含高比例可再生能源的电网规划决策支持软件设计与实现

王嘉阳，周保荣，王彤，卢斯煜

(直流输电技术国家重点实验室(南方电网科学研究院有限责任公司)，广东 广州 510663)

近些年，我国风光等可再生能源发展迅速，电力系统逐渐呈现出高比例可再生能源并网特征[1-3]。截至2019年底，我国可再生能源装机占比约38%[4]。风光等新能源发电具有随机性、波动性和间歇性等特征，其大规模并网给电网规划带来新的挑战[5-7]，亟需科学、高效、可靠的电网规划决策支持软件工具辅助指导电网规划工作，以满足高比例可再生能源并网下的电网规划工作新要求。

在理论方法层面，文献[8-12]分别从柔性规划、扩展规划、随机优化、鲁棒规划角度进行全面详实的综述介绍，文献[13]开展输电网结构优化研究，文献[14]总结得出未来高压柔性直流输电网可能成为满足清洁能源并网和传输需求的电网的主流模式，文献[15]总结低碳电力系统电源规划、输电网规划、电源电网协调规划研究成果，文献[16-18]进一步从源网协调规划角度开展研究，文献[19-21]从电网规划方案评价、差异化规划等角度开展研究。在工具应用方面，经典的计算分析软件有许多，包括我国最早自主引进开发的电力系统分析软件PSD-BPA、中国电力科学院自主研发的电力系统分析综合程序PSASP、南方电网科学研究院自主研发的DSP软件、美国电力技术咨询公司开发的综合分析软件包PSSE、加拿大曼尼托巴水电局开发的PSCAD/EMTDC软件、德国DIgSILENT GmbH公司开发的电力系统仿真软件DIgSILENT等。传统的电网规划以丰大、丰小、枯大、枯小4种典型场景作为各种运行方式的边界场景进行电网校核计算，是确定性的技术手段。而随着风光能源规模化发展，电网潮流时空分布更趋复杂，运行场景边界可能超出传统4个典型场景覆盖范围，需要能够有效处理随机性的全新技术手段[22-23]。

为此，从2016年至今，南方电网科学研究院依托中国南方电网有限责任公司科技项目“含高比例间歇性可再生能源的电力系统规划理论研究”“新能源电力系统源网荷储协调规划关键技术研究”持续开展技术攻关，设计开发了含高比例可再生能源的电网规划决策支持软件。该软件基于3层C/S架构设计开发，采用C#语言开发可视化界面、C++语言编写模型算法、MySQL数据库存储数据，采用“高内聚，低耦合”思想抽象形成BPA数据转换模块、随机因素建模模块、配电网等值模块、场景生成与削减模块、概率潮流计算模块、时序潮流计算模块、规划方案评估模块等7个业务功能，引入外部开源库解决复杂数学运算的需求，采用模型-视图-控制器(model-view-controller，MVC)模式设计图表逻辑，并实现多样化的报表管理功能。软件已通过广东电网、云南电网、南方电网规划方案算例测试验证可行，为在高比例可再生能源并网背景下开展电网规划工作提供了有力的决策支持，有效提高了电网规划工作的自动化和信息化水平。

1 软件设计

1.1 总体结构

含高比例可再生能源的电网规划决策支持软件采用“高内聚，低耦合”思想设计，基于3层C/S架构开发部署，在纵向逻辑结构上从上至下依次为表示层、业务层和数据层。表示层负责数据展示以及用户交互，本软件利用Microsoft .Net Framework 4.0框架，采用C#语言开发可视化界面；业务层负责对问题逻辑判断和操作，本软件采用C++动态链接库(dynamic link library，DLL)的形式封装各主要功能模块组件；数据层负责数据的存储、增加、删除、修改、查询等，本软件采用轻量级数据库MySQL作为存储仓库。软件总体结构如图1所示。

GUI—图形用户界面，graphical user interface的缩写。

1.2 功能模块

项目团队开发了高比例可再生能源电力系统电源规划软件和含高比例可再生能源的电网规划决策支持软件。电网规划决策支持软件从电源规划软件读取电源规划方案，读取信息包括负荷预测、电源投建方案、可再生能源出力等信息。核心模型算法采用C++语言编写，采用模块化封装的开发思路抽象业务功能，以DLL的形式对各个主要功能模块进行封装，做到功能模块间的解耦，实现独立运行和计算。将电网规划业务分为7个功能模块，包括BPA数据转换模块、随机因素建模模块、配电网等值模块、场景生成与削减模块、概率潮流计算模块、时序潮流计算模块、规划方案评估模块，模块间的逻辑关系如图2所示。

