余昆，陳星鶯，陳楷，朱紅，韋磊，祝萬

（1．河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，江蘇南京 211100；2．南京市智能配用電工程技術(shù)研究中心，江蘇南京 211100；3．南京供電公司，江蘇 南京 210019）

利用分布式電源獨(dú)立為城市的電力負(fù)荷供電是提高供電可靠性和城市電網(wǎng)控制能力的重要措施[1-3]，這也是智能電網(wǎng)建設(shè)和實(shí)施自愈控制的必然要求。為提高控制方案的適應(yīng)性，需要對城市電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)及其變化趨勢進(jìn)行分析和評估。

隨著智能電網(wǎng)建設(shè)進(jìn)程的推進(jìn)，城市電網(wǎng)中將出現(xiàn)多種發(fā)電方式。其中，風(fēng)力發(fā)電和太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)出力受自然環(huán)境的影響而具有隨機(jī)性[4-8]。此外，一些容量非常小的分布式電源直接與用戶相連構(gòu)成微電網(wǎng)，然后再并入城市電網(wǎng)，雖然可以控制微電網(wǎng)接入點(diǎn)的功率，但仍然具有一定的不可預(yù)見性，這增加了城市電網(wǎng)負(fù)荷的不確定性。因?yàn)檫@些不確定性因素的存在，城市電網(wǎng)的潮流分布也具有隨機(jī)性。

本文在典型城市電網(wǎng)結(jié)構(gòu)中，對負(fù)荷特性和分布式發(fā)電的出力特性進(jìn)行仿真分析。首先研究負(fù)荷特性對城市電網(wǎng)潮流分布的影響，然后考慮風(fēng)力發(fā)電和太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)出力特性，研究分布式發(fā)電對城市電網(wǎng)潮流分布的影響，通過仿真分析得出城市電網(wǎng)潮流分布的變化規(guī)律。

1 負(fù)荷變化對城市電網(wǎng)潮流分布的影響

城市電網(wǎng)的負(fù)荷可以分為工業(yè)負(fù)荷、商業(yè)負(fù)荷和居民負(fù)荷三類[9]。在不同的城市電網(wǎng)中，每一類負(fù)荷的組成和比重各不相同，但綜合負(fù)荷的變化曲線具有一些共同特征。根據(jù)文獻(xiàn)[2]的城市電網(wǎng)分析可知，運(yùn)行時(shí)城市電網(wǎng)為輻射狀結(jié)構(gòu)，本文采用如圖1所示的城市電網(wǎng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。

圖1 典型城市電網(wǎng)接線圖Fig.1 Wiring diagram of typical urban power grid

圖2和圖3分別是各變電站的有功負(fù)荷和無功負(fù)荷變化情況。由負(fù)荷曲線可知，負(fù)荷的峰谷差較大，晚高峰時(shí)段負(fù)荷最大，與傳統(tǒng)負(fù)荷的雙峰雙谷特點(diǎn)不同，早晚高峰過渡時(shí)段的低谷負(fù)荷數(shù)值較大。由表1可知，各變電站的最大負(fù)荷與最小負(fù)荷之比都集中在2.4~3.0，日中的低谷負(fù)荷也很大，與最大負(fù)荷之比均在0.8左右。此外，這些負(fù)荷隨著時(shí)間的變化都不是光滑曲線。本文采用曲線擬合的方法得到與各負(fù)荷對應(yīng)的光滑曲線。實(shí)際負(fù)荷圍繞光滑曲線上下波動(dòng)，這表明負(fù)荷具有隨機(jī)變化成分，如圖4所示。

圖2 變電站的有功負(fù)荷曲線Fig.2 Substation active load curve

圖3 變電站的無功負(fù)荷曲線Fig.3 Substation reactive load curve

表1 變電站日負(fù)荷特征數(shù)據(jù)Tab.1 Characteristic data of daily load in substations

圖4 變電站的有功負(fù)荷隨機(jī)成分Fig.4 Stochastic component of active load

在圖2和圖3所示的負(fù)荷分布情況下，對各個(gè)時(shí)刻采用牛拉法進(jìn)行潮流計(jì)算，可以得出如圖5到圖8所示的母線電壓、線路功率變化曲線，表2和表3分別是其中1:40、4:10、12:30、20:50四個(gè)時(shí)刻的母線電壓和線路功率。

