特约主编寄语 | “电力信息通信新技术在能源互联网中的研究与应用”专栏

主编寄语

      物联网、区块链等信息通信新技术已成为能源企业数字化转型的关键使能器，其在发电、输电、变电、配电、用电、调度和企业经营管理各环节广泛应用，增强技术融合、业务集成、创新引领和价值创造能力，形成核心业务持续提升、新兴业务快速发展、专业应用互联互通的协同创新发展格局。

为了展示信息通信新技术在电力领域中的研究成果，《中国电力》策划组织了“电力信息通信新技术在能源互联网中的研究与应用”专栏。经专家评审，从公开征集的论文中遴选出5篇于本专栏刊出，主要研究方向包括区块链、电力物联网、数据智能分析等。
区块链作为一种在不可信的竞争环境中低成本建立信任的新型计算范式和协作模式，在电力行业具有广泛的应用潜力，主要应用在电力交易、电力保险、电力调度、电费金融、智慧财务、一网通办等相关场景，正成为当今电力行业的一个重要应用方向。中国农业大学靳开元等提出基于区块链的光伏就地消纳交易模式，采用该模式，配电网的就地消纳情况得到改善，用户的综合效益得到提升。国网能源研究院有限公司刘威等提出基于区块链的电力交易方案，保证电力数据交易安全顺利进行。
电力物联网实时在线连接能源电力生产与消费各环节的人、机、物，承载并贯通电网生产运行、企业经营管理和对外客户服务等业务。全球能源互联网研究院有限公司刘世栋等提出了基于计算卸载的电力物联网能效优化方案，可以在较小的延迟条件下，实现优化的节能效果。国网信产集团的佘蕊提出面向电力物联网的5G通信认知无线电NOMA系统解决方案，在改善频谱利用率的同时，感知结果的准确性也得到明显提高。
基于大数据、人工智能等的数据智能分析也是当前信息通信新技术应用较为成熟的领域，其在电力系统也有广泛的应用需求，如短期电力负荷的精准预测、电力设备状态监测等。宁夏大学庄家懿等提出基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法，在短期负荷预测的模型训练速度、预测精度与误差指标方面取得较大提高。
“碳达峰、碳中和”目标下，构建以新能源为主体的新型电力系统，是对传统电力系统的战略性、革命性、全局性变革，信息通信新技术作为其中的重要支撑技术，对于打造清洁能源优化配置平台、提高电力系统安全和效率水平至关重要。近年来该领域的研究如火如荼、成果频出，由于篇幅限制，本专栏未能将所有精彩论文都一一呈现。此外，衷心感谢众多专家学者的大力支持，感谢各位评审专家的认真审阅，感谢《中国电力》编辑部的细致工作，从而保证了本专栏的顺利与高质量出版，希望能为读者们提供有益的启示。

特约主编

李向荣，教授级高级工程师。国家电网公司原副总工程师、公安部国家信息安全等级保护专委会委员、中央企业网络信息安全专家组成员，国务院国资委信息化专家组成员，国家行政学院电子政务专委会委员，国家信息化测评中心专委会委员，中电联信通专委会主任委员，中国电机工程学会信息化专委会顾问，华北电力大学客座教授，企业博士后工作站导师。曾组织和参与多项发电、电网建设和技术改造工程，组织策划并实施国家电网公司信息化统一建设。获十余项省部级科技进步奖，发表国家核心期刊论文数十篇。曾长期在大型电力企业的规划、建设、运行、科研和信息通信等岗位工作。

林为民，研究员级高级工程师，全球能源互联网研究院有限公司首席专家，国家电网公司信息网络安全重点实验室主任，江苏省微型电脑应用协会副理事长，中国电机工程学会信息化专委会、中电联电力信息化标准委员会委员。长期从事电力信息化及自动化领域的技术研究和工程应用，先后主持、参加了一系列技术攻关项目的科研与工程实施工作。在行业信息化、信息网络安全等领域有丰富的理论积累和实践经验，作为主要研发人先后获得多项国家、电力行业、省部级、国网公司等科技成果奖励。

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01

摘要：目前配电网中分布式光伏发电渗透率越来越高，利用区块链技术的去中心化、难篡改等特点，有助于分布式发电就地或就近消纳，提高配电网运行的经济性。提出了一种基于区块链的光伏就地消纳交易模式，建立了光伏发电用户和分布式光伏聚合商的效益函数，运用Stackelberg博弈模型确定内部电价，通过边缘计算制定最优用电计划，设计了基于信誉值的就地消纳交易机制，对就地消纳程度低的用户进行惩罚，鼓励用户通过可时移负荷消纳光伏出力。配电网仿真结果表明，在采用区块链的交易模式下，配电网的就地消纳情况得到改善，用户的综合效益得到提升。

02

摘要：电力数据交易是数据发挥价值的重要途径，当前数据交易存在中心化交易信任、交易规则不明确、交易监管难度大等问题。提出基于区块链的电力交易方案，首先论述电力数据特性，并分析电力数据交易面临的问题，阐述区块链对电力数据交易场景的适用性；然后，论述区块链技术基本特征和分类；再次，详细设计智能合约，确保电力数据交易安全自动执行，并结合共识机制、交易账户等因素，提出区块链电力数据交易方法，提出区块链电力数据交易基本框架，并分析关键支撑技术，保证电力数据交易安全顺利进行。

03

摘要：基于异构网络架构，考虑基于三层计算的电力物联网移动边缘计算架构，构建了各层计算的能量消耗模型和延迟模型，实现智能移动设备的任务从本地计算卸载到小基站的边缘服务器和宏基站边缘云服务器进行计算。针对电力物联网计算卸载的能耗最小化问题，采用变量替换分解问题，并利用目标函数单调性进行理论推导，得到优化的参数解。仿真结果表明，通过与其他方案相比，所提优化方案可以在较小的延迟条件下，实现优化的节能效果。

04

摘要：随着电力物联网建设的不断推进，配电网中产生的数据量呈指数增长，传统基于认知无线电的智能电力通信网络已无法满足大量用电信息采集设备对频谱资源高度需求。构建了面向电力物联网的5G网络模型，旨在利用非正交多址接入（non-orthogonal multiple access, NOMA）技术的非正交传输特性进一步提高有限电力专网的频谱资源利用率，为保证频谱检测的准确性，采用多用户协作感知方式。推导了频谱接入概率和吞吐量的闭合表达式；为进一步提高分类结果的准确性，提出了一种改进K-means算法。利用交替迭代算法对检测时间、节点功率和用户簇数进行联合优化，以最大化系统吞吐量。仿真结果表明，与传统正交多址接入系统相比，在改善频谱利用率的同时，感知结果的准确性也得到明显提高。

05

摘要：短期电力负荷的精准预测可以有效指导机组组合调度、经济调度与电力市场运营。针对输入数据特征量受限时负荷预测的低精度问题，提出一种基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法。通过建立融合局部特征预提取模块的LSTM（long short term memory）网络结构，并将其与XGBoost（eXtreme boosting system）预测模型并行结合，之后结合MAPE-RW（mean absolute percentage error-reciprocal weight）算法进行模型融合初始权重设置，对最佳权重进行搜索，构建最佳融合模型。通过运用电力负荷数据对所提方法进行预测实验，结果表明CNN-LSTM- XGBoost模型的MAPE（mean absolute percentage error）与RMSE（root mean square error）分别为0.377%与148.419 MW，相比于单一网络模型与融合模型结构实现了误差指标的显著降低，验证了基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法具有较快的模型训练速度、较高的预测准确度与较低的预测误差。

 往期回顾 

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编辑：杨彪

审核：方彤

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