考虑不确定性扰动的含海量资源配电网弹性研究综述

苏 译，Jiashen TEH，柏 智，胡长华，吴芳榕

（1. 马来西亚理科大学电气与电子工程学院,高渊 11800,马来西亚；2. 智慧城市能源感知与边缘计算湖南省重点实验室（湖南城市学院）,湖南省益阳市 413000；3. 广东电网有限责任公司中山供电局,广东省中山市 528400；4. 湖南汽车工程职业学院,湖南省株洲市 412001）

0 引言

Resilience 被译为“弹性”或“韧性”［1］,主要用于评价个体或系统受到扰动后的恢复能力［2］。根据上述定义,电网弹性最初是指抵御冲击、承担初始故障后果并快速恢复供电的能力。文献［3］构建了台风灾害下输电系统的弹性评估场景,指出了提高电网弹性的措施。文献［4］模拟拒绝服务攻击信息物理融合电力系统,提出了弹性触发机制。文献［5］量化极端天气对电网的影响,采用聚类方法缩减极端场景,构建了电网弹性评估模型。目前,电网弹性研究主要集中在外界冲击对电网的损害评估以及提升恢复能力等方面。

配电网作为连接用户和电网的末端,直接影响供电用户。传统配电网结构简单,潮流为单向流动［6］,弹性恢复能力较差。随着新能源接入规模的不断增大［7］,配电网由单一电源、辐射状结构转变成多电源供电的综合能源系统［8］,使得弹性恢复成为可能。极端天气、不可预测用电行为（疫情［9］、网络攻击［10］等）的频发对配电网提出了新的要求。配电网建设速度与用电量快速增长之间的矛盾［11］（例如短时负荷尖峰或负荷转供等应急场景）需要进一步缓解。分布式电源和柔性负荷的不确定性波动［12］需要配电网吸收。特别是短期负荷高峰或转供等应急场景需要弹性配电网等技术的应用。同时,分布式电源和新能源汽车的大规模接入使得配电网波动加剧［12］。因此,含海量资源的配电网弹性研究亟待展开。

目前,国内外学者对配电网弹性研究尚处于定义与框架阶段,未充分考虑源网荷储的深度互动、不确定性增加的特点。因此,单纯考虑外界冲击的弹性电网定义与框架难以适用于含海量资源的配电网,一种综合考虑内外不确定性扰动的配电网弹性框架有待提出。

配电网弹性研究还需要提出关键指标用以定量分析。文献［5］考虑不同极端天气场景下构建配电网防灾和减灾过程的弹性评估指标体系。文献［13］将通信纳入考虑范畴,构建了受通信故障影响的配电网灾后恢复弹性评价方法。文献［14］将复杂网络理论纳入极端扰动下的弹性评估考虑范围。文献［15］根据脆弱性辨识电网关键设备和拓扑,研究提高其抗扰动能力。考虑到配电网运行过程中面临尖峰负荷造成的应急场景与极端冲击造成的灾害场景,一种涵盖配电网各场景的弹性评价体系是配电网弹性研究不可或缺的部分。

本文扩展配电网弹性内涵,分析高弹性配电网结构与特征,提出结构弹性与系统弹性指标,将不确定性扰动划分为外部冲击与内部波动,提出了综合考虑上述扰动的配电网弹性研究框架,对框架数据基础、理论支撑与弹性提升技术、应用场景展开分析与阐述。

1 含海量资源高弹性配电网结构与特征

1.1 配电网弹性内涵的扩展

自从“弹性”概念引入电力系统后,许多学者认为弹性是针对小概率-高损失极端事件的预防、抵御以及快速恢复负荷的能力［16］。就配电网而言,目前源网荷储波动能被配电网承载,未形成极端事件。但随着中国国家层面提出“双碳”目标,未来非化石能源在一次能源消费的占比将超过80%［17］,且以可再生能源（例如风电、光伏发电）接入配电网为主。届时,配电网将成为源网荷储深度耦合的系统,网内海量资源的波动性、不确定性给系统安全稳定运行带来新的挑战。

