微电网的哪些优点使其成为了传统电网的有效替代方案？微电网其实具有着更强的通信、控制和自动化水平，从而提高了其灵活性。
微电网系统采用先进的分布式能源资源管理系统（derms）来掌握所有电力能源以及住宅和商业区域的电力消耗情况。derms主要根据可再生能源产生电力的全天波动来掌握每处电源的供电情况。对信息进行分析之后，derms会根据需要分配资源。
远程通信单元（rtu）是此类通信网络的关键部分。rtu具有多种功能，包括：
● 改善网络内部通信
● 对设备进行直接控制
● 助力边缘智能
● 将数据转换为有用的可操作信息
网络内部通信
微电网利用现有的通信协议，如：国际电工委员会（iec）61850，分布式网络协议3（dnp3）和modbus通讯协议作为其网络的基础。iec 61850通过利用基于以太网的协议（例如高可用性无缝冗余（hsr）或并行冗余协议（prp））提供了充分的灵活性和可靠性。这些协议支持环形和星形等各种网络拓扑结构，从而可以轻松地将各种资源连接在一起，如图1所示。rtu可以充当每种资源的前端，与更广泛的网络进行通信，使得需求管理更加容易。
图1：微电网系统示例
rtu通常通过在主机处理器之外添加专用处理器或fpga来实现通信功能。为了降低多处理器设计的复杂性，ti的sitara处理器包括一个专用子系统（pru-icss），用于实现确定性的实时工业通信。pru-icss可以实现传统上需要定制fpga开发的通信功能，例如直通交换和风暴预防。
直接控制设备
除了提供通信，rtu还可直接控制设备，例如电容器组或太阳能逆变器控制器。某些rtu具有附加输入功能，可直接读取设备的电流和电压。如果测量值超出预设范围，则rtu可能会关闭或隔离设备，以供公用设备供应商进行进一步调查。
pru-icss可以利用它的实时功能来替换如需要其他外部fpga等的接口功能。采用多个adc且适用于同步相干daq的灵活接口 (pru-icss) 参考设计介绍了如何从多个模数转换器接收多通道输入。该参考设计的框图如图2所示。
图2：灵活接口参考设计框图
助力边缘智能
如今，许多derms使用云中的机器学习算法来帮助预测发电量和用电量。机器学习算法需要用于训练的大型数据集和用于推理的高超的计算能力。未来，某些机器学习功能可能会更靠近网络边缘，以改善本地化控制。
推理在专为矩阵数学设计的处理器内核上更有效地执行，因此ti sitara™ am5749处理器将推理工作转移到了集成数字信号处理器（dsp）或嵌入式视觉引擎（eve）。除了专用的硬件加速之外，ti深度学习（tidl）框架还提供了用于在dsp和eve上优化卷积神经网络（cnn）和深度神经网络（dnn）的软件工具。
在将模型用于am57x处理器上的推理之前，需要使用台式计算机或云计算资源对大型数据集进行训练。tidl框架包括一个工具，用于将训练后的模型转换为可用于嵌入式部署的代码；图3说明了此过程。
图3：用于am574x处理器的ti机器学习软件框架过程
将数据转换为相关的可操作信息
先进的微处理器可以捕获比以往更多的数据。这可能意味着可以更频繁地监测关键资源，或者可以监测到先前未监测到的资源。
掌握更多信息可以更轻松地确定网格网络中的问题。一旦确定了问题区域，操作员就可以准确地转到特定设备，而不必检查区域中的多个设备。因此，工作效率得到了提高，从而也能够更快速地恢复电网运行，并且节省成本。
结论
rtu可以改善通信功能、提高测量和控制水平，并助力边缘智能，从而成为了推动微电网更加智能化的有力解决方案。而这些rtu的核心是能够满足严苛要求的工业级处理器。
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编辑：wenwei来源：电子元件技术网

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