智能配电网优化调度设计及关键技术 张可

智能配电网优化调度设计及关键技术张可
摘要：根据智能配电网实际需求，文中提出了配电网优化调度设计框架，以实
现对智能配电网多种元素的全局优化调度。

首先分析了配电网态势感知和配电网
运行趋势分析两个配电网优化调度基础技术，然后提出了配电网优化调度的总体
目标，给出了配电网优化调度的框架设计和基本功能，主要包括优化手段、优化
内容、人工决策等方面，并分析了实现配电网优化调度的6 项关键技术。

关键词：智能配电网；优化调度
1 智能配电网优化调度的功能设计
1.1 主动完成调度与优化
主动对配电网进行调度与优化指的是基于智能配电网优化目标的基础上对智
能配电网进行调度与优化。

智能配电网的调度与优化主要通过以下2 种形式进行：一种是对目前智能配电网的运行情况进行分析，根据智能配电网在运行过程中的
薄弱环节制订相应的计划；另一种形式是通过对未来智能配电网的发展趋势进行
预测，对当前的智能配电网调度以及优化制度进行完善。

1.2 被动完成调度与优化
被动完成调度与优化指的是在配电网运行的过程中，某一环节出现问题须优
化时，被动激发出的优化调度制度。

由于在智能配电网运行的过程中，不同时间
段所对应的调度优化方案也不同，所以，相关人员在进行优化调度的过程中，应
对智能配电网的运行时间、运行状态以及设备系统的负荷量等因素进行综合分析，制订出科学的调度方案，最终达到优化的目的。

1.3 配电网络的优化调度
在对智能配电网进行优化调度的过程中，首先应对智能配电网中的接线类型
进行分析；其次，对智能配电网在不同负荷承载量以及不同负荷类型中存在的问
题进行研究，并制订出相应的优化方案；最后，对制订出的优化方案进行科学的
实施，如将优化方案中的目标分为几个阶段，其中包括长期目标、短期目标以及
中长期目标等，一步步完成阶段性目标，进而实现对智能配电网的最终优化。

1.4 分布式电源优化与调度
在对分布式电源进行优化与调度的过程中，主要通过态势感知的方式对智能
配电网中分布式电源的运行状态以及分布式电源发电模式进行预测。

根据预测的
结果制订出相应的优化策略。

分布式电源优化的最终目标是将能源利用率最大化，并进一步降低分布式电源在运行过程中对智能配电网的影响程度，进而增加智能
配电网在运行过程中的安全性以及高效性。

2 智能配电网优化调度的关键技术
2.1 优化目标构建技术
将配电网指标体系作为优化调度的基础，依据调度业务、可优化性分析，确
定不同时间段优化的目标、手段，通过配电网的运行现状、网架状况等实际数据
设定配电网优化的目标。

具体而言，就是分析指标体系中的调度业务、可优化分
析业务，形成具体的映射关系。

将可优化性分析细化为指标类型分析、可计算性
性分析、权重分析；将调度业务划分为调度关注业务指标分析、配电网时间尺度
分析2 部分，以此完成优化调度目标。

优化调度的实际目标就是提高配电网运行
的稳定性，进而提高输配电的质量以及经济效益，但在不同的阶段中，优化的实
际权重存在一定的差异，短期、中长期、长期的经济性权重相对较大，而实时、
超短期的可靠性性权重较大。

2.2 能量综合预测技术
配电网综合能量管理中，配电网运行态势、负荷预测、发电预测是基础，个
体的新能源发电预测、负荷预测能够有效满足能量控制。

但由于独立的能量体会
产生一定的预测叠加，使数据存在误差，不能满足大中型配电网的能量管理，因
此须修正单独的能量体，降低能量预测的误差。

通过电动汽车监控系统、负荷管
理系统、用电信息系统、配电自动化系统等，将大量的信息、数据融合在一起，
并进一步完成处理，抽取其中影响能量体的因子，以此实现综合能量预测。

