配電系統(tǒng)中變電站智能化升級(jí)策略

譚嫣，孫磊，齊峰，向麗玲，龍?chǎng)终裰牵母Ｋ?/p>

(1.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心，廣州市 510600；2.浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院，杭州市 310027)

配電系統(tǒng)中變電站智能化升級(jí)策略

譚嫣1，孫磊2，齊峰2，向麗玲1，龍?chǎng)?，林振智2，文福拴2

(1.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心，廣州市 510600；2.浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院，杭州市 310027)

代表變電站技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的智能變電站是智能電網(wǎng)的重要組成部分。智能變電站的配置對(duì)系統(tǒng)安全與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要影響，是值得研究的重要問(wèn)題。在此背景下，研究了計(jì)及可靠性的配電系統(tǒng)中變電站智能化升級(jí)問(wèn)題。首先，以變電站智能化升級(jí)成本和用戶(hù)停電損失之和最小化為目標(biāo)函數(shù)，考慮系統(tǒng)平均停電時(shí)間(system average interruption duration index，SAIDI)和電量不足平均值(average energy not supplied，AENS)這2個(gè)可靠性指標(biāo)不超過(guò)給定閾值等約束條件，構(gòu)建了配電系統(tǒng)中變電站的智能化升級(jí)優(yōu)化模型。之后，發(fā)展了針對(duì)配電系統(tǒng)故障的故障清除模型，提出了評(píng)估用戶(hù)停電時(shí)間的比較準(zhǔn)確的方法。接著，對(duì)用戶(hù)停電時(shí)間和用戶(hù)停電損失函數(shù)進(jìn)行線(xiàn)性化處理，得到變電站智能化升級(jí)問(wèn)題的混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃模型，并采用高效商業(yè)求解器求解。最后，以IEEE RBTS-Bus 4配電系統(tǒng)和丹麥某中壓配電系統(tǒng)為例來(lái)說(shuō)明所提方法的基本特征。

配電系統(tǒng)；智能變電站；可靠性；停電時(shí)間評(píng)估；混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃

0 引 言

配電系統(tǒng)供電可靠性與用戶(hù)對(duì)電力服務(wù)的滿(mǎn)意度密切相關(guān)。在采用電力市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)的國(guó)家或地區(qū)，電力監(jiān)管機(jī)構(gòu)會(huì)按照相關(guān)監(jiān)管條例對(duì)沒(méi)有滿(mǎn)足供電可靠性指標(biāo)的配電公司實(shí)施經(jīng)濟(jì)懲罰[1-3]。因此，在配電系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行中，如何提高配電系統(tǒng)可靠性、減少停電事故的發(fā)生頻率和停電時(shí)間是配電公司關(guān)心的重要問(wèn)題。現(xiàn)有的供電可靠性大多以停電時(shí)間或停電頻率為基礎(chǔ)，如系統(tǒng)平均停電頻率指標(biāo)(system average interruption frequency index，SAIFI)、系統(tǒng)平均停電時(shí)間指標(biāo)(system average interruption duration index，SAIDI)、電量不足期望值(expected energy not supplied，EENS)和電量不足平均值(average energy not supplied，AENS)[4-7]。

采用智能變電站可明顯減少事故停電時(shí)間[8-9]。在國(guó)家電網(wǎng)公司發(fā)布的企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《智能變電站技術(shù)導(dǎo)則》中，給出了智能變電站的明確定義[10]，不過(guò)國(guó)際上尚沒(méi)有公認(rèn)的、統(tǒng)一的定義。無(wú)論如何，智能變電站在智能電網(wǎng)建設(shè)中的核心地位在電力系統(tǒng)領(lǐng)域中已得到廣泛認(rèn)可。智能變電站具有較高的自動(dòng)化水平，可以有效改善供電安全性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性和電能質(zhì)量。

