含新能源电力系统状态估计研究现状和展望

国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 王佳宁

电能已成为现代社会和经济发展不可或缺的一种重要能源，且随着环保、绿色、低碳理念在社会各行各业的融入和运用，电能的需求量必然也会持续增长。传统的火力发电方式会消耗大量的石化燃料，不但会受到资源的限制，同时也会对环境造成污染。面对这种状况，风力发电、光伏发电等清洁新型发电方式逐渐被整个社会所关注。需注意的是，由于新能源发电的特性与常规火力发电特性存在差异，因此在新能源并网过程中会对大电网的运行稳定性造成一定的影响。

1 含新能源电力系统存在的问题分析

1.1 电压波动和闪变问题

分布式电源在接入电网时容易出现电压波动、闪变等问题的主要原因，是分布式电源的输出功率经常发生波动，而这种波动会引起频率的变化。一般情况下分布式电源和负荷间的距离较接近，主要是低压。且主要影响电压波动的两个因素是分布式电源的有功、无功功率，同时分布式电源出力的直接体现是有功功率。由于分布式电源功率的波动，在其接入大电网后会导致电网电压波动及闪变状况的发生。

光伏发电的能源来自于太阳光，因此光伏发电的功率会被光照情况、温度高低及阴影等因素所影响：首先，其输出功率和光照强度呈正相关关系，随着天气变化而变化。如光照条件变化较强烈，就会引起光伏电池的输出功率产生较明显的波动；其次，如光伏电池的温度较高就会降低工作质量和速率，温度每上升一度、功率就会下降0.35%；最后，要重视阴影对光伏电池特性产生的影响性，甚至只是处于部件上的一个微小阴影也能降低输出功率，如果一个单电池被遮盖了，太阳电池组件的整体输出功率就会直接减少75%左右。

1.2 谐波和间谐波问题

谐波和间谐波问题主要分为两种，电力系统中产生此类问题是铁磁设备过于饱和、电弧设备等以非线性为主要特点的设备所导致的，而分布式发电中出现此类问题主要是由变流器导致的：首先，变流器无论在理想还是非理想状态下其实都会产生谐波问题，而谐波主要来自于直流侧或系统测；其次，间谐波主要因为变流器直流侧在工作时产生了非整数倍的基波频率的波纹分量。

2 含新能源电力系统状态估计主要类型

分布式电源一般指的是小于50MW的小型模块式的电源，从其分布特点来看，多是集中在一些配电网和电力用户的周边。分布式电源最初出现的目的，是为了能够满足周围地区用户的用电需求，从而更好的为其提供电力服务。含分布式电源的电力系统状态估计能够通过各区域间交换少量的数据，如边界节点量测信息、本地状态估计结果，利用上级协调中心或各区域估计中心相互之间直接进行全网的估计协调，使以往电力系统状态估计的难点得以顺畅解决。依据电力系统状态估计计算的结构实施划分，可将当前新能源电力系统状态估计划分成分层式结构与分散式结构两种类型。

2.1 分层式结构

各子区域估计器独立进行本地状态估计，将计算结果及相关数据与上级协调中心进行通信，协调中心进行全网协调后，将结果返回至各子区域估计器，根据相关模型得到最终状态估计结果，或开始下一轮迭代。各子区域估计器分别与协调中心相互连接，共同构成如图1所示的星型通信拓扑。

2.2 分散式结构

各子区域估计器执行本地状态估计，并与相邻子区域估计器进行信息通信，这样就能够实现对全网状态量的协调修正。各相邻子区域估计器相互连接，构成如图2所示的网状通信拓扑。

3 含新能源电力系统状态估计研究现状及未来展望

随着科技不断进步，接入电网中的各类电力设备也在不断更新，光伏发电、电动汽车和电力电子设备等逐渐大量接入电网，这些具有冲击性、非线性的电力负载被越来越广泛地应用，现代电网系统正在发生根本性变化，判定电能质量的各项指标必须越来越精确，这样才能在电力系统不断更新的条件下保证电网供电可靠安全，电力系统的供电质量才能在科技进步的压力下持续地改进提升。

在实际运用中，用来评估电能质量的指标有电压、波形畸变率、频率等参数。但近年来各种各样的新型智能设备接入电网，在造成系统内非线性负载数量巨增的同时，还导致电网中谐波的数目和类型也在持续增加，演变出更加严重的谐波污染问题，电力系统的电能质量水平大面积地受到影响，谐波污染已成为一个亟待攻克的难题。正因如此，含新能源电力系统状态估计将面临全新的挑战。国内外专家和学者对含新能源电力系统的状态估计进行了非常多的研究，也取得了一些成果。

1989年Heydt指出HSE的数学模型是结合电压量测方程和电流量测方程构成的，其中使用相量测量装置对电力系统中的电流和电压进行测量。在原始导纳矩阵和网络配置已给定、状态变量已知的情况下，可计算出测量线路中全部非量测点处的线路谐波电流、支路谐波电流和注入谐波电流，并由此确定电力系统中的谐波潮流，进而通过计算确定电力系统状态；1994年Fan等人提出了HSE算法的基本模型，并通过改进算法提高了谐波估计精度。但这种算法需对进行估计的电力系统中所有节点数据及状态进行监测，增加了系统矩阵的维数和计算量，监测过程中需要的设备投资也巨大。

