DQZHAN技術(shù)訊：智能配電網(wǎng)規(guī)劃的方法和工具是什么

實(shí)現(xiàn)智能配電網(wǎng)規(guī)劃的關(guān)鍵在于研究開發(fā)適合其特點(diǎn)的方法與工具。文章基于第23屆國(guó)際供電會(huì)議規(guī)劃分會(huì)（CIRED2015-S5）中的相關(guān)議題，從負(fù)荷模擬和預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)模擬和表示、規(guī)劃中廣泛涉及的電氣計(jì)算和分析3個(gè)方面介紹了與智能配電網(wǎng)規(guī)劃有關(guān)的方法和工具，旨在為該領(lǐng)域的研究開發(fā)人員提供參考與借鑒。

0引言

傳統(tǒng)配電網(wǎng)規(guī)劃一般僅考慮了*嚴(yán)重工況的情形（如*大負(fù)荷的預(yù)測(cè)值），而采用節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的歷史極大值對(duì)配電網(wǎng)荷載能力及電壓分布進(jìn)行校核計(jì)算，這樣造成規(guī)劃方案一般都會(huì)事先預(yù)留較大的容量裕度，且對(duì)配電設(shè)備一般不設(shè)置監(jiān)控手段。在負(fù)荷增長(zhǎng)率較快和無分布式電源（DG）接入的情況下，這種傳統(tǒng)方式尚有其合理性。但是，隨著智能配電網(wǎng)的發(fā)展，負(fù)荷越來越主動(dòng)，可再生能源發(fā)電占比越來越高，造成電網(wǎng)運(yùn)行中的不確定因素越來越多。如果仍然采用傳統(tǒng)確定性的規(guī)劃方法，必然造成電網(wǎng)容量的利用率低、投資建設(shè)成本高、故障風(fēng)險(xiǎn)難于掌控等負(fù)面后果，而這些又都有可能成為大規(guī)?？稍偕茉唇尤氲恼系K。

為了提高電網(wǎng)建設(shè)的經(jīng)濟(jì)性，未來的規(guī)劃應(yīng)該主要考慮大概率事件以及小概率大損失事件，這依賴于對(duì)長(zhǎng)期歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，以及對(duì)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)管理，而這又依賴于量測(cè)技術(shù)和智能裝備技術(shù)的發(fā)展。相應(yīng)地，配電網(wǎng)規(guī)劃方法和工具的研究重點(diǎn)也將發(fā)生變化，主要體現(xiàn)在以下3個(gè)方面：

1）考慮不同的負(fù)荷量測(cè)方式和預(yù)測(cè)方式。由于可以利用從智能電表獲得的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，因此可實(shí)現(xiàn)基于每小時(shí)/每季度的電能計(jì)量數(shù)據(jù)構(gòu)建較為**的負(fù)荷模型，包括一年以上的預(yù)期負(fù)荷變化曲線以及描述這一預(yù)期變化曲線的正態(tài)分布函數(shù)。

2）考慮低壓網(wǎng)絡(luò)（LV）規(guī)劃的需求。由于在低壓系統(tǒng)中接入了大量可再生能源，出現(xiàn)了像電動(dòng)汽車這樣具有潛在高同時(shí)率的新型負(fù)載，并且要求更高的供電質(zhì)量和用電效率，因此，配電網(wǎng)規(guī)劃重點(diǎn)必然會(huì)逐漸從中壓系統(tǒng)轉(zhuǎn)向低壓系統(tǒng)。

3）摒棄傳統(tǒng)的確定性建模方法。由于需要考慮可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)、量測(cè)和控制手段變化以及規(guī)劃模型的經(jīng)濟(jì)性，在對(duì)長(zhǎng)期規(guī)劃方案進(jìn)行選擇時(shí)，應(yīng)采用負(fù)荷和DG出力的概率模型來模擬風(fēng)險(xiǎn)，通過合適的概率密度函數(shù)來描述未來發(fā)電和需求的不確定性。另一方面，應(yīng)采用概率潮流計(jì)算方法，在模型中用概率密度函數(shù)取代一個(gè)個(gè)確定性的數(shù)值，潮流計(jì)算結(jié)果則由期望值及其概率分布組成。

國(guó)際供電會(huì)議（CIRED）致力于展現(xiàn)和推廣供電技術(shù)及管理方面先進(jìn)的技術(shù)與理念，包括網(wǎng)絡(luò)元件、電能質(zhì)量、運(yùn)行控制和保護(hù)、分布式能源、配電系統(tǒng)規(guī)劃和DSO監(jiān)管等6個(gè)研究分會(huì)。其中，配電系統(tǒng)規(guī)劃分會(huì)（S5分會(huì)）包含以下4個(gè)議題：風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)管理、網(wǎng)絡(luò)發(fā)展、配電規(guī)劃、方法及工具。本專題連載分別對(duì)應(yīng)上述4個(gè)議題，推出了4篇系列文章：系列文章之一介紹了配電網(wǎng)消納高占比可再生能源的風(fēng)險(xiǎn)管控方法；系列文章之二和之三分別介紹了配電網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展方向和智能配電網(wǎng)規(guī)劃的關(guān)鍵技術(shù)；本文為系列文章之四，主要介紹能夠支持配電網(wǎng)規(guī)劃和投資的**性方法、模型與工具；后續(xù)還將有3篇文章，主要介紹與智能配電網(wǎng)規(guī)劃和運(yùn)行有關(guān)的案例分析。

