中國儲(chǔ)能網(wǎng)訊:
李相俊 1,劉曉宇 1,韓雪冰 2,
楊佳濤 3,李睿 3
(1.可再生能源并網(wǎng)全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國電力科學(xué)研究院有限公司),北京 100192;2.清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院,北京 100084;3.電力傳輸與功率變換控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(上海交通大學(xué)),上海 200240)
摘 要:近年來,我國電化學(xué)儲(chǔ)能電站的并網(wǎng)規(guī)模逐步向百兆瓦時(shí)級(jí)和吉瓦時(shí)級(jí)快速發(fā)展,大容量集中式接入和多點(diǎn)分散式接入是兩大類應(yīng)用模式。在分析我國電化學(xué)儲(chǔ)能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,面向電力與能源的數(shù)字化智能化(簡稱數(shù)智化)轉(zhuǎn)型發(fā)展需求,提出了儲(chǔ)能電池、儲(chǔ)能變流器、儲(chǔ)能電站的數(shù)智化應(yīng)用方法,展望了電化學(xué)儲(chǔ)能電站數(shù)智化應(yīng)用前景。
關(guān)鍵詞:儲(chǔ)能;儲(chǔ)能電站;數(shù)智化轉(zhuǎn)型;儲(chǔ)能數(shù)字孿生;智能電池;儲(chǔ)能變流器
基金項(xiàng)目:國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“吉瓦時(shí)級(jí)鋰離子電池儲(chǔ)能系統(tǒng)技術(shù)”(2021YFB2400100);國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“吉瓦時(shí)級(jí)儲(chǔ)能電站集成及智能管理與示范應(yīng)用”(2021YFB2400105);國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“面向多應(yīng)用場(chǎng)景的電力儲(chǔ)能用鋰離子電池性能衰退機(jī)理與壽命評(píng)估方法研究”(52077202)。
Supported by National Key R & D Program of China(2021YFB2400100, 2021YFB2400105);the National Natural Science Foundation of China(52077202).
[引文信息]
李相俊,劉曉宇,韓雪冰,等.電化學(xué)儲(chǔ)能電站數(shù)字化智能化技術(shù)及其應(yīng)用展[J].供用電,2023,40(8):3-12.
LI Xiangjun,LIU Xiaoyu,HAN Xuebing,et al.Digitalization and intelligence technologies of electrochemical energy storage stations and their application prospects[J].Distribution & Utilization,2023,40(8):3-12.
引言
0
2022年10月,黨的二十大報(bào)告提出建設(shè)數(shù)字中國。2023年2月,中共中央、國務(wù)院印發(fā)《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》,提出了加快能源領(lǐng)域的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用。2023年3月,國家能源局印發(fā)《關(guān)于加快推進(jìn)能源數(shù)字化智能化發(fā)展的若干意見》,提出了基于數(shù)字化智能化(簡稱數(shù)智化)技術(shù)融合應(yīng)用,滿足電力、煤炭等行業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展需求。
儲(chǔ)能是支撐能源高質(zhì)量發(fā)展的重要技術(shù),國內(nèi)外已開展了電源側(cè)、電網(wǎng)側(cè)、負(fù)荷側(cè)等不同場(chǎng)景下的儲(chǔ)能多目標(biāo)應(yīng)用與工程示范[1-3],取得了一定的商業(yè)化運(yùn)營成效。近年來,國家也出臺(tái)了一系列政策,推動(dòng)電化學(xué)儲(chǔ)能等新型儲(chǔ)能技術(shù)不斷發(fā)展。我國儲(chǔ)能應(yīng)用產(chǎn)業(yè)已逐步進(jìn)入商業(yè)化初期,不同容量的集中式和分布式電化學(xué)儲(chǔ)能在電網(wǎng)中得到了推廣應(yīng)用。據(jù)中關(guān)村儲(chǔ)能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計(jì),2022年我國電化學(xué)儲(chǔ)能新增裝機(jī)規(guī)模已超過5 GW。隨著電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)/電站在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大,其安全性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性問題備受業(yè)界關(guān)注。探索并提出儲(chǔ)能應(yīng)用過程中的數(shù)字化與智能化理論方法及其應(yīng)用技術(shù),將有效改善儲(chǔ)能的安全穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行水平,是重要的現(xiàn)實(shí)需求。但是針對(duì)電化學(xué)儲(chǔ)能的數(shù)智化水平提升,目前缺少較為系統(tǒng)的分析與論述。為此,本文將在分析電化學(xué)儲(chǔ)能數(shù)智化發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,面向儲(chǔ)能數(shù)智化發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用需求,提出并展望電化學(xué)儲(chǔ)能電池、變流器、電站管控的數(shù)字化與智能化應(yīng)用思路與解決方案。
儲(chǔ)能電池?cái)?shù)智化應(yīng)用
01
1.1 儲(chǔ)能電池的數(shù)智化整體思路
面向“雙碳”目標(biāo),以電池為核心的電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)將大規(guī)模應(yīng)用。儲(chǔ)能系統(tǒng)電池?cái)?shù)量大、一致性差異明顯、深度充放電頻繁,電池安全與壽命的問題日益凸顯,對(duì)鋰離子電池系統(tǒng)及電池管理系統(tǒng)提出了更高要求,需要在可靠性、安全性、耐久性等方面有進(jìn)一步的拓展。為此,需要從設(shè)計(jì)、制造、使用、回收再利用等全生命周期進(jìn)行電池的全鏈條智能化升級(jí),包括電池智能化、制造智能化與管理智能化。儲(chǔ)能電池的數(shù)智化發(fā)展方向如圖1所示。
圖1 儲(chǔ)能電池的數(shù)智化發(fā)展方向
