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从工业4.0 到能源5.0:智能能源系统的概念、内涵及体系框架(2)

北极星智能电网在线  来源:CAA发电自动化  作者:王飞跃等  2018/5/24 8:43:58  我要投稿  

b)负荷特性的社会属性

当采用电力需求侧管理时,人类会基于电价,调整用电需要,使负荷随人类活动、习惯及心理发生变化;随着电动车逐步增加,电力负荷特性会随着人类出行需求、思维判断、电价、交通状况等呈现出时空移动可变负荷;随着能源系统中储热储电设备和容量的增加,人民可以更方便选择储能备用、用能、及与电网的交互,达到低成本用能和可靠用能,显然人们的智力和判断在此过程中起着重要作用.因此负荷特性表现出强烈的社会性.

c)污染安全节能等社会政策法规信息

能源系统规划由资源、环境、经济和人口等制约,随着能源熵逐步增大,多能源的优化控制更迫切.随着国家大力发展可再生能源的政策,风光等可再生能源比重显著增加,对电力系统的稳定运行提出了严峻挑战,迫切需要火电机组变工况运行.因此对火力机组在变工况运行下保持高效率低排放提出了更大挑战.如何让火电系统在接受并实现来自于政府、社会或者同行业先进机组的有关比对信息,如风光接入比例、排放要求、系统及机组的对标节能等社会信息,实现火力发电系统的柔性控制,会成为火电机组运行的新常态.因此火电等能源系统的运行表现为社会属性.

3)能源的信息属性(C)

从能源熵定义看,在能源不断开发、能源具有熵增的趋势,表现出能源质量的不断下降的信息.因此迫切需要规划和设计信息系统,利用信息系统重构能源过程,使得能源熵增减缓.从这个意义上说,信息也是能源,连有些政治家也称:信息也是石油.采用信息技术,可以使能源更有效地使用,等价于能量的增加,即能源本身具有信息属性.

从能源生产过程中看,能源系统受到传感、计算、控制、监控、能量管理及调度等信息的作用,使能源流与信息流强烈耦合,反映出信息流对能源设备运行及能源流具有支配作用,使能源具有信息属性.

能源系统的社会属性也使得众多社会信息及人类的思维判断等深刻影响能源的生产消费各个环节,使能源具有社会信息属性.

2.2人工系统的提出

在工业和能源3.0时代,如目前的电力设计中,使得电力流设计和信息流设计分离、没有实现信息物理系统的深度融合、没有实现电力CPS系统,因

此提出了电力CPS的概念和框架.能源4.0要实现CPS,需要研究信息和物理系统的融合,特别是信息对物理系统的作用,但目前还没有提供具体

的理论和技术.能源物质属性中,着重研究能源转换、能源互补、梯级利用、清洁替代和电力替代中的能源流过程.传统电力主要是基于电力流进行电力能源的规划设计,而能源信息属性中,着重研究信息控制、能源管理调度等对能源物质属性的影响和流程再造,这是传统电力能源设计所没有考虑或很少考虑的信息流对电力流的影响;能源的社会属性,使能源的生产消费具有更大的机动性和柔性,能充分接纳波动的风光等新能源、充分适应负荷需求的变化、满足节能和排放要求等.而人类活动和社会相关信息具有社会性、不确定性,需要从社会学、管理学、经济学和人类行为学等领域研究社会信息对能源系统的影响,从而指导能源系统的设计、运行、维护.

上述能源的物质、信息和社会属性的融合交互关系是传统电力仿真系统还没有开展、也无法完成的工作,迫切需要能源革命性的理论和方法,实现这一涉及能源、信息和社会的复杂耦合系统的管理和控制.因此提出采用平行系统的思想,建立人工能源系统.

为了说明建立人工系统的必要性,首先需要讨论传统仿真技术的主要不足:

人类社会性影响(如价格激励机制、人类消费习惯及决策等)属于社会学、经济学、人类行为学的范畴,需要从社会学、经济学、行为学角度建立负荷模型,传统电网的负荷建模策略很难建立该模型.另外电力系统是非线性系统,目前的电力仿真主要围绕某个工作点展开,仿真不能充分反映电力系统运行状况、致使系统运行保守,特别是随着能源互联网发展、多能耦合、需求侧管理等使电力能源系统呈现更严重非线性,电力运行状态多变,传统的仿真技术很难可信实现.

此外,信息与物理和社会系统深度融合,在运行的不同层次和不同时段上,融合的过程都是实时变化的,必须根据即时状态、环境信息,形成新结构新模型,做出智能决策,是\随机应变"的设计,与概率方法不同,这是无法事先预定的,而传统仿真的基本方法是确定论或概率方法、需要事先设置、是“程式化"的设计.

因此社会物理信息系统中存在信息的不确定性、人类的社会复杂特性,使系统更复杂,传统的牛顿定律需要过渡到默顿定律,由控制到引导,必须采用人工系统进行研究.

在计算机或网络空间中实现虚拟人工能源系统,采用语义、数据驱动等建模方式,实现人工系统的驱动.虚拟人工能源系统必须和实际能源系统相互作用,相互反馈,平行执行.虚拟人工能源系统可以反映实体能源系统的运行、同时更能根据虚拟空间的优化结果,引导实体能源系统的优化运行.由于该虚拟人工系统属于Cyber空间,同样也列入信息空间(C),即在信息空间实现虚拟人工能源系统.正如美国国家仪器公司提出\软件即仪器"的理念,将虚拟仪器引入测试领域引起仪器革命一样,将虚拟人工能源系统引入复杂能源系统控制,必将引起能源系统的革命.