本文首先介紹了負(fù)荷的模擬和預(yù)測(cè)方法，包括基于先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集、處理技術(shù)以及概率建模的方法實(shí)現(xiàn)區(qū)域、居民負(fù)荷模擬和預(yù)測(cè)以及長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)。其次，介紹了網(wǎng)絡(luò)建模和表示方法，包括采用聚類等技術(shù)合理降低建模維度，并利用**信息化系統(tǒng)和智能電表數(shù)據(jù)提高網(wǎng)絡(luò)建模的效率和精度。*后介紹了在新的數(shù)據(jù)源和量測(cè)條件下，配電網(wǎng)規(guī)劃中廣泛涉及的電氣計(jì)算和分析中的一些新特征。

1負(fù)荷的模擬和預(yù)測(cè)方法

負(fù)荷模擬和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性對(duì)配電網(wǎng)規(guī)劃至關(guān)重要，直接影響了電網(wǎng)投資的合理性和運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。傳統(tǒng)規(guī)劃只能根據(jù)近年的歷史數(shù)據(jù)及運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)或者基于給定的假設(shè)（如用電的同時(shí)率、各種電器的用電水平）對(duì)未來（區(qū)域）負(fù)荷總量進(jìn)行預(yù)測(cè)。近年來，隨著配電網(wǎng)中智能電表、**量測(cè)系統(tǒng)和低壓網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)的部署，越來越多的小時(shí)數(shù)據(jù)可供使用；相應(yīng)地，負(fù)荷模擬和預(yù)測(cè)的誤差也越來越低，并且能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)基本負(fù)荷單元的預(yù)測(cè)，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)低壓配電網(wǎng)運(yùn)行狀況的詳盡分析。配電網(wǎng)運(yùn)行機(jī)構(gòu)也將面臨新的挑戰(zhàn)，即如何將智能電表等新的數(shù)據(jù)源與其業(yè)務(wù)流程進(jìn)行整合，提高負(fù)荷模擬和預(yù)測(cè)結(jié)果在規(guī)劃方案中的可操作性。

另一方面，配電網(wǎng)的規(guī)劃和運(yùn)行面臨更多的不確定性，例如出現(xiàn)了像電動(dòng)汽車和主動(dòng)負(fù)荷這樣的新型負(fù)載，需求響應(yīng)和需求側(cè)管理也越來越普及，使得作為規(guī)劃和運(yùn)行基礎(chǔ)的負(fù)荷模擬及預(yù)測(cè)更為復(fù)雜。本節(jié)介紹了與此領(lǐng)域有關(guān)的方法和工具，主要包括數(shù)據(jù)采集和處理，區(qū)域、居民負(fù)荷的模擬和預(yù)測(cè)，以及長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)。其**點(diǎn)主要體現(xiàn)在充分利用智能數(shù)據(jù)以及建立概率模型2個(gè)方面，所介紹的方法均已在實(shí)際規(guī)模的電網(wǎng)中付諸實(shí)踐。

1.1數(shù)據(jù)的收集和處理

智能配電網(wǎng)中有各種自動(dòng)化及數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，智能數(shù)據(jù)更加具體和準(zhǔn)確，從而提高了負(fù)荷模擬和預(yù)測(cè)的可用度及可信度，但同時(shí)也出現(xiàn)了如何收集和處理這些數(shù)據(jù)的問題。印度塔塔（TaTa）電力公司為商業(yè)和工業(yè)消費(fèi)者配置了自動(dòng)抄表系統(tǒng)（AMR），使用智能電表數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)從安裝在配變、輸配電網(wǎng)交界處以及饋線上的儀表收集每月數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)在儀表數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中，后者與業(yè)務(wù)分析系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)（GIS）和客戶關(guān)系管理系統(tǒng)集成，因此不僅可以繪制配電系統(tǒng)的日負(fù)荷曲線，用于預(yù)測(cè)中、長(zhǎng)期負(fù)荷需求，還可以分析客戶負(fù)荷曲線，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)需求響應(yīng)管理。

