能源与信息基础设施的协同

清华大学 曹军威

1 协同概述

信息基础设施与能源基础设施发展的内在动因，决定了信息能源基础设施走向融合一体化发展的道路。未来信息基础设施以数据中心为核心，通过高速通信网络相连接，同时支持物联网和移动互联网的接入，其发展过程中遇到了明显的能源瓶颈；同时，智能电网与能源互联网的发展对信息化、智能化的要求越来越高，迫切需要新一代信息技术的支撑。信息能源基础设施之间的功能、性能等方面的互补性也为其融合一体化提供了经济可行性。

总的来说，信息通信与能源电力结合发展分为3个阶段。第一个阶段为数字化、信息化阶段。此时，信息通信为能源电力行业提供服务，带来方便、快捷等好处。第二个阶段为智能化阶段，也就是智能电网阶段。在该阶段，信息通信成为能源电力基础设施不可或缺的组成部分，以信息流与能量流的结合为特征。第三个阶段为信息物理融合阶段，表现为信息通信基础设施与能源电力基础设施的一体化，也就是信息能源基础设施一体化意义下的能源互联网阶段。

能源互联网的最终目的，是实现能源的有效利用，在提高能源利用效率的同时，实现分布式可再生清洁能源对传统石化能源的逐步替代，通过供需匹配，减少能源生产的开销，提高用户的用电质量体验，降低用电消费成本，实现发电商与用电用户的双赢。这一切，离不开与信息基础设施的协同。通过能源与基础设施的协同，可以保证电力网络和设备的状态信息实时传输、分析和监控。下面对信息基础设施应用于能源互联网的各种功能与能源的协同控制进行逐一介绍。

2 信息采集监控与能源的协同

为了实现能源的有效生产、传输和消费，需要对整个电力网络的发电、输电、变电、配电和用电整个过程进行有效的信息采集与监控，这与底层的信息采集监控基础设施密切相关。通过信息采集与监控设备，可以实时采集电网各个方面的相关细节数据，从而辅助控制管理人员以及自动智能控制设备，对全网运行状态有清晰、全面的了解，从而及时有效地做出相关决策和命令，并通过底层监控设备对相关命令的即时、正确执行，可以有效应对电力传输网络中可能出现的各种故障或功能失常，保证能源的安全、高效、鲁棒传输。信息采集监控基础设施可以看作能源互联网的“耳、鼻、眼”。

采集监控是能源互联网运行的基础，采集监控结果的实时性、精确性和完整性决定了能源互联网的整体性能。采集监控类包含标识、传感、集中、现场控制等4类技术。

2.1 标识技术

标识技术包括RFID、二维码、三维码、生物特征识别（虹膜、指纹）等，其中RFID（射频识别）技术在电力系统应用最为广泛。

RFID利用射频通信技术，无须与被测物体接触就能进行信息交互。利用RFID技术，可以实现设备身份信息的自动化识别。

利用RFID技术结合定位技术，可以实现智能电网中的资产管理和远程信息管理系统的构建。同时，在电力线上实现RFID技术，也有人提出该技术不需要天线，可以对设备的接入进行识别。

在能源互联网中，为了保证能源的正常传输，人与设备或设备与设备之间的通信必不可少，物联网标识是设备自动化操作的前提条件。随着技术的发展，RFID标识技术将与传感等技术相融合，实现标识、传感、控制一体化，其感知距离和准确度也将大幅提高。

2.2 传感技术

传感功能一般通过使用嵌入式传感器（或传感器网络），对电网内主要设备、线路和环境进行监测或控制，采集设备的状态量、电气量或量测量。通过信息交互，传感设备可以形成SCADA、WAMS或CMA/CAC/CAG等监测系统的终端侧。

电力系统可以使用具备多维状态综合感知能力的、可在复杂电磁环境下长寿命工作的传感电气集成装置、柔性纳米传感装置、无线传感装置等新型传感器，如智能间隔棒、无线红外点阵温度传感器、无线电压相位传感器，无线电缆屏蔽层泄漏电流传感器等，以及具备多感知节点覆盖、不同通信方式协同接入能力的汇聚网关及汇聚控制器装置。

用于电力的物联网传感器网络已经被广泛研究，包括信息模型及其应用，可以帮助数据包避开拥塞区域的路由协议，及其在网络的安全性问题等。基于传感器网络，用于电网需求侧能量管理的网页服务也被提出，可以为智能家居节省能源。

