【华南理工大学】2024面向防灾减灾的电网韧性评估及其恢复力提升报告_41页_26mb

报告摘要

面向防灾减灾的电网韧性评估及其恢复力提升

核心内容概述

本文探讨了面向防灾减灾的电网韧性评估及其恢复力提升，强调了在高比例新能源接入和极端事件频发背景下，构建具有较强恢复能力的韧性电网的重要性。文章从韧性电网的内涵、评估技术体系、恢复力提升的关键技术以及未来展望四个方面进行了系统分析。

主要观点

韧性电网的提出背景
- 随着全球自然灾害频发及反恐意识增强，构建具有恢复力的韧性电网已成为各国国家战略的重要组成部分。
- 电力系统在“双高”（高比例新能源、高比例电力电子设备）和“双新”（新设备、新技术）背景下，其运行特性日趋复杂，对频率、电压调节能力提出了更高要求。
- 历史上多次重大灾害（如冰灾、台风、地震、网络攻击、洪灾）导致大范围停电，凸显了现有电网的脆弱性。
韧性电网的内涵
- 韧性（Resilience）是指系统在面对小概率高风险事件时的预防、吸收、适应和恢复能力。
- 韧性与可靠性不同，前者关注系统在极端事件中的状态变化和恢复能力，后者关注高概率小风险事件下的系统状态。
- 韧性评估包括鲁棒性、智慧性与恢复性三个层面。
韧性电网评估技术体系
- 构建了包含气象灾害模型、系统故障模型、电网响应模型与系统修复模型在内的韧性电网评估技术体系。
- 通过多阶段模型分析电网在极端灾害下的状态变化过程，并采用脆弱性评估、灵敏度分析等方法进行定量评估。
- 韧性指标（如恢复力指标 $R_t$ 和恢复率指标 $R_r$）被提出，用于衡量电网在灾害下的表现。
恢复力提升的关键技术
- 灾前措施：包括应急资源规划、移动储能最优配置、系统加固与脆弱性评估，以提升系统在灾害前的抵御能力。
- 灾中措施：通过动态主动调度、多资源协同的频率控制、配网重构与微电网孤岛运行，增强系统在灾害发生时的应对能力。
- 灾后措施：利用移动储能与维修资源协同优化、应急资源快速响应，提升系统恢复速度和效率。
省域能源系统韧性提升
- 针对多能系统互联、调度割裂、故障风险传播等问题，提出了省域电-气-热能源系统的一体化仿真模型研究。
- 引入半不变量与改进雅可比矩阵相结合的多能流计算方法，提高了多能源系统的迭代计算效率和收敛稳定性。
- 构建了基于统一多能流模型的标准化灵敏度分析方法，实现对省域多能互补系统的安全评估。
- 提出了基于数据-模型混合驱动的致灾因子破坏特征研究与基于蒙特卡洛模拟的灾害响应模型，用于模拟不同灾害场景下的系统表现。

关键信息

1. 韧性电网的定义与特点

定义：韧性电网是电力系统在面对极端扰动事件时，具备预防、吸收、适应和快速恢复能力的系统。
特点：不同于可靠性评估，韧性评估不仅关注系统状态，还关注状态之间的变化和恢复能力。

2. 韧性电网评估方法

气象灾害模型：台风、冰灾等模型用于预测灾害对电网的影响，如风场模型、覆冰预测模型。
系统故障模型：基于历史数据和经验模型，评估输电线和杆塔在极端天气下的故障概率。
电网响应模型：考虑系统解列运行、负荷削减、资源调度等，模拟电网在灾害下的响应过程。
系统修复模型：引入修复时间、天气影响因子等，优化应急资源调度和维修策略。

3. 韧性指标与计算方法

韧性指标：
- $R_t = \int_{T_1}^{T_5} [LI(t) - LR(t)] dt$
- $R_r = \int_{T_1}^{T_5} LR(t) dt / \int_{T_1}^{T_5} LI(t) dt$
改进韧性指标：
- $R_{RICD} = E[ \frac{\int_{T_0}^{T_5} LR(t) dt}{\int_{T_0}^{T_5} LI(t) dt} \cdot \frac{T_{dur}}{T_5 - T_0} ]$
- 考虑了持续时间因子和恢复时间，更全面地评估系统韧性。

4. 灾前、灾中、灾后关键措施

阶段	关键措施
灾前	应急资源规划、移动储能最优配置、脆弱性评估
灾中	动态主动调度、多资源协同频率控制、配网重构
灾后	移动储能与维修资源协同优化、应急资源快速响应

5. 省域多能系统韧性提升

一体化仿真模型：构建电-气-热耦合模型，分析多能流之间的相互作用。
多能流计算方法：采用半不变量与改进雅可比矩阵相结合的算法，提升多能源系统的计算效率。
安全性评估指标：
- 供能不足均值（AEENS）
- 供电不足均值（AEPNS）
- 供气不足均值（AEGNS）
- 供热不足均值（AEHNS）
- 负荷削减次数（ENLC）
- 负荷削减概率（LOLP）
灾害响应模型：基于蒙特卡洛模拟，构建不同灾害场景下的响应模型，优化负荷削减策略。