面向自愈控制的智能配电网快速仿真与模拟关键问题研究

This project is established based on the key scientific issues of distribution fast simulation and modeling (DFSM) for smart distribution grid with self-healing features. Functional requirements and core characteristics are considered with respect to different modes. These modes are divided as the study mode, the real-time mode and the looking-forward mode. Basic problems of modeling, analysis and calculation in self-healing aimed DFSM under study mode are specially addressed. Model accuracy and the sufficiency of categories are emphasized for distributed generators, energy storage devices, and control & protection equipments. Under real-time mode, conic optimization method is employed for self-healing control strategy, in order to meet the requirements of simulation speed. Under looking-forward mode, robust optimization method is adopted to handle the fluctuation of distributed generators and loads, thus to satisfy the robustness requirement. By properly modeling the uncertainties within the DG and load, robust optimization of seal-healing control can be concluded to a conic optimization problem, and then to be solved. Finally, advanced computational technologies are utilized to adapt to the complex multi-source big data environment. Including that, Hadoop, based on the idea of Map-Reduce, is applied to realize the fast simulation and modeling of large-scale smart distribution grid. The fast simulation and modeling of smart distribution grid acts as the core of the self-healing control technology. The study of related key technologies will greatly contribute to the development and application of self-healing control technology in smart distribution grid.

项目立足于具有自愈特征的智能配电网快速仿真与模拟（DFSM）的关键科学问题，分别针对研究模式、实时模式及前瞻模式下的不同功能需求与核心特征，重点解决研究模式下面向自愈控制的DFSM在元件建模及分析计算时的基本问题，特别强调分布式电源、储能及各种控制与保护设备在仿真计算时的准确性和完整性；为了满足实时模式下自愈控制方案的快速性要求，基于锥优化方法解决实时模式下自愈控制策略的优化计算问题；针对前瞻模式下自愈控制策略的鲁棒性要求，采用鲁棒优化方法解决受分布式电源出力、负荷波动等不确定性影响较大的自愈控制策略的优化计算问题；面向复杂多源大数据环境，充分利用各种先进的计算资源与技术，基于Map-Reduce思想采用Hadoop实现大规模智能配电网的快速仿真与模拟。作为智能配电网自愈控制技术的核心，智能配电网快速仿真与模拟关键技术的研究将为自愈控制技术的发展与应用奠定坚实的理论与技术基础。

作为智能配电网自愈控制技术的核心，智能配电网快速仿真与模拟（Distribution Fast Simulation and Modeling, DFSM）关键技术的研究将为自愈控制技术的发展与应用奠定坚实的理论与技术基础。围绕上述核心内容，取得如下理论成果：.研究发展了直流配电线路、直流负荷、直流变压器等装置的建模方法，提出了智能软开关（Soft Open Point，SOP）等新型配电设备及其控制策略的稳态建模实现方法，并特别针对未来智能配电系统交直流混联的结构特点提出了三相交直流变换装置数学模型，极大地扩展了DFSM的智能配电系统建模能力。.研究发展了具有交直流混联结构特征的智能配电系统的潮流计算方法，采用基于无功补偿的非PQ节点实现了分布式电源、储能、SOP等新型装置在潮流计算中的准确处理；通过对交流、直流部分进行交替迭代求解的方式，保证了直流环节接入后整体配电系统潮流计算的速度与精度。.全面分析了SOP优化与网络重构问题之间的区别与联系，基于时序潮流分析手段分别构建了SOP运行优化问题模型与网络重构优化问题模型。考虑到SOP装置和联络开关的共存问题，提出了一种网络重构和SOP优化联立的综合模型求解方法，并从静态、动态两个方面对SOP的优化效果进行了分析。.研究了储能装置的运行边界，建立了含储能装置的配电网运行优化模型，提出了一种基于锥规划理论的储能系统优化快速求解方法，通过模型转换和引入锥约束条件，实现了储能优化问题的快速求解。利用锥规划理论来求解这一运行优化问题，有效地加快了DFSM的计算速度。.构建了分布式电源与负荷的不确定集，在此基础上建立了智能配电网SOP鲁棒二阶锥规划模型，并采用两阶段列和约束生成算法进行求解，得到SOP鲁棒运行策略。充分考虑分布式电源和负荷的随机性与波动性，开展蒙特卡洛仿真试验，测试SOP鲁棒运行策略效果。.项目发表SCI/EI检索论文9篇，申请发明专利10项，其中2项已授权，开发了“智能配电网综合优化分析软件”，已应用到海口市金贸区配电网示范工程与南宁市青秀区配电网示范工程，全面提高示范区配电网运行经济性，带来良好的社会和经济效益。