分布式智能电网的挑战与研发机遇（2023）
分布式智能电网的挑战与研发机遇 余始鑫 中国工程院院士，天津大学教授 2023.04.13(北京） IEEEPES（中国）卫星技术委员会 I.基本认知 1-1.中央决策 习总书记2020年已向世界承诺：我国二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，风电、太阳能发电总装机容量将达到12亿干瓦以 上，2060年前实现碳中和。 2022年4月26日习总书记主持召开的中央财经委员会第十一次会 议强调基础设施是经济社会发展的重要支撑，.发展分布式智 能电网，建设一批新型绿色低碳能源基地，加快完善油气管网 需求侧管理 分布式 储能 分布式，（太阳能、 发电 凤能等） （需求响应 负荷控制 和能效管理图1.分布式电源组成 分布式智能电网：具有高渗透率分布式电源的智能配电网 分布式智能电网： 电网的第二次智能化 SmartSmartSmartSmartSmart GenerationTransmissionSubstationDistributionConsumer PowerStation AMI Monit rive SCADARemote 通信与计算机性价比的大幅度提升使得SG的实施成为可能 I-2.智能电网特点和总体设想[1,2] 智能电网的特点是，电力和信息的双向流动性（见图3），以便建立一个高度自动化的和广泛分布的能量交换网络。为了实时地交换信息和达到设备层次上近乎瞬时的供需平衡，把分布式计算（云）、大数据、人工智能和通信等的优势引入电网 设想中的智能电网（SmartGrid）将像互联网那样改变人们的生活和工作方式，并激 励类似的变革。近期是SmarterGrid。 集成的能量与通信体系：通过AMI完善了最后一公里的通信，在构建智能的功能之前首先建立一个强大的信息通信网络（即一个鲁棒的ICT功能）：SG将把 大量的监视传感器连接到一个安全的通 讯网上去，实现可控和可观 图3.集成的能量与通信体系 1I余始鑫等.智能电网基本理念和关键技术M：北京：科学出版社，2019 智能电网与传统电网比较 特征目前电网智能电网 消费者拥有信息，并可介入和积极参与使用户能够积极参与用户无信息，不能参与系统的系统的运行优化需求响应和分布式电网优化运行运行优化能源 容纳全部发电和储能中央发电占优，对分布式发电有高渗透率的、“即插即用”的分布式 选择接入电网有许多障碍可再生电源（发电和储能） 使新产品、新服务和有限的售市场，未很好的集建立成熟的、很好集成的登售电力市场，新市场成为可能一用户只有有限的机会为消费者扩大新的电力市场 为数字经济提供电能关注停运，但对电能质量问题 质量响应很慢 保证电能质量，有各种各样的质量/价格方案可供选择一问题可快速解决 很少把运行数据同资产管理结极大地扩展了电网参数的采集重视 优化资产利用和高效合起来-竖并式的业务进防止和最小化对消费者的影响 运行程 预测及并对系统干扰为防止设备损毁而做出响应自动检测所存在的问题并做出响应一聚 做出响应(自愈)扰动发生时只关注保护资产焦于防止和最小化对消费者的影响 袭击和自然灾害发生对恐怖的恶意行为和自然灾害对攻击和自然灾害能复原，具有快速恢后迅速恢复运行脆弱。复能力（即可再生能力） 1-3.分层分群的电网体系结构[3] 电网的变化已经日益偏离20世纪电网发展所依据的基本原理和假设 如果不指出这些，会对电网的可靠性和功能造成严重的不良后果。发展的新原动力，主要是演变中的用户期望、新技术的涌现、以及从大规模的中央经济到网络经济的改变。后者是由连接到配电网边际 不在的通信联系所驱动的。此外原动力中还包括韧性不足和赛博攻击威胁的不断增加 [注1]分布式发电是电力的未来，也是能源的未来。 [3]余贻鑫等.分层分群电网体系结构.