計及SOP參數優化的柔性配電網風險評估方法

劉國濤,鄒曉松*,袁旭峰,祝健楊,曾寶寶,潘 俊

(1.貴州大學 電氣工程學院,貴州 貴陽 550025;2.貴州電網有限責任公司電力科學研究院,貴州 貴陽 550002;3.貴州電網有限責任公司銅仁供電局,貴州 銅仁 554300)

以智能軟開關[1](soft open point, SOP)為代表的柔性裝置形成的柔性配電網[2](flexible distribution network, FDN),具有高供電可靠性,以及強大的潮流調節能力,能很好適應分布式電源和波動負荷接入,已成為配電網領域研究熱點。相比傳統配電網,雖然FDN具有眾多優勢,但由于FDN涉及多種控制策略,這使得供電系統運行更加復雜,增加了潛在的運行風險。因此,為明晰FDN面臨的風險,有必要對其開展風險評估研究。

FDN屬于交直流混聯電網,目前在此類電網的風險評估方法研究上,多集中于概率潮流[3](probabilistic load flow, PLF)法。由于電網風險是使用概率與后果的乘積進行量化[4],而PLF能精確地給出電壓、功率等狀態量的概率密度函數(probability density function, PDF)或累積分布函數,進而能方便地計算出狀態量的概率,因此PLF常被采用。PLF法主要分為三類:模擬法、解析法和近似法。模擬法以蒙特卡洛模擬法[5](monte carlo simulation, MCS)為代表,MCS的結果準確,但計算耗時較長,因此經常把它作為檢驗其他方法準確度的對比方法。解析法以半不變量法[6](cumulant method, CM)為代表,CM計算耗時短,但其難以與交直流潮流法相結合[7]。近似法以點估計法[8](point estimation method, PEM)為代表,PEM計算耗時短,同時又易與確定性交直流潮流法相結合,所以常采用其進行交直流混聯電網概率潮流計算。文獻[9]通過構建特高壓直流系統模型,利用改進等分散抽樣蒙特卡洛法,提出了一種大規模風電接入的交直流混聯電網風險評估方法。文獻[10]考慮了交直流系統風險相互耦合影響以及提高計算效率需要,提出了基于點估計的交直流混聯電網風險評估方法。文獻[11]分析直流閉鎖后的暫態特性,提出控制成本最小的協調控制策略,對交直流混聯電網的安全穩定運行具有一定參考意義。文獻[12]提出了一種基于蒙特卡洛法的VSC-HVDC連續潮流計算方法,為準確地評估VSC-HVDC系統的電壓穩定性提供了參考。文獻[13]分析了FDN的連鎖故障機理,根據建立的不確定因素模型,提出了一種基于蒙特卡洛法的FDN連鎖故障風險評估方法。

與傳統交直流混聯電網風險評估不同,因為FDN的主要特征是柔性,所以FDN的風險評估研究應重點體現它的柔性特征對系統風險的影響;因此,有待研究一種能體現柔性特征對FDN風險影響的風險評估方法。FDN的柔性特征表現為SOP等柔性裝置對潮流大小和方向進行連續調節的能力,實踐中又表現為:在滿足容量約束條件下,根據用電需求把柔性裝置的控制參數調整到相應數值;這是一個參數優化過程,即對柔性裝置控制參數進行優化,因此需考慮建立相應優化模型,并對模型求解進行研究。

為此,本文先實現基于三點估計的FDN風險評估方法。在此基礎上,為分析SOP連續調節能力對FDN風險的影響,提出一種計及SOP參數優化的FDN風險評估方法;以系統總風險最低為目標,建立計及SOP參數優化的FDN風險評估模型,采用粒子群優化算法結合基于三點估計的FDN風險評估方法求解該模型,用得到的結果去配置SOP,并對此時FDN進行風險評估。以3個IEEE 33節點網絡通過三端口SOP互聯而形成的FDN為例進行了驗證和分析。

1 電網風險評估定義及指標

1.1 電網風險評估定義

電網風險是對電網中不確定性因素發生的可能性和造成的嚴重程度的綜合評價[14],常用概率與后果的乘積進行量化[4],即

R(Yt)=P(Yt)S(Yt)

(1)

