含高比例可再生能源的電網規(guī)劃決策支持軟件設計與實現

王嘉陽，周保榮，王彤，盧斯煜

(直流輸電技術國家重點實驗室(南方電網科學研究院有限責任公司)，廣東 廣州 510663)

近些年，我國風光等可再生能源發(fā)展迅速，電力系統(tǒng)逐漸呈現出高比例可再生能源并網特征[1-3]。截至2019年底，我國可再生能源裝機占比約38%[4]。風光等新能源發(fā)電具有隨機性、波動性和間歇性等特征，其大規(guī)模并網給電網規(guī)劃帶來新的挑戰(zhàn)[5-7]，亟需科學、高效、可靠的電網規(guī)劃決策支持軟件工具輔助指導電網規(guī)劃工作，以滿足高比例可再生能源并網下的電網規(guī)劃工作新要求。

在理論方法層面，文獻[8-12]分別從柔性規(guī)劃、擴展規(guī)劃、隨機優(yōu)化、魯棒規(guī)劃角度進行全面詳實的綜述介紹，文獻[13]開展輸電網結構優(yōu)化研究，文獻[14]總結得出未來高壓柔性直流輸電網可能成為滿足清潔能源并網和傳輸需求的電網的主流模式，文獻[15]總結低碳電力系統(tǒng)電源規(guī)劃、輸電網規(guī)劃、電源電網協(xié)調規(guī)劃研究成果，文獻[16-18]進一步從源網協(xié)調規(guī)劃角度開展研究，文獻[19-21]從電網規(guī)劃方案評價、差異化規(guī)劃等角度開展研究。在工具應用方面，經典的計算分析軟件有許多，包括我國最早自主引進開發(fā)的電力系統(tǒng)分析軟件PSD-BPA、中國電力科學院自主研發(fā)的電力系統(tǒng)分析綜合程序PSASP、南方電網科學研究院自主研發(fā)的DSP軟件、美國電力技術咨詢公司開發(fā)的綜合分析軟件包PSSE、加拿大曼尼托巴水電局開發(fā)的PSCAD/EMTDC軟件、德國DIgSILENT GmbH公司開發(fā)的電力系統(tǒng)仿真軟件DIgSILENT等。傳統(tǒng)的電網規(guī)劃以豐大、豐小、枯大、枯小4種典型場景作為各種運行方式的邊界場景進行電網校核計算，是確定性的技術手段。而隨著風光能源規(guī)?；l(fā)展，電網潮流時空分布更趨復雜，運行場景邊界可能超出傳統(tǒng)4個典型場景覆蓋范圍，需要能夠有效處理隨機性的全新技術手段[22-23]。

為此，從2016年至今，南方電網科學研究院依托中國南方電網有限責任公司科技項目“含高比例間歇性可再生能源的電力系統(tǒng)規(guī)劃理論研究”“新能源電力系統(tǒng)源網荷儲協(xié)調規(guī)劃關鍵技術研究”持續(xù)開展技術攻關，設計開發(fā)了含高比例可再生能源的電網規(guī)劃決策支持軟件。該軟件基于3層C/S架構設計開發(fā)，采用C#語言開發(fā)可視化界面、C++語言編寫模型算法、MySQL數據庫存儲數據，采用“高內聚，低耦合”思想抽象形成BPA數據轉換模塊、隨機因素建模模塊、配電網等值模塊、場景生成與削減模塊、概率潮流計算模塊、時序潮流計算模塊、規(guī)劃方案評估模塊等7個業(yè)務功能，引入外部開源庫解決復雜數學運算的需求，采用模型-視圖-控制器(model-view-controller，MVC)模式設計圖表邏輯，并實現多樣化的報表管理功能。軟件已通過廣東電網、云南電網、南方電網規(guī)劃方案算例測試驗證可行，為在高比例可再生能源并網背景下開展電網規(guī)劃工作提供了有力的決策支持，有效提高了電網規(guī)劃工作的自動化和信息化水平。

