上海交通大学：《电力系统自动化》课程教学资源（讨论成果）刘东老师班级第三次讨论——周子奇.docx_大学文库

Name:string Schema 图41CM元模式结构图 2.包内容由于完整的CIM的规模较大，所以将包含在CIM中的对象分成了几个逻辑包，每个逻辑包代表整个电力系统模型的某一部分。这些包的集合发展成为独立的标准。DL/T890的本部分规定了包的基本集合，提供了电力企业内部各应用共享的EMS信息的物理方面的逻辑视图。其它标准规定了某些特定应用所需的模型的特殊部分。各个逻辑包的简介如下：核心包(core):包含所有应用共享的核心的命名、电力系统资、设备容量器和导电设备实体，以及这些实体的常见的组合。并不是所有的应用都需要所有的Core实体。这个包不依赖于任何其他的包，而其他包中的大部分都具有依赖于本包的关联和普遍化。拓扑包(Topology):这个包是Core包的扩展，它与Terminal类一起建立连接性的模型，而连接性是设备怎样连接在一起的物理定义。另外，它还建立了拓扑的模型，拓扑是设备怎样通过闭合开关连接在一起的逻辑定义。拓扑的定义与其它的电气特性无关。电线包(Wires):这个包是Core和Topology包的扩展，它建立了输电和配电网络的电气特性的信息模型。这个包用于网络应用，例如状态估计、潮流及最优潮流。停运包(Outage):这个包是Core和Wires包的扩展，它建立了当前及计划网络结构的信息模型。这些实体在典型的网络应用中是可选的。保护包(Protection):这个包是Core和Wires包的扩展，它建立了保护设备，例如继电器的信息模型。这些实体用于培训模拟和配电网故障定位应用。量测包(Meas):这个包包含描述各应用之间交换的动态测量数据的实体。负荷模型包(LoadModel):这个包以曲线及相关的曲线数据的形式为能量用户及系统负荷提供模型。这里还包括影响负荷的特殊情况，例如季节与日类型。这一信息由负荷预测和负荷管理使用。发电包〔Generation):这个包分成两个子包：Production包和

2.包内容由于完整的 CIM 的规模较大，所以将包含在 CIM 中的对象分成了几个逻辑包，每个逻辑包代表整个电力系统模型的某一部分。这些包的集合发展成为独立的标准。DL/T890 的本部分规定了包的基本集合，提供了电力企业内部各应用共享的 EMS 信息的物理方面的逻辑视图。其它标准规定了某些特定应用所需的模型的特殊部分。各个逻辑包的简介如下：核心包（core）：包含所有应用共享的核心的命名、电力系统资、设备容量器和导电设备实体，以及这些实体的常见的组合。并不是所有的应用都需要所有的 Core 实体。这个包不依赖于任何其他的包，而其他包中的大部分都具有依赖于本包的关联和普遍化。拓扑包(Topology)：这个包是 Core 包的扩展，它与 Terminal 类一起建立连接性的模型，而连接性是设备怎样连接在一起的物理定义。另外，它还建立了拓扑的模型，拓扑是设备怎样通过闭合开关连接在一起的逻辑定义。拓扑的定义与其它的电气特性无关。电线包(Wires)：这个包是 Core 和 Topology 包的扩展，它建立了输电和配电网络的电气特性的信息模型。这个包用于网络应用，例如状态估计、潮流及最优潮流。停运包 (Outage)：这个包是 Core 和 Wires 包的扩展，它建立了当前及计划网络结构的信息模型。这些实体在典型的网络应用中是可选的。保护包 (Protection)：这个包是 Core 和 Wires 包的扩展，它建立了保护设备，例如继电器的信息模型。这些实体用于培训模拟和配电网故障定位应用。量测包(Meas)：这个包包含描述各应用之间交换的动态测量数据的实体。负荷模型包(LoadModel)：这个包以曲线及相关的曲线数据的形式为能量用户及系统负荷提供模型。这里还包括影响负荷的特殊情况，例如季节与日类型。这一信息由负荷预测和负荷管理使用。发电包 (Generation) ：这个包分成两个子包： Production 包和