式中:R(Yt)為時刻t時運行狀態Yt的風險指標;P(Yt)為Yt發生的概率,即可能性;S(Yt)為Yt發生時對應的后果,即嚴重度。

1.2 風險評估指標

通過概率潮流計算出節點電壓和支路有功功率的PDF,使用越限偏移量結合風險偏好型效用函數構建嚴重度函數[15],根據風險評估理論建立風險評估指標。本文建立基于節點電壓越限和支路有功功率越限的FDN風險評估指標體系。

1.2.1電壓越限風險指標

1)電壓越下限風險指標

電壓越下限風險指標分為節點電壓越下限風險指標和系統級電壓越下限風險指標,表達式為:

(2)

(3)

節點i電壓的越下限嚴重度函數表達式為

(4)

2)電壓越上限風險指標

電壓越上限風險指標分為節點電壓越上限風險指標和系統級電壓越上限風險指標,表達式為:

(5)

(6)

節點i電壓的越上限嚴重度函數表達式為

(7)

3)電壓越限風險指標

電壓越限風險指標分為節點電壓越限風險指標和系統級電壓越限風險指標,表達式為:

R(Vi)=R(VL,i)+R(VH,i)

(8)

RV=RV,L+RV,H

(9)

式中:R(Vi)為節點i電壓越限風險;RV為系統級電壓越限風險。

1.2.2有功越限風險指標

有功越限風險指標分為支路有功越限風險指標和系統級有功越限風險指標,表達式為:

(10)

(11)

支路ij有功功率的越限嚴重度函數表達式為

(12)

1.2.3系統總風險指標

系統總風險指標為系統級電壓越限風險指標與系統級有功越限風險指標之和,即

R=RV+RP

(13)

2 基于三點估計的柔性配電網風險評估方法

2.1 柔性配電網元件模型

2.1.1換流器模型及其控制模式

電壓源換流器(voltage source converter, VSC)的端口模型由交流子系統、直流子系統、換流器系統三部分組成。VSC穩態模型如圖1所示。其中:PCC為交流子系統;Ps、Qs為交流側向VSC注入的有功功率和無功功率;Pc、Qc為VSC向直流子系統注入的有功功率和無功功率;Zc為VSC的等效阻抗;Udc、Pdc為直流電網的電壓和有功功率。

圖1 VSC穩態模型Fig.1 VSC steady state model

VSC的有功功率與直流母線電壓相互耦合,其無功功率與交流母線電壓相互耦合;因此,VSC控制模式有:①定Ps、定Qs控制;②定Ps、定Vs控制;③定Udc、定Qs控制;④定Udc、定Vs控制;⑤直流電壓下垂、定Qs控制;⑥直流電壓下垂、定Vs控制。

2.1.2光伏發電概率模型

光照強度近似服從beta分布[16],其PDF為

(14)

式中:a、b為光照強度的形狀參數;r、rmax分別為光照強度的實時值和最大值。

光伏發電機組輸出的有功功率表達式為

Ppv(r)=rAh

(15)

式中,A、h分別為光伏陣列的總面積和光電轉換率。

2.1.3風電概率模型

風速近似服從weibull分布[17],其PDF為

(16)

式中:v為風速;k、c分別為風速的形狀參數和尺度參數。

風力發電機組輸出的有功功率表達式為

(17)

式中:Pwt、Pr分別為風機輸出的實際和額定有功功率;vin、vr、vout分別為風機發電的切入、額定和切出風速。

2.1.4負荷概率模型

負荷近似服從normal分布[18],其有功功率的PDF為

(18)

式中:PL為有功功率;σP、μP分別為有功功率的標準差和期望。無功負荷的PDF與式(18)相似。

2.2 基于三點估計的柔性配電網概率潮流計算

用交直流交替迭代法結合三點估計法以及gram-charlier級數展開法進行FDN概率潮流計算。

2.2.1交直流交替迭代法

交直流潮流交替迭代過程[19]分為2個階段,第一階段是進行交直流解耦處理,先以換流器VSC流通有功功率的3%作為其有功損耗值,然后用式(19)和(20)結合VSC接口方程計算出第一階段結果;第二階段使用第一階段結果作為迭代初值,代入常規交直流潮流迭代方程進行計算,在較少的迭代計算中得到最終結果,詳細計算過程見文獻[19]。

Pdc=(1-3%)×Ps

(19)

(20)