在智能變電站方面，國(guó)內(nèi)外已有相當(dāng)多的研究報(bào)道。文獻(xiàn)[10]比較了中歐智能變電站的發(fā)展歷程，討論了中歐智能變電站發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢(shì)。基于實(shí)時(shí)數(shù)字仿真系統(tǒng)，文獻(xiàn)[11]提出了智能變電站二次系統(tǒng)的一種動(dòng)模試驗(yàn)方法，適用于保護(hù)裝置功能試驗(yàn)、二次系統(tǒng)特殊試驗(yàn)、差動(dòng)保護(hù)同步性測(cè)試和二次系統(tǒng)整體測(cè)試等。文獻(xiàn)[12]采用以太無(wú)源光網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(ethernet passive optical network，EPON)處理數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸挿峙鋯?wèn)題，分析了采用EPON方式構(gòu)建站內(nèi)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和視頻系統(tǒng)的可行性和經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)[13]介紹了新一代智能變電站頂層設(shè)計(jì)的內(nèi)涵和方法，并提出了基于質(zhì)量功能展開(kāi)法(quality function deployment，QFD)和全生命周期成本(life cycle costs，LCC)相結(jié)合的變電站整體集成設(shè)計(jì)模式。文獻(xiàn)[14]提出了一種智能變電站自動(dòng)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案，并闡述了其中所包括的6項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，即面向間隔的縱向集成裝置實(shí)現(xiàn)技術(shù)、基于并行冗余協(xié)議(parallel redundancy protocol，PRP)的網(wǎng)絡(luò)冗余技術(shù)、基于服務(wù)的主子站遠(yuǎn)程交互技術(shù)、變電站遠(yuǎn)方全景觀測(cè)技術(shù)、分布式應(yīng)用技術(shù)和系統(tǒng)維護(hù)可視化技術(shù)。文獻(xiàn)[15]研究了智能變電站的站內(nèi)信息流，包括測(cè)量信息流、控制信息流、保護(hù)信息流和監(jiān)測(cè)信息流，提出了一種融合測(cè)量、控制、保護(hù)、監(jiān)測(cè)和計(jì)量等功能的全站信息流架構(gòu)，并在國(guó)家電網(wǎng)公司新一代智能站示范工程中得到了應(yīng)用。文獻(xiàn)[16]研究了智能變電站二次設(shè)備信息模型的工程應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化校驗(yàn)技術(shù)，分別從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)模型校驗(yàn)算法這2個(gè)方面提出了基于可擴(kuò)展模板和規(guī)則的靜態(tài)校驗(yàn)方法、基于雙層嵌套哈希表模型相互一致性校驗(yàn)方法和基于內(nèi)存樹(shù)比對(duì)的動(dòng)態(tài)校驗(yàn)方法。文獻(xiàn)[17]提出了智能變電站二次設(shè)備的效能評(píng)估方法，從可用性、可信性和固有能力這3個(gè)方面構(gòu)建了效能評(píng)估模型，并針對(duì)3臺(tái)合并單元對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證。文獻(xiàn)[18]介紹了所研制的智能變電站站域保護(hù)控制裝置，特別是硬件和軟件實(shí)現(xiàn)方法。智能變電站有很多先進(jìn)功能，包括變電站自動(dòng)運(yùn)行控制、設(shè)備狀態(tài)檢修、復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài)下的自適應(yīng)、分布式協(xié)調(diào)控制、智能分析和優(yōu)化決策[19]。這些功能是在基于高速以太網(wǎng)、采用IEC 61850標(biāo)準(zhǔn)的通訊系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)的，可以在過(guò)程層(process level)和廠(chǎng)站層(station level)實(shí)現(xiàn)對(duì)全部數(shù)據(jù)的管理[20]。綜上所述，雖然到目前為止就智能變電站運(yùn)行方案、信息模型、效能評(píng)估等方面已有不少研究文獻(xiàn)，但在變電站智能化升級(jí)策略方面尚沒(méi)有系統(tǒng)的研究報(bào)道。

