智能配電網優(yōu)化調度技術研究及應用

盧亞娟

摘要：近年來，電力行業(yè)處于快速發(fā)展和不斷變化的重要階段。為了適應日益擴大的配電網規(guī)模，智能配電網工程正在不斷地開展。電力調度需要研究現(xiàn)有調度系統(tǒng)靈活性、實用性、標準化和仿真性能的不足，積極應用綜合電力預測、調度網絡、分布式發(fā)電等先進技術，搭建智能實時仿真平臺，通過多種手段實現(xiàn)節(jié)能調度目標，應用智能自動化和高精度數(shù)字測量，提高智能配電網調度管理水平。

關鍵詞：智能配電網;仿真平臺;電力調度

1智能配電網優(yōu)化調度的目標和框架

1.1智能配電網調度系統(tǒng)的優(yōu)化目標

智能配電網的調度優(yōu)化方法主要包括分布式發(fā)電、用戶負荷多樣化和綜合態(tài)勢感知[1-2]。在預測配電網發(fā)展趨勢時，可以利用配電網運行分析技術和綜合功率預測技術準確獲取配電網運行軌跡信息[3]。在此基礎上，調度系統(tǒng)可以通過快速在線仿真功能分析計算配電網指標，根據預設的控制策略給出最優(yōu)的調度方式，并向各執(zhí)行單元發(fā)出調度指令，實現(xiàn)配電網的智能控制[4-7]。根據實際運行經驗，可以不斷優(yōu)化和調整策略庫，提高調度系統(tǒng)的自動化和智能化水平。當配電網智能調整不能滿足最優(yōu)調度時，調度員將進行人工干預。

1.2智能配電網的總體框架

智能配電網優(yōu)化調度的關鍵是選擇科學合理的指標體系，該指標體系在態(tài)勢感知、趨勢分析和策略制定中起著重要作用。在對配電網進行綜合感知分析的基礎上，可以根據配電網的實際運行環(huán)境對調度策略進行優(yōu)化和創(chuàng)新。改進后的調度策略需要綜合分析配電網的諸多因素，考慮配電網各組成部分之間的互補性和互動性，保證調度方案的解耦性和并行性。

2配電網調度系統(tǒng)的不足

近年來，廣域測量、能源管理、在線預決策、生產調度等系統(tǒng)從監(jiān)控的角度增強了配電網的調度效果，降低了調度員控制復雜配電網的難度。然而，目前的調度系統(tǒng)仍有以下主要改進方向：

2.1系統(tǒng)靈活性

智能配電網的調度管理需要滿足垂直滲透和水平協(xié)調的基本需求，系統(tǒng)架構需要覆蓋各級調度和各專業(yè)。過去，為了保證配電網的安全穩(wěn)定運行，調度機構、變電站和發(fā)電廠建設了大量獨立的單一定值系統(tǒng)。這些定值系統(tǒng)存在兼容性差、無法快速融入智能配電網整體調度規(guī)劃、缺乏標準化設計結構等缺點。存在定值系統(tǒng)變動、數(shù)據共享困難、缺乏集成性和安全性等問題。，這對配電網的運行維護和調度管理產生不利影響。

2.2功能實用性

電網企業(yè)在保證配電網安全運行的前提下，通過創(chuàng)新和技術升級，不斷提高調度工作的效率和質量。然而，由于資金限制，與調度系統(tǒng)優(yōu)化相關的新服務往往缺乏足夠的資金支持。

2.3標準化推廣

近二十年來，我國大力進行電力系統(tǒng)自動化改造。這期間對電力系統(tǒng)的認知和各種專業(yè)職能的劃分發(fā)生了幾次大的變化，產生了幾個不同版本的電網模型。由于缺乏標準化，調度中心甚至有多套電網模型。不同的調度服務由不同的模型支持，它們很難相互兼容，這使得模型很難集成。此外，電廠和主站應用的調度模型不統(tǒng)一，在電網信息共享和監(jiān)控過程中需要結合多方資源。部分500kV及以上站沒有配備支持RTU數(shù)據格式的PMU測量單元，難以實時、準確獲取關鍵運行數(shù)據。

2.4系統(tǒng)業(yè)務導向

在電力行業(yè)的發(fā)展過程中，調度系統(tǒng)雖然按照專業(yè)功能劃分業(yè)務類型，但劃分是分階段、分批進行的，而不是統(tǒng)籌規(guī)劃。各部門之間缺乏統(tǒng)一的基礎技術體系，不能為監(jiān)控預警、調度計劃、調度管理、糾正控制等提供足夠的技術支持。

2.5實時模擬能力

實時仿真和調節(jié)控制是配電網調度的難點，日益復雜的電網結構給傳統(tǒng)的調度方式帶來了困難。基于經驗的調度已經不能適應大規(guī)模配電網的調度管理，調度系統(tǒng)需要提高實時仿真性能，完善控制功能。這項工作需要大規(guī)模、高水平的計算機軟硬件支持。

3智能配電網優(yōu)化調度的關鍵技術

3.1電力綜合預測技術

在配電網調度過程中，需要及時預測供電負荷和功率，評估配電網運行狀態(tài)，以提高調度管理效果。在實際應用中，負荷和供電預測的準確性較差，尤其是在大型配電網中。因此，在電力預測中，需要使用多種管理系統(tǒng)，采用大數(shù)據技術，將負荷和供電相結合進行電力綜合預測，以提高預測精度。

