泛在电力物联网在智能配电系统应用综述及展望

doi:10.3969/j.issn.1000-7229.2019.06.001

摘要/Abstract

摘要： 构建泛在电力物联网作为支撑建设坚强智能电网以及能源互联网的重要内容，对保障电网弹性安全运行、实现异质能源友好接入、服务用户精细化用能具有重要意义。配电网作为电力系统连接产－销两端关键中间环节，依靠泛在电力物联网技术将全面提升其深度感知与精细控制能力，促使配电网由传统的“源→荷”单向供能模式向“源荷”双向能量流动模式转变，并赋予配电网能源数据共享、服务提供的新型角色。文章从泛在电力物联网基本概念、体系架构、典型功能、关键技术，以及泛在电力物联网在配电系统中的典型应用等方面进行综述，并对泛在电力物联网未来的发展和挑战进行讨论。

关键词: 泛在电力物联网, 配电网, 智能电网

Abstract: The ubiquitous power internet of things （IoT）， as an important part of the strong smart grid and energy internet construction， is of great significance for ensuring the flexible safe operation， realizing the friendly heterogeneous energy access and serving the refined energy consumption for users. In addition， for the power distribution system which is the key intermediate between the production and marketing， the application of IoT technologies will improve the corresponding capacities of deep perception and fine control， promote the power distribution system from the traditional "source to load" one-way energy supply mode to the "source to and from load" two-way operation mode， and give the novel roles such as energy data and new service provider. In order to provide a reference for the transformation and upgrading of the power distribution systems， this paper summarizes the basic concepts， architecture， typical functions， key technologies and application scenarios for the ubiquitous power internet of things and discusses the corresponding future development and challenges.

Key words: ubiquitous electric power internet of things, distribution network, smart grid

中图分类号:

TM 73

张亚健，杨挺，孟广雨. 泛在电力物联网在智能配电系统应用综述及展望[J]. 电力建设, 2019, 40(6): 1-12.

ZHANG Yajian， YANG Ting， MENG Guangyu. Review and Prospect of Ubiquitous Power Internet of Things in Smart Distribution System[J]. Electric Power Construction, 2019, 40(6): 1-12.