图2 各功能模块的逻辑关系Fig.2 Logical relationship of functional modules

a)BPA数据转换模块：将BPA的存储数据转换为其他模块能够使用的文件格式(本文中指CSV格式)。输入为BPA潮流数据文件(DAT格式)；输出为各类数据表格，包括节点(交流/直流)、线路(交流/直流)、变压器、移相器、线路串补等内容。

b)随机因素建模模块：建立光伏、风电等各个随机因素的概率分布模型。输入为历史的风力机出力、风速数据，以及光伏出力、光照强度数据；输出为拟合得到的风电和光伏出力概率分布参数，以及对应的相关系数矩阵。

c)配电网等值模块：对配电网中的众多随机因素(风电、光伏、储能、可控负荷)的功率通过离散化得到概率表，并通过考虑相关性的并联卷积计算，得出等效到单一节点上的等值负荷停运表。输入为各种随机因素的历史数据/分布参数；输出为各节点上的等值负荷概率表。

d)场景生成与削减模块：根据随机因素建模模块得到的概率分布模型和配电网等值模块生成的等值概率表，抽样进行场景生成，并利用快速前向选择法、同步回代消除法、K-means聚类等实现场景削减。输入为随机因素分布参数和等值负荷概率表；输出为典型场景分区和各分区内随机因素的分布。

e)概率潮流计算模块：在指定条件下对系统在基准点处进行概率展开，实现场景分区的概率潮流计算，可选择半不变量法和蒙特卡洛法实现计算。输入为网架结构信息和系统运行方式信息(负荷分布、传统机组出力、变压器非标准变比等)，以及场景削减得到的典型场景和对应的概率表信息；输出则是系统中潮流的概率分布信息，包括节点电压的幅值、相角，以及线路上流过的有功和无功功率的概率分布。

f)时序潮流计算模块：对目标电力系统在给定时间段内按小时反复进行确定性的直流潮流计算，得到各个时刻下系统各条线路/变压器上流过有功功率的变化情况。输入为指定时段内的负荷数据、风电出力数据、光伏出力数据、常规发电机组的出力数据，以及线路和发电机参数等；输出为计算得到的有功潮流分布，以及“N-1”通过率等指标。

g)电网规划方案评估模块：综合利用前述模块的计算结果，实现对电网规划方案的评估，通过安全性指标、技术性指标、经济性指标、可再生能源指标等多维度的指标体系，实现不同方案间的评价对比，从而为电网建设规划决策提供参考。

1.3 数据联系

含高比例可再生能源的电网规划决策支持软件中，各个主要功能模块通过事先定义好的格式被控制处理程序所调用。控制处理程序从GUI程序接受用户控制指令，协调各个功能模块以实现所需的功能，并从数据库/文件系统提取模块计算所需数据，最后整理计算结果并传递给GUI，数据联系如图3所示。

图3 软件的数据联系Fig.3 Software data connection

本软件与外部数据交互通过数据接口从外部读取Excel、CSV、DAT等格式数据实现，例如BPA数据转换模块读取外部BPA潮流数据文件(DAT格式)，转换生成概率潮流计算模块、时序潮流计算模块所能使用的文件格式(CSV格式)。各个主要功能模块间的数据交换通过数据库和中间结果集文件进行，例如随机因素建模模块中计算生成风电、光伏出力后，中间结果集存入TXT文件，同步插入到数据库中，供下一模块调用。这样做的目的是防止程序崩溃、意外关机等场景造成计算数据丢失，同时为集成调试提供日志记录信息。

