0引言
实施智能电网发展战略不仅能使用户获得高安全性、高可靠性、高质量、高效率和价格合理的电力供应,还能提高国家的能源安全,改善环境,推动可持续发展,同时能够激励市场不断创新,从而提高国家的国际经济竞争力。简而言之,提高供电安全性、生态可持续性和经济竞争力是智能电网的3个目标。
智能电网最本质的特点是:电力和信息的双向流动性,并由此建立起一个高度自动化和广泛分布的能量交换网络;把分布式计算和通信的优势引入电网,实现信息实时交换和达到设备层次上近乎瞬时的供需平衡。
未来的电网将由集成的电力网和通信网组成。电力网是灵活的、可重构的,且电所及之处均有可靠的双向通信,由底层的智能网络代理(INA)开始这两张网高度融合。
微处理器岁月之前创建的集中规划和控制的电力基础设施,在很大程度上限制了电网的灵活性,失去了效率,致使在安全性、可靠性等几个关键方面承担着风险。所以智能电网是分布式智能的基础设施[3]。以智能配电网为例,它被分成许多片(Cell),每个Cell中有许多由片内通信连接起来的INAs(如继电保护、分布式电源(DER)等),这些代理能够收集和交流系统信息,可以对局部控制作出自主决策(如继电保护),也可以通过Cell中的配电快速仿真与建模(DFSM)协调做出决策(如电压调节与无功优化、网络重构);同时各片之间有通信联系,由装有DFSM的配电调度中心协调各片的决策;进而输、配电调度中心之间也通过通信联络起来,装有输电快速仿真与建模(TFSM)的输电调度中心,根据整个系统的要求协调决策,实现跨地理边界和组织边界的智能控制,使整个系统具有自愈功能和强抗扰能力。
在智能电网中由于能够实时交换信息,使得大量分布式发电(含风能和太阳能等可再生能源发电[4-5])和分布式储能在电网中可以即插即用,进而还可参与运行优化;使得用户中可平移负荷,可与电网友好合作(犹如虚拟电源),帮助电网实现需求侧管理(如削峰填谷),并在紧急情况下支援电网运行。
通常把分布式发电、储能和需求侧管理统称为DER。如何处理数以万计的DER并应对风能和太阳能等可再生能源发电的间歇性、多变性和不确定性,同时确保电网的可靠性以及人身和设备安全,并激励市场的问题已经历史性地摆在面前。
智能电网要实现前述3个目标并具备前述的特点,所面临的挑战是极其广泛的[6-7],涉及许多技术、体制和社会问题。在其发展的各个阶段,从基础科学和工程技术的研究直到开发、示范和运行都会出现障碍。厘清其发展过程中关键性的障碍,可以帮助明确如何才能使其最大限度地发挥潜能,从而为国家提供广泛的社会和经济效益[8]。本文试图归纳智能电网关键的挑战性问题[9-10]。
1基础设施
由于更多的DER渗透在配电系统的基础设施中,智能配电网需要新的灵活的可重构的网络拓扑结构、新的保护方案、新的电压控制和新的仪表,同时需要构建安全、开放的通信系统,以实现信息实时交换。在基础设施扩展、升级和开发的过程中,挑战性问题主要包括以下方面。
1)关于未来电网的典型网络拓扑结构的构想还不够清晰。
2)量测设施如智能电表、相量测量单元(PMU)等如何支持电网的规划和运行仍然不确定,其安置原则和功用还需大力挖掘。
3)为了保证通信网络有效覆盖、高效服务和可靠传输,需要扩展适用于多互联的通信基础设施。
4)采用基于新技术的基础设施,可能遇到经费、风险和运行人员知识不足等问题。
与此同时,为了进一步提高电网的灵活性,需要电力电子技术的新进展。
1)在未来高级智能配电网(互联网形式的配电网)中,电力电子式的智能万用变压器(ITU)可能是最关键(Corner Stone)的设施。美国电力科学研究院(EPRI)正在引领15kV等级ITU系统的开发和示范[12],但至今尚无ITU的工程实际应用。
2)为了消纳大规模的可再生能源发电和提高电力大系统的安全性与灵活性,期待经济可靠的、高压大容量的交直流灵活输电技术,这同样期待经济可靠的新型电力电子器件与技术。