式中:i、j為直流系統節點編號;Ω(i)為與節點i相鄰的節點集合。

2.2.2三點估計法

設n維輸入向量X對應的m維輸出向量L構成的多元函數為L=F(X),其中X=[X1,X2,…,Xn]T,L=[L1,L2,…,Lm]T;根據三點估計法原理,X的隨機變量Xi均取3個采樣值進行估計,采樣值計為xi,k(i=1,2,…,n;k=1,2,3),其計算式為

xi,k=μi+ξi,kσi

(21)

式中:μi、σi分別為隨機變量Xi的期望、標準差;ξi,k為xi,k的位置系數。

輸出變量Lt為

Lt(i,k)=F(μ1,…,μi-1,xi,k,μi+1,…,μn)

(22)

式中:i=1,2,…,n;k=1,2,3;t=1,2,…,m。

輸出變量Lt的χ階原點矩為

(23)

式中,pi,k為xi,k的權重系數。

2.2.3輸出變量PDF

(24)

由三點估計法計算出輸出變量Lt的各階原點矩后,通過式(24)可得到Lt的PDF。

2.3 基于三點估計的柔性配電網風險評估方法流程

通過基于三點估計的FDN概率潮流計算獲得節點電壓與支路有功功率的PDF;根據式(4)、(7)和(12)計算嚴重度函數,進而計算風險評估指標。步驟如下:

(1)輸入各類參數,如隨機向量X中隨機變量Xi(i=1,2,…,n)參數,SOP中各VSC參數以及交直流電網的網絡參數。

(2)求取Xi的采樣值xi,k(k=1,2,3)。

(3)形成X的評估樣本矩陣Z。

(4)將Z轉變為源荷功率矩陣Z′,令k=0。

(5)令k=k+1,將Z′的第k列作為概率潮流計算的第k次輸入參數,進行交直流交替迭代算法的第一階段計算。

(6)將第一階段結果作為第二階段初值,進行第二階段迭代計算,并記錄計算輸出結果。

(7)若k<2n+1,則返回步驟(5);若k=2n+1,則結束潮流計算,并算出節點電壓和支路有功功率的各階原點矩。

(8)根據Gram-Charlier級數展開法求得節點電壓的f(Vi)、支路有功功率的f(Pij)。

(9)計算嚴重度函數GL(Vi)、GH(Vi)、G(Pij)。

(10)計算風險評估指標R(VL,i)、RV,L、R(VH,i)、RV,H、R(Vi)、RV、R(PH,ij)、RP和R。

3 計及SOP參數優化的柔性配電網風險評估方法

通過SOP形成的FDN,具備強大的潮流調節能力,能適應分布式電源和波動負荷大規模接入帶來的電能波動。為分析SOP連續調節潮流能力對FDN風險的影響,在第2節方法基礎上,提出一種計及SOP參數優化的FDN風險評估方法;以系統總風險最低為目標,建立計及SOP參數優化的FDN風險評估模型,采用粒子群優化算法結合基于三點估計的FDN風險評估方法對其進行求解,用得到的結果去配置SOP,并對此FDN進行風險評估。

3.1 計及SOP參數優化的柔性配電網風險評估模型

3.1.1目標函數

優化目標是FDN系統總風險最低,即系統級電壓越上限風險、系統級電壓越下限風險以及系統級有功越限風險之和的最小值,表達式為

(25)

3.1.2約束條件

FDN包含直流部分與交流部分,直流部分又包含直流系統和SOP兩部分,因此FDN系統運行約束包含SOP運行約束、交流系統約束和直流系統約束。

1)SOP運行約束

以三端口SOP為例,給出SOP運行約束。

(1)SOP傳輸的有功功率約束

(26)

(27)

(2)SOP容量約束

(28)

式中,SSOP,i、SSOP,j、SSOP,k分別為SOP在節點i、j、k接入的VSC的視在功率容量。

(3)SOP發出的無功功率約束

(29)

式中,Qmax,i、Qmax,j、Qmax,k、Qmin,i、Qmin,j、Qmin,k分別為SOP在節點i、j、k接入的VSC發出無功功率的上限和下限。

2)交流系統約束

(1)交流系統潮流約束

(30)

式中:Pi、Qi分別為向交流側節點i注入的有功和無功功率;Vi、Vj分別為交流側節點i和j的電壓幅值;Gij、Bij分別為交流側節點i和j之間支路ij的電導和電納;θij分別為交流側節點i和j電壓的相角差;Ω(i)為在交流側與節點i相鄰節點的集合。

