主动配电网电能数据优化运行控制研究

贾明杰 伍展辉 曾家杰 李钊钊 孙阳涛

（1.国网铜川供电公司 2.西安兴汇电力科技有限公司）

0 引言

随着能源危机的日益加剧和环境保护意识的不断提高，电力行业正朝着更加清洁、高效、智能化的方向发展。作为电力系统领域的重要发展方向，主动配电网已经成为了电力行业发展的重要趋势之一。主动配电网是建立在智能电网的基础上，利用先进的通信、控制和计算技术实现对配电网中各种电力设备进行全面监控、管理和控制的一种智能化配电网。主动配电网运行控制是主动配电网的核心技术之一，其目的是通过对主动配电网中的各种电能数据进行综合分析、建模和优化，实现对电网的协调控制和优化运行。在电力系统发生故障或负荷波动时，主动配电网运行控制系统可以自动、快速地进行响应和调节，以保证电力系统的安全稳定运行。主动配电网电能数据的优化运行控制研究，旨在实现新能源的最大化利用和最优化配置，从而提高整个配电网的效率、可靠性和经济性。

1 研究背景及面临的挑战

随着全球能源需求不断增加，传统的电力系统已经无法满足高效、安全和可靠的需求。为了解决这一问题，主动配电网的发展成为了智能电力系统的一个重要趋势，推动了主动配电网电能数据优化运行控制研究的发展。在传统的电力系统中，配电网主要采用被动式的调控方式，缺乏对电能质量的精细化控制和动态响应能力。现代电网结构的逐步转型，标志着被动配电网向主动配电网的转变。与传统的电力系统相比，主动配电网拥有更高的可靠性、灵活性和智能化水平，其主要特点是“去中心化、互联互通、智能化和可靠化”［1］。主动配电网中涉及的技术包括先进的通信技术、蜂窝网通信技术、物联网技术、人工智能技术和物联网技术等，使得主动配电网能够通过对各种电能数据的优化分析和决策控制，实现对电力系统的自适应调节和优化运行。对于主动配电网的电能数据，也存在着一些挑战，主要包括：

（1）主动配电网的电能数据量庞大，需要进行有效的采集和处理。主动配电网中涉及的电能数据种类繁多，如电能消耗、电能生产、电能质量和电能流向等，需要采集大量的数据，对于数据的存储和处理也提出了更高的要求。

（2）主动配电网中电能的生产和消耗具有不确定性和不稳定性。随着新能源的大规模接入和分布式电源的增多，主动配电网中的电能生产和消耗变得更加复杂，存在不确定性和不稳定性，需要采用更加智能化的算法进行调节和控制。

（3）主动配电网中的电能流向具有多样性和复杂性［2］。由于主动配电网的复杂性和多样性，电能流向也变得更加复杂，需要通过优化调度和控制来实现各种电能消耗和生产的协同运行。

2 电能数据分析和优化

主动配电网的实施需要大量的实时电能数据作为支撑，这些电能数据包括电力设备的实时数据、历史数据和负荷预测数据等，不仅数据量大，也要求数据精确、及时，其对主动配电网的运行控制具有重要的参考价值。目前，常用的电能数据获取方式有传感器直接采集和通信技术采集［3］。传感器直接采集可以有效地降低通信带宽需求，减少数据处理时间和成本，并且数据精准度高。通信技术采集方式适用于分布式数据获取，处理后可被主控终端远程读取。电能数据获取完成后，需要依靠高效的数据处理算法实现对主动配电网的精细控制，而对电能数据分析和数据优化是其至关重要的环节，主要表现在以下几方面。

2.1 数据分析

电能数据分析是指根据电能数据的实时和历史变化情况，分析电网中的相关特征和规律。电能数据分析可以帮助运行控制系统更加全面地监测电网的状态，快速发现和定位电网故障，以及预测电网未来的运行趋势，从而制定有效的优化运行控制策略。

2.1.1 数据预处理

预处理是指对电能数据进行清洗、缺失值填充、异常值处理等处理过程，以保证数据的质量和完整性。电能数据中常常存在着各种噪声干扰和异常情况，如数据缺失、采集误差、设备故障等，这些都会影响电能数据的准确性和可信度。因此，在进行电能数据分析之前，需要对原始数据进行预处理。预处理具体可以采用插值、平滑、滤波等方法，以去除数据中的噪声干扰和异常情况，确保分析结果更加准确和可靠［4］。

2.1.2 数据特征提取

特征提取是指从清洗后的电能数据中提取出具有代表性的特征，以反映电能数据的本质特征。电能数据的特征包括时间序列特征、频谱特征、时域特征、统计特征等。时间序列特征反映了电能数据随时间的变化趋势，如趋势、周期、季节性等；频谱特征反映了电能数据在频域上的分布规律，如谱密度、频率分布等；时域特征反映了电能数据在时域上的分布规律，如均值、方差、峰值等；统计特征反映了电能数据的分布特征，如分布形态、偏度、峰度等。在特征提取过程中，需要根据具体问题选择合适的特征，同时还需要考虑特征的数量、维度和有效性等问题［5］。如果特征过多或过于复杂，可能会导致计算量过大、模型过拟合等问题；如果特征过少或过于简单，则可能会丢失部分有用信息，影响电能数据分析的准确性。数据特征提取可以帮助运行控制系统更加全面地了解电网的状态，更加准确地预测电网的未来运行趋势。