2标准和协议
智能电网的建设涉及多系统的融合、多种新技术的整合、多种能源及新型设备入网,通信、互操作、数据收集与管理等标准和协议的制定至关重要。因为标准化的缺乏会抑制各个运行单元(发电、输电、配电和电力消费者)之间的数据(信息)交换,阻碍系统的完全优化,使系统效率降低。
目前,美国电气和电子工程师协会(IEEE)致力于制定一套智能电网的标准和互通原则 (IEEE2030),主要包括电力工程、信息技术和互通协议等方面的标准和协议[13]。与此同时,国际电工委员会(IEC)[14]和美国国家标准与技术研究院(NIST)[15]也在为开发这些标准做出巨大努力。国内电网公司也为此做了大量工作,然而标准(尤其是互操作性标准)是需要由国家主持、开放式建立的,任务十分艰巨。需要补充说明以下两点。
1)DER间“通信”和“互联络标准”的缺陷明显,而且在同时使用着带有不同通信能力的新的和遗留下来的技术的情况下,会让标准化变得更棘手。
2)DER、负荷和电力公司之间缺乏适当通信是妨碍大规模整合DER的一个主要因素。DER同系统的互联,在缺乏协调功能的情况下,只能以局部的和自治的方式运行。
3计算机网络(赛博系统)
安全智能电网的诸多功能和应用需要依托信息通信技术(ICT)才能实现[16] ,而且为了涵盖外部系统(智能交通等),ICT的范围必将扩大,智能电网将是一个复杂大规模的赛博—物理系统(CPS)。计算机网络开放、兼容和互联,必然伴随着风险,必须确保其安全,以保证信息的保密性、完整性和可用性。挑战性问题如下[16]。
1)计算机网络(赛博系统)物理(拓扑结构)设计方法、指标和分析工具。
2)同时考虑物理系统动态行为和基于信息技术建立的控制网络运行特性的网络安全风险综合评估模型的构建。
3)期望中的智能电网是具有快速恢复能力的,可抵御外界对系统物理设施和信息网络的侵袭。外界侵袭的方式和类型多种多样,最大的挑战在于:如何识别最具毁坏性的(对物理设施或信息网络的)侵袭并对其做出快速有效的响应。这就需要可以抵御各种攻击的安全监控与分析技术,如:应对攻击的灵活控制技术、协调攻防技术、数据搜集及验证技术等。
4运行和规划模型
ICT以及数字化技术的发展对电网供电可靠性和电能质量提出了更高要求,需要新型实时工具辅助调度决策。挑战性问题如下。
1)缺乏评估智能电网性能的模型和仿真工具。理想的模型应能综合考虑计算机网络基础设施、市场乃至国家政策的影响,并可考虑同物理装置的互联。
2)缺乏改进调度决策的高保真预测分析能力,如在线超实时的what-if分析。鉴于大量渗入电网的DER具有不确定性,在高保真预测分析中对不确定性的计及,需要采用概率模型和随机化的方法。
3)缺乏动态电价下负荷预测的概率模拟方法,这会阻碍同“需求—居民电价”弹性相关的模拟、分析和评估。
4)运行人员不能基于由动态数据所创生的正在变化的条件来调整决策逻辑和对新增加的电源选择做出快速响应。
5)在DERs高渗透率情况下,系统的优化运行也是个重大的挑战问题,需要创建适合于协调配电网决策的先进的控制系统结构(如分层分布式的电压控制系统结构),它应该是可扩展的、可靠的和安全的。
6)评估智能电网行为的指标虽已有研究,但有待深入和细化,特别是与可再生能源发电和负荷不确定性、储能的影响相关的指标和新的评估智能电网性能的指标,这些指标应该是可以计量的,并且可以指导运行与规划决策。
需要补充说明的是:DFSM和TFSM组成了智能电网快速仿真与建模(FSM),为了能够配合智能电网采用分布式智能体系结构的目标,FSM(包括属性、功能、高层次需求框架等)与这里说的模型关系极为密切,其中一些模块的开发面临着同样的挑战性问题。
5负荷与电源计划安排与调度电网
目前的运行能力不足以支持集成DERs情况下的电压计划安排和有功功率发电调度,以下问题不解决,当试图接纳大量DERs时,一定会出现重大的障碍。
