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基于系统动力学模型的新型电力系统涉网安全机制研究

2022-02-24邵冲张柏林甄文喜刘海伟李津

新型工业化 2022年12期
关键词:动力学调度因素

邵冲,张柏林,甄文喜,刘海伟,李津

1.国网甘肃省电力公司,甘肃兰州,730030;2.国网甘肃省电力公司电力科学研究院,甘肃兰州,730030

0 引言

在“碳达峰,碳中和”背景下,各省市积极出台节能减排等相关政策,开始在新能源领域谋篇布局。山西省提出了风电、光电制造业三年计划;浙江省、山东省发布的全省能源指导意见指出,要降低煤电比例[1];甘肃省出台的《甘肃省“十四五”能源发展规划》指出,甘肃要结合自身资源与区域优势,加快构建以风、光等新能源为主体的新型电力系统。随着新能源渗透率不断提升,电网系统结构愈加复杂,系统特性逐渐改变且日趋复杂。大规模的新能源并网将使场站层级多、通信不规范、设备协调控制难度大、功率响应慢等问题更加突出,对新型电力系统涉网安全管理带来巨大挑战。近年来,英国[2]、澳大利亚[3]、美国[4]、欧洲[5]等国家和地区的新型电力系统,都曾发生过严重的涉网安全事故。

近年来,部分学者已对新型电力系统的涉网安全问题展开研究,并取得了一些成果。孙建波等从新能源接入角度,分析了电网涉网安全情况[6];刘晓欣采用模糊层次聚类法,从电网的结构、运行、技术和极端环境四个方面,对地区电网的涉网安全状况进行了综合评价[7]。崔明建等提出了一种多层次灰色面积关联分析法,以评价电网安全[8]。也有部分学者研究了新型电力系统的架构与建设、建设安全管理和信息安全问题[9-11]。但是以上研究缺少对新型电力系统涉网安全问题的系统分析,更是忽略了不同影响因素间的相互关系。因此,本文在全面梳理和归纳,新型电力系统涉网安全影响因素的基础上,通过系统动力学模型,探究不同影响因素间的相互关系,仿真不同因素对新型电力系统涉网安全水平的影响;并基于仿真结果,为有效提升新型电力系统涉网安全水平,提出针对性建议。

1 涉网安全风险识别与传导路径分析

新型电力系统涉网安全风险的影响因素众多,不同因素对新型电力系统涉网安全水平的影响各不相同。在进行系统动力学仿真之前,本文首先结合新型电力系统的特点,对涉网安全风险的影响因素进行识别;然后,分析新型电力系统涉网安全的风险传导路径。

1.1 风险识别

根据已有文献和专家访谈,本文将风险因素归分为,组织管理风险、网络安全风险、新能源政策变化风险、自然灾害风险、规划设计风险、电源并网风险,以及调度运行风险7类,共识别出风险因素35项,见表1。

表1 新型电力系统涉网安全风险识别结果

1.2 风险传导路径分析

根据已识别出的7类涉网安全风险,通过专家访谈,判断各个风险要素之间的因果关系,构建初始风险传导路径,如图1所示。

图1 新型电力系统涉网安全风险传导路径

为度量风险因素之间的因果关系,本文结合识别出的35项风险指标,采用李可特5点量表形式,设计调查问卷,并通过网络发放。共回收问卷546份,其中有效问卷493份,有效回收率达90.3%。调查对象分别来自,电力调度中心、供电公司、风电场、光伏电站、安全监察部门、住建部、运维部和电科院等。上述人员均参与过电力系统的涉网管理工作,从而保证问卷数据的可信度。

首先,对收集到的问卷进行信度和效度分析。其中,各个风险指标的因子荷载值均大于0.5,Cronbach'sα系数均大于0.8,说明问卷具有较高的信度和效度。然后,基于变量间的假设关系,构建新型电力系统涉网安全风险传导路径的结构方程模型,并利用AMOS软件,验证所提出的风险传导路径假设。统计结果显示,变量间的假设关系均显著(p值均小于0.05)模型的拟合指标均在可接受范围内,即本文所提出的风险传导路径假设成立,路径系数如表2所示。

2 系统动力学模型构建

2.1 模型基本描述

系统动力学模型的主要步骤为:第一,对系统进行模型化处理,对一些轻微影响目标的因素,以及难以界定的条件进行假设;第二,根据系统影响因素体系,构建系统动力学因果关系图;第三,确定变量集,构建系统动力学流图;第四,根据变量定义和变量方程式,对模型进行检验和仿真。

2.2 基本假设

假设1:除本文所识别出来的影响因素外,不考虑其他影响因素的作用。新型电力系统涉网安全水平的影响因素繁多,有些影响因素甚至无法被有效界定,故研究范围限于电源、电网、人员、制度四个主体。

假设2:在研究周期内,影响因素的作用方向(正向或负向)不随时间改变。

假设3:不考虑突发情况的影响。在影响电力系统涉网安全的因素中,有些因素过于偶然,本研究只涉及常见因素。

2.3 系统动力学因果图

根据新型电力系统涉网安全影响因素间的相关关系,通过Vensim软件,构建新型电力系统涉网安全的系统动力学因果图,如图2所示。从图2可看出,各类风险因素之间,有着明确的正向或负向关系。如随着组织管理投入的增加,电网调度决策水平、各级调度协调运作能力、涉网安全制度规范性等均会有所提升,进而实现组织管理能力的整体提升。此外,根据前文所确定的风险传导路径,组织管理能力的提升,会在一定程度上提升其规划设计和调度运行能力,最终实现涉网安全水平的提升。

