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

實現(xiàn)智能配電網(wǎng)規(guī)劃的關(guān)鍵在于研究開發(fā)適合其特點的方法與工具。文章基于第23屆國際供電會議規(guī)劃分會（CIRED2015-S5）中的相關(guān)議題，從負(fù)荷模擬和預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)模擬和表示、規(guī)劃中廣泛涉及的電氣計算和分析3個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)測值），而采用節(jié)點負(fù)荷的歷史極大值對配電網(wǎng)荷載能力及電壓分布進(jìn)行校核計算，這樣造成規(guī)劃方案一般都會事先預(yù)留較大的容量裕度，且對配電設(shè)備一般不設(shè)置監(jiān)控手段。在負(fù)荷增長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，可再生能源發(fā)電占比越來越高，造成電網(wǎng)運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，這依賴于對長期歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，以及對實時運行數(shù)據(jù)的監(jiān)測管理，而這又依賴于量測技術(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也將發(fā)生變化，主要體現(xiàn)在以下3個方面：

1）考慮不同的負(fù)荷量測方式和預(yù)測方式。由于可以利用從智能電表獲得的時間序列數(shù)據(jù)，因此可實現(xiàn)基于每小時/每季度的電能計量數(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)了像電動汽車這樣具有潛在高同時率的新型負(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)劃重點必然會逐漸從中壓系統(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、量測和控制手段變化以及規(guī)劃模型的經(jīng)濟(jì)性，在對長期規(guī)劃方案進(jìn)行選擇時，應(yīng)采用負(fù)荷和DG出力的概率模型來模擬風(fēng)險，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)采用概率潮流計算方法，在模型中用概率密度函數(shù)取代一個個確定性的數(shù)值，潮流計算結(jié)果則由期望值及其概率分布組成。

國際供電會議（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個研究分會。其中，配電系統(tǒng)規(guī)劃分會（S5分會）包含以下4個議題：風(fēng)險管理和資產(chǎn)管理、網(wǎng)絡(luò)發(fā)展、配電規(guī)劃、方法及工具。本專題連載分別對應(yīng)上述4個議題，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現(xiàn)區(qū)域、居民負(fù)荷模擬和預(yù)測以及長期負(fù)荷預(yù)測。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)源和量測條件下，配電網(wǎng)規(guī)劃中廣泛涉及的電氣計算和分析中的一些新特征。

1負(fù)荷的模擬和預(yù)測方法

負(fù)荷模擬和預(yù)測的準(zhǔn)確性對配電網(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)及運行經(jīng)驗或者基于給定的假設(shè)（如用電的同時率、各種電器的用電水平）對未來（區(qū)域）負(fù)荷總量進(jìn)行預(yù)測。近年來，隨著配電網(wǎng)中智能電表、**量測系統(tǒng)和低壓網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)的部署，越來越多的小時數(shù)據(jù)可供使用；相應(yīng)地，負(fù)荷模擬和預(yù)測的誤差也越來越低，并且能夠?qū)崿F(xiàn)對基本負(fù)荷單元的預(yù)測，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對低壓配電網(wǎng)運行狀況的詳盡分析。配電網(wǎng)運行機(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)劃和運行面臨更多的不確定性，例如出現(xiàn)了像電動汽車和主動負(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)劃和運行基礎(chǔ)的負(fù)荷模擬及預(yù)測更為復(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，以及長期負(fù)荷預(yù)測。其**點主要體現(xiàn)在充分利用智能數(shù)據(jù)以及建立概率模型2個方面，所介紹的方法均已在實際規(guī)模的電網(wǎng)中付諸實踐。

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)測的可用度及可信度，但同時也出現(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)消費者配置了自動抄表系統(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)測中、長期負(fù)荷需求，還可以分析客戶負(fù)荷曲線，進(jìn)一步實現(xiàn)需求響應(yīng)管理。

在開發(fā)配電層級的靜態(tài)和動態(tài)負(fù)荷模型時，必須考慮采集數(shù)據(jù)中存在的誤差對預(yù)測精度的影響。文獻(xiàn)［7］說明了用于負(fù)荷建模的實際測量數(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)場測量數(shù)據(jù)誤差的主要手段；另外，不同的量測噪聲、數(shù)據(jù)采樣率、有效信息的提取、數(shù)據(jù)（窗口）長度的選擇、濾波技術(shù)的準(zhǔn)確性、對各種負(fù)荷變化的處理方式等都會對測量數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響。

1.2區(qū)域負(fù)荷的模擬和預(yù)測

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)運行機(jī)構(gòu)能夠獲得接近實時的數(shù)據(jù)，但是詳細(xì)量測所需的成本、數(shù)據(jù)的不可量測性以及用戶的隱私權(quán)等問題使得對所有負(fù)荷點進(jìn)行直接量測是不現(xiàn)實的，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。首先，文章提出了基于變壓器所帶*大負(fù)荷量測數(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)建了一個區(qū)域負(fù)荷預(yù)測模型，在沒有單個負(fù)荷點量測數(shù)據(jù)的條件下，該模型可利用配變站下屬數(shù)據(jù)匯總點的量測信息來對配變站下屬所有負(fù)荷點的負(fù)荷大小進(jìn)行預(yù)測。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)運行的集成模式