圖5 母線的電壓曲線Fig.5 Bus voltage curve

圖8是圖7所示線路有功潮流與其擬合曲線之間的差異，可以看出線路潮流變化曲線并不光滑，帶有隨機(jī)變化成分。由表3可知，龍溪線從4:10到12:30經(jīng)過8 h功率增加了1倍，而再經(jīng)過8 h到20:50時(shí)功率幾乎沒有變化，通過10階的曲線擬合求取線路有功潮流的光滑度（實(shí)際曲線與擬合曲線的差值所構(gòu)成的樣本的標(biāo)準(zhǔn)差）分別為龍溪線0.220 9、龍祿線0.487 6。線路潮流具有上述變化特點(diǎn)的主要原因是負(fù)荷的變化具有不確定性，引起母線電壓隨機(jī)變化。在潮流計(jì)算基礎(chǔ)上，通過曲線擬合方法得出各母線電壓的擬合曲線。圖6是各母線電壓與擬合曲線之間的差異，母線B21、B22、B31、B32都具有較大的隨機(jī)變化幅度，從表2也可發(fā)現(xiàn)，從4:10到12:30，再到20:50的過程中，母線B21的電壓從0.970 6降低到0.9516，隨后只有微小變化，降低到0.950 5，而母線B22的電壓則是從0.966 9先降到0.939 7，再經(jīng)過微小變化升高到0.940 3。

表2 幾個(gè)典型時(shí)刻的母線電壓水平Tab.2 Bus voltage at several typical moments pu

圖6 母線的電壓隨機(jī)成分Fig.6 Stochastic component of bus voltage

圖7 線路的有功功率曲線Fig.7 Line active power curve

圖8 線路的有功功率隨機(jī)成分Fig.8 Stochastic component of line active power

表3 幾個(gè)典型時(shí)刻的線路功率分布情況Tab.3 Line active power at several typical moments

結(jié)合圖1、圖2和圖7可知，線路功率受負(fù)荷的影響與其具有相同的變化趨勢，比如龍溪線功率與龍溪變的負(fù)荷曲線相似，早晚峰谷差較大，晚高峰負(fù)荷最大，從早高峰到日中的低谷、再到晚高峰的變化較小。通過圖4可以發(fā)現(xiàn)，母線B21、B22的電壓變化趨勢與橫溪變的負(fù)荷變化具有相同的規(guī)律，只是變化方向正好相反。祿口變的無功需求在白天突然增加，使得其母線電壓同步降低，具有相似的曲線形狀。

綜上所述，由于負(fù)荷的變化有一定的規(guī)律可循，同時(shí)也具有一定的隨機(jī)性，因此城市電網(wǎng)中各母線的電壓、線路的功率分布也具有類似的特征，換句話說，既有規(guī)律可循又具有隨機(jī)性。

2 分布式發(fā)電特性及其對城市電網(wǎng)潮流分布的影響

風(fēng)力發(fā)電和太陽能光伏發(fā)電是目前應(yīng)用較廣的分布式發(fā)電，但兩者具有截然不同的顯著性變化規(guī)律，并網(wǎng)運(yùn)行后對電網(wǎng)的潮流分布具有較大的影響。

2.1 風(fēng)力發(fā)電特性

風(fēng)力機(jī)是風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的動(dòng)力源，其出力是風(fēng)速、風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速和槳距角的函數(shù)[4]。風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的控制策略是通過調(diào)節(jié)槳距角使風(fēng)力機(jī)達(dá)到最佳運(yùn)行狀態(tài)，最大限度地提高對風(fēng)能的利用率，而風(fēng)速的變化隨機(jī)性很強(qiáng)，因此風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的出力也具有很強(qiáng)的隨機(jī)性[10]。另外，風(fēng)速太大時(shí)風(fēng)力機(jī)的劇烈運(yùn)動(dòng)可能會(huì)毀壞風(fēng)力機(jī)，因此，在大于切出風(fēng)速后鎖定槳葉切出風(fēng)機(jī)，此時(shí)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)出力變化的幅度非常大，可從額定容量快速降為0。

