能源转型中电力系统规划关键技术分析

国网诸暨市供电公司 赵 力

1 引言

随着全球气候变化的加剧和环境保护意识的提高，低碳经济已成为世界范围内的发展趋势。而电力行业作为一个关键能源领域，进行能源转型中电力系统规划关键技术分析研究，已经成为电力行业促进清洁低碳转型的重要任务。负荷精细化预测通过利用大数据、人工智能等先进技术对未来电力负载进行精确预测，可以帮助电力企业科学规划电力供给，提高系统运行效率，减少了碳排放的同时也降低了电力生产成本。低碳市场机制的建立是电力行业转型过程中的必要手段，通过建立碳排放权交易市场、绿色证书市场等机制，可以引导电力企业向清洁能源转型，同时还可以促进行业内的竞争和创新。此外碳水平评估技术和大数据运行与模拟技术在电力系统规划中也扮演了重要角色，通过对电力企业进行碳排放量的测算和分析，可以帮助企业制定碳排放减排计划和目标，实现清洁低碳转型。多主体协同规划则是电力系统规划实施的重要保障，通过政府、企业、社会等主体之间的协调合作，可以促进电力行业的整体升级，推动清洁低碳能源的大规模使用和推广[1]。

2 能源转型与电力系统规划

2.1 能源转型的概念及影响

近年来，全球范围内愈来愈多的国家开始逐步实现向可再生能源的能源转型。能源转型是指从传统的化石能源向新型可再生能源转变的过程。背景是全球气候变化、能源安全和资源枯竭等问题，为实现可持续发展提出了迫切要求。能源转型的主要形式包括能源结构的转型、能源消费方式的转型和能源技术的转型。能源转型对于全球经济、社会和环境的发展都有重要的影响，可以促进经济增长、降低碳排放、保障能源安全和改善环境质量。能源转型需要从政策、市场和技术等多个方面协同作用，将成为全球发展的大趋势之一[2]。

2.2 电力系统规划的概念及作用

电力系统规划是指对电力系统进行设计、建设、运营和管理的过程，是为了在复杂多变的条件下，保证电力系统的安全、稳定、经济和环境友好的目标而创立的。电力系统规划涉及各个领域，包括发电、输电、配电、储能、调度等，需要充分考虑电力系统中的诸多因素，如负荷变化、发电资源、电网的规模和形态等[3-4]。在能源转型的背景下，电力系统规划的作用变得尤为重要。随着可再生能源的逐渐应用，电力系统规划也将面临新的挑战和机遇。新能源的接入对电力系统的规划、设计、建设、运营等各阶段都带来了新的要求。能源转型中电力系统规划关键技术的创新和应用，将有助于优化电力系统结构，提高系统安全性、可靠性和稳定性，同时也加速电力系统转型为可持续发展的体系。

3 新型电力系统规划模型构成

3.1 能源规划模型

能源规划模型的目标是确定最佳电源组合，满足电力需求的同时尽可能减少成本和CO2排放。该模型考虑到多种能源的特点，如风电和太阳能等不稳定性高、核电需要长时间建设等，并根据电力系统的需求进行分析和综合优化。为了实现这一目标，该模型主要采用线性规划、整数规划和混合整数规划等方法，并建立数学模型。通过调整方案，能够使得运行效率最大化，同时减少发电成本和污染排放[5]。

3.2 电网规划模型

电网规划模型的目标是优化电网结构，提高可靠性和安全性。该模型主要分为三个层次：输电网规划、配电网规划和终端用电规划。针对不同层次，电网规划模型主要采用整数规划、动态规划等方法，并通过建立不同层次的规划模型，实现电网结构的优化和再造。模型从输变电站规模、电缆容量、设备位置等方面进行优化，从而提高电力系统的可靠性、灵活性和适应性。

3.3 可靠性分析模型

可靠性分析模型的目标是保障电力系统稳定运行。该模型考虑到多种因素对电力系统可靠性的影响，如设备老化、恶劣天气、人为操作失误等，并采用蒙特卡罗法、故障树分析等方法，建立数学模型进行分析。该分析能够发现并优化潜在风险，提高电力系统的可靠性和安全性。通过对电力系统的可靠性分析，能够为电力系统的优化和再造提供科学依据，进一步提高电力系统的可靠性和应对意外状况的能力。

4 能源转型过程中新型电力系统规划模型

新型电力系统规划模型需要收集和处理各类数据，如气象数据、负荷数据、设备运行数据等。这些数据是模型建立和模拟分析的基础，需要建立数据采集系统和数据预处理流程，保证数据的准确性和完整性。数据采集系统需要包括传感器节点、数据传输网络和数据管理平台。传感器节点可以部署在电网各个关键节点上，实时采集相关数据并通过数据传输网络传输到数据管理平台。数据管理平台可以对采集到的数据进行整合、清洗和预处理，为后续模型建立提供可靠的数据支持[6]。

