文章基于CIRED2015Session5中的相關文獻，首先介紹了消納高占比可再生能源的主要智能配電網規劃技術；其次給出了智能配電網規劃的投資策略案例；最后介紹了新型配電網規劃和仿真工具及其研發的必要性，以期為中國智能配電網的規劃與發展提供參考與借鑒。

　　引言

　　智能電網的特點是具有較高的自適應性、彈性和可靠性。與傳統電網相比，用戶的參與程度更高。為實現智能用電，可以通過在用戶側安裝智能電表、利用通信和計量等技術跟蹤用電量隨時間的變化規律，有利于削減高峰時段的負荷，這一切都依賴于智能配電網規劃的實施。

　　傳統規劃的對象是常規、單向、無源的配電網。在此基礎上，智能配電網規劃充分評估了影響供電可靠性的各種風險和因素，利用各種智能化技術，一方面降低最大負荷，提高可再生能源的接入容量，最終實現對高占比可再生能源的消納；另一方面更加有效地利用現有基礎設施，延緩對一次網絡容量的投資，使供電更加經濟、安全、可靠。

　　目前，配電網規劃及其運行之間的界限越來越模糊，所以如何在規劃中有效地考慮電網運行特性和要求也越來越成為國內外學者高度關注的一個研究領域。通過構建更加精確、隨時間變化的電源與負荷模型將運行問題結合在規劃中，不僅能夠有效緩解電網投資壓力，而且能夠提高電網調整的靈活性；因此，考慮運行的智能配電網規劃是發展智能電網的基本途徑。

　　CIRED成立于1971年，是國際供電領域技術和管理方面最有影響力的學術會議。近年來一直致力于6個方向的研究：網絡元件、電能質量、運行控制和保護、分布式能源、配電系統規劃和配電網運營商（DSO）監管。

　　2015年會議的配電系統規劃方向（CIRED2015-S5）主要討論4個議題：風險評估和資產管理、網絡發展、配電網規劃、規劃方法及工具。

　　本專題系列共包含7篇文章，分別從不同側面介紹了CIRED2015-S5中涉及配電網規劃技術的最新進展，其目的是為消納高占比非水可再生能源提供方法和思路。系列文章之一基于CIRED2015-S5議題1總結了各國配電系統采用的風險評估和資產管理策略，提出配電網消納高占比可再生能源的風險管控方法；系列文章之二基于議題2著重探討和研究了配電網的技術發展方向，以便能夠更經濟、安全和可靠地消納高占比可再生能源。本文為系列文章之三，主要圍繞議題3的第5部分智能配電網規劃進行討論。

　　本文介紹了幾種主要的智能配電網規劃技術，包括動態調整分布式能源接入容量，動態削減DG發電出力，動態評估需求側響應容量價值，基于高級量測系統（AMI）的智能配電網規劃，以及配電網絡與通信網絡協同仿真。此外，還介紹了一些智能配電網規劃的投資策略案例，最后對新型配電網規劃與仿真工具的研發提出了新的需求。

　　本文介紹的這些技術基于以下思想：通過在規劃中考慮運行要求，實現高占比可再生能源的消納以及在某些情況（如網絡改造）下延緩電網一次設備的投資，這與國際大電網會議（CIGRE）中的主動配電系統規劃（C6.19）所介紹的研究成果以及CIRED之前所提出的新型配電規劃框架是一致的，其中的一些主要思路也已經在國際上的配電公司得到了實際應用。

　　動態調整分布式電源（DG）接入容量的技術

　　要提高DG發電量占比，就必須提高DG的接入容量。由于可再生能源發電的間歇性，其實際運行小時數只有1000～2000h，約為傳統電源運行小時數的1/4左右，相應地，如果希望DG發電量占比達到20%，則DG接入容量占比就必須至少達到80%。

