陳治道，孫朝霞，王 亮，羅 猛，湯海霞，王武林，熊 楓

（國網(wǎng)隨州供電公司，湖北 隨州 441300）

0 引言

近年來，隨州地區(qū)的新能源呈井噴式的發(fā)展趨勢，新能源出力的不確定性、隨機性和波動性，影響了電力系統(tǒng)的正常運行。如何優(yōu)化新能源的位置和容量，是當前隨州電網(wǎng)規(guī)劃面臨的一個具有重大實際意義的問題[1]。建立科學的電力系統(tǒng)評價指標體系是實現(xiàn)新能源接入方案評價的基礎。科學合理的評價指標體系是衡量配電系統(tǒng)現(xiàn)有水平和規(guī)劃成效的重要工具，是保證電網(wǎng)規(guī)劃質(zhì)量和電網(wǎng)建設安全、可靠、經(jīng)濟的重要手段。

本文提出了分布式電源對配電網(wǎng)綜合影響的各類指標，指標共分為五類：安全穩(wěn)定性[2-3]、電能質(zhì)量[4]、可靠性[5]、經(jīng)濟性[6]、風險性[7]。通過對指標的深入解析，構(gòu)建分布式電源對配電網(wǎng)綜合影響的指標體系，并根據(jù)指標計算結(jié)果對隨州電網(wǎng)提出正確的規(guī)劃和建議。

1 自動評估系統(tǒng)總體評估指標體系

自動評估系統(tǒng)軟件立足于對給定接入新能源的電網(wǎng)方案進行分析，明確各功能模塊的數(shù)據(jù)來源，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，進行數(shù)據(jù)整合和功能接口開發(fā)，最終形成自動評估系統(tǒng)。本文提出共計18個指標，如圖1所示。

部分主要指標的計算方法如下：

1）母線電壓分布指數(shù)：描述新能源并網(wǎng)后電網(wǎng)中母線電壓隨機分布的特征，計算公式為：

式中：Ui為第i次電壓觀測值，為電壓平均值，m為樣本容量。

2）母線電壓保持指數(shù)：描述新能源并網(wǎng)后電網(wǎng)中母線電壓保持在一定范圍內(nèi)的數(shù)值比例，計算公式為：

圖1 系統(tǒng)指標體系圖Fig.1 Index system

式（2）、（3）中：C(Ω)表示集合 Ω 中元素的個數(shù)，m為樣本容量，a表示對電壓波動范圍的限制閾值，可根據(jù)評價需要自行指定。

3）系統(tǒng)電壓分布指數(shù)：描述新能源并網(wǎng)后電網(wǎng)中母線電壓分布指數(shù)的平均值。其計算公式為：

式中：N表示母線數(shù)目。

4）系統(tǒng)電壓保持指數(shù)：描述新能源并網(wǎng)后電網(wǎng)中母線電壓保持指數(shù)的平均值。計算公式為：

式中：N表示母線數(shù)目。

5）電力不足時間概率：研究期間內(nèi)可用發(fā)電容量不滿足負荷需求所造成的停電概率值。計算公式為：

其中，N為系統(tǒng)隨機狀態(tài)的數(shù)目；FLOLP為與LOLP對應的試驗函數(shù)，由系統(tǒng)的隨機狀態(tài)Xi按式（7）決定：

式中：PD,j為節(jié)點j的有功負荷為節(jié)點j的原始有功負荷。

6）電量不足期望：指研究期間內(nèi)由于發(fā)輸電設備停運造成的少供電量。計算公式：

其中，C(Xi)為隨機狀態(tài)Xi負荷削減量。

式（9）中：ND為負荷節(jié)點數(shù)目，PD,j為節(jié)點j的有功負荷為節(jié)點j的原始有功負荷。

7）母線失負荷風險：確定各節(jié)點負荷的調(diào)整量，并通過統(tǒng)計各節(jié)點負荷調(diào)整的大小，判斷對風險消除最有利的負荷調(diào)整位置，可指導隨州電網(wǎng)制定各站的風險減負荷策略。

計算公式為：

式（10）、（11）中：wi為母線i對應的失負荷量(標幺值)，ai為負荷重要程度因子，是根據(jù)GB50052-1995《供配電系統(tǒng)設計規(guī)范》中規(guī)定的對供電負荷分級來取值。

8）新能源受限風險：確定各新能源場站的出力調(diào)整量，并通過統(tǒng)計新能源場站出力調(diào)整的大小，判斷對風險消除最有利的新能源場站位置，可指導電網(wǎng)制定風險事件中新能源場站出力的調(diào)整措施。計算公式：