2 理论方法

下面介绍随机因素建模模块、配电网等值模块、场景生成与削减模块、概率潮流计算模块的理论方法及思路。

2.1 随机因素建模

随机因素建模模块包括风电出力特性建模和光伏出力特性建模。

2.1.1 风电出力特性建模

a)采用常用的Weibull分布对风速进行概率建模，得到风速概率密度函数和累积分布函数，以及小时级风速序列。采用最小二乘法对风速模型进行参数估计。

b)为方便对风电出力进行拟合，采用近似一次关系来表征风功率与风速的转化特性，将风速输入风电转换函数，获得小时级风电出力序列。

c)根据风速概率密度函数、风电转换函数，推导得到风电出力概率密度函数和累积分布函数，用于分析风电出力的概率特性。

2.1.2 光伏出力特性建模

a)采用Beta分布对光照强度进行概率建模，得到光照强度概率密度函数和累积分布函数，以及小时级光照强度序列。模型参数可以由历史气象数据拟合得到，针对不同月份，还可以进一步细化为不同月份不同时段的Beta分布参数。

b)为方便拟合光伏出力，采用近似一次关系来表征光伏出力与光照强度的转换特性，将光照强度输入光电转换函数，获得小时级光伏出力。

c)根据光照强度概率密度函数、光电转换函数，推导得到光电出力概率密度函数和累积分布函数，用于分析光伏出力的概率特性。

2.2 配电网等值

a)使用通用停运表描述分布式能源、储能、可控负荷等随机因素的概率分布，实现分概率建模。

b)使用Pearson相关系数处理随机因素之间的相关性，采用高斯Copula来刻画随机变量的联合分布。此处不进行函数选择或人为指定，因为高斯Copula本身具有简单实现又能刻画良好相关性的性质，完全符合工程要求。

c)采用考虑相关性的离散卷积方法对所有停运表进行并联卷积，以求得将配电网等效为单一节点后整体注入功率的通用停运表概率分布模型，便于进行接下来的概率潮流分析。

2.3 场景生成与削减

a)场景生成。考虑到电网规划中许多随机因素的相关性，采用Cholesky分解和Nataf变换生成满足给定概率模型和相关性模型的场景集合。

b)场景削减。提供快速前向选择法、同步回代消除法、K-means聚类3种场景削减方法。时间选择准则为：保留场景数较少时选择K-means聚类；保留场景数较多时选择同步回代消除法；初始场景数较多时选择K-means聚类。精度选择准则：保留场景数较少时选择K-means聚类；保留场景数较多时选择快速前向选择法或同步回代消除法。

2.4 概率潮流计算

a)采用直流潮流模型将交流潮流方程在基准点处线性化。直流潮流模型有利于加快计算速度，但仅能分析系统有功功率；线性交流模型能同时分析系统有功功率和无功功率。

b)采用基于场景分区的半不变量法开展概率潮流计算。半不变量法概率潮流计算的核心思想是将复杂的卷积运算转换为半不变量之间简单的算术运算，从而大幅降低计算过程的复杂度。

3 技术特色

3.1 模块化的业务封装

为了满足多样化的电网规划业务需求，便于软件后期维护管理，采用“高内聚，低耦合”的思想抽象形成7个业务功能，每一业务功能设计开发成为一个单独的功能模块，既可以每个功能模块独立运行，实现单一的计算功能，也可以多个模块联合运行，实现软件整体的计算功能。

各个功能模块均通过DLL的形式进行封装。DLL是微软公司在Windows操作系统下对共享函数库概念的一种实现方式，其包含可由多个程序同时使用的代码和数据的库，内部存储有1个或多个已被编译、链接的函数。与普通静态程序库(static library，SL)不同的是，调用SL相当于在程序编译时直接将代码加入程序中，而DLL则相当于可执行文件，在编写程序时只需知道它的函数调用接口，函数的具体实现则是在程序运行时再从DLL文件中加载到进程空间，并可供多个进程分别调用。DLL的特征使得它非常适合作为计算程序与前端界面之间的接口，具有以下优点：

a)DLL事先编译、调用时加载的特性使得它不局限于某个特定的编程语言，用C++编写的DLL可以被C#甚至Java等语言编写的主程序调用，令程序开发的选择更加灵活，可以同时享受到较底层语言的高运算速度和较高级语言在界面设计等方面的优势。

b)将各个计算程序封装到单独的DLL中，使不同的计算模块之间、计算模块与前端程序之间尽可能解耦。改变模型算法时只需将新的DLL文件覆盖到旧文件上，只要保持函数调用方式不变，则不需要重新编译主程序，方便后期的更新和维护。

