智能配電網技術在10kV配電網規劃中的應用研究

摘要：智能配電網技術的快速發展為配電網規劃帶來了新的機遇與挑戰。文章深入分析了高級量測體系在精細化負荷預測中的應用，探討了分布式能源友好型配電網架構設計方案，研究了配電自動化技術對供電可靠性的提升作用。案例研究表明，基于智能配電網技術的規劃方案可有效實現負荷精準預測、新能源高效接入和故障快速恢復等目標，顯著提升配電網運行效率和可靠性。研究認為，以高級量測、配電自動化和分布式能源友好型架構為核心的智能技術綜合應用，是應對新型電力系統挑戰、構建現代化配電網的關鍵路徑。

關鍵詞：智能配電網；配電自動化；分布式能源接入

中圖分類號：TP181" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0091-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

電力系統正經歷著從傳統架構向新型電力系統的深刻變革。在這一轉型過程中，傳統配電網規劃方法暴露出諸多不足：負荷預測精度不高，導致部分地區10kV配電網負荷密度快速增長（年增長率超過15%） 時無法及時響應；設備布局欠缺科學性，致使高低壓配電網協調性差；更為突出的是，傳統單向供電架構難以適應分布式能源的規模化接入需求。這些問題使得配電網規劃面臨的挑戰已從傳統的供需平衡延伸至多元互動與協同優化[1]。

智能配電網作為能源互聯網的重要支撐，不僅要滿足負荷高質量供電需求，更要適應能源供給側和用電需求側的雙重轉型。新能源分散接入帶來的雙向潮流特性、需求響應下的負荷靈活性以及數字化轉型對系統可靠性的更高要求，都在倒逼規劃理念和方法的創新突破。智能配電網技術的發展為解決這些問題提供了新思路，通過高級量測、配電自動化和分布式能源友好型架構等關鍵技術的綜合應用，可有效提升配電網規劃的科學性和適應性。

本文立足智能配電網技術發展前沿，系統探討其在10kV配電網規劃中的應用策略，重點研究基于高級量測的精細化負荷預測方法、適應高比例分布式能源接入的網絡架構設計以及配電自動化提升供電可靠性的技術路徑，為構建新型配電網體系提供技術參考。

1 智能配電網關鍵技術概述

隨著能源互聯網理念的深化，智能配電網已成為電力系統現代化的核心支柱。智能配電網技術體系主要包括以下幾個關鍵組成部分：

1.1 配電自動化系統

配電自動化系統通過饋線終端單元（FTU） 和開關站終端單元（DTU） 實現配網運行狀態的實時監測。系統采樣頻率可達每秒128點，故障錄波時間精度達到毫秒級，為配電網運行提供高精度數據支撐。FTU/DTU設備具備故障定位、遙測遙控等功能，可實現配電網故障的快速隔離與供電恢復[2-3]。

1.2 配電管理系統

配電管理系統整合了配電網規劃、運行、檢修等多個環節的管理功能。系統數據采集周期最短可達1分鐘，支持設備狀態評估、負荷分析、電能質量監測等核心業務。DMS通過可視化界面展示配電網運行狀態，并提供決策支持功能，實現配電網的精細化管理。

1.3 高級量測基礎設施

高級量測基礎設施是智能配電網的信息獲取基礎，由智能電表、數據采集器等終端設備組成。系統支持用電信息的雙向互動，數據上傳速率達100Mbps。智能電表具備計量、通信、控制等多重功能，可實現用電數據的實時采集與分析，為負荷預測和需求響應提供數據支撐。

1.4 配電物聯網

配電物聯網技術的應用使得配電網設備管理更加精細化。系統采用北斗定位技術實現設備定位精度1～3 m，結合5G通信技術構建高速、可靠的數據傳輸網絡。物聯網平臺可實現設備全生命周期管理，支持預測性維護和狀態檢修。

這些關鍵技術的綜合應用為10kV配電網規劃提供了全方位的技術支撐，使規劃方案更具科學性和前瞻性。通過技術集成與協同優化，可有效提升配電網的智能化水平，為新型電力系統建設奠定堅實基礎。

2 智能配電網技術在10kV配電網規劃中的應用

2.1 基于高級量測體系的精細化負荷預測

高級量測體系（AMI） 是智能配電網技術的關鍵之一，為10 kV配電網規劃提供了精細化負荷預測的解決方案。AMI系統通過智能電表、數據集中器和高速通信網絡構建實時數據采集架構，支持雙向通信與高頻數據采集，能夠以128 Hz的采樣頻率獲取電壓、電流、功率等電氣參數，并通過5G或光纖網絡以100 Mbps的速率傳輸至配電管理系統（DMS） 。這種毫秒級響應的數據采集能力，為負荷建模提供了高時空分辨率的原始數據。

在數據預處理階段，系統采用小波變換算法消除測量噪聲，并通過卡爾曼濾波進行狀態估計，將數據精度提升至0.5級。隨后，負荷特征提取模塊運用K-means聚類算法，基于功率因數（0.85～1.0） 、日負荷率（15%～85%） 等12個特征維度，將用戶劃分為7種典型負荷模式。