式（12）中為機組i的有功出力上限，PG,i為機組i的有功出力。

9）母線電壓越限風險：通過統(tǒng)計分析各節(jié)點電壓的上下界約束對應的拉格朗日算子，獲得對風險消除最有利的無功電壓控制節(jié)點，可甄別電網(wǎng)電壓薄弱環(huán)節(jié)。計算公式：

式（13）中：λ-V,i為節(jié)點i電壓下限約束對應的拉格朗日算子。

10）支路潮流越限風險：通過統(tǒng)計分析各支路潮流的上界約束對應的拉格朗日算子，確定對支路潮流處于上限的線路，可甄別故障中隨州電網(wǎng)最易發(fā)生潮流越限的線路。計算公式：

式（14）中為支路i潮流上限約束對應的拉格朗日算子。

2 自動評估系統(tǒng)指標實現(xiàn)方案

自動評估系統(tǒng)各指標的計算充分利用了PSASP的電網(wǎng)分析計算能力，通過計算控制模塊實現(xiàn)對整個評估過程的自動控制，實現(xiàn)工程文件與作業(yè)文件的轉(zhuǎn)換，調(diào)用計算程序與評估計算，實現(xiàn)整個評估過程的高度自動化。其實現(xiàn)的基本結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 基于PSASP指標計算示意圖Fig.2 Calculation of index based on PSASP

2.1 自動評估系統(tǒng)構(gòu)成

1）PSASP程序包，包括用于電力系統(tǒng)分析的各種計算模塊，如潮流計算程序，短路計算模塊，N-1故障計算模塊等。

2）PSASP工程文件，用以管理電力系統(tǒng)模型及計算參數(shù)，包括電力系統(tǒng)模型文件，計算控制參數(shù)文件。

3）PSASP作業(yè)文件，供PSASP程序包計算使用的數(shù)據(jù)文件。

4）PSASP結(jié)果文件，用以存放PSASP的計算結(jié)果。

5）數(shù)據(jù)解析模塊，用以實現(xiàn)PSASP工程文件向PSASP作業(yè)文件轉(zhuǎn)換，PSASP結(jié)果文件解析的功能。

6）評估指標計算模塊，利用PSASP計算結(jié)果數(shù)據(jù)對自動評估系統(tǒng)各指標進行計算。

7）數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，用以存儲評估結(jié)果。

8）結(jié)果展示模塊，用以展示評估結(jié)果。

9）計算控制模塊，實現(xiàn)數(shù)據(jù)解析模塊，評估指標計算模塊，PSASP程序包中電力系統(tǒng)分析軟件的調(diào)用功能。

2.2 自動評估系統(tǒng)工作過程

1）準備好PSASP工程文件，開始進行間歇性能源并網(wǎng)方案評估。

2）評估系統(tǒng)將調(diào)用數(shù)據(jù)解析模塊，將PSASP工程文件轉(zhuǎn)換為PSASP作業(yè)文件[13]。

3）評估系統(tǒng)將自動調(diào)用PSASP程序包中的電網(wǎng)分析程序，對并網(wǎng)方案進行計算。

4）評估系統(tǒng)自動調(diào)用數(shù)據(jù)解析模塊，讀取步驟3中計算得到的結(jié)果，并將結(jié)果數(shù)據(jù)輸入到評估指標計算模塊中進行指標計算。評估指標計算模塊將計算的結(jié)果存儲到數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中。

5)結(jié)果展示模塊從數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中讀取步驟4中存儲的結(jié)果數(shù)據(jù)進行展示。

2.3 自動評估系統(tǒng)評估指標計算模塊實現(xiàn)方法

評估指標模塊實現(xiàn)方法分兩種：一種是采用C++編程實現(xiàn)，一種是采用C++和MATLAB混合編程實現(xiàn)。實現(xiàn)流程圖大致如圖3所示。

圖3 評估指標計算模塊示意圖Fig.3 Evaluation index calculation module

C++編程實現(xiàn)的評估指標有安全穩(wěn)定性指標模塊和經(jīng)濟性指標模塊，這兩個模塊指標的計算是讀取PSASP計算的結(jié)果文件，通過指標計算方法，把評估結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫中,整個過程都是通過程序自動化處理完成。

