隨著風電入網規模的增大，電力部門需對其進行有效的智能監視和控制。為了實現風電與電網管理系統之間的數據共享和交換，需要建立一個標準的、開放的信息模型。
本文從滿足電網生產、配電運行等業務對風電運行監視的需求出發，基于IEC 61968/70標準提出了一種分布式能源的通用擴展方法，對原有公共信息模型（common information model, CIM）進行擴展，建立了風力發電系統及其信息交互的CIM擴展模型。該模型應用于配電網大數據分析應用平臺中，實現了數據來源的惟一性、數據格式的統一性和良好的共享性，能夠有效管理和集成風力發電遙測量、狀態信息、故障處理信息。
分布式風電大規模并網是解決目前電力供應緊張以及環境污染問題的一個有效途徑。但是已并網的風力發電多處于各自獨立管理狀態，配電網與分布式電源系統之間尚未進行有效地信息交換，不利于電網統籌管理和故障快速隔離。
同時，分布式發電接入設備控制系統由各生產廠家自行開發，其信息采集處理和控制的策略簡單且不通用，需要建立一個標準的、開放的配電網信息模型，提供通用的數據接口，以規范各管理系統的信息管理。
IEC 61968和IEC 61970標準分別描述了配電管理系統和能量管理系統（energy management system, EMS）的應用程序接口，共同定義了一種電力系統可擴展的公共信息模型（common information model, CIM）[1-4]。
CIM包含了豐富的電力系統模型，并能按照規則進行必要的擴展，但其中缺少分布式風電的模型，影響了風電系統與電網管理系統之間的數據共享和交換。因此，在CIM中對風電系統進行充分的擴展描述是大量風電接入電網后迫切需要解決的問題[5]。
此外，如何合理地在能量管理系統、數據采集與監控系統（supervisory control and data acquisition, SCADA）和生產管理系統等系統中實現不同系統間風電模型和信息的傳遞，反映風電系統運行和管理的情況，不僅是實現智能電網信息集成的重要環節，也是理論研究和工程實踐中亟待解決的問題之一。因此，還需要提出一種分布式能源的信息交互方法[6-8]。
目前國內外對分布式風電的CIM做了一些初步擴展，文獻[9]采用面向對象的設計方法，對風力發電系統CIM進行了簡單擴展，但沒有包含風力發電預測類和風力發電運行計劃類，配網調度時缺乏相應發電依據。文獻[10]建立了一套火力發電廠資源信息模型。文獻[11]利用CIM與XML技術，實現變電站一次設備接線圖形數據的共享應用。上述工作對風電系統及其信息交互的CIM模型擴展具有一定的參考價值。
但總體而言，目前對分布式發電系統CIM建模的研究主要集中在能源設備本身，而對其信息交互的擴展建模研究較少。本文提出了一種面向對象的分布式能源CIM通用建模方法，建立了風力發電系統的CIM擴展模型，并針對電網對風電并網后的運行管理需求，建立了基于IEC16968/70標準的電力企業信息集成總線的風電信息交互模型，實現了風力發電系統與其他系統的信息交互。
1 CIM擴展方法
IEC 61968/61970系列標準規定了CIM的基本擴展規則，在對分布式能源進行擴展時，可遵循如下的擴展步驟[12]：
1）對待擴展的電力系統設備、資產等資源進行抽象分析，提取出分布式能源抽象類的屬性及屬性值類型。
2）將提取出的抽象類與IEC 61968和IEC 61970系列標準制定的電力系統公共信息模型進行差異化分析。
3）若設備或資源可以與標準CIM中已有的類對應，則不需建立新類，只需與IEC標準CIM中已有類建立映射關系即可；若根據應用場景需要增加屬性及屬性值，則在該類中增加相應的屬性及屬性值。
4）若設備或資源不能與標準CIM中已有類相對應，則需從標準CIM中已有類派生出新類，根據其功能確定所在的包，通過分析擴展其相應的屬性；若擴展的新類與已有類或者其他新類相關，則根據實際情況建立相應的映射關系。
上述步驟對應的具體擴展流程如圖1所示。
圖1 CIM擴展步驟