GenerationDynamics包。电力生产包(Production):这个包提供了各种类型发电机的模型。它还建立了生产成本信息模型，用于发电机间进行经济需求分配及计算备用量大小。这一信息用于机组组合、水力和火力发电机组的经济调度、负荷预测及自动发电控控制等应用。发电动态包(GenerationDynamics):这个包提供原动机，例如汽轮机和锅炉的模型，这些模型在模拟和培训应用中需要用到。这一信息用于动态培训仿真器应用的机组建模。域包(Domain):Domain包是量与单位的数据字典，定义了可能被其他任何包中的任何类使用的属性的数据类型。此包包含原始数据类型的定义，包括量测的单位和允许的值。每一种数据类型包含一个值属性和一个可选的量测单位，这个单位指定为一个被初始化为该量测单位文字描述的静态变量。枚举型数据的允许值在该属性的文档中用UML约束句法在大括号(0)内列出。字符串长度在文档中列出，并被指定为长度属性。财务包Financial):财务包与结算和会计有关。这些类表达了参与正式和非正式协议的法律实体。能量计划包(Energy Seheduling):能量计划包提供了对公司之间的电力交易进行计划和考核的能力。它包括电力产生、消费、损失、输送、出售和采购的交易。这些类应用在电能的考核结算、发电容量、电能传输、辅助服务中。备用包(Reservation):备用包包含了用于电能交易计划、发电容量、电能传输、辅助服务中的信息。 SCADA包(SCADA):SCADA包描述了用于数据采集(SCADA)和控制应用的模型信息，涉及到量测、PT、CT、RTU、扫描装置、通讯电路等设备，。控制应用支持对设备的控制操作，例如断开/合上断路器；数据采集应用从多个来源采集遥测数据，遥测实体的子类型有意遵照IEC61850标准的定义。SCADA包也支持报警的表达，但是不希望被其他应用使用。 3.CIM类和关系每一个CM包的类图展示了该包中的所有的类及它们的关系。在与其他包中的类存在关系时，这些类也展示出来，而且标以表明其所属的报的类别。类与对象所建的模型正是电力系统中需要一种对多种EMS应用通用的方法来描绘的东西，一个类是对现实世界中发现的一种对象的表示，例如在EMS中需要表示为整个电力系统模型的一部分的变压器、发电机或负荷。其他类型的对象包括诸如EMS应用需要处理、分析与储存的计划与量测。这些对象需要一种通用的表示，以达到EMS一API标准的插入兼容和互操作的目的。在电力系统中具有唯一身份的一个具体对象则被建模成它所属类的一个实例。还应该注意到，定义CIM是为了方便数据交换。正如本文档中定义的那样， CIM实体除了缺省的生成、删除、更新和读出外，没有其他行为。为了使CIM 尽可能地通用，非常希望对具体实现于配置。一般来说，改变属性的值或域比改变类定义更为容易。这些原则暗示CM应当避免定义类的太多的具体子类型。相反，CM定义一些通用的类，由属性来给定类型名。因而应用可以根据需要使用这一信息去实例化具体的对象类型。应用可能需要其他信息去定义有效类型与关系的集合。类具有描述对象特性的属性。CIM中的每一个类包含描述和识别具体实例的

GenerationDynamics 包。电力生产包(Production)：这个包提供了各种类型发电机的模型。它还建立了生产成本信息模型，用于发电机间进行经济需求分配及计算备用量大小。这一信息用于机组组合、水力和火力发电机组的经济调度、负荷预测及自动发电控控制等应用。发电动态包(GenerationDynamics)：这个包提供原动机，例如汽轮机和锅炉的模型，这些模型在模拟和培训应用中需要用到。这一信息用于动态培训仿真器应用的机组建模。域包(Domain)：Domain 包是量与单位的数据字典，定义了可能被其他任何包中的任何类使用的属性的数据类型。此包包含原始数据类型的定义，包括量测的单位和允许的值。每一种数据类型包含一个值属性和一个可选的量测单位，这个单位指定为一个被初始化为该量测单位文字描述的静态变量。枚举型数据的允许值在该属性的文档中用 UML 约束句法在大括号({})内列出。字符串长度在文档中列出，并被指定为长度属性。财务包(Financial)：财务包与结算和会计有关。这些类表达了参与正式和非正式协议的法律实体。能量计划包(Energy Seheduling)：能量计划包提供了对公司之间的电力交易进行计划和考核的能力。