智能配电网规划的方法和工具是什么

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实现智能配电网规划的关键在于研究开发适合其特点的方法与工具。文章基于第23届国际供电会议规划分会（CIRED2015-S5）中的相关议题，从负荷模拟和预测、网络模拟和表示、规划中广泛涉及的电气计算和分析3个方面介绍了与智能配电网规划有关的方法和工具，旨在为该领域的研究开发人员提供参考与借鉴。

0引言

传统配电网规划一般仅考虑了最严重工况的情形（如最大负荷的预测值），而采用节点负荷的历史极大值对配电网荷载能力及电压分布进行校核计算，这样造成规划方案一般都会事先预留较大的容量裕度，且对配电设备一般不设置监控手段。在负荷增长率较快和无分布式电源（DG ）接入的情况下，这种传统方式尚有其合理性。但是，随着智能配电网的发展，负荷越来越主动，可再生能源发电占比越来越高，造成电网运行中的不确定因素越来越多。如果仍然采用传统确定性的规划方法，必然造成电网容量的利用率低、投资建设成本高、故障风险难于掌控等负面后果，而这些又都有可能成为大规模可再生能源接入的障碍。

为了提高电网建设的经济性，未来的规划应该主要考虑大概率事件以及小概率大损失事件，这依赖于对长期历史数据的统计分析，以及对实时运行数据的监测管理，而这又依赖于量测技术和智能装备技术的发展。相应地，配电网规划方法和工具的研究重点也将发生变化，主要体现在以下3个方面：

1）考虑不同的负荷量测方式和预测方式。由于可以利用从智能电表获得的时间序列数据，因此可实现基于每小时/每季度的电能计量数据构建较为精确的负荷模型，包括一年以上的预期负荷变化曲线以及描述这一预期变化曲线的正态分布函数。

2）考虑低压网络（LV ）规划的需求。由于在低压系统中接入了大量可再生能源，出现了像电动汽车这样具有潜在高同时率的新型负载，并且要求更高的供电质量和用电效率，因此，配电网规划重点必然会逐渐从中压系统转向低压系统。

3）摒弃传统的确定性建模方法。由于需要考虑可能出现的风险、量测和控制手段变化以及规划模型的经济性，在对长期规划方案进行选择时，应采用负荷和DG 出力的概率模型来模拟风险，通过合适的概率密度函数来描述未来发电和需求的不确定性。另一方面，应采用概率潮流计算方法，在模型中用概率密度函数取代一个个确定性的数值，潮流计算结果则由期望值及其概率分布组成。

国际供电会议（CIRED ）致力于展现和推广供电技术及管理方面先进的技术与理念，包括网络元件、电能质量、运行控制和保护、分布式能源、配电系统规划和DSO 监管等6个研究分会。其中，配电系统规划分会（S5分会）包含以下4个议题：风险管理和资产管理、网络发展、配电规划、方法及工具。本专题连载分别对应上述4个议题，推出了4篇系列文章：系列文章之一介绍了配电网消纳高占比可再生能源的风险管控方法；系列文章之二和之三分别介绍了配电网的技术发展方向和智能配电网规划的关键技术；本文为系列文章之四，主要介绍能够支持配电网规划和投资的创新性方法、模型与工具；后续还将有3篇文章，主要介绍与智能配电网规划和运行有关的案例分析。

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本文首先介绍了负荷的模拟和预测方法，包括基于先进的数据采集、处理技术以及概率建模的方法实现区域、居民负荷模拟和预测以及长期负荷预测。其次，介绍了网络建模和表示方法，包括采用聚类等技术合理降低建模维度，并利用高级信息化系统和智能电表数据提高网络建模的效率和精度。最后介绍了在新的数据源和量测条件下，配电网规划中广泛涉及的电气计算和分析中的一些新特征。