隨著大型風電場的建設，風電場的監控由原來每個風電場獨立分散的監控轉變為電網調度中心、發電集團、風電場等多方參與的綜合集中監控，風電場的運行管理更為復雜，從客觀上提出了信息集成與瞬時交互的需求。風力發電由風機系統、發電系統、并網系統、氣象系統等多個功能系統組成，針對這樣的系統結構，本文按照CIM擴展原則對其進行抽象分析，將所需監控的信息歸納為風電系統本體信息和交互信息兩大類。
風電系統的本體信息體現風力發電機組的各部件及其與調度、氣象等系統之間的結構關系；而交互信息在風電系統與電網管理系統之間雙向傳遞，又可分為遙測量信息、狀態評估信息和故障處理信息。以下將從這兩方面對風力發電及其信息交互進行CIM擴展。
2 風力發電CIM擴展
目前，在IEC 61968/70標準中，已經定義了原動機類PrimeMover、發電單元類GeneratingUnit、曲線類Curve、電廠類Plant，同時也有關于計劃類Schedule的描述，但其中并沒有風力發電的模型。風電作為波動性、隨機性電源，與常規電源相比，其出力主要依賴于風能，除了需記錄風力機效率和風力發電效率外，還必須實時監測風能資源，這就要求在歷史曲線的基礎上對天氣和風速進行預測。
同時風電機組的有功難以控制、無功電壓控制能力不足，不具備常規電源的有功和無功功率控制能力，其發電量預測和發電運行計劃均不同于常規電源。這些都需在CIM模型中按上節所述原則進行擴展。通過對風力發電系統具體結構和特性分析，擴展風力發電的新類及其屬性描述，見表1。
本節在生命周期軟件Enterprise Architect中對風電系統進行CIM擴展，如圖2所示（圖中虛線框為已有類，實線框為擴展類，下同）。風力機（WindTurbine）是將風能轉化為機械能的設備，屬于原動機的一種，從原動機類（PrimeMover）派生。因不同種類的風機具有不同的發電特性，在同一風速下出力不同，且不同風機所處位置不同，風速不同，出力也不同，故在風力機類（WindTurbine）中擴展風電類型屬性。
同時建立風力機效率曲線（WindTurbineEfficiency-Curve）描述不同風速下的風能轉化效率。風電場由一批風力發電機組或風力發電機組群組成[9]。通過捕獲風能發電，建立類WindFarm描述風電場，從Wries包中的Plant類派生，用于描述風電場模型。類WindGeneratingUnit從已有類GeneratingUnit派生，描述風力發電機組，與風電場類（WindFarm）之間是聚合關系。
表1 風力發電擴展類屬性描述
圖2 風電系統CIM擴展模型
為了方便EMS對風電場的管理和調度，需記錄天氣預報和風力歷史信息。從Curve類派生歷史曲線類HistoryCurve記錄風力資源的歷史數據，從Core包中RegularIntervalSchedule類派生天氣預測類WealtherForecast存放天氣預報信息。
配電管理應用中的風速預測模塊可利用HistoryCurve類模型提供的歷史數據和WealtherForecast類模型提供的天氣預報對風電場風速進行預測，建立風速預測類WindForecast存放風速預測信息。
發電量預測信息分為長期預測類（年前）、短期預測類（日前）和超短期預測類（小時前），調度中則有年計劃調度、日前計劃調度、小時前調度及分鐘前實時調度與之對應。擴展類WindGenerating- Forecast描述風力發電機組不同時間尺度下的發電量預測曲線，它與WindForecast類關聯。
設計WindGenerationOpSchedule類描述風力發電單元的運行計劃，該類通常借助于高級應用中的機組組合模塊獲得。同時擴展棄風評估類AbandonedWind和跟隨負荷評估類LoadFollowing，與運行計劃類關聯，擴展WindGeneration EfficiencyCurve類描述風力發電機組的效率。
3 風電系統信息交互CIM擴展
電力系統主要依靠實時調節電源的出力以適應用電負荷的波動，但風電等分布式電源不僅不具備適應負荷波動的調節能力，而且其自身的隨機性波動更進一步增加了電力系統運行控制的難度，配電網對風電運行管理的信息需求更復雜。
此外，配電網對分布式風力發電系統的設備管理、運行、調度和設備維護與常規電源不同，現有的配電網信息交互CIM模型不能完全適用于風力發電系統。因此，對風電等分布式能源進行CIM擴展之后，還必須對其信息交互進行擴展，以滿足營銷、配電、調度部門融合數據的要求[13]。
