基于物聯網的智能配電臺區精準負荷控制策略研究

【關鍵詞】IoT；智能配電臺區；精準負荷控制

引言

隨著用戶用電負荷的逐步攀升，加之分布式電源接入數量的不斷增多，配電臺區的運行狀況變得愈發復雜。傳統配電臺區負荷管理技術在實現精準化負荷控制方面存在局限性，導致臺區供電可靠性降低、電能質量惡化等問題愈發凸顯。為提高配電臺區運行管理水平，需要對配電臺區的運行進行優化調控[1]，而IoT技術的興起與發展為新型配電臺區的負荷管理提供了全新的解決方案。借助于IoT技術的實時監控、數據采集功能，可以實現對用電負荷的精準控制，使配電臺區的運行更加安全可靠[2]。

一、IoT與智能配電臺區概述

（一）IoT概念

IoT是通過射頻識別、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通信，以實現智能識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。在智能配電臺區中，利用IoT技術，把各種電力設備、計量器具等相連，實現數據的實時傳輸與共享。

（二）智能配電臺區概念

智能配電臺區指通過應用先進的傳感器、通信、自動控制等技術，對配電變壓器及以下的設備與用戶進行實時的監測、分析、控制的一種配電系統。該系統可以實現數據采集、故障診斷、負荷控制等功能，提升配電臺區供電可靠性、供電優質化水平。

二、傳統配電臺區負荷控制存在的問題

（一）數據采集不全面

傳統配電臺區的負荷控制通常依賴于安裝數量有限的計量裝置，導致采集的數據點稀少，難以準確掌握配電臺區的實際負荷狀況。這種情況下，所獲取的控制數據較為模糊，使得負荷控制決策缺乏充分的負荷信息支撐，進而容易出現負荷控制不準確的問題。

（二）控制方式單一

傳統的負荷控制系統主要采用定時刻控制或者固定閾值控制的方法，缺少可調節性和靈活性，不能根據負荷的動態變化情況和電網的當前狀態來進行控制，易引發浪費和供電不足的狀況。

（三）缺乏實時通信

老式配電臺區各個設備之間的通信能力較弱，無法達到實時、互換共享數據的狀態，導致負荷控制指令傳達以及執行效果遲緩，不利于控制時間的有效性。

三、IoT技術在智能配電臺區中的應用

（一）數據采集

數據采集是智能配電臺區開展精準負荷控制的前提。通過對配電臺區內各種傳感器（電流傳感器、電壓傳感器、溫度傳感器、功率傳感器等）實時采集到的數據，包括電壓、電流、功率等信息[3]，來判斷各種設備的運行狀態以及用戶用電狀況。

電流傳感器實時監測電力設備的電流大小，來判斷設備的電流狀態是否過負荷。例如在變壓器進線側和出線側布置電流傳感器，根據監測的電流大小實時掌握變壓器的帶電負荷，指導變壓器合理帶電運行。電壓傳感器用于電力系統的電壓變化監測，當監測到的電壓數據異常變化時發布預警，保證電力設備安全工作。在電力設備的運轉過程中不可避免地會產生一定的熱量，如果溫度過高可能會影響到設備性能甚至導致設備故障。例如在開關柜中安裝溫度傳感器，監測開關柜內部溫度的變化，當溫度出現超負荷工作時，可及時采取降溫和檢修等措施進行降溫處理。功率傳感器主要用于電力設備功率監測，進行負荷分析和預測提供數據。對不同時期不同設備的功率進行數據分析，掌握用戶的用電習慣、用戶的負荷變化規律等，為負荷控制策略制定提供依據。對于采集的各種設備參數通過IoT網絡上傳到數據中心。IoT網絡可以選用ZigBee、WiFi、藍牙、遠距離無線電（Long Range Radio，LoRa）等多種通信技術保障數據傳輸的可靠性，數據中心作為數據匯總處理中心，為負荷控制提供了大量的數據支撐。

