基于模糊均值聚類的調(diào)峰調(diào)頻信息控制方法研究

肖 飛,陸正嘉，吳佳偉

(1.國網(wǎng)上海市電力公司奉賢供電公司,上海 200122；2.國網(wǎng)上海市電力公司信息通信公司,上海 200072)

0 引言

隨著中國政府“碳達(dá)峰”和“碳中和”目標(biāo)的提出[1]，分布式能源得到了空前的發(fā)展[2]。在分布式能源發(fā)展建設(shè)中，接入了屋頂光伏、風(fēng)電、儲(chǔ)能等多種能源[3-4]。接入電力網(wǎng)絡(luò)信息呈多元化發(fā)展趨勢。通信信道包含光纖、電力線載波、5G、遠(yuǎn)距離無線電(long range radio,LORA)等多種類型[5]。部分分布式能源調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延較長，不能滿足電力市場交易的實(shí)時(shí)控制需求[6]。

國內(nèi)外許多學(xué)者對分布式能源調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延保障作了大量研究。文獻(xiàn)[7]提出了一種基于馬爾可夫的分布式能源調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延保障方法。該方法通過邊端協(xié)同控制，提高了控制信息時(shí)延的保障水平。文獻(xiàn)[8]提出了一種基于邊緣節(jié)點(diǎn)分析的控制信息時(shí)延保障方法，通過調(diào)整同步數(shù)字體系(synchronous digital hierarchy,SDH)狀態(tài)信息，進(jìn)行控制信息時(shí)延保障。文獻(xiàn)[9]提出了一種基于通信帶寬有效容量的分布式能源調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延保障方法，采用遺傳算法獲得最優(yōu)的控制信息時(shí)延。文獻(xiàn)[10]提出了一種基于可變控制信號的控制信息時(shí)延保障方法，以控制信號的平均時(shí)延最小為求解目標(biāo)，進(jìn)行控制信息時(shí)延保障。文獻(xiàn)[11]提出了一種基于四階累積量的控制信息時(shí)延保障方法，通過最小二乘濾波實(shí)現(xiàn)控制信息時(shí)延保障。由此可見，分布式能源調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延保障方法多樣，且取得了一定的成績。但由于分布式能源信道類型眾多，上述方法并不能有效解決調(diào)峰調(diào)頻控制信息保障的問題。

為解決分布式能源調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延保障的問題，本文提出了一種基于模糊均值聚類的調(diào)峰調(diào)頻信息控制方法(以下簡稱“本文方法”)。本文方法首先在分布式能源聚類的基礎(chǔ)上形成傳輸優(yōu)先級；然后建立不同類型設(shè)備網(wǎng)段的流量協(xié)作控制單元，對區(qū)域網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行統(tǒng)一控制；最后根據(jù)邊緣計(jì)算判斷當(dāng)前網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)是否越限，并對超過流量閾值的信息類數(shù)據(jù)進(jìn)行流量卸載，以降低調(diào)峰調(diào)頻信息號的傳輸時(shí)延。

1 控制信息時(shí)延保障框架

本文所述的基于模糊均值聚類的調(diào)峰調(diào)頻信息控制方法框架主要包括控制優(yōu)先級信息分析、流量協(xié)作控制建立、網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)流量卸載和控制信息時(shí)延保障這五部分內(nèi)容。

調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延保障框架如圖1所示。

圖1 調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延保障框架圖

在控制優(yōu)先級信息分析環(huán)節(jié)，對分布式光伏發(fā)電、分布式儲(chǔ)能、分布式可控負(fù)荷等分布式能源信息進(jìn)行聚類，并對分布式能源按控制、信息類劃分傳輸優(yōu)先級。在流量協(xié)作控制建立環(huán)節(jié)，建立多個(gè)網(wǎng)段的流量協(xié)作控制單元，以便對區(qū)域網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行統(tǒng)一控制。在網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，通過邊緣計(jì)算判斷當(dāng)前網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)是否超過閾值。在數(shù)據(jù)流量卸載環(huán)節(jié)，對超過流量閾值的信息類數(shù)據(jù)進(jìn)行流量卸載，保障控制信號傳輸?shù)男诺劳ㄐ?。在控制信息時(shí)延保障環(huán)節(jié)，通過控制任務(wù)優(yōu)先的方式，提高控制信號時(shí)延保障水平。

2 調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延保障模型

2.1 優(yōu)先級信息分析

分布式能源優(yōu)先級分析的目的是對分布式能源電力交易、量測、調(diào)峰調(diào)頻控制等信息進(jìn)行分類和優(yōu)先級排序[12-13]，確定優(yōu)先傳輸?shù)男畔㈩愋汀?/p>

模糊均值聚類方法[14]是基于類型劃分的聚類方法，通過構(gòu)建分布式能源隸屬度矩陣，判斷分布式能源樣本所屬的類別。分布式能源的集合為：

L={l1,l2,...,lna}

(1)

式中：na為分布式能源的個(gè)數(shù)；l為分布式能源。

聚類中心的集合為：

U={u1,u2,...,uk}

(2)

式中：k為分布式能源劃分簇的個(gè)數(shù)；u為聚類中心。

分布式能源優(yōu)先級模糊均值聚類的目標(biāo)函數(shù)為：

(3)

式中：ns為模糊均值聚類樣本數(shù)量；hsi為不同樣本的隸屬度；gai為不同樣本到簇中心的距離。

2.2 流量協(xié)作控制建立與網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)分析

建立流量協(xié)作控制建立單元的目的是將光纖、5 G、電力線載波等多個(gè)網(wǎng)段的的流量控制單元進(jìn)行聚合[15]，形成一個(gè)整體，以便進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)絡(luò)流量的統(tǒng)一控制。流量協(xié)作控制集合為：