参考文献

［1］彭小圣，邓迪元，程时杰，等. 面向智能电网应用的电力大数据关键技术［J］. 中国电机工程学报， 2015， 35（3）: 503-511.
PENG Xiaosheng， DENG Diyuan， CHENG Shijie， et al. Key technologies of electric power big data and its application prospects in smart grid［J］. Proceedings of the CSEE， 2015， 35（3）: 503-511.
［2］张小平，李佳宁，付灏. 全球能源互联网对话工业4.0［J］. 电网技术， 2016， 40（6）: 1607-1611.
ZHANG Xiaoping， LI Jianing， FU Hao. Global energy interconnection dialogue industry 4.0［J］. Power System Technology， 2016， 40（6）: 1607-1611.
［3］王萍，刘兆元，张杭，等. 考虑量测低冗余及时空异步的配电网信息处理［J］. 电力系统及其自动化学报， 2018， 30（3）: 112-117.
WANG Ping， LIU Zhaoyuan， ZHANG Hang， et al. Information processing in distribution network considering low redundancy in measurement and space-time asynchronism［J］. Proceedings of the CSU-EPSA， 2018， 30（3）: 112-117.
［4］范心明，陈锦荣，吴树鸿，等. 离散学习优化算法在含分布式电源的配网重构中的应用［J］. 电力系统保护与控制， 2018， 46（8）: 156-163.
FAN Xinming， CHEN Jinrong， WU Shuhong， et al. Application of discrete learning optimization algorithm to distribution network reconfiguration considering distributed generation［J］. Power System Protection and Control， 2018， 46（8）: 156-163.
［5］潘旭，王金丽，赵晓龙，等. 智能配电网多维数据质量评价方法［J］. 中国电机工程学报， 2018， 38（5）: 1375-1384.
PAN Xu， WANG Jinli， ZHAO Xiaolong， et al. Multi dimensional data quality evaluation method for intelligent distribution network［J］. Proceedings of the CSEE， 2018， 38（5）: 1375-1384.
［6］李妍，王洁，王少荣，等. 计及新能源特性的配电网评估指标及其隶属度函数的研究［J］. 电力系统保护与控制， 2018， 46（8）: 43-49.
LI Yan， WANG Jie， WANG Shaorong， et al. Research on evaluation indices of new energy generation characteristics and membership functions［J］. Power System Protection and Control， 2018， 46（8）: 43-49.
［7］陈柏森，廖清芬，刘涤尘，等. 区域综合能源系统的综合评估指标与方法［J］. 电力系统自动化， 2018， 42（4）: 174-182.
CHEN Baisen， LIAO Qingfen， LIU Dichen， et al. Comprehensive evaluation indices and methods for regional integrated energy system［J］. Automation of Electric Power Systems， 2018， 42（4）: 174-182.
［8］杨挺，赵黎媛，王成山. 人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用综述［J］. 电力系统自动化， 2019， 43（1）:8-20.
YANG Ting， ZHAO Liyuan， WANG Chengshan. Review on application of artificial intelligence in power system and integrated energy system［J］. Automation of Electric Power Systems， 2019， 43（1）:8-20.
［9］刘涤尘，马恒瑞，王波，等. 含冷热电联供及储能的区域综合能源系统运行优化［J］. 电力系统自动化， 2018， 42（4）: 113-120.
LIU Dichen， MA Hengrui， WANG Bo， et al. Operation optimization of regional integrated energy system with CCHP and energy storage system［J］. Automation of Electric Power Systems， 2018， 42（4）: 113-120.
［10］韩丰.配电网是"三型两网"建设的主战场［N］.中国电力报， 2019-04-23（1）.
［11］LIANG G ， WELLER S R ， ZHAO J ， et al. The 2015 Ukraine blackout: Implications for false data injection attacks［J］. IEEE Transactions on Power Systems， 2017， 32（4）: 3317-3318.
［12］荆孟春，王继业，程志华，等. 电力物联网传感器信息模型研究与应用［J］. 电网技术， 2014， 38（2）: 532-537.
JING Mengchun， WANG Jiye， CHENG Zhihua， et al. Research and application of sensor information model in power internet of things［J］. Power System Technology， 2014， 38（2）: 532-537.
［13］傅质馨，骆阳，丁国荣，等. 风电机组无线监控系统的构建方法［J］. 电力自动化设备， 2018， 38（1）: 26-32.
FU Zhixin， LUO Yang， DING Guorong， et al. Construction method of wireless monitoring system for wind turbine［J］. Electric Power Automation Equipment， 2018， 38（1）: 26-32.
