一种基于边缘计算的负荷分区调控系统及方法与流程

本发明属于电力检测技术领域，特别涉及一种基于边缘计算的负荷分区调控系统及方法。

背景技术：

随着现代社会的飞速发展，我国的用电量不断增加，峰谷差也在不断拉大，给我国电力系统平衡带来了很大压力。通过负荷调控的方法可以调用负荷来进行削峰填谷，降低峰谷差，对保障电力系统的安全、稳定、经济运行具有重大意义。一方面众多负荷的集中调度会带来信息数据过多、成本高、决策难度大的问题，而采用admm分布式算法，可以减少信息交互的通信延时以及计算时长，大大提高计算效率，实现更短时间尺度的负荷调控。另一方面，不同供电区域其负荷缺口受多种因素影响差距比较大，采用以供电台区为区域划分依据可以实现更加精准的负荷调控。

本发明提出一种基于边缘计算的负荷分区调控系统及方法，当某供电台区出现供电负荷缺口时，可通过基于边缘计算的负荷调控系统实现负荷的分散调度，减少信息交互的通信延时以及计算时长，实现更短时间尺度的负荷调控，对保障电力系统的安全、稳定、经济运行具有重大意义。

技术实现要素：

本发明提供一种基于边缘计算的负荷分区调控系统及方法，能够在用户侧就近完成响应功率优化分配，提升运行效率，保障电力系统的安全、稳定、经济运行。

本发明具体为一种基于边缘计算的负荷分区调控系统，所述负荷分区调控系统包括用户终端控制设备、边缘计算设备、协调中心、负荷聚合商管理平台和人机交互界面，所述用户终端控制设备与所述边缘计算设备、所述协调中心、所述负荷聚合商管理平台、所述人机交互界面顺序连接；所述负荷分区调控系统通过所述边缘计算设备在用户侧就近完成响应功率优化分配，从而降低所述负荷聚合商管理平台的计算量，提升运行效率。

所述用户终端控制设备的主要功能是采集终端设备实时数据并上传至所述边缘计算设备，接收上级下达的控制指令并对所述终端设备进行控制。

所述边缘计算设备包括可调容量计算和功率分解计算，

所述可调容量计算采用lstm方法对可控负荷的可调度容量进行预测，包括以下步骤：

(1)对输入的数据进行归一化处理；

(2)在构建的lstm模型中，输入训练集的数据，经过运算得出预测值；

(3)根据得到的所述预测值和已知的真实值来计算误差；

(4)根据所述误差，利用反向传播算法对lstm的权重进行更新，实现lstm的监督学习；

(5)将训练好的lstm神经网络进行保存，用保存的模型对输入测试集数据对未来24h的可调度容量进行预测；

所述功率分配计算采用一致性算法将响应功率分配至各用户终端控制设备，一致性变量为

优化模型区域代理：调用成本最小为目标函数

约束条件为为所述协调中心i下属边缘计算设备j内所述用户终端控制设备k在t时刻响应的功率；为所述用户终端控制设备k在t时刻最大可响应功率；uij为所述协调中心i下属边缘计算设备j管辖的所述用户终端控制设备集合；为所述协调中心i下属边缘计算设备j的调节功率；

构造增广拉格朗日表达式：

λij,k为拉格朗日松弛因子，ρ为二次项惩罚系数；

采用admm算法进行负荷控制，包括以下步骤：

(1)参数初始化，包括边缘计算设备一致性变量、用户终端控制设备变量、拉格朗日松弛因子；

(2)所述边缘计算设备一致性变量x更新：

(3)所述用户终端控制设备变量更新：

(4)所述拉格朗日松弛因子λij,k更新：

(5)当满足条件时即所述边缘计算设备j的一致性变量和所述用户终端控制设备的优化变量趋势一致时算法收敛，ε为无限小的正数。

所述协调中心的主要功能包括对上功能和对下功能，

所述对上功能为：

所述协调中心i的最大可调节容量为所述协调中心i下属所述边缘计算设备j在t时刻最大可响应功率，pi^t为所述协调中心i在t时刻的最大可调节容量；

协调中心平均报价成本为为协调中心i下属所述边缘计算设备j辖区内所述用户终端控制设备k在t时刻响应的成本；

所述对下功能：

所述协调中心对其所辖所述边缘计算设备的功率分配为所述协调中心i所在分区参与响应功率指令；为所述协调中心i管辖的所述边缘计算设备j的可响应功率；为所述协调中心i管辖的所述边缘计算设备j的平均响应成本，j按照升序排列。