它包括电力产生、消费、损失、输送、出售和采购的交易。这些类应用在电能的考核结算、发电容量、电能传输、辅助服务中。备用包(Reservation)：备用包包含了用于电能交易计划、发电容量、电能传输、辅助服务中的信息。 SCADA 包(SCADA)：SCADA 包描述了用于数据采集(SCADA)和控制应用的模型信息，涉及到量测、PT、CT、RTU、扫描装置、通讯电路等设备，。控制应用支持对设备的控制操作，例如断开/合上断路器;数据采集应用从多个来源采集遥测数据，遥测实体的子类型有意遵照 IEC61850 标准的定义。SCADA 包也支持报警的表达，但是不希望被其他应用使用。 3.CIM 类和关系每一个 CIM 包的类图展示了该包中的所有的类及它们的关系。在与其他包中的类存在关系时，这些类也展示出来，而且标以表明其所属的报的类别。类与对象所建的模型正是电力系统中需要一种对多种 EMS 应用通用的方法来描绘的东西，一个类是对现实世界中发现的一种对象的表示，例如在 EMS 中需要表示为整个电力系统模型的一部分的变压器、发电机或负荷。其他类型的对象包括诸如 EMS 应用需要处理、分析与储存的计划与量测。这些对象需要一种通用的表示，以达到 EMS—API 标准的插入兼容和互操作的目的。在电力系统中具有唯一身份的一个具体对象则被建模成它所属类的一个实例。还应该注意到，定义 CIM 是为了方便数据交换。正如本文档中定义的那样， CIM 实体除了缺省的生成、删除、更新和读出外，没有其他行为。为了使 CIM 尽可能地通用，非常希望对具体实现于配置。一般来说，改变属性的值或域比改变类定义更为容易。这些原则暗示 CIM 应当避免定义类的太多的具体子类型。相反，CIM 定义一些通用的类，由属性来给定类型名。因而应用可以根据需要使用这一信息去实例化具体的对象类型。应用可能需要其他信息去定义有效类型与关系的集合。类具有描述对象特性的属性。CIM 中的每一个类包含描述和识别具体实例的

美国著名学者杰里米.里夫金在其新著《第三次工业革命》一书中，首先提出了能源互联网的愿景，引发了国内外的广泛关注。里夫金在《第三次工业革命》一书中提出的只是能源互联网的愿景，并没有给出能源互联网明确而严格的定义。里夫金认为，能源互联网应当包含以下五大主要内涵。 1)支持由化石能源向可再生能源转变 2)支持大规模分布式电源的接入 3)支持大规模氢储能及其他储能设备的接入 4)利用互联网技术改造电力系统 5)支持向电气化交通的转型基于里夫金的能源互联网愿景，能源互联网是以电力系统为核心，以互联网及其他前沿信息技术为基础，以分布式可再生能源为主要一次能源，与天然气网络、交通网络等其他系统紧密耦合而形成的复杂多网流系统。 2.特征可再生：可再生能源是能源互联网的主要能量供应来源。可再生能源发电具有间歇性、波动性，其大规模接入对电网的稳定性产生冲击，从而促使传统的能源网络转型为能源互联网。分布式：由于可再生能源的分散特性，为了最大效率的收集和使用可再生能源，需要建立就地收集、存储和使用能源的网络，这些能源网络单个规模小，分布范围广，每个微型能源网络构成能源互联网的一个节点。互联性：大范围分布式的微型能源网络并不能全部保证自给自足，需要联起来进行能量交换才能平衡能量的供给与需求。能源互联网关注将分布式发电装置、储能装置和负载组成的微型能源网络互联起来，而传统电网更关注如何将这些要素“接进来”。开放性：能源互联网应该是一个对等、扁平和能量双向流动的能源共享网络，发电装置、储能装置和负载能够“即插即用”，只要符合互操作标准，这种接入是自主的，从能量交换的角度看没有一个网络节点比其它节点更重要。智能化：能源互联网中能源的产生、传输、转换和使用都应该具备一定的智能。 3.核心技术能源互联网与其他形式的电力系统相比，具有以下4个关键技术： 1)可再生能源高渗透率：能源互联网中将接入大量各类分布式可再生能源发电系统，在可再生能源高渗透率的环境下，能源互联网的控制管理与传统电网之间存在很大不同，需要研究由此带来的一系列新的科学与技术问题。 2)非线性随机特性：分布式可再生能源是未来能源互联网的主体，但可再生能源具有很大的不确定性和不可控性，同时考虑实时电价，运行模式变化，用户侧响应，负载变化等因素的随机特性，能源互联网将呈现复杂的随机特性，其控制，优化和调度将面临更大挑战。 3)多源大数据特性：能源互联网工作在高度信息化的环境中，随着分布式电源并网，储能及需求侧响应的实施，包括气象信息，用户用电特征，储能状态等多种来源的海量信息.而且，随着高级量测技术的普及和应用，能源互联网中具有量测功能的智能终端的数量将会大大增加，所产生的数据量也将急剧增大。 4)多尺度动态特性能源互联网是一个物质，能量与信息深度耦合的系统，是物理

