基于营配融合的电力智能移动作业服务技术研究

谢邦鹏， 陈东， 秦玥， 曾斐， 吴莘扬， 虞颖

(国网上海浦东供电公司， 上海 200122)

0 引言

针对电力系统目前存在的问题，本研究主要分三个部分进行分析，第一个部分为营配融合下电力智能移动作业服务的数据和建模，提出了统一的服务通信模型，分析出以营配融合三层结构为基础的数据架构；第二个部分是电力系统在营配融合下的业务模型；第三个部分是营配融合下的业务集成模型，分析出其架构与营配融合下的电力智能移动作业服务集成方式。并结合实际进行了相关的案例分析，最后给出可行的模型与架构。本文对于未来营配一体化下的电力智能移动作业服务技术相关研究具有一定的参考意义。

1 营配融合下电力智能移动作业服务建模与架构

1.1 电力智能移动作业服务建模基础

本研究中营配融合网络的架构有三层，包含营配融合网络信息处理层、营配网络技术支撑层和营配网络应用层。营配网络架构每一层的具体结构包含多项内容，比如营配融合网络信息处理层包括运用自组织组网技术、协同信息处理技术等处理二维条码、传感器、多媒体等信息；营配网络技术支撑层包括互联网技术、异构网技术、移动通信网技术等[1]；营配网络技术支撑和营配网络应用包括将海量存储、数据挖掘技术、智能通信网技术等技术应用于环境监测、工业监控、智能交通等领域中[2]。这些内容为营配网络作用的发挥提供了一定的技术支持。

营配融合下对于电力系统服务技术执行控制的要求有三点：电力负荷情况的控制、用户的用电量控制分析、电力使用情况管理。

基于以上内容，本研究给出营配融合网络下电力智能移动数据采集和执行控制的具体结构图，见图1。

图1 电力智能移动数据采集和执行控制的具体结构图

结合前文对营配融合网络的相关阐述，图1中的三个层次为营配融合网络信息处理层、营配网络技术支撑层和营配网络应用层。图1中的电力设备层不在营配一体化网络中。营配融合网络信息处理层是整个网络的开端，由各种感知与采集设备构成，主要功能完成电力数据的收集和管理等；营配网络技术支撑层是整个网络的中间环节，由各种云计算平台和网络构成，主要功能传递营配融合网络信息处理层和营配网络应用层的数据信息；营配网络应用层作为整个网络的尾部环节，发挥着最为重要的作用，营配网络应用层由应用终端与应用系统构成，主要功能整合处理所有数据资料为智能化网络的实现提供数据支持。

1.2 电力智能服务的通信功能建模

本研究首先针对电力智能服务的通信功能方面进行建模，主要分三个层面进行：站点控制层、间隔层和过程执行层。站点控制层主要负责数据的上传与下发以及管控间隔层的设施；间隔层的主要作用是对数据采集进行计量以及采集数据的互动；过程执行层包含过程接口、传感器和执行器，主要作用执行发送命令。具体的建模过程如图2所示。

图2 电力智能服务的通信功能建模过程

图2中电力智能服务的通信功能建模主要在查找相关规定的基础上进行。它主要围绕应用分解完成后能否满足应用功能的LN与是否增加新data两个问题进行建模。

对于营配融合下的电力智能服务的通信功能建模进行案例分析，研究对象选取普通居民，结合数据结果，搭建适合普通居民的具体模型，主要为电力负荷预知、电量使用合约的价格、电量相关信息的传递和电量交易情况的传递[3]。

1.3 电力智能移动作业服务业务建模

电力系统在营配融合下的业务建模遵循IEC61970国际标准[4-5]，模型的组成包括子包、类视图、类和属性。模型的搭建由用户类别搭建，本研究中的用户类别有：普通客户群(包括企业和普通居民)、现场巡视、环保汽车和电能储蓄设施。具体的建模步骤见图3。

图3 电力系统在营配融合下的业务建模过程

图3建模步骤中的主要内容是参考已有案例模型搭建新的业务模型，并对其进行抽象化规范处理，使其更加适用于实际案例。

对于营配融合下的电力智能服务的业务功能建模进行案例分析，研究对象选取接入能源智能交易，结合接入侧的相关数据，搭建出了适合接入侧用户的具体模型，分别是普通居民的电量使用费用计量模型、普通用户逻辑点数据测量模型和普通居民用电情况标记与警报模型。

1.4 电力智能移动作业服务业务集成架构

营配融合网络下，电力移动作业服务业务集成架构可以将用户数据以及服务功能等进行有效集成。总体架构在遵循相关标准的前提下，着力于规范信息系统中所有相关应用的作用。具体架构图见图4。

图4 电力智能移动作业服务业务集成架构

图4架构图中包含目标服务群、服务总线、企业服务总线以及目标客户终端的相关信息等。其中，业务集成呈现出更加可控的状态。企业服务总线作为整个业务集成流程的最重要环节，在整个架构流程中起着承上启下、连接所有部件的作用，整个流程参照公共接口协议、交互协议等对各个部分的命令进行严格执行；智能端口在此处设置为拥有双向传播信息功能，智能端口能对任何应用程序进行快速智能化访问，并即时给出访问数据，智能端口旨在减少人工信息采集分析的工作量；营配融合下电力智能移动作业服务平台属于层级结构，它由信息共享平台、各类App、通信协议以及网络服务器的贮备安全等构成，服务平台的主要作用在于综合各类业务集成数据，将业务集成置于可以预估的状态下，分批次地解决业务集成问题。