針對(duì)在現(xiàn)有配電系統(tǒng)中傳統(tǒng)變電站需要向智能變電站過(guò)渡的需求，本文發(fā)展變電站智能化升級(jí)優(yōu)化模型和求解方法。所構(gòu)建的變電站智能化升級(jí)優(yōu)化模型有以下特點(diǎn)：(1)對(duì)智能變電站的數(shù)量和位置同時(shí)優(yōu)化；(2)考慮了系統(tǒng)平均停電時(shí)間、電量不足平均值這2個(gè)可靠性指標(biāo)約束；(3)包括了故障清除模型，其針對(duì)線(xiàn)路故障條件并以最小化電量不足期望值為目標(biāo)，用于確定故障區(qū)內(nèi)候選故障線(xiàn)路的最優(yōu)檢測(cè)順序；(4)采用分段線(xiàn)性函數(shù)描述用戶(hù)停電損失，并通過(guò)引入輔助變量將其線(xiàn)性化處理，即轉(zhuǎn)化為包括一個(gè)等式和若干不等式的線(xiàn)性模型；(5)系混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃模型，可采用高效的商業(yè)求解器求取全局最優(yōu)解。最后，以IEEE RBTS-Bus 4標(biāo)準(zhǔn)配電系統(tǒng)和丹麥某實(shí)際10 kV配電系統(tǒng)為例說(shuō)明所發(fā)展的模型和方法的基本特征。

1 變電站智能化升級(jí)的優(yōu)化模型

雖然電力公司將常規(guī)變電站改造為智能變電站需要投入相當(dāng)多的資金，但智能變電站能夠有效提高供電可靠性，減少用戶(hù)停電時(shí)間和停電損失，從而獲得可靠性收益或避免可靠性指標(biāo)不滿(mǎn)足要求而導(dǎo)致的罰款。這樣，在研究變電站智能化升級(jí)優(yōu)化策略時(shí)，就需要考慮供電可靠性要求。

所構(gòu)造的變電站智能化升級(jí)優(yōu)化模型以最小化變電站智能化升級(jí)成本(包含投資成本和運(yùn)行維護(hù)成本)和用戶(hù)停電損失期望值為目標(biāo)函數(shù)，以系統(tǒng)平均停電時(shí)間和電量不足平均值這2個(gè)可靠性指標(biāo)不超過(guò)給定閾值等為約束條件。變電站智能化升級(jí)的優(yōu)化模型為：

min(CEIC+COU+COM)=

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

式(2)和式(4)分別表示SAIDI和AENS的取值均不能大于配電系統(tǒng)所允許的閾值，各自的閾值由監(jiān)管機(jī)構(gòu)確定或由配電系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)構(gòu)(distribution system operator，DSO)按照相關(guān)的監(jiān)管條例確定。式(3)和式(5)分別為SAIDI和AENS的計(jì)算公式。

2 故障清除模型

當(dāng)配電系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，分段開(kāi)關(guān)會(huì)動(dòng)作以隔離故障。非故障停電區(qū)域的電力供應(yīng)因?yàn)榉侄伍_(kāi)關(guān)動(dòng)作而不會(huì)中斷，故障停電區(qū)域則必須先清除故障，方能恢復(fù)供電。故障區(qū)域內(nèi)用戶(hù)的停電時(shí)間與維修人員檢修候選故障線(xiàn)路的順序有關(guān)。

故障發(fā)生后，配電系統(tǒng)運(yùn)行人員首先要進(jìn)行故障定位。如果配電系統(tǒng)變電站和控制中心之間缺少通信系統(tǒng)，就很難對(duì)故障進(jìn)行準(zhǔn)確定位。在這種情況下，檢修人員只能對(duì)可能的故障線(xiàn)路逐個(gè)排查，直到找到故障所在位置為止。這個(gè)操作過(guò)程通常從故障區(qū)域中靠近電源側(cè)的線(xiàn)路開(kāi)始，依次對(duì)可能的故障線(xiàn)路進(jìn)行排查，整個(gè)過(guò)程耗時(shí)耗力。故障區(qū)域的停電時(shí)間等于從故障發(fā)生到檢測(cè)出故障線(xiàn)路所需時(shí)間、故障線(xiàn)路的修復(fù)時(shí)間和對(duì)故障區(qū)域恢復(fù)供電時(shí)間三部分的總和。優(yōu)化故障區(qū)域內(nèi)候選故障線(xiàn)路的檢測(cè)順序，有助于快速確定故障線(xiàn)路，從而有效縮減停電時(shí)間。