3.2調度網絡優(yōu)化技術

智能配電網的優(yōu)化調度可以從網絡技術入手，結合電網的供電能力，對配電網架構進行梳理和優(yōu)化。根據時間維度確定不同時期的控制目標，并分別采取相應的措施：超短期目標側重于節(jié)點電壓、失電負荷和開關動作次數(shù);短期目標側重于日最小線損、開關次數(shù)和最優(yōu)節(jié)點電壓;中長期目標側重于每月最小線損、最佳節(jié)點電壓和最小開關時間。配電網的優(yōu)化調度可以通過分別完成超短期、短期和中長期的調度目標來實現(xiàn)。

3.3分布式電源優(yōu)化管理技術

近十年來，配電網中基于光伏發(fā)電和儲能的分布式發(fā)電日益增多，改變了原有配電網的純負荷模式和潮流方向。在優(yōu)化調度過程中，需要充分考慮分布式光伏和儲能系統(tǒng)對配電網潮流的影響。分布式發(fā)電的優(yōu)化管理主要采用實時校正和短期調節(jié)兩種方式。結合電力用戶的需求側響應和大負荷的電力調度，通過提高分布式光伏電池的吸收能力，充分利用分布式光伏電池的日間輸出特性和儲能系統(tǒng)的“調峰填谷”運行模式，可以達到調峰填谷的調度效果。

3.4“源網絡負載”協(xié)調技術

智能配電網的電源、電網框架和負載在空間維度上相互作用?！霸淳W負荷”的短期協(xié)調需要考慮區(qū)域電力平衡，而“源網負荷”的長期協(xié)調需要綜合考慮可再生能源消耗、線損等因素。優(yōu)化調度需要建立不同類型的配電網拓撲，以保證負荷的多樣性，并著重分析饋線之間的相互支持和配電網的整體平衡，以提高配電網的調度效率。

3.5智能在線仿真平臺

南方電網架構復雜：交流/DC線路串聯(lián)，運行方式多種多樣?，F(xiàn)有調度仿真平臺存在穩(wěn)定性不足、離線仿真偏差大、在線仿真性能不足、預警功能不完善等問題。中國南方電網基于分布式數(shù)據中心，借助在線控制、仿真分析、輔助決策等智能功能，實現(xiàn)了調度工作從人工經驗分析向智能調度的轉變。智能在線仿真平臺需要圍繞平臺架構、算法、計算機軟硬件，應用數(shù)字孿生、大數(shù)據、并行計算、內存計算等互聯(lián)網技術，完善實時仿真、自動預警、規(guī)劃、在線檢查等功能。

4智能配電網優(yōu)化調度技術的應用

4.1智能自動化技術

智能自動化技術可以降低電網調度管理的人力需求，實現(xiàn)電網運行信息的高速處理和調度主站、變電站的自動化運行功能。例如，通過實時采集相關參數(shù)、自動檢測和及時報警的故障智能預警功能，可以有效提高電網的運行可靠性。2019年，中國南方電網研究的“機器人模式”實現(xiàn)了35-500 kV電網的調度運行。廣東省調度控制中心開發(fā)的智能機調（AO）系統(tǒng)能夠智能調度復雜電網，具有獨立決策和進化能力。它可以結合運行數(shù)據繪制電網運行知識圖譜，是智能配電網優(yōu)化調度技術的重要應用成果。

4.2高精度數(shù)字測量技術

高精度數(shù)字測量技術的應用，可以實現(xiàn)電網運行的實時反饋，及時發(fā)現(xiàn)不同時期的電量和電量變化，為電力需求分析提供數(shù)據，有效提高電網調度管理的效果。同時，這項技術也有助于發(fā)現(xiàn)竊電行為，輔助電費收取。比如用智能電表代替電磁表，可以大大降低電能計量的難度。

4.3分布式能源發(fā)電技術

在智能配電網發(fā)展規(guī)劃過程中，分布式發(fā)電技術得到積極應用。例如，鼓勵電力用戶科學合理地建立分布式發(fā)電和儲能系統(tǒng)，并將其納入調控范圍，可以改善區(qū)域能源結構，降低高峰時段的供電壓力，提高供電可靠性，節(jié)能環(huán)保，具有良好的經濟性。

5結束語

隨著中國經濟的發(fā)展和人民生活水平的不斷提高，配電網的規(guī)模也相應增加。為了提高電網調度的效率、安全性和可靠性，電網企業(yè)需要建設智能配電網，應用優(yōu)化調度技術，提高電力綜合預測、調度網絡和分布式能源優(yōu)化的技術水平，構建實時仿真分析平臺，提高電力調度的節(jié)能環(huán)保效果，促進智能配電網的可持續(xù)發(fā)展。

參 考 文 獻

[1]楊挺，趙黎媛，王成山.人工智能在電力系統(tǒng)及綜合能源 系統(tǒng)中的應用綜述[J].電力系統(tǒng)自動化，2019，43（1）：2-14.

[2]閃鑫，陸曉，翟明玉，等.人工智能應用于電網調控的關鍵 技術分析[J].電力系統(tǒng)自動化，2019，43（1）：49-57.

[3]程樂峰，余濤，張孝順，等.機器學習在能源與電力系統(tǒng)領 域的應用和展望[J].電力系統(tǒng)自動化，2019，43（1）：15-31.

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