Fig.1 Development direction of battery digitalization and intelligence
1.2 儲(chǔ)能電池的數(shù)智化應(yīng)用
1.2.1 電池的設(shè)計(jì)制造
當(dāng)前電池設(shè)計(jì)過程主要依賴經(jīng)驗(yàn)試錯(cuò),尚未實(shí)現(xiàn)跨尺度建模設(shè)計(jì)。電池本身也僅為單純的能量存儲(chǔ)單元,智能化程度較低,缺乏自響應(yīng)功能。當(dāng)前電池管理系統(tǒng)僅能夠獲得端電壓與表面溫度,無法感知電池內(nèi)部多維信息,同時(shí)電池尚缺乏執(zhí)行器與主動(dòng)反饋控制能力。因此,針對(duì)電池智能化目標(biāo),解決方法歸納如下:①在電池設(shè)計(jì)過程中,需結(jié)合人工智能技術(shù),開展跨尺度耦合電池設(shè)計(jì),并引入智能多維多物理場(chǎng)傳感器,實(shí)現(xiàn)對(duì)電池內(nèi)部信息的全面感知;②基于多信息融合,實(shí)現(xiàn)對(duì)電池內(nèi)部安全與壽命的狀態(tài)觀測(cè);③進(jìn)一步根據(jù)狀態(tài)觀測(cè)結(jié)果, 結(jié)合智能執(zhí)行器,實(shí)現(xiàn)電池的主動(dòng)閉環(huán)調(diào)控,保障電池的安全與長壽。
電池制造環(huán)節(jié),生產(chǎn)工藝尚未實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化,各工序相對(duì)分離,且生產(chǎn)過程信號(hào)開環(huán),無法控制缺陷。雖然在生產(chǎn)過程中也會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),但目前數(shù)據(jù)的利用率非常低。因此,針對(duì)電池制造智能化目標(biāo),解決思路歸納如下:①需要大力引入干法電極、智能分選等先進(jìn)工藝,實(shí)現(xiàn)電池的全智能自動(dòng)化生產(chǎn);②需探索各類電池生產(chǎn)缺陷的引入機(jī)制與表征特性,在產(chǎn)線各段進(jìn)行缺陷檢測(cè),并將缺陷信息對(duì)前端工藝進(jìn)行反饋,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程智能閉環(huán)控制;③對(duì)產(chǎn)線大數(shù)據(jù)進(jìn)行更高效合理利用,并通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)一步保證生產(chǎn)效率與質(zhì)量。
1.2.2 電池的優(yōu)化管理
當(dāng)前的電池管理主要基于電池側(cè)管理系統(tǒng)開展,算力與存儲(chǔ)能力有限,且缺乏與云端的信息雙向交互,導(dǎo)致全生命周期電池?cái)?shù)據(jù)利用率、互聯(lián)率低。目前管理算法主要基于等效電路模型進(jìn)行仿真計(jì)算與優(yōu)化管理,精度難以進(jìn)一步提升。為此,面向電池優(yōu)化管理,數(shù)智化解決方法歸納如下:①需結(jié)合植入電池內(nèi)部的機(jī)電、熱、氣多維傳感器進(jìn)行智能狀態(tài)感知。例如,可通過主動(dòng)激勵(lì)進(jìn)一步提取電池關(guān)鍵特征參數(shù),搭建云邊端一體化管理結(jié)構(gòu),將多傳感器采集信息進(jìn)行逐層上報(bào),綜合形成電池使用過程大數(shù)據(jù)庫;②需結(jié)合電池安全失效與壽命衰退機(jī)理,利用人工智能訓(xùn)練電池高精度數(shù)字孿生模型,實(shí)現(xiàn)電池風(fēng)險(xiǎn)的高精度預(yù)警與老化狀態(tài)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè);③需結(jié)合主動(dòng)調(diào)控技術(shù),在電池風(fēng)險(xiǎn)超早期進(jìn)行壽命損傷控制與安全風(fēng)險(xiǎn)調(diào)控,并考慮儲(chǔ)能需求與電池狀態(tài)進(jìn)行電池的充放電優(yōu)化,從而綜合實(shí)現(xiàn)電池全生命周期的精細(xì)化智能管理。
儲(chǔ)能變流器的數(shù)智化應(yīng)用
02
儲(chǔ)能變流器(power conversion system,PCS)作為儲(chǔ)能電池與電網(wǎng)之間的功率接口,在電池儲(chǔ)能系統(tǒng)中擔(dān)任重要角色,其核心功能是在并網(wǎng)模式或者離網(wǎng)模式下控制儲(chǔ)能電池的充放電,并實(shí)現(xiàn)并離網(wǎng)切換。因此,儲(chǔ)能變流器直接決定了儲(chǔ)能電池與電網(wǎng)之間的能量轉(zhuǎn)換效率、并網(wǎng)側(cè)電能質(zhì)量以及電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的可靠程度,是電池儲(chǔ)能系統(tǒng)中的核心組成部分。受益于近年來儲(chǔ)能產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展,不僅僅是電池管理系統(tǒng)、能量管理系統(tǒng)等相關(guān)產(chǎn)品正不斷向數(shù)字化、智能化方向發(fā)展,儲(chǔ)能變流器的數(shù)字化、平臺(tái)化需求也快速提升。
2.1 儲(chǔ)能變流器數(shù)智化的整體思路
從拓?fù)渖蟻砜?,?chǔ)能變流器可以分為工頻隔離式拓?fù)洹⒏哳l隔離式拓?fù)浜图?jí)聯(lián)式拓?fù)洌?]。PCS的 2種工頻隔離式拓?fù)淙鐖D2所示,可分為直接DC/AC逆變電路與兩級(jí)DC/DC+DC/AC逆變電路2種,隨后通過工頻變壓器接入交流電網(wǎng);PCS的一種高頻隔離式拓?fù)淙鐖D3所示,各組電池分別通過前級(jí)高頻隔離DC/DC變換器級(jí)聯(lián)接入逆變器高壓直流母線,通過三電平有源中點(diǎn)鉗位(three-level active neutral point clamped,3L-ANPC)變換器直接并網(wǎng)[5];PCS的一種級(jí)聯(lián)式拓?fù)淙鐖D4所示,儲(chǔ)能電池通過低壓DC/AC功率模塊直接級(jí)聯(lián),可以直掛高壓電網(wǎng),無需工頻變壓器,已于2014年在深圳寶清儲(chǔ)能站完成了世界上首例示范應(yīng)用[6-7]。各種拓?fù)涞膽?yīng)用場(chǎng)景各有不同,工頻隔離式PCS主要用于分布式儲(chǔ)能應(yīng)用,高頻隔離式和級(jí)聯(lián)式PCS用于中壓并網(wǎng)的大容量儲(chǔ)能電站。國內(nèi)外針對(duì)相關(guān)PCS拓?fù)涞难芯恐饕槍?duì)傳輸效率的進(jìn)一步優(yōu)化,在拓?fù)浜陀布线M(jìn)行數(shù)字化、平臺(tái)化的發(fā)展前景較小。
圖2 PCS的2種工頻隔離式拓?fù)?
Fig.2 Two topologies of PCS with line frequency isolation
圖3 PCS的一種高頻隔離式拓?fù)?
Fig.3 A topologies of PCS with high frequency isolation
圖4 PCS的一種級(jí)聯(lián)式拓?fù)?