　　傳統配電網規劃在確定大量接入配電網的分布式電源容量時，其基本要求是應盡量避免網絡阻塞，所以網絡結構是按負荷需求來設計的，而傳統電網的最大容量約為最大負荷的2倍，并且必須滿足N-1準則，可見如果按照傳統規劃和運行的方法處理大規模分布式電源的接入，就需要擴大網絡容量規模，這樣就會造成很多設備在大部分時間內是閑置的，極大地浪費了資源，并且當前配電網絡的監測控制設備尚未具備應對隨機發電及隨機負荷的能力，所以也可能無法滿足空間資源和可靠性的需求。

　　如圖1所示，利用智能化技術可以在保證可靠性的同時有效地降低峰值負荷，從而達到延緩對電網一次設備投資的目的。如果期望在盡可能不過多改造電網的情況下，保證大規模接入容量的DG能夠以經濟、安全和可靠的方式接入電網，那么在規劃階段就需要充分考慮運行時如何動態地調整DG的發電出力。

圖1智能化技術延緩電網一次設備投資的效果

　　文獻［5］提出了一種新穎的設計方法和規劃技術，在考慮控制系統性能的同時，通過調整DG的發電出力水平來增加網絡的接納能力，并且不需要為大規模的新基礎設施進行投資；該方法和技術在法國配電公司（ERDF）得到了實際應用。如前所述，規劃和運行之間的界限變得越來越不明顯，而有效的規劃方法必須考慮運行需求。該文獻正是在此原則下獨創地將規劃中的時間序列方法運用到了概率計算中，但也正如作者指出，在很多國家（例如法國），概率性方法應用的可行性、合理性以及合法性仍然是懸而未決的問題，還仍然有很長的探索道路要走。

　　動態削減DG發電出力的技術

　　目前可再生能源的投運方式基本上有3種：①定時方式，即在特定的時間內削減發電；②軟聯動（電力電子開關）跳閘方式，即利用可移動設備釋放可能過載的容量；③主動網絡管理方式，即在滿足當前配電網所有約束條件的基礎上對容量進行全面優化。這3種新的投運方法均比傳統的配電網改造費用低，但都取決于對量測技術和信息通信技術（ICT）的應用模式。

　　文獻［6］在結合文獻［5］研究成果的基礎上，描述了如何在規劃之中考慮不同的動態削減發電出力方法。不同削減策略的比較如表1所示，文中利用測量功率和短期預測功率來削減DG發電出力，證明了在簡單地削減DG發電出力的情形下，很容易保證電網運行的可靠性，即故障發生前就可以被修復。在分布式能源提供更多系統服務（如電壓平衡、無功補償等）的復雜主動配電系統區域內，則必須采用短期預測技術。

表1 不同削減策略的比較

　　由于規劃周期較長，考慮了未來峰荷發展和DG接入容量的變電站規劃面臨很大的不確定性和投資風險，所以必須進行風險評估。文獻［7］在相同功率約束條件下，對投資變電站和削減配電側DG發電出力兩種技術方案進行了比較，給出了優化的折中方法。該文獻以30MW變電站接入不同光伏容量（0、1、9.5MW）的情形為例，對各種削減模式下延緩投資的效果進行了比較，結果如表2所示，與不削減DG容量相比，采用確定（定時）削減方式，投資年限可延緩3.4年，投資費用可減少9.6萬歐元；采用隨機削減方式，投資年限則可延緩2.5年、投資費用可減少1.6萬歐元。因為實際參數的隨機特性會影響計算結果，所以真正的延緩投資效果主要取決于預測模型的精度。

表2 30MW變電站案例在不同削減模式下的延緩投資效果比較

　　動態評估需求側響應容量價值的技術

　　需求側管理（DSM）是智能配電網中的一項重要技術，集成分布式電源和需求側響應的配電系統結構如圖2所示。在延緩電網投資方面，DSM無需借用傳統的擴充電網容量手段即可實現削峰填谷，有效地平衡本地電能的供需；并且采用DSM將使用戶更加主動（activeusers），這也會降低對電網投資的需求；尤其是隨著熱泵和電動汽車的日益普及，負荷特性更加靈活，峰值負荷發生時間更加不確定，采用DSM技術來延緩電網投資的潛力更大。