1负荷的模拟和预测方法

负荷模拟和预测的准确性对配电网规划至关重要，直接影响了电网投资的合理性和运行的经济性。传统规划只能根据近年的历史数据及运行经验或者基于给定的假设（如用电的同时率、各种电器的用电水平）对未来（区域）负荷总量进行预测。近年来，随着配电网中智能电表、高级量测系统和低压网络监控系统的部署，越来越多的小时数据可供使用；相应地，负荷模拟和预测的误差也越来越低，并且能够实现对基本负荷单元的预测，从而能够实现对低压配电网运行状况的详尽分析。配电网运行机构也将面临新的挑战，即如何将智能电表等新的数据源与其业务流程进行整合，提高负荷模拟和预测结果在规划方案中的可操作性。

另一方面，配电网的规划和运行面临更多的不确定性，例如出现了像电动汽车和主动负荷这样的新型负载，需求响应和需求侧管理也越来越普及，使得作为规划和运行基础的负荷模拟及预测更为复杂。本节介绍了与此领域有关的方法和工具，主要包括数据采集和处理，区域、居民负荷的模拟和预测，以及长期负荷预测。其创新点主要体现在充分利用智能数据以及建立概率模型2个方面，所介绍的方法均已在实际规模的电网中付诸实践。

1.1数据的收集和处理

智能配电网中有各种自动化及数据信息系统，与传统数据相比，智能数据更加具体和准确，从而提高了负荷模拟和预测的可用度及可信度，但同时也出现了如何收集和处理这些数据的问题。印度塔塔（TaTa ）电力公司为商业和工业消费者配置了自动抄表系统（AMR ），使用智能电表数据采集系统从安装在配变、输配电网交界处以及馈线上的仪表收集每月数据并存储在仪表数据管理系统中，后者与业务分析系统、地理信息系统（GIS ）和客户关系管理系统集成，因此不仅可以绘制配电系统的日负荷曲线，用于预测中、长期负荷需求，还可以分析客户负荷曲线，进一步实现需求响应管理。

在开发配电层级的静态和动态负荷模型时，必须考虑采集数据中存在的误差对预测精度的影响。文献［7］说明了用于负荷建模的实际测量数据中所存在的问题，并提出一些数据采集和处理的指导原则。文章认为数据预处理、过滤和平滑是减小现场测量数据误差的主要手段；另外，不同的量测噪声、数据采样率、有效信息的提取、数据（窗口）长度的选择、滤波技术的准确性、对各种负荷变化的处理方式等都会对测量数据产生影响。

1.2区域负荷的模拟和预测

理论上说，通过智能电表的普及和低压网络监控系统的建设，配电网运行机构能够获得接近实时的数据，但是详细量测所需的成本、数据的不可量测性以及用户的隐私权等问题使得对所有负荷点进行直接量测是不现实的，数据最终只能以汇总和匿名的方式提供给配电网运行

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机构。文献［8］提出了一种集成智能电表数据的配电网运行模式（见图1），在此框架下进行区域负荷分配（LA ）和预测。首先，文章提出了基于变压器所带最大负荷量测数据（采样间隔为15min ）的LA 方法，与基于日电量（kWh ），月电量（kWh ）以及变压器容量（kVA ）等LA 方法相比，该方法更为准确。其次，该文在改进了传统LA 方法的基础上构建了一个区域负荷预测模型，在没有单个负荷点量测数据的条件下，该模型可利用配变站下属数据汇总点的量测信息来对配变站下属所有负荷点的负荷大小进行预测。研究结果表明，如果智能电表数据采样间隔过大，预测曲线就无法体现负荷的微小变化，并且负荷峰值略有降低，这在含有分布式发电的配电网络中尤为明显。

图

1智能电表数据与配电网运行的集成模式

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法国配电公司（ERDF ）针对区域用电需求预测研发出一种基于自下而上方法的新工具，能够在很短的时间内模拟出成千上万个用户的用电情况，以此来预测本地用电需求。此方法原理见图2，通过给定的一组配电网用户量测数据和负荷曲线模拟结果进行需求评估，其中负荷曲线是通过电网的静态参数、设备运行仿真结果和电能计算结果3部分模拟得到。

