智能電網分布式電源自動控制建模技術研究

摘 要：本文針對電網資源高效利用與系統運行優化問題，構建了分布式電源和負荷的時序模型，并分析了配電終端布局。準確表征電網要素，建立風力與光伏發電系統時序模型，并考慮負荷特性優化配電終端。提出分布式電源與配電自動化終端的協同規劃方法，采用孤島劃分和雙層規劃模型實現功能整合。結果顯示，本文所提集成建模與協調方法顯著提升了智能電網運行效率，優化配置，協同規劃，提高了供電可靠性，并降低了運行成本。本文為智能電網技術應用提供了新地理論支持，對進行電網規劃工作具有一定幫助。

關鍵詞：分布式電源；自動控制終端；孤島劃分

中圖分類號：TM 744" " 文獻標志碼：A

智能電網是未來能源系統發展的核心方向之一，采用融合信息通信技術與電力系統自動化技術，對電力網絡各環節進行智能監控、優化調度以及快速響應。在此背景下，如何高效構建分布式電源與自動控制終端的集成建模與協調機制，已成為目前的研究焦點。這一挑戰不僅要求相關從業者能夠精確構建分布式電源、負荷的時序模型，而且需要經過科學的布局分析，優化配電終端的布局，實現電力資源的最大化利用。

1 分布式電源與配電自動化終端建模

1.1 風力發電系統時序出力模型

1.1.1 風速模型

風速模型是一種描述風場中風速隨時間變化的工具。在實際使用過程中，本文對歷史風速數據進行了統計分析，獲取了風速具體參數[1]，其物理基礎模型全面考慮大氣環境、地形等多種因素，采用數值模擬或解析方法計算得到風速場，如公式（1）所示。

v（t）=v0e-αt+σW（t） （1）

式中：v（t）代表時間t處的風速；v0代表初始風速；α代表衰減系數，即風速隨時間的指數衰減速率；v0e-αt代表風速的指數衰減部分；σ代表風速波動的強度；σW（t）代表風速的隨機波動。

隨著時間t的增加，風速以指數形式降低，α越大，衰減速率越快。維納過程W（t）產生了一個平均值為零、方差為t的隨機變量序列，乘以σ表示風速在時間t的隨機波動范圍。本文選擇合適的初始風速v0、衰減系數α和維納過程的標準差σ，根據歷史數據或者氣象預測，生成具有實際情況波動特性的風速序列（見表1）。

1.1.2 風力發電輸出功率模型

通常情況下，風力發電機組的輸出功率與風速間并非簡單的線性關系，會受多種關鍵因素的影響。一方面，切入風速表示當風速達到某一閾值時，風力發電機組開始啟動并產生電力；切出風速代表風速超過某一上限后，出于安全考慮，風力發電機組將停止運轉。另一方面，功率曲線將不同的風速范圍與相應的輸出功率范圍精確對應，從而保證發電機組能夠穩定運行和高效輸出[2]。此外，在實際運行過程中，機械摩擦、發電機效率以及變頻器損耗等因素均會對最終輸出功率產生影響。因此，為了獲得更準確的輸出功率預測值，必須對這些損耗進行綜合考量。本文引入風力發電輸出功率模型，如公式（2）所示。

（2）

式中：P（v）代表風速為v時的風力發電輸出功率；v代表當前的風速；vcut-in代表切入風速，當低于該風速時，風力發電機組不產生功率；vrated代表額定風速，超過該風速，功率不再增加；Prated代表額定功率，即在額定風速下的最大輸出功率；η（v）代表損耗模型，考慮了機械摩擦、發電機效率和變頻器損耗等因素對實際輸出功率的影響。

