分布式电源调控系统设计

分布式电源调控系统设计吴爽;吴婧妤;王丙文;黄素娟;付明【摘要】For the current wind power and solar power have the characteristics of intermittent and volatile, and the problems of peak shifting and frequency regulation, the adaptive grid, voltage control, safety and stability are brought after the distributed power especially wind power, solar power large number of access distribution network, a new distributed power regulation system is proposed and designed. The distributed power regulation system based on centralized architecture uses the distributed power optimal control technology of given dispatch gateway power and the hierarchical classification joint coordination control technology, implements the functions of data collection, load forecasting, power generation forecasting and coordinated optimal control. Finally, a typical engineering application case is introduced.%针对目前风力发电、光伏发电均受天气影响具有间歇性、波动性的特点，以及分布式电源特别是风电、太阳能发电大量接入配电网后给电网带来的系统调峰调频、电网适应性、电压控制、安全稳定性等问题，研制出了一种分布式电源调控系统。

在集中式体系结构的基础上，运用给定调度关口功率的分布式电源最优控制技术和分层分级分布式电源联动协调控制技术，实现了分布式电源调控运行数据采集、负荷预测、发电功率预测以及协调优化控制等功能。

文中具体介绍了分布式电源调控系统的设计思想、系统功能、关键技术以及典型工程应用。

【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)023【总页数】5页(P173-176,179)【关键词】分布式电源;调度关口功率;分层分级;发电功率【作者】吴爽;吴婧妤;王丙文;黄素娟;付明【作者单位】国电南瑞科技股份有限公司江苏南京 211106;国电南瑞科技股份有限公司江苏南京 211106;国电南瑞科技股份有限公司江苏南京 211106;国电南瑞科技股份有限公司江苏南京 211106;国电南瑞科技股份有限公司江苏南京211106【正文语种】中文【中图分类】TN87近年来，随着全球能源紧缺、环境污染、气候恶化等问题的日益严峻，加快开发利用可再生能源已成为国际社会的共识，大力发展可再生能源已成为我国的重要能源战略措施。

中国作为世界上能源消耗量和需求量都非常大的发展中国家，政府高度重视能源产业结构调整，大力发展可再生清洁能源。

规模化分布式电源接入对未来电网的安全可靠运行提出了挑战，电网公司将面对大量井喷式、小容量、分散化的分布式电源接入，这将对局域电网的安全稳定经济运行产生重大影响，具体表现为：分布式电源规模化接入后波动的有功出力影响到电网功率平衡特性，进而造成电网母线电压大幅波动；分布式电源接入配电网后影响了传统配电网负荷曲线，电力电量平衡在多电源网络下变得尤其复杂；极端工况甚至会发生频率急剧变化，频率跌落速率及触发低频减载、高频切机等安全稳定装置、保护装置动作的严重运行问题；分布式电源通过换流器并网，逆变器抗扰动和过负荷能力相对较差，并网点电压不平衡、电压/频率波动、短时电压越限均可引发逆变器脱网，电网运行指标的局部劣化可能引发全网安全运行风险[1]。

目前分布式电源的管理方式较为简单，通常由电网调度对区域内所有分布式电源进行单独直接控制的模式[2]，对配网调度系统和通讯的要求很高，经济性较差[3]，并且我国配电网调度控制系统尚未形成成熟的且具备远程调节、控制功能的控制体系，而且配网调度系统尚未形成专门针对分布式电源应用的专用控制功能。

2014年浙江供电公司对嘉兴秀洲区开展了分布式电源发电关键技术的研究工作。

研制出的分布式电源调控系统具有以下特点：1）采用开放式体系结构，提供一体化支撑平台。

采用国际标准开发，支持多种硬件平台，所有功能模块之间的接口标准统一。

2）系统具有高度的安全保障特性，保证数据的安全并具备一定的保密措施。

系统运行数据采用双机热备份，防止意外丢失。

3）系统的重要设备或设备的重要部件为冗余配置，保证整个系统功能的可靠性不受单个节点故障的影响。

4）系统构筑坚固有效的专用防火墙和物理隔离机制，最大限度阻止从外部对系统的非法侵入，有效地防止以非正常的方式对系统软、硬件设备及各种数据进行访问、更改等操作。

分布式电源调控系统对内服务于电力调度、运检、营销等业务部门，包含电力部门对分布式电源的所有业务需求，对外服务于政府和社会，提供信息展示、信息定制和综合评价等服务[4]。

通过对分布式电源调控系统运行技术研究与验证、强调信息的共享集成及综合发布，以实现分布式电源的高效管理和经济运行的目标；全面提升分布式电源的接入管理水平，更好的服务于分布式电源并网接入，降低分布式电源并网对电网运行的影响程度，提高分布式电源利用率。

1.1 体系结构分布式电源调控系统采用满足实时多任务等需求的UNIX操作系统作为支撑软件，支持IEC61850、IEC61970、CIM/CIS（公用信息模型/组件接口规范），通过信息交换总线实现营销、配电信息一体化，从而实现各业务系统间各类数据的交互，消除信息孤岛，达成系统应用智能化的集成与共享。

