考虑海量可再生能源接入的区域配电网综合态势评估方法

刘杰，戴雨剑，范龙文，赵庆生，梁定康

(1. 中国电力工程顾问集团华北电力设计院有限公司，北京100032；2. 太原理工大学电力系统运行与控制实验室，太原030002)

0 引言

随着我国“双碳”工作的持续开展，电网中可再生能源的渗透率将进一步提升，高比例可再生能源的随机性与间歇性使得区域配电网的运行面临着严峻的挑战[1 - 2]。电力企业为确保区域配电网的安全运行，需精准感知区域配电网综合态势，为电网调度和维护提供支撑。传统的区域配电网态势感知主要依靠配电网数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition, SCADA)中的监测数据对电网的运行的安全态势进行评估[3]，缺乏对区域配电网经济态势、低碳态势以及调控态势的评估，无法有效适应海量可再生能源接入为区域配电网带来的挑战[4]。因此，亟需开展考虑海量可再生能源接入的区域配电网综合态势评估研究。

当前对于配电网态势感知的研究主要围绕电网网络安全、电网运行状态以及电网源-荷态势3个方面[5]。在电网网络安全研究方面，文献[6]分析了电网调度系统的网络安全态势感知的特点，分别从功能、架构、算法以及度量4个角度研究了调度系统网络安全态势感知的技术要求，并提出相关建模思路。文献[7]以四川电力信息化建设为基础，提出一套以系统、网络、设备、海量日志、实时流量数据为对象，以信息资产为核心的大数据网络安全态势分析模型，实现对大型电网企业网络安全态势的有效感知。文献[8]对智能电网系统存在的各种常见网络攻击及危害进行归纳分析，并构建网络安全态势评估模型，为智能电网网络安全主动防御提供支撑。在电网运行状态研究方面，文献[9]针对主动配电网的自愈控制要求，构建主动配电网运行状态态势评估体系，并提出了一种基于组合权重及属性区间的配电网运行态势评估方法对配电网运行态势进行有效表征。文献[10]基于态势感知的主动配电网进行灾害风险评价研究，提出了主动配电网运行风险评估体系，为电网风险管理提供依托。文献[11]综合分析气象、地理、电力系统以及社会等多源信息相关性，提出了多维度电网运行风险态势感知框架，精准感知配电网薄弱环节，提升电网运行的可靠性。在源-荷态势感知研究方面，文献[12]提出一种基于降噪自编码器、奇异谱分析和长短期记忆神经网络的电力负荷态势感知方法，并结合实例验证其方法的有效性。文献[13]分析光伏出力特性，构建了一种光伏电站态势感知框架，针对模型参数丢失的实际情况，提出了一种基于多测量扫描的光伏电站参数估计方法，准确表征光伏电站出力态势。

上述研究虽然对于配电网的网络安全、电网运行状态以及电网源-荷态势有一定的探索，但是目前依旧难以适应海量可再生能源接入为区域配电网带来的挑战。此外，当前对于态势感知的研究中，在处理不同形式信息的转换过程中往往伴随着原始信息的丢失，影响最终态势评估结果。特别是在开展考虑海量可再生能源接入的区域配电网综合态势评估研究过程中，由于涉及态势较多并且指标纷繁复杂，因此如何采用有效的方法实现对区域配电网综合态势进行有效评估则成为当前所研究的重点方向。

目前对于评估方法的研究，主要有层次分析法、故障树分析法以及灰色关联分析等方法[14 - 17]，虽然上述方法的研究已经相对成熟，但是难以解决评估过程中的模糊性和不确定性，无法准确提取评估过程中的定性信息。模糊理论以模糊数学为基础，以现实世界广泛存在的模糊性为研究对象，以模糊集合为基本工具，在理论上把握事物的模糊性，实现对模糊事件的精准刻画，使得评估过程中定性与定量信息得以精确转换，有效避免了信息丢失问题[18 - 21]。此外，在评估的最后阶段，有效实现对各个方案排序，并对最终评估结果将产生关键的影响。目前许多方法例如层次分析方法(analytic hierarchy process，AHP)、逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS)、数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)等方法已经广泛应用于该阶段。尽管这些方法有许多明显的优势，但是它们的某些缺点往往会限制其准确地使用[22 - 23]。为了提高最终评估的准确性，文献[24]提出一种新的决策方法，即MARCOS(measurement of alternatives and ranking according to compromise solution)方法。该方法通过定义备选方案与参考对象之间的关系，确定备选方案的效用函数，并实现与理想方案和反理想方案相关联的妥协排序。作为一种全面合理的方法，MARCOS克服了其他方法的一些不足，如繁琐的计算、参数预设置、忽略距离的相对重要性等，极大提升了评估的准确性。