借用文獻(xiàn)[21]所提出的區(qū)的概念，即假設(shè)候選故障線(xiàn)路被限制在故障區(qū)中。這里提出以給定故障區(qū)z中電量不足期望值最小為目標(biāo)的故障清除模型，其可描述為

(7)

此外，還需要滿(mǎn)足的約束條件如下詳述。

(1)任一候選故障線(xiàn)路只被檢測(cè)1次。該約束可描述為

(8)

(2)在任意時(shí)間t，只檢測(cè)1條候選故障線(xiàn)路。該約束可描述為

(9)

式中nz表示區(qū)z內(nèi)的線(xiàn)路數(shù)。

通過(guò)求解式(7)—(9)，可得故障區(qū)域內(nèi)候選故障線(xiàn)路的最優(yōu)檢測(cè)順序，進(jìn)而可求得用戶(hù)停電時(shí)間[21]。

(10)

對(duì)于配電系統(tǒng)中的智能變電站，可通過(guò)分析監(jiān)測(cè)設(shè)備收集的信息對(duì)故障進(jìn)行準(zhǔn)確定位。智能變電站內(nèi)的隔離開(kāi)關(guān)接收到控制信號(hào)后，自動(dòng)閉合或斷開(kāi)以對(duì)故障進(jìn)行隔離，可大幅減少用戶(hù)停電時(shí)間。

3 變電站智能化升級(jí)的混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃模型

為改善求解效率，采用2種線(xiàn)性化策略分別對(duì)故障時(shí)間和用戶(hù)停電損失函數(shù)進(jìn)行線(xiàn)性化處理，最終將所提出的變電站智能化升級(jí)優(yōu)化模型轉(zhuǎn)換為混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃模型。

3.1 停電時(shí)間函數(shù)的線(xiàn)性化

配電系統(tǒng)發(fā)生故障后，用戶(hù)停電時(shí)間與故障點(diǎn)位置、變電站分布和類(lèi)型等有關(guān)。借鑒文獻(xiàn)[22-23]中的模型，這里用戶(hù)停電時(shí)間與智能變電站的位置用線(xiàn)性不等式關(guān)聯(lián)起來(lái)，即式(11)—(16)，并加入到變電站智能化升級(jí)模型中。