为了应对上述情况,文章有必要将“弹性”内涵进行扩展。“Resilience”源自拉丁文“resilio”,其本意为恢复到原始状态［2］,用于电力系统则表示恢复到系统最优运行状态。因此,本文认为“弹性”是抵抗扰动、保持最优运行的能力。此处的扰动既包括极端天气、网络攻击等造成的外部冲击,又包括高渗透率分布式电源、电动汽车等灵活资源导致的系统内部波动。最优运行是指当下场景的最佳状态,包括正常场景的经济运行、应急场景的协同优化和灾害场景的恢复控制。

鉴于上述定义,配电网弹性是指充分挖掘系统内资源的潜在价值,保证不同资源之间协同优化,实现配电网在正常情况下经济运行、在应急场景下平抑波动、在灾害场景下最大程度恢复供电。

1.2 海量资源分布与影响

随着分布式电源、储能装置、电动汽车等的大量接入,配电网内的资源日趋丰富。本文总结了配电网海量资源［18-27］,并在规模化接入的前提下分析其行为特征及对配电网的影响,具体如附录A 表A1所示。

由附录A 表A1 可知,配电网接入海量资源后,源网荷储深度互动具有多重不确定性［28］:电源侧增加了分布式电源,具有强随机性与波动性；网架侧的传统设备具备动态增容能力,加上柔性互联配电系统电力电子器件的控制复杂化［29］,使得配电网的供电灵活性大增；用户侧的用电行为存在明显无序性和集群效应,加重了配电网负荷峰值时期的负担；储能装置兼有电源/负荷双重功能,使得潮流不确定性增强。

需要指出,上述资源虽然导致多重不确定性,但其协同优化控制［30］可为配电网弹性提升带来新的可能。

1.3 含海量资源高弹性配电网结构

海量资源接入配电网后,伴随新型信息技术的提出与工程化应用,配电网在电源、网架、负荷侧的资源相继被挖掘,其典型结构如图1 所示。图中:VSC（voltage source converter）表示电压源型换流器,实现交流配电网AC/DC 转换；MVDC（mediumvoltage direct current）表示中压直流线路；DC/AC换流器作为交流并入直流配电网接口装置,实现中压直流配电网与交流配电网、风力发电装置互联；DC/DC 换流器可实现宽频调压,与直流负载连接［31］。

图1 含海量资源高弹性配电网结构框图Fig.1 Structural block diagram of highly resilient distribution network with massive resources

由图1 可知,含海量资源高弹性配电网以交流电网为主干,辅以直流互联配电网,广泛接入新能源、微电网、储能设备与可控负荷,运用“云大物移智”［32］等技术手段,对网内各资源进行态势感知［33］,实现全网资源的信息耦合与数据驱动,满足弹性要求。

1.4 含海量资源高弹性配电网特征

含海量资源高弹性配电网能充分利用网内资源,具备以下特征:

1）高承受力

传统配电网在受到极端冲击时,只能依靠继电保护装置实现最大程度恢复供电［34］,易造成停电范围扩大、恢复供电不及时等问题。随着分布式电源的接入,配电网转变成多电源供电模式。外部冲击时,高弹性配电网能通过调整运行模式、改变拓扑［35］等方式最大限度地缩小停电范围,通过精准投入应急发电车［21］与储能装置［36］恢复配电网故障区域供电,提高对外部冲击的承受能力；内部波动时,配电网海量资源协同调度可形成优势互补,提高对波动的承受能力（如利用储能装置［37］集群的调压控制解决配电网电压越限问题）。

2）快速恢复

对于不可抗力因素,传统配电网依靠人工抢修恢复供电。而高弹性配电网可最大限度地调动电网内部资源,通过灾前预防、灾中调节、灾后协同恢复［38］变换网架拓扑与潮流模式,达到快速恢复供电的目的。