图2电力负荷曲线模拟方法示意图

在未来的配电网中，需求响应和需求侧管理会越来越普及，因此负荷将越来越难以预测，而利用合适的概率模型模拟风险是应对未来电网越来越多不确定因素的有效途径。挪威TUT 公司为此提出了一种负荷预测概率模型，根据每小时/每季度的电量数据绘制一年的期望负荷变化曲线，并给出描述此期望曲线正态方差的统计分布函数。文献［11］提出了另一个基于概率模型的有趣案例，基于城市居民住房面积与用电的特殊关系，通过利用意大利

Vodafone 通信网络公司提供的手机流量数据来构建负荷概率模型，无需掌握电网具体情况即可预测米兰A2A 地区一个实际网络的负荷需求。

1.3居民负荷的模拟和预测

居民负荷在欧洲配电网负荷中占比达60%以上，因此欧洲配电网的规划与管理工作很大程度要受到居民负荷的模拟和预测方法的影响，对这些方法通常要求准确、灵活，能够反映实际居民负荷的重要特征，但同时又必须在计算成本上是可行的。文献［12］介绍了一种根据居民每日耗电量估算家庭住户每小时用电负荷曲线的方法，通过找到家用负荷曲线特性和高斯分布参数之间的关联，无需详细的住户统计数据即可生成每小时的负荷曲线；通过合并某地区内一定数量的同种住户类型的负荷曲线，就可进一步得到区域负荷曲线。

文献［13］比较了两种居民负荷建模方法，一种是以现场测量值为依据的所谓“自上而下”模型，另一种是以每个住户中家用电器的电能使用情况为依据的所谓“自下而上”模型；前者用于生成MV/LV配变的负荷模型，后者用于生成居民负荷模型（自下而上确定居民负荷的Markov 链模型见图3）。两种模型具有相似的精度。自上而下模型计算速度较快，对于大多数研究可以提供令人满意的结果，而自下而上模型则更加适用于需要进行详细场景评估的研

究场合。

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图3自下而上确定居民负荷的Markov 链模型

1.4长期负荷预测

长期负荷预测对制定大规模配电网投资决策至关重要。由于配电网运行环境发生了显著变化，当前的一些预测方法已经过时，需要新的长期预测模型。文献［14］提出了一种新的长期负荷预测流程，其结构见图4。首先对来自自动读表系统的数据进行处理，考虑温度因素对各类用户进行聚类分析，生成研究区域内的终端用户负荷模型；在此基础上依次进行第一、二阶段预测：第一阶段是传统的负荷总量长期预测，主要是电力、电量需求预测；第二阶段是考虑未来技术（能源效率等）发展的长期预测。

图4新的配电网长期负荷预测流程结构

2

网络建模和表示方法

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由于智能电网中存在着传统电网中所没有的运行特性和发用电类型，使得网络的建模分析较以往更为困难；同时，由于智能电表的广泛配置，有大量不同量测粒度的数据可用于建模和验证方法的有效性，使得研发新的网络建模算法成为可能，最终可提高网络分析的精度。本节介绍了低压网络建模的一些实用方法，以及如何利用高级信息化系统和智能电表数据提高网络建模的效率及精度。

2.1低压网络建模及应用

由于供热电气化和交通电气化以及分布式发电的增加，对低压（LV ）网络的使用方式正在发生变化。为确保现有电网的及时改造且具有成本效益，必须对低压电网进行建模和规划。

低压电网通常由上十万条馈线组成，如果对电网中每条馈线都精确评估其负荷以及所需的改造是相当耗时的。为此，文献［15］提出了一种利用模糊K-中位数聚类方法，将馈线分为有代表性的若干类，以供建模和分析使用，如此处理既可以计及原始馈线的结构和负荷水平，又减轻了对大量低压网络馈线开展分析规划的工作压力。该文利用该方法对荷兰最大配电运行机构Liander 的低压网络馈线进行了聚类分析，将88000多条馈线分为94类，其中8类馈线就涵盖了全网近乎1/3的馈线特性；对这几类馈线从电压偏离和过载两个角度评估其风险水平，发现在Liander 低压电网中，电压偏离风险程度最高和最低的馈线占比分别为1.54%和92.55%；过载风险程度最高和最低的馈线占比分别为0.97%和96.15%。