2.2 太陽能光伏發(fā)電特性

太陽能光伏發(fā)電是將許多太陽能電池以串、并聯(lián)方式組合成一塊大的太陽能電池板，再把太陽能電池板串、并聯(lián)組合成一個(gè)大的光伏發(fā)電系統(tǒng)[11-13]。雖然太陽光照的變化具有隨機(jī)性，但是其光照強(qiáng)度和太陽能電池板的表面溫度在短時(shí)間內(nèi)大幅度變化的概率非常小，因此太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)的出力變化比較平滑，且規(guī)律性很強(qiáng)，從早到晚先增大再減小，夜間出力為0。

2.3 分布式發(fā)電對城市電網(wǎng)潮流分布的影響

如果在圖1所示電網(wǎng)的母線B21處接入容量為10 MW的太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)，在母線B31處接入容量為25 MW的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)，風(fēng)力發(fā)電機(jī)的額定風(fēng)速為20 m/s，則同樣在圖2和圖3所示的負(fù)荷分布情況下，通過潮流計(jì)算可以得出如圖9到圖12所示的母線電壓、線路功率變化曲線，其中1:40、4:10、12:30、20:50四個(gè)時(shí)刻的節(jié)點(diǎn)電壓和線路功率分別如表4和表5所示。

圖9 接入DG后各母線的電壓曲線Fig.9 Bus voltage curve with DG

圖10 接入DG后各母線的電壓隨機(jī)成分Fig.10 Stochastic component of bus voltage with DG

圖11 接入DG后線路的有功功率曲線Fig.11 Line active power curve with DG

圖12 接入DG后線路的有功功率隨機(jī)成分Fig.12 Stochastic component of line active power with DG

由圖11可知，龍溪線有功功率曲線呈現(xiàn)出單峰單谷，且日中為低谷，其值非常小，甚至其中一段時(shí)間的功率是由橫溪變倒送給龍山變，比如12:30時(shí)功率為-2.497 4，1:40、4:10和20:50時(shí)功率分別為3.838 0、3.343 9和7.560 0，所以隨著時(shí)間的變化，不但潮流的大小在變化，方向也會(huì)發(fā)生改變，其原因是母線B21的太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)具有極強(qiáng)的規(guī)律性，到日中時(shí)橫溪變的負(fù)荷不能完全消耗太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)出的功率，因此倒送給龍山變。

與龍溪線不同，龍祿線上流動(dòng)的有功功率波動(dòng)非常劇烈，并且加大了峰谷差，由原來的10.596 8增大到23.528 2，原因是風(fēng)速的變化具有極強(qiáng)的隨機(jī)性。

結(jié)合圖5和圖9~12可以看出，在太陽能光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電作用下，母線電壓發(fā)生了很大的變化。隨著太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)出力的增大，橫溪變母線B21和B22的電壓逐漸升高，比如母線B21的電壓在1:40時(shí)為0.968 4，而到12:30時(shí)已經(jīng)升高到1.000 4，然后又隨著其出力的減少而降低，到20:50時(shí)已經(jīng)降到0.950 5。從圖9和圖11可以看出，在光伏發(fā)電的作用下母線電壓具有與負(fù)荷相同的變化趨勢。受風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)出力隨機(jī)波動(dòng)的影響，祿口變母線B31、B33和龍山1#變母線B14的電壓包含較大的不規(guī)律波動(dòng)成分，由于風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電時(shí)需要消耗無功，因此在傍晚時(shí)因風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)出力較大引起這幾條母線的電壓明顯下降，尤其是B31、B33的電壓有大幅度降低，最低點(diǎn)分別降到了0.934 5和0.928 1，從圖10也可看出祿口變母線B31、B33的電壓變化更具有隨機(jī)性特征，波動(dòng)的幅度最大。