2006年Ma等人提出了一种基于卡尔曼滤波（kalman filter，KF）的含新能源电力系统谐波量测设备最优配置和动态估计方法。该方法是动态的，具有识别、分析和跟踪每次谐波电流注入的能力，不需要冗余的谐波量测。同年Du等人利用关联矩阵对连续谐波进行状态估计，大大减少了未知状态量的数目，估计结果的可信度也随之增大；2010年Matair等人首次提出使用奇异值分解法对谐波状态估计方程进行计算求解，这种算法依然可得到有效的最小二乘解。实验结果表明这种算法降低了对测量的冗余度的要求，同时也降低了测量和计算过程的难度。

2014年吴笃贵等人提出了一种用于HSE的分层算法，极大程度地降低了求解过程的运算量。同年Yu等人在Matair的研究基础上进行扩展，先运用零空间向量来判断系统的可观性，再采用优化量测配置实现全局可观。2015年Yu等人又提出了一种基于KF的算法，用于谐波状态估计。在噪声协方差矩阵的状态发生变化时，由于卡尔曼滤波器有比较好的自适应性，这种方法够迅速捕捉到电力系统的状态变化情况，但使用该方法时，不确定因素影响会导致估计精确度出现比较大的偏差。

2017年Liao等人把HSE问题进行转化，使之变为数据最大稀疏性方面的问题。这种方法使谐波状态估计难度降低，监测过程中的设备投资量大大减少，解决了电力系统中谐波量测量过少时、最小二乘法不能用于谐波状态估计的问题。

2018年Gursoy等人利用乔累斯基（Cholesky）算法计算量小、速度快的优点，对系统可观性进行判断，谐波状态估计算法的适用性大为提高。同年汪瑶等人考虑到估计方程中HRHT1是对称正定矩阵，采用平方根法进行分解，大大节省了计算时间。2019年Arefi等人借助蒙特卡洛模拟提出了两种改进算法，分别为改进的粒子群算法和改进的蜂群交配算法。由于该些算法存在谐波估计耗时较长的缺点，因此在现实的谐波治理问题中不具有实用性。同年Gursoy等人将独立分量分析算法应用到谐波状态估计中，但这种算法无法保证谐波状态估计的精确度。

2021年赵友国等人提出了基于正交分解的算法，用于电力系统的谐波状态估计。这种算法具有较强的鲁棒性，但目前在大规模电力系统不太适用。同年王艳松等人提出了一个加权算法，得到各种量测装置的配置方案对谐波状态估计误差和电力系统可观性的影响，并总结归纳出影响规律[1]。接着又采用粒子群算法，综合考虑各方面因素，得出谐波状态估计的最优配置方案，避免了依赖历史数据进行谐波状态估计，提高了估计的精确度。

在实际电力系统中，量测值有时会出现离群的误差。为提高算法的抗误差能力，2021年柳翔林等人在考虑数据时延的基础上提出了一种抗差总体最小二乘法。这种处理方式减少了状态变量的数目，估计结果的可信度大大提高。但系统中存在的一些不确定参数往往会导致量测方程、状态方程出现病态[2]。同年牛胜锁等人又提出了一种基于广义岭估计算法的HSE算法，这种算法能改善量测矩阵的奇异性，求解系统病态模型能达到很高的精确度。

2022年王海涛等人对两阶段鲁棒算法进行了优化，并将其应用到新能源电力系统状态估计中，并根据目标函数最小值的寻优，通过枚举法排序，进而确定谐波源所在节点编号[3]；2022年高正男等人提出将枚举法与复值独立分量分析法相结合，并融入变分贝叶斯算法对电力系统状态进行估计，结果表明这种算法牺牲少量的估计结果，但并没有影响整体结果，还提高了估计精度，算法整体的抗误差能力明显比传统算法更佳[4]；2022年臧海祥等人构建了计及时变拓扑的电力系统深度迁移学习模型，借助小波滤波方法，用于谐波源特征提取，这种算法有一定的抗噪能力，能提高存在时变噪声干扰时的状态估计精度[5]。

分布式电源接入电网后在一定程度上会影响电网运行的稳定性，因此怎样有效确保状态估计的可靠性是今后研究的关键所在。目前我国电力市场正处于关键的改革阶段，各个区域的电网调度中心基于区域供用电质量的考量，必然会使行业之间的竞争更加激烈，所以对区域内电力系统运行状态相关数据的采集、分析、存储和利用也正在变得越来越关键。

与此同时，伴随着我国新能源产业的高速发展，分布式电源发电量占比不断增长，这必然会导致状态估计过程中数据采集样本数量与难度的增加，在今后的研究中，研究人员必须要重视对电网运维数据采集、数据存储、数据处理等方面的研究。另外，数据规模的增长必然给数据的传输、交互提出了新的挑战，在将来，如何有效降低电力系统采集数据的传输和通信成本，也必然是行业研究的热点。

4 结语

目前关于含新能源电力系统状态估计方面的研究依旧处于起步阶段，但随着新能源发电产业的快速发展，相关研究数量和成果不断涌现，为新能源发电产业的发展奠定了良好的基础。与此同时，相关研究的开展还有助于促进分布式发电系统更加充分的融入自动控制技术、先进的材料和设备工艺等，充分展现现代化技术、设备的优势，对于整个新能源行业的健康发展发挥着重要的作用。