美国著名学者杰里米.里夫金在其新著《第三次工业革命》一书中，首先提出了能源互联网的愿景，引发了国内外的广泛关注。里夫金在《第三次工业革命》一书中提出的只是能源互联网的愿景，并没有给出能源互联网明确而严格的定义。里夫金认为，能源互联网应当包含以下五大主要内涵。１）支持由化石能源向可再生能源转变２）支持大规模分布式电源的接入３）支持大规模氢储能及其他储能设备的接入４）利用互联网技术改造电力系统５）支持向电气化交通的转型基于里夫金的能源互联网愿景，能源互联网是以电力系统为核心，以互联网及其他前沿信息技术为基础，以分布式可再生能源为主要一次能源，与天然气网络、交通网络等其他系统紧密耦合而形成的复杂多网流系统。 2.特征可再生：可再生能源是能源互联网的主要能量供应来源。可再生能源发电具有间歇性、波动性，其大规模接入对电网的稳定性产生冲击，从而促使传统的能源网络转型为能源互联网。分布式：由于可再生能源的分散特性，为了最大效率的收集和使用可再生能源，需要建立就地收集、存储和使用能源的网络，这些能源网络单个规模小，分布范围广，每个微型能源网络构成能源互联网的一个节点。互联性：大范围分布式的微型能源网络并不能全部保证自给自足，需要联起来进行能量交换才能平衡能量的供给与需求。能源互联网关注将分布式发电装置、储能装置和负载组成的微型能源网络互联起来，而传统电网更关注如何将这些要素“接进来”。开放性：能源互联网应该是一个对等、扁平和能量双向流动的能源共享网络，发电装置、储能装置和负载能够“即插即用”，只要符合互操作标准，这种接入是自主的，从能量交换的角度看没有一个网络节点比其它节点更重要。智能化：能源互联网中能源的产生、传输、转换和使用都应该具备一定的智能。 3.核心技术能源互联网与其他形式的电力系统相比, 具有以下 4 个关键技术： 1）可再生能源高渗透率：能源互联网中将接入大量各类分布式可再生能源发电系统, 在可再生能源高渗透率的环境下, 能源互联网的控制管理与传统电网之间存在很大不同, 需要研究由此带来的一系列新的科学与技术问题。 2）非线性随机特性：分布式可再生能源是未来能源互联网的主体, 但可再生能源具有很大的不确定性和不可控性, 同时考虑实时电价, 运行模式变化, 用户侧响应, 负载变化等因素的随机特性, 能源互联网将呈现复杂的随机特性, 其控制, 优化和调度将面临更大挑战。 3）多源大数据特性：能源互联网工作在高度信息化的环境中, 随着分布式电源并网, 储能及需求侧响应的实施, 包括气象信息, 用户用电特征, 储能状态等多种来源的海量信息. 而且, 随着高级量测技术的普及和应用, 能源互联网中具有量测功能的智能终端的数量将会大大增加, 所产生的数据量也将急剧增大。 4）多尺度动态特性能源互联网是一个物质, 能量与信息深度耦合的系统, 是物理

空间、能量空间、信息空间乃至社会空间耦合的多域，多层次关联，包含连续动态行为、离散动态行为和混沌有意识行为的复杂系统.作为社会/信息/物理相互依存的超大规模复合网络，与传统电网相比，具有更广阔的开放性和更大的系统复杂性，呈现出复杂的，不同尺度的动态特性。五、公共信息模型在能源互联网中的应用 1.简介从以上的分析中可以看出，能源互联网的种种特征和核心技术都指向了 CIM模型，CIM模型的功能恰好可以解决能源互联网中的很多问题，所以公共信息模型在互联网中的应用有着极大的市场前景。 2.应用实例以风电场的CIM模型作为实例介绍： CIM中针对风力发电等新型的发电模型没有具体的规定，但是当今风力发电并网已经基本成熟，现行的IEC61970一301并未将其列入其中。风电场作为系统中的一个电源，根据CM建模规则，只能在发电包里添加新类或属性，以使得其能正确描述风电场各种特性。