針對工業用戶負荷，采用ARIMA時間序列模型進行預測，并通過粒子群算法優化參數，最終實現24小時預測窗口的均方根誤差（RMSE） 控制在3.2%以內。這種精細化建模方法能夠更準確地反映10kV配電網的負荷特性，為規劃提供可靠依據[4]。

隨著分布式能源的普及，負荷預測模型進一步嵌入概率密度函數以應對不確定性。光伏出力波動采用Beta分布建模，風速變化采用Weibull分布描述，通過卷積運算將可再生能源出力特性與傳統負荷曲線疊加。規劃系統以15分鐘為間隔滾動更新預測結果，每個預測周期執行2 000次蒙特卡洛仿真，輸出涵蓋P50、P90等不同置信水平的負荷場景集，確保規劃方案能夠適應未來分布式能源的高比例接入。

在電網拓撲分析層面，AMI數據與地理信息系統（GIS） 聯動，以1～3 m的定位精度標定負荷空間分布。規劃算法基于Delaunay三角剖分構建負荷密度曲面，結合導體溫升模型（ΔT≤70 K） 和電壓偏差約束（±7%） ，自動生成滿足N-1準則的網架結構方案。

對于負荷年增長率超過15%的區域，系統通過靈敏度分析動態調整規劃裕度，確保主要運行工況下，變壓器負載率維持在65%～80%的經濟運行區間。這種智能化規劃方法不僅提升了10 kV配電網的可靠性，還為未來負荷增長和分布式能源接入預留了彈性空間。

2.2 分布式能源友好型配電網架構設計

在完成精細化負荷預測的基礎上，配電網架構設計需要重點解決分布式能源（DER） 接入帶來的新挑戰。隨著分布式能源（DER） 滲透率的提升，傳統10kV配電網的輻射狀結構難以適應雙向功率流和波動性出力的需求。智能配電網技術通過重構網絡架構、優化運行策略，實現了高比例DER接入下的安全穩定運行。

為實現這一目標，在拓撲設計層面采用多端口柔性互聯裝置構建環網—網格混合結構，提升潮流的靈活可控性。SOP裝置基于全控型IGBT器件，具備±10 MW/10 kV的功率調節能力，響應時間小于10 ms，可實現相鄰饋線間的動態功率互濟。通過改進的Prim算法生成最優網架結構，以線路損耗降低15%、電壓合格率提升至99.2%為目標函數，求解Pareto前沿解集。規劃系統結合GIS平臺的空間負荷預測數據，自動生成適應分布式光伏（DPV） 接入的網格化分區方案，每個分區容量控制在5～8 MW，確保N-1校驗通過率不低于98%。

在此網絡拓撲結構的基礎上，為應對DER出力不確定性，架構設計引入分層協調控制策略。本地層部署基于一致性算法的分布式控制器，實現光伏逆變器、儲能系統的即插即用管理；區域層通過模型預測控制（MPC） 滾動優化潮流分布，以15分鐘為周期更新調度指令；系統層依托能量管理系統（EMS） 完成全局優化，采用二階錐松弛技術將非凸問題轉化為混合整數線性規劃（MILP） 模型求解。該策略可有效提升光伏消納率，同時降低儲能循環損耗[5]。

基于上述架構設計方案，為全面評估其性能表現，規劃階段須建立多維度技術指標體系。表1對比了傳統架構與DER友好型架構的關鍵參數差異。

為確保該架構設計在實際運行中的可靠性，在保護配置方面，架構設計融合方向閉鎖邏輯與自適應電流保護。方向元件采用暫態能量積分算法，動作時間縮短至20 ms；保護定值基于實時短路容量動態調整，配合5G通信的差動保護實現故障區段精準隔離。由此可使10kV配電網在規劃階段即具備高DER兼容性、強抗擾動能力和優良運行經濟性，為新型電力系統建設提供底層支撐。

2.3 配電自動化提升供電可靠性

配電自動化系統（DAS） 作為智能配電網技術的核心，在10kV配電網規劃中通過多維度技術融合，為電網結構的優化設計、可靠性預置及未來擴展性提供了科學支撐。

為實現這一目標，在規劃環節，DAS通過分布式監測網絡（FTU/DTU） 的預布局，實現故障檢測時間≤20 ms、定位精度±50 m的區段級響應能力。基于暫態行波與阻抗譜分析的雙判據算法（誤動率lt;0.1%） ，規劃時可針對短路、接地等故障類型預置差異化保護策略。通過數字孿生技術構建動態鏡像模型，以15分鐘為周期仿真N-1安全校驗，優化開關站選址與保護定值配置，確保規劃方案滿足負荷轉供成功率≥96%的可靠性目標。