3）高利用率

传统配电网运行是在满足安全、可靠的前提下,提前规划容量、协调负荷与发电机组。这种方式存在新能源并网率较低、设备利用率不高［39］、用电负荷弹性不够等问题。高弹性配电网可以加强电网内部各参与者的信息交流,引导用户的用电行为,提升用户侧的弹性。通过感知网络中各个设备的情况,改变传统设备静态稳定性判据,实现动态增容,唤醒网架侧资源,发挥海量资源的整合能力［40］,解决电源侧新能源发电并网率不高的问题。

2 配电网弹性关键指标

为了评估个体或系统的弹性能力,国内外学者分别从静态预防角度和动态恢复角度提出量化方法与框架,并针对某些特定灾害场景或运行模式对指标展开细化。目前,配电网弹性关键指标包括结构弹性指标（静态指标）和系统弹性指标（动态指标）。

2.1 配电网结构弹性指标

配电网弹性研究首先考虑抵抗冲击,即通过加固关键设备、改善网架结构来抵御灾害侵袭。因此,结构弹性指标从静态角度出发,通过衡量配电网关键节点脆弱性、网架结构抗毁性和网络级联特性对配电网弹性定量描述。

对于外界极端天气的影响,首要考虑的是设备损毁引起的停电,因此,可通过计算关键设备故障概率判断其脆弱性,间接衡量配电网结构的弹性。文献［14,41-43］对配电网导线、电杆、关键组件等设备故障概率进行计算,通过量化设备的脆弱性,衡量配电网抵御灾害的能力。上述方法从概率角度出发,以设备故障概率及损坏后对系统的影响（负荷损失）判断设备关键程度,通过加固关键设备提高配电网弹性。但是,该方法将设备（节点）与网架（网络）割裂开来,未进行统一考虑。

一般情况下,外界极端天气对电网的损害不会集中于某一个设备,因此,衡量区域乃至整个配电网抗毁性也是结构弹性必须考虑的问题。文献［44］在考虑关键设备脆弱性基础上,结合拓扑、网络连通性与功率传输指标,量化极端天气下巴西的配电网弹性。此外,部分学者结合潮流分析与介电常数对配电网网架结构展开进一步研究,文献［45］运用拓扑脆弱性分析将节点失效概率与供电能力结合,提出了评估模型。配电网接入分布式电源后其结构必然发生变化,部分学者考虑构建含分布式电源的配电网关键节点辨识与网架整体评估模型,实现配电网设备与网架融合的评估思路［45-46］。上述方法均运用复杂网络相关知识,将网架结构抗毁性纳入考虑范围,对配电网结构弹性展开定量计算,但未考虑网络中各节点的连锁故障。

随着配电网感知设备与通信设备的广泛接入,其逐渐成为一个典型的信息物理系统,单纯衡量配电网物理拓扑难以全面描述配电网结构弹性。文献［47］提出了一种级联模型,最大限度地提高了不同网络级联故障的鲁棒性。文献［48］搭建了网络攻击在信息-物理网络间的传递模型,并以此作为评价电网弹性的关键指标。文献［49］运用复杂网络理论分析了智能电网信息物理系统,结合网络聚类系数、平均度、平均路径长度等复杂网络概念评价电网抵御网络攻击能力。上述文献将电网抽象为信息拓扑与网架拓扑,运用复杂网络理论定量分析配电网结构弹性。但是,搭建的配电网信息物理系统复杂网络模型较粗糙,难以完全符合实际情况。

配电网结构弹性主要运用概率学与复杂网络理论,从静态角度衡量节点、拓扑、系统的可靠性,间接展开对配电网弹性的量度。但是,概率学难以把握整体趋势,而复杂网络理论无法满足特定运行状态的精确模拟。因此,如何构建更贴近实际的配电网结构弹性指标仍有待进一步研究。

2.2 配电网系统弹性指标

配电网弹性研究除了抵御冲击外,还须承受扰动,并可能恢复至稳定状态。因此,系统弹性指标从动态角度出发,定量计算配电网遭受扰动后的响应过程。配电网遭受扰动后的系统功能曲线如附录B图B1 所示。