圖2為負荷群供電考慮需求響應的配電系統結構

　　文獻［8］在現有設計標準和配電規劃方法的基礎上，提出了一個評估需求側響應（DSR）提高配網安全運行能力的新方法：首先隨機選擇DSR方案的運行域，其次用解析法計算與各方案對應的可靠性指標，在此基礎上評估DSR的容量價值，最后在滿足可靠性與經濟性要求之間找到一個折中的解決方案。

　　基于高級量測系統的智能配電網規劃

　　在智能配電網中，所有客戶服務點都會配置先進的數字儀表；這些儀表不僅可以進行雙向通信，還可以進行遠程連接和斷開，記錄波形、監控電壓和電流等重要運行參數。高級量測系統（AMI）就是一個測量、收集、儲存、分析用電信息的完整系統，它可以為配電網規劃提供幾乎所需要的一切數據，因此，利用AMI系統可以極大地提高配電網規劃的科學性，從而使供電更加可靠，資產管理更加科學有效。

　　由于智能儀表必須安裝在用戶家中或數據集總點（dataaggregatorpoints，DAPs），因此合理規劃DAP的位置就是采用AMI技術時的一項重要挑戰。如果采用人工分析的方法，則計算成本高，實踐難度大，尤其是針對高密度的居民區。文獻［9］基于智能電表的信息處理數據和數據聚類技術，構建了一個DAP智能規劃系統。該系統在給定電網節點和智能儀表的條件下，利用RF-Mesh（radiofrequencymeshtechnology）技術自動生成一個初始的優化規劃問題，以通信路徑最短（從而DAP數量最少）、信息覆蓋面最廣（從而量測數據最多）為目標，確定DAP的數量和位置，所有DAP和智能儀表均可實時操縱。通過對一個配置了29？000個電表和12？000個電線桿的巴西電網進行實例分析，該系統的可行性得到了驗證。

　　配電網絡與通信網絡協同仿真的技術

　　在智能配電網規劃中，信息通信技術（ICT）的作用越來越重要；通信網絡如果遭到破壞，會嚴重影響電力系統的可靠性和安全性。對現有配電網絡和通信網絡進行協同互動仿真，是研究智能配電網規劃的合理途徑。

　　對ICT的研究是個較為前沿的課題。文獻［10］提出了一種應用于智能配電網規劃的ICT模型，如圖3所示。此模型主要分為兩部分：基于場景的預選和基礎設施規劃。首先，不考慮網絡和基礎設施的具體情況進行預選，生成ICT技術方案通用集合和高層協議；其次，針對具體的能源網進行基礎設施規劃，確定若干ICT技術方案；這兩部分均依賴于由規劃人員提供的外部數據，例如所定義的用例和對ICT的各種需求。最后，對兩部分的輸出進行成本效益分析，針對給定的外部數據確定合適的ICT技術方案。正如文獻［10］所指出的，對ICT進行合理規劃可以避免使用擴建電網的傳統手段，延緩電網的一次投資。

圖3配電網規劃中的ICT模型

　　智能配電網規劃的投資策略案例

　　在智能配電網的投資策略方面，CIRED2015-S5中展示了3個案例。其中文獻［11］提出了一種策略投資模型（strategicinvestmentmodel，SIM），將其應用于英國電網的“靈活即插即用低碳網絡（flexibleplugandplaylowcarbonnetworks，FPP）”項目中，確定配電網最優投資組合方案。研究案例是FPP試驗區域中的33kV配電系統，涉及的智能技術包括動態線路定容、正交增壓器、靜態無功補償器、新型保護系統、智能發電機控制、主動網絡管理和智能商業模式等。SIM將長期網絡規劃問題轉化為一個混合非線性整數優化問題，其目標是在滿足潮流平衡、線路熱極限、電壓極限、設備運行極限等約束條件下，使智能電網技術投資、傳統網絡設備投資以及在研究期內的運行成本總和最小。與傳統方式不同，SIM考慮的運行條件比較全面，涉及各種DG輸出和負荷組合，因此能夠更準確地預測受網絡約束影響的運行成本，從而能更準確地確定投資方案。算例分析結果表明SIM能夠：①確定實現智能電網技術的最優投資組合方案和地點；②同時考慮采用智能技術和進行傳統網絡擴建，評估不同配網規劃策略的長期成本效益；③給出最優運行策略和投資策略。