當前已有的計量采集模型中沒有采集終端模型，不能直接確定所采集的分布式風電數據的具體位置；沒有風電狀態評估的模型，不能科學合理的評估其運行狀態；IEC 61968-11標準中的故障模型對于故障導致停電處理的模型描述過于抽象，不能體現風電饋線自動化處理流程。因此，需針對分布式發電的具體特性，擴展遙測量采集、狀態信息評估和故障處理CIM模型，以實現風力發電系統的信息交互。
本文以IEC 61968-11和IEC 61970-301為基礎，結合電網公司營配調數據融合的特點，通過對CIM模型的擴展來構建信息交互CIM模型，它不僅適用于風力發電，而且還可為光伏發電等其他分布式能源的信息交互提供參考。信息交互模型用于配電自動化主站系統，主要實現配電網數據采集與監控等基本功能和電網拓撲分析應用等擴展功能，并具有與其他應用信息系統進行信息交互的功能，為配電網對分布式能源調度指揮和生產管理提供技術支撐。
3.1 遙測量采集CIM建模
IEC 61968-11的Metering包構建了客戶表計的計量體系，包括用戶表計、表計讀數、表計事件等，通過UsagePoint能夠構建完整的中低壓配電網模型。要將電表Meter的數據上傳到主站系統，還必須要有采集終端，而采集終端是可以實現電能表數據采集、數據管理、數據雙向傳輸以及轉發或執行控制命令的設備[14]。
但是目前在Metering包中還沒有采集終端的模型，雖然在IEC 61970 CIM中有RemoteUnit的模型描述，但是其側重于SCADA系統，適用于直采直送，即RemoteUnit收到數據以后立即向上位機轉發，對計量系統并不適用。因此，本文擴展了計量系統下的采集模型用以采集遙測量，如圖3所示。
圖3 遙測量采集CIM擴展模型
本文構建的遙測量采集CIM模型擴展了3個新類，分別是采集終端類CollectionDevice、采集對象類CollectionObject、采集終端安裝位置類CollectionDeviceLoacation。
CollectionDevice類派生于EndDevice類，擴展有通信地址屬性。它既可以包含多個采集對象CollectionObject，也可以對應一個采集終端安裝位置CollectionDeviceLoacation。一個位置可以被安裝0或多個采集終端。
一個采集對象CollectionObject對應一個Meter，擴展了電流互感器CT（TA）變比（ctRadio）、電壓互感器PT（TV）變比（ptRadio）和綜合倍率屬性（tFactor），因為表計采集的都是二次值，需要變比換算為一次值。
表計的讀數是以MeterReading為對象來組織的，CollectionObject通過與Meter的對應關系，也能夠與MeterReading間接關聯。
3.2 狀態信息評估CIM建模
分布式并網風電場運行狀態的好壞直接影響著配電網的供電可靠性和電能質量。正因如此，《GB/T 19963光伏電站接入電網技術規定》等技術標準對風力發電并網的電能質量和安全穩定性等方面做出了規定，包括電壓諧波、電流諧波、電壓偏差、頻率偏差、電壓波動和功率波動等要求[15]。因此，建立一套風力發電運行狀態評估指標體系，并提出科學合理的評估方法，能幫助運行人員及時掌握風力發電系統近期的運行狀態，從而為配電網的運行工作帶來很大的實際價值[16]。
本文提出一種風力發電狀態評估模型，其涉及的評估指標都可以直接利用配電自動化、調度自動化和用電信息采集等系統的融合數據，按照各指標的權重進行計算，避免了人為干擾因素，從而使運行狀態評估更為客觀、準確、合理。具體CIM擴展模型如圖4所示。其屬性描述見表2。
3.3 故障處理CIM建模
在IEC 61968-11中，對于故障導致停電的處理模型描述過于抽象，沒能體現出饋線自動化的處理流程，不利于對饋線自動化功能進行精細化管理以及在多個系統中共享饋線自動化功能執行結果，即故障會導致一個停電事件，而恢復供電會有零到多個SwitchPlan。對于SwitchPlan沒有更多描述，要想理解其具體作用，還需要進一步觀察與之關聯的WorkTask并結合拓撲關系才能知道到底隔離故障還是恢復上游[17]。