法國配電公司（ERDF）針對區(qū)域用電需求預(yù)測研發(fā)出一種基于自下而上方法的新工具，能夠在很短的時間內(nèi)模擬出成千上萬個用戶的用電情況，以此來預(yù)測本地用電需求。此方法原理見圖2，通過給定的一組配電網(wǎng)用戶量測數(shù)據(jù)和負(fù)荷曲線模擬結(jié)果進(jìn)行需求評估，其中負(fù)荷曲線是通過電網(wǎng)的靜態(tài)參數(shù)、設(shè)備運行仿真結(jié)果和電能計算結(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)管理會越來越普及，因此負(fù)荷將越來越難以預(yù)測，而利用合適的概率模型模擬風(fēng)險是應(yīng)對未來電網(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)測概率模型，根據(jù)每小時/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)計分布函數(shù)。文獻(xiàn)［11］提出了另一個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)測米蘭A2A地區(qū)一個實際網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷需求。

1.3居民負(fù)荷的模擬和預(yù)測

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)測方法的影響，對這些方法通常要求準(zhǔn)確、靈活，能夠反映實際居民負(fù)荷的重要特征，但同時又必須在計算成本上是可行的。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)計數(shù)據(jù)即可生成每小時的負(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)場測量值為依據(jù)的所謂“自上而下”模型，另一種是以每個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。自上而下模型計算速度較快，對于大多數(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)場景評估的研究場合。

1.4長期負(fù)荷預(yù)測

長期負(fù)荷預(yù)測對制定大規(guī)模配電網(wǎng)投資決策至關(guān)重要。由于配電網(wǎng)運行環(huán)境發(fā)生了顯著變化，當(dāng)前的一些預(yù)測方法已經(jīng)過時，需要新的長期預(yù)測模型。文獻(xiàn)［14］提出了一種新的長期負(fù)荷預(yù)測流程，其結(jié)構(gòu)見圖4。首先對來自自動讀表系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，考慮溫度因素對各類用戶進(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：**階段是傳統(tǒng)的負(fù)荷總量長期預(yù)測，主要是電力、電量需求預(yù)測；**階段是考慮未來技術(shù)（能源效率等）發(fā)展的長期預(yù)測。

圖4新的配電網(wǎng)長期負(fù)荷預(yù)測流程結(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，由于智能電表的廣泛配置，有大量不同量測粒度的數(shù)據(jù)可用于建模和驗證方法的有效性，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，對低壓（LV）網(wǎng)絡(luò)的使用方式正在發(fā)生變化。為確?，F(xiàn)有電網(wǎng)的及時改造且具有成本效益，必須對低壓電網(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，如果對電網(wǎng)中每條饋線都**評估其負(fù)荷以及所需的改造是相當(dāng)耗時的。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，如此處理既可以計及原始饋線的結(jié)構(gòu)和負(fù)荷水平，又減輕了對大量低壓網(wǎng)絡(luò)饋線開展分析規(guī)劃的工作壓力。該文利用該方法對荷蘭*大配電運行機(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；對這幾類饋線從電壓偏離和過載兩個角度評估其風(fēng)險水平，發(fā)現(xiàn)在Liander低壓電網(wǎng)中，電壓偏離風(fēng)險程度*高和*低的饋線占比分別為1.54%和92.55%；過載風(fēng)險程度*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)控手段相對簡單，為提高其可觀測性，進(jìn)行分類處理是既實用又經(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、并且在很長一段時間內(nèi)不會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。應(yīng)用此方法對英國南威爾士938個配變站進(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；其次計算所有孤立線段頂點與主饋線之間的幾何距離，確定兩者之間*合適的連接點，*終構(gòu)建一個完全連通的低壓網(wǎng)絡(luò)模型。該方法已成功地用于對英國某居民區(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)庫之間的自動通信對于網(wǎng)絡(luò)建模、實現(xiàn)高效的電網(wǎng)規(guī)劃和運行是非常重要的。由于歷史原因，配電管理系統(tǒng)的SCADA系統(tǒng)和GIS是相互獨立的，雖然服務(wù)于同一個電網(wǎng)，但是所存儲的信息各不相同。一般采用人工方法實現(xiàn)這2個系統(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)庫之間自動建立對應(yīng)關(guān)系的問題抽象為一個組合優(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。該項研究成果可用于在兩個系統(tǒng)中濾除不一致的數(shù)據(jù)信息，更好地展示電網(wǎng)的實時運行狀態(tài)。