在開發(fā)配電層級(jí)的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)負(fù)荷模型時(shí)，必須考慮采集數(shù)據(jù)中存在的誤差對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響。文獻(xiàn)［7］說明了用于負(fù)荷建模的實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)中所存在的問題，并提出一些數(shù)據(jù)采集和處理的指導(dǎo)原則。文章認(rèn)為數(shù)據(jù)預(yù)處理、過濾和平滑是減小現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量數(shù)據(jù)誤差的主要手段；另外，不同的量測(cè)噪聲、數(shù)據(jù)采樣率、有效信息的提取、數(shù)據(jù)（窗口）長(zhǎng)度的選擇、濾波技術(shù)的準(zhǔn)確性、對(duì)各種負(fù)荷變化的處理方式等都會(huì)對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響。

1.2區(qū)域負(fù)荷的模擬和預(yù)測(cè)

理論上說，通過智能電表的普及和低壓網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)的建設(shè)，配電網(wǎng)運(yùn)行機(jī)構(gòu)能夠獲得接近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，但是詳細(xì)量測(cè)所需的成本、數(shù)據(jù)的不可量測(cè)性以及用戶的隱私權(quán)等問題使得對(duì)所有負(fù)荷點(diǎn)進(jìn)行直接量測(cè)是不現(xiàn)實(shí)的，數(shù)據(jù)*終只能以匯總和匿名的方式提供給配電網(wǎng)運(yùn)行機(jī)構(gòu)。文獻(xiàn)［8］提出了一種集成智能電表數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)運(yùn)行模式（見圖1），在此框架下進(jìn)行區(qū)域負(fù)荷分配（LA）和預(yù)測(cè)。首先，文章提出了基于變壓器所帶*大負(fù)荷量測(cè)數(shù)據(jù)（采樣間隔為15min）的LA方法，與基于日電量（kWh），月電量（kWh）以及變壓器容量（kVA）等LA方法相比，該方法更為準(zhǔn)確。其次，該文在改進(jìn)了傳統(tǒng)LA方法的基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個(gè)區(qū)域負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，在沒有單個(gè)負(fù)荷點(diǎn)量測(cè)數(shù)據(jù)的條件下，該模型可利用配變站下屬數(shù)據(jù)匯總點(diǎn)的量測(cè)信息來對(duì)配變站下屬所有負(fù)荷點(diǎn)的負(fù)荷大小進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明，如果智能電表數(shù)據(jù)采樣間隔過大，預(yù)測(cè)曲線就無法體現(xiàn)負(fù)荷的微小變化，并且負(fù)荷峰值略有降低，這在含有分布式發(fā)電的配電網(wǎng)絡(luò)中尤為明顯。

圖1智能電表數(shù)據(jù)與配電網(wǎng)運(yùn)行的集成模式

法國(guó)配電公司（ERDF）針對(duì)區(qū)域用電需求預(yù)測(cè)研發(fā)出一種基于自下而上方法的新工具，能夠在很短的時(shí)間內(nèi)模擬出成千上萬個(gè)用戶的用電情況，以此來預(yù)測(cè)本地用電需求。此方法原理見圖2，通過給定的一組配電網(wǎng)用戶量測(cè)數(shù)據(jù)和負(fù)荷曲線模擬結(jié)果進(jìn)行需求評(píng)估，其中負(fù)荷曲線是通過電網(wǎng)的靜態(tài)參數(shù)、設(shè)備運(yùn)行仿真結(jié)果和電能計(jì)算結(jié)果3部分模擬得到。

圖2電力負(fù)荷曲線模擬方法示意圖

在未來的配電網(wǎng)中，需求響應(yīng)和需求側(cè)管理會(huì)越來越普及，因此負(fù)荷將越來越難以預(yù)測(cè)，而利用合適的概率模型模擬風(fēng)險(xiǎn)是應(yīng)對(duì)未來電網(wǎng)越來越多不確定因素的有效途徑。挪威TUT公司為此提出了一種負(fù)荷預(yù)測(cè)概率模型，根據(jù)每小時(shí)/每季度的電量數(shù)據(jù)繪制一年的期望負(fù)荷變化曲線，并給出描述此期望曲線正態(tài)方差的統(tǒng)計(jì)分布函數(shù)。文獻(xiàn)［11］提出了另一個(gè)基于概率模型的有趣案例，基于城市居民住房面積與用電的特殊關(guān)系，通過利用意大利Vodafone通信網(wǎng)絡(luò)公司提供的手機(jī)流量數(shù)據(jù)來構(gòu)建負(fù)荷概率模型，無需掌握電網(wǎng)具體情況即可預(yù)測(cè)米蘭A2A地區(qū)一個(gè)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷需求。

1.3居民負(fù)荷的模擬和預(yù)測(cè)

