高滲透率分布式電源配電臺區狀態綜合評估

吳 迪，陳 超，龔利武，潘建喬

（國網浙江省電力有限公司平湖市供電公司，浙江 平湖 314200）

隨著分布式電源技術的快速發展，大量分布式電源在配電臺區中得到應用。由于分布式電源接入配電臺區會引起配電臺區的網架結構和潮流方向等發生重大變化。因此，須對配電臺區的運行狀態、網架結構、負荷特性、設備狀態等進行綜合評估，為分布式電源接入配電臺區提供改造建設及在配電臺區合理選點、定容提供參考依據，為優化配電臺區能源結構、提高能源利用效率、促進節能減排、制定用電措施等提供理論支撐，推動分布式電源在配電臺區的用合理利用[1,2]。

1 高滲透率分布式電源配電臺區狀態估計方法

鑒于傳統配電網中量測冗余度較低和線路參數誤差較大的現實情況，本文提出了一種基于多元線性回歸的歷史數據時序關聯性挖掘方法和基于自適應粒子群優化神經網絡算法（adaptive particle swarm optimization-BP,APSO-BP）的配電網狀態估計方法，如圖1 所示。首先，采用多元線性回歸模型建立歷史數據與實時量測的時序關聯關系，并采用遞歸最小二乘法（RLS）實時修正歷史數據和實時量測之間關聯系數，獲得準確度較高電網實時運行狀態的偽量測，作為APSO-BP神經網絡狀態估計器的輸入[3,4]。然后，采用自適應粒子群算法優化BP神經網絡的初始權值和閾值，從而實現BP神經網絡狀態估計模型的優化設計。

圖1 狀態估計流程圖

當前配電網的實時量測信息主要為支路功率量測。本文將歷史狀態信息和實時量測信息作為歷史數據模型的自變量，任一節點i的電壓幅值或者相角作為因變量，設通過最大相關度分析方法提取了T個歷史運行信息，該節點連接了M個功率量測信息，節點i建立歷史數據模型[5,6]。

式中：Uik，φik分別為k時刻節點i的電壓幅值和相角偽量測；為k時刻與該節點相關聯的M個功率量測信息；αi=[αi0,αi1,…,+αiT+M] 為節點i電壓幅值的歷史數據模型參數；βi=[βi0,βi1,…,βiT+M] 為節點i的電壓相角歷史數據模型參數[7]。αi與βi通過RLS方法求得。

采用APSO方法優化BP神經網絡最優權值和閾值的流程如圖2所示。

圖2 APSO-BP狀態估計方法流程

步驟一，構建BP神經網絡模型，初始化基本參數，并準備好歷史數據和偽量測數據；

步驟二，設計粒子結構編碼和維度，并初始化APSO 參數，包括粒子規模、自身學習因子、社會學習因子等參數；

步驟三，計算當前粒子的適應度值，并按照適應度大小排序，更新粒子自身的歷史最優適應度和全局最優適應度；

步驟四，根據粒子自身最優適應度和全局最優適應度，更新粒子速度和位置；

步驟五，判斷尋優過程是否結束，如果未結束，則返回步驟三繼續執行，否則停止尋優，存儲全局最優結果；

步驟六，將全局最優的權值和閾值代如BP 模型中，輸入歷史數據進行狀態估計，從而得到狀態估計結果[8]。

2 高滲透率分布式電源配電臺區特征評估體系

2.1 配電臺區網架特征指標體系

配電臺區網架特征的評估涉及到配電變壓器、配電線路、開關等設備的評估，其中，配電變壓器評估指標包括配電變壓器型號、容量和電壓等級；線路評估指標包括線路容量、類型、長度、供電模式以及供電接線方式；配電開關設備評估指標中包括配電分接箱數量以及漏電保護的狀態等。