表4 接入DG后典型時(shí)刻的母線電壓水平Tab.4 Bus voltage at several typical moments with DG

表5 接入DG后典型時(shí)刻的線路功率分布情況Tab.5 Line active power at several typical moments with DG

在潮流計(jì)算結(jié)果基礎(chǔ)上，通過曲線擬合方式計(jì)算得出與各母線電壓具有相同變化趨勢的連續(xù)函數(shù)，表6是接入DG前后各母線電壓擬合曲線與實(shí)際曲線之差的標(biāo)準(zhǔn)差。通過不同母線之間的對比表明該標(biāo)準(zhǔn)差能夠反映實(shí)際電壓曲線的光滑度，比如，在加入DG之前，采用10階模型擬合時(shí)母線B21和B22的電壓曲線標(biāo)準(zhǔn)差不到5階模型時(shí)的一半，但因?yàn)辇埖摼€的無功功率存在兩次突變過程，所以無論采用幾階模型來擬合，母線B31和B33的電壓曲線標(biāo)準(zhǔn)差變化不大。

表6 接入DG前后各母線電壓擬合曲線與實(shí)際曲線之差Tab.6 Errors between fitting curve and actual curve of bus voltage before and after DG connected

從表6可以看出，祿口變及與其相連的龍山變母線在接入DG前后電壓的光滑度變化相對較大，母線B14、B31、B33的電壓標(biāo)準(zhǔn)差分別從0.000 4、0.001 8、0.002 7增大到0.001 9、0.003 7、0.004 3，主要是風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的出力隨機(jī)性較大所致。相反，由于太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)出力的隨機(jī)性相對較小，所以橫溪變及與其相連的龍山變母線在接入DG前后電壓的光滑度變化較小，并且比較光滑，變化量都在0.000 5以內(nèi)。無論是接入風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)還是太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)，接入點(diǎn)所受的影響最大。

綜上所述，由于太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)出力的規(guī)律性很強(qiáng)，如果在城市電網(wǎng)中接入此類DG，則會(huì)加強(qiáng)潮流分布的規(guī)律性。對于風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)出力而言，隨機(jī)性占了主導(dǎo)，規(guī)律性表現(xiàn)不明顯，因此城市電網(wǎng)中接入此類DG后增大了各母線電壓、線路功率分布變化的隨機(jī)性特征。

3 結(jié)論

本文采用曲線擬合的方法對城市電網(wǎng)中負(fù)荷曲線、風(fēng)力發(fā)電和太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)出力曲線進(jìn)行光滑度的分析，發(fā)現(xiàn)這三種曲線的變化趨勢同時(shí)具有規(guī)律性和隨機(jī)性特征。在潮流計(jì)算基礎(chǔ)上，對母線電壓和線路功率進(jìn)行光滑度分析，結(jié)果表明城市電網(wǎng)的潮流分布既有規(guī)律性，又有隨機(jī)性。由于太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)出力的規(guī)律性很強(qiáng)，在城市電網(wǎng)中接入此類DG則會(huì)加強(qiáng)潮流分布的規(guī)律性。風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)出力的隨機(jī)性很強(qiáng)，在城市電網(wǎng)中接入此類DG則會(huì)加強(qiáng)潮流分布的隨機(jī)性。因此，在對城市電網(wǎng)進(jìn)行潮流控制時(shí)，應(yīng)計(jì)及潮流變化既有規(guī)律性，又有隨機(jī)性的特點(diǎn)。

[1]劉觀起，曹揚(yáng).分布式發(fā)電并聯(lián)接入微網(wǎng)的控制技術(shù)研究綜述[J].電網(wǎng)與清潔能源，2011，27（5）:40-46.LIU Guan-qi，CAO Yang.Review of control methods for distributed generation in connection with microgrid[J].Power System and Clean Energy，2011，27（5）:40-46（in Chinese）.

