数智赋能新型电力系统分布式智能电网技术体系研究

研究背景与意义

• 政策背景：国家及国际层面多项政策支持分布式智能电网发展，如习近平主席指示、欧盟电网建设行动计划等，强调构建清洁低碳、安全充裕的新型电力系统。
• 源荷储发展新趋势带来的挑战：
  • 发电侧：分布式发电（如光伏）规模快速扩大，但存在电力电量不平衡、传统调节手段不足等问题。
  • 负荷侧：新型电力负荷（如电动汽车）高速发展，负荷不确定性增大，智能可控能力不足。
  • 储能：应用场景丰富，但面临体系化架构、大规模集群调控、安全问题等挑战。
• 现有配电网的发展瓶颈：
  • 安全充裕：供电可靠性不高，极端情况下生存能力不足，网络安全隐患显现。
  • 经济高效：投资效率偏低，运行效率仍需提升，智能化水平不高。
  • 清洁低碳：分布式新能源并网受限，电动汽车充电困难，可观可测可控能力缺乏。
• 技术发展带来的新机遇：新一代电力电子技术、自动化技术、数字化技术、人工智能技术等提升配电网管理效率和运行能力。
• 分布式智能电网建设的必要性与意义：适应新型电力系统发展，突破现有配电网瓶颈，提升电网安全可靠性和智能化水平。

分布式智能电网的价值定位和内涵

• 内涵：以海量分布式资源为主体，具备电力电量自平衡能力和智能化水平，能够与大电网灵活协同的配用电网络。
• 关键特征：互济平衡、柔性组网、灵活互动、智能协控。
• 属性：分布式主体、分布式组织架构、高比例电力电子设备、分布式发电、分布式储能。
• 与其他相关电网概念的区别：与智能电网、配电网、主动配电网、微电网的区别在于驱动力、强调重点、关键技术和关键特征。
• 组织架构：以“柔性环网”为基本网架形态，采用“分层集群”组织方式，通过“分布式自律-集中协调”控制框架实现协同优化控制。

分布式智能电网的理论框架

• 理论与科学方法：分布式单元建模、分布式集群划分、分布式电网多层级优化协同理论、交互理论、控制理论等。
• 理论示例：
  • 分布式智能电网建模理论：采用“数据-机理”混合驱动建模法，通过分层建模、典型计算场景优化等方法实现。
  • 分布式单元协同理论：基于分布式感知、分布式优化与控制，通过分布式感知网络、多智能体协作滤波算法、多智能体强化学习等方法实现。

分布式智能电网的技术体系与关键技术

• 技术体系：应用层（分布式电力市场）、规划运行技术（分布式单元规划、协同运行等）、信息层（边缘智能、区块链、数字孪生等）、网络层（分布式传感网络）、物理层（电力电子变换器、智能软开关、智能传感器等）。
• 关键技术示例：
  • 组网技术：直流配电技术（交流到直流或交直流混联）、智能软开关（灵活配置拓扑结构和运行方式）、小微智能传感器（信息检测、处理、记忆与逻辑判断）。
  • 分布式网络传感技术：信息融合技术（综合处理多源异构信息）、边缘智能技术（基于边缘计算和人工智能算法）。
  • 区块链技术：去中心化、不可篡改、透明化的数据管理方式，与现有管理与操作系统集成。

分布式智能电网的典型应用场景

• 农村电网可靠性提升：精准升级农村电网，完善网架结构，提升装备水平，增强防御自然灾害能力，支撑可再生能源开发。
• 电动汽车分层集群调度：加大充电基础设施布局，推进公共交通用车电气化，构建源网荷协同互动服务体系，实现配网调控需求的广域实时响应。
• 小型水电站发电消纳：设备更新改造，数字化转型，采用物联网感知设备、AI图像识别技术等提高远程感知与预警能力，通过集群分布式优化实现集约化运行。

研究结论

• 推动配电网由“集中式向分布式转型”，构建以分布式新能源和用户为主体的分布式电力交换网络，实现电力就地生产、就地消费、自下而上供需自平衡。
• 推动配电网由“自动化”向智能化升级，通过数字化、柔性化、智能化技术装备对当前配电网进行智能重构，全面提升配电网服务保障能力。