传感是智能感知和智能量测的基础，在能源互联网中将得到广泛应用。传感设备将向着网络通信自组织化、高带宽利用率、受环境影响小、能源自供给等方面发展。

2.3 信息集中技术

为了合理利用网络频谱资源和时间资源，减少传输能量开销和通信包头开销，本地集中处理必不可少。经过集中处理，在共享通信资源的同时，可以有效去除噪声，恢复丢失的部分数据，去除信息中的冗余，提高网络的并发用户数量。

由于能源互联网所收集的数据量巨大，且存在着噪声和丢失，因此数据集中将是一项很有价值的工作。未来的数据集中将着重于提高本地信息处理性能和效率，降噪，提取本质特性数据等方面。

2.4 现场控制技术

利用电力网络通信，可以对相关设备进行自动化现场控制，主要控制设备包括变送器、保护装置，继电保护和自动化设备等。受控设备可以及时接收网络故障定位结果，自动实现故障隔离，保护相关设备。

智能功率管理系统可以实现对无人子站的完全自动控制。而且，智能系统控制与智能电网之间存在相互促进作用。通过研究发现，利用动态控制优化算法，通过合理的负荷切除和动态生产控制可以防止在线电压崩溃。同时，可以将智能合作实体和模糊集控制算法相结合，实现一个分布式无结构的电压规范体系构架。

自动化现场控制在能源互联网中显得更加重要，因其需要支持分布式能源的大规模接入和保证网络运行的平稳性。现场控制系统将向着信息网络全覆盖，完全自动化和通信低时延保证等方向发展。

3 信息传输与能源的协同

为了通过对能源互联网相关信息的及时采集、汇聚和处理，实现能源的高效生产、传输和利用，离不开相关的信息传输基础设施。通过信息传输基础设施，可以实现相关信息快速、及时、有效地传输，在尽量减少传输时延的同时，留给相关控制设备更充裕的处理时间，保证监控命令在规定时延内有效地传输和执行，从而保证电力网络的整体高效性。信息传输基础设施可以看作能源互联网的“神经”。

通信网络是能源互联网的重要基础设施。电网中的广域量测系统WAMS，广域保护系统WAPS（Wide Area Protection System），广域控制系统WACS（Wide Area Control System）等都依赖于通信构架。由于电网系统存在多样性和分散性的特点，目前电网系统尚无统一的体系构架。

按照电网底层量测单元的不同，电网通信组网也可以看成两部分：一是由电网状态量测单元PMU、RTU构成的电力状态监测网络，该网络特点为局域范围内节点数量较少；二是由个人用户量测单元构成的信息网络，该网络的特点是节点数量大，可扩展性要求高。

3.1 个人用户网络

个人用户量测单元往往先通过局域网进行连接，再接入广域网。由智能电表连接组成的局域网包括家庭局域网HAN（Home Area Network）和邻域局域网NAN（Neighborhood Area Network），可用的组网方式有无线网络和宽频电力线传输BPL（Broadband over Power Line）网络。其中利用无线网络构建智能电网个人用户局域网已有成型的协议，已有标准包括ZigBee协议和OpenHAN协议。上述两种协议均运行于IEEE 802.15.4无线网络标准基础之上。ZigBee协议是无线传感器网络中的一种常用组网技术，多用于低速短距离无线网络构建。OpenHAN则是针对家庭电力系统专门设计的一种无线网络组网协议，2008年由开放智能电网用户组OSGUG（Open Smart Grid Users Group）发布了第一版组网需求说明文档并于2010年进行了修订。构建个人用户局域网的组网结构有星型网络和网状（mesh）网络两种。其中星型网络的主要缺点是中央节点负担重，存在单点失效问题；而网状网络多见于无线传感器网络的构架，由于其较好的自愈特性，实际也多采用网状网络构建个人用户电力信息网，但临近集中节点（Access Point）的节点是网状网络的瓶颈。

3.2 电力主干通信网

电网主干通信网组网方式可以分为两类，第一类是电力网络和信息网络结合的构架方式，即通信载体本身是电力网络中的元素，包括基于电力线的通信PLC（Power Line Communication），宽频电力线传输BPL，光纤架空地线复合缆OPGW（Optical Power Ground Wire）及全介质自承式架空光缆ADSS（All Dielectric Self Supporting）。第二类是电网信息网的构架与电力网络分离，即采用额外的网络构架电力系统信息网。这种模式下也存在不同的信息网构架方式，大致可以分为3种，即采用光纤、无线信号及租用带宽。目前比较通用的做法是主干网络采用光纤搭建，边缘网络利用无线方式进行传输。