2.2 数据优化

电能数据优化是指根据电能数据的分析结果，对电网中的各种电力设备进行协调控制和优化运行。通过对电能分配和电压调节的优化可以最大限度地提高电网的运行效率和稳定性，降低运行成本和环境污染。

2.2.1 电能分配优化

电能分配优化是指通过对电网中的各个节点进行分析和建模，根据用户需求和电能供应情况，合理地分配和运输电能，以达到最佳的能源利用效率。电能分配优化需要考虑诸多因素，如电能需求量、电能供应量、线路容量、变电站负荷等［6］。在实现电能分配优化的过程中，需要利用电能数据进行分析和预测，以提高电能分配方案的准确性和可行性。常用的电能分配优化算法包括遗传算法、粒子群算法、神经网络等，这些算法可以对电能数据进行高效的优化和分配，以满足用户需求和电网运行要求。

2.2.2 电压调节优化

电压调节优化是指对电网中的电压进行监测和控制，根据电能需求及供应情况，采用合理的电压调节方法，以保证电网的稳定运行和安全性。电压调节的优化需要在保证电力质量的前提下，尽可能地节约电力和减少损耗，从而提高电力的利用效率。常用的电压调节优化方法包括无功补偿、电压控制、谐波消除等。这些方法可以通过电能数据的实时监测和分析来实现，以保证电网的稳定运行和能源利用效率的最大化。

3 电能控制策略

随着智能电网技术的不断发展，主动配电网的规模和复杂度不断增加，电能数据优化运行控制也变得更加重要和复杂。电能控制策略是主动配电网优化运行控制的核心之一，它将电能数据分析和优化技术与智能电网控制技术相结合，实现电能的最优化控制和分配，以提高电网的能源利用效率和运行安全性。电能控制策略的核心是基于电能数据的实时监测和分析，结合智能电网的控制技术，实现对电能的精细化控制和管理［7］。常用的电能控制策略包括能量管理策略、负荷侧管理策略、分布式能源管理策略等。这些策略可以实现电能的最优化控制和分配，在保证电网稳定运行的同时，提高电网的能源利用效率和运行安全性。

3.1 能量管理策略

能量管理策略是一种综合性的电能控制策略，它通过对电能数据进行实时监测和分析，确定各个节点的能量需求，以实现电能的最优化控制和分配。能量管理策略需要考虑诸多因素，如：对于电池储能系统，需要根据电池的寿命、充放电特性等因素，制定相应的充放电策略，以达到最优的储能效果；可再生能源的波动性和不确定性给主动配电网运行带来了挑战，针对其不稳定性可以采用逆变器控制、功率平衡等策略，实现可再生能源与电网的协调运行；对于电能质量的控制，可以采用谐波抑制、电力因数控制等措施，实现电能质量的优化控制。

3.2 负荷侧管理策略

负荷侧的管理策略是指通过对电能数据的收集、分析和处理，实现对电网中各个负荷的精细化控制和优化调度，以提高电网的经济性和可靠性。负荷侧管理策略需要考虑诸多因素，如：负荷侧的节能控制是对电器设备的控制和优化，可以通过实时监测电器设备的使用情况，对不需要使用的设备进行关闭或降功率控制，从而实现节能的目的；负荷侧的柔性负荷控制是根据需求随时调整负荷的策略，通过对柔性负荷进行定时启动或关闭，可以实现电网的动态平衡和负荷匹配；负荷响应控制是在电网负荷过大或过小时，通过向用户发出响应信号，促使用户减少或增加用电，从而实现电网的平衡和负荷控制。

3.3 分布式能源管理策略

分布式能源管理策略是一种基于分布式能源的电能控制策略，它通过对分布式能源的实时监测和分析，确定分布式能源的产生量和消耗量，以实现电能的最优化控制和分配［8］。分布式能源管理策略需要考虑诸多因素，如：分布式能源的协同控制是对其之间进行协同控制和优化调度，通过对分布式能源的功率输出进行优化控制，以适应电网负荷的变化；分布式能源的调峰填谷是在电网负荷过大或过小时，将其功率输出提高或降低，以实现电网的平衡和负荷控制；分布式能源的能量互换是对其之间能量的互补和调配，在电网负荷缓慢增长时，通过一定容量的能量储存，保证电网的稳定运行。

4 结束语

本文综合探讨了主动配电网电能数据优化运行控制方面的研究进展，并对电能数据分析和优化、电能控制策略等方面进行了详细的分析和探讨。这项研究的发展对于电力系统的运行效率、稳定性和智能化水平的提高具有重要意义。通过优化分析电能数据，准确预测电力需求和发电量，实现对电力系统的实时调节和优化运行。这将为全球能源的可持续发展提供更为坚实的基础，同时有效降低了能源的浪费和效率低下问题。同时，主动配电网电能数据优化运行控制研究还可以提高电力系统的稳定性，通过对分布式电源的调度和控制，实现电力系统的供需平衡和负荷均衡。因此，主动配电网电能数据优化运行控制研究是电力领域的重要研究方向之一，可以发挥重要作用，推动电力领域向数字化、智能化和可靠化方向发展，促进全球能源的可持续发展和低碳经济的推进。未来，该研究将会在电力系统领域的数字化、智能化和可靠化方面发挥重要作用，为推动全球低碳经济的发展和电力领域的可持续发展做出贡献。