩個等級。系統級認知層主要負責綜合網絡外的信息和人為因素對網絡內部個體的決策進行干預,增加系統的協同性。設備級認知層主要由供能或用能個體的決策算法組成,分布式管理的理念正是在這一層次得到體現。兩個等級的認知層使供能個體與用能個體之間相互獨立,而又相互制約。
(5)配置執行
配置執行層主要組成為個體相應的控制驅動設備,無論是來自信息挖掘層中算法的指令還是來自通信設備由網絡接收的命令,最終都將通過控制驅動設備傳達至個體,從而使供能或用能個體做出反應。
上述架構與現有的各類能源實體進行深度融合,可以打破目前供能個體與用能個體的信息孤島模式,實現從供能到用能的信息協同,促進個體間的直接和間接交流,從而實現能源的供需平衡。在上述架構中加入分布式優化算法可以實現區域綜合能源的分布式管理,使系統中的個體在一定范圍內實現自身利益的最大化,保證整個系統的高經濟效益。
CPS深度融合了計算資源和物理實體,通過充分開發利用網絡計算資源,使物理系統運行效果和性能得到了優化。本文通過分析CPS的5C架構,將CPS與分布式能源系統進行深度融合,提出了分布式能源的管理架構。CPS加入能源系統可以使供能個體和用能個體向智能化的方向發展,增強能源之間的協同效應,促進分布式能源的充分利用與共享,從而提高能源的利用效率。