DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 近年来，随着微电网技术的不断发展，如何正确管理微电网内部的分布式电源和储能的运行，实现微电网经济性和环境友好性成为重要的研究课题。环境友好性一般通过利用可再生能源发电来保证。经济性则通过微电网经济运行优化来实现 [ 1 ] 。微电网内部的控制方式、能源结构、分布式电源结构的多样性，决定了微电网安全稳定运行离不开完善的能量优化调度。微电网能量优化调度是在对分布式电源发电预测、负荷预测基础之上，充分发挥储能单元的重要作用，妥善管理微电网的能量流动，实现微电网经济效益最大化 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。由于风、光等可再生能源在系统中的比重越来越大，它们所具有的随机性和间歇性特点给微电网的优化调度带来了极大的困难，使微电网的经济运行优化变成一个多目标、多变量、多约束的非线性问题。 当前国内外关于微电网的优化调度已进行了很多研究，主要研究内容包括优化问题的分析、优化目标的选择、约束条件的设定以及优化算法的选择这四个主要方面。优化问题分析主要根据优化对象的特征分析该优化调度属于静态优化还是动态优化。优化目标的制定分为单目标函数优化和多目标函数优化，目标函数可以选择经济、技术、环境某一指标或其集合。当前微电网优化调度研究大多集中在多目标函数优化。目标函数的制定要结合相应的约束条件，微电网优化调度的约束条件包括系统运行约束和设备出力约束。当前约束条件的设定大部分没有考虑优化调度与协调控制相统一的问题，也未考虑在优化调度过程中约束条件会随着微电网的拓扑结构、控制方式以及运行状态的改变而变化，因此可能无法达成系统真正的最优运行。优化调度模型的求解通常采用数学规划方法和智能算法进行求解。数学规划根据问题类型可分为线性规划和非线性规划。智能算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，一般更为灵活通用，能解决各类非凸、非线性和不可导的数学优化问题，甚至对于无法用数学表达式表达的数学优化问题，只要掌握优化变量和优化结果的一一对应关系，即可从概率意义上找到问题的最优解。文献 [ 5 ] 对风力发电机、光伏阵列和柴油发电机三种分布式电源以及蓄电池构建了不同的模型，以经济性为目标，对微电网进行优化。蓄电池储能在运行时不直接产生运行费用，但其每一次充放电都会损耗使用寿命，文献 [ 6 ] [ 7 ] 通过实验详细分析了蓄电池充放电深度和充放电速率对其寿命的影响。就微电网优化时间尺度方面，微电网优化必须要对可再生能源的出力进行预测，预测的准确度和预测的时间尺度有直接联系，受到云层的影响，导致对光伏阵列的日前预测出力误差通常为20%左右 [ 8 ] ，短期预测出力的误差可以降低到10%。对优化目标的研究，如电能质量 [ 9 ] 、经济效益 [ 10 ] 、环境效益 [ 11 ] 等，提出了很多新颖的方法。最后，对于优化问题的求解，由于微电网优化是个多目标、多变量、多约束、非线性问题，文献 [ 12 ] [ 13 ] 的方法应用于单目标问题时都取得了很好的效果，应用于多目标问题时将每个目标赋予权重转换成单目标问题进行求解 [ 14 ] [ 15 ] 。现已有的粒子群算法、改进微分进化算法、细菌觅食算法等非线性智能算法进行求解。但是，运用智能算法求解微电网优化模型时，由于可再生能源发电出力以及负荷功率的随机性，所列出的等式约束实际上是难以满足要求的。 本文将针对含风光柴蓄的微电网系统建立日前经济优化调度模型，考虑到风光等新能源出力以及预测负荷的随机性，一般负荷作为可平移负荷，柴油机的治污成本和蓄电池放电循环损耗成本的基础上，采用以运行成本最低和负荷满意度最大为目标函数。通过对风电机组、光伏发电和微电网内重要负荷及一般负荷的日前预测，在满足系统供需平衡的前提下，记及蓄电池充放电功率及SOC范围、风电和光伏最大发电功率、柴油机最大最小发电功率等约束条件。本文第二部介绍了风光柴蓄微电网的结构和各部分成本模型；第三部分日前优化调度的目标函数和约束条件；第四部分在风电、光伏和负荷预测数据的基础上采用混合整数线性优化方法对多目标日前优化调度模型进行求解；最后一部分给出了本文的结论。
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user: 2. 风光柴蓄微电网结构及各部分成本模型 风光柴蓄微电网结构如图1所示，包括风力发电单元、光伏发电单元、柴油机发电单元、蓄电池、重要负荷和非重要负荷。 2.1. 光伏阵列模型 光伏出力模型为了实现光伏阵列最大功率点跟踪，满足光伏阵列工作在最大功率点，功率特性表达式为 P PV = P STC G AC [ 1 + k ( T C − T r ) ] / G STC (1) 式中： P PV 为输出功率； P STC 为标准测试条件下的最大测试功率， G AC 为光照强度， G STC 标准测试条件的光照强度，其值取1 kW/m 2 ，k为功率温度系数，其值为−0.0047/K， T C 为光伏阵列的实际工作温度； T r 为参考温度，取298.15 K。 约束条件：光伏阵列的实际输出功率最小为零，最大为对应光照强度和温度下的最大允许输出功率。费用方面，光伏阵列包括固定投资与维修费用。 2.2. 风机 风力发电机常见参数包含：切入风速、额定风速、切出风速和额定功率。对风力发电机进行建模： P WT = { 0                                       v ≤ v ci a v 3 − b P r           v ci < v ≤ v r P r                                 v r < v ≤ v co 0                                       v > v co (2) 图1. 典型微电网结构图 其中： P WT 为输出功率； v ci 为切入速度，m/s； v co 为切出速度，m/s； v co 为额定风速，m/s； P r 为额定输出功率，kW； a = P r / ( v r 3 − v ci 3 ) ， b = v ci 3 / ( v r 3 − v ci 3 ) 约束条件为：风力发电机的实际输出功率最小为零，最大为对应风速下的最大允许输出功率。可以表示为 0 < P WT < P max 。费用方面，风机包括固定投资与维修费用。 2.3. 蓄电池 蓄电池充放电损耗按90%计算，出力模型需要满足的条件是，铅酸蓄电池每小时的最大充电电量和最大放电电量不能超过蓄电池额定容量0.2倍。蓄电池的放电深度不能太深，必须留有余量用于实时调度，故本文设定蓄电池在提前优化时最大放电深度为0.6，即 S O C ≥ 0.4 ，实际计算中，忽略蓄电池自放电。 蓄电池的运行损耗费用和放电深度有直接关系。蓄电池放电深度越深，最大循环次数越少，运行损耗费用越高。所以蓄电池的损耗费用可以表示如下： g ( s o c ) = ∫ S O C start S O C end ( 308.66 s o c 3 − 473.55 s o c 2 − 129.54 s o c + 307.99 ) d ( s o c ) (3) 式中：蓄电池的损耗与放电的初始和最后的荷电状态有关。并认为蓄电池损耗是由放电引起的，充电过程无损耗。 2.4. 柴油发电机 约束条件：柴油发电机运行时的最大输出功率不能超过额定功率，最小输出功率不能低于0.3倍额定功率。 柴油发电机损耗包括固定投资、维修费用、燃油费用和环境成本。 燃油费用计算： c o s t DG = k 1 c i + k 2 P DG-rated (4) 额定功率为30 kw时， k 1 = 0.52173 ， k 2 = 1.5252 ， c i 为发电量， P DG-rated1 为额定功率。 环境成本有两个部分构成：1) 消耗环境资源所带来的环境损失；2) 污染物排放的罚款。环境成本为0.0441065元/kw∙h。 综上，可以给出各设备单元费用总结如表1所示。