图2 新型电力系统涉网安全的系统动力学因果图

由图2不难发现,新型电力系统涉网安全系统存在两类反馈:

一是通过改变涉网安全投入,影响涉网安全主体如电源、电网、环境的投入分配,导致各个影响因素发生改变,最终影响涉网安全水平。其中的路径主要有:①网安全投入→网络安全投入→网络安全→调度运行→涉网安全水平;②涉网安全投入→调度运行投入→调度运行→涉网安全水平;③涉网安全投入→电源并网投入→电源并网性能→涉网安全水平;④涉网安全投入→组织管理投入→组织管理→调度运行→涉网安全水平;⑤涉网安全投入/组织管理投入/组织管理→电源并网性能→涉网安全水平;⑥涉网安全投入→组织管理投入→组织管理→规划设计→涉网安全水平;⑦涉网安全投入→规划设计投入→规划设计→涉网安全水平。

二是各个主反馈间的影响因素相互关联,从而形成更复杂的系统路径:①涉网安全投入→电源并网投入→电源并网性能→调度运行→涉网安全水平;②涉网安全投入→组织管理投入→组织管理→电源并网性能→调度运行→涉网安全水平;③自然灾害→规划设计→涉网安全水平;④新能源政策变化→组织管理→规划设计→涉网安全水平;⑤新能源政策变化→组织管理→电源并网性能→涉网安全水平;⑥新能源政策变化→组织管理→电源并网性能→调度运行→涉网安全水平。

2.4 系统动力学方程

根据新型电力系统涉网安全管理的系统动力学因果图,以及各风险因素间的影响关系,构建如下系统动力学方程。需要说明的是,在系统动力学方程中,不同因素的权重,均是通过对其路径系数进行标准化得到的。

2.5 系统动力学流图

基于新型电力系统涉网安全的系统动力学因果图、风险因素间的相关关系,以及系统动力学方程,构建系统动力学流图。如图3所示,新型电力系统涉网安全系统的系统动力学流图,反映的是涉网安全投入,如何通过多层作用路径,影响系统涉网安全水平。

图3 新型电力系统涉网安全系统动力学流图

2.6 仿真结果与分析

考虑到硬件设施建设的延迟效应、新能源政策的影响增强性,以及自然灾害的不确定性等因素。在仿真过程中,本文分别利用Vensim软件中的一阶延迟函数、跃迁函数、斜坡函数和随机函数,模拟上述因素对涉网安全水平的影响。本文共仿真了三种不同资金投入方式下(Plan A、Plan B和Plan C),涉网安全水平的变化情况。需要说明的是,三种投资方式下的涉网安全总投入相同;不同的是,Plan A下每个月的投入水平递减,Plan B下每个月的投入水平相同,Plan C下每个月的投入水平递增。所有投入方式下的仿真时间间隔均为一个月,仿真周期均为200个月,仿真结果见图4。

据图4,可以发现新型电力系统涉网安全管理,呈现出如下特点:

图4 甘肃新型电力系统涉网安全系统动力学仿真结果

(1)由于网络安全水平、组织管理能力、调度运行水平的提升,不需要太多的硬件设施建设支持,故上述三方面对于涉网安全投入最敏感,但当其提升到一定水平之后增速变缓。规划设计水平,主要受自然灾害和新能源政策等不可控因素的影响,在整个仿真过程中,涉网安全投入对其影响的强度基本不变。

(2)电网并网性能提升,需要新能源和常规发电机组等硬件设备,在频率耐受能力、无功调节能力、低/高电压穿越能力,以及能源保障等方面提供支持。这些环节所涉及的硬件或基础设施建设较多,而且建设周期长。因此,并网性能投入在前期效果不明显,但当投入积累到一定程度后,其能力提升程度快速增加。

(3)涉网安全投入与涉网安全水平提升呈正相关。在涉网安全投入总量不变的情况下,投入方式不同虽然会导致,不同时期的涉网安全提升水平差异明显,但最终涉网安全水平提升的总量不变。

3 结论

本文首先识别出新型电力系统涉网安全的影响因素,然后分析其风险传导路径,进而建立系统动力学因果图,并基于不同影响因素间的路径系数,构建系统动力学流图、进行系统动力学仿真,最终得到以下结论:

(1)在前期,网络安全水平、组织管理能力、调度运行水平,对涉网安全投入较为敏感。在中后期,电源并网性能对涉网安全投入的反应程度较大。因此,在前期可加大对网络安全水平、组织管理能力、调度运行水平的投入,以在短时间内,实现涉网安全水平的快速提升。当网络安全水平、组织管理能力、调度运行水平达到一定程度后,落后的硬件设施就会制约系统涉网安全水平的进一步提升。此时,管理者须加大对与电源并网相关的硬件设施的投入,从而突破瓶颈,实现系统涉网安全水平的持续提升。

(2)规划设计水平受自然灾害和新能源政策的直接影响,提升自然灾害预测精度和对政策变化的灵敏度,可以显著提高电网的规划设计水平,进而提高涉网安全水平。

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