2.2 配電臺區分布式電源特征評估指標體系

對配電臺區分布式電源評估主要從裝機指標、功率指標、發電量指標和單戶指標4 個角度出發進行評估。

2.3 配電臺區負荷特征評估指標體系

對配電臺區負荷評估主要從年尺度指標、日尺度指標、負荷率指標3個角度出發進行評估。

3 高滲透率分布式電源配電臺區特征評估仿真

3.1 A臺區狀態估計

A臺區位于浙江省嘉興市平湖市，為了驗證本項目提出算法的有效性，針對A臺區建立網絡拓撲圖，并將其輸入matpower中進行仿真計算獲得算法所須數據，將數據輸入算法中進行狀態估計。A臺區的單線圖拓撲如圖3所示，共有5條線路，37個節點。

圖3 A臺區單線圖

在對A臺區進行狀態估計時，選擇1號節點為臺區的平衡節點，通過狀態估計算法進行計算得到某一個時刻的電壓幅值與相角估計結果如圖4和圖5所示。

圖4 電壓幅值估計結果圖

圖5 電壓幅值估計結果圖

由圖4和圖5的狀態估計結果可知，由于2號節點、9號節點、16號節點、23號節點和30號節點為各自支路的起點，離平衡節點近，所以電壓幅值較每條支路中的其它節點高。從總體上看所有節點的電壓都在穩定運行的范圍內，但是各節點電壓都是低于額定電壓。對比A 臺區電壓幅值和相角狀態估計結果與實際運行狀態結果可知，本項目提出的基于APSO-BP神經網絡算法的狀態估計模型能夠對A臺區的狀態進行高精度估計。

3.2 配電臺區各類特征指標評估結果

3.2.1 配電臺區網架特征

A 臺區的配電變壓器為低損耗變壓器，配變容量為315 kVA，額定電壓等級為380 V。配電臺區進線采用三相四線制，共有5 條支路，最大供電半徑為0.262 km，供電范圍符合配電網標準。

3.2.2 配電臺區分布式電源特征

A臺區內共有37戶裝有光伏，裝機容量97 kWp，分布式電研特征指標評估結果單戶的日發電量最大值可達到10.83 kWh，單戶日平均發電量約為8.32 kWh，每kW 光伏裝機日均發電量約3.18 kWh，A 臺區內所有用戶的光伏年發電量約112334.8 kWh。由圖6可知，A 臺區內的光伏日發電量波動性非常大，受天氣或其它原因影響，圖6 有一部分時間的日發電量幾乎為0。同時，每個用戶因裝機容量的不同，導致日發電量也有較大的差異。

圖6 A臺區內所有用戶分布式光伏日出力曲線

3.2.3 配電臺區負荷特征

如圖7所示A臺區的平均高峰負荷為77 kW，一般出現在6～8月間，最大負荷為103 kW，出現時間為6 月16 日，每天的平均負荷為17.95 kW，遠小于平均高峰負荷和最大負荷。A 臺區每年的用電量為1.541×105kWh，變壓器的最大利用率僅32.7%，變壓器平均利用率為5.7%，變壓器利用率非常低。

圖7 A臺區變壓器年負荷曲線

3.3 配電臺區單項指標評估結果分析

A 臺區的變壓器設備損耗較小，變壓器負荷率低，尚有較大容量裕度，供電半徑合理。

A臺區光伏裝機容量滲透率很高，約為85.6%，單戶日最大發電量10.83 kW，最大出力83.7 kW，出現在中午時段，而此時的負荷較小，出現了功率反送現象。

A 臺區光伏年發電量大于臺區負荷年用電量的1/3，但由于最大光伏出力時段和最大負荷時段不匹配，大部分光伏功率反送電網，降低了用戶的用電經濟性。

4 結束語

本文從配電臺區的網架性能、光伏消納能力兩個角度對配電臺區的性能進行了綜合評估。分別設立網架性能、光伏消納能力為一級指標，通過整數標度法對每個層次的指標進行比較和統計，并通過模糊層次分析法逐層分計算了各項指標的權重和評價結果。A臺區的網架性能“較好”，須提高變壓器的利用率。因光伏能源大量反送功率從而引起臺區電壓大幅升高，須重點關注該臺區下的用戶電能質量。A的光伏消納能力“一般”，主要是因為負荷高峰和臺區光伏出力高峰同時率低，不利于光伏功率就地消納。A 臺區大部分光伏賣給了電網，導致用戶經濟收益也變差，投資收益期變長，須提高投資經營策略。