【導讀】微電網(wǎng)正在成為提高電源可用性和優(yōu)化能源成本的主流解決方案。在偏遠地區(qū)，微電網(wǎng)通過利用可再生能源（例如太陽能或風能）替代傳統(tǒng)電網(wǎng)。在采用傳統(tǒng)電網(wǎng)供電的地區(qū)，微電網(wǎng)為傳統(tǒng)電網(wǎng)需求高峰時段提供了替代供電資源。布設多重電力資源可以在發(fā)生自然災害等緊急情況下提高電力供應。
微電網(wǎng)的哪些優(yōu)點使其成為了傳統(tǒng)電網(wǎng)的有效替代方案？微電網(wǎng)其實具有著更強的通信、控制和自動化水平，從而提高了其靈活性。
微電網(wǎng)系統(tǒng)采用先進的分布式能源資源管理系統(tǒng)（DERMS）來掌握所有電力能源以及住宅和商業(yè)區(qū)域的電力消耗情況。DERMS主要根據(jù)可再生能源產(chǎn)生電力的全天波動來掌握每處電源的供電情況。對信息進行分析之后，DERMS會根據(jù)需要分配資源。
遠程通信單元（RTU）是此類通信網(wǎng)絡的關鍵部分。RTU具有多種功能，包括：
● 改善網(wǎng)絡內(nèi)部通信
● 對設備進行直接控制
● 助力邊緣智能
● 將數(shù)據(jù)轉換為有用的可操作信息
網(wǎng)絡內(nèi)部通信
微電網(wǎng)利用現(xiàn)有的通信協(xié)議，如：國際電工委員會（IEC）61850，分布式網(wǎng)絡協(xié)議3（DNP3）和Modbus通訊協(xié)議作為其網(wǎng)絡的基礎。IEC 61850通過利用基于以太網(wǎng)的協(xié)議（例如高可用性無縫冗余（HSR）或并行冗余協(xié)議（PRP））提供了充分的靈活性和可靠性。這些協(xié)議支持環(huán)形和星形等各種網(wǎng)絡拓撲結構，從而可以輕松地將各種資源連接在一起，如圖1所示。RTU可以充當每種資源的前端，與更廣泛的網(wǎng)絡進行通信，使得需求管理更加容易。
圖1：微電網(wǎng)系統(tǒng)示例
RTU通常通過在主機處理器之外添加專用處理器或FPGA來實現(xiàn)通信功能。為了降低多處理器設計的復雜性，TI的Sitara處理器包括一個專用子系統(tǒng)（PRU-ICSS），用于實現(xiàn)確定性的實時工業(yè)通信。PRU-ICSS可以實現(xiàn)傳統(tǒng)上需要定制FPGA開發(fā)的通信功能，例如直通交換和風暴預防。
直接控制設備
除了提供通信，RTU還可直接控制設備，例如電容器組或太陽能逆變器控制器。某些RTU具有附加輸入功能，可直接讀取設備的電流和電壓。如果測量值超出預設范圍，則RTU可能會關閉或隔離設備，以供公用設備供應商進行進一步調(diào)查。
PRU-ICSS可以利用它的實時功能來替換如需要其他外部FPGA等的接口功能。采用多個ADC且適用于同步相干DAQ的靈活接口 (PRU-ICSS) 參考設計介紹了如何從多個模數(shù)轉換器接收多通道輸入。該參考設計的框圖如圖2所示。
圖2：靈活接口參考設計框圖
助力邊緣智能
如今，許多DERMS使用云中的機器學習算法來幫助預測發(fā)電量和用電量。機器學習算法需要用于訓練的大型數(shù)據(jù)集和用于推理的高超的計算能力。未來，某些機器學習功能可能會更靠近網(wǎng)絡邊緣，以改善本地化控制。
推理在專為矩陣數(shù)學設計的處理器內(nèi)核上更有效地執(zhí)行，因此TI Sitara™ AM5749處理器將推理工作轉移到了集成數(shù)字信號處理器（DSP）或嵌入式視覺引擎（EVE）。除了專用的硬件加速之外，TI深度學習（TIDL）框架還提供了用于在DSP和EVE上優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）的軟件工具。
在將模型用于AM57x處理器上的推理之前，需要使用臺式計算機或云計算資源對大型數(shù)據(jù)集進行訓練。TIDL框架包括一個工具，用于將訓練后的模型轉換為可用于嵌入式部署的代碼；圖3說明了此過程。
圖3：用于AM574x處理器的TI機器學習軟件框架過程
將數(shù)據(jù)轉換為相關的可操作信息
先進的微處理器可以捕獲比以往更多的數(shù)據(jù)。這可能意味著可以更頻繁地監(jiān)測關鍵資源，或者可以監(jiān)測到先前未監(jiān)測到的資源。
掌握更多信息可以更輕松地確定網(wǎng)格網(wǎng)絡中的問題。一旦確定了問題區(qū)域，操作員就可以準確地轉到特定設備，而不必檢查區(qū)域中的多個設備。因此，工作效率得到了提高，從而也能夠更快速地恢復電網(wǎng)運行，并且節(jié)省成本。
結論
RTU可以改善通信功能、提高測量和控制水平，并助力邊緣智能，從而成為了推動微電網(wǎng)更加智能化的有力解決方案。而這些RTU的核心是能夠滿足嚴苛要求的工業(yè)級處理器。
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