1)在基于逆变器的可再生能源发电日益增加的趋势下,电网兼容性标准需要做出很大改变,以实现对传统发电和基于逆变器的可再生能源发电的同时管理。
2)智能电网发展的一个基本原则是所有利益相关人群均可受益,但现在是不能从DERs的发展中明显受益的掌管能量平衡的实体在对DERs进行调度。
3)缺乏适用于接纳DERs并能识别最优的负荷和电源平衡的好模型。
6储能
美国前能源部部长、诺贝尔物理奖获得者朱棣文于2014年3月初指出:储能与太阳能相结合,在配电和发电领域的影响或可与当年互联网所造成的颠覆性冲击相媲美。然而,电网储能还处于开发和配置的初期阶段,而且由于现有储能技术成本高和多功能性有限,还未被广泛使用。挑战性问题如下。
1)电网对储能的需要(储能的应用)是多方面的。包括:电能质量、电压支持、旋转储备对频繁变化的负荷进行负荷跟踪、减轻配电阻塞、为可再生能源提供服务、平移负荷需求、用户的用能管理等。依据储能在电网中应用目的的不同,其能量补充和释放的循环模式不同,缺乏可适应多种需要的储能装置,也难以对储能进行评估,以致很难回答“什么储能技术对智能电网是最适宜的?”
2)从可再生能源(离网和在网)使用的角度看,当前亟需开发高效、长寿命、可靠、价格合理和有较长放电持续时间的化学电池[5-18]。
7能源效率、需求响应和负荷控制
为了提高电网利用率,在不具备经济可靠的储能的条件下,需要开发高级配电市场,实现更具弹性的负荷需求特性,但这同时会使电网运行更加复杂和难以预测。为了实现有效的能量管理并达到设备层次上近乎瞬时的平衡,存在如下关键的挑战性问题[19]。
1)为了实现有效的需求响应(DR)和客户计划,利益相关者将会要求数据的能见度。目前,缺乏充分可信的、大家共同接受的能源效率(EE)、DR和负荷控制(DLC)的评估、测量和证实方法。
2)必须确保信息的安全可靠。具体来讲,需要保证信息的私密性(对负荷操作的保密)、真实完整性(确保所接收到的负荷操作的信号是正确的)、可用性(确保需要时已准备好)和访问控制等。
3)电动汽车的充电功率和储能量均很大,充放电时间的安排是否恰当直接关系到电网峰谷差的改善还是加剧,电网需要为大量电动汽车的接入提供市场与技术支持。需要补充说明的是,低电价(国内现实居民电价低是电价的扭曲)会降低需求响应和动态电价的意义:由于电价低致使投资回收不确定,影响DR的获得和投资的不确定性。
8信息管理和数据共享
藉助于各装置之间的通信,和即将配置的数以十亿计的先进传感器,将会获得巨量数据。而且在一个被称作“智能”的电网中,输电网运行时使用的信息技术会和配电网运行中使用的信息技术一样多。实质上,任何智能电网的命脉都是充分地挖掘数据和信息应用的潜力,而这些应用又反过来使开发新的和改进的运营策略成为可能。这就产生了如下挑战性问题。
1)数据挖掘、分析、储存和管理大数据集等方面的新挑战,以便能为电网最优化、负载平衡、业务计划和其他目的抽取有意义的信息。
2)伴随数据库的中央分享和数据使用信息逐年增加,数据集的兼容性将会继续是一个问题。
3)在计及系统的安全性和可靠性、技术和成本的局限性条件下,合理地定义信息共享范围和实时数据分享的指标(该指标显示数据共享的程度)。但是测定数据的共享程度非常困难并且耗时严重,为此需要分层地定义一些数据分享的指标。譬如:在大型输电网运营条件下的实时数据共享指标,这里实时是指运行更新的时间尺度在亚秒到几分钟范围内变化。它不是在一个电力公司内的数据共享,也不是运行DER的数据共享。这个层次上的数据共享对电网的安全运行和防止连锁停电至关重要。
4)各种层面上的信息垄断与信息孤岛将会成为大数据应用的严重障碍,与之相关的管理改革(change management)日益重要。
9态势感知