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user: 3. 多目标优化调度的数学模型 3.1. 目标函数 日前优化是等时间步长激发优化，将未来的一天划分为24个时间段，每个时间段1小时，提前一定时间对24个时间段各设备单元的出力情况进行计划；对微电网进行日前优化时，本文考虑了两个目标：一是微电网的运行费用最低。二是尽可能满足负荷需求，即负荷满意度最大。 如图1所示微电网，日前调度优化目标所指运行费用包含：微电网初始的固定投资费用、柴油发电机燃油费用与环境成本、各分布式电源运行维护费用、蓄电池运行损耗等。可以表示为： C O S T sum 1 = C O S T invest + C O S T PV + C O S T DG + C O S T WT + C O S T bat (5) C O S T invest 为所有设备的初始投资费用； C O S T PV ， C O S T DG ， C O S T WT ， C O S T bat 分别为光伏、柴油发电机、风机、蓄电池的运行总费用。 负荷满意度体现了微电网中负荷日所需功率的满足程度大小。可以表示为 C O S T LOSS = A W LOSS 2 W a + W b + B W LOSS (6) W a + W b 表示总的需求电量， W a 为重要负荷， W a 为可中断负荷，系统必须保证重要负荷的供给，而可中断负荷如果无法完全满足，就会产生一定的赔偿，这里用(6)式来求解由于缺少电量 W LOSS 所引起的 Table 1 The cost of the equipmen 设备类型 风力发电机 光伏 柴油发电机 蓄电池 燃油费用(元) ------ ------ c o s t DG ------ 维护系数 0.0296 0.0096 0.0946 0.0832 环境成本(元/kw) ------ ------ 0.0441065 ------ 损耗(元) ------ ------ ------ g ( S O C ) 表1. 设备单元运行费用 费用损失。这里取 A = 10 ， B = 0.5 。 W LOSS 为总的需求电量与实际供给电量之差。 3.2. 约束条件 1) 对风机、光伏阵列的最大功率约束，需要满足约束条件 0 ≤ a i ≤ a ′ i ， 0 ≤ b i ≤ b ′ i (7) 这里 a i 和 b i 分别表示每时段风、光的出力， a ′ i ， b ′ i 分别表示各自最大功率。 2) 柴油发电机功率约束 P Cimin ≤ P Ci ≤ P Cimax   or   P ci = 0 (8) 柴油发电机一般有最小运行功率限，因此柴油机运行时有最大和最小功率约束，停止运行时功率为零。 a i 表示每时段柴油发电机的出力。 3) 蓄电池充放电功率约束和SOC范围约束 − 0.2 E C ≤ e i ≤ 0.2 E C (9) 其中， E C 表示蓄电池的总容量， e i 表示每时段蓄电池的出力。 放电深度过大，会影响蓄电池的寿命，所以对蓄电池SOC约束 0.4 ≤ S O C i ≤ 1 (10) S O C i 为第i时段蓄电池组荷电状态。 4) 系统功率平衡约束 独立微电网系统在运行过程中需满足功率平衡： G i ≤ a i + b i + c i + e i ≤ S i (11) 其中， G i ， S i 分别为每时段重要负荷和总负荷。 3.3. 求解方法 数学规划是应用数学的一个重要分支，根据问题类型可分为线性规划和非线性规划。线性规划方法能较容易地处理所求解问题之间的联系，这种方法必可以把优化问题表现的更为直观，目标函数和约束条件更为明确。使用线性规划方法需要对具有非线性特征的目标函数和约束条件做相应的线性化处理，这里用的是MATLAB中的混合整数线性优化方法正是线性规划的一种，针对于多目标求解，尤其这里针对新能源与负荷预测不确定性进行的调度，这种方法是一种行之有效的方法。
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user: 5. 结论 本文利用混合整数线性优化方法来进行日前优化调度研究，在考虑一般负荷作为可平移负荷，柴油机的治污成本和蓄电池放电循环损耗成本的基础上，采用以运行成本最低和负荷满意度最大为目标函数。通过对风电机组、光伏发电和微电网内重要负荷及一般负荷的日前预测，在满足系统供需平衡的前提下，记及蓄电池充放电功率及SOC范围、风电和光伏最大发电功率、柴油机最大最小发电功率等约束条件。仿真结果表明采用该日前优化调度方法，可最小化蓄电池的使用量并充分发挥可再生能源的作用。
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user: 摘 要 在对现有模型集成框架存在问题分析的基础上，结合当前作战仿真的实际需求，参照面向服务的体系结构，采用分层描述的方法，提出并设计了一种基于SOA的仿真模型集成框架，采用服务的方式完成模型的集成应用，通过平台无关的通用协议进行服务调用，以满足不同需求的仿真应用，实现模型的快速重构和柔性组合，提高模型重用性和开发效率。 关键词 :服务，作战仿真模型，集成框架，模型管理 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 经过多年作战仿真与建模的积累，各研究领域已经相继研制出各种类型的作战仿真模型，涵盖陆军合成、炮兵、防空兵、装甲兵、工程兵、防化兵、陆军航空兵、情报侦察等多兵种(专业)，以及空军、海军、火箭军等其他军种的作战仿真模型。这些研究基本是针对自身的实际，开发了大量的作战仿真模型，并各自形成了相对独立的模型系统，仅有部分军事概念模型按照统一的模板进行设计，在作战仿真数学模型、程序模型方面缺乏统一规范，无法实现有效共享，在需要其他军兵种模型时往往需要重新设计和开发，增加了不必要的开发、复制、存储冗余。针对各军兵种各类仿真模型资源独立运用、分散管理的实际，运用计算机仿真建模和软件复用等技术，将异构、异类、异源的作战仿真模型统一管理、科学管理，避免重复、低效的开发，最大限度的保证作战仿真模型的可重用性，提高模型的互操作性和可信度。通过构建统一的开放式平台，实现对各类型仿真模型组件的综合集成，使其成体系化、规范化，满足军事训练、武器装备论证、作战实验研究等多种军事仿真应用的现实需要。 服务是接口的实体化表示，通过接口的约定和协议向外部提供各种操作和功能，面向服务的方法是一种具有很好扩展性的方法，向用户屏蔽具体实现的细节 [ 1 ] 。本文采用面向服务的技术架构SOA (Service-Oriented Architecture)，以仿真服务来组织和管理仿真模型资源，所有模型在UDDI (Universal Description Discovery and Integration，统一描述、发现和集成)注册为服务，通过服务发现、服务匹配等环节将仿真模型服务按需组合后提供给分布式仿真节点，实现模型的快速重构，以满足特定用户需求的仿真，这种灵活的重构方法对于分布式环境下建模和仿真的重用和组合具有重要作用。