對于一個沒有網絡拓撲關系的業務系統，如營銷管理系統，在得到一個停電事件恢復處理過程的信息時，是無法知道其具體操作含義的。目前缺少對饋線自動化進行擴展建模及告警的方法，影響了對饋線自動化功能管理和評價時信息交換的標準化以及告警功能的實用性。為了對饋線自動化功能進行精細化管理，提高模型的標準化水平和互操作水平，增強告警功能的實用性，本文擴展了饋線故障后的故障處理模型，如圖5所示。
擴展的主要內容如下。
1）建立FaultIsolationRestoration（故障處理類）、IsolationPlan（故障隔離類）、UpstreamRestoration- Plan（上游故障恢復類）和DownstreamRestoration- Plan（下游故障恢復類）。
2）建立各類之間的關系：每個FaultIsolationRestoration對象對應0或1個Outage（停電類）對象、1個IsolationPlan對象、0或多個UpstreamRestorationPlan對象以及0或多個DownstreamRestorationPlan對象。
3）設定各類的主要擴展屬性：FaultIsolationRestoration類包含FaultTime（故障發生時刻）、IsolationTime（隔離方案執行完成時刻）、UpstreamRestorationTime（上游故障恢復完成時刻）和DownstreamRestorationTime（下游故障恢復完成時刻）。IsolationPlan類包含IsolationTime（隔離方案執行完成時刻）。UpstreamRestorationPlan類包含UpstreamRes- torationTime（上游故障恢復完成時刻）。DownstreamRestorationPlan類包含Downstrea- mRestorationTime（下游故障恢復完成時刻）。
4 模型應用
基于本文提出的CIM擴展模型研制的友好型逆變器樣機和各采集終端采集的實時數據，通過先進的數據集成技術，傳輸至準實時數據中心。準實時數據中心采用基于中間件的集成技術，集成框架有3個層次，包括適配器層、準實時數據中心以及消費應用層。其中適配器層有采集終端、氣體絕緣組合電器設備（GIS）等外部系統，每一個系統有一個接口適配器用于與準實時數據中心層通信。
準實時數據中心主要用于整合外部系統數據，為消費應用提供基礎數據，它的展現形式可以做成類似于toad數據庫查詢分析器。準實時數據中心主要由配置表、SQL解釋器、數據庫（DB）、Java消息服務（JMS）四大部分構成，可以實現數據集成、數據清洗、儲存和訪問。消費應用層包含營配融合的九大應用場景。整體框架如圖6所示。
利用數據集成和面向服務的架構（SOA）技術，在配電網大數據分析應用平臺中加入新能源監測模塊，系統頁面如圖7所示，實現了以下功能：
1）分布式電源的資產、發電量等靜態信息的收集和管理，實現了數據來源的惟一性、數據格式的統一性和良好的數據共享性。
2）通過友好型逆變器等監測采集模塊，實時監測風速等外部數據和并網點的運行數據，故障時迅速確定故障位置，按各指標的權重進行計算，在線評估分布式電源的運行狀態。操作界面如圖8所示。
3）在配電網大數據分析應用平臺中，根據分布式電源的運行狀態和故障位置，遠程控制分布式電源并網/離網動作。
結論
本文在IEC 61968/70標準中原有CIM基礎上，從滿足電網生產、配電運行等業務對風電運行監視的需求出發，建立了風電及其信息交互系統CIM擴展模型。主要結論如下：
1）提出了一種分布式能源的通用擴展方法，可對其他分布式能源的CIM擴展提供參考。
2）對風電系統及其信息交互進行了CIM建模。該模型完整地描述風力發電系統的結構，通過擴展的CIM信息在基于IEC 16968/70標準的電力企業信息集成總線上傳遞，可以實現風電系統與電網管理系統之間的信息交互。
3）實現了配電網對風電設備的設備信息、遙測信息、狀態量信息和故障處理信息的全程管理。
4）本CIM模型目前已應用于某智能電網綜合示范工程，未來可根據實際應用需求進行功能擴展。
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