(2)節點電壓約束

Vmin,i

(31)

式中,Vmax,i、Vmin,i分別為交流側節點i允許運行電壓幅值的上限和下限。

(3)支路傳輸功率約束

Smin,ij

(32)

式中:Sij為交流側支路ij上傳輸的視在功率;Smax,ij、Smin,ij分別為交流側支路ij上允許傳輸視在功率的上限和下限。

3)直流系統約束

(1)直流系統潮流約束

(33)

式中:Pdc,i為向直流側節點i注入的功率;Udc,i、Udc,j分別為直流側節點i和j的電壓;Ydc,ij為直流側節點i到j之間的支路ij的電導;Ωdc(i)為在直流側與節點i相鄰節點的集合。

(2)節點電壓約束

(34)

(3)支路傳輸功率約束

(35)

3.2 粒子群優化算法

粒子群優化算法模擬了鳥類群體在捕食過程中不可預測的行為。將每個解看作是搜索空間中的一個粒子,同時每個粒子都有自己的運動速度和適應度值。每個粒子都在搜索空間中不斷移動,并根據其當前位置和速度,以及其他粒子信息來更新自身位置和速度。通過迭代,粒子可以找到更優的位置,從而不斷優化其適應度值。粒子參數迭代更新表達式為

(36)

3.3 計及SOP參數優化的柔性配電網風險評估方法流程

將SOP參數即VSC控制模式下的有功功率和無功功率控制參數作為粒子的位置參數,FDN的系統總風險值作為適應度值,則計及SOP參數優化的FDN風險評估方法步驟為:

(1)設置粒子數目、粒子的位置范圍、粒子的速度范圍等參數;輸入源荷隨機變量參數以及FDN網絡參數。

(2)在優化算法層中先對所有粒子的位置和速度進行初始化,將這些位置參數送入FDN風險評估層,計算出各粒子的初始適應度值。

(3)根據各粒子的初始適應度值和初始位置,在優化算法層中尋找并設置各粒子的個體位置極值和群體位置極值。

(4)按式(36)更新各粒子的位置,并送入FDN風險評估層,計算出更新后各粒子的適應度值。

(5)把更新后各粒子的適應度值,送到優化算法層中去更新各粒子的位置。

(6)重復步驟(4)和(5),直到適應度值滿足收斂條件或者迭代次數達到設定值時,結束計算,記錄最后一次迭代的群體位置極值及其適應度值。

(7)用最后的群體位置極值,即SOP最優功率參數,去對SOP各VSC進行控制參數配置,并對此時FDN進行風險評估。

計及SOP參數優化的柔性配電網風險評估方法流程如圖2所示。

圖2 計及SOP參數優化的柔性配電網風險評估方法流程圖Fig.2 Flow diagram of flexible distribution network risk assessment method with SOP’s parameter optimization

4 算例分析

4.1 參數設定

以3個IEEE 33節點網絡通過三端口SOP互聯形成的柔性配電網為例進行分析,如圖3所示。將3個子電網從上到下依次記為供電區域A、B、C,各子電網電壓等級均為12.66 kV,負荷標準差為10%。節點允許運行電壓的上、下限分別為1.07 p.u.、0.93 p.u.,支路允許傳輸的最大有功功率為1.0 p.u.。

圖3 三端口SOP互聯3個IEEE 33節點網絡Fig.3 Three IEEE 33 networks are connected by a three port SOP

節點30、44、81分別接入一組光伏發電機組,均以0.95的恒功率因數運行,裝機容量均為1 000 kW;光照強度的形狀參數a、b分別為0.45、9.19,最大光強為1.13 kW/m2,光電轉化率為13%。節點13、49、63、97分別接入一組風電機組,均以0.95的恒功率因數運行,裝機容量分別為1 500、700、800、1 500 kW;風速的形狀參數和尺度參數分別為7.0、1.8,風機發電相關的切入、額定和切出風速分別為2.5、12.0、25.0 m/s。

柔性配電網的負荷期望曲線如圖4所示。供電區域A、B、C的總負荷之比為0.7∶1.0∶1.3,且供區A、B、C的總負荷分別為2.600 5+j1.197 MVA、3.715 0+j1.71 MVA、4.829 5+j2.223 MVA。

