基于FSM的物理信息系统建模与仿真

基于FSM的物理信息系统建模与仿真王云1，刘东1，宗明21电力传输与功率变换控制教育部重点实验室，上海交通大学电气工程系2国网上海市电力公司Email:oliver_8610@摘要：物理信息系统（CPS）连接了物理实体与信息传递、处理环节。

应用有限状态机（FSM）对物理信息系统建模，并应用于对物理设备的控制中，有利于更全面利用物理过程产生的信息量，并优化物理设备及控制环节的运行，本文研究了基于FSM的电力CPS建模与仿真，提出了建模方法及流程，并以光伏储能单元为例验证了所提方法的有效性。

关键词：物理信息系统；电力系统建模；仿真；控制Modeling and Simulation of Cyber-Physical SystemBased on FSMWang Yun1,Liu Dong1,Zhong Ming21Key Laboratory of Control of Power Transmission and Conversion,Ministry of Education,Dept.of Electrical Engineering,ShanghaiJiao Tong University,Minhang District,Shanghai200240,China2.State Grid Shanghai Municipal Electric Power Company,Shanghai200122,ChinaEmail:oliver_8610@Abstract:Cyber-physical system connects the physical entity and information transportation and processing. Modeling the CPS with Finite-State machine,and using this kind of model into control,will be good for utilizing the information and data of physical process more comprehensive,and will optimize the operation of physical device and control link.This kind of modeling method is suitable for power system.This paper research the modeling method and simulation of power CPS based on FSM,proposing the method and procedure by an example of Photovoltaic-Battery system,and verifying the effectiveness.Keywords:Cyber-Physical System;Power System Modeling;Simulation;Control;1引言现代电力技术的发展，使得在电力系统网络中接入并调度大量分布式能源成为可能；同时，储能、电动汽车等非传统负荷在不确定时空灵活并网，以及负荷与供电端围绕经济用电策略而进行实时互动管理[1]。

在这些应用与变革中，产生了许多新的测量数据、控制信息，形成了复杂庞大的数据信息流及海量存储。

因此，传统电网逐渐从简单能量传输网络向信息及能量联合多向传递发展[2]。

物理信息系统（CPS）最早由美国国家基金委员会(NSF,National Science Foundation)于2006年提出[3]。

CPS依托现实世界丰富的传感监测设备，以及完善可靠的通信网络，实现物理过程与其所涉及的内部数据、外部数据等信息量的集成融合、相互使用，更好地描述了现实对象，并能对物理过程进行更加精确有效的控制。

CPS技术无论在工程应用还是实验研究中都将有广泛的应用。

CPS是新一代智能系统，属于较新研究领域，国内外正积极对其进行研究。

文献[4]提出了面向服务的CPS架构，可以较为灵活地接入模型对象及服务。

文献[5]介绍了CPS设计所涉及的挑战，包括从现实世界中抽象出合理的物理并建立信息模型，强调并行计算及同时性问题对设计产生的影响。

应用方面，文献[6]通过实时调度算法，对系统负荷及其它可控对象进行即时操作，能够实现预测并消除由于时间差带来的延后。

文献[7]充分运用电网运行信息，结合系统模型，在电力系统、计算系统、通讯网络系统三者间建立联系，对受扰网络即时施加调整，消除扰动造成的越限及系统失稳。

电力网络的工作特点决定了物理信息融合研究对优化电网运行的重要性。

将CPS应用于电力工程实例，资助信息：国家高技术研究发展计划（863计划）项目（2 012AA050803）首先需建立合理的场景模型，使适应对场景中控制系统、物理特性、信息流交互。

文献[8]详述了建模的基本步骤，并通过实例展示了建立合理模型的控制效果。

文献[9]叙述了对完整电力系统的建立物理模型并设计信息传递的过程，运用建立的模型论证了分层分区控制以及统一控制的可行性及系统稳定性。

文献[10]建立了光伏储能发电系统的物理信息模型，展示了发电系统充分应用信息预测功能的输出效果。

本文探索了基于有限状态机（Finite State M achine）的CPS建模，从模型角度提供了研究信息物理系统间交互机制的方法，为进一步了解物理信息融合机理，优化CP系统运行奠定基础。

2物理信息系统模型CPS是信息空间与物理过程的结合，包含物理设备、计算平台、网络结构；计算机和网络通过反馈回路监视并控制物理过程，在反馈回路中物理过程与计算相互影响。