部分学者对系统响应过程进行精细划分,得出符合特定场景的指标。文献［50］针对冰灾场景,将鲁棒性进行细化,提出了失负荷率指标；对灾中、灾后时间进行细化,提出了详细描述配电网响应时间指标。文献［51］在如附录B 图B1 所示的弹性梯形响应曲线基础上,细化了系统受损面积、受损速度、恢复情况以及恢复速度等系统弹性指标。

考虑到配电网含有海量资源,其系统弹性指标还需要考虑灾后资源冗余性和可调度能力。文献［52］从灾后资源冗余性出发,提出了柴油、电池、电动公共汽车等发电资源在飓风后的配电系统分配方案,用以衡量配电网系统弹性。文献［53-54］将分布式电源和微电网作为灾后重要资源,结合配电网运行方式的改变,提出了系统弹性指标定量分析配电网弹性。文献［14］在考虑灾害全过程基础上,将通信资源影响纳入配电网弹性评价关键指标。

配电网内的海量资源时空深度耦合特性［55］可以放大微小的波动,造成不利影响,因此,不确定性波动对配电网影响及恢复控制过程也是系统弹性指标需要衡量的范畴。如附录B 图B1 所示,内部波动时弹性响应曲线Tin的定量计算同样可以纳入系统弹性指标范畴。与外部冲击时的弹性响应曲线Tout相比,Tin的鲁棒性体现在电压波动［56］而非失负荷。

不同文献基于动态角度提出的配电网系统弹性指标如表1 所示。

表1 基于动态角度的配电网系统弹性指标文献列表Table 1 Reference list of system resilience indices of distribution network based on dynamic perspective

从表1 可知,配电网系统弹性指标是多类评价的综合［58］,如何构建一个全面评价指标体系仍有待进一步研究。

3 含海量资源配电网弹性研究技术路线

本章梳理了配电网扰动因素,提出综合考虑不同扰动的配电网弹性研究框架,对框架涉及的数据基础、理论支撑与弹性提升技术、工程应用展开详细阐述。

3.1 扰动划分

现有配电网弹性研究大多沿用大电网弹性的概念,即聚焦于极端自然灾害下电网的恢复能力［59］。随着海量资源的接入,配电网内部波动不可忽视,因此,文章重新整理划分配电网扰动因素如附录A 表A2 所示。

由附录A 表A2 可知,外部冲击时［60-62］,配电网由于设施损坏或失灵导致停电；内部波动时［63-69］,配电网内资源深度耦合,源网荷储任意侧的不确定性波动都可能造成系统连锁反应,极端情况可能导致功率失衡等连锁故障（如分布式发电大规模脱网［70］、电动汽车负荷高峰期规模化充电导致局部阻塞［71］等）。

3.2 配电网弹性研究框架

外部冲击时,配电网弹性研究侧重于灾前辨识与加固关键设备、灾后应急资源合理调配；内部波动时,配电网弹性研究侧重于资源时间-空间协同调度,两者区别明显。因此,本文以扰动作为区分,搭建含海量资源配电网弹性研究框架如附录B 图B2所示。其中,数据基础将现有数据整合,涉及数据规范、数据处理与存储等方面挑战；理论支撑与弹性提升技术涉及配电网结构弹性和系统弹性提升；工程应用涉及运行、应急、灾害场景。

3.3 数据基础

数据作为提升配电网弹性的基石,具有举足轻重的作用。随着海量资源的接入,数据呈现出体量大、类型多、增长快的大数据特征［72］；分布式电源、储能、充电桩等均有独立监测系统,使得配电网弹性研究的数据来源格式迥异,数据之间的关联复杂、孤岛化严重,给数据整合、挖掘带来较大困难［73］。

针对上述数据问题,首先考虑从根源上解决,即统一系统数据标准。文献［74］介绍了国家电网有限公司针对多源异构系统数据提出的数据源端统一规范,采用面向对象的方式,以设备为标识,确保信息标准化接入。文献［75-76］详细规定了电网设备全路径名称规范与编码方式。文献［77］在此基础上提出了全过程数据处理技术,利用业务标签强化数据集成到交付全过程特征。通过统一系统接入规范,保证数据质量,能较好地解决增量系统数据问题,但难以对存量系统数据进行处理。