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

由式(11)和式(12)可知，對(duì)于位于故障區(qū)z上游或下游的變電站s，當(dāng)z和s之間存在智能變電站時(shí)，故障區(qū)上游的分段開(kāi)關(guān)動(dòng)作時(shí)間為智能變電站內(nèi)智能隔離開(kāi)關(guān)動(dòng)作時(shí)間；否則為手動(dòng)斷開(kāi)與z位置最近的上游分段開(kāi)關(guān)所需時(shí)間。由式(11)和式(13)可知，對(duì)于位于故障區(qū)z內(nèi)的變電站s，當(dāng)z與故障區(qū)上游交界處的變電站為智能變電站時(shí)，故障區(qū)上游的分段開(kāi)關(guān)動(dòng)作時(shí)間為智能變電站內(nèi)智能隔離開(kāi)關(guān)動(dòng)作時(shí)間；否則為手動(dòng)斷開(kāi)和與z位置最近的上游分段開(kāi)關(guān)所需時(shí)間。同理，由式(14)和式(15)可知，對(duì)于位于故障區(qū)z下游的變電站s，當(dāng)z和s之間存在智能變電站時(shí)，故障區(qū)下游的隔離開(kāi)關(guān)動(dòng)作時(shí)間為智能變電站內(nèi)智能隔離開(kāi)關(guān)動(dòng)作時(shí)間；否則為手動(dòng)斷開(kāi)和與z最近的上游分段開(kāi)關(guān)所需時(shí)間。由式(14)和式(16)可知，對(duì)于位于故障區(qū)z內(nèi)的變電站s，當(dāng)z與故障區(qū)下游交界處的變電站為智能變電站時(shí)，故障區(qū)下游的隔離開(kāi)關(guān)動(dòng)作時(shí)間為智能變電站內(nèi)智能隔離開(kāi)關(guān)動(dòng)作時(shí)間；否則為手動(dòng)斷開(kāi)和與z最近的下游隔離開(kāi)關(guān)所需時(shí)間。故障區(qū)下游的非故障停電區(qū)域可通過(guò)打開(kāi)分段開(kāi)關(guān)將故障隔離，并通過(guò)閉合聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)為其恢復(fù)供電。因此，如果聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)兩側(cè)的饋線(xiàn)上(不包括聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)兩側(cè)的變電站)至少有一個(gè)智能變電站，則聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)兩側(cè)的變電站至少有一個(gè)為智能變電站與之配合，否則聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)兩側(cè)的變電站均不是智能變電站，這在數(shù)學(xué)上可表示為

(17)

3.2 用戶(hù)停電損失函數(shù)的線(xiàn)性化

(18)

可通過(guò)引入輔助變量將分段線(xiàn)性函數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)檫B續(xù)線(xiàn)性可微函數(shù)。第k類(lèi)用戶(hù)針對(duì)停電時(shí)間ts,f,l的停電損失函數(shù)如圖1所示，其在數(shù)學(xué)上可描述為：

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

(24)

圖1 第k類(lèi)用戶(hù)的停電損失關(guān)于停電時(shí)間的分段線(xiàn)性函數(shù)Fig.1 Piecewise linear functions of outage cost for customers with type k

利用式(19)，可得用戶(hù)停電損失期望值的表達(dá)式。

(25)

綜上所述，變電站智能化升級(jí)問(wèn)題最終可描述為如下的混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃模型，其約束條件為式(2)—(6)、式(11)—(17)、式(20)—(24)。

(26)

AMPL(a mathematical programming language)是一種描述并求解大規(guī)模復(fù)雜數(shù)學(xué)問(wèn)題的建模語(yǔ)言[25]，采用代數(shù)語(yǔ)言的形式描述數(shù)學(xué)模型，其本身并不涉及與待求解具體問(wèn)題相關(guān)的理論和算法。AMPL可調(diào)用合適的外部求解器(如CPLEX，IPOPT，SNOPT等)，求解其所描述的數(shù)學(xué)模型。采用AMPL可以簡(jiǎn)化優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)描述方式，改善其可讀性，便于實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化算法包括現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化算法如遺傳算法等。CPLEX是由IBM公司開(kāi)發(fā)的可以求解多種優(yōu)化問(wèn)題的高效商業(yè)求解器。本文采用AMPL描述所構(gòu)造的優(yōu)化模型，并調(diào)用CPLEX求解器進(jìn)行求解[26]。計(jì)算程序是在Intel i5 3.4-GHz，8 GB RAM，Windows 7計(jì)算機(jī)系統(tǒng)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行的。

4 算例分析

以IEEE RBTS-Bus 4配電系統(tǒng)和丹麥某實(shí)際10 kV中壓配電系統(tǒng)為例，對(duì)所提出的方法進(jìn)行說(shuō)明。