Fig.4 A topologies of PCS with cascading architecture
由于儲(chǔ)能變流器的建模、仿真、控制、優(yōu)化等過程本身就是基于數(shù)字信號(hào)處理單元實(shí)現(xiàn)的,其管理規(guī)模大、控制目標(biāo)多樣、人工介入成本高,比較適合向數(shù)字化、智能化和平臺(tái)化發(fā)展,有利于實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的智能控制和優(yōu)化,提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的效率和可靠性。儲(chǔ)能變流器的數(shù)智化解決方法歸納如下:①將儲(chǔ)能變流器的控制算法、優(yōu)化設(shè)計(jì)等進(jìn)行數(shù)字化建模,可以提高建模、控制算法和容量規(guī)劃優(yōu)化等的精度和可靠性,從而提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的效率和可靠性;②通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生等技術(shù)實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能變流器的智能建模、智能仿真、智能控制和智能優(yōu)化,可以進(jìn)一步提升系統(tǒng)效果。
2.2 儲(chǔ)能變流器數(shù)智化發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)
2.2.1 儲(chǔ)能變流器建模仿真的數(shù)智化
儲(chǔ)能變流器仿真的數(shù)智化應(yīng)用可幫助儲(chǔ)能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)更加高效的能量轉(zhuǎn)換和儲(chǔ)存,提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的性能和可靠性。本文提出的儲(chǔ)能變流器建模仿真的數(shù)智化應(yīng)用分類如圖5所示,主要包括以下4個(gè)方面:①基于物理模型的數(shù)學(xué)建模:通過建立基于物理原理的數(shù)學(xué)模型,可以精確地描述儲(chǔ)能變流器的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)態(tài)特性,實(shí)現(xiàn)對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)和優(yōu)化控制;②基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模[8]:通過采集和處理儲(chǔ)能變流器的運(yùn)行數(shù)據(jù),可以建立基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模方法,通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)能變流器運(yùn)行狀態(tài)和故障的診斷與預(yù)測(cè);③動(dòng)態(tài)仿真建模[8-9]:通過建立動(dòng)態(tài)仿真模型,可以模擬儲(chǔ)能變流器在不同工況下的運(yùn)行狀態(tài)和響應(yīng)特性,幫助設(shè)計(jì)人員進(jìn)行性能評(píng)估和優(yōu)化[10];④模型優(yōu)化整合[11-12]:將已建的儲(chǔ)能變流器模型整合到智能電網(wǎng)或儲(chǔ)能系統(tǒng)的整體模型中,通過對(duì)已建模型的優(yōu)化控制和運(yùn)行監(jiān)測(cè),包括參數(shù)調(diào)整、控制策略優(yōu)化等,提高儲(chǔ)能變流器的能效和性能。
圖5 儲(chǔ)能變流器建模仿真的數(shù)智化應(yīng)用分類
Fig.5 Classification of digitalization and intellectualization applications of modeling and simulation for PCS
2.2.2 儲(chǔ)能變流器控制優(yōu)化的數(shù)智化
儲(chǔ)能變流器可以通過智能控制進(jìn)一步提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的性能和可靠性,通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生等技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的智能控制和優(yōu)化。本文提出的儲(chǔ)能變流器控制優(yōu)化的數(shù)智化應(yīng)用如圖6所示,主要包括以下4個(gè)方面:①智能控制算法:可以通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生等技術(shù)來提高控制算法的精度和可靠性。②智能運(yùn)維[13-14]:儲(chǔ)能變流器可以通過數(shù)字化的通信接口與其他設(shè)備進(jìn)行通信,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸和控制。儲(chǔ)能變流器可以通過數(shù)字化的方式采集電網(wǎng)和儲(chǔ)能系統(tǒng)的數(shù)據(jù),包括電壓、電流、功率等參數(shù),用于多儲(chǔ)能變流器之間、儲(chǔ)能電站內(nèi)部、儲(chǔ)能之間的智能運(yùn)維和智能控制。③智能能量管理、容量規(guī)劃、預(yù)測(cè)優(yōu)化[15-17]:通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),儲(chǔ)能變流器能夠?qū)崿F(xiàn)能量管理、容量規(guī)劃的智能化,預(yù)測(cè)容量需求,優(yōu)化儲(chǔ)能系統(tǒng)的實(shí)時(shí)容量配置,提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的效率和可靠性。④智能故障診斷[18]:智能故障診斷通過使用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的故障預(yù)測(cè)與診斷,提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的可靠性和安全性。
圖6 儲(chǔ)能變流器控制優(yōu)化的數(shù)智化應(yīng)用分類
Fig.6 Classification of digitalization and intellectualization applications of control and optimization for PCS
儲(chǔ)能電站的數(shù)智化應(yīng)用
03
3.1 儲(chǔ)能電站數(shù)智化管控的整體思路
面向儲(chǔ)能數(shù)字化管理和儲(chǔ)能數(shù)字孿生構(gòu)建需求,本文提出儲(chǔ)能電站數(shù)智化管控的整體架構(gòu),主要包含物理實(shí)體管理、數(shù)據(jù)融合共享、泛在感知連接、數(shù)字孿生映射、跨域應(yīng)用服務(wù)等交叉互融,如圖7所示。
物理實(shí)體是儲(chǔ)能電站數(shù)字化管理和數(shù)字孿生映射的物理基礎(chǔ),主要包括鋰離子電池、鈉離子電池、液流電池、鉛酸電池等多類型電化學(xué)儲(chǔ)能電池,逆變器、充放電控制單元等儲(chǔ)能變流器設(shè)備,通信鏈路、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、協(xié)議轉(zhuǎn)換器等網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備,計(jì)算服務(wù)器、存儲(chǔ)單元、安全防護(hù)等云邊計(jì)算設(shè)備,以及視頻監(jiān)控、安防管理、傳感等輔助設(shè)備等。不同的物理實(shí)體承載著物理量、狀態(tài)量、電氣量、環(huán)境量、空間量、行為量等原生物理信息。物理實(shí)體層通過統(tǒng)一管理真實(shí)世界的多類型多功能物理實(shí)體,以物理信息的完備性解決模型參數(shù)和應(yīng)用推演的準(zhǔn)確性,為儲(chǔ)能在源網(wǎng)荷側(cè)的多場(chǎng)景應(yīng)用提供物理支撐。
孿生數(shù)據(jù)是儲(chǔ)能電站數(shù)字化管理和數(shù)字孿生映射的核心驅(qū)動(dòng),包括電力發(fā)輸配用、電力市場(chǎng)、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)、電力政策等歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),以及發(fā)電預(yù)測(cè)、工況辨識(shí)、故障診斷等仿真數(shù)據(jù)。通過規(guī)范異構(gòu)數(shù)據(jù)表達(dá)、統(tǒng)一異構(gòu)數(shù)據(jù)互轉(zhuǎn)換規(guī)則、建立異構(gòu)數(shù)據(jù)融合標(biāo)準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)對(duì)多運(yùn)行主體的多尺度異構(gòu)數(shù)據(jù)的全面采集、存儲(chǔ)、管理及融合共享,將多類型物理實(shí)體及其運(yùn)行過程轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)表達(dá),驅(qū)動(dòng)多模態(tài)模型迭代演進(jìn)和應(yīng)用服務(wù)推演優(yōu)化。
