面向实时安全分析的智能配电系统元件建模

肖 峻，李承晋，焦 衡

（智能电网教育部重点实验室（天津大学），天津市 300072）

0 引言

智能配电系统包含分布式发电（distributed generation，DG）、储能系统（energy storage system，ESS）、需求响应（demand response，DR）、微电网（microgrid，MG）、智 能 软 开 关（soft open point，SOP）等新元件［1］。系统潮流由单向变为双向［2］，系统功能由单纯供电变为供电和DG 消纳［3-4］，且系统中可控资源更丰富，由负荷刚性用电和DG 被动限制变为负荷柔性用电［5-6］和DG 主动管理［7-8］等。配电网的安全分析方法面临新的挑战。

安全分析是配电网分析的基本内容［9］，相关研究也包括建立在N-1 安全准则上的配电网安全域［10］和供电能力［11］研究。考虑智能配电系统新元件后，该领域已取得一定成果。文献［4］提出一种集合的方法评估间歇性DG 的不确定性可接受边界。文献［2］考虑双向潮流，建立了含DG 有源配电网的全象限安全域。文献［12］刻画了配电网DG 在不同控制策略下的注入可行域。文献［13］提出一种计及N-1 安全的配电网与分布式储能联合规划方法，考虑了储能充放电支持配电网转供。文献［14］研究了计及双向能量交换型负荷的配电网最大供电能力。文献［15］建立了含SOP 柔性配电网的N-0 安全域模型，分析了SOP 的功率灵活传输能力对安全域的作用。上述研究仅考虑了单一类型新元件的影响。

最新的安全分析研究开始同时考虑多种新元件。文献［16］严格证明了含DG、ESS、主动负荷等多种分布式能源的配电系统安全域的存在性。文献［17］建立了计及DG 和DR 的配电系统安全域，并综合分析二者的作用机理。文献［18］提出主动配电网静态安全分析方法，考虑负荷与风光DG、ESS 形成孤岛及平移负荷等主动管理，但未考虑可控DG、ESS 的产权归属等，建模时可能会引起某个节点是用户需求还是调控措施的误判［19］。文献［19］建立了含ESS 有源配电网的N-0 安全域模型，计及了ESS 的接入电压等级与产权归属，考虑了ESS 与负荷DR、DG 主动管理的配合。分析已有文献（详见附录A）可知，现有智能配电系统安全分析研究计及的新元件多为1～2 种，最多3 种，尚无计及完整新元件的配电网安全分析的文献报道。

为此，本文对含完整新元件的智能配电系统开展安全性研究。考虑到新元件在网络拓扑上主要体现为接入中压侧的注入或流出节点，因此建立各新元件的节点模型。本文计及了DG、ESS、DR、MG、SOP 这5 类新元件，同时计及线路、负荷、网络开关等传统元件。模型考虑了各类元件在中低压侧的不同组合，区分间歇性DG 和可控DG，考虑了ESS 的产权以及是否允许倒送的调度规则。

在安全性建模中，新元件的调节能力是一个关键因素，现有研究分析了单一或几个新元件的功率可调节特性［14-15，17-19］，但尚未从对配电网整体安全性贡献的角度统一不同元件的可调节特性。本文将其统一为安全服务能力（security service capability，SSC），提出了基于SSC 的安全分析新方法。SSC反映了各类新元件体现在配电网侧可服务于配电网安全性的实时功率调节能力。最后，通过算例验证了模型与方法的有效性。

1 基于SSC 的安全分析方法

1.1 边界条件

本文以城市中压（10 kV）配电网为研究对象，计及低压侧负荷、DG 和储能等的接入，馈线中各新元件具有数据采集与通信能力。实际中配电网与上级电网连接，稳定性问题一般在上级220 kV 以上主网或输电网中考虑。本文主要针对N-0 和N-1安全下的静态安全，考虑正常运行和单一元件退出后的元件容量过载和节点电压越限。