把一個(gè)常規(guī)變電站升級(jí)為智能變電站的投資費(fèi)用總體上可以分為2個(gè)部分，即智能變電站的隔離開(kāi)關(guān)費(fèi)用和配套通訊設(shè)備等費(fèi)用。文獻(xiàn)[24]中給出的低壓智能變電站隔離開(kāi)關(guān)費(fèi)用為9 071美元，而配套通訊設(shè)備等費(fèi)用約為隔離開(kāi)關(guān)費(fèi)用的1.5倍，即 13 606美元，這樣總投資費(fèi)用約為22 677美元。給定智能變電站的使用壽命為15 a。智能變電站每年的運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用為折算到每年投資費(fèi)用的2%[22]，計(jì)算可得將一個(gè)常規(guī)變電站升級(jí)為智能變電站的年度投資和運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用為1 542.04美元·a-1。假定線(xiàn)路故障率表示導(dǎo)線(xiàn)故障率與導(dǎo)線(xiàn)上所配置的保護(hù)、控制設(shè)備的故障率之和，導(dǎo)線(xiàn)故障率取值為 0.01次·(a·km)-1，導(dǎo)線(xiàn)上所配置的保護(hù)、控制設(shè)備的故障率為0.025次·a-1。文獻(xiàn)[24]給出了不同類(lèi)型用戶(hù)單位時(shí)間的停電損失，給定ρ為0.000 01。假設(shè)用戶(hù)負(fù)荷每年保持5%的增長(zhǎng)率[27]，用于評(píng)估用戶(hù)停電時(shí)間的相關(guān)時(shí)間參數(shù)如表1所示。

表1 用于評(píng)估用戶(hù)停電時(shí)間的相關(guān)時(shí)間參數(shù)
Table 1 Time parameters for evaluating outage duration of customers

4.1 IEEE RBTS-Bus 4配電系統(tǒng)

本節(jié)以IEEE RBTS-Bus 4配電系統(tǒng)為例，對(duì)所提出的方法進(jìn)行說(shuō)明。該系統(tǒng)中每條饋線(xiàn)的長(zhǎng)度、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、負(fù)荷水平、用戶(hù)種類(lèi)和數(shù)量均取自文獻(xiàn)[4]，這里不再贅述。取SAIDI的閾值為20 min·a-1，AENS的閾值為5 kW·h·a-1。

對(duì)該算例的求解時(shí)間為0.13 s。在所求得的最優(yōu)解中，有8個(gè)常規(guī)變電站需升級(jí)為智能變電站，相應(yīng)的SAIDI和AENS指標(biāo)值分別為12.15 min·a-1和1.13 kW·h·a-1，優(yōu)化結(jié)果如圖2所示。其中需要升級(jí)為智能變電站的其編號(hào)用粗體標(biāo)識(shí)，虛線(xiàn)表示聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)。

圖2 RBTS-BUS 4系統(tǒng)最優(yōu)升級(jí)方案中所包括的智能變電站數(shù)量和位置Fig.2 Number and allocations of smart substations in optimal upgrading scheme of RBTS-BUS 4

圖3展示了總成本、用戶(hù)停電損失和SAIDI指標(biāo)值隨智能變電站數(shù)量增加而變化的情況。由圖3可以看出，用戶(hù)停電損失和SAIDI指標(biāo)值均隨智能變電站數(shù)量增加而減少，而總成本則隨智能變電站數(shù)量增加先減少而后增加。如果系統(tǒng)中的所有變電站均升級(jí)為智能變電站，與所求得的最優(yōu)方案相比，SAIDI指標(biāo)值從12.15 min·a-1下降至2.39 min·a-1，而總成本升高到最優(yōu)方案的1.95倍。與所有變電站均不升級(jí)為智能變電站的場(chǎng)景相比，最優(yōu)方案的總成本下降14.2%，SAIDI指數(shù)從15.76 min·a-1降至12.15 min·a-1，AENS指數(shù)則從1.81 kW·h·a-1降至 1.13 kW·h·a-1。

圖3 RBTS-BUS 4系統(tǒng)變電站智能化升級(jí)的總成本、停電損失和SAIDI指標(biāo)隨智能變電站數(shù)量的變化情況Fig.3 Total upgrading cost, outage cost and SAIDI with different numbers of upgraded smart substations in RBTS-Bus 4

4.2 丹麥某中壓配電系統(tǒng)

