含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)研究現(xiàn)狀和展望

國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司鹽城供電分公司 王佳寧

電能已成為現(xiàn)代社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可或缺的一種重要能源，且隨著環(huán)保、綠色、低碳理念在社會(huì)各行各業(yè)的融入和運(yùn)用，電能的需求量必然也會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。傳統(tǒng)的火力發(fā)電方式會(huì)消耗大量的石化燃料，不但會(huì)受到資源的限制，同時(shí)也會(huì)對(duì)環(huán)境造成污染。面對(duì)這種狀況，風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等清潔新型發(fā)電方式逐漸被整個(gè)社會(huì)所關(guān)注。需注意的是，由于新能源發(fā)電的特性與常規(guī)火力發(fā)電特性存在差異，因此在新能源并網(wǎng)過(guò)程中會(huì)對(duì)大電網(wǎng)的運(yùn)行穩(wěn)定性造成一定的影響。

1 含新能源電力系統(tǒng)存在的問(wèn)題分析

1.1 電壓波動(dòng)和閃變問(wèn)題

分布式電源在接入電網(wǎng)時(shí)容易出現(xiàn)電壓波動(dòng)、閃變等問(wèn)題的主要原因，是分布式電源的輸出功率經(jīng)常發(fā)生波動(dòng)，而這種波動(dòng)會(huì)引起頻率的變化。一般情況下分布式電源和負(fù)荷間的距離較接近，主要是低壓。且主要影響電壓波動(dòng)的兩個(gè)因素是分布式電源的有功、無(wú)功功率，同時(shí)分布式電源出力的直接體現(xiàn)是有功功率。由于分布式電源功率的波動(dòng)，在其接入大電網(wǎng)后會(huì)導(dǎo)致電網(wǎng)電壓波動(dòng)及閃變狀況的發(fā)生。

光伏發(fā)電的能源來(lái)自于太陽(yáng)光，因此光伏發(fā)電的功率會(huì)被光照情況、溫度高低及陰影等因素所影響：首先，其輸出功率和光照強(qiáng)度呈正相關(guān)關(guān)系，隨著天氣變化而變化。如光照條件變化較強(qiáng)烈，就會(huì)引起光伏電池的輸出功率產(chǎn)生較明顯的波動(dòng)；其次，如光伏電池的溫度較高就會(huì)降低工作質(zhì)量和速率，溫度每上升一度、功率就會(huì)下降0.35%；最后，要重視陰影對(duì)光伏電池特性產(chǎn)生的影響性，甚至只是處于部件上的一個(gè)微小陰影也能降低輸出功率，如果一個(gè)單電池被遮蓋了，太陽(yáng)電池組件的整體輸出功率就會(huì)直接減少75%左右。

1.2 諧波和間諧波問(wèn)題

諧波和間諧波問(wèn)題主要分為兩種，電力系統(tǒng)中產(chǎn)生此類問(wèn)題是鐵磁設(shè)備過(guò)于飽和、電弧設(shè)備等以非線性為主要特點(diǎn)的設(shè)備所導(dǎo)致的，而分布式發(fā)電中出現(xiàn)此類問(wèn)題主要是由變流器導(dǎo)致的：首先，變流器無(wú)論在理想還是非理想狀態(tài)下其實(shí)都會(huì)產(chǎn)生諧波問(wèn)題，而諧波主要來(lái)自于直流側(cè)或系統(tǒng)測(cè)；其次，間諧波主要因?yàn)樽兞髌髦绷鱾?cè)在工作時(shí)產(chǎn)生了非整數(shù)倍的基波頻率的波紋分量。

2 含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)主要類型

分布式電源一般指的是小于50MW的小型模塊式的電源，從其分布特點(diǎn)來(lái)看，多是集中在一些配電網(wǎng)和電力用戶的周邊。分布式電源最初出現(xiàn)的目的，是為了能夠滿足周圍地區(qū)用戶的用電需求，從而更好的為其提供電力服務(wù)。含分布式電源的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)能夠通過(guò)各區(qū)域間交換少量的數(shù)據(jù)，如邊界節(jié)點(diǎn)量測(cè)信息、本地狀態(tài)估計(jì)結(jié)果，利用上級(jí)協(xié)調(diào)中心或各區(qū)域估計(jì)中心相互之間直接進(jìn)行全網(wǎng)的估計(jì)協(xié)調(diào)，使以往電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的難點(diǎn)得以順暢解決。依據(jù)電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)計(jì)算的結(jié)構(gòu)實(shí)施劃分，可將當(dāng)前新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)劃分成分層式結(jié)構(gòu)與分散式結(jié)構(gòu)兩種類型。

