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1.4长期负荷预测
长期负荷预测对制定大规模配电网投资决策至关重要。由于配电网运行环境发生了显著变化,当前的一些预测方法已经过时,需要新的长期预测模型。文献[14]提出了一种新的长期负荷预测流程,其结构见图4。首先对来自自动读表系统的数据进行处理,考虑温度因素对各类用户进行聚类分析,生成研究区域内的终端用户负荷模型;在此基础上依次进行第一、二阶段预测:第一阶段是传统的负荷总量长期预测,主要是电力、电量需求预测;第二阶段是考虑未来技术(能源效率等)发展的长期预测。
图4新的配电网长期负荷预测流程结构
2网络建模和表示方法
由于智能电网中存在着传统电网中所没有的运行特性和发用电类型,使得网络的建模分析较以往更为困难;同时,由于智能电表的广泛配置,有大量不同量测粒度的数据可用于建模和验证方法的有效性,使得研发新的网络建模算法成为可能,最终可提高网络分析的精度。本节介绍了低压网络建模的一些实用方法,以及如何利用高级信息化系统和智能电表数据提高网络建模的效率及精度。
2.1低压网络建模及应用
由于供热电气化和交通电气化以及分布式发电的增加,对低压(LV)网络的使用方式正在发生变化。为确保现有电网的及时改造且具有成本效益,必须对低压电网进行建模和规划。
低压电网通常由上十万条馈线组成,如果对电网中每条馈线都精确评估其负荷以及所需的改造是相当耗时的。为此,文献[15]提出了一种利用模糊K-中位数聚类方法,将馈线分为有代表性的若干类,以供建模和分析使用,如此处理既可以计及原始馈线的结构和负荷水平,又减轻了对大量低压网络馈线开展分析规划的工作压力。该文利用该方法对荷兰最大配电运行机构Liander的低压网络馈线进行了聚类分析,将88000多条馈线分为94类,其中8类馈线就涵盖了全网近乎1/3的馈线特性;对这几类馈线从电压偏离和过载两个角度评估其风险水平,发现在Liander低压电网中,电压偏离风险程度最高和最低的馈线占比分别为1.54%和92.55%;过载风险程度最高和最低的馈线占比分别为0.97%和96.15%。
大规模低压网络监控手段相对简单,为提高其可观测性,进行分类处理是既实用又经济的方法。文献[16]介绍了一种基于低压配变固有信息的分类方法,所谓固有信息是指那些比较容易获取的、并且在很长一段时间内不会改变或改变很少的信息,如建设环境(地面还是杆上),变压器额定容量,低压馈线出线数,所接用户数目、类型以及总用电量等。该方法流程见图5,给定固有信息,首先利用专家规则将配变分成4类;然后用基于If-Then规则的Mamdani模糊系统关联固有信息和低压网络类型,以此实现分类。低压网络类型按位置分为城市、郊区和偏远地区;按主导用户分为居民、工商业和混合类型。通过该方法将某个具有给定固有信息的新低压配变直接归为某种低压网络类型,其负荷特性可以基于现有配变站组的特性进行估计。应用此方法对英国南威尔士938个配变站进行分类,城市、郊区和偏远地区类型占比分别为59%(58)、14%(128)和27%(252);居民、工商业和混合类型占比分别为63%(592)、31%(287)和6%(59)。据此分类得到的负荷曲线能够有效地体现原低压网络的负荷特征。
图5固有信息分类法流程
2.2信息化系统和智能电表在网络建模中的应用
地理信息系统是低压配电网的主要数据来源,所提供的信息在过去常用于资产管理;现在随着智能配电网的发展,越来越有必要利用现成的GIS数据构建真实的低压配电网模型,以便于分析可再生能源的接入、低碳技术的应用等对电网的影响。大规模低压配电网的GIS数据存在的主要问题是网络不一定完全连通,这样生成的网络模型显然不适宜于潮流计算,为此文献[17]提出了一种转换GIS数据格式的方法,以便构建适于潮流研究的低压配电网模型。首先利用广度优先搜索法分析属于同一馈线的所有线段之间的拓扑连通性,确定一条完全连通的主馈线;其次计算所有孤立线段顶点与主馈线之间的几何距离,确定两者之间最合适的连接点,最终构建一个完全连通的低压网络模型。该方法已成功地用于对英国某居民区500多条低压馈线进行建模,所生成的网络模型被用来分析低碳技术的影响和潜在效益。
信息化系统数据库之间的自动通信对于网络建模、实现高效的电网规划和运行是非常重要的。由于历史原因,配电管理系统的SCADA系统和GIS是相互独立的,虽然服务于同一个电网,但是所存储的信息各不相同。一般采用人工方法实现这2个系统的数据库同步,文献[18]则提出一种新思路,将在SCADA系统和GIS数据库之间自动建立对应关系的问题抽象为一个组合优化理论中的无向图匹配问题,然后利用整数规划方法求解。该项研究成果可用于在两个系统中滤除不一致的数据信息,更好地展示电网的实时运行状态。
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