对于电网运行人员和用户而言,仅停留在信息管理和数据共享是不够的,还要求数据的能见度(visibility),需要增强态势感知 (situationalawareness)能力。有效的态势感知应能帮助运行人员在数据/信息库的基础上,实时准确地掌握系统当前状态并能预测系统的未来状态,估算出可用于采取有效措施的时间并制定控制策略,以提供本质上实时的可控性,最终提高电网的自愈功能和抗扰能力,所面临的挑战性问题如下。
1)提供支持决策的有效分析工具(包括提供比实时还要快的预测分析),拓展感知的深度和广度。即不仅能够提供系统(当前和未来)的状态及存在的问题,还应能提供问题的根源和有效解决方案,这里的“状态”还应包括对DER等全新元素的感知结果,如DER的不确定性程度、性能、供电状态等。
2)开发便于运行人员快速准确捕捉系统状态(关键信息)的可视化技术。所谓“一幅图胜过万语千言”,进一步讲,“一幅正确有效的图胜过亿语万言”。需要紧紧围绕运行人员的目标设计可视化界面,以保证可视化结果的正确有效性。
3)态势感知是需要人机共同参与的认知过程,为了保证控制决策的实时有效性,在态势分析、可视化界面设计等各个环节引入认知学方法(整合人的因素)十分必要,而如何整合人的因素并使人的积极作用最大化是一项极具挑战性的课题。
需要补充说明以下两点。
1)面向分布式智能体系结构,各个区域均应有辅助调度决策的态势感知———这决定了各区域态势感知功能存在差异性,同时还应开发有助于相互之间协调控制决策的共享可视化操作平台(如引入Citrix技术)———这决定了各区域态势感知需要相互协调。
2)上述态势感知主要是针对运行人员而言的,然而在智能电网中用户的角色发生了极大变化,对于大部分不具备电力专业知识的用户而言,更应提高数据/信息的可观测性,需要开发激励和方便客户参与及管理的可视化系统(如家庭能量管理系统)。
10市场设计
需要出台旨在开放电力市场和激励智能电网投资的新法规,具体包括以下几个方面。
1)实施分时/实时电价,使“电能”作为一种商品的市场价值得到合理地体现。
2)制定鼓励DER卖电回电网和作为后备电源使用的政策。
3)建立智能电网投资成本回收的政策。
需要补充说明的是:国内目前的费率结构和电力公司收入模型不是用来促进或捕捉分布式能源价值的。建立一个好的商务模型或商业案例极其重要,因为它们能为容量规划和电网运行中的投资,以及DERs科学地发挥作用提供依据。
11法律框架和监管路径
法律框架和监管在实施智能电网中是极其重要的,为此需要:研究制订智能电网实施的实际步骤路线图;通过监管为电力系统基础设施和信息的使用创造公平的竞争环境;通过监管为促进电网扩建与升级的投资激励采取措施。
12结语
最后需要说明的是:当对智能电网3个目标的侧重点发生变化时,智能电网实施的路线图也会不同,因而上述挑战性问题的优先级也会略有变化。这里特别强调指出以下几点。
1)计量科学和技术上的进步,以及标准的制定,将贯穿这些挑战,并影响智能电网的各个方面。例如:缺乏标准和协议是实现系统优化和有效通信的障碍;缺乏适当的评估、量测和证实方法,制约有效利用EE、DR和DLC策略的能力;安全性(如电力系统概率的静态和动态安全性评估)、电网性能以及规划的测度(metrics)不充分、不一致或不存在。所有这些挑战都具有较强的计量科学和技术的根源。因此,如果得到解决,就可能产生深远的影响。为了加速智能电网的发展和收获潜在的(能量的、经济的、环境的和社会的)效益,这些无疑是至关重要的和需要优先研究的课题。
2)需要应对复杂的、多学科的工程挑战。为了加快智能电网的创新,同时需要科学与工程两个方面的进展。物理科学领域的科研人员和工程师需要与信息科学的同行密切合作,并使用共同的语言和协议,以确保获得具有抗扰能力的、可行的设计。
3)法律框架和监管、市场设计以及管理改革,是智能电网成功实施并获取应得效益的基本保障,需要国家层面的关注,也需要社会学家(含律师)与科技专家的密切合作。