3.2 丰富的外部开源库

电网规划计算需要进行大量线性代数运算和矩阵运算，其中涉及反复调用线性求解、稀疏技术、矩阵奇异值分解等数学函数方法。含高比例可再生能源的电网规划决策支持软件集成了多种外部开源库，如Eigen库、Spectra库、Boost库等，这些外部开源库中含有丰富的数学函数，满足电网规划计算的数学建模求解要求。

a)Eigen库。Eigen是针对C++语言的跨平台开源项目，提供完善的线性代数和矩阵处理等相关功能的实现，且所有代码均为头文件格式，只需在编译时加载，程序运行时不消耗额外的计算资源。软件程序中涉及到的矩阵运算和线性方程求解等功能是借助Eigen工具库实现的。

b)Spectra库。Spectra库也是头文件库，只需在编译时加载。程序将开源的Spectra库与Eigen配合使用，用于计算Eigen矩阵的奇异值分解。

c)Boost库。Boost是一批C++程序库的总称，目的是为C++语言的标准库提供补充和扩展，是官方的免费开源工具库。软件程序中用到Boost库中的在头文件中定义的数学函数，这些数据函数也仅在编译时加载。

3.3 MVC图表联动设计

MVC模式是软件设计中经常采用的模式，包含模型层、视图层、控制层。模型层用于封装程序应用状态、处理应用程序数据逻辑等。视图层负责处理数据显示，为用户提供数据展示功能。控制层负责处理用户交互，将模型层和视图层联系起来。基于MVC模式，本软件设计统一、共用的模型层，实现图形和表格数据的一致性。当图形中的数据发生变化时，通知模型层的数据更新，提示表格控件改变，这样表格中的数据会自动同步；同理，当表格中的数据发生变化时，图形中的数据会自动同步。该模式在为程序编写提供便利的同时，也为用户提供了良好的界面体验。

3.4 多样化的报表功能

在电网规划计算功能完成后，用户需要通过在界面上直观看到计算结果来确认其准确性，也常常需要将数据导出下载到本地进行数据的二次加工。为了满足用户对报表的多样化需求，设计开发了用于展示电网规划计算结果的报表功能，包括数据的表格展示、图形展示及导出。通过梳理电网规划工作常用表格形式，将其抽象成报表模板，预先在程序中编制完成对应报表模板。用户在完成电网规划计算后，系统根据预先设置的报表模板自动生成对应报表，提供表格、图形的双重展示功能。由于无法保证报表功能覆盖所有用户对数据的个性化需求，软件设计开发了支持Excel格式的报表导出功能，便于用户将数据导出后进行二次加工。

4 应用实例

含高比例可再生能源的电网规划决策支持软件已通过广东电网、云南电网、南方电网未来年份规划方案算例测试验证，计算结果表明该软件切实可用。

4.1 算例分析

以南方某省级电网P未来某年(Y年)规划方案开展计算，验证分析规划方案在大规模海上风电接入的网架中的薄弱环节，并指导对网架结构和海上风电接入配置的优化规划。

省级电网P在规划年份Y年装机容量为349.25 GW，其中海上风电装机容量30.15 GW，占比8.6%。算例分析的基本输入数据由3个部分组成：网架结构DAT文件、海上风电接入数据、电源规划周运行模拟时序数据。潮流计算参数见表1，海上风电接入数据、电源规划周运行模拟时序数据从高比例可再生能源电力系统电源规划软件读入。

表1 潮流计算参数Tab.1 Power flow parameters

首先，基于时序潮流计算结果查看规划网架存在较大越限可能的线路。典型周的平均负载率和最大负载率排名前15的线路见表2。

表2 平均负载率和最大负载率前15的线路Tab.2 The top fifteen lines with average and maximum load rates

由表2可知，规划网架的平均负载率排序靠前的线路和最大负载率排序靠前的线路是一致的，但是平均负载没有越限的第9至第15条线路，其最大负载率均越限。同时可知，规划网架容易出现过载问题的均为220 kV线路和500 kV高压线路，中低压线路在时序潮流计算下均不会出现过载情况。

然后，基于概率潮流计算结果查看规划网架存在较大越限可能的线路。表3、表4和表5分别列出了电压等级500 kV、220 kV和110 kV线路前10条传输功率波动最大的线路及其相应的信息。可以看出，在输电网层面仅有500 kV和220 kV线路在海上风电接入下会出现线路潮流越限的情况，且220 kV线路潮流越限要比500 kV线路潮流越限严重。