C++和MATLAB混合編程實現(xiàn)的評估指標有電能質(zhì)量指標模塊、可靠性模塊和風險性模塊。這3個指標模塊在實現(xiàn)過程中是運用matlab編程采用蒙特卡洛法進行計算，為了實現(xiàn)自動化評估計算，首先需要將計算指標的matlab程序轉(zhuǎn)換為C++所能識別的動態(tài)庫程序，然后通過C++程序自動調(diào)用matlab所轉(zhuǎn)換的動態(tài)庫，從而得出指標計算結(jié)果，最后把結(jié)果保存到數(shù)據(jù)庫中和界面展示。

3 自動評估系統(tǒng)指標結(jié)果分析

自動評估系統(tǒng)可視化界面分為主畫面和詳細界面兩種。主界面主要展示各功能模塊的主要信息，讓操作員能夠快速抓取各模塊指標的重要信息，詳細界面顯示各模塊指標的詳細內(nèi)容，便于操作員精確分析。

下面所展示的結(jié)果數(shù)據(jù)是針對隨州電網(wǎng)處于極小負荷情況下的評估結(jié)果數(shù)據(jù)。

圖4 評估系統(tǒng)主畫面Fig.4 Evaluation system

3.1 自動評估系統(tǒng)主畫面

圖4為自動評估系統(tǒng)的主畫面。左側(cè)從上到下為加載程序數(shù)據(jù)包，調(diào)用指標計算接口；右側(cè)依次為安全穩(wěn)定性指標、電能質(zhì)量指標、可靠性指標、風險性指標、經(jīng)濟性指標結(jié)果顯示。點擊每個指標模塊的詳情可以快速定位到該模塊指標下面的指標詳細信息。

3.2 安全穩(wěn)定性

圖5為安全穩(wěn)定性模塊線路負載率詳細內(nèi)容顯示。結(jié)合圖4可知，在常規(guī)運行方式下，220 kV鐘隨線負載率為110.3%，出現(xiàn)過載情況；110 kV烈殷線負載率為91.6808%，110 kV天烈線負載率為90.5351%，出現(xiàn)重載的情況。220 kV烈1號主變負載率為261.492%，出現(xiàn)嚴重過載情況。

圖5 常規(guī)潮流計算線路負載率Fig.5 Conventional power flow calculation load ratio

圖6為安全穩(wěn)定性模塊N-1校驗中在不同運行方式下切除方案的數(shù)目、切除方案類型、所切除方案對應的支路設備。由圖6可知，極小負荷運行方式和極大運行方式的切除方案都為58個。

圖6 N-1校驗切除方案Fig.6 N-1 Check removal scheme

3.3 電能質(zhì)量

圖7為母線電壓保持指數(shù)詳細內(nèi)容顯示。除烈山變10 kV母線電壓保持指數(shù)約為0.507 1外，其他母線的電壓保持指數(shù)都為1。即除烈山變10 kV母線外，其余母線電壓均在合格范圍內(nèi)。

3.4 可靠性

可靠性有兩個評估指標：電力不足時間概率和電量不足期望。由圖4可知，電力不足時間概率為99.973%，表示區(qū)域內(nèi)停電概率為99.973%；電量不足期望為3.596 4，表示由于輸電設備停運造成的少供電量為3.596 4 MW。

圖7 母線電壓保持指數(shù)Fig.7 Bus voltage retention index

3.5 風險性

圖8為母線失負荷風險的詳細內(nèi)容顯示，其中負荷調(diào)整量最大的是永陽變10 kV 2號母線，其失負荷風險為1.508 4 MW。

圖9為新能源受限風險詳細內(nèi)容顯示，其中受限風險最大的兩條母線為萬和風電場和界山風電場，受限風險分別為62.779 3 MW和28.886 2 MW，說明這兩個風力發(fā)電場需要調(diào)整的發(fā)電量比較大。

圖8 母線失負荷風險Fig.8 Bus load loss risk

圖9 新能源受限風險Fig.9 New energy limited risk

3.6 經(jīng)濟性

圖10為線路的負荷率詳細內(nèi)容，結(jié)合圖4可知，220 kV隨永線負荷率最高，其負荷率達到了91.134 2%，負荷率越接近100%，表示線路設備的利用率越高，越有利于減損節(jié)能。

圖10 線路負荷率Fig.10 Lines load ratio

4 隨州電網(wǎng)未來規(guī)劃建議

依照極小負荷下的自動評估結(jié)果，對隨州電網(wǎng)近期的規(guī)劃提出如下建議：

（1）由于220 kV鐘隨線是500 kV編鐘變下網(wǎng)的重要220 kV線路，建議將隨州變220 kV母線以及鐘隨線改為大截面導線，緩解重過載問題。

圖11 隨州電網(wǎng)結(jié)構(gòu)Fig.11 Suizhou power grid structure

（2）220 kV烈山站現(xiàn)有風電220.5 MW，光伏200 MW，造成主變過載嚴重，建議推進220 kV烈2號主變擴建工程，推進220 kV江頭店輸變電工程建設，緩解烈山供區(qū)新能源上網(wǎng)卡口問題。

