李 伟，花 洁，亓玉国

(广东电网有限责任公司 佛山供电局，广东 佛山 528000)

随着电网主网配送电自动化水平的发展，电力主网的输出稳定性和可靠性研究受到人们的关注，构建电力主网调度自动化图模数一体化系统，结合输配电自动化水平的不断提升，需要构建优化的电力主网调度自动化图模数融合数据分析模型，结合自动化的数据信息采集和参数系统设计，实现电力主网调度自动化控制。研究电力主网调度自动化图模数一体化系统设计方法，在物联网协议下建立电力主网调度自动化图模数融合数据的采集模型，提高电力主网调度自动化图模数融合分析能力，从而提高电力主网调度自动化水平[1]。

对电力主网调度自动化图模数一体化系统设计是建立在对电力主网调度自动化图模参数分析和信息融合基础上，结合融合数据自动化采集和输出可靠性控制[2]，建立电力主网调度自动化图模参数分析模型，传统方法中，对电力主网调度自动化图模融合和信息调度的方法主要有基于联合参数分析的电力主网调度自动化图模数融合方法、基于物联网组网控制的电力主网调度自动化图模数一体化设计方法等[3-4]，采用特征分析和网络传输协议设计，在大数据融合基础上，建立电力主网调度自动化图模数一体化模型，但传统方法进行电力主网调度自动化图模数一体化设计的信息融合度水平不高，系统稳定性不好。对此，本文提出基于SOA构架的电力主网调度自动化图模数一体化系统设计方法。首先构建电力主网调度自动化图模数一体化系统的功率因素和功耗参数解析模型，结合输电控制的载荷测量方法进行电力主网调度自动化图模数估计，然后采用传感器进行电力主网调度自动化图模数一体化系统的阻抗比与振荡阻尼特征参数采集，在SOA架构基础上，设计该系统的底层数据模块，构建物联网ZigBee组网协议，实现对电力主网调度自动化图模数一体化组网控制。最后进行系统测试，展示了本文方法在提高电力主网调度自动化图模数一体化融合能力方面的优越性能。

1 系统总体构架和功能结构分析

1.1 总体结构构架和主网节点优化部署

为了实现对电力主网调度自动化图模数一体化融合，结合ZigBee物联网组网控制协议，构建电力主网调度自动化图模数一体化系统传输节点分布模型，设计3层体系结构，实现对电力主网调度自动化图模数一体化设计系统的网络分组构造[5]，得到电力主网调度自动化图模数一体化设计系统的3层结构体系，如图1所示。

图1 三层结构体系Fig.1 Three-layer structure system

根据图1所示的电力主网调度自动化图模数一体化设计系统的3层结构体系，结合网络接口传输控制方法，进行电力主网调度自动化图模数一体化设计的物联网节点分布设计[6]，系统的总体结构如图2所示。

图2 系统总体结构设计Fig.2 System architecture design

根据图2设计通信服务接口，采用AMBA AXI嵌入式的组件控制方法，构建电力主网调度自动化图模参数分析模型，通过差异性特征检测，实现对电力主网调度自动化图模数融合数据的聚类处理[7]。

1.2 主网节点优化部署

构建电力主网调度自动化图模数一体化系统的功率因素和功耗参数解析模型，结合输电控制的载荷测量方法进行电力主网调度自动化图模数估计和节点优化部署设计[8]，构建电力主网调度自动化图模数一体化系统单元纵向分析模型，得到主网节点分布函数如下：

(1)

式中，Dj为时滞项；mj为功耗参数；Wi为功率项；pi为输电控制载荷量。

结合知识图谱分析，构建电力主网调度自动化图模数融合数据的约束模型，得到联合度特征参数测试分布为f(pi)=0.5Liln(1+pi)，其中Li为网络调度数值。结合系统定值校核的方法，采用配电线路过电压参数融合，得到配电线路过电压在线监测输出表示如下：

F=f(pi+1)+…+f(pi)-miln(E0-Lipi)

(2)

式中，mi为功耗用量；E0为电压参数对照值。

在T时刻内，获得线阻阻值，进而得到随机部署节点协议下下垂控制与虚拟阻抗联合参数检测输出表示为：

E0+…+EN-Lipi-…-LN+1pN+1=0

(3)

式中，LN为在所限定的时间内的网络流量；pN为所限定的时间内输电控制载荷量。

计算第i个变换器输出电流分量，得到电力主网调度自动化图模数融合的目标状态函数记为：

F=f(pN+1)+…+f(pi)-miln(E0-Lipi)-

…-mNln(EN-1+…+E0-Lipi-…-LNpN)

