基于分布式控制的UPS 調度自動化算法設計與實現

李 驛

（國網山東省電力公司濱州市濱城區供電公司，山東 濱州 256600）

0 引 言

隨著電力需求的不斷增長和電能供應的復雜性，不間斷電源（Uninterruptible Power Supply，UPS）在電力系統中的作用日益凸顯。為更加有效地管理UPS，提高電力系統的可靠性和健壯性，文章將深入研究一種基于分布式控制的UPS 調度自動化算法。

1 電源調度自動化需求分析

1.1 電能需求特征與動態性分析

在電源調度自動化的需求分析中，深入理解電能需求的特征與動態性至關重要。電能需求的特征主要表現為負載的周期性、季節性和即時性變化。對于周期性特征，不僅需要考慮每日負載曲線的規律性，還需要考慮每周、每月的周期性波動。季節性變化則涉及負載在不同季節的變化趨勢，考慮天氣、氣溫等因素對電能需求的影響。即時性的特征主要強調準確把握瞬時負載變化，如設備的啟停、用戶需求的瞬間波動。而電能需求的動態性體現在系統中可能發生的突發性變化，如設備故障、突發負載波動等。深入分析變化的速率、幅度和頻率等方面內容，有助于建立更為靈敏的電源調度自動化系統。

1.2 系統健壯性與可靠性要求

在電源調度自動化的需求分析中，系統的健壯性與可靠性要求是2 個關鍵考量因素。健壯性要求系統在面對各種異常工況或外界干擾時能夠保持穩定運行，如負載突然增加、通信中斷或傳感器故障等情況。系統要具備自適應能力，能夠迅速適應環境變化，保障電源調度的連續性。同時，系統要保證在長時間運行中不發生故障，為負載可靠供電。可靠性要求系統在各種工況下都能提供準確的調度決策，以滿足用戶的電能需求，主要包括對分布式控制架構、通信機制和算法設計的高度可靠性要求，以防止單點故障對系統整體性能的影響。

2 分布式控制在UPS 調度中的應用

2.1 分布式控制架構設計

在UPS 調度中，分布式控制架構的設計是基于多個UPS 不間斷電源（N系統）的分布式冗余配置，如圖1 所示。每個UPS 不間斷電源（N系統）都構成一個獨立的電源單元，擁有獨立的輸入和輸出電路。通過分布式輸出總線，實現多個UPS 不間斷電源（N系統）與關鍵負載的連接，采用3 重冗余和靜態轉換開關（Static Transfer Switch，STS）進行負載切換，以最小化故障對系統的影響。該架構支持雙電源負載，使負載可以連接2 個獨立的3 重冗余系統，增強系統的可用性。

圖1 分布式控制架構

2.2 數據通信與同步機制

在UPS 調度中，分布式控制的數據通信與同步機制采用高效的通信方式和精準的時鐘同步，確保多個UPS 不間斷電源（N系統）之間協同工作。采用行業標準，如分布式網絡協議3（Distributed Network Protocol 3，DNP3），實現UPS 系統之間的實時數據傳輸，主要包括負載信息和電能狀態等數據。同時，引入冗余通信路徑，如冗余以太網鏈路，以提高系統抗干擾能力，確保數據傳輸的可靠性[1]。同步機制則采用高精度的時鐘同步技術，如精密時間協議，以確保各個UPS 系統的操作時間一致，對于協調不同系統之間的負荷調度和能源管理至關重要，確保系統運行的協同性和同步性。

2.3 分布式算法的選擇與優化

在UPS 調度中，分布式控制的關鍵在于選擇和優化適當的分布式算法，以實現高效的負荷調度和能源分配。文章選擇采用改進的分布式模型預測控制（Domain Model Predictive Control，DMPC）算法，該算法結合模型預測控制和分布式控制的優勢。其數學模型為

式中：J表示性能指標；N表示優化時域長度；u表示控制輸入；x表示系統狀態；l和M分別表示時域內和時域末端的成本函數；xk表示系統在時刻k的狀態；uk表示在時刻k上系統施加的控制輸入；xN表示時域結束時系統的最終狀態。該算法通過在不同的UPS 系統間協同優化負荷和能源，最小化成本函數，從而實現整個系統的性能最優化。在算法的優化階段，考慮到分布式通信延遲和不確定性，引入狀態補償和健壯性設計，以確保在實際應用中保持高效和可靠。

