低壓微電網運行脆弱性評估

劉皓明，袁小慧，張澤宇，吳小勇，赫衛(wèi)國

（1.河海大學能源與電氣學院，南京211100；2.國網安徽省電力公司，合肥230022；3.中國電力科學研究院，南京210003）

低壓微電網運行脆弱性評估

劉皓明1，袁小慧1，張澤宇2，吳小勇2，赫衛(wèi)國3

（1.河海大學能源與電氣學院，南京211100；2.國網安徽省電力公司，合肥230022；3.中國電力科學研究院，南京210003）

微電網作為一種新型電力技術,已逐漸從理論研究發(fā)展成建設與應用。為優(yōu)化微電網結構以保證持續(xù)可靠供電,需要對微電網的運行性能進行科學準確的定量評估,以了解微電網整體的性能,找到系統(tǒng)中薄弱環(huán)節(jié),為實現(xiàn)微電網自愈運行提供技術支持。引起微電網的脆弱性因素與大電網脆弱性存在諸多差異,包括系統(tǒng)設備自身因素和外部干擾問題,這些不確定性因素主要包括如：風電和光伏等微電源功率不確定性、負荷的隨機性、微電網網絡結構的隨機性、微電網中保護和設備故障的不確定性、自然災害以及一些偶然的人為原因。

目前,對微電網的評估主要集中在發(fā)電充裕度和可靠性方面,對微電網脆弱性評估的研究還較少,關于脆弱性的研究主要以大電網為研究對象。文獻[1]提出基于復雜網絡的以帶權重線路介數作為脆弱線路指標的辨識方法。文獻[2]提出一種利用源流路徑電氣部分信息進行電網脆弱性評估的方法,同時包含相對靜態(tài)不變的網絡結構和系統(tǒng)運行狀態(tài)的信息。文獻[3]考慮預想事故發(fā)生的概率,采用暫態(tài)能量函數法從暫態(tài)安全角度定量評估了電力系統(tǒng)的脆弱性。以上文獻的脆弱性評估對象大多為大電網,文獻[4]-文獻[5]結合復雜網絡及熵變理論,考慮微電網的靜態(tài)結構特性和動態(tài)運行特性提出加權復雜網絡參數及網絡節(jié)點和線路運行綜合靈敏度,提出微電網評價體系,并基于此進行微電網重構。

本文提出的基于概率理論的微電網脆弱性實時評估技術,結合低壓微電網實際拓撲結構和當前運行狀態(tài),考慮系統(tǒng)內部和外部影響因素的發(fā)生概率,對微電網的風險性進行實時量化評估,提出一種針對低壓微電網的脆弱性的實時評估方法。首先對微電網的脆弱性進行定義,其次建立計及脆弱性影響因素的微電網運行態(tài)概率模型,并基于風險理論給出風險后果度量函數,建立5個風險指標,對微電網進行實時運行評估。

1 微電網脆弱性定義

文獻[6]定義電網脆弱性為：由于各種內外部的因素,如：自然災害、人為誤操作等,使系統(tǒng)受到大范圍停電甚至崩潰的威脅,這種潛在威脅在電力系統(tǒng)發(fā)生事故時會被觸發(fā),使得系統(tǒng)不能保持穩(wěn)定t和正常供電。文獻[7]定義當系統(tǒng)正常運行時或者遭受各種不確定性因素的影響時,如果系統(tǒng)不能維持正常運行,描述系統(tǒng)可能的發(fā)展趨勢以及可能造成的影響。本文將微電網脆弱性定義為：由于微電網內部元件對于系統(tǒng)內外擾動的敏感性以及應對能力的缺乏而使微電網的結構和功能容易發(fā)生改變的一種內部固有屬性,系統(tǒng)外部擾動與內部相互作用,驅動系統(tǒng)內部特性發(fā)生變化,最終通過系統(tǒng)應對擾動的能力來體現(xiàn)。