J(u)={Ra,Ea,Qa,Za}

(4)

式中：Ra為光纖網(wǎng)段的流量資源；Ea為5 G網(wǎng)段的流量資源；Qa為電力線載波網(wǎng)段的流量資源；Za為LORA的流量資源。

網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)分析的目的是分析當(dāng)前網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量的負(fù)載率，通過邊緣計(jì)算判斷當(dāng)前網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)是否超過閾值。

流量分析統(tǒng)計(jì)為：

(5)

式中：nb為網(wǎng)段流量節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；w為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)；Δf為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)流量的閾值；δ為比較函數(shù)。

2.3 數(shù)據(jù)流量卸載與控制信息時(shí)延保障

當(dāng)檢測到網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量高于閾值時(shí)，對非調(diào)峰調(diào)頻控制類的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)流量卸載。數(shù)據(jù)流量卸載時(shí)，直接將電力市場交易、信息通信等數(shù)據(jù)卸載到邊緣計(jì)算(mobile edge computing,MEC)中心，并在MEC中進(jìn)行流量卸載處理。

首先，在智能MEC節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行多協(xié)作單元的集中控制。然后，通過上層的控制軟件實(shí)現(xiàn)各個(gè)分成MEC中心的高效協(xié)作和統(tǒng)一布署。最后，通過上層控制器實(shí)現(xiàn)MEC處理，以避免調(diào)峰調(diào)頻控制信息的南向和北向通信，從而減少數(shù)據(jù)通信傳輸帶寬占用、降低調(diào)峰調(diào)頻控制信息的業(yè)務(wù)時(shí)延。

控制信息時(shí)延保障的目的是降低調(diào)峰調(diào)頻控制信息的時(shí)延。首先，根據(jù)優(yōu)先級分類，將電力市場交易、信息通信等低級別的通信數(shù)據(jù)放入等待資源序列中；然后，將調(diào)峰調(diào)頻控制信息放入優(yōu)先序列中；最后，降低調(diào)峰調(diào)頻控制信息的時(shí)延，以提高控制信號的時(shí)延保障水平。

3 調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延保障仿真流程

本文方法仿真流程如圖2所示。

圖2 仿真流程圖

①分布式能源信息進(jìn)行聚類，并將分布式能源按控制、信息類劃分傳輸優(yōu)先級。

②建立多個(gè)網(wǎng)段的流量協(xié)作控制單元，以便對區(qū)域網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行統(tǒng)一控制。

③通過邊緣計(jì)算，判斷當(dāng)前網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)是否超過閾值。

④對超過流量閾值的信息類數(shù)據(jù)進(jìn)行流量卸載，保障控制信號傳輸?shù)男诺劳ㄐ拧?/p>

⑤通過控制任務(wù)優(yōu)先的方式，提高控制信號的時(shí)延保障水平。

4 算例分析

為驗(yàn)證本文方法的有效性，在某區(qū)域配電網(wǎng)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。其中：分布式光伏的數(shù)量為1 785個(gè)；分布式儲(chǔ)能的數(shù)量為567個(gè)；可控負(fù)荷的數(shù)量為3 976個(gè)。驗(yàn)證所采用的后臺(tái)服務(wù)器操作系統(tǒng)為Win Server，中央處理器為至強(qiáng)32核心3.2 G，內(nèi)存為128 GB。

4.1 控制信息優(yōu)先級分類

控制信息優(yōu)先級分類的目的是對分布式能源電力交易、量測、調(diào)峰調(diào)頻控制等信息進(jìn)行分類和優(yōu)先級排序，確定優(yōu)先傳輸?shù)男畔㈩愋汀?/p>

采用本文方法進(jìn)行分類，則控制信息優(yōu)先級分類如表1所示。

表1 控制信息優(yōu)先級分類表

4.2 網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性

網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性分析的目的是評估網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量的可靠性。該評估指標(biāo)的取值范圍為0～100%。其指標(biāo)值越大，網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性就越高。

選取網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)的流量數(shù)據(jù)包為1 000、2 000個(gè)、4 000個(gè)、5 000個(gè)、8 000個(gè)、15 000個(gè)、20 000個(gè)，對比本文方法與業(yè)界廣泛使用四階累積量方法的網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性。網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性對比結(jié)果如表2所示。

表2 網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性對比結(jié)果

由表2可知，本文方法網(wǎng)段節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)分析平均準(zhǔn)確性為99.7%，高于四階累積量方法的平均分析準(zhǔn)確率98.1%。

4.3 調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延分析

調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延分析的目的是驗(yàn)證本文方法的性能。該指標(biāo)值越小，說明性能越優(yōu)。

選擇調(diào)峰調(diào)頻控制信息100條、200條、300條、400條、500條、600條、800條、900條、1 000條，對比本文方法與業(yè)界廣泛使用四階累積量方法的時(shí)延。調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延分析對比結(jié)果如表3所示。

表3 調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延分析對比結(jié)果

由表3可知，本文方法在時(shí)延方面優(yōu)于四階累積量方法。

5 結(jié)論

為解決分布式能源調(diào)峰調(diào)頻控制信息時(shí)延保障的問題，本文提出了一種基于模糊均值聚類的調(diào)峰調(diào)頻信息控制方法。首先，對分布式能源信息進(jìn)行優(yōu)先級排序；然后，分析網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)流量是否越限，并針對越限的非調(diào)峰調(diào)頻控制信號流量進(jìn)行流量卸載；最后，在某區(qū)域配電網(wǎng)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。其結(jié)果驗(yàn)證了本文方法較業(yè)界廣泛應(yīng)用的四階累積量方法更有效。

下一步研究將結(jié)合電力市場交易信息的優(yōu)化控制，對本文方法作進(jìn)一步研究。