大规模低压网络监控手段相对简单，为提高其可观测性，进行分类处理是既实用又经济的方法。文献［16］介绍了一种基于低压配变固有信息的分类方法，所谓固有信息是指那些比较容易获取的、并且在很长一段时间内不会改变或改变很少的信息，如建设环境（地面还是杆上），变压器额定容量，低压馈线出线数，所接用户数目、类型以及总用电量等。该方法流程见图5，给定固有信息，首先利用专家规则将配变分成4类；然后用基于If-Then 规则的Mamdani 模糊系统关联固有信息和低压网络类型，以此实现分类。低压网络类型按位置分为城市、郊区和偏远地区；按主导用户分为居民、工商业和混合类型。通过该方法将某个具有给定固有信息的新低压配变直接归为某种低压网络类型，其负荷特性可以基于现有配变站组的特性进行估计。应用此方法对英国南威尔士938个配变站进行分类，城市、郊区和偏远地区类型占比分别为59%（58）、14%（128）和27%（252）；居民、工商业和混合类型占比分别为63%（592）、31%（287）和6%（59）。据此分类得到的负荷曲线能够有效地体现原低压网络的负荷特征。

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图5固有信息分类法流程

2.2信息化系统和智能电表在网络建模中的应用

地理信息系统是低压配电网的主要数据来源，所提供的信息在过去常用于资产管理；现在随着智能配电网的发展，越来越有必要利用现成的GIS 数据构建真实的低压配电网模型，以便于分析可再生能源的接入、低碳技术的应用等对电网的影响。大规模低压配电网的GIS 数据存在的主要问题是网络不一定完全连通，这样生成的网络模型显然不适宜于潮流计算，为此文献［17］提出了一种转换GIS 数据格式的方法，以便构建适于潮流研究的低压配电网模型。首先利用广度优先搜索法分析属于同一馈线的所有线段之间的拓扑连通性，确定一条完全连通的主馈线；其次计算所有孤立线段顶点与主馈线之间的几何距离，确定两者之间最合适的连接点，最终构建一个完全连通的低压网络模型。该方法已成功地用于对英国某居民区500多条低压馈线进行建模，所生成的网络模型被用来分析低碳技术的影响和潜在效益。

信息化系统数据库之间的自动通信对于网络建模、实现高效的电网规划和运行是非常重要的。由于历史原因，配电管理系统的SCADA 系统和GIS 是相互独立的，虽然服务于同一个电网，但是所存储的信息各不相同。一般采用人工方法实现这2个系统的数据库同步，文献［18］则提出一种新思路，将在SCADA 系统和GIS 数据库之间自动建立对应关系的问题抽象为一个组合优化理论中的无向图匹配问题，然后利用整数规划方法求解。该项研究成果可用于在两个系统中滤除不一致的数据信息，更好地展示电网的实时运行状态。

目前，分析网络运行状态唯一实用、灵活的工具是电网数字仿真软件。文献［19］指出了对输电网、工业客户自有网络和开关设备进行实时仿真时的主要技术障碍。这类网络的复杂程度往往超出了单处理器仿真软件的实时计算能力，因此通常需要采用简化和特殊的仿真方法。文章从输电线路建模、网络并行处理分块以及高频开关设备仿真精度几个方面来分析一些特殊的仿真方法，指出与经典电磁暂态程序相比，实时仿真软件的步长应设计得相对较大，以实现对大规模电网的仿真。另外，为了优化操作，可以采用多并行处理器，但其副作用是可能造成处理器之间的信号交换延迟。研究结果表明输电网更适宜于分块给多个处理单元并行仿真，但同样的方式可能会在小规模工业网络仿真中引起共振；从选取合适的仿真步长和提高数字信号采集精度的角度来看，该文认为高频设备仿真的关键元件之一是入网的电压源转换设备。