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user: 2. 需求分析 由于标准规范的不统一，各类模型相对独立地存在于某些特定的仿真系统之中，从体系构建的角度来看，模型的构建涵盖联合战役、军种战役、合同战术、分队战术四个作战规模层次，涉及联合、陆军、海军、空军、火箭军等军兵种(专业)作战行动，包含作战行动、指挥控制、战场环境、综合作用和分析评估等类型。以这种成立体交叉的仿真模型体系为基础，同时与部队武器装备训练、模拟训练模式同步，各单位不断完善现有模型以及开发新的仿真模型，形成了能够适应我军作战实验、模拟训练需求的仿真模型体系。目前，虽然国内外已经进行了大量卓有成效的仿真模型集成研究工作，而且也初步建立了一些具有代表性的仿真模型集成框架。但也应该看到：大部分的建模与仿真活动都没有系统考虑资源的共享，不同的仿真系统往往相互独立，严重影响到建模与仿真的互操作性、可重用性和可信性，增加了不必要的开发成本和存储冗余。对于仿真模型的集成研究，主要集中于采用MDA (Model Driven Architecture)技术、组件化技术、web服务技术和可扩展框架技术等 [ 2 ] 。 美军的军事建模框架(Military Modeling Framework， MMF)是一个支持组合和多分辨率模型的框架，主要是对JSIMS中所涉及的各类模型进行有效的分类管理，以支持模型的重用。美国海军研究生院等多家研究机构及公司联合开展了可扩展建模仿真体系框架XMSF (Extensible Modeling & Simulation Framework)项目的研究。XMSF通过尽量采用许多成熟的商业化标准和框架，实现对仿真模型资源的管理。事实上，现有的模型集成框架并不能为大规模的仿真模型重用和组合提供全面支持，主要存在以下几个方面的问题： 1) 理论方法支撑不足 模型的重用和组合强调自动选择和动态组合，在分布式环境下，在语义和语法层模型集成框架难以实现模型的准确描述和自动理解，对于模型服务的形式化描述缺乏全面的领域本体和描述逻辑，目前还没有一个完善的针对军事仿真领域的本体库，这就使得在对模型的描述过程中，往往会导致计算机在识别上的偏差，基于本体的描述逻辑的方法还不能很好地解决军事仿真领域的诸多问题，难以为更高和更多层次的模型组合提供支持，特别是仿真模型的重用和可组合性缺乏相应的方法论指导，更缺乏可实施的工程化方法。 2) 模型组件服务描述不足 服务发现是模型重用和快速重构的关键，而服务描述是服务发现的基础，由于军事领域的模型服务描述起步较晚，且应用只是在某些特定领域，缺乏统一的描述规范。同时，现有的可组合仿真工程方法主要是通过元数据实现相关检索，缺少智能化、主动式分析，使得在组合性分析中难以自动推理，即使是规范的概念模型描述方法也不能进行自动转换成机器可理解、可识别的信息，服务的接口语法和静态功能语义的描述能力限制了对仿真模型动态行为的表示，往往在模型服务选择过程中出现偏差。 3) 模型组合语义方法不足 由于作战仿真模型相对复杂，同一种模型可能因为开发单位的不同而存在较大差异，一是没有统一描述规范，二是由于封装后模型之间难以实现理解上的一致性，使得在语义理解出现偏差，而影响组合效果。同时，由于军事仿真服务与其他服务相比，特别是在服务组合过程中，更加复杂，存在多种关系，如指控关系、隶属关系、继承关系、通信关系等，对这些关系的描述缺乏有效的方法和手段，对于关系的描述和推理难以满足实际要求 [ 3 ] 。 随着仿真技术的不断发展和仿真应用范围的日益扩大，实现模型资源的快速、大范围重用变得越来越迫切，仿真模型集成和组合应用需求也越来越明确 [ 4 ] 。其迫切的军事需求主要体现在以下几个方面： 1) 可以有效指导模型开发、减少重复建设、提高模型共享服务水平，以满足不同决策层次、决策对象对作战仿真推演过程进行有效控制的需要，为诸军兵种在时间、空间、信息、任务等方面的作战协同提供模型支撑； 2) 通过描述逻辑、本体映射、服务描述等方法实现模型封装，有助于作战模型资源的集成、组合和管理，实现作战仿真模型体系构建过程中主要环节的规范化、标准化，满足服务访问的统一性； 3) 通过统一集成框架，实现模型开发、存储与共享的一体化，将分散的、异构异源的模型资源进行科学和规范管理，最大限度地保证模型的重用，充分发挥模型的军事效益，避免重复投资、重复建设，提高模型的可信度和互操作性。 针对上述存在的问题和面临的迫切需求，本文基于SOA设计方法和技术架构，通过对模型服务描述、服务发现、服务组合和集成应用等构建仿真模型集成框架，满足大规模仿真模型资源共享应用的需求。
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user: 3. SOA的集成框架分析 框架对于相似的问题能够提供一种统一解决方案，仿真模型集成框架首先应该是一个开放系统的体系结构，其目标是能够动态地组装组件，并将组件以服务的方式注册，然后向各分布式用户提供仿真模型服务。采用基于SOA的架构实现框架集成，基于Web服务标准，从更一般的服务概念出发，通过重构和组合模型服务来满足不同用户的仿真需求。在作战仿真模型组件库的基础上，构建基于SOA的作战仿真模型集成框架，实现模型组件库、建模知识库和模型数据库的统一组织与管理，为模型资源集成与重用奠定基础。从目前的需求来看，这样的模型资源管理系统必须采取一种分布式的管理方式，因此需要解决好下面两个问题：一是模型库动态管理问题；二是柔性集成框架设计问题。 面向服务体系结构SOA能够解决分布式环境下模型集成的需要，是一种通过网络互联能完成特定仿真任务的独立功能实体实现的一种软件体系结构。通过服务之间定义良好的接口和协议联系起来，使构建在各种系统中的服务能以一种统一、通用的方式进行交互。SOA将功能封装成服务，对外只提供了定义的接口，而屏蔽了内部功能实现的细节，能提高模型功能的重用性和组合的快捷性。 SOA是一种松散耦合的软件架构，它可以根据需求通过网络对松散耦合的仿真模型组件进行分布式部署、组合和使用，主要有以下特点：1) 松散耦合服务。在SOA中，主要有服务请求者、服务提供者和服务中介，而服务提供者与使用者之间并不需要建立紧密的约束关系，而是通过通用描述、发现与集成服务建立彼此间的联系，在耦合结构上具有松散性。