所述负荷聚合商管理平台的主要功能包括接收部分、上传部分和下发部分，

所述接收部分包括：

(1)接收各所述协调中心上传的实际运行数据，作为响应结算的依据；

(2)接收各所述协调中心上传的各台区可调节容量pi^t及所述平均成本报价

(3)存在人机交互界面，接收用户在手机端app上设置上传的报价、报量数据；

(4)接收调度下达的各分区调度指令；

所述上传部分为：根据各所述协调中心上报的各台区的所述平均成本报价依照一定规则生成各台区参与市场竞争的投标价格将所述投标价和所述容量pi^t上传参与市场竞争；

所述下发部分包括：

(1)电力公司根据各供电分区负荷缺口及所述负荷聚合商管理平台各分区报价确定各分区的调用指标并下发给所述负荷聚合商管理平台，所述负荷聚合商管理平台依据接收到的各分区调度指令下发至各所述协调中心；

(2)据接收到的实际响应运行数据作为结算依据进行结算，并将结算结果发布到用户侧手机端app。

所述人机交互界面依据系统中各时段的最大调节潜力，设置各时段的参与调节的负荷量和参与调节的负荷报价，接收所述负荷聚合商管理平台发送的结算金额，实现所述用户手机端app的报价和报量。

本发明还提供一种基于边缘计算的负荷分区调控方法，所述负荷分区调控方法包括如下步骤：

步骤(1)：所述边缘计算设备进行可调容量预测，逐级上传到所述负荷聚合商管理平台，通过所述人机交互界面至用户侧；

步骤(2)：所述用户侧通过所述用户手机端app进行负荷的报量、报价，数据由所述负荷聚合商管理平台逐级下发至所述边缘计算设备；

步骤(3)：所述协调中心依据接收到的用户侧的报量报价生成该供电台区的负荷总调节量和负荷平均调节成本，上报至所述负荷聚合商管理平台；

步骤(4)：所述负荷聚合商管理平台依据各所述协调中心上报的所述负荷平均调节成本生成市场投标价格，并根据各分区的可调容量以及新生成的投标价格参与市场投标；

步骤(5)：所述电力公司依据各所述供电台区的供电负荷缺口情况以及市场投标情况，确定各分区负荷调用情况，并将各分区调度指标下发至所述负荷聚合商管理平台；

步骤(6)：所述负荷聚合商管理平台将接收到的各分区调度指标下发至各所述协调中心；

步骤(7)：各所述协调中心依据一定规则确定其所辖各所述边缘计算设备的负荷调节功率；

步骤(8)：各所述边缘计算设备依据所述admm算法确定各用户的负荷响应功率并下发至所述用户终端控制设备；

步骤(9)：用户侧参与响应，所述用户终端控制设备采集实际运行数据并逐级上传至所述负荷聚合商管理平台；

步骤(10)：所述负荷聚合商管理平台依据采集到的用户实际响应情况进行补偿结算、并通过所述人机交互界面将结算金额下发至所述用户手机端app。

与现有技术相比，有益效果是：所述负荷分区调控系统采用以供电分区作为协调中心可使得电网依据实际运行情况，针对不同区域的实际情况进行负荷调度指令的下发，此技术方案可实现以区域内调节平衡为主，临近区域协调平衡为辅的效果，达到本地自治的效果。由于负荷侧的调用存在用户多、体量小且分散的情况，采用admm分布式算法将分散的负荷终端与云端负荷管理平台的迭代交替的计算过程转移至边缘节点装置，使得负荷终端可就近与边缘节点装置信息交互并完成迭代计算，能够大大减少负荷终端直接与云端负荷管理平台对接时产生的通信延时以及计算时间，admm分布式算法可以提高计算效率，满足更短时间尺度的负荷调控需求，对保障电力系统的安全、稳定、经济运行具有重大意义；另外，采用lstm对可调度容量进行预测，可以较好地学习时序数据中含有的相关性特征，减少预测误差；采用用户端app与负荷聚合商管理平台交互，使得用户参与负荷调控的交易更透明化、便捷化。

