基于智能配电网中的自愈控制方式探究

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1、基于智能配电网中的自愈控制方式探宄（国网安徽省电力公司电力科学研究院230601）摘要.•随着人们生活水平的不断提升，当前用电量出现明显的上升趋势,为了能够满足人们的用电需求，应加大对智能配电网的管理与控制。配电M在长期发展中存在着严重的设备利用率低、供电可靠性低及线损严重等缺陷，为了能够妥善解决这些问题，应加大对智能网自愈控制技术的研究力度。该文主要围绕智能配电网自愈控制技术进行了深入的研究和分析关键词：智能配电网；自愈控制；分布式电源其实，自愈控制概念最早出现在美国，这是在整个智能配电M运行控制中最基础的一部分，智能配电网的自愈控制实际上就是在配电网中的各

2、个层次及IX:域内采取协调且经济性的控制方式及方法，保证配电网能够自我感知、诊断、决策及恢复，实现配电在不同状态下的安全、可靠与经济运行。智能配电网自愈控制将实现电网正常运行时的优化与预警，故障情况下的故障诊断、网络重构与供电恢复，极端情况下与主网解列并依靠系统中的分布式电源及储能装置独立运行。智能配电网自愈控制是解决中国配电网长期以来存在的设备利用率低、供电可靠性低、线损率高等关键问题的核心技术，是解决分布式电源大量接入的关键技术。木文介绍了自愈控制研究与示范中的关键问题，分析了智能配电网自愈控制技术研究与应用面临的问题与挑战，希望能为相关工程技术领域的科研

3、人员提供参考，并推动智能配电网自愈控制技术的研究、发展与工程应用。1自愈控制目标在智能配电网中实施自愈控制，主要是为了提早发现和预防分布式电源在实际运行过程中可能出现的各种故障及安全隐患，保证系统在一个安全的状态下运行，抵御外部严重故障冲击，具有在故障情况下维持系统连续运行、自主修复故障并快速恢复供电的能力，可通过减少配电网运行时的人为干预，降低扰动或故障对电网和用户的影响。配电网直接面向用户，苏自愈能力的高低直接影响供电质量。由于配电网系统并不是在同一种状态下运行，所以需要针对不冋的运行状态设置自愈控制的方法及目标，通常会分为正常运行、控制区域内部故障、控制

4、区域外部故障三种情况。首先，当处于正常状态吋自愈控制的0标主要是在满足系统安全稳定约束的前提下，尽可能优化系统运行状态，充分利用系统中的可再生能源并降低损耗，提高资产利用效率；其次，在自愈控制区域内部发生故障吋，自愈控制应快速切除故障并确定故障类型与故障位置，尽可能减少或消除非故障段停电范围与区域，在故障段则应当通过网络重构和快速抢修尽快恢复供电;最后，在控制区域外部发生不可逆转的严重故障吋，应断开与外部电网的连接，依靠区域内的分布式电源及储能装置，维持系统的自治运行，保证部分关键负荷的持续供电。智能配电网自愈控制B标是自愈策略与控制手段实施的基础，冋吋也是评

5、价自愈控制实施效果的依据。2关键技术事实上，通过对各种技术的大力采用才能够实现配电网中自愈控制功能的发展和运用，这样才能保证自愈控制技术具备高效率和超强的可靠性。而在众多技术之中含有分布式电源的配电系统快速防治及模拟式自愈控制功能得以实现的基础，它为配电网的网络重构提供计算方法和依据。自愈控制研究应重点包括以下方面。1）分布式电源、威望及储能装置的智能配电网建模与仿真技术应加大对各类型的配电系统元件模型及仿真建模方法、以及分布式电源、储能元件及电力电子装置和控制器仿真建模方法的重视。研究基于公共信息模型的模型统一描述方法；研究含分布式电源、微网及储能装置的智能

6、配电网模型化简技术、多相潮流算法、电磁暂态仿真算法、稳定性仿真算法、动态等值技术以及快速仿真与模拟技术。2）含分布式电源、微网及储能装置的智能配电网分析与试验技术需要不断提升智能配电网中的数据测量及信息采集的完善性，而提供给客户的是将分布式电源、储能元件及相关控制器和变流器结合为的整体，这之中的运行参数中的控制参数是最难获取的，这给自愈控制的动态仿真带来了闲难。此外，配电网的网络结构复杂、庞大且高度不对称，在分析、仿真、计算吋很难保证底层数据的准确性和完整性，因此，自愈控制相关算法应具冇良好的规模扩展性与容错能力。3）在线智能分析与决策技术由于智能配电网运行中

7、存在很多的安全隐患，为了避免事故的发生需要重点对预想事故的智能配电网的自动匹配技术进行研宄，做出相应的控制和保护方案。研究智能配电网连锁故障演变的预防控制方法；研究智能配电网自愈控制的智能化学技术；研究考虑多重分析结果的多0标智能决策技术。自愈控制决策的协调、冲突解决、在线风险评估与优化面向智能配电网的某一运行控制0标，考虑不同运行约束吋可能给出多种不同甚至相互冲突的控制预案，因而要求自愈控制系统能够自动协调与解决控制决策的对立与冲突问题，在实施前能够对各种可行控制预案在线进行分析、比较、评价与优化，事先估计出可能的控制效果，并给出有效的后备控制方案。4）智能

8、配电网保护装置控制保护技术在实际研宄过