［14］KANSAL P， BOSE A. Bandwidth and latency requirements for smart transmission grid applications［J］. IEEE Transactions on Smart Grid， 2012， 3（3）: 1344-1352.
［15］RINALDI S， BONAFINI F， FERRARI P， et al. Evaluating low-cost bridges for time sensitive software defined networking in smart cities［C］// IEEE International Symposium on Precision Clock Synchronization for Measurement， Control， and Communication （ISPCS）. Monterey， USA: IEEE， 2017.
［16］刘晓胜，戚佳金，宋其涛，等. 基于蚁群算法的低压配电网电力线通信组网方法［J］. 中国电机工程学报， 2008，28（1）:71-76.
LIU Xiaosheng， QI Jiajin， SONG Qitao， et al. Method of constructing power line communication networks over low-voltage distribution networks based on ant colony optimization［J］. Proceedings of the CSEE， 2008，28（1）:71-76.
［17］杨挺，袁博，赵承利，等. 电力通信网络边扩充二分算法［J］. 天津大学学报（自然科学与工程技术版）， 2015， 48（6）: 481-487.
YANG Ting， YUAN Bo， ZHAO Chengli， et al. Bisection algorithm of edge augmentation for electrical power communication network［J］. Journal of Tianjin University （Science and Technology）， 2015， 48（6）: 481-487.
［18］杨挺，黄志勇，盆海波，等. 基于拓扑势均衡的配电网信息物理系统规划算法［J］. 电网技术， 2017， 41（12）: 3988-3995.
YANG Ting， HUANG Zhiyong， PEN Haibo， et al. Planning algorithm of cyber physical system for distribution networks based on topological potential equilibrium［J］. Power System Technology， 2017， 41（12）: 3988-3995.
［19］HUANG L， LIANG Y， HUANG F， et al. A quantitative analysis model of grid cyber physical systems［J］. Global Energy Interconnection， 2018， 1（5）: 618-626.
［20］唐良瑞，李荣荣，翟峰. 面向智能用电信息采集终端的访问控制协议［J］. 电力系统自动化， 2016， 40（6）: 113-118.
TANG Liangrui， LI Rongrong， ZHAI Feng. An access control protocol for intelligent electricity consumption information acquisition terminals［J］. Automation of Electric Power Systems， 2016， 40（6）: 113-118.
［21］肖小兵，徐长宝，林呈辉，等. 一种高效的配电网报文数字签名实现方法［J］. 电力系统保护与控制， 2017， 45（19）: 130-135.
XIAO Xiaobing， XU Changbao， LIN Chenghui， et al. An efficient implementation method for distribution network packet based on digital signature［J］. Power System Protection and Control， 2017， 45（19）: 130-135.
［22］郭晓东. 基于改进混合数据加密的营配协同系统研究及应用［D］. 重庆: 重庆大学， 2016.
GUO Xiaodong. Research and application of marketing and distribution collaboration system based on improved hybrid encryption algorithm［D］. Chongqing: Chongqing University， 2016
［23］WANG Z， CHEN F， XIA A. Attribute-based online/offline encryption in smart grid［C］// International Conference on Computer Communication & Networks （ICCCN）. Las Vegas， NV: IEEE， 2015.
［24］邓振文，孙启湲，贾云伟，等. 可应用于气体泄漏源搜寻的融合算法［J］. 计算机科学， 2016， 43（8）: 212-215.
DENG Zhenwen， SUN Qiyuan， JIA Yunwei， et al. Some fusion algorithms used in localization of gas leakage source［J］. Computer Science， 2016， 43（8）: 212-215.
［25］刘力. 数据融合技术在风电企业信息系统中的应用研究［D］. 北京: 华北电力大学， 2017.
LIU Li. Application of data fusion technology in wind power enterprise information system［D］. Beijing: North China Electric Power University， 2017.
［26］吕晓波，马燕，张相芬，等. 一种基于图金字塔的聚类算法［J］. 计算机应用与软件， 2018， 35（2）: 256-260.
L Xiaobo， MA Yan， ZHANG Xiangfen， et al. A clustering algorithm based on graph pyramid［J］. Computer Applications and Software， 2018， 35（2）: 256-260.
［27］ALI L E， LUO J， MA J. Iris recognition from distant images based on multiple feature descriptors and classifiers［C］// IEEE 13th International Conference on Signal Processing （ICSP）. Chengdu， China: IEEE， 2016.