感知連接是支撐儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)信息在物理實(shí)體與數(shù)字空間雙向流動(dòng)的神經(jīng)通道,主要包括全息感知、數(shù)據(jù)采集、多域存儲(chǔ)和泛在連接等功能。在支持海量儲(chǔ)能相關(guān)設(shè)備安全接入的同時(shí),兼顧源網(wǎng)荷儲(chǔ)多元要素連接的靈活組網(wǎng)需求,實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效采集與實(shí)時(shí)傳輸。為滿足儲(chǔ)能電站核心業(yè)務(wù)對(duì)通信實(shí)時(shí)性、供電可靠性和數(shù)據(jù)安全性的嚴(yán)苛要求,綜合利用多種通信技術(shù)手段,結(jié)合云邊協(xié)同實(shí)現(xiàn)通信冗余配置、數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)。
數(shù)字空間是儲(chǔ)能電站數(shù)字化管理和數(shù)字孿生映射的實(shí)現(xiàn)平臺(tái)。依賴高性能計(jì)算、異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、高速數(shù)據(jù)交互組成先進(jìn)管控架構(gòu)下的虛擬化資源集群,實(shí)時(shí)映射管理、配置調(diào)度設(shè)備本體、數(shù)據(jù)管理、網(wǎng)絡(luò)通信、電力市場(chǎng)等模型;利用大數(shù)據(jù)融合、多模態(tài)整合等技術(shù)手段,基于海量數(shù)據(jù)完成對(duì)儲(chǔ)能電站運(yùn)行工況以及儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的感知、推演與綜合呈現(xiàn),建立儲(chǔ)能電站運(yùn)行數(shù)字孿生鏡像;綜合利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)得到的儲(chǔ)能電站運(yùn)行狀態(tài)與物理電網(wǎng)的原生機(jī)理,提供具有前瞻性的態(tài)勢(shì)判斷和運(yùn)行決策,保障儲(chǔ)能系統(tǒng)在新型電力系統(tǒng)中安全可靠高效運(yùn)行。
應(yīng)用服務(wù)是儲(chǔ)能電站數(shù)字化管理和數(shù)字孿生映射的高級(jí)應(yīng)用。儲(chǔ)能本體、數(shù)據(jù)、模型協(xié)同推動(dòng)儲(chǔ)能系統(tǒng)局部運(yùn)行規(guī)律和發(fā)展態(tài)勢(shì)的自感知,本體交互、數(shù)據(jù)挖掘和模型協(xié)同催生儲(chǔ)能系統(tǒng)整體的全局知識(shí)發(fā)現(xiàn)和迭代優(yōu)化。由局部到整體的跨域應(yīng)用服務(wù)面向不同的應(yīng)用需求,通過對(duì)儲(chǔ)能本體交互認(rèn)知、海量數(shù)據(jù)融合學(xué)習(xí)和多類型模型協(xié)同利用形成個(gè)性化業(yè)務(wù)智能。借助無處不在的通信網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)不同業(yè)務(wù)域知識(shí),形成覆蓋儲(chǔ)能在源網(wǎng)荷側(cè)多環(huán)節(jié)的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)圖譜,掌握儲(chǔ)能多場(chǎng)景業(yè)務(wù)應(yīng)用的相互影響和協(xié)同,實(shí)現(xiàn)智能自治的儲(chǔ)能電站數(shù)智化管控。
圖7 儲(chǔ)能電站數(shù)智化管控架構(gòu)
Fig.7 Intelligent control architecture for energy storage stations
3.2 儲(chǔ)能電站數(shù)智化發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)及挑戰(zhàn)
為加快推進(jìn)儲(chǔ)能電站數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型,需要以多類型設(shè)備本體、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、多模態(tài)模型、多場(chǎng)景應(yīng)用服務(wù)全面貫通為框架,以信息、能量、控制等多流融合為紐帶,以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈、邊緣計(jì)算等先進(jìn)數(shù)字科學(xué)技術(shù)為抓手,提升儲(chǔ)能在發(fā)電側(cè)、電網(wǎng)側(cè)、用戶側(cè)的數(shù)字化智能化服務(wù)水平。儲(chǔ)能電站數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型要求儲(chǔ)能系統(tǒng)自身必須具備自感知、自計(jì)算、自決策和自優(yōu)化等能力,通過感知、通信、控制的一體化協(xié)同,提升儲(chǔ)能安全性、經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性,助力能源綠色低碳轉(zhuǎn)型。
3.2.1 全景信息感知
儲(chǔ)能電站運(yùn)行狀態(tài)的全面準(zhǔn)確數(shù)字化表征是儲(chǔ)能電站數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。構(gòu)建以智能傳感量測(cè)為數(shù)據(jù)來源、以多源資源協(xié)同感知為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的儲(chǔ)能電站全景感知體系,響應(yīng)源自儲(chǔ)能系統(tǒng)上下游的數(shù)據(jù)傳感、資源協(xié)同、工況響應(yīng)等需求,是打造可觀、可測(cè)、可控的數(shù)智化儲(chǔ)能電站的首要關(guān)鍵,具體包括以下內(nèi)容。
1)智能傳感量測(cè):儲(chǔ)能電站安全穩(wěn)定運(yùn)行依賴物理量、電氣量、狀態(tài)量、環(huán)境量、空間量、行為量等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的傳感量測(cè),數(shù)據(jù)源覆蓋儲(chǔ)能電池、儲(chǔ)能變流器、網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備、云邊計(jì)算設(shè)備、輔助設(shè)備等多類型設(shè)備本體。當(dāng)前部署的傳感設(shè)備大都僅支持獲取單一設(shè)備本體的單一類型數(shù)據(jù),難以通過一次量測(cè)獲取多類傳感數(shù)據(jù),導(dǎo)致儲(chǔ)能電站傳感設(shè)備數(shù)量龐大、管控復(fù)雜。同時(shí),目前傳感設(shè)備的部署使用仍以“量測(cè)+傳輸+供能”組合集成為主,其嚴(yán)苛的安裝環(huán)境、操作流程及應(yīng)用要求限制了環(huán)境適應(yīng)能力[19]。因此,需要加強(qiáng)傳感設(shè)備的多物理量集成量測(cè)及多數(shù)據(jù)融合傳輸技術(shù)研究,推動(dòng)傳感設(shè)備“量測(cè)+傳輸+供能”多模塊的微型化集成與封裝技術(shù)迭代發(fā)展,利用人工智能賦能提升傳感設(shè)備的自感知、自調(diào)節(jié)、抗干擾能力,建設(shè)“傳感網(wǎng)+電網(wǎng)”緊密聯(lián)系的統(tǒng)一物理網(wǎng)絡(luò)。
2)資源協(xié)同感知:海量部署的智能傳感終端采集到的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)是原始的、未經(jīng)處理的,蘊(yùn)含著海量隱式規(guī)律。儲(chǔ)能在源網(wǎng)荷側(cè)的不同運(yùn)行工況引發(fā)儲(chǔ)能電站動(dòng)態(tài)投退、并離網(wǎng)會(huì)導(dǎo)致通信拓?fù)洹⒕W(wǎng)絡(luò)時(shí)延多變[20-22]。因此需要實(shí)時(shí)準(zhǔn)確感知源網(wǎng)荷儲(chǔ)生產(chǎn)連接關(guān)系,明晰通信拓?fù)?、通信狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)時(shí)延等因素的動(dòng)態(tài)變化,充分保障鏈路冗余性、網(wǎng)絡(luò)健壯性和通信可靠性。源網(wǎng)荷儲(chǔ)互動(dòng)催生海量數(shù)據(jù),對(duì)儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)處理能力提出挑戰(zhàn),構(gòu)建涵蓋云計(jì)算、邊緣算力及本地算力的多層異構(gòu)算力資源池能夠有效提升數(shù)據(jù)處理能力。云邊端算力資源從分布方式、算力規(guī)模、硬件架構(gòu)、軟件算法等方面存在極大差異且相互耦合制約[23-26],必須精準(zhǔn)感知與標(biāo)識(shí)海量異構(gòu)算力,建立標(biāo)準(zhǔn)化算力模型體系,支持算力透明感知、編排路由及協(xié)同調(diào)度,才能為不同儲(chǔ)能應(yīng)用場(chǎng)景按需調(diào)度算力資源,提供差異化服務(wù)。從電池單體到站級(jí)平臺(tái)的工況特征各異且具有內(nèi)在關(guān)聯(lián),需要設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)資源共享與多級(jí)工況協(xié)同運(yùn)行機(jī)制,滿足不同工況對(duì)數(shù)據(jù)資源的需求。同時(shí),儲(chǔ)能在源網(wǎng)荷側(cè)運(yùn)行特征交叉耦合,儲(chǔ)能響應(yīng)呈現(xiàn)非線性、非高斯、快速動(dòng)態(tài)變化特性,傳統(tǒng)的基于機(jī)理模型分析方法難以準(zhǔn)確快速辨識(shí)工況,發(fā)展基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能辨識(shí)方法,能夠有效提高儲(chǔ)能電站智能管控能力,支撐儲(chǔ)能在源網(wǎng)荷側(cè)的友好接入。