电力系统保护与控制.2020，48(11):1-8 分层分群的电网体系结构（行业结构、市场结构和监管结构一致 输电系统（互联电力系统）是若干个平衡 互联输电系统区BA（即区域性输电网-功率平衡区）互 区域输电系统群集 区域输电系统AO··区域输电系统L 联起来的群集（clusters），每个BA是 一个群（cluster）【注]：每个区域性输电 配电网A··O配电网M配电网群集网是若干个配电网互联起来的群集，每个 微电网AOOO微电网N 微网群集 配电网是若干个微网、建筑单元组成的群 建筑单元AO0o建筑单元0集，每个微网又可以是由若干个建筑单元 建筑物群集（mini电网、纳米电网） 互联起来的群集，如左图所示。一分层 图4电网分层分群（群集嵌套）体系结构（或称集群的自然层分群的智能电网按照全局协调和局部净功 次结构）示意图（配电网中也可能直接包括建筑单元） 率平衡和自优化的范式工作 [注网络的基本单位一一集群（Cluster）和群集（Clusters），每个Cluster能实现所关心时段内的净功率平衡 分区的 垂直信号流 ISO 层内 对等流 层间中心 辐射流 TOTOTO 层内层间中心 对等流辐射流 DSODSODSO层间中心 辐射流 变电站变电站变电站变电站变电站 层内 对等流 层间中心 辐射流 光伏分布式电压与无功电气车辆充电 发电接入电网的建筑控制 物/需求响应 图5.层流协调网络的关键数据流 分布式智能电网是分布式 （非中央化） Cel 智能的基础设施 如图6所示，分布式的智 能网络代理（Intelligent NetworkAgents,lAs) CellI DFSM 配电运营中心 DFSN能收集和交流系统信息并对（诸如继电保护操作这 样的）局部控制做出决策 DFSM同时通过DFSM根据整个 输电运营中心系统要求协调IAs（诸如继 电保护操作这样的）决策 能够发送与接受信号的基TFSM 以防止连锁停电 本的智能代理（包括保护、分布式发电和储能单 元、具有分布式电源的配 电调度、等值机等） CellIA整个配电的智能代理 DFSM DESNI 图6它是个复杂的大规模的赛博-物理系统 配电快速仿真与建模 (DFSM) DERADA以深蓝色字体表示DER-ADA中✁功能 DFSM[1]系统是一套专门 TESM数据采集与存储系统状态监视提高可靠性与效率自动控制用于配电网运行、规划 控制与智能切负荷等功能 DFSM输电与配电之间✁通信完成例如电压和管理✁辅助决策工具 DOMA仿真工具以自愈为日标✁ 能够使智能配电网✁以 下重要属性得到增强： 电力系统监视（实时状态✁可视化）：数据处理与计算模型发电、负荷、潮流，与断路器状态等 预想事故分析（CA) 当地自动功能 流动网络重构（GR）①准确✁实时状态估计 数据管理（获取、确认、存储、同步等） ·从输电侧请求 故障分析含拓扑识别和坏数据辨 ·RTO/ISO或能源服务供应商 ·远程传感器 ·变电站量测 DER单元安全评估 ·用户（参见用户接口） （诊断、定位） （FLIR中✁FL) 故障隔离与供电恢复 （FLIR中✁IR 识)； 外部等值， （静态与动态） 发电/负荷控制②比实时仿真更快速✁ 数据模型 ·拓扑模型 (DOAN) 潮流计算电压与无功控制 预测（whatif）分析； ·负荷模型 ·设施模型状态估计(DSPF)(VVC)③低成本安全✁实时运 保护方案， 数据更新（例如RPR）行优化。 ④可与TFSM协同工作。 图7DFSM✁一个高层次需求框架 ⅡI.挑战性问题[4] [4]余贻鑫，刘艳丽.智能电网✁挑战性问题.电力系统自动化，2014,39（2）：1-5 智能电网需要研发和整合全新✁技术、基础设施和计算机系统。而这些整合需要无缝✁互操作性、双向通信以及对许多形式✁数据进行交换、分析和做出响应✁能力。在某些情况下，这些系统还需要对不可预见✁条件做出响应，以及人和机这二者间✁ 安全互动。 挑战性问题1：基础设施 对于智能配电网需要灵活✁网络拓扑结构这一点大家意见是一致✁，但是关于未来电网✁典型网络拓扑结构✁构想还不够清晰 电网测量设施（例如，智能电表，相量测单元PMUS✁ 安装范围在不断扩大，但是它们将如何支持电网✁规划和 运行仍然不确定，其功用还需要大力挖掘。 