電力系統(tǒng)的脆弱性分析可以參考電力系統(tǒng)安全評估方法,主要包括確定性方法和概率性方法。確定性方法是假定系統(tǒng)可能發(fā)生的故障,在各故障發(fā)生的前提下分析系統(tǒng)是否出現(xiàn)運行條件越限,如：N-1靜態(tài)安全分析。由于微電網中含有大量的輸出功率不確定的微電源,如：分布式風電或光伏等,因此,在微電網中,采用概率性方法更為適合。概率性方法主要用于綜合分析不確定事件發(fā)生的概率以及該事件發(fā)生后造成的后果等,能夠計及微電網中的各種不確定性因素[8]?；陲L險理論的評估方法[9]和基于蒙特卡羅模擬的評估方法[10]都屬于概率性方法。

為快速準確對微電網當前狀態(tài)進行評估分析,本文以風險理論為基礎,視微電網為一個脆弱系統(tǒng),分析其脆弱因素,根據微電網脆弱性因素發(fā)生的概率及造成的后果嚴重度,建立科學的微電網脆弱性評估指標并進行具體分析。系統(tǒng)越堅強則評估值越小,反之,系統(tǒng)越脆弱則評估值越大。根據微電網運行狀態(tài),將風險值定義為事件發(fā)生的可能性與相應后果的乘積

式中：u為各種風險;P(u)為風險發(fā)生的概率;S(u)為風險后果的嚴重度;R為各個風險可能造成的綜合損失。

2 低壓微電網運行建模

低壓微電網的顯著特點是多種微電源同時出力,系統(tǒng)結構不對稱性強,存在非全相運行情況,各相負荷不均衡,因此需要建立三相系統(tǒng)模型。低壓微電網實時運行態(tài)脆弱性與其當前運行狀態(tài)有關,同時也與運行控制方式和繼電保護的動作有關。通常,分布式光伏或風力發(fā)電等清潔能源并網運行時會對電網的穩(wěn)定運行和可靠供電帶來較大影響,針對該類出力具有不確定性且不可控的微電源,建立實時三相概率模型,結合燃料電池和微型燃氣輪機等出力可控的分布式電源建立的三相確定模型,用于計算整個微電網解析運行狀態(tài)。

2.1 微電網線路三相模型

在潮流計算中,忽略線路對地充電電容,微電網線路阻抗如圖1所示。

圖1 微電網線路三相模型等效示意圖

三相阻抗矩陣可表示為

式中：Zaa、Zbb、Zcc分別為ABC三相自阻抗;Zab、Zbc、Zca為兩兩之間互阻抗。

則線路中電壓與電流的關系可表示為

當線路中存在非全相線路時,對應空缺處的元素做置零處理。

2.2 分布式電源概率模型

風電和光伏等微電源出力的間歇性和隨機性會影響低壓微電網的穩(wěn)態(tài)運行,因此,通過潮流計算[11]來評估其穩(wěn)態(tài)運行性能時需要計及風電和光伏出力的不確定性。

假定在不同的時刻,分布式光伏或風電出力以及負荷功率的概率分布特性都服從正態(tài)分布,但分布參數不同。因此需要結合歷史相似日數據,確定正態(tài)分布參數,建立光伏、風電和負荷的實時概率分布模型。其具體步驟如下：

(1）從實時數據庫中獲取當前時刻t的功率數據。

(2）選擇M個相似日的歷史數據,記為Ptm(m=1,2,…,M),根據Pt和歷史數據Ptm,擬合正態(tài)分布的參數,建立如下正態(tài)分布概率模型

式中：μt和σt分別為當前時刻功率的均值和標準差。

低壓微電網中除分布式風電和光伏以及負荷外,還可能存在少量的其他元件,如：燃料電池或微型燃氣輪機等出力可控電源,由于其容量小,出力穩(wěn)定可控,可假設其為出力確定的PQ節(jié)點。