针对存量系统数据的处理问题,已有研究考虑提取各系统数据并重新储存的技术路线。文献［78］针对调度端数据文本保存特点,提出了将调度端模型提取并转存至大数据平台的思路,但研究限于结构化数据,未对非结构化数据展开研究。文献［79］基于Hadoop 大数据平台提出了配用电数据的哈希分桶存储算法,实现配电网数据关联与集中存储。上述方法通过数据提取与转存,较好地解决了不同系统数据异构问题,结合大数据平台架构［80］,为后续弹性研究打下了坚实的数据基础。

3.4 理论支撑与弹性提升技术

3.4.1 外部冲击时的配电网弹性理论研究与提升技术

极端灾害大多会造成配电网一次设备的损伤；网络攻击则是通过影响二次设备扩散至一次设备,造成其拒动、误动,两者本质上均是关键位置设备故障引发的停电。因此,外部冲击时,含海量资源配电网弹性理论研究首先需要建立数学模型研究其结构弹性,达到灾前辨识与加固关键设备的目的。

含海量资源配电网建模主要分为两大类:第1类为特定研究对象详尽建模；第2 类为整体思维下配电网抽象建模。第1 类建模能较好地描述研究对象的行为特征,文献［81-83］对配电网分布式电源（风电、光伏发电）、汽轮机、燃料电池与储能装置、可控负荷进行了数学建模,能精准描述上述对象在某方面的行为。但是配电网资源日渐复杂,逐一详细建模的方法难以全面揭示其整体的动态行为特征。事实上,含海量资源的配电网数学模型呈现高维、非凸、非线性的特点［84］,传统电力系统分析方法难以适用。第2 类建模一般采用复杂网络理论,从整体上把握系统特性与网络响应的动力学特性,文献［85-87］分别构建了配电网复杂网络加权模型、网架抗毁模型与含分布式电源和储能系统的配电网连通性模型,挖掘系统物理结构脆弱性。

随着信息技术的大规模推广,含海量资源的配电网信息物理耦合特征明显,其模型需要描述信息-物理网络融合后的整体情况,复杂网络理论优势更为显著。文献［88-91］考虑了电力信息物理网络在相互依存基础上,运用复杂网络理论对配电网脆弱性、信息传输延时等进行评估,并提出了加固策略。针对外部网络攻击在信息物理网络传染性强的特点,部分学者考虑将电力信息物理系统各类网络攻击抽象为攻击图顶点,运用复杂网络理论搭建跨空间连锁故障的数学模型［92-93］。

由于外部冲击为小概率-高损失的极端事件,在防灾阶段加固薄弱环节之余,配电网弹性的提升更重要的是通过减灾阶段的应急资源调度提升其系统弹性。应急资源分为发电资源和非发电资源。前者优先考虑分布式电源［5］（风电、光伏发电）,但分布式电源不具备调频特性,且输出功率具有较强的不确定性,须辅以储能装置［94］、柔性直流配电系统［95］进行协同调度或形成微电网［96］。对于受灾严重且需要及时供电的重要负荷,优先考虑可移动发电资源,文献［97-99］将应急发电车、车载移动储能系统和电动车辆纳入配电网灾后应急调度资源,结合配电网、交通网与抢修团队耦合关系搭建了抢修模型,实现了快速恢复供电。非发电资源调度主要包括配电网重构和维修资源调度,其中,配电网重构需要结合灾后电源情况与负荷特点进行多目标寻优［100-101］,得到最优方案；维修资源调度需要结合资源位置、抢修对象和网架结构,构建混合整数线性模型,以最小维修时间和最大负荷恢复为寻优目标,得到最佳抢修方案［52］。

3.4.2 内部波动时的配电网弹性理论研究与提升技术

配电网源荷不确定性难以避免,可以通过电网内部资源协同控制缓解,而这一切要建立在对系统状态感知与预警的基础上。因此,内部波动时的配电网弹性理论研究首先需要挖掘已有信息、建立感知模型,达到辨识波动、预警风险的目的。