本文规定节点流出功率为正、注入功率为负。

1.2 安全问题

定义安全问题为主变压器馈线等容量越限、节点电压越限等威胁配电网安全运行的事故，记为χ。

定义安全事件为引起安全问题的预想事件。其中，N-0 安全事件包括负荷大幅变化和DG 出力剧烈波动等；N-1 安全事件包括主变压器N-1 和馈线N-1 等。

1.3 安全需求

安全事件后出现安全问题，系统产生安全需求。定义安全需求为配电网为保持安全运行对中压侧节点提出的功率调节要求，相关定义如下：

1）安全需求方向

安全需求方向是指配电网需要中压侧节点功率调节的方向，包括减小流出功率、减小注入功率、增大流出功率、增大注入功率4 个方向。

不同运行场景下，配电网的安全需求方向不同，应分别分析。按照支路的功率方向，划分供电、倒送两种运行场景。供电场景下发生安全事件，将出现或接近正向容量越界和电压越下限，安全需求方向为减小流出、增大注入；倒送场景下发生安全事件，将出现或接近反向容量越界和电压越上限，安全需求方向为减小注入、增大流出。

对于一回馈线，若馈线出口为正向潮流，则认为馈线整体处于供电场景；反之馈线整体处于倒送场景。需要指出的是，实际中也存在整体和局部运行场景不一致的情况：整体供电场景下某些局部倒送，整体倒送场景下某些局部正向供电。当整体和局部的运行场景不一致时，应按各局部的场景来分析安全需求方向。

2）安全需求量

安全需求量是指配电网为恢复安全，所有与当前安全问题相关的中压侧节点按安全需求方向，相对当前状态的功率调节总量。安全问题χ的安全需求量记为Δ。

安全需求量的精确值需通过潮流计算迭代逼近求得，工程实际中可估算。例如，馈线过载了ΔS的功率，可按式（1）估算安全需求量：

式中：r为网损率；M为裕度系数。

式（1）的物理意义是，过载馈线潮流恢复正常所需减少的量，且留有一定裕度。

3）安全需求时间

安全需求时间是指配电网需要中压侧节点功率调节并需维持的最短时间，记为ΔTS。用户需求响应、储能等需要用到安全需求时间。

1.4 安全服务

安全问题发生后，需要配电系统提供安全服务以满足安全需求。应优先考虑倒闸操作等传统安全措施，当其不能完全满足安全需求时，再调动可控DG、储能等各类灵活资源提供安全服务。

灵活资源的安全服务是指中压侧节点接受配电网调度或签署了协议，从而做出有利于安全运行的功率调节。文献［19］定义了分布式储能的SSC，本文进一步定义的SSC 是当前时刻按安全需求方向，节点、馈线和整个配电网的最大功率调节量。

SSC 有6 个 相 关 定 义。定 义1、2、3 分 别 为 节点、馈线、全网3 个层级的SSC，为调度员提供SSC在全网不同层级的分布，它们与运行时的安全问题无关。而针对某个具体安全问题，实际能起作用的SSC 定义为可用SSC，即定义4。此外，定义5 和定义6 是2 个与SSC 相关的重要数据，即服务后功率和服务后功率极值。

1）定义1：节点SSC

节点SSC 是指中压侧节点按安全需求方向，在当前功率基础上所能做的最大功率调节量。

t时刻节点i的SSC 记为Ci(t)，如式（2）所示。

式中：Si(t)为节点i在t时刻的功率；Slimi(t')为节点i在t时刻安全服务后t'时刻能达到的功率极值。

从上述定义和计算公式可知，Ci(t)具有以下特征：Ci(t)是一个非负数，为0 表示该节点不参加或不能提供安全服务；Ci(t)由节点实时运行状态决定，计算Ci(t)无须对节点功率预测，也不受预测中可再生能源、负荷不确定性和随机性等的影响；Ci(t)不是固定的，而是实时变化的。原因主要有以下3 点：（a）受安全需求方向影响，只有符合需求方向的功率调节才是SSC，而安全需求方向与运行场景有关；（b）受用户需求响应影响，用户需求响应与协议、用户响应意愿和实时电价等有关[20-22]；（c）受储能的荷电状态（state of charge,SOC）状态影响，储能的SOC 是时变的[19]。