3.2.2 泛在安全互聯(lián)
儲(chǔ)能設(shè)備全域泛在互聯(lián)、信息安全傳輸是儲(chǔ)能電站數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心。全景感知到的數(shù)據(jù)、資源、工況信息需要泛在安全的信息流動(dòng)渠道,多元儲(chǔ)能業(yè)務(wù)的控制穩(wěn)定性、魯棒性、安全性要求儲(chǔ)能電站提供強(qiáng)實(shí)時(shí)、確定性、廣連接、高安全的互聯(lián)功能,具體包括以下方面。
1)泛在網(wǎng)絡(luò)融合:多方主體參與下的多類型網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議并存決定了源網(wǎng)荷儲(chǔ)各環(huán)節(jié)靈活互聯(lián)必須支持多協(xié)議融合通信。多協(xié)議融合通信的主要挑戰(zhàn)在于跨介質(zhì)、跨協(xié)議通信以及廣域授時(shí)同步[27-30]??缃橘|(zhì)通信需要有線、無線網(wǎng)絡(luò)融合,涉及電纜、光纖等有線介質(zhì)與不同頻段的電磁波等無線介質(zhì)之間網(wǎng)絡(luò)資源種類、數(shù)量、特性轉(zhuǎn)換及映射??鐓f(xié)議通信存在協(xié)議棧不對(duì)等、語法不一致、數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、通信速率不匹配等問題,導(dǎo)致信息互通性差、實(shí)時(shí)性低。廣域高精授時(shí)同步是支持儲(chǔ)能在源網(wǎng)荷側(cè)有序互動(dòng)、安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要基礎(chǔ)。源網(wǎng)荷儲(chǔ)各環(huán)節(jié)所涉及的調(diào)度系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)、保護(hù)系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)采集、事件順序記錄、故障錄波器等設(shè)備需要高精度授時(shí)實(shí)現(xiàn)全局同步[31-34]。通信網(wǎng)絡(luò)融合迫切需要從協(xié)議棧結(jié)構(gòu)、語法機(jī)制、數(shù)據(jù)格式、傳輸策略等維度挖掘異構(gòu)協(xié)議相關(guān)性,定量分析時(shí)延、可靠性、授時(shí)授頻精度、吞吐量、緩存等特征指標(biāo),以協(xié)議識(shí)別、解析、互操作為基礎(chǔ),研究網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)、異構(gòu)資源互通、流量調(diào)度、時(shí)間同步等方法,建立異構(gòu)協(xié)議的透明通道,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)協(xié)議轉(zhuǎn)換與適配。
2)高可信網(wǎng)絡(luò)安全:全景感知與泛在通信強(qiáng)化了多類型儲(chǔ)能設(shè)備以及儲(chǔ)能電站與源網(wǎng)荷側(cè)多主體的靈活協(xié)調(diào)、互聯(lián)互通關(guān)系,同時(shí)也帶來了網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。多樣性交互主體的弱安全防護(hù)能力容易造成單點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散;數(shù)據(jù)交互共享、協(xié)同利用需求劇增導(dǎo)致交互規(guī)模與隱私保護(hù)矛盾凸顯;以虛擬電廠、共享儲(chǔ)能為代表的網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營主體容易被攻擊者惡意挾持群體性負(fù)荷或電源,引發(fā)重大網(wǎng)絡(luò)安全事件。因此,需要研究基于區(qū)塊鏈、零信任技術(shù)的多元設(shè)備安全可信接入技術(shù)[35-37],在接入源頭應(yīng)對(duì)終端設(shè)備的身份不確定性、訪問權(quán)限動(dòng)態(tài)變化問題,提高接入安全門檻。強(qiáng)化內(nèi)生安全技術(shù),研究適用于儲(chǔ)能關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全操作系統(tǒng)、適用于分布式終端的嵌入式可信計(jì)算、適用于調(diào)度控制的量子通信密碼、內(nèi)生安全光通信等技術(shù)[38-42],可以從根本上保障儲(chǔ)能業(yè)務(wù)應(yīng)用安全可靠運(yùn)行。多方主體接入的新型電力系統(tǒng)涉及海量多類數(shù)據(jù)的交互共享,數(shù)據(jù)安全是電力系統(tǒng)安全的關(guān)鍵核心,需要研究覆蓋數(shù)據(jù)接入、傳輸、管理、銷毀的全周期數(shù)據(jù)安全管理技術(shù)[40-42]??紤]源網(wǎng)荷儲(chǔ)物理資產(chǎn)、數(shù)據(jù)信息及應(yīng)用場(chǎng)景的安全特殊性,常態(tài)化的安全監(jiān)測(cè)及網(wǎng)絡(luò)攻防演練是提升網(wǎng)絡(luò)空間攻防能力的重要手段[43-44],需要開展智能化安全監(jiān)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,構(gòu)建虛實(shí)結(jié)合的自對(duì)抗自優(yōu)化攻防體系,提升主動(dòng)安全防御水平。
3.2.3 跨域智能融合
儲(chǔ)能多要素協(xié)同、集群智能管控和信息物理社會(huì)能源融合是儲(chǔ)能電站數(shù)智化轉(zhuǎn)型的大腦。構(gòu)筑云邊端協(xié)同管控框架促進(jìn)數(shù)據(jù)流、能源流、控制流全域融合,提升不同鏈條、不同層級(jí)的物理設(shè)備、數(shù)字設(shè)施、應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)的群體智能,推動(dòng)建立信息物理能源社會(huì)融合系統(tǒng),實(shí)時(shí)推演儲(chǔ)能在源網(wǎng)荷各環(huán)節(jié)運(yùn)行控制,能夠?yàn)閮?chǔ)能系統(tǒng)安全穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供決策。
1)集群智能優(yōu)化:儲(chǔ)能在源網(wǎng)荷側(cè)的多元應(yīng)用催生具有不同動(dòng)力學(xué)運(yùn)行規(guī)律的儲(chǔ)能主體,源網(wǎng)荷儲(chǔ)聚合優(yōu)化通常需要人工建立完整準(zhǔn)確的優(yōu)化模型,難以適應(yīng)電力系統(tǒng)非線性、強(qiáng)不確定性的發(fā)展趨勢(shì)。需要推動(dòng)儲(chǔ)能智能終端技術(shù)突破,賦予儲(chǔ)能設(shè)備本體環(huán)境感知、狀態(tài)監(jiān)測(cè)和行為自治能力,打破現(xiàn)有終端設(shè)備能力限制,將智能引入儲(chǔ)能系統(tǒng)末梢。在儲(chǔ)能設(shè)備本體普遍智能化基礎(chǔ)上,邊緣側(cè)和云端平臺(tái)也應(yīng)同步提高智能化水平[45],面向源網(wǎng)荷側(cè)的差異化儲(chǔ)能需求,結(jié)合全景信息感知和泛在網(wǎng)絡(luò)通信,對(duì)儲(chǔ)能設(shè)備本體、數(shù)據(jù)資源、應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行精準(zhǔn)建模計(jì)算,剖析設(shè)備本體、數(shù)據(jù)資源與應(yīng)用場(chǎng)景三者之間的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)工況、數(shù)據(jù)、資源等多要素解耦,合理編排調(diào)度網(wǎng)絡(luò)、算力、電力電量。云邊端資源屬性各異,研究匯聚云邊端多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的新型數(shù)據(jù)模型[46],開發(fā)安全可靠的數(shù)據(jù)同步管理、高效存儲(chǔ)索引、安全隱私保護(hù)策略,是有效利用源網(wǎng)荷儲(chǔ)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)經(jīng)過云邊端算力特征提取顯隱式多維信息,需要研究多維信息的跨域統(tǒng)一映射和管理機(jī)制,梳理異構(gòu)信息聚合優(yōu)化機(jī)理,構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化透明化信息通道,為規(guī)?;瘍?chǔ)能多場(chǎng)景應(yīng)用提供關(guān)鍵信息支撐。云邊端協(xié)同促使傳統(tǒng)源網(wǎng)荷單向鏈?zhǔn)交?dòng)向源網(wǎng)荷儲(chǔ)多方雙向互動(dòng)轉(zhuǎn)型,研究多主體協(xié)調(diào)的精準(zhǔn)響應(yīng)、協(xié)同優(yōu)化和服務(wù)執(zhí)行機(jī)制,推動(dòng)儲(chǔ)能與源網(wǎng)荷側(cè)不同主體的時(shí)序銜接、協(xié)同配合、集群調(diào)控,服務(wù)數(shù)據(jù)、資源、能量、控制多流互動(dòng)[47]。