采用电力网络元素构建信息网的模式有利于节约成本，但容易造成电力系统和信息系统互相耦合，电力网络的故障将导致信息网络的故障。而分离模式则可以解决上述问题，使智能电网信息网构架更加自由，但分离模式下信息网必须另外选择传输载体，需要在成本和传输性能上进行平衡。特别是电力系统设备分布范围广，一些偏远地区不具备构架光纤或无线网络的条件，需要额外传输方式，已有方案如基于认知无线电CR（Cognitive Radio）的传输构架模型，认知无线电的好处在于能从特定区域的频段中找出适合通信的空白频谱，在不影响已有通信系统的前提下利用传输带宽。IEEE 802.22协议定义了空白频谱搜寻方式。目前IEEE 802.22协议已经在电视频谱中得到了部署，通过CR技术利用电视空白带宽，因此可用于在偏远地区构架信息网络。

4 信息处理与能源的协同

信息基础设施与能源协同的根本目的是通过相应的命令，指导能源网络的正常运行。因此信息处理基础设施尤为重要，可以看作能源互联网的“大脑”。由于在能源互联网的设计中，预计将产生海量的各种类型的数据，并需要进行及时的处理和决策，传统的数据处理方法将难以胜任，由此提出了将大数据技术与能源互联网结合，将大数据技术应用于能源互联网信息处理过程中，将极大提升整个电力网络的性能。

大数据技术以“4V”为其主要特点，即数据容量大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、商业价值高（Value）、处理速度快（Velocity）。此外，大数据还具有价值密度低的特点，即其价值密度远远低于传统关系型数据库中的已有数据。大数据的分析处理过程主要分为大数据采集、大数据导入/预处理、大数据统计/分析、大数据挖掘等主要步骤，还可以包括数据存储和传输等辅助步骤。基于大数据更为严苛的数据性能处理要求，大数据一般采用云平台技术，通过对相关大数据分析算法的并行化实现（基于map-reduce思想），如并行化的FP-Growth算法，分类算法和聚类算法等。

能源互联网可以实现分布式可再生能源的大规模接入，具有微网集群间或微网和主干网间的电力双向自由共享，用户按需响应，以及利用大规模储能设施实现削峰填谷等功能。系统具有很大的计算复杂度和较严格的处理传输时延，以及海量的数据存储需求。同时，能源互联网由于其开放、对等、互联、分享等特征决定了能源互联网大数据分析有其自身的特点和要求。

首先，能源互联网的能量和信息交换是以开放平台和架构为基础的，任何节点（无论是电源、电网还是用户）都可以随时加入和离开，这对于大数据管理的标准化和安全性方面的要求都会比较高。其次，能源互联网节点间是对等互联进行能量和信息交换的，相当于一方面要完成传统能量管理系统的功能，同时还要保证系统的分散协同。例如，一个区域的能源互联网就要具有独立运营实体和能量管理，保证其运行的稳定性、电能质量、以及与用户的互动等，都对数据的采集、通信和处理提出了更高的要求。最后，能源互联网要支持灵活的能量和信息分享，尤其是新能源的接入、分散式能量管理和与用户负荷互动的加强，对数据处理的实时性提出了更高的要求。能源互联网是未来实现电力市场和实时电价的基础，因此大数据处理的实时性要支持从底层的能量交换控制、上层的能量路由与管理，乃至新的商业模式和市场机制等，大数据采集、分析和处理的速度要求更高。

能源互联网侧重分布式能源和可再生能源的接入和互联，大数据分析在能源互联网中的应用包括负荷建模、负荷预测、状态评估、电能质量监测与控制、需求侧管理与响应、分布式能源接入、多能调度规划、自动故障定位、系统安全与态势感知等。通过大数据技术，显著提升了能源互联网的数据分析和处理性能，保障了能源互联网的平稳有序运行。

通过能源与信息基础设施的协同，使得能源互联网具有一定的智能和反应速度，以保障电能的高效、安全使用，减少故障发生的概率，缩短故障恢复的时间，减少网络的运行维护成本，提升电能的质量和用户满意度，最终实现能源互联网整体性能的提高。