周婷婷，李欣然，姜學(xué)皎

(1.國網(wǎng)福州供電公司，福州市 350009； 2.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長沙市 410000；3. 國網(wǎng)常德供電公司,湖南省常德市 415000)

儲能電源參與電網(wǎng)調(diào)頻的需求評估方法

周婷婷1，李欣然2，姜學(xué)皎3

(1.國網(wǎng)福州供電公司，福州市 350009； 2.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，
長沙市 410000；3. 國網(wǎng)常德供電公司,湖南省常德市 415000)

基于風(fēng)電功率波動特征，定量研究了大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)對電網(wǎng)頻率的影響。定義了考察風(fēng)電并網(wǎng)對電網(wǎng)頻率影響的量化指標(biāo)，構(gòu)建了電網(wǎng)等效區(qū)域模型和儲能電源參與一次調(diào)頻的仿真模型，仿真分析了風(fēng)電并網(wǎng)環(huán)境下，傳統(tǒng)機(jī)組一次調(diào)頻和儲能電源參與一次調(diào)頻2種情形下的電網(wǎng)頻率波動特征。研究結(jié)果表明，利用儲能電源的快速吞吐能力輔助電網(wǎng)一次調(diào)頻，能有效抑制風(fēng)電功率中、高頻波動分量對電網(wǎng)頻率的影響，顯著減小電網(wǎng)頻率波動，大幅度減小風(fēng)電并網(wǎng)環(huán)境下傳統(tǒng)機(jī)組的二次調(diào)頻壓力和容量需求，從而論證了大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)條件下，儲能電源參與電網(wǎng)調(diào)頻的技術(shù)必要性。

風(fēng)電功率波動；調(diào)頻；儲能電源；需求分析

0 引 言

風(fēng)電并網(wǎng)運(yùn)行對傳統(tǒng)機(jī)組產(chǎn)生的“替代效應(yīng)”會隨著風(fēng)電并網(wǎng)容量的增加而產(chǎn)生更大的負(fù)面影響，顯著增大系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險[1]。因此，我國雖為全球風(fēng)電裝機(jī)容量第一的大國，卻存在約28%的風(fēng)電不能上網(wǎng)，其中調(diào)頻棄風(fēng)電量占全年棄風(fēng)電量的近30%[2-3],大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行問題成為制約我國風(fēng)力發(fā)電快速發(fā)展的主要原因。頻率作為決定供電質(zhì)量的關(guān)鍵因素，是反映電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要指標(biāo)[4]。隨機(jī)波動的大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)迫使電力系統(tǒng)為調(diào)頻提供全容量備用,即使系統(tǒng)具備足夠旋轉(zhuǎn)容量以平衡風(fēng)電波動，系統(tǒng)頻率控制器反應(yīng)時間較長而導(dǎo)致的頻率偏移也會對系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來影響。利用儲能技術(shù)改善風(fēng)電系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)特性，成為提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性和電能質(zhì)量，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的有效途徑[5]。

目前，有文獻(xiàn)從風(fēng)電本身波動特征出發(fā)，研究大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)后對電網(wǎng)頻率的影響。如文獻(xiàn)[6-9]依據(jù)常規(guī)機(jī)組的調(diào)頻機(jī)理，研究并計算在頻率偏移允許情況下，相應(yīng)電網(wǎng)允許接入的最大滲透風(fēng)電功率；為應(yīng)對高滲透率的風(fēng)電功率對電網(wǎng)頻率的影響，文獻(xiàn)[10-11]針對孤立的含風(fēng)電或光伏的發(fā)電系統(tǒng)，分別在階躍負(fù)荷擾動和連續(xù)負(fù)荷擾動下，研究利用電池儲能系統(tǒng)參與輔助調(diào)頻，提高系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性；為了提高儲能系統(tǒng)參與頻率調(diào)整服務(wù)的效率，也有研究儲能系統(tǒng)的混合組合形式如文獻(xiàn)[12]，通過功率流的分配以做到對不同類型儲能優(yōu)勢的合理利用。縱觀已有研究成果可以發(fā)現(xiàn)，對于大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)條件下，儲能電源參與電網(wǎng)調(diào)頻的必要性研究鮮見報道。