本節(jié)以圖4所示的位于丹麥東部的某實(shí)際中壓配電系統(tǒng)為例，說(shuō)明所提方法在實(shí)際電力系統(tǒng)中應(yīng)用的可行性和有效性。該系統(tǒng)中有5個(gè)50 kV/10 kV一次變電站(primary substations)和98個(gè)10 kV/ 0.4 kV二次變電站(secondary substations)。該系統(tǒng)為大約5 000個(gè)用戶(hù)供電。丹麥將配電系統(tǒng)中的負(fù)荷細(xì)分為26種，本文將其歸納為3類(lèi)，即居民負(fù)荷、商業(yè)負(fù)荷和工業(yè)負(fù)荷。取SAIDI和AENS的閾值分別為50 min·a-1和5 kW·h·a-1。

對(duì)該算例的求解時(shí)間為3.21 s。在所求得的最優(yōu)解中，有12個(gè)常規(guī)變電站需升級(jí)為智能變電站，相應(yīng)的SAIDI和AENS指標(biāo)值分別為47.25 min·a-1和2.24 kW·h·a-1。優(yōu)化結(jié)果如圖4所示，其中需要升級(jí)為智能變電站的其編號(hào)用粗體標(biāo)識(shí)。最優(yōu)升級(jí)方案的總成本為49 749.23美元，如圖5所示。與IEEE RBTS-Bus 4配電系統(tǒng)的結(jié)果類(lèi)似，將配電系統(tǒng)中的常規(guī)變電站升級(jí)為智能變電站可有效減小用戶(hù)停電損失。當(dāng)智能變電站數(shù)量小于12時(shí)，總成本隨智能變電站數(shù)量增加而減少。

圖4 丹麥某實(shí)際中壓配電系統(tǒng)最優(yōu)升級(jí)方案中所包含的智能變電站數(shù)量和位置Fig.4 Number and allocations of smart substations in optimal upgrading scheme of an actual medium voltage distribution network in Denmark

4.3 靈敏度分析

線(xiàn)路故障率、常規(guī)變電站升級(jí)為智能變電站所需投資成本、SAIDI閾值、AENS閾值以及用戶(hù)停電損失函數(shù)的模擬方法等因素均對(duì)變電站智能化升級(jí)優(yōu)化模型的最優(yōu)解有影響。這里考察常規(guī)變電站最優(yōu)升級(jí)方案對(duì)線(xiàn)路故障率和常規(guī)變電站升級(jí)為智能變電站的投資成本這2個(gè)參數(shù)的靈敏度。

圖5 丹麥某實(shí)際中壓配電系統(tǒng)變電站智能化升級(jí)的總成本、停電損失和SAIDI指標(biāo)隨智能變電站數(shù)量的變化情況Fig.5 Total upgrading cost, outage cost and SAIDI with different numbers of upgraded smart substations in an actual medium voltage distribution network in Denmark

在該丹麥實(shí)際系統(tǒng)中，所有配電線(xiàn)路均為電纜，故障率一般較架空線(xiàn)路低[4]。表2給出了最優(yōu)升級(jí)方案隨線(xiàn)路故障率變化的情況。由表2可以看出，隨著線(xiàn)路故障率的增加，升級(jí)為智能變電站的常規(guī)變電站數(shù)量隨之增加，例如當(dāng)線(xiàn)路故障率增幅為50%時(shí)，需升級(jí)為智能變電站的常規(guī)變電站數(shù)量幾乎增加1倍。

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，常規(guī)變電站升級(jí)為智能變電站的投資成本會(huì)趨于下降。變電站智能化最優(yōu)升級(jí)方案隨該投資成本的變化如表3所示。隨著常規(guī)變電站升級(jí)為智能變電站的投資成本減少，升級(jí)為智能變電站的常規(guī)變電站數(shù)量增加，從而引起停電損失、SAIDI和AENS的值下降。

表2 線(xiàn)路故障率對(duì)最優(yōu)升級(jí)方案的影響
Table 2 Impacts of line failure rates on optimal upgrading strategies

