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摘要：配电网是电力负荷与大电网的中间环节，智能电网的发展需要配电网优化调度。分布式发电，冷、热、电联产等多种供能方式及微电网以不同的并网方式接入配电网运行。各种大容量动态负荷如电动汽车充放电设施、电动机、空调的接入改变了配电网的运行特性，影响了供电可靠性和电能质量。早些年来，国内外学者对输电网进行了智能调度的研究，关注安全稳定运行、风险防御等内容。近些年来，配电网调度也得到关注，但由于配电网量测信息的数量和质量不高，给智能调度带来困难，目前主要根据经验实现调度，或处于“盲调”状态。由于配电网多辐射结构、开环运行方式的特点，无法直接采用大电网的调度方式和策略。基于此，本文对智能配电网优化调度设计及关键技术进行分析。
关键词：智能配电网；优化调度；关键技术
1智能调度的基础
配电网态势感知是智能配电网优化调度前提，只有对配电网的运行状态进行全面感知后才能把握配电网的运行规律和特性，进而预见配电网的未来运行趋势。配电网的趋势分析是配电网调度策略制定的关键依据。配电网态势感知和配电网运行趋势分析是进行智能配电网优化调度的两大基础。
1.1配电网态势感知
配电网态势感知过程分为态势要素采集、多源信息融合、配电网态势预测3个阶段。态势要素采集是获取被感知对象中的重要线索或元素。主要依赖配电网的传感器、测量装置、监控系统等实现。传统配电网包含的元素较少，测量手段简陋，数据量较小，而近些年兴起的主动配电网元素丰富，发电种类、负荷类型划分更加精细。配电网新元素的出现，态势要素采集范围得到不断扩展，包括分布式电源、用户电量、主要配电设备以及可控负荷监测等，还包括与发电和用能相关的气象、环境等影响因素。感知结果为配电网预测、趋势分析做准备。涉及的业务系统有配电自动化管理系统、电动汽车管理系统、用电信息系统、负荷控制系统等，这就需要对多源海量数据信息进行融合和处理。
针对配电网不同的量测或控制系统，生成的数据类型和表征的信息特征也不同。有表征配电网运行状态的数据采集与监控(SCADA)数据，有表征配电网设备状态的状态监测数据，有用于营销的计量数据等，这些数据通过信息交换总线可以有机的融合到一起，实现多源信息融合。一方面可以解决单种配电网量测配置不足，另一方面冗余的量测数据可以用来实现配电网状态估计。
配电网态势预测包括发电预测、负荷预测和运行态势预测，它们是进行智能配电网趋势分析的基础。精细化负荷预测和高精度的新能源发电预测已经应用于区域配电网的能量控制。对于大范围智能配电网，各独立能量体功率预测的简单叠加会导致误差累积效应，能量的综合预测可以很好地弥补这一不足。
1.2配电网运行趋势分析
配电网运行趋势分析主要是根据配电网当前的运行状态，考虑电网电源、负荷、运行方式以及外部环境可能发生的变化，预测配电网的运行趋势和未来状态，为调度员提供决策参考。
2智能配电网优化调度的功能设计
2.1分析配电网优势
从智能配电网的管理系统、信息系统、监控系统、网络运行系统以及智能配电网中设备的运行状态等方面对智能配电网的优势进行分析，只有对这些方面进行科学合理的研究，才能够对智能配电网的整体优势进行客观的评价。
2.2主动完成调度与优化
主动对配电网进行调度与优化指的是基于智能配电网优化目标的基础上对智能配电网进行调度与优化。智能配电网的调度与优化主要通过以下2种形式进行：一种是对目前智能配电网的运行情况进行分析，根据智能配电网在运行过程中的薄弱环节制订相应的计划；另一种形式是通过对未来智能配电网的发展趋势进行预测，对当前的智能配电网调度以及优化制度进行完善。
2.3被动完成调度与优化