3 微電網運行脆弱性評估指標

微電網運行狀態(tài)受多種內在或者外在因素影響,可能會引起過負荷、電壓越界、低功率因數、三相不平衡等不正常運行狀態(tài),嚴重時甚至可能失去部分或全部負荷。因此本文設置如下5類風險指標,用以量化并有效度量微電網實時運行狀態(tài)。

3.1 過負荷風險指標

在微電網中,過負荷是指流過支路的電流超過額定電流或規(guī)定的允許值,包括架空線路、電纜和變壓器。過負荷風險反映的是系統(tǒng)在正常運行或承受擾動時,支路上功率發(fā)生過載的可能性與由此產生的后果。

過負荷的風險概率可通過概率潮流計算間接獲得,對于某條支路發(fā)生過負荷風險的概率為

式中：NB為概率潮流計算結果中該支路過負荷的次數;NC為概率潮流計算總次數。

定義過負荷風險嚴重度函數為SB(b),b為流過支路的電流期望值與額定電流的比值,B表示支路過負荷閾值。對于變壓器支路,由于每臺變壓器的重要性和過載能力不同,在嚴重度函數中引入權重系數KB,一般對于架空線或電纜,權重系數可取為KB=1。則支路過負荷風險嚴重度函數為

故支路總過負荷風險RB為

式中：Na為微電網中支路總數。

3.2 電壓越限風險指標

電壓是衡量系統(tǒng)運行性能的一個重要參數,由于電壓是實時波動的,且各節(jié)點電壓幅值和相角不同,因此需要分區(qū)調節(jié),使其穩(wěn)定在規(guī)定的范圍內。

電壓越限風險反映的是系統(tǒng)中節(jié)點電壓越過上下限值的可能性和由此產生的后果。電壓越限的概率可以通過概率潮流計算結果間接得到,對應的后果嚴重度通過嚴重度函數得到。

對于某條母線,其發(fā)生電壓越限的概率為

式中：NV為潮流計算結果中該母線發(fā)生電壓越限的次數。

微電網總電壓越限風險RV為

式中：Nb為微電網中節(jié)點總數。

3.3 失負荷風險指標

微電網中由于外力干擾、系統(tǒng)元件故障、繼電保護的誤動或拒動等風險源引起的后果都可以通過失負荷量的大小來衡量。失負荷風險反映的是系統(tǒng)承受擾動后發(fā)生失負荷風險的可能性和由此產生的風險后果。

3.3.1 強外力干擾

強外力干擾是造成微電網中微電源、母線、支路等設備發(fā)生嚴重故障的外界干擾,包括自然災害和人為破壞。設微電網在t時刻受強外力干擾的概率服從參數為λr的泊松分布

3.3.2 系統(tǒng)元件故障

微電網中大量元件,如：微電源、變壓器、母線、線路等,都有發(fā)生故障的可能。停電事故往往是元件故障與系統(tǒng)中的薄弱環(huán)節(jié)共同作用的連鎖反應,因此需要考慮元件故障造成的風險。系統(tǒng)元件的故障原因大致可分為早期故障、偶然故障及老化失效。早期故障一般會在投入運行前排除,本文主要考慮偶然故障[12]和老化失效[13]。

元件每次偶然故障之間相互獨立,假設偶然故障的概率服從參數為λe的指數分布

元件老化故障概率隨時間變化而上升,假設發(fā)生老化故障的概率服從威布爾分布,分布參數為α和β,考慮元件的維護周期為T,則在第j次與第j+1次維護之間,發(fā)生元件老化故障的概率為

在不同時刻,元件故障受自然條件的影響,系統(tǒng)中老化元件所占的比例是變化的,需建立時變故障概率模型;且在某時段內,可能因元件的投入運行或元件自身或運行環(huán)境問題導致同時發(fā)生元件偶然故障和老化故障。因此,需要建立元件故障的混合時變概率分布模型,其混合時變概率分布為