　　目前，法國配電公司（ERDF）正在研究如何利用發電側和需求側的靈活性來緩解電壓、線路傳輸容量的限制，從而避免/延緩電網擴建的問題，文獻［13］就此給出了一個通用框架（如圖4所示），對常規的電網擴建方法和利用電網靈活性的方法進行技術、經濟比較，選擇成本效益最高的作為最終方案。發電、用電資源的靈活性是從容量、持續時間和頻率等幾方面來定義的，而這不僅需要負荷持續時間曲線，還需要隨機時序負荷曲線，其預測方法也是ERDF目前正致力于研究的一個領域。在進行技術、經濟比較時，主要是比較采用某方案所需要的成本和該方案能夠減少電量不足期望值（ExpectedEnergyNotSupplied，EENS）所帶來的收益，如果前者小于后者，則該方案是具有成本效益的。另外，文獻［13］認為，雖然在有些情況下利用電網靈活性可能很難達到電網擴建后高可靠、高質量的供電，但是如果能夠獲得較好的成本效益，利用電網靈活性來推遲電網擴建也是合理的。

圖4利用電網靈活性延緩投資的分件方法

　　文獻［14］介紹了俄羅斯Bashkortostan配電網的規劃過程。在對現狀電網進行充分調研、分析的基礎上，定義了4個電壓等級、拓撲結構、自動化水平、可靠性改善程度、網損減少程度各不相同的規劃方案，并針對6種網絡改造策略進行了技術、經濟效率分析，這6種策略分別是利用GIS開關優化網絡結構，網絡電壓升級，網絡自動化，結構優化+網絡自動化，網絡電壓升級+高端網絡自動化，安裝智能儀表，重構400V電網。分析結果表明，利用現有的6kV、10kV設備，GIS技術，網絡自動化來改造網絡，可以在10年后完全回收投資。文獻最終確定了最優規劃方案，并且給出了智能電網漸進發展的詳細路線圖。

　　新型配電網規劃與仿真工具

　　隨著智能電網和主動配網理念的發展，越來越有必要開發新型電網仿真和規劃工具，以便于同時評估傳統電網建設方案和智能電網建設方案的優缺點，并為形成主動配網管理運行策略和在電網規劃決策中考慮主動配網要素提供有價值的參考依據。然而，目前仍然缺乏工業級仿真、分析和優化工具，文獻［15］提到的新型仿真平臺DPG.sim（distributedprosumerandgridsimulation）則彌補了這方面的空白。DPG.sim的特點是對產消者有多種建模方式，從而能夠體現出所有建模細節以及可控負荷、分布式電源、儲能、智能儀表通信設施的運行約束。文中利用該平臺為瑞士蘇黎世EKZ的部分配網提供規劃方案，從技術性能的角度對使用電網建設方案和智能電網建設方案（如削減負荷、儲能、無功控制等）進行了仿真和評估。