被动完成调度与优化指的是在配电网运行的过程中，某一环节出现问题须优化时，被动激发出的优化调度制度。由于在智能配电网运行的过程中，不同时间段所对应的调度优化方案也不同，所以，相关人员在进行优化调度的过程中，应对智能配电网的运行时间、运行状态以及设备系统的负荷量等因素进行综合分析，制订出科学的调度方案，最终达到优化的目的。
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2.4配电网络的优化调度
在对智能配电网进行优化调度的过程中，首先应对智能配电网中的接线类型进行分析；其次，对智能配电网在不同负荷承载量以及不同负荷类型中存在的问题进行研究，并制订出相应的优化方案；最后，对制订出的优化方案进行科学的实施，如将优化方案中的目标分为几个阶段，其中包括长期目标、短期目标以及中长期目标等，一步步完成阶段性目标，进而实现对智能配电网的最终优化。
2.5分布式电源优化与调度
在对分布式电源进行优化与调度的过程中，主要通过态势感知的方式对智能配电网中分布式电源的运行状态以及分布式电源发电模式进行预测。根据预测的结果制订出相应的优化策略。分布式电源优化的最终目标是将能源利用率最大化，并进一步降低分布式电源在运行过程中对智能配电网的影响程度，进而增加智能配电网在运行过程中的安全性以及高效性。
2.6负荷优化与调度
智能配电网中的负荷类型主要包括可控负荷以及常规负荷类型，并且不同的负荷类型在不同时间段中的负荷量也不同。所以，在对智能配电网中的负荷进行优化过程中，应对负荷类型以及负荷量进行综合考虑，并建立相应的经济模型和在不同情况下负荷量对智能配电网的影响程度。在对以上这些因素进行综合分析之后，制订出科学有效的智能配电网负荷优化方案。
2.7人工辅助与决策
由于智能配电网在运行过程中涉及的情况比较复杂，仅靠科学技术无法对智能配电网进行全面地完善，这时就需要通过人工辅助的力量，对智能配电网的实际运行环境以及用户的用电效果进行实地调查。并将最终的调查结果记录下来，与智能配电网系统的运行状态相结合，对智能配电网的优化策略提出相应的建议，帮助智能配电网中的运行人员做出科学的决策。
3智能配电网优化调度的关键技术
3.1优化目标构建技术
将配电网指标体系作为优化调度的基础，依据调度业务、可优化性分析，确定不同时间段优化的目标、手段，通过配电网的运行现状、网架状况等实际数据设定配电网优化的目标。具体而言，就是分析指标体系中的调度业务、可优化分析业务，形成具体的映射关系。将可优化性分析细化为指标类型分析、可计算性性分析、权重分析；将调度业务划分为调度关注业务指标分析、配电网时间尺度分析2部分，以此完成优化调度目标。优化调度的实际目标就是提高配电网运行的稳定性，进而提高输配电的质量以及经济效益，但在不同的阶段中，优化的实际权重存在一定的差异，短期、中长期、长期的经济性权重相对较大，而实时、超短期的可靠性性权重较大。
3.2能量综合预测技术
配电网综合能量管理中，配电网运行态势、负荷预测、发电预测是基础，个体的新能源发电预测、负荷预测能够有效满足能量控制。但由于独立的能量体会产生一定的预测叠加，使数据存在误差，不能满足大中型配电网的能量管理，因此须修正单独的能量体，降低能量预测的误差。
通过电动汽车监控系统、负荷管理系统、用电信息系统、配电自动化系统等，将大量的信息、数据融合在一起，并进一步完成处理，抽取其中影响能量体的因子，以此实现综合能量预测。完成能量综合预测技术的修正以后，能够有效地提高预测的准确性，尤其是在超短期、短期的优化调度中，发挥着不可替代的作用。
3.3网络优化调度技术
