主动配电网运行模式对微电网可靠性的影响评估

孙鸣，骆燕，谭佳楠(合肥工业大学电气与自动化工程学院，合肥市230000)

主动配电网运行模式对微电网可靠性的影响评估

孙鸣，骆燕，谭佳楠
(合肥工业大学电气与自动化工程学院，合肥市230000)

主动配电网的提出为分布式电源的高渗透率接入提供了有效的解决方案，控制运行方式的改变使得主动配电网运行模式下微电网的运行与传统微电网有所出入，分析了主动配电网运行模式对微电网可靠性的影响，构建元件的可靠性模型，探讨了基于蒙特卡罗模拟的含微电网的主动配电网可靠性评估方法，并对改造后的IEEE RBTS系统进行可靠性评估，对比分析在不同情境下的系统可靠性。算例的评估结果表明，微电网在主动配电网的运行模式下更能提高其可靠性。

主动配电网;微电网;分布式电源;可靠性;蒙特卡罗方法

0 引言

分布式电源接入配电网越来越受到重视，不久的将来其一定会规模化接入配电网。随着分布式能源的渗透率在电力系统各层级上的不断提高，电力系统尤其是配电网的规划和运行方式也变得相对复杂［1-2］。传统的配电网最初设计时未考虑DG的接入，为实现DG的规模化、高渗透率接入，2008年国际大电网会议(CIGRE)配电与分布式发电专委会(C6)的C6．11项目组提出主动配电网的概念，即:可以综合控制分布式能源(DG、柔性负载和储能)的配电网，可以使用灵活的网络技术实现潮流的有效管理，分布式能源在其合理的监管环境和接入准则基础上承担对系统一定的支撑作用［3］。目前国内外对于主动配电网的研究尚处于早期阶段，文献［4］介绍了主动网络管理并验证说明其是实现DG高渗透率接入的有效方式;文献［1-2］、［5］均分析了主动配电网与传统配电网、微电网的差异，且在此基础上，文献［1］提出了研究主动配电网时需要面临的五大关键问题:电力负荷预测、需求侧资源的技术特性、典型集成模式、优化规划方法及投资的成本—效益分析，文献［2］对当前主动配电网研究的可行技术进行了归纳和总结，文献［5］则介绍了主动配电网的综合规划技术、分层分布协调控制技术、全局优化能量管理技术及成本效益分析这4个关键技术;文献［6］在分析主动配电网面临的困难基础上，提出了功率流、电压控制主动网络管理的方案，并根据具体问题提出了解决方案及可能遇到的挑战;文献［7］提出了主动配电网的负荷及分布式发电的预测方法，且以此为基础分析了新型负荷和分布式电源对主动配电网规划的影响。由于主动配电网控制运行方式的改变，对其进行可靠性评估是必不可少的，文献［8-9］基于蒙特卡罗模拟的可靠性评估方法对主动配电网进行可靠性评估。本文在分析主动配电网运行特性的基础上，建立各元件可靠性模型，基于蒙特卡罗模拟方法研究了含微电网的主动配电网可靠性评估算法，并以改造的IEEE RBTS BUS6系统部分线路为例对比分析在不同情境下的系统可靠性。

1 主动配电网的运行特点

主动配电网是由电力企业管理的公共配电网，常态方式下配电网中的分布式电源并网运行，仅在紧急情况下通过合理配置解列点，使得在局部范围内的分布式电源与相邻负荷以非常态方式孤岛运行，因此主动配电网是一种可以兼容微电网及其他新能源集成技术的开放体系结构［2］。主动配电网与传统配电网相比有如下特点:(1)在技术标准上，因引入信息及通信技术和先进的计量设施技术，系统的运行更加灵活;(2)在管理模式上，由于智能通信技术的引入，可实现对需求侧资源的整合及对系统资产的分散式管理［1］;(3)在网络结构上，因分布式电源的接入系统变得有源化;(4)在潮流流向上由原本固定的单向流动向不确定的双向转变。除以上4点外，主动配电网中的微电网与传统微电网的概念也不尽相同:并网运行时，传统的微电网仅能实现区域内的自治，对微电源所发功率仅在网内进行消纳，若所发电力过剩，只能降低其出力无法上送至配电网，而主动配电网则具有消纳间歇式能源的调节能力［5］，若所发电力过剩可上送至配电网;当配电系统出现故障时，传统的微电网强调快速无选择性地跳开与大电网相连的PCC点处开关，主动配电网则需根据不同的故障情况实时判断动作。