2）定义2：馈线SSC

馈线SSC 是指馈线上所有节点的SSC 之和。

t时 刻 馈 线Fi的SSC 记 为CFi(t)。

式中：j∈Fi表示节点j在馈线Fi上。

3）定义3：全网SSC

全网SSC 是指配电网中所有馈线的SSC 之和。

t时刻配电网的SSC 记为CDN(t)。

式中：Fi∈DN表示馈线Fi包含于所研究配电网DN。

其中，馈线与其各节点SSC 的关系、全网与其各馈线SSC 的关系，严格意义上由潮流计算确定。本文从实用角度出发，将其简化定义为线性求和，便于运行人员实际使用。本文方法所得结果与潮流计算所得结果误差较小，算例结果对比详见附录B表B1。

4）定义4：可用SSC

若中压侧节点i按安全需求方向调节功率后，对安全问题χ有改善，则称节点i与安全问题χ相关。与安全问题χ相关节点的集合记为ΧN。

可用SSC 是指配电网中所有与安全问题χ相关的节点SSC 之和。t时刻，对安全问题χ的可用SSC记为Cχ(t)：

式中：i∈XN表示节点i与安全问题χ相关。

5）定义5：安全服务后功率

安全服务后功率是指中压侧节点在安全服务后t'时刻的视在功率，节点i安全服务后功率记为Si(t')，其功率范围计算如式（6）所示。

供电场景下，安全需求方向为减小流出、增大注入，服务后功率能从Si(t)减小直至Ci(t)完全发挥；倒送场景下，安全需求方向为减小注入、增大流出，服务后功率能从Si(t)增大直至Ci(t)完全发挥。

6）定义6：服务后功率极值

服务后功率极值是指中压侧节点在t时刻安全服务后t'时刻能达到的功率极值，即式（2）的(t')。

1.5 安全分析

配电网安全分析比优化调度能获得更多的安全信息。优化调度一般在N-0 约束内寻找最优解；而安全分析通常计及N-0 和N-1 约束，对预想安全事件进行扫描分析，评估运行点的安全水平，获得越界量、越界元件及运行点到安全边界的距离（安全或不安全的程度）［23］，以便采取预防性控制措施。运行点是能反映当前配电系统安全状态的独立变量向量［10，17，19］，t时刻的运行点记为W(t)。

本文在SSC 和元件模型基础上，考虑各类新元件提出了新的安全分析方法。方法原始数据包括：1）配电网拓扑与线路参数；2）当前时刻的节点功率；3）各元件功率的上下限、功率因数；4）当前时刻需求响应负荷的可削减负荷比例αi和可增长负荷比例βi；5）储能的能量容量、充放电效率、SOC 上下限、当前时刻的SOC；6）安全需求时间。

方法步骤如下：

1）元件建模，重点是利用已知信息实时计算节点SSC。

2）安全需求分析。发生安全事件后，判断配电网是否有安全问题χ。确定安全需求方向，估算安全需求量Δ。

3）SSC 与安全需求量匹配。先采用安全问题χ所在馈线的SSC 估算。馈线SSC 大于安全需求量Δ，馈线上的灵活资源安全服务才有可能解决安全问题χ。再进行可用SSC 精算，找出与安全问题χ相关的节点，即确定集合ΧN，得到ΧN内节点SSC。计 算 可 用SSC，即Cχ(t)。比 较Cχ(t) 和Δ，若Cχ(t)≥Δ，则相关节点安全服务能解决安全问题χ；反之不能，需考虑除节点安全服务外的其他措施。

4）生成可选控制方案。对节点i∈ΧN，比较Ci(t)和Δ，若Ci(t)≥Δ，则节点i安全服务能解决χ；若Δ＞Ci(t)＞0，则节点i能缓解χ但不足以解决，需考虑ΧN内的其他节点，或多节点配合解决χ。此时，按尽量减小对用户影响和减少操作数量的原则安排控制方案。

2 智能配电系统的典型结构

本文构造含完整新元件且拓扑结构满足N-1安全的中压配电网简单算例，如图1 所示。图中：间歇性DG 指风机和光伏；“+DR”代表参与需求响应，参与DR 的间歇性DG 出力可削减；可控DG 指燃气轮机、生物质能等，其出力上下可调。图1 算例包含两回馈线，通过SOP 互联。“倒送”节点4、5、12的负荷较小，DG 可倒送；节点2 负荷较大，DG 就地消纳。