圖4 柔性配電網的負荷期望Fig.4 Load expectation for flexible distribution network

4.2 考慮SOP連續調節能力的柔性配電網風險評估

用本文所提計及SOP參數優化的柔性配電網風險評估方法對考慮SOP連續調節能力的柔性配電網進行風險評估。系統各供區負荷按4.1節的參數配置,SOP的換流器VSC1設為定Ps、定Vs控制,接入節點18;VSC2設為定Ps、定Qs控制,接入節點66;VSC3設為定Udc、定Qs控制,接入節點84;VSC有功功率參數為正或負表示其處于整流或逆變工作狀態,VSC無功功率參數為負表示向供區注入無功功率。VSC1～3的參數分別設為(0.25 MW、0.98 p.u.)、(-0.02 MW、-0.1 MVar)和(1.0 p.u.、-0.8 MVar),把這類不考慮參數優化的SOP控制方式記為SOP控制方式一。VSC1～3的參數分別設為(0～2 MW,0.98 p.u.)、(-1～0 MW,-5～0 MVar)和(1.00 p.u.,-5～0 MVar),把這類考慮參數優化的SOP控制方式記為SOP控制方式二。粒子群優化算法參數設定:ωstart為0.9,ωend為0.4,c1和c2均為2,粒子總數n為50,迭代的總次數r為80。對計及SOP參數優化的柔性配電網風險評估模型進行求解,則有迭代曲線如圖5所示。

圖5 考慮SOP連續調節能力的柔性配電網風險評估迭代Fig.5 Iteration of flexible distribution network risk assessment considering SOP’s continuous regulation capability

求解得群體位置極值,即SOP各換流器最優功率參數,如表1所示。

表1 SOP各換流器最優功率參數Tab.1 Optimal power parameters for each converter of SOP 單位:MW/MVar

按表1的數值對SOP各換流器進行參數配置,并對此時柔性配電網進行風險評估,將其風險曲線與控制方式一所得風險曲線作對比,如圖6所示。

圖6 SOP不同控制方式的柔性配電網風險評估Fig.6 Risk assessment of flexible distribution network with different control methods of SOP

由圖5、圖6的SOP控制方式二對應風險曲線可知,本文所提風險評估方法能實現對考慮SOP連續調節能力的柔性配電網進行風險評估,證明了此方法的有效性。由圖5可知:迭代計算使SOP功率控制參數得到改變,從而使柔性配電網系統總風險逐漸降低,體現了SOP連續調節能力對柔性配電網風險的影響。

由圖6(a)可知:SOP控制方式二的柔性配電網中各節點的電壓越限風險均低于SOP控制方式一;這是因為控制方式二時在供區A中VSC1提供了0.98 p.u.的電壓支撐,在供區B和C中VSC2、VSC3分別向對應供區提供了更多功率,因此節點1～33、34～66、67～99的電壓越限風險分別為零或更低。由圖6(b)可知,除了供區A的支路1～2外,其他支路的有功越限風險也均低于SOP控制方式一。由表1可見:供區A的支路1～2出現有功越限風險,該供區有功負荷增加了1.139 5 MW,導致這兩條支路發生了有功越限風險。對于供區C,VSC3向該供區提供了約1.137 8 MW的有功功率和1.942 8 MVar的無功功率,使得供區C首端的交流電源提供的有功功率減少,導致該供區靠近首端的支路65～69的有功功率越限風險降低。將圖6中所有節點或支路風險進行累加,可得相應系統級風險,如表2所示。

表2 SOP不同控制方式的柔性配電網系統級風險指標數據Tab.2 Data on system-level risk indicator for flexible distribution network with different control methods of SOP

由表2可知,相比于控制方式一,SOP控制方式二的柔性配電網系統級電壓越下限風險、系統級有功越限風險、系統總風險分別降低了99.03%、84.80%和97.45%。因此相對SOP控制方式一,考慮SOP參數優化的SOP控制方式二,能更充分發揮SOP的潮流調節能力,使系統級電壓越限風險、系統級有功越限風險和系統總風險都更低了。

綜上可得,本文所提風險評估方法是有效的,能體現SOP連續調節能力對柔性配電網風險的影響。相比不考慮參數優化的SOP控制方式,考慮參數優化的SOP控制方式能更充分地發揮SOP的連續調節能力,使柔性配電網的風險更低。

