智能配电网的新形态及其灵活性特征分析与应用

3.2 智能配电网的可控性

可控性是配电网在不同时间尺度下通过自身结构和装备的有效控制而调整系统运行状态的能力,是配电网灵活性的物理本源和实现基础. 可控性的提升一方面依赖于配电装备自身可控能力的提高,近年来主要体现在以 SOP、固态变压器(solidstatetransformer,SST)为代表的智能配电网电力电子化趋势;另一方面则依赖于先进运行技术对可控性资源的体量扩充,以微电网、虚拟储能等灵活调度控制技术为其中的典型代表.

其中,智能软开关SOP的基本理念在于采用全控型电力电子装置形成馈线间的常态化“柔性连接”,根据控制指令实时调整相连馈线的功率交换,进而改变系统整体的潮流分布[32] . 与传统开关相比,SOP的控制精度更高、调节能力更强、动作速度更快、故障影响更小,对配电网可控性的提升效果显著[8] . 特别是对配电网灵活性问题来说,SOP 的实时动态响应、精细潮流调节和多时间尺度运行等能力使其能够充当统筹和协调配电网中多来源、多类型、多尺度灵活性资源的桥梁,有效提升配电网对灵活性资源的统筹调度与优化能力.

微电网作为多层级配电网的重要组成部分,通过对其内部不确定性资源、可控资源与负荷需求的整体统筹优化,实现区域内不确定性的就地消纳与能量供需平衡,并对外部电网形成支撑[35] . 以微电网为媒介,大量常规配电网中不可控、不能控或不易控的分布式灵活性资源被统筹纳入配电网调度体系当中,大大扩充了配电网可控性的来源范畴. 通过微电网,这些灵活性资源能够整体响应配电网调度控制指令、支撑系统运行优化、参与市场交易博弈,使微电网成为配电网中不可忽视的可控性与灵活性提升资源[43] .

除了受到上述代表性技术的推动,智能配电网可控性还将与电力市场交易机制密切相关. 利用适当的激励手段,电力用户将从个体利益出发不断调整其用电行为,通过与电网的互动形成全体电力用户的间接可控性,进一步扩展了配电网可控性的概念范畴.

4 灵活性视角下的配电网规划与运行

现有配电网的规划与运行大多以给定典型场景下的确定性分析手段为基础,导致所得优化方案和策略在不确定性运行环境下存在弱化甚至完全失效的风险,凸显了不确定性应对问题的重要意义. 而在灵活性视角下,各种场景下的不确定性应对问题在本质上均可以视为不同时空尺度下的灵活性供需匹配问题,给配电网在复杂环境下的规划、运行与控制问题提供了新的解决思路和研究方向.

4.1 灵活性的量化建模

可控资源的不断丰富使配电网灵活性问题愈发复杂,常规的定性描述方式难以全面、准确地反映灵活性的多维特征,无法适应未来配电网优化调度需要,完备的量化分析手段成为配电网灵活性分析与应用的首要问题. 灵活性的量化旨在运用数学分析方法,以定量方式建立能够精细反映配电网灵活性水平及其复杂属性特征的分析模型,为系统层面的灵活性评估、调度、匹配和优化提供手段与依据. 目前,在大电网层面已经初步建立了具有多维属性的灵活性模型[27,44] ,为配电网灵活性的建模提供了一定借鉴. 但由于其量化特征仍不明显,且更侧重于灵活性的 指 标 式 评 估,在 运 行 调 度 中 的 实 用 价 值有限.

相比而言,配电网所面临的调度场景和资源构成更加复杂,对灵活性量化建模的技术需求也更加丰富,需要其具备:①对不同类型灵活性资源的广泛适用能力,将装备、信息、市场等不同环节与来源的灵活性纳入统一的量化分析框架;②面向不同时间尺度的灵活性建模能力,为暂态、短期、中长期等不同场景下的多类型调度需求提供针对性的分析手段;③考虑物理本质的量化灵活性网络传导能力,使灵活性成为具有定量生产、调度、转移、消耗及交易功能的虚拟物理量;④与现有配电网优化技术框架的兼容能力,使量化灵活性能够作为配电网整体多目标优化问题的组成部分.

由此可见,配电网的灵活性模型实际上涵盖了灵活性的量化方法和传导机制两个层次,其量化模型也可以根据来源范畴的不同从节点灵活性和网络灵活性两个角度来考虑.