文献［102］利用同步相量测量装置的数据建立配电网感知模型,提出了配电网波动的安全态势预警指标。文献［103］考虑光伏、储能装置,建立了配电网量测函数及雅可比矩阵,提高了状态感知精度。但由于配电网量测系统建设缓慢,提供的数据有限,需要充分利用各类数据进行综合判断。文献［104-105］利用历史信息、气象信息与实时量测数据,对配电网资源不确定性进行了建模与预警。

在配电网状态感知与预警基础上,内部波动时的弹性提升技术侧重于源网荷储协同控制。配电网不确定性波动主要集中于电源端与负荷侧,可通过源源互补［106-108］和源荷互动［109-110］解决。源源互补的核心在于利用不同电源出力时序性差异,文献［106］利用光伏发电、风电等电源时空范围内的差异性进行协同控制,实现最优运行。储能装置能实时跟踪分布式电源的出力,常与电源侧互补,用以平抑波动,如风储混合、光储混合、风光储混合等［107-108］。源荷互动的核心在于利用负荷需求响应平抑波动,文献［109-110］将源荷不确定性同时纳入考虑,提出了激励型需求响应机制,增强了互动能力。此外,直流配电网相关研究表明:交直流混合配电网［95］结合储能装置能有效平抑可再生能源波动；柔性开关技术［111］能有效改善馈线功率失衡和电压波动,提高配电网弹性。

随着电动汽车的规模化接入,配电网负荷分布的时空差异日益明显,负荷高峰期峰值问题日趋严峻,易造成局部阻塞,因此,内部波动时的配电网弹性提升技术还需要缓解输电阻塞问题。文献［112-113］运用动态热定值（dynamic thermal rating,DTR）技术实现了分布式电源接入后的变压器、线路短期动态增容。文献［114］研究高压配电网转供逻辑,构建了阻塞控制模型,给高峰阻塞或功率缺额等紧急场景的调度提供了支持。上述文献分别从元件层面与网架层面缓解局部阻塞,提高了配电网弹性。

3.5 工程应用

前文所述理论侧重于提升结构弹性或系统弹性的某些方面,但在实际工程中,静态结构弹性与动态系统弹性难以分割:一方面,系统动态响应过程中必须考虑结构薄弱环节,结合网架实现资源最优调度；另一方面,配电网静态结构弹性研究过程中必须考虑海量资源的时空灵活性。因此,在工程应用中需要以运行、紧急和灾害为场景,综合考虑结构弹性与系统弹性的提升,应用详情如附录B 图B2 所示。

文献中涉及配电网弹性提升技术的典型示范工程如表2 所示。

表2 弹性提升技术典型示范工程Table 2 Typical demonstration project of resilience enhancement technology

由表2 可知,众多示范工程中涉及部分配电网弹性提升技术,但是关于高弹性综合能源配电网示范工程方面还有待进一步研究。

4 新型电力系统背景下的配电网弹性研究展望

2021 年,中央财经委员会第九次会议提出构建以新能源为主体的新型电力系统。配电网必将形成源网荷储多要素互动、多能源主体耦合的开放包容系统。此外,配电网与交通、通信等非能源关键基础设施的时空交互和多社会主体协同决策、联合控制将导致系统中各社会主体运行时序特征与行为特征混杂,任何波动都可能产生蝴蝶效应［121］；同时,外界极端事件频发易导致上述多个系统连锁故障,甚至造成跨域传播。鉴于此,含海量资源的高弹性配电网研究势在必行,有利于配电网自身、配电网与其他能源主体、配电网与非能源主体的协同优化。

4.1 云边协同技术

随着海量资源接入配电网,数据涌现、延迟响应等问题日益显著,现行的集中处理方式受到巨大挑战［122］。此外,配电网与其他能源主体甚至非能源主体的深度耦合对数据共享模式与计算架构也提出新的要求。

云边协同技术［123］强调建立自感知分布式边缘处理“神经”与核心调度“大脑”,运用边缘计算［124］、雾计算［125］等模式就地解决次要问题,将核心数据加密上传并集中处理,缓解云端数据压力、提高处理速度。其典型结构如图2 所示。