随着电动汽车（EV ）

等新型负荷的应用普及，负荷与网络之间的交互动态性越来越强，因此

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配电网建模的关键之一是分析此类负荷对电网所产生的谐波效应。文献［20］介绍了美国电科院的配电网仿真软件（OpenDSS ）中最新开发的谐波时序仿真功能。文章针对负荷模型中R-L 并联、串联支路比例分别为1∶0、1∶1、19∶1三种情况，分别分析了EV 接入/退出电网时呈现的谐波特性；用户可以在OpenDSS 中设置R-L 并联、串联支路比例，从而选择最适合其需求的负荷模型来进行谐波研究。

为了构建精确可靠的低压配电网电气连接模型，需要同时在配变站和用户处安装智能电表，这在过去很长一段时间内是既困难又不经济的解决方案，但随着技术的发展，现在已经能够开发出专门用于低压馈线测量的、易于安装的仪表装置，图6为施耐德电气研发的一种低压馈线无线仪表装置。利用此装置提供的数据、变电站现场数据，施耐德电气进一步开发出一种专利算法，为电力部门和用户提供更为精确的低压网络电气接线图。此算法的基本思想是，输入一条馈线的电能等于该条馈线所连用户总用电量与其线损之和，据此可以确定所有低压电网用户和每条馈线/每相之间的连接关系。

3电气计算和分析方法

本节介绍在CIRED2015-S5中提出的一些在配电网规划中广泛涉及的电气计算和分析的新方法。

3.1潮流和短路计算

由于分布式电源注入的功率和电动汽车等新型负荷消耗的功率都有很强的不确定性，传统确定性的潮流计算方法显得越来越不适用，未来能够准确描述电网状态的必然是基于概率分析的方法。文献［22］提出的方法即此，首先用单独的概率密度函数来描述PV 单元、热电联产、常规负荷、电动汽车等元素的运行特性，以此反映其注入/消耗功率在时间上的随机性；其次，用这些函数的加权和来描述某个节点的运行特性，权重为各元素对该节点的影响程度；最后分别用概率潮流方法和蒙特卡洛方法计算全网潮流，计算结果以概率分布表示。

传统的短路计算方法只考虑直接连网的旋转设备，但是随着DG 的应用越来越广泛，配电系统的故障电流分布将发生显著变化，因此必须在短路计算方法中对DG 给予合理考虑。文献［23］研究了考虑逆变型DG （InverterInterfacedDG ，IIDG ）接入电网的2种稳态短路电流计算方法—叠加电流源法和基于潮流法，在不同的DG 占比和分布场景下对这2种方法进行了测试，并进行交叉验证，确定它们的适用范围和相关性。在此研究基础上可形成具有实用价值的简化计算方法，以供在DG 占比较高的配电系统规划中进行更有效的一次设备选型和二次设备参数整定计算使用。

3.2低压网络对DG 容量接纳能力的分析

分布式电源在低压网络的普及会带来很多问题，如使电压上升、造成网络阻塞和网损增加等，文献［24］提出了一种基于概率的模型方法分析分布式光伏发电大量接入对低压电网影响。首先根据智能电表每15min 测量的数据来确定每个节点一天96个点的日负荷曲线；然后利用蒙特卡洛法从这些参数集合中随机生成一个网络状态，进行潮流计算，利用其结果评估在给定研究时段内每个节点的过电压概率和电压不平衡风险。配电网运行人员可以利用这些量

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化的风险针对因接入PV 而引起的过电压事件制定相应的控制策略，从而提高低压网络接纳PV 的能力。

当前，居民低压网络通常是开环运行的，文献［25］展示了如何通过馈线闭环运行来提升低压电网对新装PV 容量接纳能力的方法。文章以英国西北部15个实际的地下低压居民片区中的馈线为例，比较了每条馈线分别以闭环和开环2种方式运行时的特性，发现当环接低压馈线时，若采用馈线对数与用户数为2∶1的独特方式，则改善馈线接纳能力的效果最明显；但该文也指出，此结论不一定有普适性，要针对具体情况做具体分析。