2)信息物理能源社會(huì)融合:在全景感知、泛在互聯(lián)、智能協(xié)同等復(fù)雜特性的共同作用下,基于單一物理域的機(jī)理建模難以滿足儲(chǔ)能在源網(wǎng)荷側(cè)的建模分析、規(guī)劃配置、運(yùn)行控制及應(yīng)用評(píng)價(jià)要求,綜合考慮信息域的數(shù)據(jù)資源特征、物理域的機(jī)理動(dòng)力學(xué)規(guī)律、能源域的電量發(fā)輸配用關(guān)系、社會(huì)域的人機(jī)物協(xié)同演進(jìn)的多要素融合系統(tǒng),形成虛實(shí)融合、物數(shù)交互的多主體儲(chǔ)能綜合管理控制方法,是解決上述問題的一種可行途徑。數(shù)字孿生虛擬電廠系統(tǒng)、數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的智慧微電網(wǎng)系統(tǒng)、數(shù)字孿生能源互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、元宇宙+電力的元電力、基于平行系統(tǒng)與元宇宙思想構(gòu)建的平行電網(wǎng)系統(tǒng)MetaGrid等相關(guān)概念及架構(gòu)相繼提出[48-51],孿生系統(tǒng)的迭代進(jìn)化離不開云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈、邊緣計(jì)算等先進(jìn)理論技術(shù)工具的發(fā)展,構(gòu)筑現(xiàn)實(shí)電網(wǎng)空間與虛擬數(shù)字空間雙向映射、實(shí)時(shí)互動(dòng)的平行孿生體系需要通過對(duì)現(xiàn)實(shí)電網(wǎng)空間內(nèi)的物理實(shí)體的特征屬性、行為演化和性能表現(xiàn)等建模描述,實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體到虛擬數(shù)字空間的實(shí)時(shí)完整映射。在虛擬數(shù)字空間中開展時(shí)空變換、演化推導(dǎo)、計(jì)算控制,得出全域最優(yōu)解決方案反饋至現(xiàn)實(shí)電網(wǎng)空間內(nèi)的物理實(shí)體,實(shí)現(xiàn)安全穩(wěn)定運(yùn)行。
結(jié)語
04
本文重點(diǎn)探討了面向數(shù)智化發(fā)展的電化學(xué)儲(chǔ)能電站創(chuàng)新應(yīng)用新需求,提出了電化學(xué)儲(chǔ)能電站數(shù)字化智能化發(fā)展的總體思路及具體實(shí)現(xiàn)方法,主要?dú)w納如下:
1)剖析了智能電池的設(shè)計(jì)制造與優(yōu)化管理過程中所面臨的主要挑戰(zhàn)與亟待解決的問題,提出了儲(chǔ)能電池?cái)?shù)智化應(yīng)用的解決方法,展望了相關(guān)技術(shù)路線。
2)分析了儲(chǔ)能變流器建模與控制優(yōu)化的關(guān)鍵問題,提出了儲(chǔ)能變流器數(shù)智化發(fā)展的整體思路,闡述了數(shù)智化技術(shù)在儲(chǔ)能變流器建模與控制中的具體應(yīng)用方法。
3)提出了電化學(xué)儲(chǔ)能電站數(shù)智化管控的整體思路,從全景信息感知、泛在安全互聯(lián)、跨域智能融合角度,建立了電化學(xué)儲(chǔ)能電站數(shù)智化發(fā)展的整體研究框架,歸納并闡述了數(shù)智化技術(shù)在儲(chǔ)能電站管控中的具體應(yīng)用方法。
綜上所述,本文對(duì)電化學(xué)儲(chǔ)能電站數(shù)智化應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)、發(fā)展方向等做了分析與展望,為電化學(xué)儲(chǔ)能電站全生命周期規(guī)劃設(shè)計(jì)、運(yùn)行管理、應(yīng)用評(píng)價(jià)的相關(guān)技術(shù)發(fā)展提供了思路和建議。電化學(xué)儲(chǔ)能將成為支撐新型電力系統(tǒng)“保供電、保安全、促消納”的重要元素之一。本文主要側(cè)重于電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)的數(shù)智化應(yīng)用技術(shù)展開了分析與探討。其他類型的新型儲(chǔ)能技術(shù)在其不同發(fā)展階段,都需要實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用。作為支撐電網(wǎng)靈活調(diào)節(jié)能力等方面的重要調(diào)節(jié)資源之一,以電化學(xué)儲(chǔ)能為代表的新型儲(chǔ)能和抽蓄儲(chǔ)能技術(shù)將在電力系統(tǒng)中發(fā)揮更多有益作用,其數(shù)智化轉(zhuǎn)型發(fā)展值得期待。
參考文獻(xiàn)
1]李相俊,官亦標(biāo),胡娟,等.我國儲(chǔ)能示范工程領(lǐng)域十年(2012— 2022)回顧[J].儲(chǔ)能科學(xué)與技術(shù),2022,11(9):2702-2712.
LI Xiangjun,GUAN Yibiao,HU Juan,et al.Review of energy storage application in China from 2012 to 2022[J].Energy Storage Science andTechnology,2022,11(9),11(9):2702-2712.
[2]LI X,WANG S.Energy management and operational control methods for grid battery energy storage systems[J].CSEE Journal of Power and Energy Systems,2021,7(5):1026-1040.
[3]李相俊,趙珊珊,惠東.面向新型電力系統(tǒng)的大型儲(chǔ)能電站關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析與展望[J].供用電,2022,39(7):2-8,24.
LI Xiangjun,ZHAO Shanshan,HUI Dong.Development trend analysis and prospect of key technologies of large energy storage station in new type power system[J].Distribution & Utilization,2022,39(7):2-8,24.
[4]蔡旭,李睿.大型電池儲(chǔ)能PCS的現(xiàn)狀與發(fā)展[J].電器與能效管理技術(shù),2016(14):1-8,40.
CAI Xu,LI Rui.Present status and development of large battery energy storage power conversion system[J].Electrical & Energy Management Technology,2016(14):1-8,40.
[5]BRAGARD M,SOLTAU N,THOMAS S,et al.The balance of renewable sources and user demands in grids:power electronics for modular battery energy storage systems[J].IEEE Transactions on Power Electronics,2010,25(12):3049-3056.
[6]劉暢,吳勝兵,吳西奇,等.35 kV高壓直掛大容量電池儲(chǔ)能系統(tǒng)[J/OL].高電壓技術(shù):1-15[2023-06-19].https://doi.org/10.13336/j.1003-6520. hve.20221577.
LIU Chang,WU Shengbing,WU Xiqi,et al.High-voltage large capacity battery energy storage system connecting to 35 kV grid without transformer[J/OL]. High Voltage Engineering:1-15[2023-06-19].https://doi.org/10.13336/ j.1003-6520.hve.20221577.
[7]蔡旭,李睿,劉暢,等.高壓直掛儲(chǔ)能功率變換技術(shù)與世界首例應(yīng)用[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2020,40(1):200-211,387.
CAI Xu,LI Rui,LIU Chang,et al.Transformerless high-voltage power conversion system for battery energy storage system and the first demonstration application in world[J].Proceedings of the CSEE,2020, 40(1):200-211,387.
[8]蔡昌春,息夢(mèng)蕊,劉昊林,等.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和多場(chǎng)景技術(shù)的微電網(wǎng)并網(wǎng)等效建模[J].電力自動(dòng)化設(shè)備,2022,42(9):64-69.
CAI Changchun,XI Mengrui,LIU Haolin,et al.Grid-connected equivalent modeling of microgrids based on data-driven and multi-scenario technologies[J].Electric Power Automation Equipment,2022,42(9):64-69.