图2 基于云边协同的含海量资源配电网结构框图Fig.2 Structural block diagram of distribution network with massive resources based on cloud-edge collaboration

从数据角度来看,云边协同配电系统将资源状态感知信息下放至边缘服务器预处理,减缓了主站压力。通过约定不同能源主体关键信息的上传模式,解决了数据异构问题,提高了配电系统协同调度效率。此外,配电网与非能源关键基础设施系统之间通过云边协同,可以打破利益主体之间的信息壁垒,保证协同控制,为高弹性配电网奠定基础。

从安全角度看,未来配电网必然与第三方主体深度耦合,涌现出许多开放信息环境的主体接入（如互联网、物联网）,它们更容易暴露在恶意网络攻击之下。配电网传统集中控制模式易导致一条“开放网络—对应控制主体—集中控制中心—功率扰动—电网安全”的跨信息物理空间攻击路径。云边协同技术可以在边缘服务器先行处理相关数据,对异常数据根据历史情况进行识别校验,及时切断恶意注入等网络攻击手段,提高配电网抵御网络风险能力。

目前,云边协同技术在配电网的运用局限于配电设备状态感知［126］,对于不同能源主体之间的云边协同技术尚未展开详细研究。此外,云边协同作为一种新的数据共享模式与计算架构,可扩展至配电系统与其他非能源社会主体之间。如何构建配电网与其他主体之间的云边协同系统也是未来研究的重点。

4.2 综合控制技术

随着海量资源接入配电网,系统控制复杂程度陡增,控制过程需要综合考虑“时空-安全-经济”多重目标。如何实现电网内部海量资源综合控制,使上述资源形成聚合效应,达到分层协同、智能友好,从而支撑配电网常态化最优运行及灾害下快速响应,需要进一步考虑。

狭义综合控制指的是配电网源网荷储协同控制,已形成较多研究成果,但多能源系统之间的横向协调控制技术尚停留在风光储等电力能源之间。冷、热、电、气异质系统［127］之间非线性、不确定性相互影响的研究仍处于起步阶段,尤其是多能源系统之间如何通过异质元件［128］传递转换信息和能量过程等需要进一步建模分析。因此,建立多能源系统异质元件耦合模型,提出时空尺度配合的综合控制技术是提高配电网弹性的重要途径。

此外,配电网作为基础设施之一,未来与城市交通、供水、通信等基础设施通过服务在多维时空交叠,形成多重覆盖、相互协调的基础设施网络［129］。因此,广义综合控制涉及电力与其余非能源主体的协同优化和平抑内部波动。配电网作为其他基础设施能源的供给方,其影响力最大,提出考虑跨域互联的配电网综合控制技术,确保各主体协同优化,也是未来高弹性配电网的研究重点。

最后,广义综合控制还需要考虑遭受外部冲击时,配电网与其他非能源主体的深度耦合特性,即外界冲击某些子系统,故障会在相关系统之间蔓延并相互影响［130］。因此,探究外部冲击在耦合系统之间的传播机理,优化配电网与其他非能源系统的耦合机制,提出协同恢复控制技术,也是未来配电网弹性的研究方向之一。

5 结语

含海量资源高弹性配电网是能源-信息-社会多网耦合的产物,其作为分布式电源、柔性负荷、储能设备、可移动应急资源汇聚区,具备资源高利用率、扰动高承载以及快速恢复能力,也是充分考虑辖区内资源、设备时空深度耦合且灵活互补的重要基础设施。在此目标下,文章搭建考虑不确定性扰动的配电网弹性研究框架,对研究所需数据基础、理论支撑及弹性提升技术、应用场景进行了梳理,对高弹性配电网发展趋势进行了展望。随着新型电力系统的提出与推广,未来配电网的不确定性扰动大增,分析不确定性扰动影响、探求不确定性扰动下配电网综合控制技术、提高配电网弹性能力等还有待进一步研究。

附录见本刊网络版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），扫英文摘要后二维码可以阅读网络全文。