2.1 分層式結(jié)構(gòu)

各子區(qū)域估計(jì)器獨(dú)立進(jìn)行本地狀態(tài)估計(jì)，將計(jì)算結(jié)果及相關(guān)數(shù)據(jù)與上級(jí)協(xié)調(diào)中心進(jìn)行通信，協(xié)調(diào)中心進(jìn)行全網(wǎng)協(xié)調(diào)后，將結(jié)果返回至各子區(qū)域估計(jì)器，根據(jù)相關(guān)模型得到最終狀態(tài)估計(jì)結(jié)果，或開(kāi)始下一輪迭代。各子區(qū)域估計(jì)器分別與協(xié)調(diào)中心相互連接，共同構(gòu)成如圖1所示的星型通信拓?fù)洹?/p>

2.2 分散式結(jié)構(gòu)

各子區(qū)域估計(jì)器執(zhí)行本地狀態(tài)估計(jì)，并與相鄰子區(qū)域估計(jì)器進(jìn)行信息通信，這樣就能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)全網(wǎng)狀態(tài)量的協(xié)調(diào)修正。各相鄰子區(qū)域估計(jì)器相互連接，構(gòu)成如圖2所示的網(wǎng)狀通信拓?fù)洹?/p>

3 含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)研究現(xiàn)狀及未來(lái)展望

隨著科技不斷進(jìn)步，接入電網(wǎng)中的各類電力設(shè)備也在不斷更新，光伏發(fā)電、電動(dòng)汽車和電力電子設(shè)備等逐漸大量接入電網(wǎng)，這些具有沖擊性、非線性的電力負(fù)載被越來(lái)越廣泛地應(yīng)用，現(xiàn)代電網(wǎng)系統(tǒng)正在發(fā)生根本性變化，判定電能質(zhì)量的各項(xiàng)指標(biāo)必須越來(lái)越精確，這樣才能在電力系統(tǒng)不斷更新的條件下保證電網(wǎng)供電可靠安全，電力系統(tǒng)的供電質(zhì)量才能在科技進(jìn)步的壓力下持續(xù)地改進(jìn)提升。

在實(shí)際運(yùn)用中，用來(lái)評(píng)估電能質(zhì)量的指標(biāo)有電壓、波形畸變率、頻率等參數(shù)。但近年來(lái)各種各樣的新型智能設(shè)備接入電網(wǎng)，在造成系統(tǒng)內(nèi)非線性負(fù)載數(shù)量巨增的同時(shí)，還導(dǎo)致電網(wǎng)中諧波的數(shù)目和類型也在持續(xù)增加，演變出更加嚴(yán)重的諧波污染問(wèn)題，電力系統(tǒng)的電能質(zhì)量水平大面積地受到影響，諧波污染已成為一個(gè)亟待攻克的難題。正因如此，含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)將面臨全新的挑戰(zhàn)。國(guó)內(nèi)外專家和學(xué)者對(duì)含新能源電力系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)進(jìn)行了非常多的研究，也取得了一些成果。

1989年Heydt指出HSE的數(shù)學(xué)模型是結(jié)合電壓量測(cè)方程和電流量測(cè)方程構(gòu)成的，其中使用相量測(cè)量裝置對(duì)電力系統(tǒng)中的電流和電壓進(jìn)行測(cè)量。在原始導(dǎo)納矩陣和網(wǎng)絡(luò)配置已給定、狀態(tài)變量已知的情況下，可計(jì)算出測(cè)量線路中全部非量測(cè)點(diǎn)處的線路諧波電流、支路諧波電流和注入諧波電流，并由此確定電力系統(tǒng)中的諧波潮流，進(jìn)而通過(guò)計(jì)算確定電力系統(tǒng)狀態(tài)；1994年Fan等人提出了HSE算法的基本模型，并通過(guò)改進(jìn)算法提高了諧波估計(jì)精度。但這種算法需對(duì)進(jìn)行估計(jì)的電力系統(tǒng)中所有節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)及狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，增加了系統(tǒng)矩陣的維數(shù)和計(jì)算量，監(jiān)測(cè)過(guò)程中需要的設(shè)備投資也巨大。