2) 透明服务。服务需求者只需要对服务的功能具体描述，UDDI会根据能够自动分析并提供相应的服务，对于服务使用者而言享受的是一种透明化的服务，无需关心服务在哪里以及如何实现等细节。3) 自治组合服务。服务的范围和功能可大可小，体现的是一种组合应用的理念，这种服务可以是单一的也可以是由多个组合而成的，但这种组合是按照一定的规则自动进行的，并不需要人为操作。4) 标准化服务接口。服务之间的通信、交互、描述、传输以及访问等均采用标准化的协议、语言、接口和方法进行，使得服务可以按照有序、顺畅的方式进行。 通过对以上特性分析可知，SOA架构能为模型集成框架提供更加灵活的构建方式，基于SOA构建集成框架可以从底层架构的级别来保证仿真应用的松耦合性以及灵活性，适应不断变化的仿真应用环境，实现模型的按需服务。基于SOA的思想可以为不同组织、不同领域提供仿真模型服务、仿真应用服务、指挥控制服务等，从而可以通过重构和组合模型服务方式满足不同用户的仿真分析、仿真实验、仿真训练和仿真论证需求。结合作战仿真的需要，通过对SOA的分析，构建基于SOA的仿真模型集成框架具有以下优势： 1) SOA具备较为成熟的开放标准，在服务组合和服务集成应用方面具有很好的应用实例，能够满足当前仿真用户的实际需求。 2) SOA支持分布式部署和访问方式，具备大规模网络环境下的模型快速重构和组合的能力，减少仿真模型的重复开发，对于分布式仿真而言能够提供快速建模能力，模型间的互操作性和可扩展性增强，提高仿真应用的层次和水平。 3) SOA能够提供模型的自治管理和动态更新机制，模型的共享水平得到提升，使得建模仿真的专业化、标准化程度增强，进而能解决模型、仿真、环境和应用表示的一致性问题，提高模型组合的有效性。 4) 基于标准化的服务接口，能简化模型交互过程中的复杂操作，提高模型访问效率，能够对已有模型和新开发模型进行有效组合和集成，提高建模仿真的可伸缩性和灵活性； 基于SOA的模型集成框架的目标是为了快速构建和组合模型，为建模仿真人员提供模型服务开发、注册、部署、发布、发现和组合，使模型运用具有一定的规范性、灵活性和可扩展性。基于SOA的集成框架需具备如下能力： 1) 快速重构能力 重构是组合的基础，重构的目标是实现模型服务能力、服务交互关系和服务应用配置的重新构建实现更为复杂的功能，避免重复建模。模型的组合应用通过服务的方式实现，模型服务的描述、调用和发现分别采用WSDL、SOAP和UDDI实现，上述这些技术主要是解决服务描述、服务调用与交换、服务发现的问题，也是进行快速重构和组合的技术基础。 2) 灵活组合能力 在面向服务的集成框架下，任何模型的应用本质上均是通过服务组合得到的，服务组合实际是对原子服务、基本服务和复杂服务之间的相互组合。基于一种有效的组合建模方法，通过开发一些原子、基本模型，并采用即插即用的方式组合后直接获取，并根据业务模型的逻辑推理自动创建过程模型。 3) 动态调度能力 模型服务动态调度包含资源调配与服务执行两个阶段，资源调配主要是针对不同的仿真任务提供多种调度策略，负责模型服务的统一调度，实现与各管理站点模型资源调度器的协作。服务执行主要是通过标准的服务协议进行交互，并根据仿真用户需求使用相应的分布式仿真调度策略执行仿真服务。 4) 服务管理能力 在SOA体系架构下，模型服务的管理主要是针对描述与实现的管理。服务描述必须能够满足服务组合算法的查询要求，并建立服务描述解析模型，主要对服务信息、功能信息和状态信息等进行自动分析推理。服务实现管理主要是对服务的注册和部署、分类管理、服务发现，以及组合方案的选择等，需要为仿真模型的组合建模过程提供自动化支持。
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user: 4. 基于SOA的设计思路 基于SOA体系架构，采用“资源 + 服务 + 平台 + 应用”的柔性设计思想构建作战仿真模型集成框架，体系结构设计基于一套实用的系统构建技术标准和工具，按照这些标准研制的各种组件相互可以即插即用，这种方式可以使仿真模型根据联合作战任务要求进行灵活重组，并形成最佳的组织结构。在该集成框架下，将模型的重构、装配、封装、组合和调用等以服务的方式呈现，根据用户定制需求，将各种服务动态组合起来，快速为用户提供个性化的仿真模型和组合服务，实现模型的重构、组合和集成调用。 面向服务的体系结构SOA将应用程序的不同功能单元分别作为服务，采用松散耦合的方式对服务和应用进行集成，服务之间的交互通过接口和协议完成，按照分布式构造方式，将模型功能以服务的形式提供给最终用户或供其他服务调用，实现服务组合、集成与管理，隐藏了服务内部细节和交互数据的复杂性，降低组合和集成的复杂性，增加作战仿真应用的灵活性。 其中，SS Profile表示仿真服务的概述(Simulation Service Profile)，SS Model表示仿真服务的模型(Simulation Service Model)，SSWSDL表示仿真服务的网络服务描述语言(Simulation Service Web Services Description Language)。 基于Web服务的SOA的关键是使用标准的服务接口和松耦合的连接，区分为服务发布、服务管理和服务调用等，具体如图1所示，其实现过程如下：① 建立服务注册中心，实现服务的发布和管理。② 服务发布者提供模型服务描述文档，并在UDDI中心完成注册，对入库模型进行业务逻辑进行封装，实现统一接口。③ 服务注册成功后，在UDDI和模型库之间建立映射关系，UDDI中心并不存放实际的模型，而是关于模型描述的信息以及访问模型的位置信息。④ 服务使用者提交服务请求。通过语义抽取和组合分析后，经过解析被封装成SOAP消息，读取UDDI中的模型服务信息。⑤ 按照服务发现、服务匹配和服务组合的过程获取服务句柄。⑥ 建立服务绑定关系，由服务代理调用服务，直接提供给用户。其中，SS Profile表示仿真服务的概述(Simulation Service Profile)，SS Model表示仿真服务的模型(Simulation Service Model)，SSWSDL表示仿真服务的网络服务描述语言(Simulation Service Web Services Description Language)。 图1. 服务发布、管理与调用过程 图2描述了基于SOA的仿真服务开发流程，在SOA框架下，模型服务由服务实体和服务描述组成，服务实体是具有一定功能的服务，通过注册中心部署在服务器中，服务描述是对服务所能提供功能的具体描述，是进行服务发现和服务组合的基础。一方面，建模人员根据建模仿真需求明确要解决的问题，通过对问题的抽象构建仿真域中各要素的关系，建立军事概念模型，同时完成各类组件模型的设计，根据需要将仿真模型封装为原子服务、基本服务、复杂服务和组合服务，在生成相应的服务描述文档并在UDDI中心注册的同时对外发布服务。另一方面，仿真用户根据自身的应用需求，将其转换为仿真服务需求，通过服务解析、组合策略分析等手段在UDDI中发现满足需求的仿真服务子集，经过服务匹配、服务选择和服务组合等环节确定仿真服务，完成相关服务参数配置后提交至服务代理实现服务调用与模型运行。 从上面的分析可知，在面向服务的体系架构支撑下，仿真应用的分解不是按照以往的实体分解方法，而是按照“功能”的分解方法，首先选择满足功能需求的仿真服务集合，然后根据语义匹配和逻辑推理分析确定模型组合方案，完成特定的仿真应用服务。这种集成框架能够提供更细重用粒度的仿真模型，将模型功能转化成了服务能力，为开展更为灵活的仿真应用提供了基础条件。