1 軟件設計

1.1 總體結構

含高比例可再生能源的電網規(guī)劃決策支持軟件采用“高內聚，低耦合”思想設計，基于3層C/S架構開發(fā)部署，在縱向邏輯結構上從上至下依次為表示層、業(yè)務層和數據層。表示層負責數據展示以及用戶交互，本軟件利用Microsoft .Net Framework 4.0框架，采用C#語言開發(fā)可視化界面；業(yè)務層負責對問題邏輯判斷和操作，本軟件采用C++動態(tài)鏈接庫(dynamic link library，DLL)的形式封裝各主要功能模塊組件；數據層負責數據的存儲、增加、刪除、修改、查詢等，本軟件采用輕量級數據庫MySQL作為存儲倉庫。軟件總體結構如圖1所示。

GUI—圖形用戶界面，graphical user interface的縮寫。

1.2 功能模塊

項目團隊開發(fā)了高比例可再生能源電力系統(tǒng)電源規(guī)劃軟件和含高比例可再生能源的電網規(guī)劃決策支持軟件。電網規(guī)劃決策支持軟件從電源規(guī)劃軟件讀取電源規(guī)劃方案，讀取信息包括負荷預測、電源投建方案、可再生能源出力等信息。核心模型算法采用C++語言編寫，采用模塊化封裝的開發(fā)思路抽象業(yè)務功能，以DLL的形式對各個主要功能模塊進行封裝，做到功能模塊間的解耦，實現獨立運行和計算。將電網規(guī)劃業(yè)務分為7個功能模塊，包括BPA數據轉換模塊、隨機因素建模模塊、配電網等值模塊、場景生成與削減模塊、概率潮流計算模塊、時序潮流計算模塊、規(guī)劃方案評估模塊，模塊間的邏輯關系如圖2所示。

圖2 各功能模塊的邏輯關系Fig.2 Logical relationship of functional modules

a)BPA數據轉換模塊：將BPA的存儲數據轉換為其他模塊能夠使用的文件格式(本文中指CSV格式)。輸入為BPA潮流數據文件(DAT格式)；輸出為各類數據表格，包括節(jié)點(交流/直流)、線路(交流/直流)、變壓器、移相器、線路串補等內容。

b)隨機因素建模模塊：建立光伏、風電等各個隨機因素的概率分布模型。輸入為歷史的風力機出力、風速數據，以及光伏出力、光照強度數據；輸出為擬合得到的風電和光伏出力概率分布參數，以及對應的相關系數矩陣。

c)配電網等值模塊：對配電網中的眾多隨機因素(風電、光伏、儲能、可控負荷)的功率通過離散化得到概率表，并通過考慮相關性的并聯卷積計算，得出等效到單一節(jié)點上的等值負荷停運表。輸入為各種隨機因素的歷史數據/分布參數；輸出為各節(jié)點上的等值負荷概率表。

d)場景生成與削減模塊：根據隨機因素建模模塊得到的概率分布模型和配電網等值模塊生成的等值概率表，抽樣進行場景生成，并利用快速前向選擇法、同步回代消除法、K-means聚類等實現場景削減。輸入為隨機因素分布參數和等值負荷概率表；輸出為典型場景分區(qū)和各分區(qū)內隨機因素的分布。

e)概率潮流計算模塊：在指定條件下對系統(tǒng)在基準點處進行概率展開，實現場景分區(qū)的概率潮流計算，可選擇半不變量法和蒙特卡洛法實現計算。輸入為網架結構信息和系統(tǒng)運行方式信息(負荷分布、傳統(tǒng)機組出力、變壓器非標準變比等)，以及場景削減得到的典型場景和對應的概率表信息；輸出則是系統(tǒng)中潮流的概率分布信息，包括節(jié)點電壓的幅值、相角，以及線路上流過的有功和無功功率的概率分布。

f)時序潮流計算模塊：對目標電力系統(tǒng)在給定時間段內按小時反復進行確定性的直流潮流計算，得到各個時刻下系統(tǒng)各條線路/變壓器上流過有功功率的變化情況。輸入為指定時段內的負荷數據、風電出力數據、光伏出力數據、常規(guī)發(fā)電機組的出力數據，以及線路和發(fā)電機參數等；輸出為計算得到的有功潮流分布，以及“N-1”通過率等指標。

g)電網規(guī)劃方案評估模塊：綜合利用前述模塊的計算結果，實現對電網規(guī)劃方案的評估，通過安全性指標、技術性指標、經濟性指標、可再生能源指標等多維度的指標體系，實現不同方案間的評價對比，從而為電網建設規(guī)劃決策提供參考。