（二）數據傳輸

IoT具備多樣化的數據傳輸手段，例如無線通信、有線通信等。智能配電臺區的通信方式亦需依據具體情境進行選擇，以確保數據傳輸的實時性和準確性。無線通信方式一般具有傳輸速度較快、穩定性的優勢，但是對于一些距離較近的設備而言，可以選擇有線通信方式。一般的有線通信方式主要有以太網、RS485等。以太網的傳輸速度快，適用于大量的數據傳輸，比如數據中心到重要的電力設備，需要使用以太網進行通訊。而RS485的傳輸具有抗干擾能力好、傳輸距離遠的特點，往往用于多個傳感器和智能電表等設備之間的連接。對于一些分布比較分散的設備來說，無線通信方式更加有利于傳輸數據。無線通信方式的種類也有很多，比如ZigBee、WiFi、藍牙、LoRa、通用分組無線服務（General Packet Radio Service，GPRS）等。其中ZigBee是一種低功耗、短距離的無線通信方式，常用于傳感器網絡進行數據傳輸。WiFi的傳輸速度較快，通常用于距離較短、傳輸速度較快場合的數據通訊方式，比如智能電表和用戶終端之間的通信就可以采用WiFi。藍牙也是用于設備之間的短距離通信方式，比如手機與智能插座之間進行短距離數據通訊。LoRa是一種無線通信技術，是一種遠程、低功耗的通信方式，多用于大面積、分散設備的數據傳輸，比如農村范圍比較大的配電臺區中。而GPRS是一種遠程數據進行傳輸的通信方式，能夠幫助需要與遠程數據中心通信的設備。現實中可以綜合考慮設備數量分布、數據量、傳輸距離等因素來選用合適的通信方式。例如對于一個大型智能配電臺區，可以采用有線通信與無線通信相結合的方式進行，對于集中布置的設備使用有線通信方式連接至本地網關，然后使用無線通信方式傳輸至上位機數據中心。

（三）數據處理

數據中心對收集到的大量數據進行處理與分析，運用數據挖掘和機器學習等先進分析技術，提取出有價值的信息，例如負荷預測和設備故障診斷等關鍵數據。數據挖掘技術能對數據進行關聯分析、聚類分析、分類分析，發現數據之間的關聯與規律。通過對用戶的用電數據中進行關聯分析，揭示用戶的用電相關性，為負荷預測提供有力的數據支持。此外，對用電數據進行聚類分析，將用戶進行分類，分類標準包括用電習慣、負荷特征等，從而為負荷控制策略的制定提供堅實的數據依據。在數據處理分析過程中，常用的機器學習算法有時間序列分析、神經網絡、支持向量機等。時間序列分析是對已有的歷史負荷進行負荷預測，分析歷史負荷的發展趨勢；神經網絡具有很好的非線性映射能力，可對負荷數據進行建模和預測；支持向量機可對設備進行故障預測診斷，對數據進行分析，對設備的運行狀態進行診斷分析，發現設備存在的問題。通過對數據的處理分析，得到負荷預測、設備故障診斷等信息，為負荷控制策略的制定提供了數據依據。如根據負荷預測結果，對于電力負荷較高的設備，可以提前降低負荷運行或采取限電措施，合理調節電源負荷。對設備故障的結果進行分析，能及時地通知檢修人員對故障設備進行檢修，減少設備故障對配電臺區運行造成的影響。

四、基于IoT的智能配電臺區精準負荷控制策略

（一）基于實時數據的負荷預測

采用時間序列分析、神經網絡等方法，結合IoT采集的實時用電數據、歷史數據以及氣象數據等，對配電臺區負荷進行預測[4]。IoT采集的實時用電數據是負荷預測的基礎，其獲取的方式是通過采用IoT技術實時收集用戶的用電信息，如用電量、用電時間、用電設備種類等。歷史數據則是反映過去一段時間負荷變化情況數據的總和，其反映了用電負荷的周期性和趨勢性。氣象數據也是影響負荷的因素，常見的包括氣溫、濕度、風速等氣象數據。氣溫與濕度會顯著影響空調設備的使用，因此，在夏天，高負荷是由于空調的大量使用所致，而在寒冷的冬季，取暖設備則會造成較高的負荷。時間序列分析是一種應用較廣的負荷預測方法，其可以以歷史負荷數據的時間序列特征為基礎，利用數學模型加以預測，其主要模型包括自回歸積分滑動平均模型、指數平滑模型等。上述時間序列模型均可根據歷史數據的趨勢、季節性、周期性等特性對未來的負荷變化情況進行預測。

神經網絡是一種模擬人類神經系統的計算模型，其涵蓋大量的非線性映射功能，能夠將所學樣本通過這些非線性映射進行高效預測。負荷預測中常見方式有神經網絡預測，如可以使用多層感知機、長短期記憶（Long ShortTerm Memory，LSTM）等神經網絡模型來預測負荷數據，其常見的數據處理方式為通過多次對輸入數據進行映射，對其進行負荷變化預測。LSTM尤其擅長處理時間序列數據，LSTM能夠記住長期的時間信息，能夠更準確地建模和預測負荷的動態變化。準確的負荷預測能夠提前為負荷控制留出提前量，使控制策略更趨于科學化和合理化，例如在負荷高峰期到來之前提前啟動備用電源或調整電力設備的運行狀態，以滿足用戶的用電需求。

