分布式储能对配电网安全运行的影响和对策

分布式储能对配电网安全运行的影响和对策
漆晓凤　杨君艺　付申杰　李　晴　斯马依力江・木萨汗
（国网新疆乌鲁木齐供电公司）
摘　要：本文研究了分布式储能对配电网安全运行的影响和对策。

首先分析分布式储能对电能质量、网损和配电网实时监控的影响机理和因素，然后提出相应的解决方案。

结果表明，分布式储能能够改善电能质量、减少网损并提高配电网的实时监控能力。

本研究为分布式储能在配电网中的应用提供了参考，推动配电网的可靠性和可持续性发展。

关键词：分布式储能；电能质量；网损；实时监控；运行策略
0　引言
随着能源需求的不断增长和清洁能源的广泛应用，分布式储能作为一种关键的能量存储和调节技术，正逐渐在配电网中发挥重要作用。

分布式储能系统能够提供可靠的电能质量、降低网损和提高配电网的安全性和稳定性。

因此，研究分布式储能对配电网安全运行的影响和对策具有重要意义。

本论文旨在深入探讨分布式储能对电能质量、网损和配电网实时监控的影响，并提出相应的解决方案，为配电网中分布式储能的安全运行提供参考，并推动配电网的可靠性、可持续性和智能化发展。

1　电能质量的影响
1.1　分布式储能对电能质量的改善
1.1.1　电压波动和电压暂降的影响
分布式储能系统具备快速响应的特点，可以监测电网电压变化并实时注入或吸收电能来调节电压水平，使其维持在稳定范围内。

同时，根据电网需求，通过无功功率的调节来维持电压在合适的范围内，从而减少电压波动和电压暂降的发生［1］。

1.1.2　电压谐波和畸变的影响
电压谐波和畸变会导致电网中出现频谱扩展和非线性失真。

分布式储能系统通过集成滤波器来消除谐波成分，减少谐波电流对电网和用户设备的影响。

并通过提供无畸变的电流，使其与电网电流合成时能够抵消畸变成分，从而降低电网中的畸变程度。

1.2　分布式储能对电能质量的影响机理和影响因素1.
2.1　功率平衡和功率因数控制
分布式储能系统对电能质量的改善与功率平衡和功率因数控制密切相关。

如表1所示。

表1　功率平衡和功率因数控制对电能质量的影响机理
1.2.2　电压调节和无功补偿
分布式储能系统可以感知电网电压变化，并通过电池的充放电来调节电压水平。

当电网电压偏低时，储能系统可以向电网注入电能来提高电压；而当电网电压过高时，储能系统可以吸收电能来降低电压。

通过精确的电压调节，分布式储能系统可以维持电网电压在合适的范围内，保持电能质量稳定。

另外，分布式储能系统可以根据电网的无功功率需求，注入或吸收适当的无功功率来补偿电网的无功功率。

储能系统可以提供或吸收无功功率，以保持电网的功率平衡和稳定。

通过无功补偿，分布式储能系统可以减少电网中的无功功率流动，提高电能质量。

1.3　对电能质量的影响对策
1.3.1　优化分布式储能的运行策略
为了最大程度地改善电能质量，分布式储能系统应采取优化的运行策略，通过智能控制算法和预测模型，优化分布式储能系统的充放电策略，以实现电网负荷和供电之间的功率平衡。

设计合适的控制策略，使分布式储能系统能够根据电网需求主动调整无功功率的注入或吸收，以维持合适的功率因数。

1.3.2　采用滤波器和调压器等电力电子设备
为了减少电压谐波和畸变对电网的影响，在分布
2023.10/319
式储能系统的输出端或关键节点处安装谐波滤波器，以滤除谐波成分，减少电网中的谐波含量［2］。

采用电压调节装置，如电压调整变压器或静止无功补偿器（STATCOM），以稳定电网电压，减少电压波动和暂降。

1.3.3　增加电能质量监测和控制装置
为了及时监测和控制电能质量，安装合适的电能质量监测设备，例如电压监测器、电流监测器和功率质量分析仪，以实时监测电网的电能质量参数。

