智能配电网态势感知和态势利导关键技术：王守相，梁栋，葛磊蛟
1.态势感知和态势利导内涵
一般而言，态势感知是指在特定时空下，对动态环境中各元素或对象的觉察（Perception）、理解（Comprehension）以及对未来状态的预测（Projection），即所谓“索其情”、“知其态”、“循其势”。可见，态势感知主要分为三级：一级态势感知为态势觉察，即所谓“索其情”，本质上是“数据或信息收集”，即觉察检测和获取环境中的重要线索或元素；二级态势感知为态势理解，即所谓“知其态”，本质上是通过数据分析获得认识或知识，即整合采集或者觉察到的数据和信息，分析数据中的对象及其行为和对象间的相互关系，进行态势评估；三级态势感知为态势预测，即所谓“循其势”，本质上是对获得知识的应用，即基于对环境信息的感知和理解，预测未来的发展趋势。而态势呈现（Visualization），也称态势可视化，是在态势觉察的基础上，结合了态势理解和态势预测的结果，对系统当前和未来态势的一个直观展示。
态势利导（SO，situationorientation）则是在态势感知的基础上，实现对系统状态朝向有利方向的动态灵活调整和控制，即所谓“因利而制权，因势而利导”。在整个过程中，态势感知和态势利导需不断动态交互。
大电网，主要指输电网，具有输送距离远、地域跨度大的特点，传统能源和可再生能源发电多是采用大规模集中式接入方式，因而对大电网的态势感知往往侧重于广域态势感知，即通过采集分析广域大电网的稳态和动态信息达到态势感知的目的。与输电网不同，配电网具有区域化特征，且可再生能源发电、负荷等都以分布式的方式接入配电网，配电网的不确定性相比于输电网更强。所以，与输电网的态势感知不同，配电网的态势感知更聚焦于实时感知配电网的各种不确定性因素的变化，如负荷随机需求响应、电动汽车无序接入、分布式电源间歇性出力、外部灾害因素等，强调各参与方（包括电网公司、售电公司、虚拟电厂、微网、分布式电源、电动汽车、一般用户）之间的互动与博弈。
为了适应复杂配电网的运行要求，使配电网运行从被动应对逐步转向主动智能防控，智能配电网态势感知和态势利导技术需实现以下目标：
1）能对配电网进行实时或近实时的态势感知，快速准确地判断出系统安全状态，并基于系统安全属性的历史状态纪录，为运行控制人员提供一个较为准确的配电网运行趋势；
2）具有超前预测功能，即在事件发生之前进行预测，为配电网运行管理人员制定运行策略和防御措施提供依据，做到事前防范；
3）通过采用先进算法等方式，使态势感知系统具有自学习和自适应能力，能够智能化的感知配电网运行状态，实现电网运行态势的智能化告警；
4）能够检测和预防配电网事故，并能够较高精度地检测出未知的和潜在的电网运行风险，提高对电网运行的掌控能力；
5）能够动态灵活调整和控制配电系统的运行状态，使系统状态朝向有利方向发展。
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智能配电网的态势感知和态势利导的示意图如图1所示。通过单/双向通信，实现对系统的态势觉察，然后在配网调度中心将经过态势理解和态势预测的结果进行态势呈现。最后，在态势理解和态势预测的基础上，通过态势利导实现配电网调度员和系统与智能设备间的双向互动和相互作用。态势利导的结果产生新的态势觉察，如此周而复始，形成一个闭循环。
图1智能配电网态势感知和态势利导示意图
2智能配电网态势感知和利导关键技术架构
配电系统运行人员要在动态的复杂环境中，基于当前环境的连续变化情况，准确地对配电网的运行态势做出决策，就需要构建一个系统化、集成化、层次化的态势感知模型，对配电网运行的多源信息进行集成，以实现对系统运行态势的感知，实现潜在的、未知的安全风险的超前预测，并进行态势的呈现，在此技术上实现态势的利导。智能配电网态势感知和态势利导关键技术架构如图2所示。
图2智能配电网态势感知和态势利导关键技术架构
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1态势觉察技术
态势觉察是根据配电系统分析和控制的需求合理配置量测，以获取所需要的数据。态势觉察技术主要包括：