（二）動態調整控制參數

動態調整負荷控制參數，是指根據實時的負荷情況以及電力設備的運行狀態[5]對負荷控制參數的調整。由于智能配電臺區的負荷情況以及電網的運行狀態都是不斷變化的，因此需要實時檢測這些參數，并根據變化情況進行控制參數的動態調整。當負荷處于高峰時，為了避免電網出現超載現象，可以適當降低一些非關鍵負荷的功率。這些非關鍵負荷就是一些非生產性的設備，可以暫時停止運行，例如路燈、景觀照明、非生產性空調等。通過降低非關鍵負荷功率，可以解決當前電網負荷的壓力，并且保證電網的運行安全。在負荷谷值時可以增加一些可調負荷的用電量，可以根據電網要求調節其負荷功率的電力設備，包括蓄熱式電暖器、電動汽車充電樁等。在負荷谷值時，可利用這些可調負荷增加其用電量，將多余的電能儲存起來，并在負荷高峰時再釋放出來，從而實現對負荷的平衡以及優化。動態調整控制參數還可以根據電網的運行狀態進行調整，例如電網的電壓會由于各種原因出現波動，此時可以利用控制電力設備的無功補償裝置，并以此控制電網電壓的穩定性。電網頻率也會由于多種原因出現頻繁的波動，此時需要通過控制發電機的出力功率來維持電網頻率的穩定。

（三）需求響應控制

通過IoT技術，可以實現與用戶的實時通信以及實施需求響應控制。當電網面臨供電緊張狀況時，系統可向用戶發送信號，鼓勵用戶減少用電量或調整用電時間。需求響應控制是指電網向用戶提出具體需求，并通過經濟激勵手段引導用戶改變用電行為，這是一種基于市場機制的負荷控制策略。電網可以在負荷高峰期對用戶的用電實行較高的電價，通過提高用電價格，讓用戶感覺到此時用電成本較高，自行減少用電量或者調整用電時間段。在電網負荷低峰期，實行低電價，讓用戶增加用電量，用戶可以根據自身情況選擇響應。對那些對用電成本比較敏感的用戶，比如工業用戶和商業用戶，可以比較容易地實施需求響應控制，減少用電量或者調整用電時間段。對于居民用戶，通過部署智能電表和智能家居設備，能夠實現對用電設備的遠程操控，并依據用電價格信號自動調節用電時段。當用戶積極響應需求響應控制時，不僅能減少用電量，還能靈活調整用電時段。電力部門可對參與需求響應的用戶提供一定的經濟補償，以此激勵更多用戶加入需求響應控制行列，從而有效緩解電網供電壓力，提升電網運行效率。

（四）分布式電源協同控制

分布式電源的大量接入促使智能配電臺區需要實現分布式電源與負荷協同控制。分布式電源主要包括太陽能光伏、風力發電和生物質能發電等類型，這些電源具有間歇性和隨機波動的特點，因而會對配電臺區的功率平衡和電能質量產生一定影響。通過IoT技術可以實時監測分布式電源發電和負荷用電情況，在分布式電源上安裝傳感器，實時監測發電功率、電壓、頻率等參數，掌握分布式電源的發電運行狀態；通過IoT技術實時監測負荷用電情況，了解負荷用電變化。合理的分配分布式電源的輸出功率，以滿足配電臺區功率平衡及電能質量要求。當分布式電源發電功率大于負荷用電功率時，可將剩余電能儲存備用或向電網輸出；當分布式電源發電功率小于負荷用電功率時，可開啟備用電源或者調整負荷用電量，滿足負荷用電需求。

在分布式電源協同控制中還應考慮分布式電源的協同配合。分布式電源具有不同類型，不同類型的分布式電源具有不同的發電特性，比如太陽能光伏的發電功率在白天較大，而風力發電在晚上、大風天氣發電功率較大。在分布式電源協同控制中，應該合理調度不同類型的分布式電源，提高分布式電源利用效率，減少對傳統電網的依賴。

結語

文章所提出的基于IoT的智能配電臺區精準負荷控制策略，可以有效解決傳統臺區負荷控制中存在的問題。利用IoT實現了數據的準確采集、傳輸以及準確分析與判斷，為負荷控制奠定了基礎。精準負荷控制策略可以根據不同情況準確調整相應的控制參數，根據需求實時控制負荷，保證臺區負荷的平衡與有序性，提高了配電臺區的運行質量和穩定性。具體的應用實踐證明，該策略能夠取得良好的應用效果和可應用性，未來隨著IoT技術水平的不斷提高，可以實現更智能的臺區負荷控制。

參考文獻：

[1] 張培杰，金成峰，靳松，等.基于智能融合終端的配電臺區優化調控系統設計[J].光源與照明，2025（02）：240242.

[2] 孫晶晶，姚彥良，陳麗紅，等.基于智能配電臺區變壓器狀態監測組件設計[J].電工技術，2024（S1）：89.

[3] 蔡啟兵，徐京生，魏偉，等.智能電網質量分析裝置設計及實現研究[J].電工技術，2025（02）：146148.

[4] 華光輝，郝雨辰，嵇文路，等.含分布式新能源配電臺區實時信息采集與協同控制[J].節能，2024，43（12）：14.

[5] 呂懷軍.基于電力物聯網的智能配電臺區應用及智能運維探索[J].電力勘測設計，2024（11）：8186.