风电场的各种设备运行等不能再以原先CM中给定的模型来套用，必须在原有的基础上扩展出一种新的模型。本文根据CIM扩展的规则，扩展出能应用于风电场与大电网互联的CIM模型，以使得风电场可以无缝接入系统。风电场的CIM 模型包括风能资源类、风力机类、风速预测类、风电场内部机组组合类等。风能资源类指的是风电场的安装地点，地理信息以及风电场所在地区的风能资源分布特点等信息。根据己知风速值和风电场的风力发电机模型等计算出未来的风电场的功率输出，用于地区的能量管理系统调度。风力机模型类，本文将风力机和风力机的齿轮箱作为一个原动机设备建立模型：风力发电机模型，由于风力发电机的各种性能和控制方式等不能与水火电厂的发电机相比，故需要重新建立发电机的模型类。风力机模型和风力发电机模型聚合一起形成风力发电机单元类。同时还有风力发电的各种曲线特性等类。单独对风力发电机，以上的类则完全满足要求。对于投入电网运行的风力发电场，则还需要有其他的各种辅助类。 (一)风电场CIM模型的总体框架风电场CIM模型作为在标准CIM模型下的Production包下的扩展，其总框图如下 Naming PowerSystemRe source WindFore 0.n WindEnergy cast Unit 01 01 1..n 1.n /0.n WindSpeedDist SpeedFore WindTurbine ributedCurve castCurve Cp_TipCurve TurbinePowerSpeed 1..n Curve RealTimeWindSpe edCurve

空间、能量空间、信息空间乃至社会空间耦合的多域, 多层次关联, 包含连续动态行为、离散动态行为和混沌有意识行为的复杂系统. 作为社会/信息/物理相互依存的超大规模复合网络, 与传统电网相比，具有更广阔的开放性和更大的系统复杂性, 呈现出复杂的, 不同尺度的动态特性。五、公共信息模型在能源互联网中的应用 1.简介从以上的分析中可以看出，能源互联网的种种特征和核心技术都指向了 CIM 模型，CIM 模型的功能恰好可以解决能源互联网中的很多问题，所以公共信息模型在互联网中的应用有着极大的市场前景。 2.应用实例以风电场的 CIM 模型作为实例介绍： CIM 中针对风力发电等新型的发电模型没有具体的规定,但是当今风力发电并网已经基本成熟,现行的 IEC61970 一 301 并未将其列入其中。风电场作为系统中的一个电源,根据CIM建模规则,只能在发电包里添加新类或属性,以使得其能正确描述风电场各种特性。风电场的各种设备运行等不能再以原先 CIM 中给定的模型来套用,必须在原有的基础上扩展出一种新的模型。本文根据 CIM 扩展的规则,扩展出能应用于风电场与大电网互联的 CIM 模型,以使得风电场可以无缝接入系统。风电场的 CIM 模型包括风能资源类、风力机类、风速预测类、风电场内部机组组合类等。风能资源类指的是风电场的安装地点,地理信息以及风电场所在地区的风能资源分布特点等信息。根据已知风速值和风电场的风力发电机模型等计算出未来的风电场的功率输出,用于地区的能量管理系统调度。风力机模型类,本文将风力机和风力机的齿轮箱作为一个原动机设备建立模型；风力发电机模型,由于风力发电机的各种性能和控制方式等不能与水火电厂的发电机相比,故需要重新建立发电机的模型类。风力机模型和风力发电机模型聚合一起形成风力发电机单元类。同时还有风力发电的各种曲线特性等类。单独对风力发电机,以上的类则完全满足要求。对于投入电网运行的风力发电场,则还需要有其他的各种辅助类。 (一)风电场 CIM 模型的总体框架风电场 CIM 模型作为在标准 CIM 模型下的 Production 包下的扩展,其总框图如下