梳理配电模式是网络优化调度技术的关键，结合对配电网供电能力的实际分析，网络优化调度技术可以将其分为超短期、短期以及中长期等子目标，然后分别对各个子目标实时针对性的优化调度措施。对于超短期的优化调度来说，须重视开关的动作次数、电压质量以及调度、失电负荷等；优化调度短期的实际内容包括开关动作次数、最优电压质量和最低的日线损电量；中长期的优化调度，主要关注最少的开关次数、最优电压质量、用户最少用电量以及月度线损的最低电量。通过时间的划分，协调网络优化调度的内容、项目，进而实现整体智能配电网优化调度的目标。对于优化调度多样性、微电网、分布式负荷的网络动态，可以通过负荷曲线特征、发电曲线特征等数据，解耦多个时段，进而优化静态网络中多个断面的技术问题。
3.4负荷优化调度技术
根据数据的历史信息，可以将符合优化调度的技术目标分为超短期预测、短期预测以及中长期预测，结合电价调节机制、负荷控制以及预测的实际结果，完成对负荷侧可调资源的预测工作。负荷优化调度技术根据负荷侧可调资源以及相关的预测机制，制订针对超短期预测、短期预测以及中长期预测的优化调度方案，即超短期的预测目标为最大限度地缩小操作范围；短期与中长的优化调度内容具有一致性，其目标就是降低峰谷差值与线路的最大负荷。
3.5分布式电源优化技术
可再生能源是分布式电源优化的主要目标，要对整个配电区中的分布式储能、分布式电源进行能量管理以及优化控制。分布式电源优化技术包括实时修正、短期调度控制2种方式，结合实际情况制订不同的优化策略。目前，调度控制方式是通过负荷预测曲线、未来24h电源预测曲线制订调控策略的，在不同的时间段中，结合可调度的负荷量选择恰当的配电网运行场景，并制订具体的储能充放电技术。另外，实时修正方式需要结合储能状态、系统运行情况以及综合能量的超短期预测，对电源进行实时滚动修正。
3.6源—网—荷互动协调机制
智能配电网的源—网—荷互动性主要是建立空间尺度的互动，但在不同的时间尺度上，互动的范围和方式有所不同。短时间内主要考虑区域能量的短期平衡，而在长时间尺度下要考虑可再生能源的消纳和能量传输的损耗。在空间尺度上，则包括配电台区的就地平衡—馈线间的互供—配电系统的区域协调机制。通过建立多种类型分布式电源、不同拓扑结构配电网与多样性负荷之间的优化调度模型，实现配电网源—荷互动、网—荷互动和源—网—荷互动，最终实现配电网的整体高效运行。
4智能配电网优化调度的实际应用
自开发完成智能配电网优化调度以后，A城市进行了试点应用，该区域中历史最大负荷为740MW，10kV馈线126条，110kV变电站3座，220kV变电站1座，总面积约9km2。智能配电网优化调度系统于2014年开始投入使用，考虑到城市居民对用电质量的需求，选择最优的优化调度措施，合理安排106项停电计划，进行114次有调整配电运行的方式，进而有效提高了日常的供电质量。在应用智能配电网优化调度系统以前，供电电压的合格率为98.96%，综合线损率为6.32%，峰谷差值率为38.7%，而应用智能系统以后，电压的合格率为99.98%，综合线损率为4.41，峰谷差值为23.76%。
结语：
综上所述，随着人们对智能配电网运行质量的要求不断提高，如何对智能配电网制订出科学合理的调度优化方案成为了有关人员重点关注的问题。本文通过对智能配电网中的调度优化方案以及关键技术进行分析，提高了智能配电网的运行质量。由此可以看出，对智能配电网进行优化以及技术分析，能够为智能配电网今后的长期稳定发展奠定基础。
参考文献：
[1]于力.考虑微电网接入的智能配电网优化运行与控制方法研究[D].湖南大学，2016.
[2]陈春.智能配电网自愈控制关键技术与方法研究[D].湖南大学，2016.
论文作者:刘宏书
论文发表刊物:《电力设备》2017年第31期
论文发表时间:2018/4/18
标签：配电网论文; 智能论文; 负荷论文; 分布式论文; 能量论文; 目标论文; 态势论文; 《电力设备》2017年第31期论文;