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user: 5. 基于SOA的仿真模型集成框架设计 采用基于SOA架构的方法来实现作战仿真模型集成框架，在该集成框架下，基于MDA方法实现模型的统一转换，采用组件化技术实现对模型的重构、装配，并以服务的方式实现模型封装、组合和调用等，使不同军兵种模型、不同层次模型和不同粒度的模型以一种通用、统一的方式进行交互和共享。参照面向服务的体系结构，采用分层描述的方法，设计一种基于SOA的仿真模型集成框架IFSM-SOA (Integrated Framework of Simulation Model based on Service-Oriented Architecture)，将仿真模型集成框架分为四层，分别是：资源层、组件层、服务层和应用层，具体结构如图3所示。 5.1. 资源层 资源层主要解决资源的描述、组织和管理等功能，包括计算资源、设备资源、服务器资源和本体库、 图2. 基于SOA的仿真服务开发 图3. 面向服务的作战仿真模型集成框架总体结构 知识库、模型库等数据资源，该层是集成框架的基础。模型库主要用于存储各类模型，是系统的核心部分，在逻辑上模型库是各种模型的集合，在软件内容上，则由许多计算机程序组成 [ 5 ] 。模型库采用关系数据库的组织结构形式，在数据库的表空间中存储模型和相关文档的标识信息、模型名称、类型、性质、所属兵种、功能描述等信息，模型导入需要按照一定的规范完成。 5.2. 组件层 将不同层次、不同类别、不同粒度的模型以组件的形式进行封装，使得模型库在组织形式上表现为可重用的模型组件库。可重用的模型组件库不同于以前的模型对象库，模型组件库保存的是一些经过测试的模型组件，这些模型组件遵从一定的标准或规范完成对各种模型的统一描述，并生成模型组件描述文档 [ 6 ] 。组件层主要包括组件描述、组件定义、组件构建工具、组件验证、组件配置、组件装置、组件重构和组件封装等，其主要任务是完成模型的描述、重构和装配。组件层的核心是通过基于接口的程序设计完成对入库模型的标准化描述。每个组件都会提供一个定义好的接口，可以与其他组件进行交互。用户或其它应用程序可以使用这些接口将模型库中的模型应用到自己的程序中，与其他组件或应用程序联合运行。 5.3. 服务层 采用web服务的方式实现对模型的封装，能够屏蔽不同层次、不同粒度、不同军兵种模型间的异构性，便于统一运用和共享。Web服务定义了如何描述、访问服务以及如何发现和验证相关的服务。Web服务层由服务描述、服务注册、服务发布、服务查询、服务发现、服务组合、服务调度、服务传输和服务管理等组成，在屏蔽下层资源异构的同时便于为应用层提供更高级的服务，其中服务操作和交互如图4所示，首先由仿真模型服务工厂通过实例创建形成相应的仿真服务实例，并交由服务提供者向注册中心发布，完成服务注册。当服务请求者根据需求输入想要的服务时，先在注册中心进行查询并绑定，然后通过服务调用向服务请求者提供。 通过服务的组合实现模型的组合，主要包括模型发现、模型适配、模型选择、模型组合分析和模型组装等过程。 1) 模型适配：组件经过组装后，模型被封装成原子服务，并对每个原子服务模型进行规范化描述，在此基础上提取其语义，在此基础上运用服务匹配算法进行语义相似性运算，得出匹配相似矩阵，生成新的模型。 2) 模型选择分为：依据标准化描述规范，提取所需要的复杂模型(组合后的模型)特征信息，通过自动解析与分析，对模型组件库中的模型进行识别、选择。 3) 模型组合：web服务具有组合的功能，即服务组合，通过服务组合可以实现更为复杂的服务，将每一个原子模型封装成一个服务，在执行复杂模型时实际上就是执行多个原子服务的一种特定组合，通过服务组合实现不同分辨率的模型聚合，最终将组合后的模型进行统一封装，实现模型集成应用 [ 7 ] 。 4) 模型组装：主要是针对组件模型的装配，组装是通过系统化构建方法实现模型功能的具体方式， 图4. 模型服务描述及操作交互 通过模型框架快速配置生成组合模型，并通过组件装配模型与代码模板自动生成部分模型执行程序 [ 8 ] 。本文设计一种用于模型组装的连接件模型，如图5所示，主要由连接件描述、连接件方式、连接件接口、组件装配执行顺序、连接件实现、连接件属性、数据处理、服务接口等组成。 模型组装就是将需要组装的模型组件的多个服务接口绑定到组装后的组件服务接口上，并建立起多个服务接口之间的连接关系和交互方式，通过连接件实现不同组件之间的协调运行和访问。连接件是组件装配的基础，模型组件组装机制是连接件完成各模型组件交互的具体体现。 5.4. 应用层 仿真模型集成框架的应用层构筑在服务层上，针对不同的应用，提供仿真模型服务，应用层主要针对模型定制应用、模型测试应用、模型验证应用和作战仿真应用等，通过统一的仿真模型服务访问接口实现模型的集成应用，主要包括模型访问、模型控制、模型交互、模型调度和模型运行等，在模型组合的基础上进行集成应用 [ 9 ] 。用户启动应用程序通过API向服务层提出模型服务请求，服务层将任务请求解析后，提取仿真模型应用的语义信息，通过模型调度管理器调用模型服务，实现模型服务实例的封装，驱动模型资源完成任务，基于Web服务的模型组合应用逻辑结构如图6所示。 首先，模型服务客户端提交模型服务应用请求，通过提供相应的关键词在应用领域、服务功能两个层次上对仿真模型服务请求进行约束。其次，根据用户服务描述需求、结合已有的用户兴趣和关注领域，自动解析用户需求，按照最佳匹配的方式提供包含服务功能的多种组合方案。再次，客户端根据用户服务管理中的领域信息向用户进行领域导航，同时还将用户兴趣模型及行为记录在知识库中，以便下次向用户提供更为方便的查询，产生的组合方案会存储到模型知识库中以备以后复用 [ 10 ] 。然后，模型服务注册中心存储并定时更新各种模型服务信息，并发布已经注册的模型服务，并提供相关模型服务的信息。最后，通过模型服务管理器完成对模型服务的发现、查询、修改和管理等，按照模型服务组装方案定义的服务调用的关系，对选定的模型服务进行连接和组合。 模型管理与服务的过程如图7所示，主要区分为模型管理和模型服务两个部分。模型管理主要是通过统一的框架对模型资源进行组织、存储以及运行过程的全方位管理，利用组件化技术对作战仿真模型进行重构、装配、封装、组合，建立可扩充、可修改、易维护的作战仿真模型库，为模型服务提供数据支持，模型管理主要解决模型如何分解存储到模型库、模型如何运行、模型如何组合使用的问题；模型服务在模型管理的基础上，通过本体映射的方式实现模型映射，基于模型驱动架构完成模型转换，以Web服务的方式实现作战仿真模型的共享，使不同军兵种、不同层次、不同粒度的模型以一种通用、统一的 图5. 连接件模型 图6. 基于web服务的模型组合应用 图7. 模型管理与服务的过程 方式供用户使用。
