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浙江大学李知艺,鞠平等:
新型配电系统的广义负荷可观性问题探讨
1、问:什么是广义负荷可观性?
答:广义负荷是指一个变电站供电范围内所有电气设备的总和,包括传统负荷、新型可控负荷、分布式电源和分布式储能等,如图1所示。广义负荷由纯粹消耗功率转变为荷-源-储混合,由完全不可控转变为具有一定的可控性,但总体上仍然呈现出负荷性质。
广义负荷可观性是指能否观测广义负荷特性。需观测的广义负荷特性主要包括成分类型、在线容量、演变态势,并且随着时间、空间及成分的不同呈现出丰富的内涵。例如,广义负荷典型成分的占比呈现出时变性特征,给广义负荷成分结构的分析带来了挑战,如图2所示。
2、问:广义负荷可观性有哪些研究层次?
答:由于广义负荷特性内涵丰富,可首先从广义负荷特性丰富的内涵中梳理关键要素。从负荷成分的调控潜力出发,选择具备调控潜力的典型负荷成分,并围绕各典型负荷成分功率在配电区域总功率中的占比(以下简称成分占比)分析广义负荷特性,进而可将广义负荷可观性问题分为以下3个研究层次,各层次关系如图3所示。
1)成分识别:定性判断广义负荷集群中是否包含某类典型负荷成分,实现对当前时刻广义负荷成分结构的初步认知。
2)占比估计:在基本层次的基础上,定性或定量分析典型负荷的成分占比,实现对当前广义负荷成分结构的准确认知。
3)态势分析:在核心层次的基础上,推导广义负荷典型成分的功率演变态势,从而实现对当前时刻和未来时段广义负荷可观性的准确认知。
以上各研究层次的内涵均在上一个研究层次的基础上不断延伸,并最终以态势分析结果支撑广义负荷参与调控。其中,前两个研究层次以成分占比为主要研究对象分析广义负荷的成分结构,成分结构信息可用于推导功率演变态势和揭示广义负荷潜力变化的原因。在此基础上,态势分析作为扩展层次,包括了占比估计和成分识别,是内涵最为广泛的研究层次。
3、问:广义负荷可观性如何评估?
答:广义负荷可观性评估的关键在于明确典型负荷成分的占比及功率态势。考虑到广义负荷在时间、空间及成分各维度的差异,在选择评估方法时应充分考虑评估对象的特征,即典型负荷成分在分布形式、量测基础和模型完备程度三方面的特征。在分布形式方面,典型负荷成分主要分为单独接入电网、集中式、分散式等分布特征。通常情况下,单独接入电网或集中式典型负荷成分具有更好的量测基础和模型完备度,在广义负荷可观性的评估中应当优先分析,其成分占比的分析结果可用于分散式、量测基础较差、模型较不完备的典型负荷成分的占比及功率态势分析。
机理驱动与数据驱动的思路常被用于典型负荷的成分占比估计及功率态势分析中。其中,机理驱动的思路依托于典型负荷成分的具体模型,模型参数用于刻画模型输入输出的因果性。因此,当机理模型输入输出的相关量测不足或不准确时,机理模型难以对输入输出的因果性进行准确刻画。对于分散式典型负荷成分,一方面,分散式典型负荷成分功率小、数量多、分布广泛,出于经济性考虑通常没有专门量测。另一方面,由于在空间上距离较远且常隶属于不同的用户,分散式典型负荷成分对应环境、社会影响因素数据有较大的差异,使得机理聚合模型针对部分参数的假设不再合理,降低了成分占比估计的准确度。数据驱动的模型常被比喻为“黑箱”(相比于机理模型的“白箱”),模型参数对应于训练数据间的关联关系,当机理模型难以对因果性进行准确刻画时,可将数据驱动的思路和机理模型的思路结合起来。
4、问:广义负荷可观性如何提升?
答:为了提升广义负荷可观性,首先分析广义负荷可观性提升的主观、客观影响因素。主观影响因素在于不同区域的负荷特性、调控需求不同,宜从满足电网调控需求的目标出发,因地制宜选择量测并关注重要负荷成分。另一方面,量测系统的客观现状限制了可观性的上限。在此基础上,广义负荷可观性可采用如下思路进行提升:
1)当现有量测数据不充足、不完备时,可以通过部署新量测来增加可用数据。量测优化配置模型可考虑成本、收益、风险3个维度,可包含配电网物理约束、技术经济约束等约束条件,最终目的为求解量测点、量测频率、量测变量、容许误差等决策变量,如图4所示。
2)在量测数据的基础上,可通过数据价值挖掘的方式充分发挥原有量测和新部署量测的作用,从而达到增加可用数据的目的。配电系统量测数据海量异构,基于大数据、人工智能的方法可多维度挖掘量测数据特征、构建量测数据的时空关联关系。一方面,可通过数据校正算法提升现有配电系统量测的质量和可用度,从而为成分占比分析研究拓宽量测数据的可用范围;另一方面,可通过非侵入式负荷监测、关联分析或迁移学习等方式增加可用的成分量测。
5、问:对广义负荷可观性研究的建议?
答:广义负荷可观性研究是负荷参与电网调控的前提。在时间维度上涵盖当前时刻与未来时段的成分占比变化,在空间维度上强调多电压等级下成分占比的联系。对新型配电系统背景下
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