3 UPS 調度自動化算法設計

3.1 負載預測與動態調整策略

在UPS 調度自動化算法設計中，負載預測與動態調整策略是至關重要的環節，具體流程如圖2 所示。通過采用先進的時間序列分析方法，深入挖掘負載數據，考慮季節性、周期性和即時性的影響。基于這些分析，建立了負載預測模型，使用自回歸積分滑動平均（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA）等算法，以高度準確性地預測未來的負載需求。在預測的基礎上，動態調整策略通過引入模型預測控制（Model Predictive Control，MPC）算法，實時響應UPS 系統。該策略不僅考慮當前負載需求，還綜合考慮電能狀態、系統約束和效用函數等因素，以最大限度提高電源利用效率。通過在線優化算法的動態調整，系統能夠實現對電能輸出的精確調整，確保在各種工況下都能保持高效、穩定的運行狀態[2]。

圖2 負載預測與動態調整流程

3.2 分布式能量管理算法

在UPS 調度自動化中，分布式能量管理算法通過優化電能的分配和調度，以提高系統的效率，并增強系統的可靠性[3]。考慮到分布式UPS 系統中的多個電源單元（N系統）的目標是保證系統可用性的同時最大限度地提高電源利用效率，分布式能量管理算法基于功率平衡的原理，通過動態調整各個UPS 系統的輸出功率，使得總體功率接近負載需求，并確保每個UPS 系統的負載水平相對均衡，其數學表示為

式中：P表示總體功率；Pi表示第i個UPS 系統的輸出功率。分布式能量管理算法通過實時監測系統狀態和負載需求，采用迭代優化的策略，動態調整每個UPS 系統的輸出功率，以實現負載均衡和能量利用的最優化[4]。同時，引入冗余路徑和快速切換機制，增強系統的抗干擾能力和可靠性。

3.3 故障容忍性設計

在UPS 調度自動化的算法設計中，故障容忍性是至關重要的設計考慮因素，其目的在于確保系統在面對電源、通信或其他硬件故障時仍能維持可靠的運行狀態。引入冗余配置，通過多個獨立的UPS 不間斷電源（N系統）進行分布式冗余配置。每個UPS系統都是獨立的電源單元，擁有獨立的輸入和輸出電路，從而保證一個模塊出現故障時不會對其他模塊產生影響，這種設計能夠系統的可用性。并采用分布式輸出總線，通過多個3 重冗余和STS 與關鍵負載相連，為系統提供了可靠的電源傳輸路徑，增強系統的冗余性。在系統中集成STS，用于實現不同UPS 不間斷電源（N系統）之間的負載切換。這種切換機制可實現在一個UPS 系統發生故障時無縫切換到另一個正常運行的系統，最小化故障對系統的影響[5]。搭配冗余電源線路，為雙電源負載提供2 條獨立的供電線路，自服務入口處實現了冗余，增強系統的可靠性。此外，系統設計考慮雙電源負載的特殊情況，支持了并行維護功能。即使在維護UPS不間斷電源（N系統）、開關裝置和其他配電設備時，系統也無須將負載轉換到旁路模式，確保關鍵負載的持續供電。最后，采用高效的通信協議，如Ethernet 標準協議，以實現UPS系統間的實時數據傳輸，引入冗余通信路徑，增強系統的抗干擾能力，確保數據傳輸的可靠性，從而為故障排查和修復提供有力的支持。

3.4 算法性能評估

為評估UPS 調度自動化的算法的MPC 算法、ARIMA 算法、分布式能量管理算法以及故障容忍性設計算法性能，使用負載預測準確度、能量管理效率、故障容忍性評分多個關鍵指標進行綜合評估，評估結果如表1 所示。由表1 可知：通過ARIMA 算法實現的負載預測準確度達到95.2%，表現出較高的負載預測能力；通過MPC 算法實現97.8%的負載預測準確度和94.6%的能量管理效率，表明MPC 算法在適應性和效率方面均取得顯著的優勢；通過分布式能量管理算法實現96.5%的負載預測準確度和93.2%的能量管理效率，證明其在實時響應和系統優化方面的良好性能；在故障容忍性設計算法方面，由于其特殊性質，采用了故障容忍性評分進行綜合評估，分值為1 ～10 分，故障容忍性設計算法獲得高達9.7 的評分，說明在面對電源、通信或其他硬件故障時，系統能夠維持可靠的運行狀態，展現出強大的故障容忍性。

表1 算法性能評估結果

文章所提出的UPS 調度自動化的算法在負載預測、能量管理和故障容忍性等方面均表現出色，在提高系統可用性、優化電能利用效率和應對意外故障方面展現出卓越性能。這些評估結果不僅證明算法設計的有效性，而且為UPS 調度自動化提供了堅實的技術支持。

4 結 論

在UPS 調度自動化算法設計與實現的研究中，文章引入分布式控制、數據通信、和優化算法，建立了一套全面而高效的系統，為UPS 調度自動化提供了一套綜合、可靠的解決方案，為電能系統的智能化與高效化運行奠定基礎。未來，繼續改進和擴展這一算法框架，以適應不斷變化的電力系統需求，推動電力行業的技術發展，實現更為可持續的電力供應。