图1 含完整新元件的中压配电网简单算例Fig.1 Simple case of medium-voltage distribution network with complete new components

从对配电网安全性贡献的角度，储能分类如下［19］。节点6、14 储能产权归属用户，前者仅作为用户需求而不参与安全服务，后者与配电网签订了安全协议，系统需要时服从调度，参与安全服务；节点7 储能是产权归属配电系统运营商的公共储能，服从调度，参与安全服务；节点11、13 内部也含有储能，前者受微电网内部控制，融入微电网模型中，后者是新能源场站的自配储能，用于平滑DG 出力，融入DG 模型中。

在配电网安全分析中，对各类新元件的建模结果体现为中压侧的节点模型。图1 进行中压侧等效，各节点呈现为流出或注入功率，见附录C 图C1。

3 面向安全分析的元件建模

3.1 安全性角色类型

传统按流出/注入功率划分节点类型不能反映节点在配电网安全中的需求-服务关系，本文将节点在安全性中的角色划分为以下3 种类型：

1）需求型节点（node of demand，ND）是单纯向配电网提出流出/注入功率需求，不提供安全服务的节点，如不参与需求响应的普通负荷和DG 等。此类节点仅作为配电网中的被服务对象。建模应掌握其功率范围。

2）服务型节点（node of service，NS）是能提供安全服务，且安全服务时没有流出/注入功率需求的节点，如公共储能等。此类节点在配电网需要时是安全服务的灵活资源。建模应掌握其SSC。

3）混合型节点（node of mixture，NM）是能提供安全服务，但安全服务时仍存在流出/注入功率需求的节点，如参与需求响应的负荷、间歇性DG 等。此类节点可作为“有条件的”安全服务资源，在配电网需要时可调节功率做出相应让步，但仍存在一定流出/注入功率的需求。建模应掌握其功率范围和SSC。

3.2 安全性角色分析

为建立节点模型，先分析各节点在安全性中的角色、安全服务方式和限制情况。考虑各种元件不同组合、储能产权以及是否允许倒送，生成15 种节点，其分析结果如表1 所示。

表1 智能配电系统元件在安全性中的角色Table 1 Roles of components in security of smart distribution system

表1 中，变电站10 kV 母线的角色是平衡节点，不属于3 类节点中的任何一类，既不提出流出/注入功率的需求，也不接受配电网调度或签署协议参与安全服务，而是自动平衡功率。

表1 最后1 列明确了此节点是否作为运行点变量。将需求型节点和混合型节点的t时刻节点功率归入运行点，反映实时需求；服务型节点功率不作为运行点，但作为运行参数，在建模、计算SSC 和安全分析时也需要。

3.3 元件建模

针对表1 中的元件，建立在配电网安全分析中的数学模型。建模时，需要考虑节点功率上下限，以及节点的安全服务。本文模型的特点和关键在于：为便于配电网安全分析，在反映元件运行机理［24］的基础上，用SSC 来统一描述不同元件可调节特性对配电网安全性的贡献。

模型包括原始模型和等效模型。原始模型是计及中低压的详细模型，体现中低压元件原始的参数和约束；等效模型是等效到中压侧的模型，由原始模型推导得到，完全通过中压侧的等效流出或注入功率来描述。等效模型便于安全分析直接应用。本文以表1 第9 个元件含倒送间歇性DG 的负荷+DR 为例，展示从原始模型到等效模型的完整建模过程。所有元件的建模过程和模型如附录D 所示[25-34]。

含倒送间歇性DG 的负荷+DR 通过需求响应增减负荷、减小DG 出力以提供安全服务。等效到中压侧是一个混合型可调流出/注入节点。

原始模型整体如式（7）—式（18）所示。其中，式（7）—式（10）描述内部负荷、DG 的功率范围；式（11）表示节点净功率大小不超配电变压器容量；式（12）表示存在时刻t功率倒送；式（13）、式（14）为供电场景的安全服务，不能要求间歇性DG 出力增大，只能削减负荷；式（15）—式（18）是倒送场景的安全服务，减小DG 出力，引导负荷增大。供电和倒送场景的公式是“或”的关系。