1)节点灵活性

节点灵活性是其关联辐射范围内全体灵活性资源综合调节能力的集中表征. 各种差异化的灵活性资源将通过节点实现调节能力的标准化统筹,从而显著降低配电网灵活性的分析与调度难度. 节点灵活性一方面与本地不确定性形成就地平衡,同时还将以节点为单位向外部系统提供灵活性支撑与供应,使其成为配电网灵活性的基本源单位. 文献[44]提出的节点功率模型体现了对节点灵活性的一种典型建模思路,如图4所示. 在节点侧,电源能量供应、负荷能量需求分别被视为正向和反向能量流入,而弃风、弃光等导致的电源出力削减和用户负荷减载则分别被视为正向和反向的能量流失;在电网侧,节点模型以一定的传导效率与外部电网实现能量交互. 这一思路被用于实现节点灵活性的能量、功率、爬坡率三维量化建模,并重点应用于运行问题的分析求解当中[44G45] .

2)网络灵活性

网络灵活性在本质上反映了系统层面对大量分散的节点灵活性进行空间传导和调度利用的能力,如图5所示. 特别对配电网来说,节点灵活性资源和不确定性需求在空间分布上可能差异巨大,需以灵活配电网来为节点灵活性的相互支撑、灵活性资源与需求的优化匹配等提供必要途径,使网络灵活性成为配电网灵活性的重要组成部分,同时也形成了配电网灵活性与大电网灵活性的主要区别之一.

空间连通性是网络灵活性的最基本体现,并可以通过分段、联络开关等拓扑控制装置完成多种连通模式的灵活切换,实现节点灵活性的不同拓扑组合. 在此基础上,通过SOP等电力电子装置实现的柔性可控连通则提供了灵活性的定量、定向转移能力[32] ,从而进一步提升网络灵活性水平. 以高水准网络灵活性为依托,广泛分布的节点灵活性资源能够形成多样化的组合与支撑模式,全面保障了配电网灵活性的充分发掘与有效利用;同时,以网络灵活性为基础的空间传导机制使大规模系统问题能够在空间维度进行解耦,不仅有效降低灵活性问题的分析规模与难度,同时使更加高效的分布式灵活性技术成为可能.

目前,对网络灵活性的研究与应用仍处于最基础的连通性分析阶段,对高级配电网形态下的网络灵活性量化模型研究尚不充分. 尤其对 SOP 等先进的可控传输装置来说,其接入位置、接入容量,甚至多个SOP之间的相对关系都可能对网络灵活性产生截然不同的影响,使其量化问题更加复杂.

总体来看,节点灵活性和网络灵活性构成了配电网灵活性量化模型的基础框架,其他源于信息通信、市场交易等不同层次的技术手段最终都将通过节点或网络影响配电网整体灵活性水平. 这为配电网灵活性量化问题的研究提供了一种可行思路,而如何对这些复杂灵活性特征及相关多层次附加因素的影响进行准确量化则是下一步研究中需要重点解决的问题.

4.2 灵活性视角下的智能配电网规划

高级形态智能配电网的优化规划既包括了网架规划、变电站规划等传统内容,又涵盖了分布式电源、储能装备的优化配置等新问题. 从配电网侧来看,受大量分布式电源随机出力特性的影响,配电网的规划问题与运行问题高度耦合,在规划阶段就必须考虑系统运行策略的影响;从用户侧来看,分布式电源和电动汽车等新设备的灵活接入赋予了用户多重角色身份,使系统运行策略更加复杂. 规划和运行的耦合放大了不确定性的影响,给规划问题的准确分析求解带来了困难.

在灵活性视角下,配电网优化规划问题在本质上成为中长期尺度下、整体系统层面的灵活性供应与需求的量化匹配问题. 此时,系统的灵活性来源主要包括变电站的选址定容、网架拓扑结构设计、配电装备与线路选型等手段,而灵活性需求则主要体现在用户负荷的发展变化、电动汽车和分布式电源的接入增长,以及规划周期内可能出现的设备停运和故障扰动等中长期不确定性因素[46] .

基于灵活性的配电网规划旨在以系统层面的灵活性供需匹配为目标,通过对各种灵活性资源进行优化规划,使配电网具备在中长期尺度不确定性影响下的能量灵活平衡的能力. 同时,通过灵活性供需的准确量化,规划策略的针对性和有效性得以显著增强,并能够根据灵活性需求的增长趋势预期合理安排扩建改造计划,避免投资与资源的浪费. 在灵活性匹配的前提下,配电网在经济性、可靠性和环保性等方面将具备更强的不确定性应对能力,从而确保在全寿命周期内配电网多规划目标的有效实现.