居民負(fù)荷在歐洲配電網(wǎng)負(fù)荷中占比達(dá)60%以上，因此歐洲配電網(wǎng)的規(guī)劃與管理工作很大程度要受到居民負(fù)荷的模擬和預(yù)測(cè)方法的影響，對(duì)這些方法通常要求準(zhǔn)確、靈活，能夠反映實(shí)際居民負(fù)荷的重要特征，但同時(shí)又必須在計(jì)算成本上是可行的。文獻(xiàn)［12］介紹了一種根據(jù)居民每日耗電量估算家庭住戶每小時(shí)用電負(fù)荷曲線的方法，通過找到家用負(fù)荷曲線特性和高斯分布參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)，無需詳細(xì)的住戶統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)即可生成每小時(shí)的負(fù)荷曲線；通過合并某地區(qū)內(nèi)一定數(shù)量的同種住戶類型的負(fù)荷曲線，就可進(jìn)一步得到區(qū)域負(fù)荷曲線。

文獻(xiàn)［13］比較了兩種居民負(fù)荷建模方法，一種是以現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量值為依據(jù)的所謂“自上而下”模型，另一種是以每個(gè)住戶中家用電器的電能使用情況為依據(jù)的所謂“自下而上”模型；前者用于生成MV/LV配變的負(fù)荷模型，后者用于生成居民負(fù)荷模型（自下而上確定居民負(fù)荷的Markov鏈模型見圖3）。兩種模型具有相似的精度。自上而下模型計(jì)算速度較快，對(duì)于大多數(shù)研究可以提供令人滿意的結(jié)果，而自下而上模型則更加適用于需要進(jìn)行詳細(xì)場(chǎng)景評(píng)估的研究場(chǎng)合。

1.4長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)

長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)制定大規(guī)模配電網(wǎng)投資決策至關(guān)重要。由于配電網(wǎng)運(yùn)行環(huán)境發(fā)生了顯著變化，當(dāng)前的一些預(yù)測(cè)方法已經(jīng)過時(shí)，需要新的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型。文獻(xiàn)［14］提出了一種新的長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)流程，其結(jié)構(gòu)見圖4。首先對(duì)來自自動(dòng)讀表系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，考慮溫度因素對(duì)各類用戶進(jìn)行聚類分析，生成研究區(qū)域內(nèi)的終端用戶負(fù)荷模型；在此基礎(chǔ)上依次進(jìn)行**、二階段預(yù)測(cè)：**階段是傳統(tǒng)的負(fù)荷總量長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，主要是電力、電量需求預(yù)測(cè)；**階段是考慮未來技術(shù)（能源效率等）發(fā)展的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。

圖4新的配電網(wǎng)長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)流程結(jié)構(gòu)

2網(wǎng)絡(luò)建模和表示方法

由于智能電網(wǎng)中存在著傳統(tǒng)電網(wǎng)中所沒有的運(yùn)行特性和發(fā)用電類型，使得網(wǎng)絡(luò)的建模分析較以往更為困難；同時(shí)，由于智能電表的廣泛配置，有大量不同量測(cè)粒度的數(shù)據(jù)可用于建模和驗(yàn)證方法的有效性，使得研發(fā)新的網(wǎng)絡(luò)建模算法成為可能，*終可提高網(wǎng)絡(luò)分析的精度。本節(jié)介紹了低壓網(wǎng)絡(luò)建模的一些實(shí)用方法，以及如何利用**信息化系統(tǒng)和智能電表數(shù)據(jù)提高網(wǎng)絡(luò)建模的效率及精度。

2.1低壓網(wǎng)絡(luò)建模及應(yīng)用

由于供熱電氣化和交通電氣化以及分布式發(fā)電的增加，對(duì)低壓（LV）網(wǎng)絡(luò)的使用方式正在發(fā)生變化。為確保現(xiàn)有電網(wǎng)的及時(shí)改造且具有成本效益，必須對(duì)低壓電網(wǎng)進(jìn)行建模和規(guī)劃。

低壓電網(wǎng)通常由上十萬條饋線組成，如果對(duì)電網(wǎng)中每條饋線都**評(píng)估其負(fù)荷以及所需的改造是相當(dāng)耗時(shí)的。為此，文獻(xiàn)［15］提出了一種利用模糊K-中位數(shù)聚類方法，將饋線分為有代表性的若干類，以供建模和分析使用，如此處理既可以計(jì)及原始饋線的結(jié)構(gòu)和負(fù)荷水平，又減輕了對(duì)大量低壓網(wǎng)絡(luò)饋線開展分析規(guī)劃的工作壓力。該文利用該方法對(duì)荷蘭*大配電運(yùn)行機(jī)構(gòu)Liander的低壓網(wǎng)絡(luò)饋線進(jìn)行了聚類分析，將88000多條饋線分為94類，其中8類饋線就涵蓋了全網(wǎng)近乎1/3的饋線特性；對(duì)這幾類饋線從電壓偏離和過載兩個(gè)角度評(píng)估其風(fēng)險(xiǎn)水平，發(fā)現(xiàn)在Liander低壓電網(wǎng)中，電壓偏離風(fēng)險(xiǎn)程度*高和*低的饋線占比分別為1.54%和92.55%；過載風(fēng)險(xiǎn)程度*高和*低的饋線占比分別為0.97%和96.15%。