基于上述分析，本文针对可再生能源接入区域配电网所带来的挑战，构建区域配电网综合态势评估指标体系，提出了一种基于梯形模糊MARCOS的决策方法，并将该方法用于区域配电网综合态势的评估。最后，以太原市为例，对该市各区域配电网的综合体态势进行评估和分析，并结合实际情况验证所提方法的有效性。

1 区域配电网综合态势评估指标体系

1.1 评估指标体系构建

构建有效的区域配电网综合态势评估指标是电网适应海量可再生能源接入下安全有效调度的基础，是国家“碳达峰”与“碳中和”目标推进的关键。当前对于电网态势的研究主要围绕电网的安全态势、负荷态势等方面。缺乏一种全面综合的态势感知体系，难以支撑海量可再生能源接入下电网的有效调度，无法保证国家“碳达峰”与“碳中和”目标的顺利开展。本文通过分析海量可再生能源接入而带来的系列问题，引入专家语义评估信息，构建电网综合态势评估体系。

考虑海量可再生能源接入区域配电网所带来的不确定性、电网运行的经济性、国家“碳达峰”和“碳中和”目标的持续性以及电网调度运行的有效性，分别从安全态势、经济态势、低碳态势和调控态势4个方面构建区域配电综合态势评估指标，具体指标体系见表1。

表1 区域配电网综合态势评估指标体系Tab.1 Comprehensive situation evaluation index system of regional distribution network

1.2 综合态势指标体系分析

1.2.1 安全态势指标

安全态势是区域配电网运行的基础，也是配电网最为关注的态势。随着可再生能源的广泛接入，高不确定性和强随机性会给电网的运行带来严峻的挑战。因此，本文从安全态势出发，针对可再生能源的高不确定性和强随机性中选取具有代表性的指标对区域配电网安全态势进行评估，具体如下。

线路及变压器功率裕度(A1)：具体指区域配电网运行过程中线路和变压器其运行功率与额定功率的比值。通常情况下，线路及变压器功率裕度较高的区域配电网，其具备更高的承受可再生能源不确定性冲击的能力，使得电网具备较高的安全态势。

电网供电质量(A2)：主要反映区域配电网在供电过程中电能质量的高低，该指标可通过电网SCADA系统直接获取。一般情况下，配电网的安全态势和供电质量成正比。

紧急电源出力情况(A3)：为了确保电网的安全运行，在区域电网中会备有紧急电源以应对电网中紧急事件的发生。因此，当紧急电源出力偏低的时候，电网将具备高的调节裕度，确保电网安全运行。

1.2.2 经济态势指标

电力体制改革的不断深入，使得配电网更加注重自身经济性的发展。因此，经济态势逐渐被电力公司所关注，本文从区域配电网运行、区域配电网设备以及收益增幅的角度来提取区域配电网经济态势指标。

线路网损(A4)：由于电压等级因素，区域配电网在运行过程中将面临着较为严重的网损问题。同时，高网损的区域配电网伴随着海量可再生能源的接入，会由于可再生能源就地消纳等问题进一步加重配电网网损，降低区域配电网经济态势。