2.3知识自动化

随着工业处理对象的复杂性和企业管理要求的提高,工业自动化系统经历了手动控制、单回路、多回路、DCS、MES及ERP等过程,主要解放了人类的体力,实现了人类对工业系统的掌控.在虚拟人工系统中,存在大量物理数据、社会信息,具有较大的不确定性、冗余性、不一致性,仅依靠人类的智力很难对海量大数据进行有效分析,因此需要建立知识自动化系统,采用数据驱动、多智能体等人工智能技术,解放人类的智力,实现对虚拟人工系统的掌控.

1)CPSS基础

能源5.0时代会出现大量的数据,进入大数据时代.物理系统的传感、监控数据;信息控制作用下,物理系统会产生更多相关数据;虚拟人工系统数据的社会计算数据及人工系统的建模、推理和控制;泛在的社会大数据及社会政策等信息的建模和人类行为的数据等.传统建模很难,同时也无\真"可仿,传统的仿真和控制不再适应,需要采用知识自动化的理论、方法和技术.让数据说话,成为构筑平行系统中虚拟人工系统关键.

CPSS的关注点和关键内容:

科学问题:传统计算和物理模型相互独立,CPSS要求统一的建模理论,实现计算、物理和社会的动态交互、时空一致、处理不确定性,使CPSS交互演化,形成虚拟和实际系统的平行运行.

技术问题:基于上述科学问题,研究新的规划、设计、分析和实验工具,体现交互和演化行为,可采用社会计算、平行执行策略.

工程问题:系统架构、设计、集成、可操作性等.注意合理安排物理系统的时间管理、物理系统和虚拟系统的并发性等.

2)ACP提出

由上述分析可知,传统的仿真模型和仿真系统建立方式已经不适应虚拟人工世界的构建.需要采用基于大数据解析的复杂系统分析方法,包括:基于人工系统的建模方法、计算实验与系统分析和评估、平行执行与系统控制管理的实现.

ACP的含义:

ACP的核心就是把复杂的CPSS中虚的部分,分解成可定量、可计算、可执行的过程.

人工系统(A):数据来自于实体物理世界,采用数据驱动和语义建模,采用默顿定律,构建信息和行为之间的反馈;数据来自于虚拟世界,通过数据挖掘,发现海量信息的\民意",让数据来说话.

计算实验(C):对于电力电价和人类社会负荷,少量可用统计定量分析,多数难以抽象为数值模型,必须用\社会计算"方法.通过集成深度计算、群体广度计算、历史经验计算等社会计算,可以获得虚拟人工系统的各种模态的结果.社会计算必须基于人工社会,采用人工智能建模,而不是传统的利用计算机对社会建模.

如火力发电:人力操作—单元单回路操作—单元多回路—多机组联合控制|总线化网络化—DCS—ERP.计算控制模式不断扩大,计算控制复杂性增加,其各环节模型、甚至ERP系统的管理模型也是基于业务流和人的确定操作模式,进行建模,因此仍属于传统的建模方式,不属于社会计算.

能源5.0中,人、社会、发电系统、设备、负荷、信息系统、经济、环境、安全等系统复杂程度大增.由于能源流与信息流的深度融合、工作状态多变、存在严重非线性,且需要建立经济学、管理学、人类行为学对能源系统影响的模型,因此传统的建模计算方式已经不适应,必须借助于社会计算实现从定性到定量的分析,评估人、社会、信息及能源系统的之间相互深度融合的模型.

平行执行(P):虚拟人工能源系统和实体能源系统组成一对平行能源系统,虚实互动构成新型反馈控制机制;物理过程与人工计算过程的平行交互;通过虚实互动进行求解.

ACP流程:针对火力发电的实际系统流程,构造人工流程,使来自物理、社会及信息社会的知识经验形式化、计算化、可视化,以在线嵌入和实时反馈的方式实现描述解析、预测解析和诱导解析的功能.目标就是促使实际流程趋向人工流程(即主动控制技术,不是传统仿真意义上的让人工系统逼近实际流程,而是通过社会计算、比较、发现更优化的运行状态,引导实际系统逼近人工系统),从而借助人工流程减少火力发电系统相关目标的不确定性,化多样为归一,使复杂变简单,以此实现火力发电的智慧灵巧管理.

ACP步骤:利用人工系统(A)对复杂问题(物理、社会、信息)建模;利用计算实验(C)对复杂现象进行分析和评估;将人工系统和实际系统并举,通

过虚实互动,以平行执行(P),引导和管理物理过程.

3)平行系统的控制

ACP给出了复杂能源系统的人工伴生系统,实际与人工系统基于ACP组合互动之后,将整合虚实子系统的资源和能力,形成一个新的、整体功能和性能更加优越的集成系统(CPSS),进而对实际系统进行有效的管理与控制.

为实现ACP的可操作性,如图3所示,需要虚拟人工系统通过观察和评估,不断基于数据构造人工模型、反复计算实验,从而实现平行执行的策略.在这一过程中,人工系统可被视为传统数学或解析建模之扩展,是广义的知识模型,是落实各种各样的灵捷性(Agility)的基础.人工系统可采用多智能体技术等智能技术构建多层次的智能模型,使系统能够根据环境条件及自身状态,自主优化模型.计算实验是仿真模拟的升华,是分析、预测和选择复杂决策的途径,也是确保复杂情况下能够正确聚焦(Focus)的手段.平行执行是自适应控制和许多管理思想与方法的进一步推广,是一种通过虚实互动而构成的新型反馈控制机制,由此可以指导行动、锁定目标,保证过程的收敛(Convergence).因此人工系统、计算实验、平行执行是灵捷、聚焦、收敛的基础,灵捷、聚焦、收敛是实现ACP理念的有效控制手段.因此采用ACP实现AFC,可以在各种复杂情况下优化系统、提出目标、并进而有效的具体控制实现目标.

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