供电场景：

倒送场景：

可削减负荷比例αi、可增长负荷比例βi应实时计算。根据DR 协议，考虑响应成本、响应收益、未响应惩罚、响应时段电价及用户意愿等因素，可建立以用户总效益最大（或总损失最小）为目标的DR 模型［20-22，26］。计算用户响应量，转换为可削减/增长负荷再与响应前负荷做比值。本文参考文献［20］方法计算αi和βi。

可见，原始模型体现了低压侧元件原始的参数和约束。首先，描述内部负荷；然后，描述内部DG；再考虑容量约束、功率倒送条件；最后，分别描述不同场景的安全服务。

等效模型是流出/注入功率Si，满足式（19）—式（26）。其中，式（19）描述了Si的构成，它不超出配电变压器容量；式（20）、式（21）描述了Si的范围，决定于内部负荷、DG；式（22）表示存在时刻t功率Si倒送；式（23）、式（24）描述供电场景的安全服务，SSC 是可削减负荷全部削减，不能要求DG 增大出力；式（25）、式（26）描述倒送场景的安全服务，SSC是可增长负荷全部增长、DG 减到最小。

供电场景：

倒送场景：

4 算例分析

4.1 算例概况

以图1 算例为例验证本文模型和方法。线路单位阻抗为(0.08+j0.09) Ω/km，各馈线段长度设为1 km，馈线容量取5 MV·A。负荷最小功率、DG 最小出力取0 MV·A。设需求响应负荷4、5、9、11 是可中断负荷［17，20］，可削减负荷比例αi和可增长负荷比例βi见附录E 第E4.1、E5.1、E9.1、E11.1 节。储能能量容量取2 MW·h，功率因数为0.95，充放电效率为0.95，SOC 上、下限分别取100%、25%，安全需求时间ΔTS=1 h。SOP 端口容量取4.50 MV·A，功率因数为1.00。节点基础数据如表2 所示。其中，节点1、8、15、16 没有表中数据。除基础数据，一些节点还需已知典型日01：00—24：00 实时运行数据，详见附录E。

表2 节点基础数据Table 2 Basic data of nodes

4.2 建模过程

本文以具有代表性的节点4 为例给出建模过程，其他节点的建模过程见附录E。

节点4 是含倒送间歇性DG 的负荷+DR。先由式（19）—式（22）计算节点功率上下限为［-1.09，2.50］ MV·A；再分别计算供电场景和倒送场景的SSC。

4.2.1 供电场景

20：00 时刻，运行点为W(t20)，此时节点4 在中压侧体现为1.96 MV·A 的流出功率。供电场景下发生安全事件，配电网对节点4 的安全需求方向是减小流出。

24 h 内节点4 的可削减负荷比例α4见附录E 表E1，20：00 时刻其值等于18.27%。

由式（23）—式（24）计算SSC 如下：

可知，节点4 在t20时刻的SSC 为0.40 MV·A，此时节点4 参与安全服务，中压侧的流出功率最多能从1.96 MV·A 削减到1.56 MV·A。

0.40 MV·A 的SSC 在节点内部实现为需求响应削减负荷；DG 为间歇性，故不能要求其出力增大。

4.2.2 倒送场景

03：00 时刻，运行点为W(t3)，此时节点4 在中压侧体现为0.34 MV·A 的注入功率。倒送场景下发生安全事件，配电网对节点4 的安全需求方向是减小注入。

24 h 内节点4 的可增长负荷比例β4见附录E 表E1，03：00 时刻其值等于29.59%。

由式（25）、式（26）计算SSC 如下：

-0.33 MV·A ≤S4(t'3)≤0.67 MV·A （32）

可知，节点4 在t3时刻的SSC 为1.00 MV·A，此时，节点4 参与安全服务，中压侧功率最多能从0.33 MV·A 的注入减少并变为0.67 MV·A 的流出。