大規(guī)模低壓網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控手段相對(duì)簡(jiǎn)單，為提高其可觀測(cè)性，進(jìn)行分類處理是既實(shí)用又經(jīng)濟(jì)的方法。文獻(xiàn)［16］介紹了一種基于低壓配變固有信息的分類方法，所謂固有信息是指那些比較容易獲取的、并且在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)不會(huì)改變或改變很少的信息，如建設(shè)環(huán)境（地面還是桿上），變壓器額定容量，低壓饋線出線數(shù)，所接用戶數(shù)目、類型以及總用電量等。該方法流程見圖5，給定固有信息，首先利用專家規(guī)則將配變分成4類；然后用基于If-Then規(guī)則的Mamdani模糊系統(tǒng)關(guān)聯(lián)固有信息和低壓網(wǎng)絡(luò)類型，以此實(shí)現(xiàn)分類。低壓網(wǎng)絡(luò)類型按位置分為城市、郊區(qū)和偏遠(yuǎn)地區(qū)；按主導(dǎo)用戶分為居民、工商業(yè)和混合類型。通過該方法將某個(gè)具有給定固有信息的新低壓配變直接歸為某種低壓網(wǎng)絡(luò)類型，其負(fù)荷特性可以基于現(xiàn)有配變站組的特性進(jìn)行估計(jì)。應(yīng)用此方法對(duì)英國(guó)南威爾士938個(gè)配變站進(jìn)行分類，城市、郊區(qū)和偏遠(yuǎn)地區(qū)類型占比分別為59%（58）、14%（128）和27%（252）；居民、工商業(yè)和混合類型占比分別為63%（592）、31%（287）和6%（59）。據(jù)此分類得到的負(fù)荷曲線能夠有效地體現(xiàn)原低壓網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷特征。

圖5固有信息分類法流程

2.2信息化系統(tǒng)和智能電表在網(wǎng)絡(luò)建模中的應(yīng)用

地理信息系統(tǒng)是低壓配電網(wǎng)的主要數(shù)據(jù)來源，所提供的信息在過去常用于資產(chǎn)管理；現(xiàn)在隨著智能配電網(wǎng)的發(fā)展，越來越有必要利用現(xiàn)成的GIS數(shù)據(jù)構(gòu)建真實(shí)的低壓配電網(wǎng)模型，以便于分析可再生能源的接入、低碳技術(shù)的應(yīng)用等對(duì)電網(wǎng)的影響。大規(guī)模低壓配電網(wǎng)的GIS數(shù)據(jù)存在的主要問題是網(wǎng)絡(luò)不一定完全連通，這樣生成的網(wǎng)絡(luò)模型顯然不適宜于潮流計(jì)算，為此文獻(xiàn)［17］提出了一種轉(zhuǎn)換GIS數(shù)據(jù)格式的方法，以便構(gòu)建適于潮流研究的低壓配電網(wǎng)模型。首先利用廣度優(yōu)先搜索法分析屬于同一饋線的所有線段之間的拓?fù)溥B通性，確定一條完全連通的主饋線；其次計(jì)算所有孤立線段頂點(diǎn)與主饋線之間的幾何距離，確定兩者之間*合適的連接點(diǎn)，*終構(gòu)建一個(gè)完全連通的低壓網(wǎng)絡(luò)模型。該方法已成功地用于對(duì)英國(guó)某居民區(qū)500多條低壓饋線進(jìn)行建模，所生成的網(wǎng)絡(luò)模型被用來分析低碳技術(shù)的影響和潛在效益。

信息化系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫之間的自動(dòng)通信對(duì)于網(wǎng)絡(luò)建模、實(shí)現(xiàn)高效的電網(wǎng)規(guī)劃和運(yùn)行是非常重要的。由于歷史原因，配電管理系統(tǒng)的SCADA系統(tǒng)和GIS是相互獨(dú)立的，雖然服務(wù)于同一個(gè)電網(wǎng)，但是所存儲(chǔ)的信息各不相同。一般采用人工方法實(shí)現(xiàn)這2個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫同步，文獻(xiàn)［18］則提出一種新思路，將在SCADA系統(tǒng)和GIS數(shù)據(jù)庫之間自動(dòng)建立對(duì)應(yīng)關(guān)系的問題抽象為一個(gè)組合優(yōu)化理論中的無向圖匹配問題，然后利用整數(shù)規(guī)劃方法求解。該項(xiàng)研究成果可用于在兩個(gè)系統(tǒng)中濾除不一致的數(shù)據(jù)信息，更好地展示電網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)。