3.3网损的计算和分析

欧洲某些电网企业因追求利益最大化而推迟对电网基础设施的投资，这对降低网络损耗是不利的。为了扭转这种趋势，一些国家采取了新的监管指令，按照网损的减少或增加对配电系统运营商给予相应的奖励和惩罚。

配电部门的特点各异，因而在降损方面的潜在需求也各异，文献［26］研究了设置合理降损目标的方法。文中降损目标并非一个固定的值，而是采用所谓数据包络分析

（dataenvelopmentanalysis ）方法根据电力部门与其他同行相比的效率高低来确定；其背后的思想是：如果网损造成一个配电公司的效率低下，那么应强制其降损，但需根据其管辖区域的特征而定，不能设置一个不合理的目标。

在测量数据不足时可通过减少计算次数来简化大规模配电系统的网损评估过程。文献［27］介绍了不同的网损计算方法，这些方法无需掌握详细的网络模型和负荷测量值，而是利用一年中不同阶段负荷模式的行为特征；这些方法也无需掌握低压网损的特性，而是根据某个具体的中压/低压配变站和所接负荷的特征推知低压网络的网损期望值。类似地，文献［28］提出了一种基于计量经济学方法的网损预测方法。根据预计的电能增加情况，无需对网络模型进行潮流计算即可预测配电网络中的用电情况和网损。论文指出，对于中、低压网络的整体损耗而言，用此计量经济模型评估网损可获得与潮流解一样良好的精度。

以网损最小为目标构建优化模型，可以实现不同的配电网规划和运行要求。文献［29］在保证网损和馈线之间的电流不平衡最小以及电压分布性能最优的前提下，基于选择性粒子群算法构建中压配电网的最佳拓扑结构。将此优化方法应用于乌克兰Mariupol 地区一个实际的6kV 网络（包含284条支路和274个节点），功率损耗由7.4%减少至6.2%，年电能损耗由5%减少至4.2%，最小节点电压则由0.79p.u. 增加至0.88p.u. 。

除了技术分析，还必须对降损技术进行经济性比较。文献［30］对实施于英国南部Wight 岛11kV 配电网络的降损措施进行了可行性研究和成本效益分析，这些措施包括配置储能、网络电压升级、网络自动重构或降压节能等。算例分析结果显示，使网损最小的方案是变压器自动切换，或变压器自动切换配合网络闭环运行。

4结语

智能配电网具有传统电网所没有的灵活性和适应性，未来配电管理的新模式就是在遵守网络

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约束的条件下进行运行优化，并根据预定义的规则对运行状态进行适当修正。在这一模式中，必须考虑在发生计划事件或非计划事件时系统的灵活性，并提出相应的策略，以避免在配电网规划中预留过大的设备容量裕度。这些都离不开科学合理的规划方法和工具。

本文基于CIRED2015-S5中的相关内容，从负荷的模拟和预测、网络建模和表示方法、电气计算和分析3个方面总结了当前智能配电网规划的主要方法与工具的研究现状。通过这些规划的方法和工具，即可以实现智能配电网现有资产的更有效利用以及可再生能源更合理消纳的目标。

未来智能配电网规划方法研究应主要侧重以下方向：①开发合适的（随机）负荷/发电模型。考虑与规划相关的运行情况，建立能够表征不确定性的详细模型，从而提高智能配电网的运行效率和供电可靠性。②提高电动汽车、储能装置等多元化负荷在智能配电网中的占比，并制定相应的规划方法、标准和安全管理条例。③在智能配电网规划中结合智能配电市场的组织方式，实现信息通信系统与实际配电网的无缝集成。

建设智能配电网是满足日益增长的用电需求、实现能源高效利用和促进节能减排的重要举措，而其中关键的一环就是提高电力系统的运行效率，不仅要从元件的角度降低电气设备的运行损耗，还要从系统的角度减少能源分配过程中所发生的损耗。如何合理地提高系统级与元件级的运行效率，提高系统规划与运行的灵活性，将是本系列文章之五重点研究的问题。