高损配电网变压器占比(A5)：考虑资产投资等因素，区域配电网中依旧会保留很多老旧变压器挂网运行。因此高损变压器占比与区域配电网的经济态势呈反比。

单位投资增供负荷(A6)：可以准确反映电网投资效率的高低，该指标越高表示电网能够以最小的花费满足最大的增供负荷，直接反映电网的经济态势。

1.2.3 低碳态势

伴随着中国政府在第75届联合国大会上提出的“双碳”目标，使得电网对于低碳的发展越来越重视。本文从可再生能源出力占比、煤改电占比以及电动汽车保有量3个方面对区域配电网低碳态势进行表征。

可再生能源出力占比(A7)：区域配电网中可再生能源出力占比越高，表明该电网低碳性越强，能够尽快实现碳达峰，完成碳中和目标。因此，可再生能源出力占比对于表征电网低碳态势有着决定性的作用。

煤改电占比(A8)：在北方，由于冬季取暖对环境造成了一定程度的污染，许多城市相继实施了煤改电工程，即在政府的补贴下，冬季统一采用电取暖，从而减少煤炭燃烧对空气造成的污染和二氧化碳的排放。因此，煤改电负荷占比能够很大程度改善区域配电网碳排放水平，有效表征电网的低碳性。

电动汽车保有量(A9)：为了减少二氧化碳的排放，改善城市环境。城市中电动汽车的数量正在急剧增加。在保障电网安全运行的情况下，区域配电网电动汽车保有量存在一定的限制，因此该指标的高低可以间接反映区域配电网的由于汽车尾气排放而产生的低碳态势。

1.2.4 调控态势

海量可再生能源接入区域配电网，其安全可靠运行与电网的调控息息相关。本文分别从用户响应意愿、配电自动化覆盖率和可控负荷占比3个指标表征区域配电网调控态势。

用户响应意愿(A10)：电力企业为了保证优质服务的达标，会尽可能满足电力用户的最大需求。面对海量可再生能源接入电网所带来的不确定性，高的用户响应意愿能够使得电网具备更高的调控态势，从而更好地适应可再生能源所带来的不确定性。

配电自动化覆盖率(A11)：具体指区域内符合终端配置要求的中压线路条数与区域内中压线路总条数的比值，配电网自动化覆盖率高的区域配电网将具备更为强大的调度能力。

可控负荷占比(A12)：主要指区域配电网中可以直接切除或投入运行的负荷量与总负荷量的比值。可控负荷占比越高，区域电网的将具备更高的调度能力，从而具备更高的调控态势。

2 区域配电网综合态势评估模型

考虑到区域配电网综合态势评估的复杂性，且评估结果能有效反映海量可再生能源接入下区域配电网的综合态势，本文构建区域配电网综合态势评估模型。模型分为以下3个部分：首先介绍梯形模糊数基本理论，其次将模糊语义评价信息进行转换，生成可供计算的定量信息；最后采用梯形模糊MARCOS方法对各区域配电网综合态势进行评估。

2.1 梯形模糊数理论

梯形模糊数是由Zadeh在1965年为解决不确定环境下的问题而提出的概念。近年来，该方法被广泛用于不确定性的研究与实践中，通过隶属度函数描述事件的模糊性，使得评价结果更加准确可靠。下面对梯形模糊数机理以及专家语义转换进行介绍。

2.2.1 梯形模糊数的定义

梯形模糊数可以定义为：

(1)

梯形模糊数的隶属度函数如式(1)所示，具体函数图像如图1所示。

(2)

图1 梯形模糊数Fig.1 Trapezoidal fuzzy number

2.1.2 梯形模糊数的运算

(3)

根据文献[15]所提理论，每一个梯形模糊数最终都可以按照式(3)进行转换，成为一个精确的数字，从而实现模糊到清晰的转换。

(4)

2.2 模糊语义评估信息转换

在区域城市配电网综合态势评估过程中，评估信息存在一定的不确定性，无法将全部的信息进行定量描述，需利用语义对其进行模糊表述。因此，将语义类模糊定性评估信息转换为可以计算的定量信息是综合态势评估所需要解决的首要问题。本文利用文献[22]的模糊表示方法，对评估体系中定性指标进行表征，具体如表2所示。