1.00 MV·A 的SSC 在节点4 内部实现为DG 出力减小直至0 MV·A，需求响应增大负荷。

4.2.3 结果汇总

24 h 节点4 的SSC 如表3 所示。由表3 可以看出：1）不同场景有不同的安全需求方向和安全服务方式，05：00—24：00 供电场景的安全服务是减小流出功率，其中，05：00 由流出功率转为注入，01：00—04：00 倒送场景的安全服务是减小注入功率转为流出；2）节点的SSC 是时变的，节点4 的SSC 在供电场景下在0.27～0.44 MV·A 范围内变化，倒送场景下在0.81～1.00 MV·A 范围内变化。

表3 24 h 节点4 能提供的安全服务Table 3 Security services provided by node 4 in 24 hours

决定SSC 大小的机理在不同场景下不同。供电场景下，根据式（27），节点4 的SSC 来自需求响应削减负荷。因此，可削减负荷比例α4和原负荷越大，SSC 越大。倒送场景下，根据式（30），SSC 来自DG 减小到0 和需求响应增大负荷。因此，原DG 出力越大，可增长负荷比例β4和原负荷越大，SSC越大。

综上，在安全分析中，节点4 中压侧等效模型是流出/注入功率S4，它满足：1）节点功率上下限，即-1.09 MV·A ≤S4≤2.50 MV·A；2）安全服务时，节点4 的实时SSC 以及服务前后的功率变化范围如图2 所示。

图2 节点4 的SSC 及服务前后功率变化范围Fig.2 SSC and power change range before and after services of node 4

4.3 建模结果

首先汇总各节点中压侧等效模型，SSC 是模型中最重要的结果，故详细分析节点SSC，并进一步得到馈线SSC 和全网SSC。

4.3.1 模型汇总

算例各节点的等效模型汇总如表4 所示。表4汇总了配电网中各类元件或元件组合的安全分析模型，本文的模型具有以下特点：

表4 算例的元件模型结果汇总Table 4 Summary of component model results for case

1）划分了不同的安全性角色；

2）描述了元件正常运行时配电网的“感受”，可呈现为负荷、DG 或储能，SOP 的2 个端口呈现为2 个储能节点；

3）描述了服务型、混合型节点在安全服务时配电网的“感受”，可呈现为负荷削减、DG 出力增大或储能增大/减小充/放电；

4）SSC 量化了安全服务，是模型中最重要数据，以下详细分析。

4.3.2 SSC

在配电网运行中实时计算节点SSC、馈线SSC和全网SSC。

1）节点SSC

本文给出节点4 的24 h 的SSC，如图3 所示。其他节点SSC 见附录F。

图3 24 h 节点4 的SSCFig.3 SSC of node 4 in 24 hours

由图3 可见，节点SSC 实时变化。在倒送场景、供电场景下相差较大，原因是不同场景安全服务方式不同。本文还分析了SOP 端口的SSC。对比它们的SSC 与互联馈线的负荷裕度数据，部分时刻数据如表5 所示。

表5 SOP 端口SSC 和互联馈线的负荷裕度对比Table 5 Comparison between SSC of SOP port and load margins of interconnection feeder

由表5 可知，各时刻SOP 两个端口的SSC 均等于互联馈线的负荷裕度。特别地，20：00 时刻，馈线F1过载，负荷裕度为负，F2不能通过SOP 从互联馈线F1获得功率支援，对应的C16为0 MV·A。可见，SOP 端口SSC 来自互联馈线的负荷裕度。

2）馈线SSC

由式（3）计算馈线F1和F2的SSC。24 h 内，CF1∈[2.85，7.11] MV·A，CF2∈[1.35，7.56] MV·A，实时变化如图4 所示。通过图4，调度人员能够直观地掌握各馈线实时的SSC。

图4 馈线SSCFig.4 Feeder SSC

3）全网SSC

由 式（4） 计 算 全 网 SSC。 24 h 内 ，CDN∈[4.63，13.71] MV·A，实 时 变 化 见 附 录G 图G1。通过图G1，调度人员能够直观地掌握该配电网整体的SSC。