目前，分析網(wǎng)絡(luò)運行狀態(tài)**實用、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)行實時仿真時的主要技術(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時計算能力，因此通常需要采用簡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，實時仿真軟件的步長應(yīng)設(shè)計得相對較大，以實現(xiàn)對大規(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交換延遲。研究結(jié)果表明輸電網(wǎng)更適宜于分塊給多個處理單元并行仿真，但同樣的方式可能會在小規(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和提高數(shù)字信號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)荷對電網(wǎng)所產(chǎn)生的諧波效應(yīng)。文獻(xiàn)［20］介紹了美國電科院的配電網(wǎng)仿真軟件（OpenDSS）中*新開發(fā)的諧波時序仿真功能。文章針對負(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，需要同時在配變站和用戶處安裝智能電表，這在過去很長一段時間內(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算和分析的新方法。

3.1潮流和短路計算

由于分布式電源注入的功率和電動汽車等新型負(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、電動汽車等元素的運行特性，以此反映其注入/消耗功率在時間上的隨機(jī)性；其次，用這些函數(shù)的加權(quán)和來描述某個節(jié)點的運行特性，權(quán)重為各元素對該節(jié)點的影響程度；*后分別用概率潮流方法和蒙特卡洛方法計算全網(wǎng)潮流，計算結(jié)果以概率分布表示。

傳統(tǒng)的短路計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，因此必須在短路計算方法中對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占比和分布場景下對這2種方法進(jìn)行了測試，并進(jìn)行交叉驗證，確定它們的適用范圍和相關(guān)性。在此研究基礎(chǔ)上可形成具有實用價值的簡化計算方法，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)整定計算使用。

3.2低壓網(wǎng)絡(luò)對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)電大量接入對低壓電網(wǎng)影響。首先根據(jù)智能電表每15min測量的數(shù)據(jù)來確定每個節(jié)點**96個點的日負(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)生成一個網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，進(jìn)行潮流計算，利用其結(jié)果評估在給定研究時段內(nèi)每個節(jié)點的過電壓概率和電壓不平衡風(fēng)險。配電網(wǎng)運行人員可以利用這些量化的風(fēng)險針對因接入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)運行的，文獻(xiàn)［25］展示了如何通過饋線閉環(huán)運行來提升低壓電網(wǎng)對新裝PV容量接納能力的方法。文章以英國西北部15個實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種方式運行時的特性，發(fā)現(xiàn)當(dāng)環(huán)接低壓饋線時，若采用饋線對數(shù)與用戶數(shù)為2∶1的獨特方式，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，要針對具體情況做具體分析。

3.3網(wǎng)損的計算和分析

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

配電部門的特點各異，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)置一個不合理的目標(biāo)。

在測量數(shù)據(jù)不足時可通過減少計算次數(shù)來簡化大規(guī)模配電系統(tǒng)的網(wǎng)損評估過程。文獻(xiàn)［27］介紹了不同的網(wǎng)損計算方法，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］提出了一種基于計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法的網(wǎng)損預(yù)測方法。根據(jù)預(yù)計的電能增加情況，無需對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行潮流計算即可預(yù)測配電網(wǎng)絡(luò)中的用電情況和網(wǎng)損。論文指出，對于中、低壓網(wǎng)絡(luò)的整體損耗而言，用此計量經(jīng)濟(jì)模型評估網(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，可以實現(xiàn)不同的配電網(wǎng)規(guī)劃和運行要求。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)一個實際的6kV網(wǎng)絡(luò)（包含284條支路和274個節(jié)點），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)點電壓則由0.79p.u.增加至0.88p.u.。

除了技術(shù)分析，還必須對降損技術(shù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性比較。文獻(xiàn)［30］對實施于英國南部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能、網(wǎng)絡(luò)電壓升級、網(wǎng)絡(luò)自動重構(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切換，或變壓器自動切換配合網(wǎng)絡(luò)閉環(huán)運行。

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)行運行優(yōu)化，并根據(jù)預(yù)定義的規(guī)則對運行狀態(tài)進(jìn)行適當(dāng)修正。在這一模式中，必須考慮在發(fā)生計劃事件或非計劃事件時系統(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、網(wǎng)絡(luò)建模和表示方法、電氣計算和分析3個方面總結(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)的運行效率和供電可靠性。②提高電動汽車、儲能裝置等多元化負(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**管理條例。③在智能配電網(wǎng)規(guī)劃中結(jié)合智能配電市場的組織方式，實現(xiàn)信息通信系統(tǒng)與實際配電網(wǎng)的無縫集成。

建設(shè)智能配電網(wǎng)是滿足日益增長的用電需求、實現(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)的運行效率，不僅要從元件的角度降低電氣設(shè)備的運行損耗，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)級與元件級的運行效率，提高系統(tǒng)規(guī)劃與運行的靈活性，將是本系列文章之五重點研究的問題。