主動配電網規劃和運行關鍵技術分析

吳稀西 喇先壽 段紀鵬 方曉曦 馬俊杰

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2312-5042-1887

作者簡介：

吳稀西（1986—），女，碩士，高級工程師，研究方向為電網規劃、新型電力系統。

喇先壽（1990—），男，本科，工程師，主要研究方向為配電網規劃。

段紀鵬（1992—），男，本科，工程師，研究方向為投資管理及配電網規劃。

摘要：在當前能源與環境問題日趨嚴重的背景下，分布式能源被越來越多的人所重視。但是，由于分布式電源自身的特性，以及其間歇性的隨機、波動特性，使傳統配電網絡的靈活性不足，給電網的安全穩定運行帶來了極大的挑戰。近年來，隨著智能電網等相關技術的發展與應用，使配電網絡呈現出一種開放性的特點。但是，在新能源占比不斷增加的同時，新能源接入也給配電網絡帶來了諸多負面效應。主動配電網絡（Active Distribution Network， ADN）就是為解決上述問題而提出的。在主動配網中，新能源接入可使其具有更高的靈活與高效性，并可有效提升其安全穩定程度，降低其對傳統電網的沖擊。對 ADN在規劃、運行過程中面臨的問題與挑戰進行了分析。關鍵詞：主動配電網??示范條件??運行??關鍵技術

中圖分類號：TM73

主動配電網是一種新興的供電方式，它綜合利用可再生能源、儲能裝置、智能控制等多種技術，對其進行主動控制與優化。本項目研究了基于分布式能源（如太陽能、風能、燃料電池等）的接入，以實現對電網的自主調控與優化。能量存儲是指能量儲存裝置（如蓄電池、液流電池等）。電網的接入，可使電網有源可調，最優運行；智能控制就是將人工智能、機器學習等技術引入到電力系統中，使其能夠自主地、最優地運行。

1?ADN規劃

1.1 ADN設備優化配置

在主動配電網規劃中，為了保證系統能夠滿足負荷需求，提高系統的靈活度，對主動配電網進行優化配置是非常必要的。當前，有源電力網設備的最優配置方法有整數規劃、無約束規劃、遺傳算法模擬退火以及動態規劃等。本項目以主動配電網為研究對象，采用整數規劃與非約束規劃相結合的方式，建立主動配電網裝備最優配置模型，以提升配電網的運行效率與精度[1-2]。

1.2 ADN規劃與配電網規劃的融合

分布式電源的接入對配電網絡的規劃提出了新的要求。一方面，由于分布式電源出力的不確定度增大，使配電網絡規劃面臨更多的不確定因素；同時，在市場化進程中，配電網絡的規劃也將受到更多的市場化約束。為此，有必要把有源電力網絡的規劃和配電網絡的規劃有機地結合起來，才能更好地解決今后配電網絡所面對的各種問題。當前，主動配網規劃主要采用兩種方式：（1）將主動配網規劃與配電網絡相分離，兼顧分布式電源接入。在此基礎上，將有源電力網絡規劃作為配電網絡規劃的子問題加以解決。本項目提出的主動配網方案能夠有效地應對主動配網的不確定問題，然而，新能源出力的預測誤差卻忽視了主動配網規劃中蓄能接入容量的主動配網規劃等約束條件。（2）主動配電網絡與主動配電網絡相結合，將主動配電網絡從配電網絡中分離出來。同時，將分布式電源與新能源出力的不確定因素引入到配電網絡模型中。將會對 ADN進行合理的配置（如圖1所示）。

2 ADN運行控制

主動配電網的操作控制可以劃分為負荷控制與主動控制兩大類。負載控制就是通過對配電網絡中的負載進行分析，根據系統中分布式電源的出力特征和負載特征，對分布式電源進行最優的功率分配，從而實現與電網的協調。隨著新能源比例的不斷增加，主動配電網的運行控制面臨著新的問題與挑戰。為實現主動配網的柔性互聯與友好交互，需對傳統配電網絡中各類設備進行統一協調與管理，以達到多目標最優求解。例如：在分布式電源局部控制或者在直流配網中采用電壓/無功兩個層次，最大限度地發揮新能源出力的特點以及配電網中各類設備的工作特點。在傳統的配電網絡中，通常僅考慮源、荷兩方的協同協作。但是，受電力波動、間歇性等因素影響，主動電網中新能源出力的隨機性，使得大量新能源接入到配電網絡中，會產生協同效應。為此，需要綜合考慮多目標，如配電裝置、負荷運行特點等，對其進行優化控制。主動配電網是主動配電網的一項關鍵技術，為主動配電網提供靈活的組網與友好的人機交互。其中，強化學習、知識圖譜、深度神經網絡、深度學習等是近年來發展起來的一種新方法。加強學習就是在不斷地與外部環境相互作用的過程中，不斷地提高自己的學習能力。知識圖譜是一種可以用來刻畫和表示知識內容的圖方法。深度學習是近年來興起的一種機器學習方法。針對主動配網的運行控制問題，提出采用動態電壓/無功調節技術，以改善主動配網的安全、穩定運行；通過對光伏出力曲線的優化，實現了對分布式電源的合理配置；為改善配電系統的安全可靠，可將柔性直流輸電技術應用于配電網絡的調控與控制中[3-4]。