1）提高可观测性的量测优化配置技术
2）PMU优化配置及数据应用技术
3）高级量测体系构建技术
现场运行数据是智能配电网态势感知的基础，量测与控制系统主要完成多元数据的采集，为态势的理解与评估、预测做准备。但是，配电网规模大、结构复杂，数据采集和监控设备的全面覆盖难以实现，配电网相较于输电网，量测严重不足。因此，对配电网而言，如何利用有限的资金投入实现最优的量测配置，以尽可能提高系统的可观性，为配电网的状态估计打下坚实的基础，就显得尤其重要。所以配电网态势觉察技术的核心就是根据不同的实际需求，兼顾配电网实际运行情况，综合考虑状态估计精度、可观性、可靠性、经济性、鲁棒性和信息安全等多影响因素，实现量测和控制终端的优化配置和规划，通过多类设备的混合配置，实现量测的灵活配置和方便部署，建设强健有效的量测和控制系统。
目前针对配电网量测仪表和测控终端的优化规划问题的研究已取得一些进展，主要体现在对包括经济性、可观性、可靠性、状态估计精度、信息安全、N-1元件失效鲁棒性、网络重构鲁棒性等因素的考虑。另外，PMU在配电系统的优化规划问题也引起了人们的关注。
2态势理解技术
态势理解是对配电系统的稳态运行、经济性、灵活性、生存能力、供电能力、负荷接入能力、分布式电源接纳能力等进行评估分析，获取采集数据中所蕴含的知识。
态势理解技术主要包括：
1）含分布式电源的配电网三相潮流计算技术
2）含分布式电源的配电网三相状态估计技术
3）配电系统的生存能力与脆弱性分析技术
4）配电系统的送电能力（或供电能力）分析技术
5）配电系统的灵活性分析
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6）智能配电系统的大数据与云计算技术
其中，配电网潮流计算和状态估计是配电网络分析如安全评估、网络重构、故障处理、无功优化的基础工具。以配电网状态估计技术为例，除了因处理大规模系统的需要，要开发计算速度快、数值稳定性高的求解算法之外，还需要考虑研发：①更高精度的状态估计（如：面向高精度状态估计的伪量测建模方法、考虑量测相关性的状态估计、多源非同步量测协同状态估计等）；②计及量测和参数不确定性的状态估计；③多区域分布式状态估计；④输配全局和交直流混合状态估计；⑤配电网拓扑和参数辨识方法等。
配电网生存能力与脆弱性（韧性）主要衡量配电网在自然灾害中对关键负荷的支撑和恢复能力，定义为配电网是否可以采取主动措施保证灾害中的关键负荷供电，并迅速恢复断电负荷的能力。
电力系统灵活性是指，在经济约束和运行约束下，某一时间尺度内，电力系统快速而有效地优化调配现有资源，快速响应电网功率变化、控制电网关键运行参数的能力。灵活的电力系统既可以满足功率不足时的电能缺口，也可以经济地处置功率过剩时的电能。对任何原因引起的负荷需求变化和电力输出变化，电力系统都可以保证充足的电力供应。输电网灵活性主要针对可控性较强的水电、火电为主的电源结构下，负荷波动、电站扩容等因素带来的随机性和不确定条件的处理。配电网中大量风电、光伏发电等间歇性电源的接入形成独有的电源结构，发电侧出力具有低可控性、强随机性和不确定性特征。因此，必须针对间歇性电源带来的随机性和不确定性条件作专门考虑和处理。
随着电网结构的日趋复杂及规模的扩大，配电网各系统集成产生的数据急剧增加，实时信息的处理量非常巨大，需要处理海量数据信息，分布式电源的大量引入、电动汽车的快速发展、PMU装置的接入，必将会为智能配电网的大数据资源池注入更多的数据流。在庞大的时变电力运行数据中，如何对数据进行筛选、整理、融合、挖掘，获得实时、高效、高精度的电网信息，并深入挖掘其内在隐含知识，是态势感知技术应用的重要研究内容。
3态势预测技术
态势预测是对配电系统中的各种变化因素，如负荷、分布式电源、电动汽车等的变化进行预测；对系统的安全风险进行评估与预警等。态势预测技术主要包括：
1）负荷分层分级预测技术
2）计及不确定性的分布式电源出力预测技术
3）计及随机性的电动汽车分区分布充电预测技术
4）配电网的安全分析与风险预警技术