4.4 安全分析

基于4.3 节所得各节点模型，对算例进行安全分析，验证模型的正确性和便利性。本文以供电场景22：00 时刻为例。

4.4.1 运行点数据及安全事件

运 行 点W(t22)=[S2，…，S6，S9，…，S13]=[1.82，-0.90，1.37，1.37，0.41，1.82，-0.82，1.37，1.37，-0.43] MV·A。该时刻各节点SSC 已实时计算得到，标注在图5 上。图中：黑色正体数字为节点中压侧功率，红色数字为节点SSC，单位为MV·A。

图5 运行点W (t22)以及故障位置Fig.5 Operation point W (t22) and fault location

安全事件是F1，4发生故障，下游经SOP 由F2转带。以下按1.5 节步骤进行安全分析。

4.4.2 安全需求分析

安全问题χ是N-1 转带后F2出口容量越限ΔS=0.09 MV·A。由于是供电场景下容量越限，故安全需求方向为减小流出、增大注入。网损率r取2%，裕度系数M取1.05，由式（1）计算安全需求量Δ=M(1 +r)ΔS= 1.05 × 1.02 × 0.09 ≈0.10 MV·A。

4.4.3 SSC 与安全需求量匹配

首先，先用馈线SSC 估算。22：00 时χ相关馈线F1和F2的SSC 在安全事件发生前已由式（3）实时计算得到，分别为3.29 MV·A 和2.59 MV·A。累加这两回馈线的SSC，得到5.88 MV·A。N-1 转带后SOP 所有端口均在一回馈线的供电区域内，根据附录D 第D15 节 所 述SOP 模 型 特 点，SOP 端 口SSC为0。因此，在5.88 MV·A 基础上扣除SOP 的SSC后得到2.35 MV·A，其大于安全需求量0.10 MV·A，得出结论：馈线F1、F2的安全服务有可能解决安全问题χ。

其次，精算可用SSC，即Cχ(t22)。考虑安全问题χ的位置，找出与之相关的节点。N—1 转带后，F2出 口 下 游 的 节 点 与χ相 关，即XN={N9，N10，N11，N12，N13，N14，N7，N6，N5}。由 式（5）计算χ的可用SSC，即Cχ(t22)为1.97 MV·A，比估算结果2.35 MV·A 少了0.38 MV·A，原因是估算中没有计及节点4 不能参与转带。因此，Cχ(t22)≥ΔSdχ，得出结论如下：节点5 至7、节点9 至14 安全服务能解决安全问题χ。

4.4.4 生成安全服务控制方案

XN中节点6、12 是需求型节点，SSC 为0，不参与安全服务。考虑混合型节点5、9、10、11、13 和服务型节点7、14，生成可选控制方案：

方案1：C5(t22)=1.11 MV·A ≥Δ。令节点5的流出功率从1.37 MV·A 减小到1.27 MV·A，发挥其SSC 的9.01%，可消除馈线F2出口的容量越限。

方案2：C9(t22)=0.27 MV·A ≥Δ。令节点9的流出功率从1.82 MV·A 减小到1.72 MV·A，发挥其SSC 的37.04%，可消除馈线F2出口的容量越限。

方 案3：C11(t22)=0.39 MV·A ≥Δ。令 节 点11 的流出功率从1.37 MV·A 减小到1.27 MV·A，发挥其SSC 的25.64%，可消除馈线F2出口的容量越限。

方 案4：C14(t20)=0.16 MV·A ≥Δ。令 节 点14 的注入功率从0.11 MV·A 增大到0.21 MV·A，发挥其SSC 的62.5%，可消除馈线F2出口的容量越限。

采取上述任何一个方案后，系统都将回到安全状态，因此W(t22)的N-1 安全性结果是安全的。

按尽量减小对用户影响和减少操作数量的原则安排控制方案。方案1、2、3 中混合型节点5 是含DG 的需求响应负荷，节点9 是需求响应负荷，节点11 是微电网，安全服务以限制负荷或DG 为代价；方案4 中服务型节点14 是储能，安全服务不影响用户，故优先考虑方案4。

需要指出，上述情况中单一灵活资源参与安全服务即可解决安全问题；若馈线过载更严重，需安排多个节点不同类型灵活资源安全服务，优先次序仍可采用对用户影响最小和减少操作数量的原则。此外，在目前中国配电网运行的大多数场景下，传统调度措施就能解决安全问题，无需灵活资源参与。需要灵活资源提供安全服务的场景是夏季冬季高峰负荷局部重载的配电网发生N-1 后。