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user: 6. 结束语 本文采用面向服务的设计思想和方法，构建了基于SOA的作战仿真模型集成框架，实现模型组件库、建模知识库和模型数据库的统一组织与管理，参照面向服务的体系结构，采用分层描述的方法，设计了四层仿真模型集成框架：资源层、组件层、服务层和应用层。采用组件化技术实现对模型的重构、装配，并以服务的方式实现模型封装、组合和调用等，使不同类型、不同层次和不同粒度的模型以一种通用、统一的方式进行交互和共享，满足了作战方案推演、作战单元编配论证、作战效能仿真分析、指挥训练评估等多类不同需求的军事仿真应用。
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user: 摘 要 本文提出了一种支持负荷双向平移的智能用电系统，该系统以智能用电设备为基础，具有主动响应、被动响应和人工响应三种智能用电响应模式。主动响应基于电源电压及频率的越界信息，由智能用电设备自主切换工作状态，快速响应电网稳定运行需求；被动响应模式基于工作和待机设备的用电信息，由调度系统根据用电信息自上而下将负荷调控指标逐级分解至用电设备，再由用电设备有序响应，以平抑源侧电力输出随机波动。人工参与模式则基于保障用电安全的需要，由电网调度引导、用户远程确认用电设备启停。上述三种模式均支持负荷双向平移，即既可调减也可调增。设计了一种基于编码的用电信息表征方法，计及了待机设备的用电信息，为负荷调增提供了信息支撑；提出了可综合反映用电设备属性及用户类型的可平移指数概念，为确定负荷调度优先次序提供了依据。 关键词 :智能用电，负荷双向平移，智能用电设备，可平移指数 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，风电、光伏等可再生能源迅猛发展，正逐步成为我国电网的主力电源。随着可再生能源的大规模接入，源侧电力输出的间歇性及反调峰特性给电网的安全及经济运行带来了极大的挑战 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，这将在很大程度上改变电网的运行和管理现状。储能技术、电源间的协调控制技术及智能用电技术是解决上述挑战的重要技术手段。 在国内已经开展的实践中，智能用电以高级量测体系(AMI)系统及终端技术为支撑，通过智能电表实现用电信息的采集及信息交互，借助智能用电交互终端完成智能用电互动业务的执行 [ 4 ] - [ 9 ] 。但是，已有智能电表主要面向计费计量等营销业务，采集的用电信息主要是有功及无功计量信息，信息维度单一，不支持感知电网需求的功能；另一方面，智能电表只采集处于工作状态的设备用电信息，对待机设备的用电信息无法采集，因此，仅适宜调减负荷，无法满足负荷调增的需要，从而难以有效发挥需求侧响应的潜力。此外，由于用电信息采集主要来自智能电表，在应对快速波动方面存在明显不足。 针对响应迟滞的问题，有研究者提出了将感知及控制技术与用电设备融合实现智能用电的新构想，这一构想具有响应快速和控制精准的优点。文献 [ 10 ] 从发电和用电两个方面论述了电网友好型智能用电技术；文献 [ 11 ] 以智能家居为背景，将一种频率响应控制器嵌入到用电设备中，控制器实时监测电网频率，一旦频率低于设定的阈值即主动采取减载措施；文献 [ 12 ] 以空调负荷为研究对象，提出了空调负荷的低压减载主动响应策略。 需要指出的是，间歇性新能源电力输出的波动是双向的，现有的负荷平移技术大都集中在源侧电力输出向下波动时的减载问题，对于向上波动时如何调度处于待机状态的用电设备，消纳源侧的过裕电力，相关研究甚少。显然，就平抑源侧电力输出波动而言，负荷调增的意义同样重大。可以预见，双向平移的智能用电技术是未来智能电网的核心组成部分，延迟用电型的单向平移技术将逐步被双向平移技术所取代。 本文阐述了一种支持双向平移的智能用电系统，提出了具有感知与控制功能的智能用电设备架构及智能用电的主动响应模式；阐述了一种基于编码的用电信息表征方法，提出了分级管理、逐级汇总的用电信息采集方案，在此基础上，详细论述了调度系统基于用电信息实施负荷调增与调减的具体实施方法，具有很强的可操作性。
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user: 2. 智能用电概述 2.1. 智能用电 作为应对大规模间歇性新能源接入带来的挑战，智能用电受到广泛关注。如前所述，源侧电力输出波动是双向的，因此，智能用电的工作机制应是调度可双向平移的需求侧用电资源，使之服从于电网供需平衡之需要。所谓双向平移，即当源侧电力输出间歇性跌落致使电力供给暂时不足时，将部分可延迟用电负荷平移至电力供给充裕的时段；当源侧电力输出间歇性陡涨致使电力供给暂时过裕时，启动部分可提前用电的负荷以平抑发电量的正向波动，以减少弃风、弃光及对储能的依赖。特别指出，这里所述智能用电突出了双向平移的重要性，且平移的目标不是传统意义的削峰填谷，而是尽可能冲抵源侧电力输出的间歇性，服务于电网的稳定运行。 2.2. 智能用电设备基本结构 智能用电设备是实现智能用电的基础，其主要特征是具有通信、感知与控制功能。智能用电设备可以是物理设备(适用于工厂新造用电设备)，也可以是逻辑设备(适用于存量用电设备，由常规用电设备与智能用电模块的组合而成)。智能用电模块(以下简称智能模块)由通信单元、智能用电单元及工作状态切换单元等组成，如图1所示。其中，通信单元(如通过WIFI)负责与智能用电管理子站(以下简称子站)的信息交互；智能用电单元是智能用电模块的核心，承担着用电信息报送、主动用电管理、平移控制响应等关键任务；工作状态切换单元受智能用电单元控制，用以改变用电设备的工作状态，使其在待机、用电、放电(如可用)之间自动切换，以实现负荷平移。 2.3. 智能用电响应模式 用电设备量大面广，特征各异，任何单一的智能用电响应模式均有局限性。本文设计了主动响应、被动响应和人工参与三种响应模式。 图1. 智能用电设备的基本结构 主动响应模式完全由智能用电设备自主完成，即智能模块基于电源频率及电压的越界信息、实时电价信息，在内置的规则及协议驱动下，自主双向切换用电设备的工作状态，以支持电网的稳定运行。 被动响应模式是智能用电设备在调度系统引导下，基于用电协议，自律切换其工作状态，以满足调度系统调增或调减负荷的需要。 人工参与模式是指出于用电安全的考虑，部分存在切换风险的用电设备，在实施切换之前或切换之后的一定时间内，由用户基于“互联网+”予以远程确认的响应模式。 实际应用中，上述三种响应模式可以独立或叠加使用。