1.3 數據聯系

含高比例可再生能源的電網規(guī)劃決策支持軟件中，各個主要功能模塊通過事先定義好的格式被控制處理程序所調用?？刂铺幚沓绦驈腉UI程序接受用戶控制指令，協(xié)調各個功能模塊以實現所需的功能，并從數據庫/文件系統(tǒng)提取模塊計算所需數據，最后整理計算結果并傳遞給GUI，數據聯系如圖3所示。

圖3 軟件的數據聯系Fig.3 Software data connection

本軟件與外部數據交互通過數據接口從外部讀取Excel、CSV、DAT等格式數據實現，例如BPA數據轉換模塊讀取外部BPA潮流數據文件(DAT格式)，轉換生成概率潮流計算模塊、時序潮流計算模塊所能使用的文件格式(CSV格式)。各個主要功能模塊間的數據交換通過數據庫和中間結果集文件進行，例如隨機因素建模模塊中計算生成風電、光伏出力后，中間結果集存入TXT文件，同步插入到數據庫中，供下一模塊調用。這樣做的目的是防止程序崩潰、意外關機等場景造成計算數據丟失，同時為集成調試提供日志記錄信息。

2 理論方法

下面介紹隨機因素建模模塊、配電網等值模塊、場景生成與削減模塊、概率潮流計算模塊的理論方法及思路。

2.1 隨機因素建模

隨機因素建模模塊包括風電出力特性建模和光伏出力特性建模。

2.1.1 風電出力特性建模

a)采用常用的Weibull分布對風速進行概率建模，得到風速概率密度函數和累積分布函數，以及小時級風速序列。采用最小二乘法對風速模型進行參數估計。

b)為方便對風電出力進行擬合，采用近似一次關系來表征風功率與風速的轉化特性，將風速輸入風電轉換函數，獲得小時級風電出力序列。

c)根據風速概率密度函數、風電轉換函數，推導得到風電出力概率密度函數和累積分布函數，用于分析風電出力的概率特性。

2.1.2 光伏出力特性建模

a)采用Beta分布對光照強度進行概率建模，得到光照強度概率密度函數和累積分布函數，以及小時級光照強度序列。模型參數可以由歷史氣象數據擬合得到，針對不同月份，還可以進一步細化為不同月份不同時段的Beta分布參數。

b)為方便擬合光伏出力，采用近似一次關系來表征光伏出力與光照強度的轉換特性，將光照強度輸入光電轉換函數，獲得小時級光伏出力。

c)根據光照強度概率密度函數、光電轉換函數，推導得到光電出力概率密度函數和累積分布函數，用于分析光伏出力的概率特性。

2.2 配電網等值

a)使用通用停運表描述分布式能源、儲能、可控負荷等隨機因素的概率分布，實現分概率建模。

b)使用Pearson相關系數處理隨機因素之間的相關性，采用高斯Copula來刻畫隨機變量的聯合分布。此處不進行函數選擇或人為指定，因為高斯Copula本身具有簡單實現又能刻畫良好相關性的性質，完全符合工程要求。

c)采用考慮相關性的離散卷積方法對所有停運表進行并聯卷積，以求得將配電網等效為單一節(jié)點后整體注入功率的通用停運表概率分布模型，便于進行接下來的概率潮流分析。

2.3 場景生成與削減

a)場景生成。考慮到電網規(guī)劃中許多隨機因素的相關性，采用Cholesky分解和Nataf變換生成滿足給定概率模型和相關性模型的場景集合。

b)場景削減。提供快速前向選擇法、同步回代消除法、K-means聚類3種場景削減方法。時間選擇準則為：保留場景數較少時選擇K-means聚類；保留場景數較多時選擇同步回代消除法；初始場景數較多時選擇K-means聚類。精度選擇準則：保留場景數較少時選擇K-means聚類；保留場景數較多時選擇快速前向選擇法或同步回代消除法。