4.5 与现有方法比较

传统安全方法主要考虑N-1 后的开关操作，一些研究也考虑了智能电网新元件［18］。现有方法［18］对W(t22)安全分析也得到相同结果，其过程如下：

F1，4发 生N-1 后，下 游 经SOP 由 馈 线F2转 带，F2出口发生0.09 MV·A 的容量越限。考虑下游节点功率的调节，节点6、12、15、16 功率不可调节，故只考虑节点5、7、9、10、11、13、14。

对节点5，需减小流出功率。首先，依据需求响应协议、用户响应意愿、实时电价等负荷响应约束计算可削减负荷［20］为0.38 MV·A；然后，计算可控DG出力能上调0.73 MV·A，见附录H 第H1 节。共可减少流出功率1.11 MV·A，大于0.09 MV·A。因此，节点5 作用能消除F2出口容量越限。

对节点7，需增大注入功率。依据储能功率约束、SOC 约束计算公共储能最多能增大放电功率0.04 MV·A［19］，见附录H第H2节，该值小于0.09 MV·A，故节点7 作用不能消除馈线F2出口容量越限。

对节点9，需减小流出功率。与节点5 相同，计算可削减负荷［20］为0.27 MV·A，见附录H 第H3 节。该值大于0.09 MV·A。因此，节点9 作用能消除馈线F2出口容量越限。

对节点10、13，需增大注入功率，但间歇性DG出力不可向上调节。因此，节点10、13 不起作用。

对节点11，需减小流出功率。首先，与节点5 相同，计算可削减负荷［20］为0.38 MV·A；然后，与节点7 相同，计算储能最多能增大放电功率0.01 MV·A，见附录H 第H4 节，共可减少流出功率0.39 MV·A，大于0.09 MV·A。因此，节点11 作用能消除F2出口容量越限。

对节点14，需增大注入功率。与节点7 相同，计算储能最多能增大放电功率0.16 MV·A，见附录H第H5 节，大于0.09 MV·A。因此，节点14 作用能消除馈线F2出口容量越限。

与上述过程对比，本文方法具有如下优势：

1）更简单。由于节点模型实时计算SSC，在发生安全事件前已预先得到了节点SSC，将其汇总后与安全需求量比较就能判断能否解决安全问题。而现有方法未得到SSC，对各节点都需详细计算（如节点4 需要临时用需求响应模型计算）才能做出判断。

2）本文方法实时掌握SSC，当安全问题发生时，立刻利用SSC 进行安全分析，更为方便快速。

3）更利于协调优化不同类型灵活资源。已知节点的安全性角色和节点SSC 后，为组合优化灵活资源参与安全服务提供了关键数据。

需要指出，本文也需要现有方法对各节点的仿真计算过程，只是放到SSC 计算中提前得到并存储在节点模型中，运行时安全分析可直接采用。

5 结语

智能配电系统包含分布式发电、储能、需求响应、微电网、SOP 等新元件。本文较全面和系统地建立了安全分析的元件模型，并提出了新的安全分析方法。本文主要贡献如下：

1）提出了配电系统SSC 的概念及基于SSC 的安全分析新方法。SSC 定义包括节点、馈线、全网层面以及面向具体安全问题的可用SSC。

2）提出了各类元件不同组合下的中压侧节点模型，考虑了各类元件的安全性角色、安全服务形式以及产权等实际条件。

3）通过算例验证了本文模型以及建立在模型基础上的安全分析方法，相比现有方法更为便捷。

本文元件模型为智能配电系统的安全分析奠定了基础；SSC 为调度人员提供了安全服务资源的功率调节能力关键数据。本文也存在不足，后续将详细研究电动汽车的影响。本文SSC 仅针对有功功率调节，还需研究无功调压的SSC 等，以及考虑多个关联安全问题等更复杂场景；研究多种灵活资源协调的安全服务优化控制方法，并与现有调度措施有机结合且保证调度操作不能过于复杂。

附录见本刊网络版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），扫英文摘要后二维码可以阅读网络全文。