目前，分析網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)**實(shí)用、靈活的工具是電網(wǎng)數(shù)字仿真軟件。文獻(xiàn)［19］指出了對(duì)輸電網(wǎng)、工業(yè)客戶自有網(wǎng)絡(luò)和開關(guān)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)仿真時(shí)的主要技術(shù)障礙。這類網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度往往超出了單處理器仿真軟件的實(shí)時(shí)計(jì)算能力，因此通常需要采用簡(jiǎn)化和特殊的仿真方法。文章從輸電線路建模、網(wǎng)絡(luò)并行處理分塊以及高頻開關(guān)設(shè)備仿真精度幾個(gè)方面來分析一些特殊的仿真方法，指出與經(jīng)典電磁暫態(tài)程序相比，實(shí)時(shí)仿真軟件的步長(zhǎng)應(yīng)設(shè)計(jì)得相對(duì)較大，以實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模電網(wǎng)的仿真。另外，為了優(yōu)化操作，可以采用多并行處理器，但其副作用是可能造成處理器之間的信號(hào)交換延遲。研究結(jié)果表明輸電網(wǎng)更適宜于分塊給多個(gè)處理單元并行仿真，但同樣的方式可能會(huì)在小規(guī)模工業(yè)網(wǎng)絡(luò)仿真中引起共振；從選取合適的仿真步長(zhǎng)和提高數(shù)字信號(hào)采集精度的角度來看，該文認(rèn)為高頻設(shè)備仿真的關(guān)鍵元件之一是入網(wǎng)的電壓源轉(zhuǎn)換設(shè)備。

隨著電動(dòng)汽車（EV）等新型負(fù)荷的應(yīng)用普及，負(fù)荷與網(wǎng)絡(luò)之間的交互動(dòng)態(tài)性越來越強(qiáng)，因此配電網(wǎng)建模的關(guān)鍵之一是分析此類負(fù)荷對(duì)電網(wǎng)所產(chǎn)生的諧波效應(yīng)。文獻(xiàn)［20］介紹了美國(guó)電科院的配電網(wǎng)仿真軟件（OpenDSS）中*新開發(fā)的諧波時(shí)序仿真功能。文章針對(duì)負(fù)荷模型中R-L并聯(lián)、串聯(lián)支路比例分別為1∶0、1∶1、19∶1三種情況，分別分析了EV接入/退出電網(wǎng)時(shí)呈現(xiàn)的諧波特性；用戶可以在OpenDSS中設(shè)置R-L并聯(lián)、串聯(lián)支路比例，從而選擇*適合其需求的負(fù)荷模型來進(jìn)行諧波研究。

為了構(gòu)建**可靠的低壓配電網(wǎng)電氣連接模型，需要同時(shí)在配變站和用戶處安裝智能電表，這在過去很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)是既困難又不經(jīng)濟(jì)的解決方案，但隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在已經(jīng)能夠開發(fā)出專門用于低壓饋線測(cè)量的、易于安裝的儀表裝置，圖6為施耐德電氣研發(fā)的一種低壓饋線無線儀表裝置。利用此裝置提供的數(shù)據(jù)、變電站現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，施耐德電氣進(jìn)一步開發(fā)出一種**算法，為電力部門和用戶提供更為**的低壓網(wǎng)絡(luò)電氣接線圖。此算法的基本思想是，輸入一條饋線的電能等于該條饋線所連用戶總用電量與其線損之和，據(jù)此可以確定所有低壓電網(wǎng)用戶和每條饋線/每相之間的連接關(guān)系。

圖6施耐德電氣開發(fā)的饋線儀表裝置

3電氣計(jì)算和分析方法

本節(jié)介紹在CIRED2015-S5中提出的一些在配電網(wǎng)規(guī)劃中廣泛涉及的電氣計(jì)算和分析的新方法。

3.1潮流和短路計(jì)算

由于分布式電源注入的功率和電動(dòng)汽車等新型負(fù)荷消耗的功率都有很強(qiáng)的不確定性，傳統(tǒng)確定性的潮流計(jì)算方法顯得越來越不適用，未來能夠準(zhǔn)確描述電網(wǎng)狀態(tài)的必然是基于概率分析的方法。文獻(xiàn)［22］提出的方法即此，首先用單獨(dú)的概率密度函數(shù)來描述PV單元、熱電聯(lián)產(chǎn)、常規(guī)負(fù)荷、電動(dòng)汽車等元素的運(yùn)行特性，以此反映其注入/消耗功率在時(shí)間上的隨機(jī)性；其次，用這些函數(shù)的加權(quán)和來描述某個(gè)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行特性，權(quán)重為各元素對(duì)該節(jié)點(diǎn)的影響程度；*后分別用概率潮流方法和蒙特卡洛方法計(jì)算全網(wǎng)潮流，計(jì)算結(jié)果以概率分布表示。