3 ADN調度優化

3.1可再生能源消納

在存儲可再生能源方面存在兩大難題。首先，如何解決新能源消納能力不強、消納能力不強等難題。其次，如何降低新能源對配電網絡的沖擊，又能保證配電網絡的安全、穩定運行。針對前者，本項目擬通過降低新能源發電功率波動所帶來的備用容量需求，來抑制新能源發電的波動性。針對后一種情況，可以采取多種措施來降低可再生能量的存儲，具體敘述如下。

一是在保證電網安全穩定運行的情況下，適度地增大備用容量。在不考慮存儲費用的情況下，為了提高系統的備用容量，需要對各種儲能資源在電網中的分布進行合理規劃。實現了對可再生能源發電量的預報。二是在對可再生能源發電量進行預測時，采用修正系數、光滑系數等方法，降低了預報的誤差。三是對已有的配電網進行有效的整合。例如：在配電網絡中，如何對已有的負載進行合理的利用，以改善配電網絡中分散電源的功率預報的準確性。第四，要發揮分散供電的優點。

3.2 ADN內分布式電源優化運行

在主動配電網中，配電網的供電水平取決于多種因素，如何優化配電網的經濟性能是配電網的最佳運行狀態。這是決定其安全性與穩定性的一個重要因素。在優化過程中，主要采用敏感性分析法和整體規劃法兩種方法。在此基礎上，提出了一種基于敏感性分析的最優控制算法，即通過對各個設備的工作狀況進行分析，從而對系統中各個設備間的相互作用進行分析。獲得一條界限，以確定系統操作的弱點。即通過調整各裝置的運行參數，從而達到改善整個系統性能的目的。在決定配電網等級時，可采用敏感性分析法或整體計劃法來決定配電網水平。敏感性分析法能夠綜合考慮各裝置的工作狀況和各因素對系統的影響程度，從而決定其出力大小。

3.3可再生能源出力預測

目前，可再生資源的生產已有兩大類。一是以歷史資料為基礎，如歷史回歸分析、時序分析等；二是以隨機過程為基礎，如灰色預測、 BP神經網絡等。在這種模型中， BP神經網絡模型是比較常用的一種，它有 Elman神經網絡模型和小波神經網絡模型。本項目提出的新能源消納能力預測方法，可以滿足多個應用場景下新能源消納能力的需求。雖然神經網絡對于新能源發電之預測有其優越性。但其不足之處在于：（1）網絡訓練樣本少，易產生錯誤；（2）神經網絡在學習時易出現局部極小現象；（3）神經網絡的誤差隨預測誤差的增大而增大，從而降低了預測的準確性。

4.1可靠性指標

當前，主動配電網的可靠度評估方法主要有兩個方面：一是針對新能源接入的主動配電網可靠性評估；二是探討了能量儲存裝置對電力系統的可靠度的影響。針對電網互聯對電網可靠度的影響，部分學者提出了基于蒙特卡洛仿真的電網可靠度評價方法，但其僅對已有信息進行估計，無法反映電網規劃與運行方案對電網可靠度的影響。本項目提出了一種新能源發電系統的新能源發電系統，并對其進行了仿真分析。然而，現有研究僅考慮新能源出力的不確定因素，未能體現儲能裝置對電力系統可靠性的影響。因此，在主動配電網的規劃與運行中，需要綜合考慮儲能裝置對電網可靠度的影響，即新能源出力的不確定度與能耗。在此基礎上，本項目將新能源出力的不確定因素納入其中，并綜合考慮新能源出力和負荷的相互關聯，并結合儲能裝置對系統運行狀態的影響。

4.2環保性指標

ADN的環境評價指標主要有：環境污染與資源消耗。因此，對 ADN進行環境效益評估是十分必要的。從能源消費角度看，分布式能源及儲能裝置對電網的整體效益有較大的影響。因此，對 ADN的環境友好度進行評價是十分必要的。在對資源消費進行評價時，可根據系統運行過程中各類能耗占能耗總量的比重來確定。在評價時，要考慮到可再生能源產生的環境效應和風電、光伏發電對環境的影響。有源網絡的工作方式分為有源工作方式和無源工作方式。在主動工作方式下，由于工作狀態的改變，使其工作方式能夠適應各種要求，因此具有很好的彈性和適應性。無源方式以其工作狀態為依據，可控性強、穩定性好。為度量主動配電網的環保程度，需要對其在規劃與運行階段進行綜合評價[5-6]。

5結語綜上所述，主動配網中新能源出力具有隨機性、波動性、間歇性等特點，給配電網絡的安全穩定運行帶來極大的挑戰。針對上述問題，本項目擬開展如下研究：（1）通過對分布式電源的合理布置，以及對分布式電源的優化配置，實現分布式電源的高效利用，提升配電網絡的靈活性；（2）以智能電網為手段，對各類資源（如電動汽車充電設施、分布式能源發電等）進行優化配置，以提升系統運行效率為目標；（3）針對主動配電網中可再生能源的靈活調控問題，以保障主動配電網的安全、穩定運行為目標，從主動配電網的規劃與運行兩個角度，開展主動配電網的關鍵技術研究，為主動配網技術的發展與應用奠定基礎。

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[6] 李鵬，王子軒，侯磊，等.基于重復博弈的區域綜合能源系統優化運行分析[J].電力系統自動化，2019，43（14）：81-89.