2 主动配电网运行模式对微电网可靠性的影响

2.1 可靠性指标

传统的配电网可靠性指标可分为负荷点的可靠性指标和系统的可靠性指标［10］。

负荷点可靠性指标主要包括:平均故障率λ(次/年)、平均停运持续时间r(小时/次)，年平均停电时间U(小时/年)。系统可靠性指标比较典型的有:系统平均停电频率指标(system average interruption frequency index，SAIFI)、系统平均停电持续时间指标(system average interruption duration index，SAIDI)、平均供电可用率指标(average system availability index，ASAI)、期望缺供电能量(expected energy not served，EENS)。上述各可靠性指标可由式(1)至式(6)求得。

2.2 对微电网可靠性影响的分析

对故障影响进行分析是可靠性评估的基础，本文以图1为例分析比较微电网在主动配电网及传统配电网运行模式下的故障影响后果。在传统配电网的运行模式下，将K2设为PCC处的静态开关，图1中红色区域即为微电网，DG的容量能够满足负荷LP2和LP3的需求。一旦系统故障，无论是微电网内部还是外部故障，K2均快速跳开。在主动配电网的运行模式下，假定微电网区域不变，当微电网外发生故障时:外部支线故障，例如馈线1故障，由熔断器隔离故障，此时受到故障影响的负荷仅有LP1;外部供电主干线故障，则需搜索DG容量与负荷的匹配情况形成孤岛，本例中需断开开关K1，形成孤岛运行;当微电网内发生故障时:供电的支线上故障，如馈线3故障时，只需断开开关K6，受停电影响的只有负荷LP2;供电的主干线上故障，如馈线4发生故障，则需断开开关K3、K4隔离故障，DG与负荷3构成孤岛运行，负荷2继续由大电网供电。

从上述分析可看出，主动配电网的运行模式从以下2个方面来影响微电网的可靠性:(1)减少孤岛运行的次数，只有在可微电网运行的区域供电主干线故障时，才切换至孤岛;(2)由于故障时实时动作的特点，可减少一些停电事故的发生。因此，在主动配电网的模式下可靠性有一定的提高，但代价是降低了无缝切换的成功率。

图1 含DG的配电系统Fig.1 A distribution system with DG

图2 可靠性评估流程图Fig.2 The flow chart of reliability evaluation

2.3 含微电网的主动配电网可靠性评估

配电网的可靠性评估方法主要有解析法和模拟法2种，本文采用蒙特卡罗模拟的可靠性评估方法，需要事先获得系统在指定模拟时刻的分布式电源发电功率、负荷大小以及储能的状态等数据［11］。本文参照文献［12-14］建立风机输出功率的随机模型，参照文献［15-17］建立光伏阵列输出功率的随机模型，参照文献［18］建立分布式电源与储能装置的联合输出功率模型，参照［19-20］建立负荷模型。

在不影响计算精度的条件下，做出如下假设: (1)只考虑永久性故障，不考虑瞬时性故障;(2)所有元件都是可修复的;(3)元件的无故障工作时间和维修时间均为服从指数分布的随机变量;(4)不考虑断路器、熔断器等开关的误动、拒动;(5)切换至孤岛运行模式时有一定的失败率;(6)切换至孤岛运行需要短暂的开关延时，在这种情况下模拟计算时忽略停电时间，仅在停电次数的记录上加1。

