浅谈基于电气关联强度的虚拟微电网划分方法

陟昌春

（大庆石化公司热电厂，黑龙江 大庆 163714）

由于智能电网和能源互联网研究的发展，可再生能源生产和储能装置将继续接入电网。传统的分销网络面临着更加复杂和互动的服务。因此，发展具有灵活性、可追溯性和可控性的智能配电网已成为共识和趋势。

1 虚拟微电网的实施框架（如图1）

图1 虚拟微电网实施框架示意图

对于物理层，根据特定的优化目标将其划分为若干子区域。不同的分区域交叉口配有一个扇形道岔，能够控制社区区域和社区之间的分离，使虚拟微网络连接到网络或运行。随着软交换技术的不断发展和实施，软交换的灵活性合并。如果SOP安装在虚拟微网边界，可以提供灵活性，创造快速准确的电源开关控制和流量优化曲线奇迹。虚拟的微网本身可以成为智能配电网灵活互联的有效途径待处理。如果将其他能源进一步集成到虚拟微网络中，则可配备本地能源网络按本地能量通过互联，这可以成为在互联网上实现能源的有效途径。

2 虚拟微网络发展的三个阶段

一个完整的虚拟微网需要分布式发电、储能等资源。为了实现主动控制，虚拟微网必须灵活地集成这些资源虚拟电源管理。然而，微网络不会一蹴而就，特别是分布式生产和其他资源的可用性是渐进的进化过程。影响母线和配电网配置的因素有两个，即拓扑结构和相应的网络参数；配电网中储能和其他资源的具体配置和分配，包括位置、类型、功率等。

从目前的情况来看，因素一是一个被动因素，因为已经这样做了，必须在没有重大投资和网络的情况下被动采用没有更新。大多数传统的分销网络没有大量的资源，如分布式生产，因此，因素二是一个积极的优化因素，根据无源因素和网络结构，划分具有强内部逼近能力的区域，确定虚拟微网络极限。然后引入积极因素，以优化分配资源的分配，协调和避免主动因素和被动因素之间的冲突和混淆。

3 案例分析

为了验证改进的Newman划分算法是否适用于虚拟微网配电网的分布和定义，本文选取ieee33节点配电网和94节点配电网为例，西达电气网络传输线的电阻比反应性小得多，所以本文只考虑了在计算过程中反应的影响。对于传输线电压水平，最大传输容量通常取决于材料、导线直径和其他因素，因此，在分析示例时假设，所有输电线路的最大输电能力相同，讨论了输电能力对虚拟微网划分结果的影响。

3.1 示例1

根据计算结果、功率相关强度和改进的Newman划分算法，不同划分方法对应的Q值如图2所示。如果虚拟微网数为7，则最大QE值为0.7141。这一结果表明，在这种分区模式下，每个虚拟微网络的内部节点之间的电连接最近，相应的分区结果如图2所示。

图2 IEEE 33节点配电网中不同虚拟微电网划分对应的Qe

3.2 算例2

将改进的Newman划分算法应用于94节点配电网电性相关强度，结果如图3所示，当虚拟微网数为12时，最大QE为0.8354。可以确保虚拟微网络vm4和vm5之间的电气连接相对较弱。

图3 IEEE 33节点配电网的虚拟微电网分区结果

为分析输电能力对电网强度和微网划分结果的影响，将5-6母线联络线的最大输电能力（l5-6）由0.99MVA修改为99-MVA。因为所有线路的最大传输容量相同，l5-6线路的响应率较高，在Vm1和vm2之间极限值。l5-6线的最大传输容量是可变的，虚拟微网划分的结果如图A3 A所示附录.As画A3，限制线l5-6至L4-5的Vm1和vm2。在这种情况下，采用电气连接强度较弱的线L4-5更合理，其中极限是一个虚拟的微网络，划分结果也符合最大功率传输的共享原则。

图4 94节点配电网不同虚拟微电网个数对应的Qe

根据虚拟微网络发展的三个阶段，基于电相关的虚拟微网络共享方法，解决了第一阶段边界的划分问题问题。另一个解决资源优化利用问题。在一个阶段划分的虚拟微网络边界应固定为一个限制条件。在每个定义的虚拟微网络边界内，有必要解决如何优化分布式发电和储能资源的使用，包括其类型、能力和位置。旨在优化虚拟微网络使用的特性或经济特性财产。利用多智能体和raft智能技术相结合，研究如何在虚拟微电网中实现配电网形式的有功能量管理，以及如何更好地吸收可再生能源。

4 结语

虽然智能配电网已成为智能电网发展的中心问题，然而对于许多大型的传统配电网来说，智能化改造很难奏效。意识到虚拟的微网络的出现带来了新的网络想法。然而，执行和发展战略缺乏深度辨论。延长根据CPS，本文提出了一个虚拟的将讨论微网的实施框架及其三阶段发展，以及微网的一些独特技术问题和可能的解决方案，为微网的进一步发展奠定基础。

此外，本文还结合现有传统配电网的实际情况及其长远目标，考虑了第一阶段虚拟微网建设的主要问题综合网络结构分析方法和基于结构分析的虚拟微网自动标定方法。模拟结果表明，该方法灵活、高效、合理。其他算法的结果表明，它更符合构建虚拟微波的目标。未来进一步探索通过虚拟微网实现分布式发电和储能资源的优化配置，在指定的虚拟微网的不确定性和灵活性之间实现局部平衡，并进一步探索多个虚拟微网互连和协调运行的关键技术。