［28］LI S B， LIU G K， TANG X H， et al. An ensemble deep convolutional neural network model with improved D-S evidence fusion for bearing fault diagnosis［J］. Sensors， 2017， 17（8）:1729.
［29］周丽丽，孙晶，王涛. 多源化的信息融合在石化故障诊断信息采集方面的研究［J］. 自动化技术与应用， 2015， 34（5）: 72-75.
ZHOU Lili， SUN Jing， WANG Tao. Research for fault diagnosis method of data mining techniques［J］. Techniques of Automation and Applications， 2015， 34（5）: 72-75.
［30］VEMPATY A， VARSHNEY L， KOOP G J， et al. Experiments and models for decision fusion by humans in inference networks［J］. IEEE Transactions on Signal Processing， 2018， 66（11）: 2960-2971.
［31］樊奔. 快速原型平台设计及其在多传感器数据融合中的应用［D］. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学， 2011.
FAN Ben. Rapid control prototyping platform design and its application on multi-sensor data fusion［D］. Harbin: Harbin Engineering University， 2011.
［32］郝梓萁. 无线传感器网络决策级融合算法研究［D］. 北京: 北京交通大学， 2016.
HAO Ziqi. Research on decision level fusion algorithms in wireless sensor networks［D］. Beijing: Beijing Jiaotong University， 2016.
［33］HE Y， JENKINS N， WU J . Smart metering for outage management of electric power distribution networks［J］. Energy Procedia， 2016， 103:159-164.
［34］周国亮，王桂兰，朱永利，等. 状态监测大数据存储及聚类划分研究［J］. 电工技术学报， 2013， 28（S2）: 337-344.
ZHOU Guoliang， WANG Guilan， ZHU Yongli， et al. Research of condition monitoring big data storage and clustering［J］. Transactions of China Electrotechnical Socitey， 2013， 28（S2）: 337-344.
［35］葛磊蛟，王守相，瞿海妮. 智能配用电大数据存储架构设计［J］. 电力自动化设备， 2016， 36（6）: 194-202.
GE Leijiao， WANG Shouxiang， QU Haini. Design of storage framework for big data of SPDU［J］. Electric Power Automation Equipment， 2016， 36（6）: 194-202.
［36］涂新莉，刘波，林伟伟. 大数据研究综述［J］. 计算机应用研究， 2014， 31（6）: 1612-1616.
TU Xinli， LIU Bo， LIN Weiwei. Survey of big data［J］. Application Research of Computers， 2014， 31（6）: 1612-1616.
［37］周冰钰，刘博，王丹，等. 基于自组织中心K-means算法的用户互动用电行为聚类分析［J］. 电力建设， 2019， 40（1）: 68-76.
ZHOU Bingyu， LIU Bo， WANG Dan， et al. Clustering analysis of user power interaction behavior based on self-organizing center K-means algorithm［J］. Electric Power Construction， 2019， 40（1）: 68-76.
［38］王刚，武毅，王梓，等. 基于大数据技术的电力系统谐波分析及治理方案［J］. 电力系统及其自动化学报， 2016， 28（S1）: 46-50.
WANG Gang， WU Yi， WANG Zi， et al. Analysis and control scheme for power system harmonics based on big data technology［J］. Proceedings of the CSU-EPSA， 2016， 28（S1）: 46-50.
［39］王守相，梁栋，葛磊蛟. 智能配电网态势感知和态势利导关键技术［J］. 电力系统自动化， 2016， 40（12）: 2-8.
WANG Shouxiang， LIANG Dong， GE Leijiao. Key technologies of situation awareness and orientation for smart distribution systems［J］. Automation of Electric Power Systems， 2016， 40（12）: 2-8.
［40］PEPPANEN J， RENO M J， THAKKAR M， et al. Leveraging AMI data for distribution system model calibration and situational awareness［J］. IEEE Transactions on Smart Grid， 2015， 6（4）: 2050-2059.
［41］邢海军，程浩忠，杨镜非，等. 考虑多种主动管理策略的配电网扩展规划［J］. 电力系统自动化， 2016， 40（23）: 70-76.
XING Haijun， CHENG Haozhong， YANG Jingfei， et al. Distribution network expansion planning considering multiple active management strategies［J］ Automation of Electric Power Systems， 2016， 40（23）: 70-76.
［42］刘广一，张凯，舒彬. 主动配电网的6个主动与技术实现［J］. 电力建设， 2015， 36（1）: 33-37.
LIU Guangyi， ZHANG Kai， SHU Bin. Six actives and key technologies of active distribution network［J］. Electric Power Construction， 2015， 36（1）: 33-37.