在态势预测时，需要考虑实际控制运行特性及时空相关性的负荷、分布式电源、电动汽车等的建模和参数辨识方法，并计及不确定性对其产生的影响。
配电网络中实际的量测点非常缺乏，实时获取各节点的负荷数据并进行监测是不现实的。加强配电系统的负荷预测，有助于及时掌握配电网运行态势，及时发现异常供电和潜在故障，从而加强配电网的管理，提高安全经济运行水平。
随着分布式电源并网容量的不断增加，其间歇性、随机性给电力系统调度运行带来的风险和对电能质量的影响越发凸显。对分布式发电功率进行准确迅速的预测，可以使电力调度员预测并模拟未来电网运行轨迹的发展，以灵活应对未来电网运行状态的变化，保证电力系统的稳定运行和供电可靠性。
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分布式电源功率预测大致分为两类：确定性的点值预测和计及不确定性的概率预测。分布式电源发电量受气象因素影响，确定性的点预测很难达到理想的精度，且无法表达预测结果的不确定性和概率可信程度。相比之下，概率预测方法能够给出下一时刻所有可能的光伏发电量的数值及其出现的概率，覆盖了比较全面的预测信息，对在合理风险水平下安排电力系统运行与调控计划更具价值。然而，无论是点值预测或者是概率预测，其结果均未对分布式电源输出功率的时空关联特征进行描述；此外，概率法需要知道概率分布信息；当概率分布未知或难以用确定的概率分布描述时，概率预测结果产生偏差，模糊法、区间法提供了新的可行性。
电动汽车接入电网不仅增加了电网的用电负荷，更重要的是电动汽车用动力电池可作为分布式储能单元，具有一定的可控性并能够向电网反向馈电。电动汽车充电负荷受多种因素影响，其时间、空间分布具有较大的随机性，预测难度较大。对电动汽车充电负荷建模与仿真计算涉及动力电池的充电特性、电动汽车用户随机的用车行为、充电方式等多种因素。目前电动汽车负荷时空分布预测的建模方法仍然比较粗糙，对电动汽车的出行分布预测、充电频率和充电场所多样性等考虑并不细致，忽视了充电负荷在时空上的随机性，预测方法尚不成熟。随着电动汽车充电负荷预测研究的进一步深入，综合考虑时空分布将是未来研究的趋势。
在配电网安全分析和风险预警技术方面，需要研究：
1）分布式电源接入的配电网在线风险评估。可再生能源高渗透率接入给配电网运行带来的大量的不确定性，因此，亟需对含分布式电源的配电网进行在线安全评估，不但需要考虑分布式电源功率输出的间歇性，还要考虑风电机组并网离网对配电网的冲击、配电网的网架结构及设备等状况。
2）配电网灾害及突发事件风险评估。自然灾害及突发事件导致的配电网停电事故持续时间长,负荷损失、电量损失及事故造成的影响都很大。因此，亟需建立恶劣气象条件和灾害下线路、配变等电力设备停运的概率模型，实时分析灾害引发设备的停运概率,综合考虑灾害的严重程度、配电网的运行状态、用户的重要程度及网络重构和紧急切负荷等应急调度措施提出配电网停电风险计算方法。
3）配电网安全评估指标体系和预警分级。需要结合配电网失负荷、电压越限等多种风险建立适应配电网自身特点的安全性评估指标体系，科学客观地确定指标的权重，将一个多指标模糊综合评价问题综合成一个单指标的形式，以便在一维空间中实现综合评估，根据态势的严重程度和影响范围建立预警分级方法。任何复杂系统宏观的异常表现下，底层是微观的集体行为，因此在建立安全评估指标体系时，应该从宏观和微观两方面归纳态势感知指标集，以全面把握网络态势。
4）基于安全域的配电网安全分析。安全域方法与传统的逐点法相比具有优越性，可一次性计算运行点的安全性和安全裕度或运行点超出安全值的容量，相对于传统N-1安全校验可大大减少计算量。安全域的思想借鉴自输电网安全域，具有广阔的前景，有待进一步深入研究。
4态势呈现技术
态势呈现，也称态势可视化，是电力系统可视化发展的高级阶段，尤其是指面向态势感知的高级阶段。电网态势感知的可视化是一个从底层数据到抽象信息，再到获取高层知识的过程。人眼对图形的敏感度大大高于对数据的敏感度，通过传统的文本形式,无法直观地将结果呈现给用户。可视化技术通过将大量的、抽象的数据以图形的方式表现，形成态势分析报告和综合电网态势图，以不同可视化图形表示不同电网状态，使调度员能直观了解电网安全状况和变化趋势，提高决策效率。因此，研究汇集各类信息的态势可视化技术和平台，意义十分重大。