在具體實踐中，本文監測風速并輸入模型參數（vcut-in、vrated、Prated）、η（v），以計算當前時刻風力發電系統的實際發電能力（見表2）。

1.2 光伏發電系統時序出力模型

光伏發電輸出功率模型是一種數學工具，旨在深入理解并精準預測光伏系統在不同環境條件下的電能輸出。該系統能夠巧妙利用太陽能，將光能轉化為電能，其輸出效能受眾多因素影響，例如光照強度、光伏組件的溫度狀態以及組件自身的性能特點[3]。為了對系統的性能與工作效率進行更準確的評估，本文積極探索并開發了多樣化的輸出功率模型。這些模型基于物理定律和豐富的試驗數據構建，全面考量光照強度、溫度效應以及光伏組件特性的變化，從而對系統電能輸出進行精準預測，如公式（3）所示。

Pout=τ?A?G?（1+β?（T-Tref）） （3）

式中：Pout代表光伏系統的輸出功率；τ代表光伏組件的效率；A代表光伏組件的表面積；G代表全球輻射總量；β代表溫度系數；T代表當前光伏組件的溫度；Tref代表光伏組件的參考溫度。

在具體實踐中，本文根據實時測量的光照強度G、光伏組件的溫度T，使用上述輸出功率模型計算預期的輸出功率Pout（見表3）。

1.3 負荷時序特性模型

負荷時序模型的時間分辨率通常以小時為單位，甚至精細至分鐘級別，旨在精確捕捉電力負荷隨時間的波動。更高的時間分辨率不僅能夠提供更準確、細致的負荷預測分析，而且是電力系統運行、調度的核心參數。此外，季節性變化對負荷模型的影響較顯著，特別是夏季與冬季的負荷模式呈現出截然不同的特點。夏季，由于高溫天氣持續，因此空調負荷會顯著上升；在冬季，由于廣泛使用加熱系統，因此負荷同樣會有顯著增加。為了確保系統規劃的有效性，負荷時序模型必須能夠精準捕捉并反映這些季節性變化，從而適應不同季節的負荷需求，如公式（4）所示。

L（t）=Lannual×SF（t） （4）

（5）

式中：L（t）代表時間t處的負荷水平；Lannual代表年均負荷水平；SF（t）代表季節因子，描述負荷隨時間t的季節性變化；B代表季節性振幅系數；tsol代表季節性變化的相位，即負荷季節性變化的起始時間；Tseason代表季節性變化周期，通常為一年。

在具體實踐中，本文根據歷史數據分析或實時監測，確定Lannual、季節性變化的振幅系數B和相位tsol、周期Tseason的數值。進而根據當前時間t計算出季節因子SF（t），并將其應用于Lannual，從而得到預期的負荷水平（見表4）。

2 分布式電源與配電自動化終端協同規劃

本文在進行分布式電源與配電自動化終端協同規劃工作過程中，引入上文列舉出的2種模型。一方面，使用風速模型和光伏發電系統時序出力模型來預測分布式電源的出力情況。另一方面，結合負荷時序特性模型，對配電自動化終端進行優化配置，保證在各個時間段內，分布式電源的出力能夠有效滿足負荷需求。此外，本文利用風力發電輸出功率模型和光伏發電時序出力模型，與配電自動化系統進行協同調度，使分布式電源與電網能夠優化運行。

2.1 孤島劃分方法

孤島劃分方法能夠將大電網劃分成小規模、自主運行的孤島，以提高電網的可靠性和抗干擾能力。每個孤島由若干分布式能源資源和負載組成，能夠在主電網故障或預定條件下獨立運行，保證局部電力供應的連續性。在具體實踐中，本文詳細分析了電網的拓撲結構和電力設備的連接關系，確定電網中潛在的形成孤島的節點與環路[4]。此外，本文還考慮電力設備的變壓器的負載率、開關的運行狀態等實時工作狀態和負荷情況，根據模擬數據分析，判斷各變壓器負載是否已經接近飽和，保證電力穩定供應（如圖1所示）。