傳統(tǒng)的短路計(jì)算方法只考慮直接連網(wǎng)的旋轉(zhuǎn)設(shè)備，但是隨著DG的應(yīng)用越來越廣泛，配電系統(tǒng)的故障電流分布將發(fā)生顯著變化，因此必須在短路計(jì)算方法中對(duì)DG給予合理考慮。文獻(xiàn)［23］研究了考慮逆變型DG（InverterInterfacedDG，IIDG）接入電網(wǎng)的2種穩(wěn)態(tài)短路電流計(jì)算方法—疊加電流源法和基于潮流法，在不同的DG占比和分布場(chǎng)景下對(duì)這2種方法進(jìn)行了測(cè)試，并進(jìn)行交叉驗(yàn)證，確定它們的適用范圍和相關(guān)性。在此研究基礎(chǔ)上可形成具有實(shí)用價(jià)值的簡(jiǎn)化計(jì)算方法，以供在DG占比較高的配電系統(tǒng)規(guī)劃中進(jìn)行更有效的一次設(shè)備選型和二次設(shè)備參數(shù)整定計(jì)算使用。

3.2低壓網(wǎng)絡(luò)對(duì)DG容量接納能力的分析

分布式電源在低壓網(wǎng)絡(luò)的普及會(huì)帶來很多問題，如使電壓上升、造成網(wǎng)絡(luò)阻塞和網(wǎng)損增加等，文獻(xiàn)［24］提出了一種基于概率的模型方法分析分布式光伏發(fā)電大量接入對(duì)低壓電網(wǎng)影響。首先根據(jù)智能電表每15min測(cè)量的數(shù)據(jù)來確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)**96個(gè)點(diǎn)的日負(fù)荷曲線；然后利用蒙特卡洛法從這些參數(shù)集合中隨機(jī)生成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，進(jìn)行潮流計(jì)算，利用其結(jié)果評(píng)估在給定研究時(shí)段內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的過電壓概率和電壓不平衡風(fēng)險(xiǎn)。配電網(wǎng)運(yùn)行人員可以利用這些量化的風(fēng)險(xiǎn)針對(duì)因接入PV而引起的過電壓事件制定相應(yīng)的控制策略，從而提高低壓網(wǎng)絡(luò)接納PV的能力。

當(dāng)前，居民低壓網(wǎng)絡(luò)通常是開環(huán)運(yùn)行的，文獻(xiàn)［25］展示了如何通過饋線閉環(huán)運(yùn)行來提升低壓電網(wǎng)對(duì)新裝PV容量接納能力的方法。文章以英國(guó)西北部15個(gè)實(shí)際的地下低壓居民片區(qū)中的饋線為例，比較了每條饋線分別以閉環(huán)和開環(huán)2種方式運(yùn)行時(shí)的特性，發(fā)現(xiàn)當(dāng)環(huán)接低壓饋線時(shí)，若采用饋線對(duì)數(shù)與用戶數(shù)為2∶1的獨(dú)特方式，則改善饋線接納能力的效果*明顯；但該文也指出，此結(jié)論不一定有普適性，要針對(duì)具體情況做具體分析。

3.3網(wǎng)損的計(jì)算和分析

歐洲某些電網(wǎng)企業(yè)因追求利益*大化而推遲對(duì)電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的投資，這對(duì)降低網(wǎng)絡(luò)損耗是不利的。為了扭轉(zhuǎn)這種趨勢(shì)，一些國(guó)家采取了新的監(jiān)管指令，按照網(wǎng)損的減少或增加對(duì)配電系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商給予相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰。

配電部門的特點(diǎn)各異，因而在降損方面的潛在需求也各異，文獻(xiàn)［26］研究了設(shè)置合理降損目標(biāo)的方法。文中降損目標(biāo)并非一個(gè)固定的值，而是采用所謂數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（dataenvelopmentanalysis）方法根據(jù)電力部門與其他同行相比的效率高低來確定；其背后的思想是：如果網(wǎng)損造成一個(gè)配電公司的效率低下，那么應(yīng)強(qiáng)制其降損，但需根據(jù)其管轄區(qū)域的特征而定，不能設(shè)置一個(gè)不合理的目標(biāo)。

在測(cè)量數(shù)據(jù)不足時(shí)可通過減少計(jì)算次數(shù)來簡(jiǎn)化大規(guī)模配電系統(tǒng)的網(wǎng)損評(píng)估過程。文獻(xiàn)［27］介紹了不同的網(wǎng)損計(jì)算方法，這些方法無需掌握詳細(xì)的網(wǎng)絡(luò)模型和負(fù)荷測(cè)量值，而是利用一年中不同階段負(fù)荷模式的行為特征；這些方法也無需掌握低壓網(wǎng)損的特性，而是根據(jù)某個(gè)具體的中壓/低壓配變站和所接負(fù)荷的特征推知低壓網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)損期望值。類似地，文獻(xiàn)［28］提出了一種基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法的網(wǎng)損預(yù)測(cè)方法。根據(jù)預(yù)計(jì)的電能增加情況，無需對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行潮流計(jì)算即可預(yù)測(cè)配電網(wǎng)絡(luò)中的用電情況和網(wǎng)損。論文指出，對(duì)于中、低壓網(wǎng)絡(luò)的整體損耗而言，用此計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型評(píng)估網(wǎng)損可獲得與潮流解一樣良好的精度。