2.4 概率潮流計算

a)采用直流潮流模型將交流潮流方程在基準點處線性化。直流潮流模型有利于加快計算速度，但僅能分析系統(tǒng)有功功率；線性交流模型能同時分析系統(tǒng)有功功率和無功功率。

b)采用基于場景分區(qū)的半不變量法開展概率潮流計算。半不變量法概率潮流計算的核心思想是將復雜的卷積運算轉換為半不變量之間簡單的算術運算，從而大幅降低計算過程的復雜度。

3 技術特色

3.1 模塊化的業(yè)務封裝

為了滿足多樣化的電網規(guī)劃業(yè)務需求，便于軟件后期維護管理，采用“高內聚，低耦合”的思想抽象形成7個業(yè)務功能，每一業(yè)務功能設計開發(fā)成為一個單獨的功能模塊，既可以每個功能模塊獨立運行，實現單一的計算功能，也可以多個模塊聯合運行，實現軟件整體的計算功能。

各個功能模塊均通過DLL的形式進行封裝。DLL是微軟公司在Windows操作系統(tǒng)下對共享函數庫概念的一種實現方式，其包含可由多個程序同時使用的代碼和數據的庫，內部存儲有1個或多個已被編譯、鏈接的函數。與普通靜態(tài)程序庫(static library，SL)不同的是，調用SL相當于在程序編譯時直接將代碼加入程序中，而DLL則相當于可執(zhí)行文件，在編寫程序時只需知道它的函數調用接口，函數的具體實現則是在程序運行時再從DLL文件中加載到進程空間，并可供多個進程分別調用。DLL的特征使得它非常適合作為計算程序與前端界面之間的接口，具有以下優(yōu)點：

a)DLL事先編譯、調用時加載的特性使得它不局限于某個特定的編程語言，用C++編寫的DLL可以被C#甚至Java等語言編寫的主程序調用，令程序開發(fā)的選擇更加靈活，可以同時享受到較底層語言的高運算速度和較高級語言在界面設計等方面的優(yōu)勢。

b)將各個計算程序封裝到單獨的DLL中，使不同的計算模塊之間、計算模塊與前端程序之間盡可能解耦。改變模型算法時只需將新的DLL文件覆蓋到舊文件上，只要保持函數調用方式不變，則不需要重新編譯主程序，方便后期的更新和維護。

3.2 豐富的外部開源庫

電網規(guī)劃計算需要進行大量線性代數運算和矩陣運算，其中涉及反復調用線性求解、稀疏技術、矩陣奇異值分解等數學函數方法。含高比例可再生能源的電網規(guī)劃決策支持軟件集成了多種外部開源庫，如Eigen庫、Spectra庫、Boost庫等，這些外部開源庫中含有豐富的數學函數，滿足電網規(guī)劃計算的數學建模求解要求。

a)Eigen庫。Eigen是針對C++語言的跨平臺開源項目，提供完善的線性代數和矩陣處理等相關功能的實現，且所有代碼均為頭文件格式，只需在編譯時加載，程序運行時不消耗額外的計算資源。軟件程序中涉及到的矩陣運算和線性方程求解等功能是借助Eigen工具庫實現的。

b)Spectra庫。Spectra庫也是頭文件庫，只需在編譯時加載。程序將開源的Spectra庫與Eigen配合使用，用于計算Eigen矩陣的奇異值分解。

c)Boost庫。Boost是一批C++程序庫的總稱，目的是為C++語言的標準庫提供補充和擴展，是官方的免費開源工具庫。軟件程序中用到Boost庫中的在頭文件中定義的數學函數，這些數據函數也僅在編譯時加載。