本文為了系統(tǒng)研究風(fēng)電并網(wǎng)對電網(wǎng)頻率的影響，構(gòu)建電網(wǎng)等效區(qū)域模型和儲能電源參與一次調(diào)頻的仿真模型；定義一套考察電網(wǎng)頻率波動特征的量化指標(biāo)；通過仿真分析，系統(tǒng)研究大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)條件下傳統(tǒng)機(jī)組一次調(diào)頻和儲能電源參與一次調(diào)頻2種情形的電網(wǎng)頻率波動特征，進(jìn)而論證大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)條件下，儲能電源參與電網(wǎng)調(diào)頻的技術(shù)必要性。

1 風(fēng)電功率波動特征分析

1.1 風(fēng)電功率波動特征指標(biāo)定義

隨著風(fēng)電接入量的增加，其帶來的波動性影響進(jìn)一步增加[13]，引發(fā)并網(wǎng)系統(tǒng)的頻率偏移，因而風(fēng)電波動的特征分析是解決電網(wǎng)頻率穩(wěn)定問題的基礎(chǔ)研究。描述風(fēng)電功率波動的指標(biāo)定義如下。

風(fēng)電功率波動量ΔPw：

ΔPw(t)=Pwref(t)-Pwref(t-1)

(1)

式中Pwref為給定時間段內(nèi)風(fēng)電功率的實(shí)際值。

風(fēng)電滲透率：

(2)

式中：PWrate為風(fēng)電裝機(jī)容量;Pe為所并電網(wǎng)總裝機(jī)容量。

風(fēng)功率諧波含量RFHC，用以量化除平均風(fēng)電功率外的各頻段風(fēng)電的波動幅度[9]：

(3)

式中：RFHC(F)代表在頻率集合區(qū)間F內(nèi)功率諧波含量；P(f)為在風(fēng)電功率波動頻率下對應(yīng)風(fēng)電功率值;Pw-ave為P(f)平均值，通常稱之為風(fēng)電功率的“直流分量”[14]；

以上定義指標(biāo)同樣可以用于連續(xù)功率波動對電網(wǎng)頻率影響的分析研究。

1.2 結(jié)合日負(fù)荷曲線的波動指標(biāo)計算

本文采用額定裝機(jī)容量為50 MW的某風(fēng)電場1日風(fēng)電出力數(shù)據(jù)。以并網(wǎng)系統(tǒng)裝機(jī)容量100 MW為基準(zhǔn)值，采樣時間為1 min，并設(shè)定1 min內(nèi)的風(fēng)電出力保持不變。結(jié)合相應(yīng)日負(fù)荷PL數(shù)據(jù)曲線，與風(fēng)電功率相抵，剩余波動分量作為原平衡電力系統(tǒng)的波動功率P(t)。參考風(fēng)電波動分析指標(biāo)，計算該“綜合擾動”曲線的各項指標(biāo)。

P(t)=PL(t)-Pwref(t)

(4)

風(fēng)電、相應(yīng)日負(fù)荷、“綜合擾動”曲線如圖1所示，負(fù)荷基本保持平穩(wěn)變化，而風(fēng)電變化隨機(jī)，出力主要集中在凌晨段。

圖1 風(fēng)電、負(fù)荷、綜合擾動日出力曲線Fig.1 Daily output curves of wind power, load and comprehensive disturbance

根據(jù)式(3)計算“綜合擾動”P(t)的RFHC，如表1所示，P(t)在中頻段(0.01～0.20 Hz)諧波的波動最大。

表1 “綜合擾動”功率在各頻段的諧波量(RFHC)
Table 1RFHCof comprehensive disturbanceat different frequency regions