采用基于新技术✁基础设施，可能遇到经费、风险和运行人员知识不足等问题 桃战性问题2：通信✁标准和协议 在构建智能✁功能之前首先建立一个强大✁信息通信网络 （即一个鲁棒✁ICT功能），自前DERS、负荷和电力公司之間缺乏适当通信是妨碍DERS大规模整合和AMI功能✁发挥✁一个主要因素 标准化（特别是与DERs和储能相关✁标准化）✁缺乏会抑制各运行单位（发电、输电、配电和电力消费者）之間✁数据交换，阻碍系统✁完全优化，使系统效率降低。进而司时使用看带有不同通信能力✁新✁和✁（遗留下来✁ ）技术✁情况下，会让标准化变✁更棘手 挑战性问题3： 互操作性标准 互操作性标准使电力系统✁所有元件之间✁协调成为可能 为开发这些标准已经做出了巨大努力[1，节9.1]，但是在一些领 域，像DERs和储能，有标准但很有限。DERs同系统✁互 联，在缺乏协调功能✁情况下，只能以局部✁和自治✁方式 运行。 挑战性问题4：计算机网络 （赛博）安全 实践已经表明，大数据✁应用能为电力公司带来显著✁效益 "以适当✁方式与那些需要使用或有权了解数据✁参与者实 时共享数据，是智能电网✁基本要素 数据✁安全和隐私保护以及信息（数据）访问权利✁不确 定性都会阻碍一些智能电网解决方案✁采用 为了涵盖电网外部✁为（如能源互联网、智能交通等）系统智能电网信息技术（IT）✁范围必将扩大，这样在产生 有益数据✁同时，也将造成新✁安全问题 良好✁基础设施必须确保数据安全、电网安全和智能电网技 术✁进步 挑战性问题5： 目前 运行和规划模型 缺乏评估未来智能电网性能✁模型和仿真工具[注]： 模型需要综合考虑计算机网络基础设施、市场乃至国 家政策✁影响 仿真工具需考虑同物理装置✁互联 [注]数字李生不宜过度演绎，需保持清醒✁头脑。从模式和模型角度，数字李生技术属于一种在线数字仿真技术。在国内，对数字李生✁研究却常常避重就轻，关注✁多是些 外围✁、非核心✁东西。在热词不断涌现✁今天，应该保持清醒✁头脑。埋头研发卡脖 子✁关键技术（如DFSM和TFSM）才是硬道理。否则，我们既浪费了资源，又浪费了时 间，最终失去✁是发展✁大好机遇和战略主动权。 缺乏改进调度决策✁高保真✁预测分析（如，在线超实 时✁whatif分析*）能力；高保真包括预测分析中对不 确定性✁计及，需要采用概率✁模型和随机化✁方法 缺乏动态电价下负荷预测✁概率模拟方法，这会阻碍同需求－居民电价”弹性相关✁模拟、分析和评估 运行人员不能：基于由动态数据所创生✁正在变化✁条件注来调整决策逻辑和对新增加✁电源选择做出快速响应 [注】配电网✁DERs出力需求响应乃至拓扑结构是频繁变化✁ 在DERS高渗透率情况下，系统✁优化运行也是个重大✁挑战问题，需要创建适合于输配电网协调决策✁先进✁控制系统结构和方法（如风险调度和分层分布式✁电压控制系统结构），它应该是可扩展✁、可靠✁和安全✁ 评估智能电网行为✁指标虽已有研究[注]】，但有待深入和 细化，特别是与可再生能源与负荷不确定性、分布式电源 （DERS）、储能✁影响相关✁指标和新✁智能电网能力 ✁指标，这些指标应该是可以计量✁和可以指导运行与规 划决策✁。 [注]参考文献[1]附录C（智能电网指标简介，其中列出了21项 挑战性问题6：负荷与电源计划安排与调度 电网目前✁运行能力不足以支持集成DERS（发电、需求响应和储能 情况下✁电压计划安排和有功功率发电调度： 在基于逆变器✁可再生能源发电日益增加✁趋势下，电网兼容性标准需做很大改变，而且必须修改成能同时管理传统发电和基于逆变器（可即插即用）✁可再生能源发电： 往往是不能从DERs✁发展中得到明显好处✁掌管能量平衡✁实体在对DERs进行调度；（智能电网发展✁一个基本原则是所有利益相关人群均可受益）[1] 缺乏适用于接纳DERS并能识别最优✁负荷和电源平衡✁好模型 [注] 这些问题不解决，当试图接纳大量DER时，