以網(wǎng)損*小為目標(biāo)構(gòu)建優(yōu)化模型，可以實(shí)現(xiàn)不同的配電網(wǎng)規(guī)劃和運(yùn)行要求。文獻(xiàn)［29］在保證網(wǎng)損和饋線之間的電流不平衡*小以及電壓分布性能*優(yōu)的前提下，基于選擇性粒子群算法構(gòu)建中壓配電網(wǎng)的*佳拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。將此優(yōu)化方法應(yīng)用于烏克蘭Mariupol地區(qū)一個(gè)實(shí)際的6kV網(wǎng)絡(luò)（包含284條支路和274個(gè)節(jié)點(diǎn)），功率損耗由7.4%減少至6.2%，年電能損耗由5%減少至4.2%，*小節(jié)點(diǎn)電壓則由0.79p.u.增加至0.88p.u.。

除了技術(shù)分析，還必須對(duì)降損技術(shù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性比較。文獻(xiàn)［30］對(duì)實(shí)施于英國(guó)南部Wight島11kV配電網(wǎng)絡(luò)的降損措施進(jìn)行了可行性研究和成本效益分析，這些措施包括配置儲(chǔ)能、網(wǎng)絡(luò)電壓升級(jí)、網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)重構(gòu)或降壓節(jié)能等。算例分析結(jié)果顯示，使網(wǎng)損*小的方案是變壓器自動(dòng)切換，或變壓器自動(dòng)切換配合網(wǎng)絡(luò)閉環(huán)運(yùn)行。

4結(jié)語

智能配電網(wǎng)具有傳統(tǒng)電網(wǎng)所沒有的靈活性和適應(yīng)性，未來配電管理的新模式就是在遵守網(wǎng)絡(luò)約束的條件下進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化，并根據(jù)預(yù)定義的規(guī)則對(duì)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行適當(dāng)修正。在這一模式中，必須考慮在發(fā)生計(jì)劃事件或非計(jì)劃事件時(shí)系統(tǒng)的靈活性，并提出相應(yīng)的策略，以避免在配電網(wǎng)規(guī)劃中預(yù)留過大的設(shè)備容量裕度。這些都離不開科學(xué)合理的規(guī)劃方法和工具。

本文基于CIRED2015-S5中的相關(guān)內(nèi)容，從負(fù)荷的模擬和預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)建模和表示方法、電氣計(jì)算和分析3個(gè)方面總結(jié)了當(dāng)前智能配電網(wǎng)規(guī)劃的主要方法與工具的研究現(xiàn)狀。通過這些規(guī)劃的方法和工具，即可以實(shí)現(xiàn)智能配電網(wǎng)現(xiàn)有資產(chǎn)的更有效利用以及可再生能源更合理消納的目標(biāo)。

未來智能配電網(wǎng)規(guī)劃方法研究應(yīng)主要側(cè)重以下方向：①開發(fā)合適的（隨機(jī)）負(fù)荷/發(fā)電模型?？紤]與規(guī)劃相關(guān)的運(yùn)行情況，建立能夠表征不確定性的詳細(xì)模型，從而提高智能配電網(wǎng)的運(yùn)行效率和供電可靠性。②提高電動(dòng)汽車、儲(chǔ)能裝置等多元化負(fù)荷在智能配電網(wǎng)中的占比，并制定相應(yīng)的規(guī)劃方法、標(biāo)準(zhǔn)和**管理?xiàng)l例。③在智能配電網(wǎng)規(guī)劃中結(jié)合智能配電市場(chǎng)的組織方式，實(shí)現(xiàn)信息通信系統(tǒng)與實(shí)際配電網(wǎng)的無縫集成。

建設(shè)智能配電網(wǎng)是滿足日益增長(zhǎng)的用電需求、實(shí)現(xiàn)能源高效利用和促進(jìn)節(jié)能減排的重要舉措，而其中關(guān)鍵的一環(huán)就是提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率，不僅要從元件的角度降低電氣設(shè)備的運(yùn)行損耗，還要從系統(tǒng)的角度減少能源分配過程中所發(fā)生的損耗。如何合理地提高系統(tǒng)級(jí)與元件級(jí)的運(yùn)行效率，提高系統(tǒng)規(guī)劃與運(yùn)行的靈活性，將是本系列文章之五重點(diǎn)研究的問題。