建立自动化的电能质量控制系统，基于监测数据和预设的阈值，实施自动调节和补偿措施，以确保电能质量处于可接受范围内。

2　对网损的影响
2.1　分布式储能对网损的减少
2.1.1　减少输电线路电阻损耗
分布式储能系统可以通过调节电压水平来控制电流的流动，减少输电线路上的电流，通过保持合适的电压水平，可以降低线路电阻损耗。

并通过控制无功功率的流动，可以减少电流在输电线路上的流动，从而降低电阻损耗。

2.1.2　降低变压器和开关设备的损耗
分布式储能系统可以通过调节电压水平来维持变压器的额定运行状态，减少变压器中的电流流动，降低变压器的损耗。

分布式储能系统还可以可以通过调节充放电功率来平衡电网负荷和供电，减少电网负荷峰值和波动，可以降低开关设备的负荷压力，减少损耗［3］。

2.2　分布式储能对网损的影响机理和影响因素
2.2.1　配电网结构和配置优化
分布式储能系统的部署和配置对网损的影响至关重要。

如表2所示。

表2　配电网结构和配置优化对网损的影响因素
2.2.2　储能系统的容量和位置选择
储能系统的容量应根据配电网的负荷特性和功率需求进行合理设计。

较大的储能容量可以提供更多的无功功率和削峰填谷能力，从而减少线路过载和电阻损耗。

储能系统的位置选择应考虑负荷中心、电网节点和重要负荷的位置。

将储能系统部署在负荷高峰和电压不稳定的区域可以有效减少电阻损耗，并提高电能质量。

2.3　对网损的影响对策
2.3.1　配电网规划和优化
通过合理规划负荷分布和优化供电线路，实现负荷均衡，均衡负荷可以减少线路过载和电阻损耗，降低网损。

进行配电网的可靠性分析，找出影响网损的薄弱环节和设备，针对这些问题进行优化，提高系统的可靠性和稳定性。

通过合理的电压调节策略，维持适当的电压水平，稳定的电压可以减少电流的波动和损耗，从而降低网损。

2.3.2　储能系统的合理布局和运行策略
根据配电网的负荷特性和需求，合理规划储能系统的容量，适当的储能容量可以提供削峰填谷和调节功率的能力，减少电网负荷波动和线路损耗。

根据负荷分布和电网拓扑，选择合适的储能站点和位置，将储能系统布局在负荷高峰和电压不稳定的区域，以便更有效地减少电阻损耗和提高电能质量。

制定合理的储能运行策略，根据负荷需求和电网状态进行动态调整，通过合理调度储能系统的充放电行为，以最小化电网损耗并提高供电可靠性。

3　对配电网系统的实时监控的影响
3.1　分布式储能在配电网实时监控中的应用
3.1.1　实时监测分布式储能状态和性能
①储能状态监测。

监测储能系统的电池状态、 电流、 电压和温度等参数， 以评估储能设备的健康状况和性能。

②能量存储监测。

实时监测储能系统的充放电能量、 能量流动和效率等信息， 以评估储能系统的能量存储和释放能力。

③安全监测。

监测储能系统的安全参数， 如过充、 过放、 短路等， 以保障储能系统的安全运行。

3.1.2　动态调整储能系统的功率输出
分布式储能系统在配电网实时监控中可以根据需求动态调整其功率输出，根据负荷需求的变化，动态调整储能系统的功率输出，利用储能设备在负荷高峰时段进行充电，在负荷低谷时段进行放电，以平衡负荷波动，减少电网负荷峰值。

根据电网频率和电压的变化，动态调整储能系统的功率输出，以维持电网频率和电压在合理范围内，提高电网的稳定性和电能质量［4］。

储能系统可以在电网故障或中断时提供备用功率，支持电网的稳定运行和恢复供电，缩短故障恢复
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时间。