3.3.3 繼電保護拒動和誤動

繼電保護拒動與誤動的風險后果與微電網中繼電保護的配置特性有關,本文假設誤動會引起保護范圍內所有的元件退出運行,拒動引起上一級保護裝置動作使保護范圍內所有的元件退出運行。

當系統(tǒng)發(fā)生異常時,繼電保護可能會發(fā)生拒動從而造成失負荷風險。系統(tǒng)故障時的繼保拒動為一個條件概率

類似的,微電網發(fā)生繼電保護誤動的概率為

3.3.4 失負荷綜合風險指標

綜上,在時刻系統(tǒng)失負荷風險的概率為

則t時刻,系統(tǒng)總的失負荷風險指標可表示為

3.4 負荷低功率因數風險指標

微電網中存在大量的電力電子器件,如：DC DC、AC?DC、DC?AC逆變裝置等,由此造成微電網諧波污染的同時,降低系統(tǒng)負荷功率因數。

負荷低功率因數脆弱性指標反映的是由于某種因素導致功率因數下降的概率以及風險后果嚴重度。負荷低功率因數發(fā)生的概率PF可通過概率潮流的計算結果間接得到,對應的危害程度則可以通過嚴重度函數來計算。

設定低功率因數閾值為λm,對某個負荷節(jié)點其負荷發(fā)生低功率因數的概率為

則總的低負荷功率因數風險指標為

3.5 三相不平衡風險指標

正常運行時,微電網的三相不平衡現(xiàn)象是由系統(tǒng)的三相阻抗和負荷不對稱引起的[14]。如果系統(tǒng)發(fā)生缺相、某相接觸不良等異常時,會出現(xiàn)三相電壓嚴重不平衡[15]。我國電力系統(tǒng)公共連接點正常電壓不平衡度允許值εm為2%,短時不超過4%[16]。本文主要考慮三相電流不平衡,定義三相電流不平衡度為

三相不平衡的風險概率可通過概率潮流計算間接獲得,對于某條支路發(fā)生三相不平衡的概率為

則總的三相不平衡風險指標為

4 算例分析

本文采用低壓微電網算例系統(tǒng),具體參數見文獻[17],系統(tǒng)結構如圖2所示。節(jié)點1為與高壓配電網連接的PCC節(jié)點。算例中參數取值：系統(tǒng)參考電壓假設系統(tǒng)中繼電保護總動作次數

圖2 低壓微電網系統(tǒng)

將本文所提出的方法計算結果與采用確定性潮流算法的計算結果進行比較,系統(tǒng)的綜合風險值如表1所示。

表1 系統(tǒng)綜合風險值

由表1可知,采用本文所提方法計算時,電壓越限風險對微電網系統(tǒng)運行的脆弱性影響最大,低功率因數風險次之,這主要是微電網中負荷較大,且存在非全相運行或三相不平衡負荷、缺乏就地無功補償裝置導致的。

經對比分析,在采用確定性潮流進行算例分析即不考慮各類事故發(fā)生概率時,發(fā)現(xiàn)各類指標值普遍偏小,微電網系統(tǒng)整體處于較“安全”的運行狀態(tài);而本文所提方法在將各類風險發(fā)生的概率納入考慮范圍之后,激發(fā)出系統(tǒng)中可能存在風險的節(jié)點或支路,能夠更好的發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的脆弱環(huán)節(jié),為預測系統(tǒng)未來運行狀態(tài)提供依據。

4.1 支路過負荷風險

設定負荷的閾值為0.9,各支路過負荷風險值如圖3所示?？梢钥闯?支路9到支路11及支路15的過負荷風險值較大,主要原因是它們處于負荷分布密集區(qū)域,線路上需要流過大量負荷電流,而在支路11下游的支路因為分布式電源的存在,無需輸送大量負荷電流。

圖3 支路過負荷風險值

4.2 節(jié)點電壓越限風險

如圖4所示,節(jié)點10至節(jié)點12及節(jié)點18、19電壓越限的風險比較大,由過負荷分布可知,該區(qū)域過負荷較為嚴重,這導致支路上電壓降增大,節(jié)點電壓變化較大,易發(fā)生低壓越限。因此節(jié)點10到節(jié)點12及18、19屬于電壓脆弱區(qū)域,易受負荷波動影響,應當及時進行電壓補償。