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user: 3. 智能用电主动响应模式及实现方法 主动响应模式的特征在于，用电状态的改变与否完全根据内置的程序自主决策。主动响应模式包括电价诱导和状态感知两种工作机制。 实时电价是一种通过价格诱导用户有序用电的技术举措。其工作机制是：由通信单元接收实时电价信息，智能单元基于经济用电规则，自主控制用电设备的工作状态。如电价高到一定水平时，由工作状态暂时切换到待机状态，电价低到一定水平时由待机状态切换到工作状态，电价在中间区间时保持工作或待机状态不变。具体电价阈值由用户根据自身对电价的敏感性、用电设备的可平移指数(参见表1)以及有序用电的社会义务来综合确定。 状态感知专指电源电压和频率的感知，基于感知结果，借鉴了电网“低频低压减载”的技术理念，并将这一理念进一步扩展至“高频高压加载”，智能单元自主控制用电设备的工作状态，形成一种完整的主动响应工作机制，参见图2，当电网频率低于某个阈值(应稍高于第三道防线的设置)，或电压幅值低于某个阈值时，处于工作状态的可平移负荷的用电设备有序主动切换至待机状态(图中⑦→⑧)，直至恢复至下限阈值+Δ以上才再次恢复至初始的工作状态(图中⑨→⑩)；同理，当电网频率高于某个阈值，或电压幅值高于某个阈值时，处于待机状态的协议可平移负荷的用电设备有序主动切换至工作状态(图中②→③)，直至恢复至上限阈值-Δ以下才再次恢复至初始的待机状态(图中④→⑤)。这里所谓有序是出于避免同一时刻大量智能用电设备切换工作状态可能带来的冲击。为此，可为各个智能用电设备设置一个随机时延(如0 s至30 s)再执行切换。随机时延宜大于频率及电压采样周期2倍以上。 需要指出的是，基于状态感知的主动响应或多或少地制约了用户的用电意愿，需要法规予以规范，使之成为用户应遵循的基本义务。 电源频率和电压的采样也可由子站完成，然后通过网络广播至各智能用电设备，也可以由智能用电设备直接采样。前者可简化智能用电设备的硬件需求，而后者更加灵活并有更快的响应速度。其中电源电压采样宜用14位以上AD，采样频率宜不少于15 K/s，电源频率通过正交等算法获取，两次采样的时 Table 1 Power utilization information code and its meanin 编码位数(右起) 意义 属性 备注 1~15 用电功率 只读 铭牌额定功率(百瓦) 16-17 可平移特征 只读 00不可平移、01可延迟用电、10可提前用电、11可双向平移； 18~20 可平移指数 只读 000不可平移、111协议可平移； 001至110表示因负荷平移对用户产生的影响逐渐减少 21~22 可放电属性 只读 00不可放电、01可放电、11协议许可 23~38 放电功率 只读 输出功率(百瓦) 39~40 工作状态 读写 00待机、01用电、11放电 表1. 用电信息编码及其意义 图2. 基于电源频率及电压越界的主动模式示意图 间间隔应小于前述随机时延的1/2，如设置每10 s采样、判断一次。
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user: 5. 智能用电人工参与模式及实现方法 出于用电安全的需要，在对负荷进行调增或调减前，宜通过信息互动的方式由用户远程确认。确认信息可有子站或智能用电设备(基于公网)发出，基于“互联网+”手机APP方式通知用户，待用户确认之后再实际完成工作状态的切换。为了保障较高的响应率和响应的时效性，需通过经济杠杆约束用户履行积极响应的义务。 对于紧急情形，针对相对安全的用电设备，为了保证时效性，也可以先行响应，再通知用户确认，一定时间内用户未确认或用户拒绝响应时，重新恢复原用电状态。
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user: 6. 分析与讨论 1) 随着能源互联网的发展，新能源的消纳问题成为我国也是国际上的一大难题。负荷的响应能力是解决新能源消纳的重要手段之一。本文提出的智能用电实现方法，目的是通过可平移负荷的调节与转移，调度负荷曲线使之与源侧输出曲线匹配，适应新能源出力的波动，减少弃风弃光，真正实现绿色用电。 2) 文中提出的主动响应、被动响应和人工响应三种模式可以根据需要或电网实际情况选用。主动响应与被动响应互补。以电压和频率越界作为控制策略的主动响应模式，具有响应速度快、选择性好的特点；被动响应则是基于用电信息采集，由调度系统逐级分解负荷或调减需求，这是源网荷协调控制的重要组成部分。人工响应模式则是出于用电安全的考虑，增加了用户确认环节。 3) 负荷双向平移是智能用电的基本特征。为消纳新能源的接入，仅有延迟性的负荷平移是无法满足要求的。本文所提出的用电响应模式均支持双向平移，既支持调增，也支持调减。 4) 必须同时采集工作和待机设备的用电信息。以往用电信息主要源于处于“用电”状态的信息，对于待机状态的设备用电信息未建立相应的采集机制，这种状态无法满足负荷调增时的信息需求。本文确立了将待机状态与工作状态的设备用电信息一并处理的工作机制，为负荷调增提供了重要信息支撑。 5) 采用铭牌功率而非电表计量功率不仅可突破了依赖营销系统的壁垒，而且有更高的时效性，同时解决了营销系统无法处理待机设备的用电信息的问题，而这是负荷调增不可或缺的信息。 6) 基于编码的用电信息采集具有更高的效率。电网中各类用电设备数以亿计，状态瞬息万变，由调度系统采集并维护每一台设备的用电信息是极为困难的。本文采用由智能用电设备编码上报、逐级汇总的用电信息采集方案，极大地压缩了主站及调度系统用电信息的规模，增加了智能用电的决策与控制效率，同时也显著降低了整个系统的成本。 7) 引入负荷可平移性指数可综合表征用电设备平移产生影响的大小，为确定负荷调度的优先次序提供了依据。 8) 新能源出力的波动性和不可预知性，直接导致了新能源消纳的困难。依靠大规模储能装置能有效平滑新能源输出曲线，缓解可再生能源对电网的不利影响，但整体成本高，目前尚处于产业化初级阶段。而采用本文提出的支持负荷双向平移的智能用电系统，通过负荷的调增或调减，主动匹配新能源发电的波动性，可以大大减少对储能的依赖，经济效益显著。
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user: 摘 要 本文设计了一套基于KingView6.55的风光储微电网孤岛监控系统，通过智能模块和多种通信方式实现上位机和下位机的数据通信。能够实时监视风光储各支路电压、电流和功率因数等关键参数，并将重要参数存入数据库。用户可以通过SQL访问实时地、有效地查询历史数据。当系统中某些量的值超过或者低于所规定的界限时，组态王可以弹出报警画面并发出警报声音，同时通过短信模块给指定人员发送信息或者拨打电话。文章最大创新点是根据蓄电池BMS系统上传的SOC，设计了整个监控系统稳定可靠运行的能量管理算法。并且上位机不但能够监视系统的运行状态，还能下发指令控制下位机模块的动作，真正实现了监视和控制相结合的功能。并且开发了基于组态王的清晰、实用的人机交互界面。 关键词 :KingView6.55，数据通信，监控系统，电池BMS，报警 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着能源问题和环境问题的日益突出，以新能源发电作为主要电源的微电网受到各国的重视。微电网技术是实现分布式发电系统大规模应用和电网智能化的关键技术之一 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。