3.3 MVC圖表聯動設計

MVC模式是軟件設計中經常采用的模式，包含模型層、視圖層、控制層。模型層用于封裝程序應用狀態(tài)、處理應用程序數據邏輯等。視圖層負責處理數據顯示，為用戶提供數據展示功能?？刂茖迂撠熖幚碛脩艚换ィ瑢⒛Ｐ蛯雍鸵晥D層聯系起來。基于MVC模式，本軟件設計統(tǒng)一、共用的模型層，實現圖形和表格數據的一致性。當圖形中的數據發(fā)生變化時，通知模型層的數據更新，提示表格控件改變，這樣表格中的數據會自動同步；同理，當表格中的數據發(fā)生變化時，圖形中的數據會自動同步。該模式在為程序編寫提供便利的同時，也為用戶提供了良好的界面體驗。

3.4 多樣化的報表功能

在電網規(guī)劃計算功能完成后，用戶需要通過在界面上直觀看到計算結果來確認其準確性，也常常需要將數據導出下載到本地進行數據的二次加工。為了滿足用戶對報表的多樣化需求，設計開發(fā)了用于展示電網規(guī)劃計算結果的報表功能，包括數據的表格展示、圖形展示及導出。通過梳理電網規(guī)劃工作常用表格形式，將其抽象成報表模板，預先在程序中編制完成對應報表模板。用戶在完成電網規(guī)劃計算后，系統(tǒng)根據預先設置的報表模板自動生成對應報表，提供表格、圖形的雙重展示功能。由于無法保證報表功能覆蓋所有用戶對數據的個性化需求，軟件設計開發(fā)了支持Excel格式的報表導出功能，便于用戶將數據導出后進行二次加工。

4 應用實例

含高比例可再生能源的電網規(guī)劃決策支持軟件已通過廣東電網、云南電網、南方電網未來年份規(guī)劃方案算例測試驗證，計算結果表明該軟件切實可用。

4.1 算例分析

以南方某省級電網P未來某年(Y年)規(guī)劃方案開展計算，驗證分析規(guī)劃方案在大規(guī)模海上風電接入的網架中的薄弱環(huán)節(jié)，并指導對網架結構和海上風電接入配置的優(yōu)化規(guī)劃。

省級電網P在規(guī)劃年份Y年裝機容量為349.25 GW，其中海上風電裝機容量30.15 GW，占比8.6%。算例分析的基本輸入數據由3個部分組成：網架結構DAT文件、海上風電接入數據、電源規(guī)劃周運行模擬時序數據。潮流計算參數見表1，海上風電接入數據、電源規(guī)劃周運行模擬時序數據從高比例可再生能源電力系統(tǒng)電源規(guī)劃軟件讀入。

表1 潮流計算參數Tab.1 Power flow parameters

首先，基于時序潮流計算結果查看規(guī)劃網架存在較大越限可能的線路。典型周的平均負載率和最大負載率排名前15的線路見表2。

表2 平均負載率和最大負載率前15的線路Tab.2 The top fifteen lines with average and maximum load rates

由表2可知，規(guī)劃網架的平均負載率排序靠前的線路和最大負載率排序靠前的線路是一致的，但是平均負載沒有越限的第9至第15條線路，其最大負載率均越限。同時可知，規(guī)劃網架容易出現過載問題的均為220 kV線路和500 kV高壓線路，中低壓線路在時序潮流計算下均不會出現過載情況。

然后，基于概率潮流計算結果查看規(guī)劃網架存在較大越限可能的線路。表3、表4和表5分別列出了電壓等級500 kV、220 kV和110 kV線路前10條傳輸功率波動最大的線路及其相應的信息?？梢钥闯?，在輸電網層面僅有500 kV和220 kV線路在海上風電接入下會出現線路潮流越限的情況，且220 kV線路潮流越限要比500 kV線路潮流越限嚴重。

表3 傳輸功率波動幅值前10的500 kV線路Tab.3 The top ten 500 kV lines with transmission power fluctuation amplitude

表4 傳輸功率波動幅值前10的220 kV線路Tab.4 The top ten 220 kV lines with transmission power fluctuation amplitude

表5 傳輸功率波動幅值前10的110 kV線路Tab.5 The top ten 110 kV lines with transmission power fluctuation amplitude