2006年Ma等人提出了一種基于卡爾曼濾波（kalman filter，KF）的含新能源電力系統(tǒng)諧波量測(cè)設(shè)備最優(yōu)配置和動(dòng)態(tài)估計(jì)方法。該方法是動(dòng)態(tài)的，具有識(shí)別、分析和跟蹤每次諧波電流注入的能力，不需要冗余的諧波量測(cè)。同年Du等人利用關(guān)聯(lián)矩陣對(duì)連續(xù)諧波進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，大大減少了未知狀態(tài)量的數(shù)目，估計(jì)結(jié)果的可信度也隨之增大；2010年Matair等人首次提出使用奇異值分解法對(duì)諧波狀態(tài)估計(jì)方程進(jìn)行計(jì)算求解，這種算法依然可得到有效的最小二乘解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種算法降低了對(duì)測(cè)量的冗余度的要求，同時(shí)也降低了測(cè)量和計(jì)算過(guò)程的難度。

2014年吳篤貴等人提出了一種用于HSE的分層算法，極大程度地降低了求解過(guò)程的運(yùn)算量。同年Yu等人在Matair的研究基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展，先運(yùn)用零空間向量來(lái)判斷系統(tǒng)的可觀性，再采用優(yōu)化量測(cè)配置實(shí)現(xiàn)全局可觀。2015年Yu等人又提出了一種基于KF的算法，用于諧波狀態(tài)估計(jì)。在噪聲協(xié)方差矩陣的狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，由于卡爾曼濾波器有比較好的自適應(yīng)性，這種方法夠迅速捕捉到電力系統(tǒng)的狀態(tài)變化情況，但使用該方法時(shí)，不確定因素影響會(huì)導(dǎo)致估計(jì)精確度出現(xiàn)比較大的偏差。

2017年Liao等人把HSE問(wèn)題進(jìn)行轉(zhuǎn)化，使之變?yōu)閿?shù)據(jù)最大稀疏性方面的問(wèn)題。這種方法使諧波狀態(tài)估計(jì)難度降低，監(jiān)測(cè)過(guò)程中的設(shè)備投資量大大減少，解決了電力系統(tǒng)中諧波量測(cè)量過(guò)少時(shí)、最小二乘法不能用于諧波狀態(tài)估計(jì)的問(wèn)題。

2018年Gursoy等人利用喬累斯基（Cholesky）算法計(jì)算量小、速度快的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)系統(tǒng)可觀性進(jìn)行判斷，諧波狀態(tài)估計(jì)算法的適用性大為提高。同年汪瑤等人考慮到估計(jì)方程中HRHT1是對(duì)稱正定矩陣，采用平方根法進(jìn)行分解，大大節(jié)省了計(jì)算時(shí)間。2019年Arefi等人借助蒙特卡洛模擬提出了兩種改進(jìn)算法，分別為改進(jìn)的粒子群算法和改進(jìn)的蜂群交配算法。由于該些算法存在諧波估計(jì)耗時(shí)較長(zhǎng)的缺點(diǎn)，因此在現(xiàn)實(shí)的諧波治理問(wèn)題中不具有實(shí)用性。同年Gursoy等人將獨(dú)立分量分析算法應(yīng)用到諧波狀態(tài)估計(jì)中，但這種算法無(wú)法保證諧波狀態(tài)估計(jì)的精確度。

2021年趙友國(guó)等人提出了基于正交分解的算法，用于電力系統(tǒng)的諧波狀態(tài)估計(jì)。這種算法具有較強(qiáng)的魯棒性，但目前在大規(guī)模電力系統(tǒng)不太適用。同年王艷松等人提出了一個(gè)加權(quán)算法，得到各種量測(cè)裝置的配置方案對(duì)諧波狀態(tài)估計(jì)誤差和電力系統(tǒng)可觀性的影響，并總結(jié)歸納出影響規(guī)律[1]。接著又采用粒子群算法，綜合考慮各方面因素，得出諧波狀態(tài)估計(jì)的最優(yōu)配置方案，避免了依賴歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行諧波狀態(tài)估計(jì)，提高了估計(jì)的精確度。