对于营配融合下的电力智能服务的业务集成架构进行案例分析，研究对象选取企业用户，结合企业用户的相关数据，在结果部分对智能化条件下的业务流程进行详细阐述。

2 营配融合下电力智能移动作业服务建模结果分析

2.1 电力智能服务的通信功能建模结果分析

普通用户电能计量框图的主要作用在于对普通居民的电量使用费用进行计量操作，构成部分主要有无功、有功电能及其各自的电能需求等，它们同属Byte Count Register数据。

图5为铸件收缩量．从图5可以看出，铸件整体收缩体积不大，但下部凸边处仍有一定的缩孔(图中圆圈部分)．因此，可以在此处加入溢流槽，以达到改善收缩腔的目的[4]．

与普通用户电能计量部分构成一样，普通用户逻辑点数据测量部分包含普通居民电量输入功率因数、电量输入时的电压电流、输入功率等。普通用户逻辑点数据测量框图的功能在于测量逻辑点及逻辑点的相关属性，比如说明文字、使用情况、测量质量等。

普通居民用电情况标记与警报框图的作用在于对居民电量使用情况进行标记，以及对于异常情况执行报警操作。主要构成部分有异常情况数据的相关描述、描述的输入输出、整个警报过程的指示。它们的数据属性主要为Data Process Center属性、Information Network System属性、Security Policy System属性，DPC属性主要用于选择控制模式；INS属性主要是描述用电情况；SPS属性用于报警数据的采集。各属性各司其职，这个特点使该警报系统能够尽快完成报警操作。

本文在此处只给出普通居民用户电能计量统计结果，选某小区50户居民用电量作为统计数据，以系统反馈电量使用账单时间为评价标准，结果如图5所示。

由图5结果分析可知，本文搭建的模型反馈账单的接受速度在8 s至28 s之间，平均在15 s左右，由此看出，反馈速度较快，说明普通居民的电量使用费用模型搭建较为成功。

2.2 电力智能移动作业服务业务建模结果分析

图6为电力负荷情况的预知框图。

由图6可以看出，电力负荷预知最终反馈给用户的是负荷预估情况的曲线图，曲线的横纵坐标分别是时间和预估的电力负荷值。电力负荷情况预知的主要作用在于提供用电情况给用户，用户可根据曲线预测对用电情况进行调整。一般普通用户用电过程中发生停电时，会使用电力负荷预估曲

图6 电力负荷预估框图

线于所在系统进行仿真操作，该操作可以用于收集近期用电异常情况，为以后可能出现的异常做好预估，起到合理使用电力系统的作用。

电量使用合约的价格由普通居民在用电负荷预估的基础上与电力系统企业达成协议的合约上规定的，合约价格的计量往往是在对于居民电量使用情况结算时进行的，居民合约中的费用情况由电网公司统一查看，费用计算系统由于联网设置，为了更加便捷，直接与居民银行账户关联。

图7 普通用户合理用电图

从图7可以看到，电力系统的各类信号由电力系统企业发送，普通用户接收，电力企业在发送完成信号后，会执行一系列对于电力能源评估的操作：建立电力能源评估体系、对电力能源进行估算、相关数据的采集以及居民用电策略的生成。普通居民在企业进行数据采集后可以对其相关设备的运行进行监测。

电量交易情况的传递主要通过能量软件对电力的价格信息进行采集与记录，并在需要进行结算操作时，整合电力价格与居民用电情况，生成电力消费账单发送给普通居民。

2.3 电力智能移动作业服务业务集成架构结果分析

企业用户智能化下集成交互的具体过程见图8。

图8智能流程主要有企业用户、用电采集系统、接口适配器和服务平台四个部分，通过一系列命令交互操作的实现，旨在满足企业用户的需求。企业用户需求信息的采集主要由服务平台与采集系统两部分之间进行，集成接口执行数

图8 企业用户智能化下集成交互流程图

据查询的命令，主要在采集系统与企业用户之间进行，调用指令有REPLY和GET。

3 总结

本研究在如今营配融合的大环境下，对电力智能移动作业服务技术中存在的一些问题进行了分析。在结合营配一体化网络架构的基础上，参照IEC61850对电力智能服务的通信功能方面进行建模，并结合普通居民进行案例分析，将智能移动作业技术与通信模型进行融合；参照IEC61970对电力系统在营配融合下的业务方面进行建模，并结合接入能源智能交易进行案例分析，得出了一套切合实际可行的业务模型；基于营配融合网络，对电力移动作业服务业务集成进行了组织架构，并结合企业用户进行案例分析，阐述了接口集成与响应集成交互方面的相关研究，给出了可以应用于实际的一套业务集成方法。本文对于业务集成信息安全方面没有涉及到，后续的研究可以加入信息安全，使模型更加切合实际。