(4)

针对不同的线路的阻抗分布，求得PWM载波频率，得到电力调度的线路阻抗：

(5)

式中，αF为所有电路抗阻数值；αpN为PWM的载波值。

式(5)表示多台变换器并联下物联网节点分布，运用SOA架构建立底层数据模块，得到m次高频谐波分量满足：

ri(Si-Si-1)≥rk(Sk-Si+1)+rk+1(Si-Sk)

(6)

式中，ri为多台变换器的电阻和值；Si为所属面积的电流值；Sk为所属面积的静电力常量值。

根据阻抗检测结果，得到SOA构架协议下电力系统的主网调度传递函数为：

C(p)=(C1(p)，C2(p)，…，Cn(p))

(7)

(8)

式中，C(p)为可测试电容量数值。

由此构建了电力系统的主网调度的学习模型，根据网络构架协议，实现电力主网节点部署控制。

2 电力主网调度算法

采用传感器进行电力主网调度自动化图模数一体化系统的阻抗比与振荡阻尼特征参数采集，构造电力系统的主网调度算法[9]，得到各个变换器的控制目标函数：

(9)

式中，ds为电位移的等量值；wQ为电能承载量；gs为阻抗电压值。

基于电压和电流的高频纹波值检测结果，得到电力主网调度自动化图模数融合数据的实体的概率密度状态函数为：

(10)

式中，IGZa为电流数值；RGZa为电阻数值。此时vQ∈RZa，电力主网调度自动化图模数一体化融合的电压补偿输出为：

CR(ni)=d(wi)

(11)

(12)

计算变换器输出电流之差，得到电力主网调度自动化图模数检测输出为：

(13)

构建一个差分化数值模型，得到SOA构架协议下电力系统的主网调度可靠性分布概率密度为：

pk(Sk+Si-1)+pk-1(Si+Sk)=pi(Si+Si-1)

(14)

由此得到优化SOA架构电力主网调度自动化图模融合模型为：

(15)

式中，Li=Si-Si+1。

根据SOA架构电力主网调度自动化图模数融合结果，提高SOA架构电力主网调度水平[10]。

3 系统模块化设计实现

在上述进行了系统总体设计和电力主网调度自动化图模数一体化融合算法设计的基础上，运用SOA架构协议[11]，实现设计系统的开发，硬件结构如图3所示。根据面向对象的功能服务结构，进行SOA架构电力主网调度自动化图模数一体化系统的对象结构参数分析，构建物联网ZigBee组网协议，实现对电力主网调度自动化图模数一体化组网控制，通过差异性特征检测，在总线控制模块中实现簇首节点采样和自适应控制[12]，得到系统的开发实现过程如图4所示。

图3 系统硬件结构配置Fig.3 System hardware configuration

图4 系统的开发实现过程Fig.4 Development process of system

4 实验测试分析

通过实际系统仿真测试的方法进行性能验证，采用主服务器软件控制分析方法，建立电力主网调度自动化图模数一体化系统的结构参数分析模型，得到结构参数分析(表1)。

表1 电力主网调度自动化图模数一体化系统结构参数分析Tab.1 Structural parameters analysis of power grid dispatching automation system

根据表1的调度参数分布，实现对电力主网调度自动化图模数一体化融合处理，得到各相电压输出，如图5所示。

图5 电力主网调度各相电压输出Fig.5 Voltage output of each phase of power main network dispatching

分析上述仿真结果得知，电力主网调度自动化图模数一体化设计提高了电压输出的稳定性，测试输出性能，得到对比结果见表2，分析表2得知，本文方法进行电力主网调度自动化图模数一体化融合，调度增益较大，输出可靠性较高。

表2 调度可靠性对比Tab.2 Dispatching reliability comparison %

5 结语

构建优化的电力主网调度自动化图模数融合数据分析模型，结合自动化的数据信息采集和参数系统设计，实现电力主网调度自动化图模数一体化组网控制。本文提出基于SOA构架的电力主网调度自动化图模数一体化系统设计方法。构建电力主网调度自动化图模参数分析模型，通过差异性特征检测，实现对电力主网调度自动化图模数融合数据的聚类处理。在总线控制模块中实现SOA架构电力主网调度自动化图模数一体化系统的簇首节点采样和自适应控制，实现系统优化设计。测试得知，本文方法提高了电力主网调度输出的可靠性和稳压性。