3.2　分布式储能对配电网实时监控的影响因素和挑
战
3.2.1　数据通信和传输技术
在实现配电网实时监控中，数据通信和传输技术是关键因素之一。

分布式储能系统需要采集大量的实时数据，包括电能质量参数、储能状态和性能等，确保可靠和高效的数据采集是实时监控的基础。

实时监控数据需要在分布式储能系统和监控中心之间进行传输。

因此，高速、稳定和安全的数据传输技术是必需的。

保护实时监控数据的安全性和机密性是一个重要挑战，采取适当的加密和防护措施，防止数据泄露和恶意攻击，确保数据的可靠性和完整性。

3.2.2　监控系统的集成与优化
将分布式储能系统的实时监控与配电网监控系统进行集成和优化，面临以下方面的因素和挑战：
①数据管理与处理。

处理大量的实时监控数据，包括储能系统数据、 电网数据和负荷数据等， 需要高效的数据管理和处理能力， 以提供准确的监控结果和分析。

②故障诊断与预测。

监控系统需要实时诊断和预测分布式储能系统的故障和异常情况。

通过分析监测数据和采取合适的算法， 提前发现潜在问题并采取相应措施， 以确保系统的稳定运行。

③监控系统的优化。

为了更好地实现配电网实时监控， 需要对监控系统进行优化。

优化包括提升监控设备的精度和可靠性， 改进监控算法和模型， 以及提高监控系统的响应速度和效率。

3.3　对配电网实时监控的影响对策
3.3.1　强化数据采集和处理能力
更新和升级数据采集设备，提高数据采集的准确性和稳定性，使用高效的数据采集协议和技术，确保数据的及时传输和完整性。

利用大数据分析技术，对海量的实时监测数据进行处理和分析，提取有价值的信息和洞察，支持决策制定和系统优化。

利用云计算和边缘计算技术，扩展数据存储和处理能力。

将数据存储和处理任务分布到云端和边缘设备，实现分布式的数据处理和管理。

3.3.2　开发智能监控与控制算法
为了提高监控系统的智能化水平和自动化能力，研发基于机器学习、人工智能和模型预测等技术的监控算法，能够实时分析数据、识别异常和故障，并提供智能化的监控和控制决策。

通过协同控制算法，实现多个分布式储能系统之间的协同运行，优化功率调
度和负荷平衡，提高配电网的稳定性和效率。

探索更高级的优化算法，例如基于混合整数线性规划（MILP）和遗传算法的优化方法，以实现最优的储能系统配置和运行策略。

3.3.3　提高监控系统的可靠性和安全性
①强化系统的冗余和容错能力。

引入冗余的监控设备和通信链路， 以防止单点故障导致的系统中断。

同时， 采用容错机制和备份策略， 确保数据的可靠性和持久性。

②实施严格的访问控制和权限管理。

加强监控系统的安全措施， 限制对监控系统的访问和操作权限。

采用身份验证、 加密通信和安全协议，
③定期进行安全评估和漏洞修补。

定期对监控系统进行安全评估， 发现潜在漏洞和安全威胁， 并及时修补。

保持监控系统的软件和硬件设备更新， 以防止已知的安全漏洞被利用。

④建立监控系统的日志和审计机制。

记录监控系统的操作日志和事件记录， 确保监控活动的可追溯性和审计能力。

监控和分析日志数据， 及时发现异常行为并采取相应的应对措施。

3.3.4　优化通信网络架构和协议
设计合理的通信网络拓扑结构，减少通信路径的长度和复杂性，提高数据传输的速度和稳定性，考虑网络冗余和负载均衡，以应对网络故障和高负荷情况。