目前，国内外的电力系统可视化研究的主要领域在于能量管理系统（EMS）。PowerWorld公司是美国电力系统可视化的先驱。有文献提出了智能电网态势管理概念模型及概念设计，并提出了态势图构成模型，形成了既可监视当前态、反演历史动态态势及预测未来动态态势的态势可视化框架；并针对基于负荷地理分布信息的配电网地理接线图负荷密集、线路交叉导致态势图形复杂化的问题进行了研究。
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与输电网相比，配电网规模的不断扩大和态势感知的迫切性，对可视化技术又提出了许多新的要求。配电网拓扑频繁变化，态势图形不再是其静态的接线图，如何借助于计算机图形理论和技术，形成基于快速拓扑识别的动态态势结构是下一步的研究方向。此外，如何将基于不同数据源数据显示方法进行有机的结合，确定态势显示的统一规范，提高显示的实时性，增大系统可显示的规模，增强人机交互的可操作性等都是可视化技术需要进一步解决的问题。
5态势利导技术
态势利导是在态势感知的基础上，实现对配电系统状态朝向有利方向的动态灵活调整和控制。
智能配电网态势利导技术的关键是如何实现调度人员、调度系统与智能设备和多元用户的协同互动，明确各自在态势利导中的分工以及相互合作和相互支撑。智能配电网的态势利导技术主要包括智能配电系统优化调度技术、智能配电系统与用户互动技术、智能配电系统自愈技术等。
1）智能配电系统优化调度技术
由于配电网量测信息少、信息质量不高，因此实际中难以实现智能调度，目前大多借助经验进行调度，或处于“盲调”状态。配电网的智能调度是对含DG、微电网、储能装置、电动汽车充放电设施等对象的复杂配电网进行调度，通过运行信息的全景化、配电网评估的定量化、调度决策的精细化、运行控制的自动化，实现配电网中网络、电源、负荷的协调运行，保证配电网持续、安全、可靠运行。
配电网的优化调度模型与传统电网的优化调度相比不论从控制变量、约束条件以及目标函数都发生了深刻变化。配电网优化调度的控制变量不仅包括可控分布式发电单元，还有兼具充放电特性的储能系统以及配电网中的联络开关；配电网优化调度策略的目标函数不再以某一时刻网损最小或发电成本最低为目标，而是应该对整个调度周期的运行成本进行优化。
2）智能配电系统与用户互动技术
智能配电网区别于传统配电网的一大显著特征在于所接入的分布式发电单元、储能单元以及微网单元等对于配电网运行人员来说大多是可控的，这将赋予配电网调度运行更加丰富的内容。随着多种分布式电源的大量接入、用户与电网的双向互动、各种新型可控单元的广泛应用，使得配电网主动性增强、调度资源愈发丰富、运行方式日趋复杂。可控负荷将成为电网调节和消纳新能源的重要手段，电网和负荷将形成真正的互动。与电网友好的可控常规负荷及微网、储能、电动汽车、需求响应等，均成为能够适应电网调控需求的柔性负荷，从而使配电网和负荷均具备柔性特征，通过与具有良好调节和控制性能的柔性电源的协调配合，可以使之共同向可预测、可调控的方向发展。
3）智能配电系统自愈技术
智能配电网自愈控制是在配电网的不同层次和区域内实施充分协调且技术经济优化的控制手段与策略，使其具有自我感知、自我诊断、自我决策、自我恢复的能力，实现配电网在不同状态下的安全、可靠与经济运行。智能配电网自愈控制将实现电网正常运行时的优化与预警，故障情况下的故障诊断、网络重构与供电恢复，极端情况下与主网解列并依靠系统中的分布式电源及储能装置独立运行。以自愈为特征的智能配电网是未来电网技术发展的必然趋势。
3结语
到目前为止，态势感知大体上还处于学术界研究领域，其核心的技术包括数据融合技术、数据挖掘技术、模式识别技术等还有待于突破，尤其是对态势预测的研究尚处于起步阶段。如何将各种态势感知技术进行整合，并与态势利导相配合，实现功能一体化是有效实施的关键。
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