[9]葉小暉,劉濤,吳國旸,等.電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的多時(shí)間尺度仿真建模研究及大規(guī)模并網(wǎng)特性分析[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2015,35(11):2635-2644.
YE Xiaohui,LIU Tao,WU Guoyang,et al.Multi-time scale simulation modeling and characteristic analysis of large-scale grid-connected battery energy storage system[J].Proceedings of the CSEE,2015,35(11):2635-2644.
[10]葉小暉,劉濤,吳國旸,等.電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的多時(shí)間尺度仿真建模研究及大規(guī)模并網(wǎng)特性分析[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2015,35(11):2635-2644.
YE Xiaohui,LIU Tao,WU Guoyang,et al.Multi-time scale simulation modeling and characteristic analysis of large-scale[J].Proceedings of the CSEE,2015,35(11):2635-2644.
[11]刁涵彬,李培強(qiáng),王繼飛,等.考慮電/熱儲(chǔ)能互補(bǔ)協(xié)調(diào)的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2020,35(21):4532-4543.
DIAO Hanbin,LI Peiqiang,WANG Jifei,et al.Optimal dispatch of integrated energy system considering complementary coordination of electric/thermal energy storage[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2020,35(21):4532-4543.
[12]袁鐵江,李國軍,張?jiān)鰪?qiáng),等.風(fēng)電-氫儲(chǔ)能與煤化工多能耦合系統(tǒng)設(shè)備投資規(guī)劃優(yōu)化建模[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2016,31(14):21-30.
YUAN Tiejiang,LI Guojun,ZHANG Zengqiang,et al.Optimal modeling on equipment investment planning of wind power-hydrogen energy storage and coal chemical pluripotent coupling system[J]. Transactions of China Electrotechnical Society,2016,31(14):21-30.
[13]劉宇凝,王迎麗,徐明文,等.基于數(shù)字孿生混合儲(chǔ)能的風(fēng)電功率波動(dòng)平抑策略[J].電網(wǎng)技術(shù),2021,45(7):2503-2513.
LIU Yuning,WANG Yingli,XU Mingwen,et al.Wind power fluctuation smooth strategy based on digital twin hybrid energy storage[J]. Power System Technology,2021,45(7):2503-2513.
[14]蒲天驕,喬驥,韓笑,等.人工智能技術(shù)在電力設(shè)備運(yùn)維檢修中的研究及應(yīng)用[J].高電壓技術(shù),2020,46(2):369-383.
PU Tianjiao,QIAO Ji,HAN Xiao,et al.Research and application of artificial intelligence in operation and maintenance for power equipment[J]. High Voltage Engineering,2020,46(2):369-383.
[15]傅質(zhì)馨,李瀟逸,朱俊澎,等.基于馬爾科夫決策過程的家庭能量管理智能優(yōu)化策略[J].電力自動(dòng)化設(shè)備,2020,40(7):141-148.
FU Zhixin,LI Xiaoyi,ZHU Junpeng,et al.Intelligent optimization strategy of home energy management based on Markov decision process[J].Electric Power Automation Equipment,2020,40(7):141-148.
[16]武小花,鄒淵,陰曉峰,等.基于插電式電動(dòng)汽車儲(chǔ)能的智能家居動(dòng)態(tài)規(guī)劃能量管理策略[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2017,37(1):56-60.
WU Xiaohua,ZOU Yuan,YIN Xiaofeng,et al.Dynamic energy programming management based on smart home for PEV energy storage[J]. Transactions of Beijing Institute of Technology,2017,37(1):56-60.
[17]孫秋野,楊凌霄,張化光.智慧能源:人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用與展望[J].控制與決策,2018,33(5):938-949.
SUN Qiuye,YANG Lingxiao,ZHANG Huaguang.Smart energy applications and prospects of artificial intelligence technology in power system[J].Control and Decision,2018,33(5):938-949.
[18]曲建嶺,余路,袁濤,等.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)化智能故障診斷算法[J].控制與決策,2019,34(12):2619-2626.
QU Jianling,YU Lu,YUAN Tao,et al.A hierarchical intelligent fault diagnosis algorithm based on convolutional neural network[J].Control and Decision,2019,34(12):2619-2626.
[19]楊慶,孫尚鵬,司馬文霞,等.面向智能電網(wǎng)的先進(jìn)電壓電流傳感方法研究進(jìn)展[J].高電壓技術(shù),2019,45(2):349-367.
YANG Qing,SUN Shangpeng,SIMA Wenxia,et al. Progress of advanced voltage/current sensing techniques for smart grid[J].High Voltage Engineering,2019,45(2):349-367.
[20]雍培,張寧,慈松,等.5G通信基站參與需求響應(yīng):關(guān)鍵技術(shù)與前景展望[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2021,41(16):5540-5552.
YONG Pei,ZHANG Ning,CI Song,etc..Participation of 5G communication base stations in demand response:key technologies and prospects[J].Chinese Journal of Electrical Engineering,2021,41(16):5540-5552.
[21]CI S,ZHOU Y,XU Y,et al.Building a cloud-based energy storage system through digital transformation of distributed backup battery in mobile base stations[J].China Communications,2020,17(4):42-50.
[22]米陽,王曉敏,錢翌明,等.考慮通信時(shí)延的直流微電網(wǎng)分布式儲(chǔ)能單元協(xié)調(diào)控制[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2022,50(24):91-100.
MI Yang,WANG Xiaomin,QIAN Yiming,et al.Coordinated control of distributed energy storage unit in DC microgrid considering
communication delay[J].Power System Protection and Control,2022, 50(24):91 -100.
[23]劉曉宇,李相俊,賈學(xué)翠,等.基于云邊端協(xié)同的大規(guī)模儲(chǔ)能電站資源分配方法及系統(tǒng)[P].北京市:CN115912430A,2023-04-04.
[24]李相俊,劉曉宇,王上行,等.一種基于邊端協(xié)同的風(fēng)儲(chǔ)電站能量管理方法及系統(tǒng)[P].北京市:CN115776126A,2023-03-10.
[25]許鵬,何霖.新型電力系統(tǒng)下5G+云邊端協(xié)同的源網(wǎng)荷儲(chǔ)架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)初探[J].四川電力技術(shù),2021,44(6):67-73.
XU Peng,HE Lin.Preliminary exploration on the source-grid-load-storage architecture and key technologies of 5G+ cloud-edge-end collaborative power system[J].Sichuan Electric Power Technology,2021,44(6):67-73.
[26]文祥宇,李帥,劉文彬,等.面向配電網(wǎng)的云邊端協(xié)同技術(shù)研究[J].山東電力技術(shù),2022,49(7):8-11.
WEN Xiangyu,LI Shuai,LIU Wenbin,et al.Research on cloud-side collaboration technology for distribution network[J].Shandong Electric Power Technology,2022,49(7):8-11.
[27]王星龍.電力系統(tǒng)中的信息與通信技術(shù)融合策略[ J].電子技術(shù),2023,52(1):218-219.
WANG Xinglong.Information and communication technology integration strategy in power system[J].Electronic Technology,2023,52(1):218-219.
[28]黃晶.5G移動(dòng)通信技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].集成電路應(yīng)用,2023,40(1):128-129.
HUANG Jing.Application of 5G mobile communication technology in power system[J].IC Applications,2023,40(1):128-129.
[29]權(quán)偉,張宏科.未來互聯(lián)網(wǎng)體系的研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)與探索實(shí)踐[J].中國科學(xué):信息科學(xué),2017,47(6):804-810.
QUAN Wei,ZHANG Hongke.Future internet architecture:research status,hot topics,and development practice[J].Scientia Sinica
(Informationis),2017,47(6):804-810.