附图说明

图1为本发明一种基于边缘计算的负荷分区调控系统的架构图。

图2为本发明一种基于边缘计算的负荷分区调控方法的工作流程图。

图3为lstm网络模型的拓扑结构。

图4为admm算法进行负荷控制工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明一种基于边缘计算的负荷分区调控系统的具体实施方式做详细阐述。

如图1所示，本发明的负荷分区调控系统包括用户终端控制设备、边缘计算设备、协调中心、负荷聚合商管理平台和人机交互界面，所述用户终端控制设备与所述边缘计算设备、所述协调中心、所述负荷聚合商管理平台、所述人机交互界面顺序连接；所述负荷分区调控系统通过所述边缘计算设备在用户侧就近完成响应功率优化分配，从而降低所述负荷聚合商管理平台的计算量，提升运行效率。

本发明信号存在数据采集信号自下而上传输，控制信号自上而下传输。

所述用户终端控制设备的主要功能是采集终端设备实时数据并上传至所述边缘计算设备，接收上级下达的控制指令并对所述终端设备进行控制。

所述边缘计算设备包括可调容量计算和功率分解计算，

所述可调容量计算：

长短时记忆(longshort-termmemory，lstm)模型具有特殊的记忆结构和门结构，可以较好地学习时序数据中含有的相关性特征，本发明采用lstm方法对可控负荷的可调度容量进行预测，其结构如图3所示；

lstm单元中具体计算过程如下式所示：

①遗忘门

②输入门

③输出门

④记忆单元状态

式中，σ为sigmoid层；输入门与做点乘，决定是否更新t时间步记忆单元状态；遗忘门与c^＜t-1＞做点乘，决定是否保留t-1时间步记忆单元原始状态；a^＜t＞为代表t时刻的隐藏层数；wf、wu、wo和wc以及bf、bu、bo和bc为同一层所有lstm单元共有的参数，即为网络需要学习的部分；即为控制记忆单元是否需要被更新、是否需要被设置为0以及是否需要在激活向量中被反映的门结构；时间步t下隐藏层的激活值a^＜t＞不仅与时间步t下的输入的历史负荷值x^＜t＞，上一时间步隐藏层激活值a^＜t-1＞有关，并且还与本时间步下记忆单元状态c^＜t＞有关。

采用lstm方法对可控负荷的可调度容量进行预测，包括以下步骤：

(1)对输入的数据进行归一化处理；

(2)在构建的lstm模型中，输入训练集的数据，经过运算得出预测值；

(3)根据得到的所述预测值和已知的真实值来计算误差；

(4)根据所述误差，利用反向传播算法对lstm的权重进行更新，实现lstm的监督学习；

(5)将训练好的lstm神经网络进行保存，用保存的模型对输入测试集数据对未来24h的可调度容量进行预测；

所述功率分配计算采用一致性算法将响应功率分配至各用户终端控制设备，一致性变量为

优化模型区域代理：调用成本最小为目标函数

约束条件为为所述协调中心i下属边缘计算设备j内所述用户终端控制设备k在t时刻响应的功率；为所述用户终端控制设备k在t时刻最大可响应功率；uij为所述协调中心i下属边缘计算设备j管辖的所述用户终端控制设备集合；为所述协调中心i下属边缘计算设备j的调节功率；

构造增广拉格朗日表达式：

λij,k为拉格朗日松弛因子，ρ为二次项惩罚系数；

如图4所示，采用admm算法进行负荷控制，包括以下步骤：

(1)参数初始化，包括边缘计算设备一致性变量、用户终端控制设备变量、拉格朗日松弛因子；

(2)所述边缘计算设备一致性变量x更新：

(3)所述用户终端控制设备变量更新：

(4)所述拉格朗日松弛因子λij,k更新：

(5)当满足条件时即所述边缘计算设备j的一致性变量和所述用户终端控制设备的优化变量趋势一致时算法收敛，ε为无限小的正数。

所述协调中心的主要功能包括对上功能和对下功能，

所述对上功能为：

所述协调中心i的最大可调节容量为所述协调中心i下属所述边缘计算设备j在t时刻最大可响应功率，pi^t为所述协调中心i在t时刻的最大可调节容量；

协调中心平均报价成本为为协调中心i下属所述边缘计算设备j辖区内所述用户终端控制设备k在t时刻响应的成本；

所述对下功能：

所述协调中心对其所辖所述边缘计算设备的功率分配为所述协调中心i所在分区参与响应功率指令；为所述协调中心i管辖的所述边缘计算设备j的可响应功率；为所述协调中心i管辖的所述边缘计算设备j的平均响应成本，j按照升序排列。