微电网可以运行在并网和孤岛模式，微电网当并网运行时为大电网输送电能，当孤岛运行时为电源为本地负荷供电 [ 4 ] 。监控系统作为微电网中不可缺少的组成部分，其作用是保证微电网可靠、稳定运行。微电网的电源形式、组网结构不尽相同，所以监控系统的结构和具体功能也具有很大的差异。 文献 [ 5 ] [ 6 ] 设计了一套基于LabView的微电网监控系统，它对风、光、储模块进行了需求分析设计了能量管理系统，但是没有介绍历史数据的存储和查询；文献 [ 7 ] 利用Qt设计了上位机界面，利用基于STM32F103C8T6芯片的单片机作为下位机，分析了三相负载功率平衡、微电网并网及孤岛运行等几个问题；文献 [ 8 ] 利用CAN总线的通信方式实现上位机和下位机的通信，但是在能量管理和阈值报警方面没做介绍；文献 [ 9 ] 借鉴了智能变电站分层体系结构，提出了由设备层、管理层和优化层3个逻辑层构成的微电网监控与能量管理一体化系统，并在此基础上，设计了位于管理层的微电网监控系统和能量管理装置。 本文设计对象是一种典型微电网离网系统，分布式电源包括光伏发电、风力发电和蓄电池，负荷部分是无线充电的电动汽车。通信采用主从方式，通过接收的数据，上位机时刻监测系统的运行状态。并根据蓄电池BMS系统上传的SOC状态，上位机下发光伏侧、风机侧、负荷侧变流器的开停机指令。UPS从蓄电池取电给智能模块和监控一体机提供不间断供电。
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user: 2. 风光储微电网系统结构简介 图1中光伏发电、风力发电和蓄电池共同作为整个离网系统的电源，光伏和风机都采用MPPT控制。光伏发电经过DC/DC升压后接到400 V直流母线，风机内自身带有DC/AC模块，整流出来的电经过DC/DC升压后接到400 V直流母线，20 KWh的蓄电池用来储存电能并维持直流母线电压恒定，其出口标称电压为100 V同样经过DC/DC升压后接到400 V直流母线。通过无线充电的电动汽车作为整个系统 图1. 风光储微电网简化结构框图 的负荷，并在直流母线留有备用。UPS从蓄电池取电，逆变为220 V市电给监控一体机和二次侧设备供电。QF1、QF2、QF3、QF4、QF5为普通微型断路器，DKM1、DKM2、DKM3、DKM4、DKM5为带电操结构的直流断路器，能够实现远程监控进行分合闸操作功能；各个DC/DC能与上位机监控系统通信，在监控系统中实现开机和停机功能。
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user: 3. 系统软硬件选择和通信方式 3.1. 系统软件结构简述 微电网监控系统的上位机开发软件选择北京亚控公司的Kingview6.55组态软件，组态软件又称组态监控系统软件，是指一些数据采集与过程控制的专用软件。Kingview6.55软件作为一种优秀的上位机监控软件，有着强大的界面显示功能，丰富的功能模块，强大的数据库功能和可编程的命令语言等特点。根据工作阶段划分，Kingview6.55软件可以分为开发环境和运行环境两大部分。用户在开发环境中可以搭建人机交互平台、实施控制方案和建立用户数据文件。在运行环境下，目标应用程序被装入计算机内存并投入实时运行。Kingview6.55软件还支持不退出运行环境的情况下可以直接进入开发环境修改组态，修改后的组态直接生效。Kingview6.55软件可以安装在操作系统是Windows 2000(sp4)/Windows XP(sp2)/Windows 7简体中文版的工控机中，内存要求至少128 MB，通信方式为RS-232C。整个软件系统围绕模块化设计思路，上下位机相互通信，结构化简图如图2。 3.2. 系统硬件结构简述 微电网监控系统上位机采用类似于银行排号的触摸屏一体机，下位机的信号釆集采用智能模块。该系统采用的是一对多的通信连接形式，即现场多种智能化模块挂接在RS-485总线上，然后再由RS-232/485转换器转换后连接到上位机。另一种各支路变流器连接在同一个交换机上，然后通过网线连接到上位机。远程监控使用GPRS服务平台。各个硬件连接结构图如图3所示。 3.3. 系统通信方式 本系统中所有智能模块的通信分为两种通信方式，一种是采用Modbus RTU协议的串口通信，另一 图2. 微网监控系统软件框图 图3. 微网监控系硬件框图 种是采用Modbus TCP/IP协议的网口通信。两种不同的通信协议在数据帧组成和组态软件里设置都有所不同。但都使用了主从命令模式，即主机发送读或写命令给从机，然后从机对主机做出相关响应，回馈数据内容或者置位寄存器 [ 10 ] 。 3.3.1. Modbus TCP/IP通信协议 Modbus TCP/IP通信协议标准在物理层、数据链路层使用以太网标准，在应用层上使用Modbus协议标准 [ 11 ] 。Modbus TCP/IP将Modbus帧通过封装嵌入到TCP帧中，实现Modbus报文在TCP/IP上传输。Modbus TCP/IP没有改变Modbus协议内容，为了适应工业监控实时性需求，改变了数据的传送方式，提高了通信速率。Modbus TCP/IP仍采用呼叫/应答模式，形式上仍为Modbus主从通信，提高了以太网通信的可靠性。Kingview6.55与基于Modbus TCP/IP协议的智能模块连接时地址格式应为:IP地址单元号。一般Modbus TCP/IP协议设备端口号是502。 3.3.2. Modbus RTU通信协议 Modbus RTU通信协议，是一种常用的工业通讯标准，被广泛运用于工业自动化控制领域。Modbus RTU通信协议主机查询模式下的数据帧格式见表1。 MAC-ID：从机设备地址，即为对智能模块的查询地址，1#模块定义为01，2#模块定义为02，3#模块定义为03，依次类推； FUN-ID：功能码是报文帧的第二个字节，主站通过功能码告诉从站执行什么操作，功能码取值为 Table 1 Data frame forma 开始 设备地址 功能代码 数据地址 数据个数 校验方法 终止 T1-T2-T3 MAC-ID FUN-ID DATA-ADDR DATA-NUM CRC T1-T2-T3 表1. 数据帧格式 1~255，如03H代表读从站寄存器数据，06H代表写从站寄存器； DATA-ADDR：待查询数据起始地址，一般是从低地址到高地址依次查询，访问地址要求必须连续； DATA-NUM：待查询数据数量，从起始地址到终止地址存储数据的个数； CRC：循环冗余校验码，计算数据帧传输序列的CRC值，同传送序列中的CRC值比较，从而判断通信是否正确； T1-T2-T3：发送预备时间，当发送或接收数据时，预备时间 > 3.5个字符； Kingview6.55与基于Modbus RTU协议的智能模块通信时地址格式应为：Address [:Delay] [:Delay2] Address1~255表示设备地址 Delay 0~60，000表示发送每条命令帧后的延迟时间(毫秒) Delay2 0~100，000表示发送每条命令帧前的延迟时间(毫秒)