在確保基礎可靠性的基礎上，為應對分布式能源高比例接入帶來的挑戰，規劃中嵌入了基于深度強化學習（Q-learning算法） 的自愈控制策略。通過5 000次迭代訓練生成最優開關動作序列，系統能夠在故障發生后快速恢復供電并實現負荷均衡。此外，電壓-電流雙閉環控制模塊的集成設計，使得分布式能源出力能夠動態調整，確保故障期間電壓波動幅度不超過額定值的±5%，提升電網的穩定性。

為支撐上述控制策略的高效實現，在通信架構設計上，采用5G與光纖復合組網模式，構建低時延（lt;10 ms） 、高可靠（丟包率≤0.001%） 的傳輸通道，支撐PMU數據（128 Hz采樣） 的實時傳輸。邊緣計算節點的合理布局進一步實現了就地故障分析，減輕主站的處理壓力。

在整體系統優化層面，通過靈敏度分析，規劃方案能夠動態優化電網拓撲結構，合理配置線路裕度和設備選型，從而在滿足經濟性的同時增強抗擾動能力。這種技術融合不僅使規劃方案具備前瞻性，能夠適應未來負荷增長和DER擴容需求，還將N-1準則校驗通過率、故障恢復時間等關鍵指標納入評價體系，實現了可靠性與經濟性的平衡。

3 案例分析

某省級經濟開發區于2023年啟動10kV配電網智能化改造項目，該區域面積約12 km2，現有工商業負荷154 MW，年均增長率16.8%，規劃接入分布式光伏30 MW、分散式風電8 MW。針對該區域特點，項目組運用智能配電網技術開展規劃設計，取得了顯著成效。

基于高級量測體系采集的歷史負荷數據，結合K-means聚類算法識別出5類典型負荷特征。其中，工業負荷占比62%，商業負荷占比25%，公共建筑負荷占比13%。通過ARIMA模型預測未來5年負荷增長情況，考慮到園區產業結構調整因素，采用分段線性回歸方法修正預測結果，最終確定2025年最大負荷將達到210 MW。規劃方案據此將現有8座配電站擴容改造為智能變電站，新建4座智能開關站，形成“雙環網+網格化”結構。

針對分布式能源接入特性，規劃采用改進的Prim算法劃分6個功能分區，每區配置2臺±5 MW的固態變壓器實現柔性互聯。通過粒子群優化算法，在考慮光伏發電95%置信區間日波動特性、風電出力80%可用率以及負荷峰谷差等關鍵參數的基礎上，確定儲能系統的最優配置方案，在各分區配置總計24 MWh儲能容量。仿真分析基于以下邊界條件：光伏發電利用小時數2 100 h、風電利用小時數2 600 h、儲能系統充放電效率90%、功率變換效率95%。在此條件下，仿真結果表明，該方案可實現分布式能源68.5%的高滲透率，同時將功率波動控制在±3%以內。

為驗證配電自動化系統的實際效果，在線路關鍵節點部署85臺智能終端（FTU/DTU） ，采用基于深度學習的故障定位算法，實現故障檢測時間18 ms、定位精度±30 m的技術指標。通過自適應重構技術，系統可在故障發生后35 s內完成供電恢復，供電可靠率由原來的99.86%提升至99.95%。結合全年運行數據分析，改造后年度線損率降低1.8個百分點，配電網運行成本減少約320萬元。

該案例驗證了智能配電網技術在10kV配電網規劃中的實用價值，規劃方案既滿足了負荷增長需求，又為分布式能源的深度接入預留了空間，具有較強的示范推廣意義。

4 結束語

智能配電網技術在10kV配電網規劃中的應用實踐表明，通過高級量測體系、分布式能源友好型架構和配電自動化等技術的有機融合，可有效提升配電網的智能化水平和運行效率。這種技術集成不僅優化了傳統配電網規劃方法，也為新型電力系統建設奠定了技術基礎。

未來，隨著人工智能、數字孿生、邊緣計算等新一代信息技術的深度融合，配電網規劃將面臨新的機遇與挑戰。如何構建考慮多元不確定性的動態規劃模型，如何實現規劃-運行一體化閉環優化，以及如何確保網絡安全與數據隱私，將成為未來研究的重要方向。在源網荷儲高度協同的背景下，配電網規劃需要進一步強化對分布式能源聚合效應、用戶側需求響應的適應能力，通過持續的技術創新和實踐探索，為構建安全、可靠、綠色、高效的現代配電網提供有力支撐。

參考文獻：

[1] 陸秋艷，魏家昊.智能配電網技術在系統規劃中的應用[J].集成電路應用，2025，42（4）：170-171.

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[3] 葉浩然.智能配電網的發展規劃與信息技術應用分析[J].電子技術，2025，54（2）：256-257.

[4] 宗偉康，徐駿.智能配電網調度控制系統技術方案探討[J].儀器儀表用戶，2025，32（2）：9-11.

[5] 馬洪.智能配電網中線路監測及故障檢測技術研究[J].光源與照明，2024（12）：53-55.

【通聯編輯：唐一東】