“綜合擾動”的累積概率分布、功率波動量統(tǒng)計概率分布直方圖如圖2所示。根據(jù)式(1)，“綜合擾動”波動量最大值為0.14 pu，同時，由直方圖知“綜合擾動”波動量以93%的概率分布在-0.02～0.02 pu之間。根據(jù)式(2)計算得到風(fēng)電并網(wǎng)的滲透率為50%。

圖2 “綜合擾動”的概率分布曲線及其波動量概率直方圖Fig.2 Probability distribution curve and fluctuation probability histogram of “comprehensive disturbance”

2 “綜合擾動”對電網(wǎng)頻率影響

電網(wǎng)頻率是衡量電能質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)，保持電網(wǎng)頻率穩(wěn)定是保證大規(guī)模風(fēng)電安全上網(wǎng)的主要因素之一。本節(jié)從常規(guī)調(diào)頻手段的調(diào)頻機(jī)理出發(fā)，分析風(fēng)電并網(wǎng)后對電網(wǎng)頻率的影響。

2.1 基于系統(tǒng)調(diào)頻模型的理論分析

忽略系統(tǒng)中各個發(fā)電機(jī)組的搖擺行為，則電力系統(tǒng)可等效為等值單機(jī)單負(fù)荷系統(tǒng)，其頻率調(diào)節(jié)模型可以簡化為圖3，調(diào)速器的調(diào)節(jié)特性可用一個靜態(tài)反饋環(huán)在積分環(huán)節(jié)上來實(shí)現(xiàn)。

圖3 單機(jī)系統(tǒng)頻率響應(yīng)模型Fig.3 Frequency response model of single generator

圖中ΔPm為機(jī)械功率;ΔPg為汽門偏差;ΔPL為負(fù)荷擾動;ΔPw為風(fēng)電功率波動量;Tt為汽容時間常數(shù)，取0.2 s;Tg為調(diào)速器時間常數(shù)，取0.3 s;R為轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)率，取為0.05;忽略負(fù)荷調(diào)節(jié)系數(shù)D，慣性系數(shù)H=5 s;ΔPref為二次調(diào)頻輸出值[14]。

由風(fēng)電功率波動及負(fù)荷波動聯(lián)合引起的系統(tǒng)頻率偏差的傳遞函數(shù)如式(5)所示。

(5)

故由功率波動所引起的系統(tǒng)頻率偏差如式(6)所示。

(6)

式中G(S)為機(jī)組調(diào)速器的傳遞函數(shù)，表達(dá)式為

G(S)=1/(1+STg)(1+STt)

(7)

而ΔPref則通過圖4的二次調(diào)頻模型輸出。通過模型傳遞函數(shù)的推導(dǎo)得式(8)。

圖4 二次調(diào)頻模型Fig.4 Model of second frequencyregulation

(8)

(9)

式中G3(S)的幅值計算如式(10)。

(10)

式中：β為頻率偏差系數(shù)，10 MW/0.1 Hz；Tagc為汽容時間常數(shù)，取0.2 s； 比例積分(proportion integration, PI)控制器的系數(shù)中Kp取為-0.94，Ki取為-0.06。(火電機(jī)組一次調(diào)頻死區(qū)為0.033 Hz，二次調(diào)頻死區(qū)為0.066 Hz[15]。)

繪制G3(S)的波特圖，如圖5所示，其對應(yīng)的最大幅值為0.07，設(shè)定系統(tǒng)額定頻率50 Hz，當(dāng)允許頻率偏差1%時，依據(jù)式(9)計算出功率波動的最大允許幅值為系統(tǒng)額定裝機(jī)容量的23.3%。上文中“綜合擾動”最大值占系統(tǒng)額定裝機(jī)容量的28%，在理論上電網(wǎng)頻率將會超過最大允許頻偏，達(dá)到0.602 Hz。

2.2 風(fēng)電對系統(tǒng)頻率影響的仿真分析

基于上述的理論計算分析，本小節(jié)通過算例仿真檢測風(fēng)電并網(wǎng)后對系統(tǒng)頻率的影響。定義頻率變化評估指標(biāo)如下：

(1)最大動態(tài)頻率偏差(絕對值)Δfmax；

(2)頻率偏差平均值(絕對值)Δfave；

(3)頻率偏差標(biāo)準(zhǔn)值Δfstd，反映系統(tǒng)頻率偏移的波動程度；

圖5 G3(S)的波特圖Fig.5 Bode diagram of G3(S)