表2 语义评价变量及其对应的梯形模糊数Tab.2 Semantic evaluation variables and corresponding trapezoidal fuzzy numbers

(5)

2.3 梯形模糊MARCOS方法

MARCOS方法是在定义理想方案与反理想方案之间关系的基础上，确定各方案的效用函数，并对理想和反理想方案进行折中排序。决策偏好是在效用函数的基础上定义的，效用函数表示一个替代方案相对于理想和反理想解的距离。最好的方案具备接近理想方案最近，同时距离反理想方案最远的属性。MARCOS方法具体步骤如下。

(6)

式中：Am为第m类指标；Cn为第n种方案。

步骤2：构建扩展的初始群决策矩阵。通过引入理想解(AI)和反理想解(AAI)，构建了扩展的初始群决矩阵，具体如式(7)所示。

(7)

(8)

(9)

式中：B为效益型指标，即指标的评估数据与指标呈正相关；C为成本型指标，即指标的评估数据与指标成负相关。

(10)

步骤4：计算各个方案的效用度Ki。 利用公式(11)—(12)分别计算与理想解和反理想解相关的方案Ai的效用度。

(11)

(12)

(13)

图2 模型求解流程图Fig.2 Flow chart of model solving

步骤5：计算各个方案的最终效用函数f(Ki)。 最终效用函数是基于各个方案对于理想和反理想效应度而最终生成的，其定义为：

(14)

(15)

(16)

步骤6：得到最终评估结果。根据每个方案的最终效用函数f(Ki)进行排序，实现对不同区域配电网综合态势的评估。

3 模型求解

图2为区域配电网安全态势评估的具体流程，其中n表示评估指标体系中指标的数量，m表示区域配电网的个数。具体评估步骤如下。

步骤1：利用表2内容收集相关专家对于m个区域配电网的定性指标的语义评估信息。此外，收集电网调度系统中关于m个区域配电网的定量指标的详细数据。

步骤2：基于专家权重wt， 利用式(5)集合所有专家对于定性指标的语音评估信息，生成关于定性指标的梯形模糊决策矩阵。

步骤3：将针对定量指标的电力调度系统数据转化为特殊形式的梯形模糊数，并将此与步骤2所生成的针对定性指标的梯形模糊矩阵进行结合，构造针对所有指标的域配电网综合态势感知群评估决策矩阵Xm×n。

步骤4：采用梯形模糊MARCOS方法对m个区域配电网进行评估(具体步骤如3.3节所示)，以获取各个区域配电网的效用函数，完成区域配电网综合态势的评估。

表3 各区域配电网的综合态势指标评价情况Tab.3 Comprehensive situation indexs evaluation of regional distribution networks

表4 针对各区域配电网综合态势评估的群模糊决策Tab.4 Group fuzzy decision for comprehensive situation assessment of distribution networks in different regions

随着海量可再生能源的不断接入以及电动汽车保有量的不断提升，太原市区域配电网面临着严峻的挑战。本文以太原市迎泽(C1)、杏花岭(C2)、万柏林(C3)、尖草坪(C4)、晋源(C5)和小店(C6)区域配电网为例，对各区域配电网综合态势进行评估，为后期电网建设提供支撑，各区域具体位置如图3所示。

图3 太原市区域分布图Fig.3 Regional distribution map of Taiyuan

为了保障态势评估结果的准确性，分别从调度、营销、运检3个部门邀请相关专家对太原市某时刻各个区域配电网的定性指标进行评估。针对定性指标的具体评估结果以及针对定量指标的数值如表3所示。

3.1 实例计算

首先根据表2中语义评价信息与梯形模糊数之间的对应关系将表3中各个区域配电网综合态势评价情况进行转换，假设来自3个部门专家的权重相等，根据梯形模糊数的相乘和加法法则(具体如式(5))，将3个专家的评价信息进行集合。根据模糊理论将定量指标A7和A11转换为特殊形式的梯形模糊数。通过定性和定量指标信息的融合，生成初始群模糊决策矩阵，如表4所示。