[30]IMT2030(6G)Promotion Group.Research report on integrated communication and awareness technology[R].Beijing:IMT-2030(6G) Promotion Group,2021.
[31]李博,方彤.北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(BDS)在智能電網(wǎng)的應(yīng)用與展望[J].中國電力,2020,53(8):107-116.
LI Bo,F(xiàn)ANG Tong.Application and prospect of BeiDou navigation satellite system(BDS)in smart grid[J].Electric Power,2020,53(8):107-116.
[32]The Power System Relaying Committee and Substations Committee.IEEE standard profile for use of IEEE 1588TM precision time protocol in power system applications:IEEE Std.C37.238—2011[S].New York:IEEE,2011.
[33]XU L B,GUO R,ZHANG Y,et al.Intelligent planning algorithm for time synchronization network for large-scale power IoT terminals[C]//2022 IEEE 10th Joint International Information Technology and Artificial Intelligence Conference(ITAIC).June 17-19,2022,Chongqing, China.IEEE,2022:2405-2408.
[34]凌曉波,涂崎,方國盛.基于北斗的電力系統(tǒng)時(shí)間同步安全技術(shù)研究[J].
自動(dòng)化與儀器儀表,2018(5):84-88.
LING Xiaobo,TU Qi,F(xiàn)ANG Guosheng.Research on time synchronization safety technology of electric power system based on Beidou[J].Automation & Instrumentation,2018(5):84-88.
[35]吳金宇,張麗娟,孫宏棣,等.泛在電力物聯(lián)網(wǎng)可信安全接入方案[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化,2020(4):52-59.
WU Jinyu,ZHANG Lijuan,SUN Hongdi,et al.Trusted secure access scheme of ubiquitous power IoT[J].Computer and Modernization,2020(4):52-59.
[36]林兆鵬,鄒起辰.可信設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)認(rèn)證協(xié)議設(shè)計(jì)及安全分析[J].計(jì)算機(jī)仿真,2018,35(11):254-258.
LIN Zhaopeng,ZOU Qichen.Design and security analysis of authentication protocol for trusted network access[J].Computer Simulation,2018,35(11):254-258.
[37]CUNINGHAM C,HOLMES D,POLLARD J.The eight business and security benefits of zero trust[EB/OL].(2022-11-21)[2023-06-26]. https://www.forrester.com/report/The-Eight-BusinessAnd-Security-Benefits- of-Zero-Trust/RES13486.
[38]鄔江興.論網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)生安全問題及對(duì)策[J].中國科學(xué)(信息科學(xué)),
2022,52(10):1929-1937.
WU Jiangxing.Cyberspace's endogenous safety and security problem and the countermeasures[J].Scientia Sinica(Informationis),2022,52(10):1929-1937.
[39]周劼英,張曉,邵立嵩,等.面向高比例新能源的新型電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)挑戰(zhàn)與展望[J/OL].電力系統(tǒng)自動(dòng)化:1-10[2023-05-09]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1180.TP.20230310.1123.002.html. ZHOU Jieying,ZHANG Xiao,SHAO Lisong,et al.The challenge and prospect of network security protection for new power systems
with high proportion of new energy sources[J/OL].Power System Automation:1-10[2023-05-09].http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1180. TP.20230310.1123.002.html.
[40]余葭葦,陳一鳴,楊宇玄,等.不可信通信環(huán)境下的電力物聯(lián)網(wǎng)用電數(shù)據(jù)全程安全傳輸方案[J].電力信息與通信技術(shù),2021,19(3):60-64.
YU Jiawei, CHEN Yiming, YANG Yuxuan, et al. A secure transmission scheme for power consumption data of power IoT in untrusted communication environments[J].Electric Power Information and Communication Technology,2021,19(3):60-64.
[41]余晗,梁音,宋繼勐,等.?dāng)?shù)據(jù)安全共享技術(shù)發(fā)展綜述及在能源電力領(lǐng)域應(yīng)用研究[J].信息安全研究,2023,9(3):208-219.
YU Han,LIANG Yin,SONG Jimeng,et al.A survey of data security sharing technology development and its application in power domain[J]. Journal of Information Security Research,2023,9(3):208-219.
[42]李穎杰,譚杰.電力終端嵌入式組件信息源數(shù)據(jù)安全檢測(cè)系統(tǒng)[J].信息技術(shù),2023,47(2):178-184.
LI Yingjie,TAN Jie.Information source data security detection system for power terminal embedded component[J].Information Technology, 2023,47(2):178-184.
[43]SHU Z M,LIU Y G,WANG H N,et al.Research on the feasibility technology of Internet of Things terminal security monitoring[C]//2021 6th International Symposium on Computer and Information Processing Technology(ISCIPT).June 11-13,2021,Changsha,China.IEEE, 2021:831-836.
[44]韓麗芳,張曉,應(yīng)歡,等.電力關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)安全攻防演練研究[J].電力信息與通信技術(shù),2022,20(7):26-32.
HAN Lifang,ZHANG Xiao,YING Huan,et al.Research on cyber security attack and defense drills for power critical information infrastructure[J]. Electric Power Information and Communication Technology,2022,20(7):26-32.
[45]LIU X Y,XU C,YU H B,et al.Multi-agent deep reinforcement learning for end edge orchestrated resource allocation in industrial wireless networks[J].Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering,2022,23(1):47-60.
[46]朱銳,王宏志,崔雙雙,等.面向元宇宙的云邊端協(xié)同大數(shù)據(jù)管理[J].大數(shù)據(jù),2023,9(1):63-77.
ZHU Rui,WANG Hongzhi,CUI Shuangshuang,et al.Cloud-edge-end collaborative big data management for metaverse[J].Big Data Research, 2023,9(1):63-77.
[47]張津源,蒲天驕,李燁,等.基于多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式電源優(yōu)化調(diào)度策略[J].電網(wǎng)技術(shù),2022,46(9):3496-3503.
ZHANG Jinyuan,PU Tianjiao,LI Ye,et al.Multi-agent deep reinforcement learning based optimal dispatch of distributed generators[J]. Power System Technology,2022,46(9):3496-3503.
[48]李小雙,王曉,楊林瑤,等.元電網(wǎng)MetaGrid:基于平行電網(wǎng)的新一代智能電網(wǎng)的體系與架構(gòu)[J].智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào),2021(4):387-398. LI Xiaoshuang,WANG Xiao,YANG Linyao,et al.MetaGrid:a parallel grids based approach for next generation smart power systems[J].Chinese Journal of Intelligent Science and Technology,2021(4):387-398.
[49]黃超,卜思齊,陳麒宇,等.元電力:新一代智能電網(wǎng)[J].發(fā)電技術(shù),2022(2):287-304.
HUANG Chao,BU Siqi,CHEN Qiyu,et al.Meta-power:next- generation smart grid[J].Power Generation Technology,2022(2):287-304.
[50]張俊,許沛東,王飛躍.平行系統(tǒng)和數(shù)字孿生的一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)形式表示及計(jì)算框架[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2020,46(7):1346-1356. ZHANG Jun,XU Peidong,WANG Feiyue.Parallel systems and digital twins:a data-driven mathematical representation and computational framework[J].Acta Automatica Sinica,2020,46(7):1346-1356.
[51]蒲天驕,陳盛,趙琦,等.能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字孿生系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)及應(yīng)用展望[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2021,41(6):2012-2028.
PU Tianjiao,CHEN Sheng,ZHAO Qi,et al.Framework design and application prospect for digital twins system of energy internet[J]. Proceedings of the CSEE,2021,41(6):2012-2028.