4.3 SOP不同接入位置的柔性配電網風險評估

系統各供區負荷和粒子群優化算法參數按4.2節配置,SOP中各換流器的控制模式及其參數按4.2節的控制方式二設置。為分析相同控制方式的SOP在不同接入位置時對柔性配電網風險的影響,設置2組VSC1～3接入位置的節點組合,分別為{18、66、84}、{18、51、99},對應記為SOP接入位置一、SOP接入位置二。通過求解計及SOP參數優化的柔性配電網風險評估模型,可得SOP接入兩位置時各換流器最優功率參數,如表3所示。

表3 SOP不同接入位置時各換流器最優功率參數Tab.3 Optimal power parameters of each converter at different access positions of SOP 單位:MW/MVar

按表3的功率參數對SOP各換流器進行控制參數配置,則SOP不同接入位置的柔性配電網風險曲線如圖7所示。

圖7 SOP不同接入位置的柔性配電網風險評估Fig.7 Risk assessment of flexible distribution network with different access locations of SOP

由圖7可知:在系統級電壓越限風險和系統級有功越限風險兩個方面,SOP接入位置一比接入位置二時的風險值更低;但在節點級也存在SOP接入位置一比接入位置二時風險值更大的現象,如(a)圖中的節點46～51。

在節點電壓越限風險方面,節點46～51出現了SOP接入位置一比接入位置二時電壓越限風險值更大的現象。這是因為在供區B中SOP接入位置一時接入的是節點66,沒有為既遠離交流電源又遠離SOP接入點的節點46～51的相關負荷提供充足的電能供應;而SOP接入位置二時接入的是節點51,能夠直接給這些節點的負荷供電。

在支路有功越限風險方面,SOP接入位置一都比接入位置二時的風險值更低。對于供區A,因為接入位置二時SOP的VSC1從該供區整流流出的有功功率為1.289 7 MW,比接入位置一時流出的1.139 5 MW更多,更大的負荷導致供區A的前端支路1～4出現了更嚴重的有功越限風險;對于供區C,因為SOP接入位置二時通過SOP中VSC3逆變流入該供區節點99的有功功率約為1.289 1 MW,此有功功率流通在支路90～94上,所以這些支路發生了有功越限風險。將圖7中所有節點或支路風險進行累加,可得相應系統級風險,如表4所示。

表4 SOP不同接入位置的柔性配電網系統級風險指標數據Tab.4 Data on system-level risk indicator for flexible distribution network with different access locations of SOP

由表4可得,相比于SOP接入位置二,SOP接入位置一的柔性配電網系統級電壓越上限風險、系統級電壓越下限風險、系統級有功越限風險、系統總風險都更低,分別降低了100%、99.04%、73.97%和97.43%。這是因為SOP在位置一接入的節點66和84所在饋線有功總負荷分別比在位置二接入的節點51和99所在饋線有功總負荷更重,節點59～66、73～84所在饋線有功功率總負荷分別為1.680 0 MW、2.580 5 MW,節點40～51、92～99所在饋線有功功率總負荷分別為1.125 0 MW、0.780 0 MW(圖4);處于饋線上重負荷段的節點66和84是柔性配電網中各自供區電壓越下限風險值相對較大的節點(圖6(a)SOP控制方式一),所以將SOP接入這些節點,更利于降低系統風險。

綜上可得,相比于SOP接入饋線上輕負荷段的節點,SOP接入饋線上重負荷段的節點可以使得柔性配電網的風險更低。

5 結論

本文對風光發電接入的柔性配電網(FDN)開展風險評估研究,提出了一種計及SOP參數優化的FDN風險評估方法,驗證了所提風險評估方法的有效性,分析了SOP連續調節能力以及不同接入位置對FDN風險的影響。主要結論有:

1)本文所提風險評估方法是有效的,能適用于對考慮SOP連續調節能力的FDN進行風險評估,能體現SOP連續調節能力對FDN風險的影響。

2)相比不考慮參數優化的SOP控制方式,考慮參數優化的SOP控制方式能更充分地發揮SOP的連續調節能力,能更好地利用負荷輕的供電區域中富余電力轉供負荷重的供電區域,從而降低FDN的風險。

3)由于饋線上重負荷所在節點及其附近節點的風險往往較高,是系統中相對更薄弱的環節。因此,相比于SOP接入饋線上輕負荷段的節點,SOP接入饋線上重負荷段的節點可以降低FDN的風險。