物理设备、计算机及网络三者的紧密深度结合，使工作系统整体具备更好的运行效果。

图1.物理实体抽象框架任何一个物理实体都能够抽象成物理模型，这一模型有着不同于其它实体模型的自有特征和清晰的边界。

如图1所示，物理实体在运行中随着状态的不断变化而有变化的输出，某一时刻描述其状态以及输出特征的数据就形成了该物理实体的信息。

对物理实体进行控制是CPS的主要应用，CPS也源自于控制论（C ybernetics）[11]。

抽象的物理模型为计算机提供了可识别控制对象；传感器检测到的运行数据通过通信链路使计算机掌握设备的工况，参考外部环境信息，对下一时刻的设备输出进行控制。

建立物理模型不局限于工作系统中承担主体任务的一次设备，也需要包含对各辅助设备的正确描述。

系统控制实现的基础是庞大完整的通信与传感网络，以完成信息采集和行为感知，且具备信息传递能力。

传感设备、控制器、物理设备之间通过网络互联，以实现信息在系统内的流动和共享。

因此，对二次系统建模，考察其在特定场景及控制算法下的工作性能，并与一次系统模型融合，将有助于整体优化。

文献[1 2]从一次、二次融合的角度研究了电力系统、智能变电站的可靠性；文献[13][14]将各辅助设备的运行方式纳入整体优化，提高了全局经济性。

CPS模型包括计算模型（Model of C omputation），是在对系统进行控制时，各受控模型模块的连接关系、及互动作用[11]。

Moc同时包含了各物理设备的运行方式、控制策略以及协调控制模式。

电力系统中的各设备具有十分紧密的联系，一个元件受到的较大扰动，如不加以措施，将不可避免地引起受扰范围及程度的扩大加深。

因此电力系统必须进行统一的管理控制，在高度自动化阶段，合理的计算模型将大大加强电网运行的可靠性。

文献[2]设计了主动配电网中源网协调控制方法，以电网末端可再生能源的充分应用及配网有功平衡为目标，制定了分层控制策略。

可见，根据CPS研究的目标不同，可以将物理信息建模分为两类。

首先是以优化系统运行为目标。

常规的电力系统运行控制一般孤立地研究包括受控设备在内的各单元特征，但没有全面考虑融合系统的整体运行及内在除功能实现外的相互作用。

例如，在进行储能控制过程中，需要环境温度作为参数，这是主辅间信息交融利用的实例场景，但事实上计算某个最适宜运行温度或是在设定温度下的控制也是需要花费机时或其他能耗的，全面地讨论，在最优计算的过程中，这些为了产生、利用信息而发生的能耗也应被考虑在内。

第二是以研究物理信息融合机理为目标。

对过程的控制大致包含几个环节：数据采集传输、控制器计算、控制目标发出。

显然，这些环节需要耗时，控制目标的发出以间断序列呈现，与物理过程的连续性无法同步。

因而所得的目标不能满足实时性要求，控制质量也产生误差。

时延无法避免，因时延产生的控制误差可以通过加预测等方式解决，但需要掌握特定场景的信息流交互形式以准确同步控制器和受控对象。

因此，物理信息系统模型要考虑多种目标需求，同时反映信息模型与物理模型间的信息交互机制以及相互融合。

3基于FSM的CPS建模方法图2.有限状态机示意图工程中，由于FSM 具有有限状态，所以能够作为建模工具应用。

同时闭环的FSM 通过有限状态描述建模对象的全部工作情况，并在工作环内转换循环，实现有限模型描述无限事件（结构如图2所示）。

状态机模型在很多领域具有重要应用，特别在软件引擎的设计中，常植入FSM 模型，取代人工智能算法，使引擎及整个软件系统的工作更加稳定高效。

FSM 适用于电力系统的物理信息建模。

系统中大多数设备都可以物理过程中有限的状态描述物理过程的静态节点，通过状态的精化模型反映动态过程。

电力设备的FSM 模型需要区别于实体设备或是仿真模型的概念。

在这里，我们是将状态模型作为控制环节的主体，即是认为在对物理设备的控制过程中，控制器知晓受控对象的物理模型。

文献[16]在电机控制的变频器中应用了有限状态机模型，相比普通变频器控制显著减少了元件开关次数。

综合来看，应用FSM 对电力设备建立控制模型能够得到相比传统控制器更快速准确的输出，能将一些整体计算根据设备状态分块进行，同时清晰反映系统运行中的信息量和物理量流动，增强物理信息融合。

物理信息模型构成本文基于的物理信息建模在仿真工具中进行，主要包含三部分内容（如图理设备。

指的是建立电力设备的数学模型并在仿真中搭建，仿真运行时代表实际设备；2、建立FSM 模型。

对受控设备或系统的确定状态、状态转换关系和传递信息量，反映建模对象运行全貌；3、建立模型接口。

确定FSM 模型和物理模型（实体设备）间的工作关系和交互运行模式（Moc ）以及传递信息量。

其中，模型接口在建模过程中最为重要，反映了FSM 与连续物理模型在工作机制上的差别。

由于离散化是FSM 的外在表现，各状态是以序列形态触发转换。

虽然在仿真中，物理模型的后台计算是按照步长进行，按照步长序列前进，但与FSM 在联合工作时，依然会出现时序不同步的问题，需要对两种模型逐次对时。