在實際應用中，孤島劃分的啟發式搜索算法基于模擬數據的結果，嘗試不同的孤島劃分方案，并評估每種方案的穩定性，以選擇最佳解決方案，即采用遺傳算法進行多代演化，逐步優化孤島內部的電力平衡，以保證每個孤島在自主運行過程中能夠穩定供電。算法需要考慮電網運行的電壓穩定性、頻率控制等實際約束條件，采用數據模擬，保證每個孤島內部的電力負載、分布式電源間能夠匹配平衡，避免電力波動對系統穩定性的負面影響。需要注意的是，由于電網狀態和負載需求會實時變化，啟發式搜索算法必須具備實時調整的能力。根據實時監控數據分析，當某個區域電力需求驟增時，算法可以快速重新劃分孤島邊界，以保證在最短時間內實現電力平衡。

2.2 配電自動化配電網雙層規劃模型

2.2.1 上層目標函數和約束條件

在配電自動化的雙層規劃模型中，上層目標函數及其約束條件包括全局的資源分配與系統運行策略的優化，其核心目的是保證整體電網運作的可行性。上層優化目標是使電網的運行成本最小化，綜合考慮發電機組的運行成本、輸電線路的電阻損耗以及電力設備的維護費用。另一關鍵目標是使整體系統的效益最大化，例如電網的可靠性、供電質量以及用戶滿意度等。細致權衡這些要素，系統能夠在經濟效益與社會效益間找到最佳平衡點。

2.2.2 下層目標函數和約束條件

在優化過程中，下層優化的核心目標是減少局部節點內部的電力損耗，包括電纜布局與選擇的優化，旨在降低傳輸過程中的線損。另一關鍵目標是提高局部節點的電力供應可靠性。在具體實踐中，本文提高了備用設備的容量、優化了電力負載管理策略或增加了備用電源，以提高局部節點的電力供應可靠性。此外，下層優化必須全面考慮各種電力設備的具體運行約束。例如，電纜的最大電流承載能力、變壓器的負載限制以及發電機組的啟動、停止時間等。

2.3 基于遞歸搜索算法的可靠性評估方法

本文在分布式電源與配電自動化協同規劃中引入系統拓撲建模技術，利用抽象為電力設備和連接關系的拓撲結構，展示電力流動路徑[5]。狀態空間定義包括系統所有工作狀態，能夠為可靠性評估提供基礎。遞歸搜索算法能夠探索狀態轉移路徑，分析故障傳播和影響，識別系統關鍵節點?；谒阉鹘Y果，計算可靠性指標，支持決策者制定維護策略，保證系統穩定運行。本文運用可用性、平均無故障時間計算公式進行電力系統可靠性評估，如公式（6）、公式（7）所示。

（6）

（7）

式中：A代表系統的可用性；Top代表觀測時間段內系統的總操作時間；Td代表觀測時間段內系統停機的總時間；MTBF代表平均無故障時間；Nf代表觀測時間段內發生故障的次數。

在具體實踐中，當計算可用性時，需要記錄系統的總運行時間與停機時間，再使用上述公式計算可用性的百分比。在此基礎上，記錄系統的總運行時間、觀測時間段內發生的故障次數，進而使用上述公式計算平均無故障時間（見表5）。

3 結語

本文不僅促進了電力系統的可持續發展，而且在提高電網穩定性方面發揮了重要作用。時序出力模型能夠準確預測分布式電源在不同天氣、光照條件下的發電能力，為電網運營者提供可靠的運行數據。負荷時序特性模型能夠分析電網用戶的用電習慣和負荷波動情況。這些模型有助于更好地調節、優化分布式電源的輸出，以匹配實際的電力需求。

即使在電網發生故障或部分失效情況下，有效的孤島劃分也能保證分布式電源和自動控制終端的穩定運行。配電自動化的雙層規劃模型結合了上層、下層目標函數和約束條件，能夠在考慮分布式電源的情況下優化電網的規劃。該方法不僅提高了電網的效率，而且能夠有效應對復雜的電力供需波動。

基于遞歸搜索算法的可靠性評估方法為智能電網提供了一種全面而有效的評估工具。分析分布式電源的運行數據和電網的實際情況，能夠快速評估系統的可靠性，并采取必要的預防措施以降低故障風險。

參考文獻

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