[2]陳星鶯，顧欣欣，余昆，等．城市電網(wǎng)自愈控制體系結(jié)構(gòu)[J]．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2009，33（24）：38-41．CHEN Xing-ying,GU Xin-xin,YU Kun,et al.Architecture for self-healing control of urban power grid[J].Automation of Electric Power Systems，2009，33（24）:38-41 （in Chinese）.

[3]余貽鑫，欒文鵬．智能電網(wǎng)[J]．電網(wǎng)與清潔能源，2009，25（1）：7-11．YU Yi-xin，LUAN Wen-peng.Smart grid[J].Power System and Clean Energy，2009，25（1）:7-11（in Chinese）.

[4]ZHU Y，TOMSOVIC K.Adaptive power flow method for distribution systems with dispersed generation[J].IEEE Transaction on Power Delivery，2002，17（3）:822-827.

[5]CIRIC R M，PADILHA A，DENIS I F E D.Discussion of adaptive power flow method for distribution systems with dispersed generation[J].IEEE Transaction on Power Delivery，2003，18（2）:647-648.

[6]丁明，吳義純，張立軍．風(fēng)電場風(fēng)速概率分布參數(shù)計(jì)算方法的研究[J]．中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2005，25（10）：107-110．DING Ming，WU Yi-chun，ZHANG Li-jun.Study on the algorithm to the probabilistic distribution parameters of wind speed in wind farms[J].Proceedings of the CSEE，2005，25（10）:107-110（in Chinese）.

[7]吳俊玲，周雙喜，孫建鋒，等．并網(wǎng)風(fēng)力發(fā)電場的最大注入功率分析[J]．電網(wǎng)技術(shù)，2004，28（20）：28-32．WU Jun-ling，ZHOU Shuang-xi，SUN Jian-feng，et al.Analysis on maximum power injection of wind farm connected to power system[J].Power System Technology，2004，28（20）:28-32（in Chinese）.

[8]王成山，鄭海峰，謝瑩華，等．計(jì)及分布式發(fā)電的配電系統(tǒng)隨機(jī)潮流計(jì)算[J]．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2005，29（24）：39-44．WANG Cheng-shan，ZHENG Hai-feng，XIE Ying-hua，et al.Probabilistic power flow containing distributed generation in distribution system[J].Automation of Electric Power Systems，2005，29（24）:39-44（in Chinese）.

[9]章健．電力系統(tǒng)負(fù)荷模型與辨識[M]．北京：中國電力出版社，2007．

[10]丁濤，崔翰韜，顧偉，等．基于區(qū)間和仿射運(yùn)算的不確定潮流算法[J]．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2012，36（13）：51-55，115．DING Tao，CUI Han-tao，GU Wei，et al.An uncertainty powerflow algorithm based on intervaland affine arithmetic[J].Automation of Electric Power Systems，2012，36（13）:51-55，115（in Chinese）.

[11]戴欣平，馬廣，楊曉紅，等．太陽能發(fā)電變頻器驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的最大功率跟蹤控制法[J]．中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2005，25（5）：95-99．DAI Xin-ping，MA Guang，YANG Xiao-hong，et al.A control method for maximum power tracing of photovoltaic generation system[J].Proceedings of the CSEE，2005，25（8）:95-99（in Chinese）.

[12]顧和榮，楊子龍，鄔偉揚(yáng)，等．并網(wǎng)逆變器輸出電流滯環(huán)跟蹤控制技術(shù)研究[J]．中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2006，26（9）：108-112．GU He-rong，YANG Zi-long， WU Wei-yang， et al.Research on hysteresis-band current tracking control of grid-connected inverter[J].Proceedings of the CSEE，2006，26（9）:108-112（in Chinese）.

[13]王一波，伍春生，廖華，等．大型并網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)模型與潮流分析[J]．清華大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2009，49（8）：1093-1097．WANG Yi-bo，WU Chun-sheng，LIAO Hua，et al.Steadystate power flow analyses of large-scale grid-connected photovoltaic generation system[J].Journal of Tsinghua University：Science and Technology，2009，49（8）:1093-1097（in Chinese）.