4.3 灵活性视角下的配电网运行

配电网运行问题涵盖了正常状态下的运行优化和故障状态下的自愈控制. 在现有调度框架下,配电网的运行控制手段通常以分布式电源和储能出力调度、网络重构、无功优化等方式为主;在优化目标方面,则以经济目标、环境目标、可靠性目标等较为常见,同时需要根据系统实际情况因地制宜地对优化目标进行协调,即解决多目标优化问题;在约束条件方面,一般包括潮流约束、分布式电源特性约束、资源环境约束等,在某些情况下还需要考虑到用户侧灵活互动等复杂因素的影响. 但是,由于当前优化方法中仍然缺少对不确定性特征的准确认知和分析手段,使传统的运行优化模型趋于理想化,系统的优化运行状态在实际调度周期内难以持续,成为运行优化技术所面临的最大挑战.

在灵活性视角下,配电网的不确定性运行优化问题成为中短期时间尺度下的多层级灵活性供需匹配问题. 其中,灵活性来源主要包括可控电源、储能、联络开关、SOP等物理层灵活性资源,以及微电网、虚拟储能等灵活运行调度手段;而灵活性需求则体现为系统运行中的各种不确定性扰动,如分布式资源快速波动、随机故障扰动、用户负荷需求突发变化等.

基于灵活性的配电网运行技术旨在以系统多层级灵活性供需匹配为目标,通过对各种灵活性资源的优化组合与调度,使配电网具备在不同调度周期下维持功率和能量平衡并自主趋优的能力. 此时,面向运行问题的灵活性模型维度将更加丰富,包括容量、能量、功率、爬坡率等多种性能指标都需要在模型中加以体现. 通过将灵活性匹配关系与系统经济性、安全性和环保性等运行目标相结合,配电网运行优化策略的鲁棒性将显著增强,从而确保清洁能源消纳、运行潮流优化、快速供电恢复等宏观目标的有效实现.

4.4 基于灵活性的分散控制

配电网的电力电子化趋势使其控制尺度愈发精细,以SOP为代表的潮流控制装置已经达到实时响应水平,需要更加快速的控制体系架构来充分发挥其快速调节能力. 围绕运行控制的快速性需求,分散控制架构成为面向配电网高级形态的重要发展趋势[47] . 在分散控制模式下,系统优化控制更多地依靠智能终端之间的相互配合来实现,基于局部信息制定优化策略并实施. 与集中控制相比,分散控制的执行效率更高,同时能够以分布式求解方法解决大规模系统难以集中求解的问题;但与此同时,信息量的局限性将给其控制效果带来一定影响. 因此,分散控制往往与集中控制相协调,通过在多个维度上的灵活配合来发挥其各自优势并实现更好的控制效果.

因此,配电网的分散控制问题同样存在着灵活性的供需匹配内涵,其灵活性源于装备的多状态运行控制能力和智能终端的空间覆盖、同步量测、灵活通信和数据分析能力等,而灵活性需求则体现在量测误差、通信中断等随机扰动,以及就地信息的局限性等方面. 在灵活性供需匹配的前提下,分散控制终端的抗扰能力将显著增强,对保证复杂条件下配电网运行控制的快速性、可靠性与有效性有着重要意义.

5 结语

配电网的发展一直以更好地满足电力用户的需求为目标. 伴随着配电网形态的变化,多重要素融合带来的不确定性特征愈发明显,给配电网整体技术体系都带来了很大挑战. 而配电网灵活性提升技术作为充分发挥系统可控能力、应对复杂不确定性特征的有效手段,其进展已明显滞后于配电网的可控性水平提升. 开展可量化的配电网灵活性技术研究,充分发挥配电网高级形态下的全面可控能力,确保其在复杂不确定性运行环境下的多运行目标有效实现,成为未来配电技术发展亟待解决的问题.

本文从配电网高级形态的现实发展需求入手,定义了配电网层面的灵活性概念,分析了其来源、需求与多维属性特征,对配电网灵活性的可观、可控与量化分析等关键技术进行了探讨,对量化灵活性匹配在配电网规划、运行、控制技术中的应用进行了展望,希望能够对配电网灵活性技术的研究应用提供一些思路和借鉴. 随着智能配电网发展,配电网灵活性将体现出越来越强的现实意义与应用价值,相关理论基础与技术手段的系统性研究亟待开展.

王成山(1962—),男,博士,长江学者特聘教授,主要研究方 向: 智 能 配 电 网 与 微 电 网、 电 网 安 全 性 与 稳 定 性.EGmail:cswang@tju.edu.cn

李 鹏(1981—),男,通信作者,博士,副教授,主要研究方向:分布式发电、微电网与智能配电网的运行、仿真与分析. EGmail:lip@tju.edu.cn

于 浩(1988—),男,博士,工程师,主要研究方向:智能电网与智能配电网运行、仿真与优化. EGmail: tjuyh@tju.edu.cn