（3）建議推進220 kV永陽主變增容工程，將永1號主變更換為240 MVA的大容量主變，緩解永陽供區(qū)新能源上網(wǎng)卡口問題。

綜合以上3點改進措施，再次進行潮流計算、N-1校核、電能質(zhì)量計算、經(jīng)濟性計算、可靠性和風險性計算，計算結(jié)果表明線路和變壓器均無越限情況，同時改善了母線的電能質(zhì)量，各線路和各母線存在的風險性和受限情況得到了大大的改善。

5 結(jié)論

本文所述的自動評估系統(tǒng)有如下幾個重要的技術特點：

（1）實現(xiàn)了電網(wǎng)分析、評估指標計算等功能的自動化，大大提高了多種間歇性能源并網(wǎng)方案評估的自動化水平，進而提高了電網(wǎng)分析工作人員的工作效率；

（2）對隨州地區(qū)的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、運行方式、新能源發(fā)電裝機、消納等情況進行全面分析，為風電場和系統(tǒng)建模等后續(xù)分析工作提供數(shù)據(jù)支撐；

（3）提供了友好、簡潔的人機交互界面，可以讓電網(wǎng)分析工作人員快速定位重要問題；

（4）為電網(wǎng)分析工作人員提供區(qū)域內(nèi)電網(wǎng)電壓的薄弱點和輸電薄弱環(huán)節(jié)所在，方便電網(wǎng)分析工作人員快速制定有針對性的改進方案。

最后，結(jié)合隨州電網(wǎng)實際運行情況表明：本文研究結(jié)果能夠應用于隨州電網(wǎng)的實際運行中，并且可以極大地改善當前隨州電網(wǎng)的運行情況，有效改善新能源發(fā)電的外送難題，為隨州電網(wǎng)未來規(guī)劃提供了強有力的支撐保障作用。

[參考文獻]（References）

[1]國網(wǎng)湖北省電力公司隨州供電公司.隨州電網(wǎng)規(guī)?；履茉唇蛹{能力研究[R].隨州：國網(wǎng)湖北省電力公司隨州供電公司，2015.StateGrid Suizhou Powersupplycompany.Study on the new energy acceptance capacity of the state grid[R].2015.

[2]李碧君,方勇杰,徐泰山.關于電網(wǎng)運行安全風險在線評估的評述[J].電力系統(tǒng)自動化,2012,(18)：171-177.LI Bijun,FANG Yongjie,XU Taishan.Review on online operational security risk assessment of power systems[J].Automation of Electric Power Systems,2012,(18)：171-177.

[3]陳曦.基于風險理論的電力系統(tǒng)靜態(tài)安全性評估方法研究[D].武漢：華中科技大學,2012.Chen Xi.Aresearch on power system static security assessmentmethod based on risk theory[D].Huazhong University of Science&Technology,2012.

[4]陳文升,劉波.新能源發(fā)電并網(wǎng)中電能質(zhì)量分析與評估方法[J].電力與能源,2014,(2)：214-217.Chen Wensheng,Liu Bo.Analyzing and evaluating methods of power quality for new energy[J].Power&Energy,2014,(2)：214-217.

[5]宋伶俐,劉焱,曹侃.配網(wǎng)可靠性評估方法及應用[J].湖北電力,2013,37(2)：4-6.SONG Lingli,LIU Yan,CAO Kan.Evaluation method and application of distribution network reliability[J].Hubei Electric Power,2013,37(2)：4-6.

[6]王凱,栗文義,李龍,等.含風/光互補發(fā)電系統(tǒng)可靠性與經(jīng)濟性評估[J].電工電能新技術,2015,(6)：52-56,63.WANG Kai,LI Wenyi,LI Long,DENG Dianyi.Reliability and economy evaluation of complementary power systems containing wind and solar energy[J].Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy,2015,(6)：52-56,63.

[7]蔣程,劉文霞,張建華,等.含風電接入的發(fā)輸電系統(tǒng)風險評估[J].電工技術學報,2014,(2)：260-270.JIANG Cheng,LIU Wenxia,ZHANG Jianhua,et al.Risk assessment of generation and transmission systems considering wind power penetration[J].Transactions ofChina ElectrotechnicalSociety,2014,(2)：260-270.