表5 针对各指标的AI和AAI信息Tab.5 AI and AAI information for each index

利用式(10)对初始评估矩阵进行规范化，得到规范化矩阵。之后，结合式(11)—(12)计算各个区域配电网针对正理想解和反理想解效用度。所得结果如表6所示。

表6 区域配电网关于理想解和反理想解的效用度Tab.6 Utility of ideal solution and anti-ideal solution in distribution network of each region

根据表6的关于理想解和反理想解的效用度，结合式(14)—(16)计算各个区域配电网综合态势的最终效用函数，结果如表7所示。

从表7结果可知，在当前情况下，太原市各个区域配电网的综合态势评估结果为：杏花岭>小店>万柏林>晋源>迎泽>尖草坪。

3.2 评价结果分析

太原钢铁集团有限公司坐落于杏花岭区，使得电网早期建设规划过程中，重点考虑该区域供电可靠性。伴随着可再生能源渗透率以及电动汽车保有量不断提升，杏花岭区配电网也在不断进行升级改造使得电网的供电可靠性有着极大的提高。同时，从初始评估信息中可以发现，该区域电网的可控负荷以及应急电源出力指标都表现良好，这些使得杏花岭区配电网具备较高的综合态势。

小店区是太原近几年重点发展的区域，随着高新技术产业园区以及数码电子产业的引入，小店区配电网在近几年正在加速改造以适应新产业对于电力供应的需求。同时，小店区也正在不断新建电动汽车充电站、光伏发电站，这些都对电网综合态势的提高有着很大的影响。

从评估结果中，可以发现万柏林区域配电网的综合态势仅次于小店区，这是由于该区域拥有西山煤电集团，该发电厂的接入使得该区域配电网在建设初期预留了充足的功率裕度，且电网的低碳态势、经济态势和调控态势都有着较大的优势。

除此以外，从评估结果中发现尖草坪区配电网的综合态势最低。结合实际情况，尖草坪区主要以农业生产为主，电力需求较低，且负荷量偏少，电网在建设过程中，对于升级改造的需求较低，长期以来导致电网的综合态势偏低。

综上所述，通过对实际情况的对比可知，最终获得的区域配电网综合态势评估结果与实际情况相符，很好地印证了本文所提区域城市配电网综合态势评估方法的有效性。

此外，为了证明所提方法的有效性，采用文献[25]所提的主成分分析法对太原市区域配电网综合态势进行再次评估，结果与本文所提方法一致，但是该文献并未考虑定性指标的处理，难以适应区域配电网综合态势评估要求。同时，文献[25]缺乏对评估矩阵的处理，导致最终的综合态势评价值相差较小，各区域配电网综合态势区分不明显。结合表7评估结果可知，本文所提方法所获得的最终评价结果区分度较大，能够为调度人员提供较为直观的调控支撑。

4 结论

本文针对海量可再生能源接入后电网态势难以精准感知的问题开展研究，从安全、经济、低碳和调控4个维度构建区域配电网综合态势评估体系，充分利用电网运行数据信息和专家语义评价信息，提出一种基于梯形模糊数和MARCOS的区域配电网综合态势进行评估的方法，通过理论分析与仿真验证，可以得到以下结论。

1)仿真结果与太原市实际情况相符，有效说明本文从多个维度构建区域配电网综合态势评估体系的合理性，能够准确反映区域配电网综合态势，有效支撑电网可再生能源的高比例接入。

2)梯形模糊数和MARCOS方法的结合，可以将模糊语义信息与准确的数据进行集中处理，能够规避在评估过程中信息缺失的问题，有效解决了区域配电网评估过程中不确定语义环境下的多属性决策问题，填补了电力系统层面多属性评估的空白。

3)评估过程中采用MARCOS方法计算各区域配电网综合态势的效用函数，计算结果显示MARCOS方法所得到的结果具有明显的区分，能够帮助电网调度人员精准感知电网综合态势。

此外，基于梯形模糊数和MARCOS的区域配电网综合态势进行评估方法可以为海量可再生能源接入的区域配电网综合态势评估提供科学合理的决策依据，有效支撑国家“双碳”目标的进一步开展。