［43］霍现旭，王靖，蒋菱，等. 氢储能系统关键技术及应用综述［J］. 储能科学与技术， 2016， 5（2）: 197-203.
HUO Xianxun， WANG Jin， JIANG Ling， et al. Review on key technologies and applications of hydrogen energy storage system［J］. Energy Storage Science and Technology， 2016， 5（2）: 197-203.
［44］智强. 变电站监视系统的设计与实现［D］. 北京: 华北电力大学， 2016.
ZHI Qiang. Design and implementation of substation monitoring system［D］. Beijing: North China Electric Power University， 2016.
［45］陆晓，吴奕，崔玉，等. 基于大数据的电力二次设备故障诊断研究［J］. 电工技术， 2018（21）: 7-10.
LU Xiao， WU Yi， CUI Yu， et al. Research on fault diagnosis of secondary power equipment based on big data［J］. Electric Engineering， 2018 （21）: 7-10.
［46］马金祥，范新南，张建生，等. 智能配电网大数据全景风险评估与自愈控制方法［J］. 工业仪表与自动化装置， 2016（3）: 14-18.
MA Jinxiang， FAN Xinnan， ZHANG Jiansheng， et al. Panoramic risk assessment and self-healing control of big data on smart distribution grid［J］. Industrial Instrumentation & Automation， 2016（3）: 14-18.
［47］刘涤尘，彭思成，廖清芬，等. 面向能源互联网的未来综合配电系统形态展望［J］. 电网技术， 2015， 39（11）: 3023-3034.
LIU Dichen， PENG Sicheng， LIAO Qingfen， et al. Outlook of future integrated distribution system morphology orienting to energy internet［J］. Power System Technology， 2015， 39（11）: 3023-3034.
［48］WEI L， YANG T， DELICATO F C， et al. On enabling sustainable edge computing with renewable energy resources［J］. IEEE Communications Magazine， 2018， 56（5）: 94-101.
［49］梅华威. 间歇性能源大数据处理与能量管理技术研究［D］. 北京: 华北电力大学， 2015.
MEI Huawei. Research on massive data processing of intermittent energy and energy management technology［D］. Beijing: North China Electric Power University， 2015.
［50］罗艳红，梁佳丽，杨东升，等. 计及可靠性的电-气-热能量枢纽配置与运行优化［J］. 电力系统自动化， 2018， 42（4）: 47-54.
LUO Yanhong， LIANG Jiali， YANG Dongshen， et al. Configuration and operation optimization of electricity-gas-heat energy hub considering reliability［J］. Automation of Electric Power Systems， 2018， 42（4）: 47-54.
［51］林海涛. 分时输配电价格机制研究［D］. 北京: 华北电力大学， 2017.
LIN Haitao. Research on time-of-use price mechanism of electric power transmission and distribution［D］. Beijing: North China Electric Power University， 2017.
［52］王继业，季知祥，史梦洁，等. 智能配用电大数据需求分析与应用研究［J］. 中国电机工程学报， 2015， 35（8）: 1829-1836.
WANG Jiye， JI Zhixiang， SHI Mengjie， et al. Scenario analysis and application research on big data in smart power distribution and consumption systems［J］. Proceedings of the CSEE， 2015， 35（8）: 1829-1836.
［53］张素香，刘建明，赵丙镇，等. 基于云计算的居民用电行为分析模型研究［J］. 电网技术， 2013， 37（6）:1542-1546.
ZHANG Suxiang， LIU Jianming， ZHAO Bingzhen， et al. Cloud computing-based analysis on residential electricity consumption behavior［J］. Power System Technology， 2013， 37（6）: 1542-1546.
［54］王成山，刘梦璇，陆宁. 采用居民温控负荷控制的微网联络线功率波动平滑方法［J］. 中国电机工程学报， 2012， 32（25）: 36-43.
WANG Chengshan， LIU Mengxuan， LU Ning. A tie-line power smoothing method for microgrid using residential thermostatically-controlled loads［J］. Proceedings of the CSEE， 2012， 32（25）: 36-43.
［55］刘开欣，杨卫红，王丹，等. 基于配网潮流追踪的可再生能源有功调度与节点集群需求响应策略研究［J］. 中国电机工程学报， 2018， 38（19）: 5714-5726.
LIU Kaixin， YANG Weihong， WANG Dan， et al. Research on renewable energy scheduling and node aggregated demand response strategy based on distribution network power flow tracking［J］. Proceedings of the CSEE， 2018， 38（19）: 5714-5726.