　　為了輔助智能電網規劃人員確保系統運行的安全性，可靠性以及供電質量，需要開發綜合全面的新工具。文獻［16］通過對智能技術及其交互方式進行分類，設計了一個專為智能電網規劃人員量身定做的工具箱架構（如圖5所示）。規劃人員在確定電網建設和饋線重構方案時，并非像傳統做法那樣只考慮峰荷，而是同時考慮分布式電源（DG）、移動式存儲和需求側管理（DSM），這樣得到的方案更具成本效益。通過可再生能源和靜態儲能相互配合可以削峰填谷，增加網絡容量；充電站的電動汽車耗電量受實時電價變化的影響，因此可作為DSM的一部分；各類儲能設備可被用來提升電能質量，因此可被視為有功/無功功率源；一次能源市場運行人員在擁有發電和儲能資源的輸配電運行人員之間進行協調優化，得到實時電價，通過AMI提供給用戶。此工具箱的理念和結構尚未成熟，還需在未來的研究工作中進一步完善。

圖5規劃人員的工具箱結構

　　在研究配網規劃工具和優化方法時，必須適應智能電網帶來的新挑戰。文獻［17］較為全面地研究了配網規劃方法的最新發展，其目的是提供一個參考起點，便于那些希望在規劃過程中結合新理念、新技術的人開發出一個能經得起未來檢驗的智能規劃分析工具。首先，隨著分布式可再生能源和智能技術的發展，對負荷需要從確定性建模轉變為更精確、更隨機地建模；其次，在智能電網擴建方面迄今為止只有為數不多的幾個規模較小的案例可供參考，因此在分析成本效益時必須考慮很多不確定因素；最后，一個現代化的規劃方法必須結合電力市場，實現所有利益相關者的收益最大化，然而性質各異、數量眾多的利益相關者往往持有相互矛盾的目標，這些都是在智能電網環境下開發新規劃工具和優化方法時必須解決的問題。

　　文獻［18］針對中、低壓配網提出一種基于遺傳算法（geneticalgorithm，GA）的規劃方法，如圖6所示。第一步，根據不同的供用電要求以及實際電網特征，生成特征各異的網絡結構；第二步，利用GA方法針對每種網絡結構得到最優的傳統建設方案和智能建設方案；最后，對所得方案進行評估比較。運用GA算法時，每種符合運行約束要求的電網配置方案都作為一個個體，每次迭代時，以各種網絡成本（適應度函數）最小為目標，先隨機挑選兩個個體進行交叉生成新個體，然后以減小成本為原則修改個體（變異），變異后計算潮流以驗證網絡約束是否越限，如果越限，則通過擴建線路等措施修改個體，或回退到變異之前的初始狀態；此過程不斷繼續，直到滿足收斂判據。另外，該方法還采用了所謂智能操作（smartoperator）來改善GA求解效率不高的缺陷，即利用一些有效措施（如中低壓變壓器分接頭切換和線路擴建相結合）對當前結果進行智能化修正，加速找到最優解的過程。

圖6應用于中低壓配電網絡規劃的遺傳算法

　　結語

　　本文介紹了各種能夠延緩一次網絡設備投資的智能配電網規劃技術，包括動態調整分布式電源接入容量、動態削減DG發電出力、動態評估需求側響應容量價值、基于高級量測（AMI）的規劃技術以及配電網絡與通信網絡協同仿真的技術等；通過采用這些運行手段，可以在無需進行大規模電網投資的條件下增加網絡對高占比可再生能源的消納能力，同時保證網絡的安全性。

　　未來智能配電網規劃的發展應側重于以下幾個方面：①構建合理的、具有足夠精度的發電/用電模型，模型中必須考慮與規劃相關的運行因素以及不確定因素；②確定實施智能電網規劃方案的成本和收益；③在規劃中結合電力市場，使得目標各異的參與方利益最大化。本文主要針對第②個方面給出了幾個實際投資策略案例。

　　由于不確定因素和風險的增加，在智能電網規劃中采用傳統的串行潮流計算已無法準確評估電網的臨界條件，而必須采用基于AMI測量值的時間序列方法，這意味著研發新型配電網規劃與仿真工具迫在眉睫，本文列舉了CIRED2015-S5中提到的一些仿真平臺和思路，但具體的負荷與網絡建模方法、規劃方法、評估方法等將是本系列文章之四所重點討論的問題。