在實(shí)際電力系統(tǒng)中，量測(cè)值有時(shí)會(huì)出現(xiàn)離群的誤差。為提高算法的抗誤差能力，2021年柳翔林等人在考慮數(shù)據(jù)時(shí)延的基礎(chǔ)上提出了一種抗差總體最小二乘法。這種處理方式減少了狀態(tài)變量的數(shù)目，估計(jì)結(jié)果的可信度大大提高。但系統(tǒng)中存在的一些不確定參數(shù)往往會(huì)導(dǎo)致量測(cè)方程、狀態(tài)方程出現(xiàn)病態(tài)[2]。同年牛勝鎖等人又提出了一種基于廣義嶺估計(jì)算法的HSE算法，這種算法能改善量測(cè)矩陣的奇異性，求解系統(tǒng)病態(tài)模型能達(dá)到很高的精確度。

2022年王海濤等人對(duì)兩階段魯棒算法進(jìn)行了優(yōu)化，并將其應(yīng)用到新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)中，并根據(jù)目標(biāo)函數(shù)最小值的尋優(yōu)，通過(guò)枚舉法排序，進(jìn)而確定諧波源所在節(jié)點(diǎn)編號(hào)[3]；2022年高正男等人提出將枚舉法與復(fù)值獨(dú)立分量分析法相結(jié)合，并融入變分貝葉斯算法對(duì)電力系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果表明這種算法犧牲少量的估計(jì)結(jié)果，但并沒(méi)有影響整體結(jié)果，還提高了估計(jì)精度，算法整體的抗誤差能力明顯比傳統(tǒng)算法更佳[4]；2022年臧海祥等人構(gòu)建了計(jì)及時(shí)變拓?fù)涞碾娏ο到y(tǒng)深度遷移學(xué)習(xí)模型，借助小波濾波方法，用于諧波源特征提取，這種算法有一定的抗噪能力，能提高存在時(shí)變?cè)肼暩蓴_時(shí)的狀態(tài)估計(jì)精度[5]。

分布式電源接入電網(wǎng)后在一定程度上會(huì)影響電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，因此怎樣有效確保狀態(tài)估計(jì)的可靠性是今后研究的關(guān)鍵所在。目前我國(guó)電力市場(chǎng)正處于關(guān)鍵的改革階段，各個(gè)區(qū)域的電網(wǎng)調(diào)度中心基于區(qū)域供用電質(zhì)量的考量，必然會(huì)使行業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，所以對(duì)區(qū)域內(nèi)電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、分析、存儲(chǔ)和利用也正在變得越來(lái)越關(guān)鍵。

與此同時(shí)，伴隨著我國(guó)新能源產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，分布式電源發(fā)電量占比不斷增長(zhǎng)，這必然會(huì)導(dǎo)致?tīng)顟B(tài)估計(jì)過(guò)程中數(shù)據(jù)采集樣本數(shù)量與難度的增加，在今后的研究中，研究人員必須要重視對(duì)電網(wǎng)運(yùn)維數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理等方面的研究。另外，數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng)必然給數(shù)據(jù)的傳輸、交互提出了新的挑戰(zhàn)，在將來(lái)，如何有效降低電力系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的傳輸和通信成本，也必然是行業(yè)研究的熱點(diǎn)。

4 結(jié)語(yǔ)

目前關(guān)于含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方面的研究依舊處于起步階段，但隨著新能源發(fā)電產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，相關(guān)研究數(shù)量和成果不斷涌現(xiàn)，為新能源發(fā)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，相關(guān)研究的開(kāi)展還有助于促進(jìn)分布式發(fā)電系統(tǒng)更加充分的融入自動(dòng)控制技術(shù)、先進(jìn)的材料和設(shè)備工藝等，充分展現(xiàn)現(xiàn)代化技術(shù)、設(shè)備的優(yōu)勢(shì)，對(duì)于整個(gè)新能源行業(yè)的健康發(fā)展發(fā)揮著重要的作用。