上图是风电场CIM模型的一个概略的图形总体主要包括如下内容： )风能类WindEnergy 风能类主要用于风电场风速测量和风速预测，它通过风电场或者风电场附近的风速测量采集装置获得风速数据的值，然后对其进行处理。类中包含内容如下：继承属性： Naming.aliasName(String)对象或者实例的任意文本名 Naming.deseriPtion(String)对象或者实例的描述信息 Naming.pathnam“(String)对象所属容器名称，即路径名固有属性： WindspeedesValue(double)风速的测量值(m/s MaxSpeed Value (double) 风速最大测量值(ms) MinSpeed_Value (double) 风速最小测量值(m/s) MeanSpeed Value (double) 单位时间内的风速平均值（该值一般取每秒采集一次风速值所计算出的每10分钟的平均风速)(m/s) StandardDivation Value (double) 单位时间内的风速标准差（以10分钟为一段，每秒采集和记录的瞬时风速值的标准偏差)(m/s) WindShearExponent Value (double) 风切变指数（风速随高度变化的指数值） Roughness_Value (double) 风电场地面粗糙度指数（与地表的形状和类型有关) Turbulenceint Value (double) 风场淄流强度 WindDistributing 风速分布拟合类型选择（双参数Weibull 分布、瑞利分布、对数正态分布) WindDistPara_Value double) 风速分布参数值（数组，因为分布的参数至少要为一个) Airdensity Value (double) 空气密度 windEnergy的关联从Curvesehedule中聚集的关系 WindDistributedCurve风速概率分布的曲线图 RealTimewindspeedCurve实时风速图该类的主要作用是对风速数据进行统计分析和处理，利用双参数weibull分布进行风速拟合，计算出能够反映风电场的各种指标的分布参数，对风电场年风速分布特性和风电场的一年的电能输出做粗略的估计，为并网风电场做发电计划提供依据。该类中只是反映了简单的风电场的风能资源的一般特点，例如年或月的平均风速等，通过已知的风速分布，还可以求出风速年可利用小时数等与风电场运行相关的数据。 (2)风力发电机类(WindTuthine) 该类主要用于定义风力机的工作特性和技术特性，以及一些使得风力机能安全工

作的一些技术指标。 (3)风电场风力发电机组类WindGeneratingUnit) 风力发电机组主要功能对风力机捕获的风能转化为电能输出。主要通过其描述风电场的电能信息。 (4)风速预测类WindForeeast) 该类主要是根据风速的历史数据对未来风速进行预测。该类聚集到风电场类中，一个风电场可以有风速预测类 (5)风电场类WindPowerPlant) (6)曲线类(Curve) 曲线类是将两个变量的关系用图形的方法显示出来。风电场模型中共有五个曲线类，包括实时风速曲线类、风速分布曲线类、风速预测曲线类、风力发电机风速功率曲线类和风力机的高速特性曲线类。 (二)模块的功能以及相互联系 powersystemResouree类继承了CIM的中Naming类的属性，派生出整个风电场的Naming类模型。风电场模型中定义了各个类的作用和相互关系。风电场风能类是对风电场的风速数据进行分析计算，获得按照特定规律排列的风速数据序列，中长期的以月平均风速为一序列，短期的有日，小时，巧分钟或者更短时间的平均风速序列。在对风速处理的过程中，整个风能类还具有风速预测的功能，根据已知风速序列对风速预测，用于风电场的实时调度和运行。该类中需要从 Curveschedule中聚集两个个曲线类，包括实时风速曲线 (RealTimewindspeedCurve)、风速概率分布拟合曲线(WindDistributedCurve),这两个类的主要作用分别是实时记录风电场所在地的风速和对风速分布进行拟合，得到风速的分布特性，并计算出风电场的风速概率分布参数值，用于对风电场的年总的发电量和风电场的风能资源特性进行评估。年平均风速曲线主要是对一年中各个月份的风速平均值进行显示，对一年的风速状况有直观的了解和掌握。风速预测曲线类则是将风速的预测值直观的显示出来。风力发电机类描述了风电场风力机的相关特性和各种参数以及与其他个类之间的关联。风电场的风速测量类中获得的实时风速或者预测风速通过风力机类分析计算，根据风电场的设计要求和输入输出功率要求等得出单台风力机的各种数据，如风力机的高度、叶片数量、叶片直径和最佳的尖速比值等，以使得风力发电机能够捕获较多的风能，使其转化为电能。该类一般和风力发电机类合并使用直接通过风速获得风力发电机的功率输出。第二个曲线是风电场风力机的高速特性曲线，即风力机尖速比与风力机风能利用系数的曲线关系风 0 利 0. 3 0. 数 0.1 尖速比2 从图中可知，随着尖速比的变化，风力机风能利用系数是不规则变化，风电场需要将风力机最大可能的利用该地区的风能。风电场每台风力发电机至少有一个C印