(4)電網(wǎng)頻率的波動頻率諧波含量RFHC，反映系統(tǒng)頻偏的諧波頻率所占比例；

(5)頻率偏差范圍概率P|f|>b，該指標(biāo)用于統(tǒng)計系統(tǒng)頻率偏差大于一、二次調(diào)頻死區(qū)的時間比，即b=0.033，0.066 Hz；

(6)超過定值b頻率的最長持續(xù)時間T|f|>b。

本文擬構(gòu)建再熱火電機(jī)組類型的等效單區(qū)域電網(wǎng)的仿真模型。設(shè)置火電機(jī)組的爬坡率為 10%/min，仿真后系統(tǒng)輸出頻率曲線如圖6所示。

圖6 風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)頻率偏差輸出曲線Fig.6 Frequency deviation output curve of wind power integration system

對頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉分解，利用上文定義的調(diào)頻效果指標(biāo)，計算結(jié)果如表2(頻率劃分區(qū)間同表1)所示。

系統(tǒng)的最大頻率偏差平衡值達(dá)到0.541 Hz，超出最大允許頻偏。頻率輸出超出一次調(diào)頻死區(qū)頻率0.033 Hz的所占時間比例為81.9%，其中，超過該頻率的最長持續(xù)時間達(dá)到102 min。超過二次調(diào)頻死區(qū)的所占時間比例較小為2.42%，持續(xù)時間為 27.5 min?；赗FHC指標(biāo)，可知“綜合擾動”中高比例的中高頻諧波含量引發(fā)等效單區(qū)域電網(wǎng)頻率的波動也主要集中在中、高頻段。通過低通濾波器將電網(wǎng)頻率偏差按低、中、高頻分解，濾波時間常數(shù)分別為100，5 s，分解后的局部曲線如圖7所示。仿真圖形也驗證了電網(wǎng)頻率偏差主要集中于中、高頻段。

表2 無儲能參與的系統(tǒng)頻率指標(biāo)
Table 2 System frequency indexes (without storage)

圖7 風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)頻率分頻曲線Fig.7 Frequency divider curve of wind power integration system

由于火電機(jī)組一次調(diào)頻中的機(jī)械慣性導(dǎo)致的延時及其本身出力的爬坡率限制，因而不能實(shí)現(xiàn)無差調(diào)節(jié)。即火電機(jī)組的實(shí)際出力與理論出力存在一定的差值，如圖8所示。

圖8 火電機(jī)組一次調(diào)頻實(shí)際、理論出力曲線Fig.8 Actual and theoretical power curve of primary frequency regulation of thermal power units

3 儲能電源參與調(diào)頻

根據(jù)第2節(jié)的理論計算及其仿真研究，可知大規(guī)模的風(fēng)電并網(wǎng)后，由于傳統(tǒng)調(diào)頻機(jī)組的爬坡限制以及慣性響應(yīng)時長的影響，系統(tǒng)頻率超過允許最大頻偏，且在一次調(diào)頻的過程中不能實(shí)現(xiàn)無差調(diào)節(jié)。本小節(jié)考慮利用快速響應(yīng)的電池儲能系統(tǒng)輔助參與風(fēng)電并網(wǎng)后的電網(wǎng)調(diào)頻。由于電池儲能系統(tǒng)的高成本特質(zhì)，故在電池儲能建模中需考慮到儲能系統(tǒng)的損耗，將電池的荷電狀態(tài)QSOC控制在允許范圍內(nèi)(0.2～0.8)，防止過充過放，以盡量延長電池壽命，降低經(jīng)濟(jì)損耗。