运用蒙特卡罗模拟的评估方法对含微电网的主动配电网进行可靠性评估的大体思路如下:首先进行系统状态抽样，找到工作时间最短(TTFmin)的元件，分析每个故障对负荷的影响情况，将对负荷的影响情况分为以下3类:受故障影响停电时间为故障隔离时间的负荷;受故障影响停电时间为元件修复时间的负荷;受故障影响且负荷所在区域需进行孤岛运行的负荷。对于受故障影响停电时间为元件修复时间和停电时间为隔离开关动作时间的负荷，直接记录停电时间和停电次数;对于受故障影响负荷区域需孤岛运行的负荷，则需要抽样孤岛运行期间分布式电源与储能装置的联合出力、负荷大小，计算孤岛运行的时间，求得负荷的停电时间，最后结合各负荷的停电时间与停电次数，计算负荷及系统的可靠性指标。评估的流程如图2所示。

3 算例分析

本文以改造的IEEE-RBTS BUS6系统上的F4主馈线［22］作为算例分析，在馈线18、24、30处分别接入最大输出功率为0．6 MW的光伏阵列、1 MW的光伏阵列、1 MW的风电机组，且这3个分布式电源都分别配有0．5，0．8，0．8 MW的储能装置，改造后的系统如图3所示。图3中共有17个断路器、11个隔离开关(装设在主干线上的每条馈线上，图中并未画出)、23个熔断器(装设在每条负荷支路的首段，图中并未画出)、23个配电变压器及3个分布式电源。图3在传统配电网模式下，接入的微电网为图中的3个虚线区域;为具有可比性，在主动配电网模式下可形成的最大微电网区域亦为这3个虚线区域，当主干线上发生故障时，实时动作形成微电网，开关QF1是先于解列开关动作的，如馈线5发生故障，不同于传统微电网PCC处开关最先动作，因判断故障位置的需要，QF1先于QF2、QF8、QF14动作，但由于间隔时间很短，本文在此种情况模拟计算时仅在停电次数上加1，停电时间上则忽略不计。

图3 改造的IEEE-RBTS BUS6 F4配电系统Fig.3 Reformed IEEE-RBTS BUS6 F4 system

本文在建立模型时所用到的参数取值:太阳能电池板的效率η=0．10，阈值KC=200 W/m2，平均晴空指数取为0．495;风机的切入风速、额定风速、切出风速分别为3，8，20 m/s，风速的威布尔分布参数取k= 2．12，c=8．44。主动配电网下切换至孤岛及传统配电网下由于网内故障切换至孤岛时的成功概率均设为0．7。对该算例进行10万h的模拟计算，运用matlab仿真产生的该地年平均光照强度及风速情况分别如图4～5所示。

负荷点的故障率是较具代表性的负荷点可靠性指标，图6对比了在没有微电网、有微电网的传统配电网以及有微电网的主动配电网这3种情况下的负荷点故障率，分别绘制出这3种情况下的各负荷点故障率折线，图中横坐标表示负荷点的编号，共有23个，纵坐标表示在模拟时间内的各负荷点故障率。

图4 年小时平均光照强度Fig.4 Hourly average light intensity in a year

图5 年小时平均风速Fig.5 Hourly average wind speed in a year

图6 3种情况下的负荷点故障率Fig.6 Comparison of load failure proportion in three situations

根据负荷点的可靠性指标计算得到配电系统的可靠性指标，本文运用式3～6得到以下4类比较典型的系统可靠性指标:SAIFI、SAIDI、ASAI、EENS，具体的计算结果见表1。

计算结果表明:(1)与未接入微电网比较，配电网在接入微电网后可靠性得到了提高，这与其他相关文献的评估结果相同。除此以外，由计算结果还可看出，微电网在不同的运行模式下评估结果也不同，相较传统配电网中接入微电网的情况，在主动配电网模式下设置微电网时网内负荷点故障率的降低幅度更大，但对网外负荷点的故障率并无影响;(2)对比这3种情况下的系统可靠性指标，可看出在有微电网的主动配电网下各项指标最高，这说明微电网在主动配电网的模式下运行更有利于提高系统的可靠性。