表3 传输功率波动幅值前10的500 kV线路Tab.3 The top ten 500 kV lines with transmission power fluctuation amplitude

表4 传输功率波动幅值前10的220 kV线路Tab.4 The top ten 220 kV lines with transmission power fluctuation amplitude

表5 传输功率波动幅值前10的110 kV线路Tab.5 The top ten 110 kV lines with transmission power fluctuation amplitude

大部分出现潮流越限的线路是海上风电送出线路，说明网架中海上风电送出线路的容量不足以支撑海上风电的最大容量，因此需要对相应的海上风电送出线路进行扩容。此外，220 kV线路TM1潮流越限，该线路未与海上风电节点相连但处在海上风电附近，可以推断该条线路的潮流越限是由于附近的海上风电波动造成的，在进行网架的拓展规划时需要优先考虑对这条线路增设回路，以确保在海上风电波动下该线路不会出现潮流越限。

通过对比时序潮流薄弱线路与概率潮流薄弱线路可知，两者识别出来的线路不同。本软件利用时序潮流计算识别出常规运行情况下的极端场景和薄弱环节，利用概率潮流计算识别出考虑随机性和波动性情况下的薄弱环节，并将两者结合进行潮流校验，充分考虑了大规模海上风电接入的影响。

4.2 软件实例

高比例可再生能源电力系统电源规划软件和含高比例可再生能源的电网规划决策支持软件集成在一起开发，操作界面由3个区域组成，如图4、图5所示。软件界面上方区域为导航窗口，提供数据库选项、电源规划、电网规划、新能源出力模拟、电力系统运行模拟等模块供用户选择。界面左侧区域为方案信息列表树形结构，界面右侧区域为对应的显示窗口，用户点击不同方案或模块的树形节点，界面右侧区域对应刷新显示方案或模块细节信息。下面以随机因素建模模块和概率潮流计算模块的操作界面为例介绍说明。

图4展示了随机因素建模模块界面。图4(a)中提供风电、光伏、储能和可控负荷是否参与计算的复选框，勾选某一类随机因素的复选框，表示该类随机因素参与计算；选中复选框后，在其下方对应的文本框输入对应参数值，设置完成后点击开始计算即可进行随机因素建模计算。计算完成后，随机因素建模计算结果如图4(b)所示。以风电为例，选中风电复选框后，输入Weibull尺度参数、形状参数、切入风速、额定风速、切出风速、风电相关性，计算得到风电等值概率表，表中含有场景分区编号、概率表变量名称、节点名称、概率表类型、功率因数、功率取值、累积概率等。

图4 随机因素建模模块界面Fig.4 Interface of random factor modeling module

图5展示了概率潮流计算模块界面。在图5(a)中，点击左侧方案框选择需要计算的方案，可单选或多选，若多选则同时计算多个方案；点击选择文件按钮或手动填写，获取DSP软件的DAT文件路径后，为用户提供是否考虑相关性单选框、潮流迭代精度文本输入框、潮流计算方法单选框和参数文本输入框，潮流计算方法提供蒙特卡洛模拟、半不变量法、点估计等3种方法，设置完成后点击开始计算即可进行概率潮流计算。计算完成后，概率潮流计算结果如图5(b)所示，提供线路有功功率分布、无功功率分布信息。点击有功功率分布、无功功率分布单选框，输入起始节点、结束节点，设置步长后，点击查询，表格中显示变量取值、累计概率。

图5 概率潮流计算模块界面Fig.5 Interface of probabilistic power flow calculation module

5 结束语

电网规划决策的科学化、自动化是电力系统规划的重要组成部分。由于电力系统逐渐呈现出高比例可再生能源并网特征，传统电网规划决策支持工具暴露出无法有效处理随机性的缺点。在此背景下，设计开发了含高比例可再生能源的电网规划决策支持软件，有效考虑了大规模风光等新能源随机性对电网规划校核计算的影响，弥补了传统软件工具的弱点。该软件具有良好的操作性、可扩展性、可维护性以及人机交互功能，为当下和未来电网规划工作的开展提供了有效的决策支持工具。