选择适用于实时监控的高速通信技术，如光纤通信、以太网等，提供足够的带宽和低延迟的通信环境，确保实时监控数据的及时传输［5］。

选择可靠性高、适用于配电网实时监控的通信协议，如IEC 61850、 DNP3等。

这些协议具有较强的容错能力和数据完整性保证，适合用于配电网实时监控。

4　结束语
分布式储能对配电网安全运行具有积极影响，能够改善电能质量、减少网损并提升实时监控能力。

然而，要充分发挥其优势，需要在运行策略、设备配置和监控系统方面采取相应的对策。

本研究结果为配电网的设计和运行提供了重要参考，促进了分布式储能技术在电网领域的应用和发展。

参考文献
［1］　王钤，徐备，张师.分布式储能对配电网电压稳定的影响分析［J］.广东电力， 2017： 54-57.
［2］　唐文左，梁文举，崔荣，等.配电网中分布式储能系统的优化配置方法［J］.电力建设， 2015， 36 （4）： 38-
45.
2023.10/321
2023.10/322
［3］　杜鹏， 米增强， 贾雨龙， 等.基于网损灵敏度方差的配
电网分布式储能位置与容量优化配置方法 ［J ］.电力系统保护与控制， 2019， 47 （6）： 103-109.
［D ］.北京： 北京交通大学， 2022.
［5］　高旭.分布式储能对配电网电能质量的影响 ［D ］.济
南： 山东大学， 2020.
参考文献
［1］　李立勤.电力系统和其配电线路自动化运行解析 ［J ］.
科学家， 2017， 5 （15）： 75， 79.
［2］　石立光， 高杨.配电线路自动化改造配置方案及应用
效果 ［J ］.农村电气化， 2020 （3）： 17-20.
［4］童鑫虎.配电自动化系统与管理措施分析 ［J ］.集成电路
应用， 2022， 39 （5）： 200-201.
［5］ 张健， 李宁， 闫彦龙.配电自动化技术在配电系统中的
应用 ［J ］.科技创新与应用， 2021， 11 （17）： 133-135.
（收稿日期： 2023-07-07）
网络损失降至最低， 方案B 的电压偏移指数最低， 方案C 的负荷均衡度最低。

在多目标静态重构中， 利用改进型的MOBPSO 算法， 只需要26s （计算1次） 即可生成5种方案的模拟结果， 效果与单目标静态重构基本相同， 算法效率大幅提升。

3.改进前后MOBPSO 算法性能对比
利用传统的MOBPSO 算法和改进后的MOBPSO 算法分别进行算例 （图2） 模拟， 模拟条件完全一致， 两种算法各计算50次， 得到性能对比结果如表4。

从中可知， 改进后的MOBPSO 算法需要更少的迭代次数， 并且对多目标寻优的稳定性更强。

表4　MOBPSO 算法改进前后模拟结果
3　结束语
主动配电网多目标静态重构可用于优化负荷分布、 降低线路电能损失以及减小电压偏移， 传统的
升。

通过改进其编码方式、 学习因子、 惯性因子， 可得到改进后的新算法， 经过算例检验， 相同条件下新算法的迭代次数更少、 寻优稳定性更佳， 能够更好地完成多目标静态重构任务。

参考文献
［1］　李庆生， 李震， 孙斌， 等.计及不确定性的主动配电网
分布式能源多时间尺度消纳方法 ［J ］.可再生能源， 2023 （41）： 692-698.
［2］　张翮， 陈海旭， 刘闯.基于改进差分灰狼算法的主动
配电网优化重构 ［J ］.山东电力技术， 2023， 50 （3）： 7-13.
［3］　李少博， 王鑫明， 李世辉， 等.基于优先强化学习的主
动配电网有功无功协调控制 ［J ］.河北电力技术， 2023， 42 （1）： 8-12， 31.
［4］　查显辉.基于柔性负荷的主动配电网优化控制策略
［J ］.电器工业， 2023 （2）： 24-27， 31.
［5］　卢颖， 毛杰.基于多目标优化的主动配电网三相鲁棒
动态重构模型 ［J ］.自动化技术与应用， 2023， 42 （1）： 21-25.
（收稿日期： 2023-07-07）。