图书前言

前言

人类活动离不开能源消耗,伴随着人口的增长和经济的高速发展,全球能耗需求近年来持续增加。大量使用化石燃料存在资源枯竭和气候危机两大弊端,违背了绿色、环保、可持续发展的目标。为了应对该问题,全球多个国家制定了“碳中和”的发展目标。我国于2020年9月22日在联合国大会上提出,二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现“碳中和”。构建以新能源为主体的新型电力系统是实现“双碳”目标的重要途径,然而巨量的新能源并网将给电力系统带来强不确定性和弱惯性。其中,低压配电网(LVDN)作为分布式电源的接入点,受到的影响尤为显著。

长期以来,由于技术与管理的滞后,LVDN一直存在终端设备数量多、种类繁杂、智能化水平低、标准不统一、网络走线不规范等问题,导致台区运维、设备调控、用户体验与资产管理等方面仍较为落后。当前LVDN自动化和智能化水平落后,不能满足LVDN发展需求,明确的网络拓扑结构是支撑LVDN智能化建设的重要前提。

低压拓扑识别的关键任务是梳理出配电变压器、相序和低压线路与用户之间的连接关系,具体分为变户关系、相户关系以及线户关系。其准确性从根本上决定了电力系统状态估计、运行控制、优化规划、智能用电、双向互动等工作的有效性。传统依靠人力进行拓扑关系梳理的方法极为低效且无法自动更新。作为“互联网+智慧能源”数据传感中的重要一环,智能电表与低压集抄技术近年来在LVDN中已逐步实现全覆盖。电网公司可远程获取用户的用电数据和电网运行数据,通过数据挖掘可实现包括LVDN拓扑识别在内的各项高级应用。而且由于其具备改造量小、投入产出比大等优点,数据分析法已成为解决LVDN拓扑识别问题的重要技术方向。

此外,农村、城镇以及城市中的城中村区域普遍存在低压用户接线混乱的情况,并且LVDN中存在大量单相负荷,空间上这些用户在A、B、C三相上分布不均衡,时间上用户用电存在差异性,导致LVDN中广泛存在三相负荷不平衡。农村地区还大量存在供电线径小、线路长和线路老化问题,再加上随着经济的发展,人民生活水平提高,用户用电设备增加,LVDN中仍然存在低电压问题。因此,三相电压不平衡和幅值越限(VMULV)已成为低压配电网的电压突出问题。与此同时,分布式光伏和电动汽车等新型设备并网渗透率增加,扩大了用户用电行为的复杂性和不一致性。如果不对这些新型设备进行管理,可能进一步加剧LVDN中的VMULV问题。

总体而言,目前LVDN拓扑识别和电能质量管理研究中存在以下关键理论和技术问题亟待解决:①受物理连接拓扑的时不变性约束,时变的低压量测数据中暗含网络节点空间分布特性,如何挖掘用户用电数据中蕴藏的用户关联规律,构建LVDN“变相线户”全拓扑识别模型; ②受物理规律以及投资成本约束,在LVDN数字化发展过程中,数据不充分性问题不可避免地长期存在,如何应对用电数据分辨率和质量问题对识别效果的影响; ③随着泛在电力物联网向LVDN延伸,低压用户逐渐具备与电网互动、参与电网调度运行的潜力,如何充分调用居民需求侧资源,参与电网协同优化运行。

本书聚焦LVDN“变-相-线-户”拓扑识别以及低压拓扑信息基础上的应用——LVDN电压管理方法两个主体。通过对智能电表和少数终端的量测数据进行挖掘与分析,提出了不依赖于人工的低压拓扑智能识别和VMULV管理的模型和方法,为提高LVDN精细管理水平、推动更多智能化技术在实际工程的应用提供理论支撑。全书共分10章: 第1章为绪论。第2~6章主要介绍了理想数据场景、考虑空房用户、分布式电源接入、数据不完整等多种场景下的低压拓扑识别方法以及识别结果准确率评价方法。第7章介绍了基于低压拓扑信息的含源LVDN建模方法并分析了分布式电源并网的影响。针对分布式电源并网的影响,第8章和第9章在含源LVDN潮流模型的基础上,提出了光伏选相并网控制和用户温控设备需求侧响应两种电压优化管理方案。第10章介绍了“双碳”目标驱动的新型低压配电系统技术展望。

本书第1章和第10章主要由张勇军执笔,第2章、第3章、第5章、第9章主要由周来执笔,第4章、第6章、第8章主要由林国营执笔,第7章主要由邓文扬执笔。此外,李坤、陈家超、李钦豪、钟康骅、羿应棋、刘斯亮、黄向敏、林楷东、邓凯等也参与了部分章节的编写和修改。在本书的撰写过程中,还得到了李立浧院士、蔡泽祥教授、管霖教授、余涛教授、韩永霞教授、陈皓勇教授、唐捷博士等的指导。全书由张勇军统稿并由周来、林国营校对。

本书的撰写得到了广州番禺职业技术学院、华南理工大学、南方电网电力科技股份有限公司、广州市奔流电力科技有限公司等单位的大力支持,研究成果得到了国家自然科学基金项目(低压配电网拓扑智能辨识的模型及其灰数据影响机理研究,项目号: 52177085)的资助,在此深表谢意。由于编写时间紧凑及作者水平有限,书中疏漏及谬误之处在所难免,还望读者不吝赐教。

作者

2023.6