大部分出現潮流越限的線路是海上風電送出線路，說明網架中海上風電送出線路的容量不足以支撐海上風電的最大容量，因此需要對相應的海上風電送出線路進行擴容。此外，220 kV線路TM1潮流越限，該線路未與海上風電節(jié)點相連但處在海上風電附近，可以推斷該條線路的潮流越限是由于附近的海上風電波動造成的，在進行網架的拓展規(guī)劃時需要優(yōu)先考慮對這條線路增設回路，以確保在海上風電波動下該線路不會出現潮流越限。

通過對比時序潮流薄弱線路與概率潮流薄弱線路可知，兩者識別出來的線路不同。本軟件利用時序潮流計算識別出常規(guī)運行情況下的極端場景和薄弱環(huán)節(jié)，利用概率潮流計算識別出考慮隨機性和波動性情況下的薄弱環(huán)節(jié)，并將兩者結合進行潮流校驗，充分考慮了大規(guī)模海上風電接入的影響。

4.2 軟件實例

高比例可再生能源電力系統(tǒng)電源規(guī)劃軟件和含高比例可再生能源的電網規(guī)劃決策支持軟件集成在一起開發(fā)，操作界面由3個區(qū)域組成，如圖4、圖5所示。軟件界面上方區(qū)域為導航窗口，提供數據庫選項、電源規(guī)劃、電網規(guī)劃、新能源出力模擬、電力系統(tǒng)運行模擬等模塊供用戶選擇。界面左側區(qū)域為方案信息列表樹形結構，界面右側區(qū)域為對應的顯示窗口，用戶點擊不同方案或模塊的樹形節(jié)點，界面右側區(qū)域對應刷新顯示方案或模塊細節(jié)信息。下面以隨機因素建模模塊和概率潮流計算模塊的操作界面為例介紹說明。

圖4展示了隨機因素建模模塊界面。圖4(a)中提供風電、光伏、儲能和可控負荷是否參與計算的復選框，勾選某一類隨機因素的復選框，表示該類隨機因素參與計算；選中復選框后，在其下方對應的文本框輸入對應參數值，設置完成后點擊開始計算即可進行隨機因素建模計算。計算完成后，隨機因素建模計算結果如圖4(b)所示。以風電為例，選中風電復選框后，輸入Weibull尺度參數、形狀參數、切入風速、額定風速、切出風速、風電相關性，計算得到風電等值概率表，表中含有場景分區(qū)編號、概率表變量名稱、節(jié)點名稱、概率表類型、功率因數、功率取值、累積概率等。

圖4 隨機因素建模模塊界面Fig.4 Interface of random factor modeling module

圖5展示了概率潮流計算模塊界面。在圖5(a)中，點擊左側方案框選擇需要計算的方案，可單選或多選，若多選則同時計算多個方案；點擊選擇文件按鈕或手動填寫，獲取DSP軟件的DAT文件路徑后，為用戶提供是否考慮相關性單選框、潮流迭代精度文本輸入框、潮流計算方法單選框和參數文本輸入框，潮流計算方法提供蒙特卡洛模擬、半不變量法、點估計等3種方法，設置完成后點擊開始計算即可進行概率潮流計算。計算完成后，概率潮流計算結果如圖5(b)所示，提供線路有功功率分布、無功功率分布信息。點擊有功功率分布、無功功率分布單選框，輸入起始節(jié)點、結束節(jié)點，設置步長后，點擊查詢，表格中顯示變量取值、累計概率。

圖5 概率潮流計算模塊界面Fig.5 Interface of probabilistic power flow calculation module

5 結束語

電網規(guī)劃決策的科學化、自動化是電力系統(tǒng)規(guī)劃的重要組成部分。由于電力系統(tǒng)逐漸呈現出高比例可再生能源并網特征，傳統(tǒng)電網規(guī)劃決策支持工具暴露出無法有效處理隨機性的缺點。在此背景下，設計開發(fā)了含高比例可再生能源的電網規(guī)劃決策支持軟件，有效考慮了大規(guī)模風光等新能源隨機性對電網規(guī)劃校核計算的影響，彌補了傳統(tǒng)軟件工具的弱點。該軟件具有良好的操作性、可擴展性、可維護性以及人機交互功能，為當下和未來電網規(guī)劃工作的開展提供了有效的決策支持工具。