4.1 数据采集与处理部分

4.1.1 数据采集

数据采集是新型电力系统规划模型建立的第一步，是建立准确、完整的电力系统规划模型的基础。数据采集的主要内容包括电力负荷数据、电力设备数据、新能源数据、市场数据等。

电力负荷数据是指各个地区的用电负荷数据，采集可以从电力公司、政府统计局等机构获取，也可以通过对历史用电数据的分析和预测来获取。采集到的电力负荷数据包括各个地区的用电量、用电负荷曲线以及负荷峰值等。电力设备数据是指电力设备的数量、类型以及规模等信息，是电力系统规划模型中另一个重要的数据，包括发电机组数量、变电站数量、输电线路长度以及配电线路长度等。新能源数据是指太阳能、风能等新能源的发电量以及装机容量等信息，可以从能源部门、新能源公司等机构获取。新能源数据包括各个地区的新能源发电量、新能源的装机容量、新能源的分布情况等。市场数据是指电力市场的供求情况、价格变化等信息。

4.1.2 数据处理

数据处理是将采集到的原始数据进行清洗、整理、加工、分析等处理过程，以得到有用的信息和指标。数据处理包括数据清洗、数据整合、数据分析等步骤。

一是数据清洗：使用数据挖掘工具、统计软件等手段对采集到的原始数据进行过滤、去除异常值、缺失值的处理，以得到干净规整的数据。二是数据整合：将不同来源、不同格式的数据整合到同一个数据集中，以便于后续的数据分析和处理。数据整合通常使用数据集成技术、数据转换技术等进行处理。三是数据分析：对处理后的数据进行分析和建模，以得到有用的信息和指标。数据分析采用数据挖掘技术、统计分析等方法进行处理，主要包括聚类分析、回归分析、优化分析等。四是数据可视化：使用数据可视化工具、图表工具等将处理后的数据以图表、图形等形式进行展示，以便于用户的理解和分析。

4.2 规划模型建立

新型电力系统规划模型需要根据实际情况建立相应的模型，并结合不同的算法和技术实现分析和优化。在模型建立之前，需要明确电力系统规划目标、研究需求和数据来源等，以此为基础确定建模方法和技术路线。新型电力系统规划流程如图1所示。

建立规划模型需要涉及多个方面，如电力需求预测、电源配置以及电网结构设计等。需要采用多种算法和方法，如线性规划、整数规划、动态规划以及神经网络等，建立相应的数学模型，并通过计算机程序进行求解和优化。

4.3 模型模块设计及算法选择

建立新型电力系统规划模型需要考虑多种因素，包括模型的性质、模型复杂度、数据量以及计算效率等，针对模型的不同模块选择合适的算法。

4.3.1 线性规划（Linear Programming，LP）

在新型电力系统规划中，例如进行电力资源配置、电网规划等问题时，线性规划是一个比较适用的算法，计算速度快，求解效率高。该算法主要用于解决目标函数为线性函数、约束条件为线性不等式或等式的优化问题。

4.3.2 非线性规划（Nonlinear Programming，NLP）

进行电力市场竞价、配电网设计等问题时，可以采用非线性规划的算法，可以更准确地描述实际问题，但求解难度更大，计算成本更高。该算法主要用于解决目标函数为非线性函数、约束条件为非线性不等式或等式的优化问题。

4.3.3 整数规划（Integer Programming，IP）

进行能源投资决策、电力系统负荷平衡问题时选择整数规划算法，该算法主要用于解决约束条件中包含整数变量的优化问题，对离散化的问题具有较好的处理能力，求解难度比较复杂。

4.3.4 动态规划（Dynamic Programming，DP）

该算法主要用于解决具有多阶段决策的优化问题，其核心思想是将问题转化为多个小问题的组合求解。在新型电力系统规划中，例如进行电网运行调度、电力市场价格制定等多阶段决策问题时选择使用动态规划算法。

除了此类常用的算法外，还有遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等优化算法可以用于建立新型电力系统规划模型。选择哪一种算法需要综合考虑问题的特点、数据量和计算能力等因素。此外，也可以采用多种算法进行对比和验证，从而得到更可靠的结果。

4.4 方案实施

在规划结果分析并确定最优方案后，准确实施方案。该步骤主要包括设备采购、建设和运维等方面。需要制定详细的实施计划和进度表，并根据实际情况进行调整和跟踪。

4.5 监测与维护

新型电力系统规划的实施需要进行全过程监测和维护。该步骤包括设备运行监测、数据采集和分析、故障排除等方面。需要建立监测预警系统，并根据实际情况及时进行故障排除和维护，保证电力系统的可靠性和稳定性。另外还需要定期对规划方案进行评估和调整，以适应不同阶段的需求和变化。

5 结语

目前国内外针对新一代电力系统低碳规划问题的研究仍处于起步阶段，需要进一步完善和发展。本文能源规划、电网规划、可靠性分析等方面对新型电力系统规划新问题进行了分析，探索出合理有效的解决思路，通过对新型电力系统规划的基础模型与流程框架，以及支撑新型电力系统规划的关键技术领域研究成果的研究，以期为低碳发展目标下的电网规划决策研究提供参考。