作的一些技术指标。 (3)风电场风力发电机组类(WindGeneratingUnit) 风力发电机组主要功能对风力机捕获的风能转化为电能输出。主要通过其描述风电场的电能信息。 (4)风速预测类(WindForeeast) 该类主要是根据风速的历史数据对未来风速进行预测。该类聚集到风电场类中, 一个风电场可以有风速预测类 (5)风电场类(WindPowerPlant) (6)曲线类(Curve) 曲线类是将两个变量的关系用图形的方法显示出来。风电场模型中共有五个曲线类,包括实时风速曲线类、风速分布曲线类、风速预测曲线类、风力发电机风速功率曲线类和风力机的高速特性曲线类。 (二)模块的功能以及相互联系 powersystemResouree 类继承了 CIM 的中 Naming 类的属性,派生出整个风电场的 Naming 类模型。风电场模型中定义了各个类的作用和相互关系。风电场风能类是对风电场的风速数据进行分析计算,获得按照特定规律排列的风速数据序列,中长期的以月平均风速为一序列,短期的有日,小时,巧分钟或者更短时间的平均风速序列。在对风速处理的过程中,整个风能类还具有风速预测的功能,根据已知风速序列对风速预测,用于风电场的实时调度和运行。该类中需要从 Curveschedule 中聚集两个个曲线类 , 包括实时风速曲线 (RealTimewindspeedCurve)、风速概率分布拟合曲线(WindDistributedCurve),这两个类的主要作用分别是实时记录风电场所在地的风速和对风速分布进行拟合, 得到风速的分布特性,并计算出风电场的风速概率分布参数值,用于对风电场的年总的发电量和风电场的风能资源特性进行评估。年平均风速曲线主要是对一年中各个月份的风速平均值进行显示,对一年的风速状况有直观的了解和掌握。风速预测曲线类则是将风速的预测值直观的显示出来。风力发电机类描述了风电场风力机的相关特性和各种参数以及与其他个类之间的关联。风电场的风速测量类中获得的实时风速或者预测风速通过风力机类分析计算,根据风电场的设计要求和输入输出功率要求等得出单台风力机的各种数据,如风力机的高度、叶片数量、叶片直径和最佳的尖速比值等,以使得风力发电机能够捕获较多的风能,使其转化为电能。该类一般和风力发电机类合并使用直接通过风速获得风力发电机的功率输出。第二个曲线是风电场风力机的高速特性曲线,即风力机尖速比与风力机风能利用系数的曲线关系从图中可知,随着尖速比的变化,风力机风能利用系数是不规则变化,风电场需要将风力机最大可能的利用该地区的风能。风电场每台风力发电机至少有一个 Cp

特性曲线。风力发电机类描述了风力发电机的电气特性以及其与风力机的配合，风力发电机的基本属性如额定功率、转差率、额定电压和额定频率等数据。该类主要体现的是风电场风力发电机的静态特性，指其在稳定的工况条件下根据风力机获得的风能，转化成为电功率的数值，此类需要与风力机类配合使用。该类中聚集了风力发电机风速功率曲线(TurbinePowerSPeedCurve)类，主要反映的是风力发电机输出功率和风速之间的关系，具体如下图所示 40718 100 75 50 25 从图中可以看出，风力发电机功率输出特性曲线不是规则曲线，风速低于Vi时，风力发电机不能工作，无法对外输送功率，风速在Vin和rate。之间时，风力机的输出功率随风速的增加而增加。当风速大于飞知。时，风力发电机工作在额定功率范围内，输出功率保持恒定。当风速大于Vout时，风力发电机切出，停止工作。对于一个风电场的GeneratingUnit类，至少聚集有1、、n个风力发电机类，那么则对应有1、、n个功率风速功率曲线类。