3.1 電池儲能模型

構(gòu)建電池儲能系統(tǒng)的控制框圖如圖9所示，其中包括平衡充放電的控制回路、頻率偏差的回饋支路以及DC/AC轉(zhuǎn)化的一階延時環(huán)節(jié)。平衡充電回路系數(shù)中的充電時間常數(shù)為Tcharge，增益Kpb均作為優(yōu)化參數(shù)，以頻率偏差絕對值最小為目標(biāo)，通過粒子群優(yōu)化得到Tcharge=108 s，Kpb=-0.042，電池延時取TBESS=2 s[11]。

圖9 電池儲能模型Fig.9 Model of battery energy storage

設(shè)置電池儲能荷電狀態(tài)初始值QSOC0為0.5，規(guī)定電池功率ΔPB放電為正。忽略儲能運(yùn)行過程中的充放電效率以及DC/AC的轉(zhuǎn)換效率，儲能電源的額定功率PBESS取充、放電序列中的最大值，表達(dá)式如式(11)。

PBESS=max{|ΔPB|}

(11)

則儲能電源的額定容量EBESS的表達(dá)式如式(12)。

(12)

3.2 儲能參與調(diào)頻后的系統(tǒng)頻率特性

電池儲能參與調(diào)頻后的仿真頻率曲線如圖10所示。

對頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉分解，同樣利用上文調(diào)頻指標(biāo)，計算如表3所示。

通過對系統(tǒng)輸出頻率的指標(biāo)計算，結(jié)果顯示儲能對風(fēng)電諧波分量引發(fā)的電網(wǎng)頻率波動中的諧波分量進(jìn)行了大幅削減。頻率輸出超出一次調(diào)頻死區(qū)頻率0.033 Hz的所占時間比例降至2.19%，最長持續(xù)時間則發(fā)生在因機(jī)械慣性調(diào)頻初始時刻的2.5 min內(nèi)；超過二次調(diào)頻死區(qū)的所占時間比例較小為 0.069 4%，持續(xù)時間為10 s。儲能參與調(diào)頻后能保持電網(wǎng)頻率基本在調(diào)頻死區(qū)范圍內(nèi)。通過低通濾波器將電網(wǎng)頻率按低、中，高頻分解，分解結(jié)果如圖11所示。對比圖7仿真圖形也驗證了儲能對電網(wǎng)頻率中、高頻段諧波分量的削減。

圖10 風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)頻率輸出曲線Fig.10 Frequency output curve of wind power integration system

此時，調(diào)頻所需理論出力、電池儲能聯(lián)合火電機(jī)組的實(shí)際出力、火電機(jī)組出力如圖12所示，基本能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功率缺額的實(shí)時補(bǔ)償。

本文通過合理的平衡充放電的控制回路可有效控制電池QSOC變化范圍在±0.5附近，降低電池的壽命損耗。

4 調(diào)頻容量需求對比

圖11 風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)頻率分頻曲線Fig.11 Frequency divider curve of wind power system integration

圖12 一次調(diào)頻實(shí)際出力、理論出力曲線Fig.12 Actual and theoretical power curves of primary frequency regulation

圖13 有、無儲能參與調(diào)頻的二次調(diào)頻功率輸出Fig.13 Secondary frequency power output with or without energy storage participating in frequency regulation

有、無儲能參與調(diào)頻情況下的容量需求結(jié)果如表4所示。

表4 有、無儲能參與調(diào)頻的容量需求
Table 4 Capacity requirement with or without energy
storage participating in frequency regulation

火電機(jī)組在無儲能參與調(diào)頻下的一次調(diào)頻容量0.272 pu減去有儲能參與調(diào)頻時的一次調(diào)頻容量0.0172 pu即為僅有儲能參與一次調(diào)頻時其所能替代的容量0.2548 pu。同理，也可計算儲能參與二次調(diào)頻時其所能替代的容量為0.42 pu，用于二次調(diào)頻能力的對比分析。