所述负荷聚合商管理平台的主要功能包括接收部分、上传部分和下发部分，

所述接收部分包括：

(1)接收各所述协调中心上传的实际运行数据，作为响应结算的依据；

(2)接收各所述协调中心上传的各台区可调节容量pi^t及所述平均成本报价

(3)存在人机交互界面，接收用户在手机端app上设置上传的报价、报量数据；

(4)接收调度下达的各分区调度指令；

所述上传部分为：根据各所述协调中心上报的各台区的所述平均成本报价依照一定规则生成各台区参与市场竞争的投标价格将所述投标价和所述容量pi^t上传参与市场竞争；

所述下发部分包括：

(1)电力公司根据各供电分区负荷缺口及所述负荷聚合商管理平台各分区报价确定各分区的调用指标并下发给所述负荷聚合商管理平台，所述负荷聚合商管理平台依据接收到的各分区调度指令下发至各所述协调中心；

(2)据接收到的实际响应运行数据作为结算依据进行结算，并将结算结果发布到用户侧手机端app。

所述人机交互界面依据系统中各时段的最大调节潜力，设置各时段的参与调节的负荷量和参与调节的负荷报价，接收所述负荷聚合商管理平台发送的结算金额，实现所述用户手机端app的报价和报量。

如图2所示，本发明还提供一种基于边缘计算的负荷分区调控方法，所述负荷分区调控方法包括如下步骤：

步骤(1)：所述边缘计算设备进行可调容量预测，逐级上传到所述负荷聚合商管理平台，通过所述人机交互界面至用户侧；

步骤(2)：所述用户侧通过所述用户手机端app进行负荷的报量、报价，数据由所述负荷聚合商管理平台逐级下发至所述边缘计算设备；

步骤(3)：所述协调中心依据接收到的用户侧的报量报价生成该供电台区的负荷总调节量和负荷平均调节成本，上报至所述负荷聚合商管理平台；

步骤(4)：所述负荷聚合商管理平台依据各所述协调中心上报的所述负荷平均调节成本生成市场投标价格，并根据各分区的可调容量以及新生成的投标价格参与市场投标；

步骤(5)：所述电力公司依据各所述供电台区的供电负荷缺口情况以及市场投标情况，确定各分区负荷调用情况，并将各分区调度指标下发至所述负荷聚合商管理平台；

步骤(6)：所述负荷聚合商管理平台将接收到的各分区调度指标下发至各所述协调中心；

步骤(7)：各所述协调中心依据一定规则确定其所辖各所述边缘计算设备的负荷调节功率；

步骤(8)：各所述边缘计算设备依据所述admm算法确定各用户的负荷响应功率并下发至所述用户终端控制设备；

步骤(9)：用户侧参与响应，所述用户终端控制设备采集实际运行数据并逐级上传至所述负荷聚合商管理平台；

步骤(10)：所述负荷聚合商管理平台依据采集到的用户实际响应情况进行补偿结算、并通过所述人机交互界面将结算金额下发至所述用户手机端app。

当某供电台区出现供电负荷缺口时，可通过基于边缘计算的负荷分区调控系统实现负荷的分散调度，减少信息交互的通信延时以及计算时长，实现更短时间尺度的负荷调控，对保障电力系统的安全、稳定、经济运行具有重大意义。具体应用场景如下：电力公司依据各供电台区的供电负荷缺口情况以及市场投标情况发布一个调度指令，各分区将调度指标下发至负荷聚合商管理平台，进一步下发至协调中心，各协调中心依据一定规则确定其所辖各边缘设备的负荷调节功率，然后各边缘设备依据admm算法分解确定各终端设备的响应功率，最终用户侧参与响应后，由负荷聚合商管理平台依据采集到的用户实际响应情况进行补偿结算、并通过人机交互将结算金额下发至用户手机端，从而实现基于边缘计算的负荷调控。

最后应该说明的是，结合上述实施例仅说明本发明的技术方案而非对其限制。所属领域的普通技术人员应当理解到，本领域技术人员可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，但这些修改或变更均在申请待批的权利要求保护范围之中。