[1]	黄家祺，张宇威，贺继锋，颜炯，朱旭，杨军. 一种考虑极限场景的配电网鲁棒扩展规划方法[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 67-74.
[2]	刘家妤，马佳骏，王颖，许寅. 多源协同的智能配电网故障恢复次序优化决策方法[J]. 电力建设, 2020, 41(6): 100-106.
[3]	高崇，曾广璇，张俊潇，曹华珍，唐俊熙，余涛. 基于成功流法的配电信息物理系统可靠性评估[J]. 电力建设, 2020, 41(5): 58-65.
[4]	祁兵，叶欣，李彬，陈宋宋，李源非，石坤. 考虑IEC标准的用户侧电力物联网体系架构研究[J]. 电力建设, 2020, 41(5): 92-99.
[5]	张志荣，邱晓燕，孙旭，任昊，张明珂. #br# 协调柔性负荷与储能的交直流配电网经济优化调度[J]. 电力建设, 2020, 41(5): 116-123.
[6]	钟士元，熊宁，张成昊，李映雪，舒娇，张鹏. 配电网网架结构与配电自动化终端协同规划方法[J]. 电力建设, 2020, 41(3): 23-30.
[7]	刘自发，王新月，于寒霄，高建宇，吴刚. 微电网与配电网的成本效益关系及交互电量定价方法[J]. 电力建设, 2020, 41(3): 39-46.
[8]	史景坚，周文涛，张宁，陈桥，刘金涛，曹振博，陈懿，宋航，刘友波. 含储能系统的配电网电压调节深度强化学习算法[J]. 电力建设, 2020, 41(3): 71-78.
[9]	沈青文，程若发，付鑫. 一种计及脆弱性指标的分布式电源优化配置方法[J]. 电力建设, 2020, 41(3): 54-61.
[10]	任郡枝，陈健，姜心怡，孙旭日，张松，李文升. 考虑可移动式储能与网络重构的弹性配电网灾后恢复策略[J]. 电力建设, 2020, 41(3): 86-92.
[11]	韩俊，袁栋，谢珍建，何晋伟，刘利国，杜渐，蔡超. 交直流配电网典型形态特征对比与应用模式[J]. 电力建设, 2020, 41(3): 93-99.
[12]	沈卫东，傅守强，李红建，赵国亮，高杨. 基于柔性变电站的交直流配电网成套设计[J]. 电力建设, 2020, 41(3): 100-109.
[13]	廖鸿图，黄益宏，施亦治，陈健. 含光储联合体的交直流配电网双层两阶段鲁棒优化运行策略[J]. 电力建设, 2020, 41(3): 110-118.
[14]	戴松灵，王晞，刘方，雷云凯，欧阳雪彤，温丰瑞，李华强. 考虑综合承载力的主动配电网优化调度与运行[J]. 电力建设, 2020, 41(2): 67-75.
[15]	赵长枢，邱晓燕，赵有林，李凌昊，张楷，刘梦依. 泛在电力物联网框架下的新型UPFC系统[J]. 电力建设, 2020, 41(1): 39-44.