表1 配电网可靠性指标Table 1 Reliability indices of distribution system

4 结论

主动配电网是未来配电网的发展方向，本文研究了该模式下的微电网与传统微电网概念上的区别，分析了主动配电网的运行模式对微电网可靠性的影响，并讨论了基于蒙特卡罗模拟的含微电网的主动配电网可靠性评估算法。通过算例得出如下结论:

(1)微电网接入配电网后，系统可靠性有所提高;

(2)相对于传统配电网，微电网接入主动配电网后，网内负荷点故障率进一步降低，且主动配电网的系统可靠性指标明显优于传统配电网;

(3)接入主动配电网的微电网在切换至孤岛运行时，可能会短时停电，若用电负荷可以接受短时停电，主动配电网的运行模式更有利于提高系统的可靠性。

［1］张建华，曾博，张玉莹，等．主动配电网规划关键问题与研究展望［J］．电工技术学报，2014，29(2):13-23．Zhang Jianhua，Zeng Bo，Zhang Yuyin，et al．Key issues and research prospects of active distribution network planning［J］．Transactions of China Electrotechnical Society，2014，29(2): 13-23．

［2］范明天，张祖平，苏雪傲，等．主动配电系统可行技术的研究［J］．中国电机工程学报，2013，33(22):12-18．Fan Mingtian，Zhang Zuping，Su Aoxue，et al．Enabling Technologies for Active Distribution Systems［J］．Proceedings of the CSEE，2013，33(22):12-18．

［3］Christian D，Samuel J，Chad A．Global survey on planning and operation of active distribution networks—Updata of CIGRE C6．11 working group activities［C］//20th International Conference and exhibition on electricity distribution．Prague，Czech Republic: IET，2009．

［4］Rodrigo H Chad A，Géza J．A review of active distribution networks enabling technologies［C］//Power and Energy Society General Meeting．Minneapolis，MN:IEEE，2010:1-9．

［5］尤毅，刘东，于文鹏，等．主动配电网技术及其进展［J］．电力系统自动化，2012，36(18):10-16．You Yi，Liu Dong，Yu Wenpeng，et al．Technology and its trends of active distribution netw ork［J］．Automation of Electric Power Systems，2012，36(18):10-16．

［6］Stephanie L．H，Graham W．A，James R．M．Problems and solutions for control rooms in future active distribution networks［C］//Pow er and Energy Society General Meeting(PES‘09)．Calgary，AB:IEEE，2009:1-5．

［7］钟清，孙闻，余南华，等．主动配电网规划中的负荷预测与发电预测［J］．中国电机工程学报，2014，34(19):3050-3056．Zhong Qing，Sun Wen，Yu Nanhua，et al．Load and power forecasting in active distribution network planning［J］．Proceedings of the CSEE，2014，34(19):3050-3056．

［8］Celli G，Ghiani，Soma，et al．Active distribution netw ork reliability assessment with a pseudo sequential Mente Carlo Method［C］// IEEE Trondheim，2011．

［9］Bie Z H，Zhang P，Li G F，et al．Reliability evalution of active distribution systems including microgrids［J］．IEEE Transcations on Power Systems，2012:27(4)．

［10］刘传栓．计及分布式电源的配电网供电可靠性评估［D］．上海:上海交通大学，2008．Liu Chuanshuan．The distribution network reliability assessment considering the distribution generation［D］．Shanghai:Shanghai Jiao Tong University，2008．

［11］王浩鸣．含分布式电源的配电系统可靠性评估方法研究［D］．天津:天津大学，2012．Wang Haoming．Reliability evaluation of distribution system including distributed generations［D］．Tianjin:Tianjin University，2012．