2.3 网络优化调度技术
梳理配电模式是网络优化调度技术的关键，结合对配电网供电能力的实际分析，网络优化调度技术可以将其分为超短期、短期以及中长期等子目标，然后分
别对各个子目标实时针对性的优化调度措施。

对于超短期的优化调度来说，须重
视开关的动作次数、电压质量以及调度、失电负荷等；优化调度短期的实际内容
包括开关动作次数、最优电压质量和最低的日线损电量；中长期的优化调度，主
要关注最少的开关次数、最优电压质量、用户最少用电量以及月度线损的最低电量。

通过时间的划分，协调网络优化调度的内容、项目，进而实现整体智能配电
网优化调度的目标。

对于优化调度多样性、微电网、分布式负荷的网络动态，可
以通过负荷曲线特征、发电曲线特征等数据，解耦多个时段，进而优化静态网络
中多个断面的技术问题。

2.4 负荷优化调度技术
根据数据的历史信息，可以将符合优化调度的技术目标分为超短期预测、短
期预测以及中长期预测，结合电价调节机制、负荷控制以及预测的实际结果，完
成对负荷侧可调资源的预测工作。

负荷优化调度技术根据负荷侧可调资源以及相
关的预测机制，制订针对超短期预测、短期预测以及中长期预测的优化调度方案，即超短期的预测目标为最大限度地缩小操作范围；短期与中长的优化调度内容具
有一致性，其目标就是降低峰谷差值与线路的最大负荷。

2.5 分布式电源优化技术
可再生能源是分布式电源优化的主要目标，要对整个配电区中的分布式储能、分布式电源进行能量管理以及优化控制。

分布式电源优化技术包括实时修正、短
期调度控制2 种方式，结合实际情况制订不同的优化策略。

目前，调度控制方式
是通过负荷预测曲线、未来24 h 电源预测曲线制订调控策略的，在不同的时间段中，结合可调度的负荷量选择恰当的配电网运行场景，并制订具体的储能充放电
技术。

另外，实时修正方式需要结合储能状态、系统运行情况以及综合能量的超
短期预测，对电源进行实时滚动修正。

2.6 “源网荷”互动协调
目前，智能配电网“源网荷”之间的互动性主要建立在空间方面，并且不同的
空间制度互动方式、范围存在一定的差异。

短时间内需要考虑整个供电区域内能
量的平衡，考虑长时间下线路的能量传输、再生能源的消耗。

在空间方面，主要
涉及配电网平台的平衡、馈线之间的互供以及整个区域内部的协调机制，通过建
立多样性负荷、不同拓扑结构、多类型的分布式电源，进而实现“源网荷”之间的
互动，从根本上提高配电网的运行效率。

3 智能配电网优化调度的实际应用
自开发完成智能配电网优化调度以后，进行了试点应用，该区域中历史最大
负荷为740 MW，10 kV 馈线126 条，110 kV 变电站3 座，220 kV 变电站1 座，总
面积约9 km2。

智能配电网优化调度系统于2014 年开始投入使用，考虑到城市居
民对用电质量的需求，选择最优的优化调度措施，合理安排106 项停电计划，进行114 次有调整配电运行的方式，进而有效提高了日常的供电质量。

在应用智能配电网优化调度系统以前，供电电压的合格率为98.96%，综合线损率为6.32%，峰谷差值率为38.7%，而应用智能系统以后，电压的合格率为99.98%，综合线损率为4.41，峰谷差值为23.76%。

因此，智能配电网优化调度系统能够有效发挥自身价值，保障输配电的质量，降低供电的经济损失。

结束语
本文提出的配电网优化调度的总体目标和配电网优化调度的技术体系框架，充分考虑未来新能源和多样性负荷占比大大增加、用电智能化、节能减排和能源互联的需求，但在未来与各种非电能源深度互联场景下，还需突破诸多技术和管理问题。

参考文献：
［1］王成山，王丹，周越．智能配电系统架构分析及技术挑战［J］．电力系统自动化，2015，39（9）：2-9．
［2］杨胜春，汤必强，姚建国，等．基于态势感知的电网自动智能调度架构及关键技术［J］．电网技术，2017，38（1）：33-39．。