风电场另外还有测控和保护装置，分别针对与风力发电机这些可以集合到一个列表类中。风电场CIM模型建立前文己经将风电场稳态过程以及相互之间的关联关系阐述，在进一步理解CM的基础上，对其进行了扩展。首先明确所建模型的属性，风电场模型本文将其归结到发电包(Generation)中的电力生产包(Preduction),那么就可以利用xML/uML语言对CIM中的该包进行扩展。扩展的方法是：第一步，在Production包中将风力机和风力发电机的模型建立，并建立风电场风速测量和风能资源预测类，同时建立风力发电的各种成本信息等模型；第二步，对风电场的各个对象进行相关分析，形成对象类，并对各个对象进行拓扑分析，称为拓扑建模；其次根据风电场实际存在的各种参数进行分类，提取必要的参数作为固有属性，作为对类的详细描述，这部分称作设备建模：最后通过继承和聚集以及关联等操作将各个设备联系起来组成一个整体，该步骤称之为模型整合。通过以上步骤，风电场CIM模型则可以建立。这里由于除去了风电场的保护、测量控制等模型，故不能称作是完整的风电场CM 模型，仅仅可称作风电场的稳态但是对于风电场的输出功率计算，已知了风速和风力发动机的数量及其各项运行参数，则可以获得整个风电场的功率输出。风电场的功率输出，可以用于分布式能量管理系统或者是地区的能量管理系统调度。此风电场的模型建立可以应用于风电场的稳态功率输出计算，以有利于分布式能源系统的EMs调度。 3.总结随着电力系统自动化和网络技术的发展，信息技术和计算机技术越来越多

特性曲线。风力发电机类描述了风力发电机的电气特性以及其与风力机的配合, 风力发电机的基本属性如额定功率、转差率、额定电压和额定频率等数据。该类主要体现的是风电场风力发电机的静态特性,指其在稳定的工况条件下根据风力机获得的风能,转化成为电功率的数值,此类需要与风力机类配合使用。该类中聚集了风力发电机风速功率曲线(TurbinePowerSPeedCurve)类,主要反映的是风力发电机输出功率和风速之间的关系,具体如下图所示从图中可以看出,风力发电机功率输出特性曲线不是规则曲线,风速低于 Vin 时,风力发电机不能工作,无法对外输送功率,风速在 Vin 和 Vrate。之间时,风力机的输出功率随风速的增加而增加。当风速大于飞知。时,风力发电机工作在额定功率范围内,输出功率保持恒定。当风速大于 Vout 时,风力发电机切出,停止工作。对于一个风电场的 GeneratingUnit 类,至少聚集有 1、、、、n 个风力发电机类,那么则对应有 1、、、n 个功率风速功率曲线类。风电场另外还有测控和保护装置,分别针对与风力发电机这些可以集合到一个列表类中。风电场 CIM 模型建立前文已经将风电场稳态过程以及相互之间的关联关系阐述,在进一步理解 CIM 的基础上,对其进行了扩展。首先明确所建模型的属性,风电场模型本文将其归结到发电包(Generation)中的电力生产包(Preduction),那么就可以利用 xML/uML 语言对 CIM 中的该包进行扩展。扩展的方法是:第一步,在 Production 包中将风力机和风力发电机的模型建立,并建立风电场风速测量和风能资源预测类,同时建立风力发电的各种成本信息等模型;第二步,对风电场的各个对象进行相关分析,形成对象类,并对各个对象进行拓扑分析,称为拓扑建模;其次根据风电场实际存在的各种参数进行分类,提取必要的参数作为固有属性,作为对类的详细描述,这部分称作设备建模;最后通过继承和聚集以及关联等操作将各个设备联系起来组成一个整体,该步骤称之为模型整合。通过以上步骤,风电场 CIM 模型则可以建立。这里由于除去了风电场的保护、测量控制等模型,故不能称作是完整的风电场 CIM 模型,仅仅可称作风电场的稳态但是对于风电场的输出功率计算,已知了风速和风力发动机的数量及其各项运行参数,则可以获得整个风电场的功率输出。风电场的功率输出,可以用于分布式能量管理系统或者是地区的能量管理系统调度。此风电场的模型建立可以应用于风电场的稳态功率输出计算,以有利于分布式能源系统的 EMs 调度。 3.总结随着电力系统自动化和网络技术的发展,信息技术和计算机技术越来越多