圖4 節(jié)點電壓越限風險

4.3 失負荷風險

4.4 低功率因數風險

根據各節(jié)點所帶的負荷類型,確定各個負荷節(jié)點的閾值λm,其具體風險值如圖5所示。可以看出節(jié)點17和節(jié)點18的功率因數較低,存在較大的低功率因數風險。這是由于這2個節(jié)點與缺相運行的負荷連接,且負荷較大,因此建議增加無功補償裝置來提高這2個節(jié)點的功率因數。

圖5 低功率因數風險值

4.5 三相不平衡風險

圖6給出了與采用確定性潮流算法的計算結果的對比。從圖6中可以看出,確定性潮流計算結果顯示微電網中普遍存在三相不平衡現(xiàn)象,但各支路指標值差異不大,無法辨識出微電網中的脆弱環(huán)節(jié)。采用本文提出的方法計算顯示支路6至支路11等末端支路的三相不平衡現(xiàn)象比較嚴重,存在較大的運行風險,需要統(tǒng)一規(guī)劃調整缺相運行的負荷,使其均衡分布在三相線路上。由此發(fā)現(xiàn),本文所提出的的方法具備脆弱環(huán)節(jié)“放大”功能,能夠更清晰辨識系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)。

圖6 支路三相不平衡風險

5 結束語

本文提出了基于概率論的微電網脆弱性實時評估方法。對孤島運行微電網的脆弱性進行定義,建立5個脆弱性評估指標,分析各風險發(fā)生的可能性及后果嚴重度。通過算例分析可知,本文提出的方法簡單有效,適用于微電網,能夠量化分析出當前時刻系統(tǒng)的脆弱環(huán)節(jié),可為微電網進一步自愈運行提供技術支撐。D

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Vulnerability assessment for low voltage micro?grid operation

LIU Hao?ming1,YUAN Xiao?hui1,ZHANG Ze?yu2,WU Xiao?yong2,HE Wei?guo3
(1.College of Energy and Electrical Engineering,Hohai University,Nanjing 211100,China;2.State Grid Anhui Electric Power Company,Hefei 230022,China;3.China Electric Power Research Institute,Nanjing 210003,China）

基于微電網拓撲結構和運行狀態(tài),提出了微電網運行脆弱性評估方法。首先定義了孤島運行狀態(tài)下的微電網脆弱性;其次對微電網進行脆弱性實時評估,分析微電網脆弱性實時評估的各種影響因素,建立微電網脆弱性實時評估概率模型,并基于風險理論建立風險后果度量函數。最后,通過算例驗證評估方法的有效性及合理性?？梢约皶r找出微電網脆弱性環(huán)節(jié),為實現(xiàn)自愈提供理論基礎。

微電網;脆弱性;實時評估;概率模型

A vulnerability assessment method for micro?grid operation is proposed in this paper based on micro?grid topological structure and operation state.Firstly,the concept of micro?grid vul?nerability is defined under the isolated island operation state.Sec?ondly,real?time probabilistic model is established for vulnerability assessment after analyzing influencing factors of vulnerability and risk consequence generous character function based on risk theory is established.Finally,the proposed model is verified on a typical case.The simulation results show that the weak part can be found timely,which provides the reference for self?healing decision.

micro?grid;vulnerability;real?time assessment; probabilisticmodel

1009-1831（2017）02-0014-06

10.3969/j.issn.1009-1831.2017.02.004

TM 711

B

2016-11-14；

2017-01-09

國家自然科學基金項目(51207044）;國家電網公司科技項目(NY71-16-024）

劉皓明(1977）,男,江蘇鹽城人,博士,教授,研究方向為智能電網、電力系統(tǒng)優(yōu)化運行和電力市場。