智能电网海量电物理量数据轻型传输机理与方法研究

As the expanding of China's power grid and the promoting of informatization smart grid, the operation of power grid is more and more depended on the massive integrated business information, such as telephone & video conference, power grid production scheduling, remote monitoring information, etc, the massive information has brought great burden to the data transmission and storage of electric power communication network, and even affected the safe control and stable operation of power system. This probject will study the mechanism and propose the method of light transmission of massive electric physical data, focus on the reasearch of the smallest feature information extraction and classification identification methods of physical signal, light data model under the environment of multi-communication protocols, and the feature resolution and data recovery methods of light protocol data, ultilizing pattern recognition, feature extraction, CELP model and the relevant theory, so as to achieve the light transmission of wide-area massive electric physical data. The reasearch achievement is expected to solve the contradiction between the transmission needs and the timeliness and reliability of massive information in industrial and agricultural informatization network, smart grid and the internet of things, and will provide a new research idea and theoretical basis for the construction of the real-time, high efficient, duplex and integrated information communication platform.

随着我国电网规模的日益扩大和信息化智能电网的全面推进，电网的信息化程度越来越高，电网的生产运行越来越依赖大量综合业务信息的支持，如电话电视会议信息、电网生产调度信息、远程监控信息等，广域海量信息的产生给电力通信网的数据传输和存储造成了很大的负担，甚至影响到电力系统的安全控制和稳定运行。本课题将研究和提出海量电物理量数据的轻型传输机理与方法，利用模式识别、特征提取、CELP模型等相关理论来研究电物理数据的最小特征信息提取与信号分类辨识方法、多通信协议环境下的轻型数据生成模型以及轻型协议数据的特征解析与数据复原方法，从而实现广域海量电物理量数据的轻型化传输，有望解决未来工农业信息化网络、智能电网和物联网海量信息传输需求与通信实时性、可靠性之间的矛盾，为构建实时、高效、双向、集成的基础信息通信平台提供一种新的研究思路和理论依据。

随着智能电网的全面建设，电网的信息化程度越来越高，电网的生产运行越来越依赖大量综合电力信息的支持，广域海量信息的产生给当前电力通信网络的数据传输和存储造成了很大的负担，甚至影响到电网的安全稳定运行。为了满足智能电网各种高级应用系统的实时态和研究态全景动态信息需求，智能电网广域监测的对象范围、信息类型及信息容量等与传统电网相比都大为增加，广域动态实时监测信息在电力通信网络中必将面临更为严重的传输与存储问题。.本项目的主要内容和创新点在于：.（1）提出一种基于最小特征信息传输原理的广域海量数据轻型传输机制，采用特征提取和模式识别算法来提取海量原始数据的模式特征信息，基于改进的CELP压缩编码模型对模式特征信息进行矢量映射和参量编码，采用信息融合和信息建模技术实现多通信协议环境下的异构信息融合与轻型数据生成，通过区分特征信息与背景信息并制定差异化的传输控制策略，实现广域海量数据的轻型化传输与存储，以满足智能电网全景状态信息在线监测的技术要求。.（2）提出一种结合模式特征提取和CELP压缩编码思想的海量电物理量数据轻型化处理方法。采用基于事件触发机制和能量熵判据的电物理信号在线检测与模式辨识方法对电物理信号进行在线特征提取，对稳态信号和暂态扰动分别采取不同的特征参数辨识策略。对于稳态信号，采用软件同步采样的DFT频谱分析方法对预处理后的电物理信号进行频谱分析，初步获取各个信号分量的共性特征参数信息；对于暂态扰动信号，采用结合能量熵判据的快速时频原子分解算法在电物理信号的相关原子库中对电物理信号进行最佳原子匹配追踪，获取各个信号分量的个性特征参数信息。.（3）建立了基于IEC61850标准的轻型数据传输体系的轻型数据模型、IED信息模型及通信服务模型。重点分析了轻型协议数据模型的生成机制，包括特征模式分组编码、模式特征向量映射和轻型协议报文封装等，并介绍了轻型协议数据的编码分类存储、特征解析与数据还原方法。.（4）研究制定了智能变电站轻型数据传输体系下的综合信息网络传输控制策略。从网络传输时延控制和网络传输质量控制两个层面，提出了基于优先级队列和服务分类机制的信息流优化调度策略和基于漏桶整形机制的网络信息流量控制策略。.（5）搭建了智能变电站的通信网络模型，进行海量实时数据的网络传输仿真实验，并对网络传输性能进行分析与评估。