表3 智能變電站投資成本對(duì)最優(yōu)升級(jí)方案的影響Table 3 Impacts of investment costs of smart substations on optimal upgrading strategies

5 結(jié) 論

本文提出了一種配電系統(tǒng)中計(jì)及可靠性的變電站智能化升級(jí)策略，考察了智能變電站在減少故障所引起的停電時(shí)間進(jìn)而減小停電損失方面的效益。在保證系統(tǒng)平均停電時(shí)間和電量不足平均值這2個(gè)可靠性指標(biāo)不超過(guò)給定閾值的前提下，所構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型以常規(guī)變電站升級(jí)為智能變電站的總投資成本、運(yùn)行維護(hù)成本和用戶(hù)停電損失之和最小化為目標(biāo)函數(shù)確定升級(jí)策略。2個(gè)算例系統(tǒng)的計(jì)算結(jié)果表明，通過(guò)將傳統(tǒng)變電站升級(jí)為智能變電站，可有效縮減停電時(shí)間，從而減小停電損失。此外，也分析了智能變電站升級(jí)方案對(duì)線(xiàn)路故障率和投資成本的靈敏度。

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(編輯 景賀峰)

Intelligent Upgrading Strategy of Substations in Power Distribution System

TAN Yan1，SUN Lei2，QI Feng2，XIANG Liling1，LONG Fei1，LIN Zhenzhi2，WEN Fushuan2

(1. Power Dispatch and Control Center of Guangdong Power Grid Co., Ltd., Guangzhou 510600, China;2. School of Electrical Engineering，Zhejiang University, Hangzhou 310027, China)

A smart substation, which represents the development trend of advanced substation technology, is an important part of a smart grid. The configuration of smart substation could have significant impacts on the secure and economic operation of the distribution system concerned, and is an important problem to be addressed. Given this background, this paper studies the intelligent upgrading strategy of substations in power distribution system with reliability indices considered. First, we construct the intelligent upgrading optimization model of substations in power distribution system to minimize the upgrade costs of existing conventional substations and the interruption costs of customers, with considering the constraint conditions that two reliability indices including the system average interruption duration index (SAIDI) and average energy not supplied (AENS) don’t exceed a given threshold. Secondly, we present a fault clearing model for power distribution system and propose an accurate assessment method for the user’s outage time. Then, we linearize the user’s outage time and outage cost function to obtain a mixed integer linear programming model for the intelligent upgrading strategy of substations, which is solved by efficient commercial solvers. Finally, the IEEE RBTS-Bus 4 distribution power system and an actual medium voltage distribution network in Denmark are served for demonstrating the basic characteristics of the presented method.

distribution system; smart substation; reliability; outage time assessment; mixed integer linear programming

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51477151)；國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(973項(xiàng)目)(2013CB228202)；廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司科技項(xiàng)目(GDKJQQ20153001)

TM 72

A

1000-7229(2017)07-0114-09

10.3969/j.issn.1000-7229.2017.07.014

2017-03-02

譚嫣(1987)，女，碩士，工程師，主要從事電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制方面的研究工作；

孫磊(1989)，男，博士研究生，本文通信作者，主要研究方向?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)、電力系統(tǒng)恢復(fù)；

齊峰(1993)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)與電動(dòng)汽車(chē)；

向麗玲(1972)，女，碩士，高級(jí)工程師，主要從事電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制方面的研究工作；

龍?chǎng)?1985)，女，碩士，工程師，主要從事電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制方面的研究工作；

林振智(1979)，男，博士，副教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)殡娏?yīng)急與電力系統(tǒng)恢復(fù)；

文福拴(1965)，男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)故障診斷與系統(tǒng)恢復(fù)、電力經(jīng)濟(jì)與電力市場(chǎng)、智能電網(wǎng)與電動(dòng)汽車(chē)。

Project supported by National Natural Science Foundation of China(51477151)；the National Basic Research Program of China (973 Program) (2013CB228202)