［12］顾本文，王明，施晓晖．云南风能资源的特点［J］．太阳能学报，2000，21(1):45-49．Gu Benw en，Wang Ming，Shi Xiaohui．The characteristics of wind energy in Yunnan［J］．Acta Energiae Solaris Sinica，2000，21(1): 45-49．

［13］龚伟俊，李为相，张广明．基于威布尔分布的风速概率分布参数估计方法［J］．可再生能源，2011，29(6):20-23．Gong Weijun，Li Weixiang，Zhang Guangming．The estimation algorithm on the probabilistic distribution parameters of wind speed based on Weibull distribution［J］．Renew able Energy，2011，29 (6):20-23．

［14］周双喜，鲁宗相．风力发电与电力系统［M］．中国电力出版社，2011．

［15］汪海瑛，白晓民，马纲．并网光伏电站的发电可靠性评估［J］．电网技术，2012，36(10):1-5．Wang Haiying，Bai Xiaomin，Ma Gang．Reliability assessment of grid-integrated solar photovoltaic system［J］．Power System Technology，2012，36(10):1-5．

［16］Seung-Tea Cha，Dong-Hoon Jeon，In-Su Bae，et al．Reliability evaluation of distribution system connected photovoltaic generation considering w eather effects［C］//2004 International Conference on Probability Methods Applied to Power Systems．Ames，IA:IEEE，2004．

［17］杨金焕．太阳能光伏发电应用技术［M］．北京:电子工业出版社，2013．

［18］梁惠施，程林，刘思革．基于蒙特卡罗模拟的含微网配电网可靠性评估［J］．电网技术，2011，35(10):76-81．Liang Huishi，Cheng Lin，Liu Sige．Monte Carlo simulation based reliability evaluation of distribution system containing microgrids［J］．Power System Technology，2011，35(10):76-81．

［19］梁冰冰．适用于电力系统可靠性分析的负荷模型［J］．电网建设，2009，(1):7-8．

［20］段盼．电力系统负荷及负荷率的可靠性影响模型［D］．重庆:重庆大学，2012．Duan Pan．Evaluation the impacts of system load demands and load rates on the system reliability performance［D］．Chongqing: Chongqing University，2012．

［21］Roy B，Guang B．Generating capacity adequacy associated with wind energy［J］．IEEE Transactions on Energy Conversion，2004，19(3):641-646．

［22］Roy B Satish J．A test system for teaching overall power system reliability assessment［J］．IEEE Transactions on Pow er Systems，1996，11(4):1670-1674．

(编辑:刘文莹)

Influence Assessment of Active Distribution Network Operation Mode on Micro-Grid Reliability

SUN Ming，LUO Yan，TAN Jianan
(School of Electrical Engineering and Automation，Hefei University of Technology，Hefei230000，China)

The active distribution network(ADN)provides an effective solution for the high penetration of distributed generators．The change of control and operation mode has made the microgrid operation different from that in traditional mode．In this paper，the influerice of ADN operation mode on the microgrid reliability was analyzed and a reliability model of component was built．Based on Monte Carlo simulation a reliability evaluation algorithm for ADN containing microgrids was discussed，and the reliability of modified IEEE RBTS was evaluated with this algorithm．Moreover，the system reliability in different situations were compared and analyzed．The evaluation results have shown that microgrids in the ADN operation mode will effectively improve the power supply reliability．

active distribution network(ADN);microgrid;distributed generation;reliability;Monte Carlo method

TM 727

A

1000-7229(2015)01-0136-06

10.3969/j．issn.1000-7229.2015.01.021

2014-12-04

2014-12-18

孙鸣(1957)，男，教授，主要从事电力系统及其自动化方向的研究和教学工作;

骆燕(1992)，女，硕士研究生，研究方向为电力系统及其自动化;

谭佳楠(1991)，女，硕士研究生，研究方向为电力系统及其自动化。