1.2 物理结构分布式电源调控系统由数据库服务器、应用服务器、前置服务器、Web服务器、接口服务器、维护工作站、监控工作站等组成，如图2所示。

数据库服务器完成参数数据和采集数据的存储。

应用服务器部署并运行各类管理应用。

数据采集服务器通过数据采集网段与设备中控服务器、自助终端服务器通信，采集各类设备的运行数据。

Web服务器负责网页数据发布。

接口服务器实现与调度系统、地理信息系统（GIS）、生产管理系统（PMS）等系统间的信息交互。

为保证系统安全稳定运行，平台采用了双网冗余设计，并通过负载均衡进行网络分流，满足海量数据的快速处理。

分布式电源调控系统主要功能包含分布式电源调控运行数据综合采集、负荷预测、发电功率预测和协调优化控制。

2.1 数据综合采集分布式电源调控系统具备多种数据采集接口，可采集辖区范围内的所有光伏电站、风电场、水电站、储能站的各类数据，如气象环境、逆变器、汇流箱、汇流柜、组件、电能计量装置、升压变压器、升压变电站母线、并网点、保护信息等其他类型数据，且可将采集的数据转换成标准的数据格式在网络上传输。

2.2 负荷预测负荷预测是电力系统经济调度中的一项非常重要的工作，其预测准确度等级的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性以及供电质量，其特点可总结为：要预测的数据个数多、影响预测的因素复杂且具有随机性以及预测精度要求高等[5]。

本系统采用基于联想学习的LMBP[6-8]和经验日局部校正算法相结合，寻求负荷与各种相关因素间的关系，对未来的负荷进行科学预测，可实现短期负荷预测（预测1-7天）和超短期负荷预测（预测两小时）。

预测负荷曲线步骤如下：首先，确定输入、输出量，建立基于联想学习的LMBP和经验日局部校正算法模型；其次，寻找历史参考日；再次，获取历史参考日的天气数据、负荷历史数据及它附近的负荷水平变化规律；最后，根据所建模型进行负荷预测，并得出预测负荷曲线。

具体的短期负荷预测模块及实现如图4所示。

2.3 发电功率预测预先获得分布式电源发电系统的输出功率曲线，有助于电力系统调度部门统筹安排常规能源和分布式电源发电的协调配合，及时调整调度计划，降低分布电源并网对电网的影响，提高电网运行的安全性和稳定性。

分布式电源调控系统采用传统算法与新型智能算法相结合的方法，对光伏发电和风力发电进行建模，在预测方式上引入自学习因子，对预测结果进行实时修正，提高预测结果的准确率。

可实现短期发电功率预测（预测1-7天）和超短期发电功率预测（预测两小时）[9-11]。

预测发电功率曲线步骤如下：首先，获取天气历史数据与发电功率历史数据；其次，通过智能算法对历史数据输入进行训练、学习或寻优，建立模型或确定关键指标数值；最后，输入预测日/预测时间段天气数据，用第二步建立的模型分析处理，得出风机/光伏发电功率预测曲线。

2.4 协调优化控制大量分布式电源接入配电网，会带来的电压失稳、谐波、潮流波动等问题，影响电网的运行。

协调控制功能是根据配电网的实时运行状态、发电功率预测结果、负荷预测结果等信息，在满足系统运行约束的条件下，对系统的运行给出实时的优化调度调整和控制策略，实现分布式电源的友好接入，保证系统运行的安全性和可靠性，同时可以降低配电网运行有功损耗，提高系统实时运行的经济性[12]。

实时优化控制要求在很短的时间内根据预测结果和系统运行状况的变化对系统的运行给出优化控制策略，智能优化算法虽然可以有效的解决随机性问题，但其运行速度较慢，达不到实时优化控制对算法运行速度的要求，故针对实时优化控制系统采用基于CPLEX的传统的数学规划算法[13]，在满足系统对优化结果准确性要求的同时，保证系统的运行速度。

针对实时优化控制的功能和要求，将其技术路线分为控制策略制定和算法实现两个步骤，具体如下：1）控制策略①优先使用PV（photovoltaic太阳能）发电单元的出力，采用最大功率跟踪技术（MPPT），最大化的利用太阳能[14-15]；②当PV的输出功率大于系统电力负荷时，首先向蓄电池和电动汽车充电，多余的电能出售给大电网，增加系统收益；③当PV的出力不能满足系统电力负荷时，首先令蓄电池增加出力，并同时检测蓄电池的荷电状态（如蓄电池的剩余电量不能低于其最大容量的30%）；④若所有的微电源在其出力范围内配合外网都不能满足电力平衡，则按照负荷的重要程度依次剔除，保证系统运行的稳定性。

2）算法实现①将系统运行约束条件中的不等式约束线性化，结合系统运行的等式约束，建立约束条件矩阵；②根据系统运行的目标函数，建立系统运行的混合整数数学规划模型；③根据系统优化控制策略，编写基于CPLEX的实时优化控制算法模型；④输入超短期负荷预测数据及光伏发电预测数据，根据实时优化控制算法，输出下一时段的系统运行管理调度策略。