故2 MW儲能電源提供的一次調(diào)頻能力大于25.48 MW火電機(jī)組的調(diào)節(jié)能力，即儲能電源的一次調(diào)頻效果大于燃煤機(jī)組的12.6倍；2 MW儲能電源提供的二次調(diào)頻能力大于42 MW火電機(jī)組的調(diào)節(jié)能力，即儲能電源的調(diào)節(jié)功率替代效果是燃煤機(jī)組的21倍；儲能電源參與調(diào)頻在減小火電機(jī)組調(diào)頻容量需求的同時也顯著改善了調(diào)頻效果。

5 結(jié) 論

本文基于單區(qū)域等效電網(wǎng)特定工況下的仿真模型，分別對風(fēng)電并入等效電網(wǎng)后有無儲能參與輔助調(diào)頻的2種工況進(jìn)行了分析，得到結(jié)論如下。

(1)為考察大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)對系統(tǒng)頻率的影響，從時域、頻域兩方面建立了一套描述頻率波動特征的指標(biāo)體系，該指標(biāo)體系能客觀、準(zhǔn)確地量化分析大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)條件下電網(wǎng)的頻率變化特點(diǎn)。

(2)具備雙向快速功率響應(yīng)能力的儲能電源參與大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)輔助調(diào)頻后，可以大幅削減頻偏“諧波”中的中、高頻分量，系統(tǒng)最大頻率偏差Δfmax、平均值Δfave顯著減小，頻率偏差超過一次調(diào)頻死區(qū)的最長持續(xù)時間及總時間也均大幅縮減，同時系統(tǒng)頻率偏差超過二次調(diào)頻死區(qū)的最長持續(xù)時間及總時間縮至s級，進(jìn)而大大減小了傳統(tǒng)機(jī)組二次調(diào)頻的壓力和容量需求。

(3)基于本文工作，可進(jìn)一步展開對儲能參與大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)輔助調(diào)頻的容量配置及經(jīng)濟(jì)性分析的研究。

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(編輯 劉文瑩)

Demands Assessment Method of Energy Storage Power Sources in Grid Frequency Regulation

ZHOU Tingting1, LI Xinran2, JIANG Xuejiao3

(1.State Grid Fuzhou Electric Power Suppy Companny, China；2.College of Electrical Information and Engineering,Hunan University, Changsha 410000，China；3.State Grid Changde Power Supply Company，Changde 415000， Hunan Province, China)

Based on wind power fluctuation characteristics, this paper researches the impact of large-scale wind power integration on power grid frequency. We defined the quantitative indicators to study the impact of wind power integration on grid frequency; constructed an equivalent model of regional grid and the simulation model of energy storage power sources participating in grid primary frequency regulation; and analyzed the grid frequency fluctuation characteristics with wind power integration by simulation under two conditions: the traditional grid primary frequency regulation and the energy storage sources participating in that. The results show that by utilizing the property of fast power input and output of energy storage to assist in primary frequency regulation, the impact of wind power medium-and high-frequency fluctuation components on grid frequency can be effectively reduced, the grid frequency fluctuation can be significantly suppressed, and the capacity demands and the pressure of traditional units to perform grid secondary frequency regulation can be also greatly reduced, thus demonstrating the technical necessity of energy storage sources participating in grid frequency regulation under the conditions of large-scale wind power integration.

wind power fluctuation; frequency regulation; energy storage power sources; demand analysis

國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃) (2012CB215106)；國家自然科學(xué)基金項目(51477043)國家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年基金項目(51522605)

TM 614；TM 76

A

1000-7229(2016)08-0065-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.08.010

2016-06-02

周婷婷(1991)，女，通信作者，碩士研究生，主要研究方向為新能源并網(wǎng)系統(tǒng)的電能質(zhì)量控制；

李欣然(1957)，男，博士，教授，主要研究方向為電力系統(tǒng)分析與仿真建模，電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定與電壓無功控制，配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷與狀態(tài)監(jiān)測；

姜學(xué)皎(1991)，女，碩士研究生，工程師，主要研究方向為電網(wǎng)調(diào)度自動化。

Project supported by the National Basic Research Program of China (973 Program) (2012CB215106)； National Natural Science Foundation of China (51477043)