文章插图
图8 基于HCPS和数字孪生的智能发电建模过程
采用模糊控制、预测控制、强鲁棒等人工智能算法及控制方法，利用智能变送器和智能执行机构、开放应用服务器等软硬件资源，对HCPS/CPSS嵌入式与分散式系统分布式云计算，实现数字孪生Agent的快速响应和精准执行控制，使HCPS/CPSS逐步代替电厂人员的作业行为、分析能力和经验知识，实现基于HCPS和数字孪生的智能发电 。


5.3 面向多市场的CPSS联合交易辅助决策


目前，我国发电企业正面临不同品种、不同周期的多种市场化交易，给火电企业经营决策带来了巨大的挑战 。如：（1）电力市场：①能量市场交易周期不同可分为包括中长期合约、月度集中竞价、日前市场、实时市场；②辅助服务市场，包含日前调度备用市场、旋转备用市场、调频市场；③容量市场 。（2）碳排放权交易市场 。（3）动力煤炭市场 。（4）污染物排放市场 。


考虑上述多种市场耦合性，实现发电厂生产运行优化、状态检修、燃料采购和市场交易的联合最佳策略，是一个涉及能源-人-社会（环境/经济/政策）等信息，具有复杂多变和动态发展的复杂巨大系统，通过CPSS解决上述问题的信息采集、建模分析及决策生成 。


火电企业在上述多种市场耦合发展下，仅考虑某单一市场交易利润最大化，或某一周期内决策电厂利润最大化，均无法实现电厂整体收益最大化和社会福利最大 。以计及碳排放权的发电厂能量交易决策为例分析 。发电厂碳排放量由发电系统生产运行和设备状态等物理系统决定，当国家碳排放总额及碳市场供需条件随着其社会行为而变化，实际碳排放权价格也在不同时段发生波动，需要将碳排放权价格变化函数计入发电可变成本函数中 。


电力市场交易周期与碳市场交易周期具有不一致特点，对电力市场的均衡性和社会总福利结果的影响也不一致，因此，碳排放权交易量和价格会影响发电厂的电能量市场报价策略和最终利润，通过CPSS对低碳市场和能量市场的供需和博弈等社会行为，以及对发电厂物理系统的信息采集、耦合性机理分析、混合仿真与多目标优化求解，实时量化计算出考虑碳排放权和电能市场的最佳组合交易策略，使发电厂获得综合利益长期的最大化 。
6 结论智慧电厂建设是一项涉及多领域、多学科的复杂巨大系统工程，需将CPS/HCPS/CPSS作为智慧电厂研究和建设的核心 。本文基于仿生学建立了规范统一的智慧电厂仿生体系和DNA概念模型，分析了智慧电厂业务和技术不断融合、迭代发展、系统交互的演进过程 。
考虑到人的行为和社会因素的影响，在CPS的基础上提出了智慧电厂仿生HCPS/CPSS神经系统的框架和构成，利用仿细胞分层结构构建了火力发电厂工业互联网平台层级架构 。并进一步对其典型应用展开分析，用以说明本文所提体系模型的可行性和实用性 。与现有火电厂体系架构比较，本文提出的体系架构和信息物理系统，具有以下优点 。


1）有益于解决目前发电厂的信息孤岛问题，规范业务流程和提高数据挖掘价值密度，提高发电厂信息物理系统的实时监控与动态仿真、信息集成与协同共享、同步映射与全局优化控制 。进一步提高发电厂数字化、智能化、智慧化水平 。


2）考虑到人的行为和社会因素的影响，在CPS的基础上进行补充与扩展，提出了智慧电厂仿生HCPS/CPSS，促进发电厂信息系统与社会/人系统和发电物理系统的有机融合与高度协作，有利于实现发电厂自学习、自诊断、自趋优、自组织、自协调及自适应全局系统优化/诊断/控制 。

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