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

面向防灾减灾的电网韧性评估及其恢复力提升

核心内容

本报告围绕“韧性电网”这一概念，分析了其在当前能源电力安全背景下的重要性，并提出了电网韧性评估及恢复力提升的关键技术。随着新能源高比例接入、极端事件频发，电网面临日益严峻的挑战，构建具备高恢复力的韧性电网已成为各国电力系统发展的重点方向。

主要观点

1. 韧性电网的重要性
   韧性电网旨在提升电力系统对极端事件的预防、响应和恢复能力，以保障电力系统的安全稳定运行。相比传统可靠性评估，韧性评估更关注系统在极端扰动下的状态变化和恢复能力。

2. 韧性与可靠性的区别
   韧性关注的是小概率、高风险事件下的系统恢复能力，而可靠性则关注高概率、小风险事件下的系统状态。韧性评估不仅包含可靠性评估内容，还涵盖系统的预警、吸收、适应和恢复能力。

3. 韧性电网评估技术体系
   包括气象灾害模型、系统故障模型、电网响应模型和系统修复模型。通过这些模型，可以量化系统在灾害下的脆弱性、恢复力和韧性指标。

4. 恢复力提升的关键技术

   • 灾前：加强系统加固、优化应急资源规划、提升灵活性资源的配置。
   • 灾中：动态调度、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、提升应急响应效率。

关键信息

1. 能源电力安全背景

• 政策背景：2023年7月，习近平总书记强调构建“清洁低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能”的新型电力系统；2024年2月，再次指出要统筹国家能源安全，提升科技创新投入效能。
• 挑战：电网呈现“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）特征，极端事件频发，系统运行特性复杂，电压、频率调节能力受限。
• 历史灾害案例：包括2008年南方冰灾、2005年台风“达维”、2011年福岛地震、2019年委内瑞拉网络攻击、2021年郑州暴雨等，均导致大规模停电，凸显电网韧性的重要性。

2. 韧性电网的内涵及评估技术体系

• 韧性定义：韧性是系统在扰动下保持功能的能力，涵盖预防、响应和恢复三个阶段。
• 关键概念：
  • 鲁棒性：系统建设标准，如输电塔抗风、抗冰能力。
  • 智慧性：系统解列运行能力，如分布式电源控制、需求侧响应。
  • 恢复性：系统自愈能力，如防灾策略、检修策略、检修效率。
• 韧性评估指标：
  • $ 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 $
  • 改进的韧性指标：$ 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} ] $

3. 韧性电网恢复力提升的关键技术

3.1 灾前韧性提升措施

• 应急资源规划分配：基于历史灾害数据和预测信息，优化应急资源的定位和分配。
• 移动储能最优配置：利用移动储能资源提升配电网的灵活性和恢复能力。
• 脆弱性评估方法：通过构建故障图，量化系统脆弱性，为韧性评估提供依据。

3.2 灾中韧性提升措施

• 动态主动调度：实时获取灾害信息，优化机组出力，提升系统抵御能力。
• 多资源协同频率控制：协调不同时间尺度和空间范围内的调频资源，实现更优的紧急控制效果。
• 配网重构与孤岛运行：在灾中实现系统解列，提高局部供电能力。

3.3 灾后韧性提升措施

• 移动储能与维修资源协同优化：结合移动储能和维修资源，提升系统快速恢复能力。
• 快速响应策略：考虑天气影响、检修时间和路径，制定高效的恢复方案。

3.4 省域能源系统韧性提升措施

• 多能系统耦合建模：构建电-气-热能源系统一体化仿真模型，提升系统协同能力。
• 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方法，提高多能系统计算效率和收敛性。
• 标准化灵敏度分析：提出统一多能流模型下的灵敏度分析方法，用于评估系统脆弱性和响应能力。
• 预想事故集构建：通过最小负荷割集方法，识别系统脆弱节点，提升安全评估能力。
• 多目标优化模型：考虑区域能源禀赋、负荷重要性、新能源消纳需求等因素，构建多目标优化模型，实现系统安全评估。

4. 安全评估指标

• 供能不足均值（AEENS）：衡量系统在不同能源供应不足情况下的平均影响。
• 供电不足均值（AEPNS）：衡量电力供应不足对系统的影响。
• 供气不足均值（AEGNS）：衡量燃气供应不足对系统的影响。
• 供热不足均值（AEHNS）：衡量热能供应不足对系统的影响。
• 负荷削减次数（ENLC）：系统在灾害下负荷被削减的总次数。
• 负荷削减概率（LOLP）：系统负荷被削减的概率。

5. 灾害应急响应模型

• 数据-模型混合驱动：基于地理位置划分网格单元，利用风场模型和覆冰预测模型，分析灾害对系统的影响。
• 蒙特卡洛模拟：模拟不同灾害场景，构建响应模型，实现最小负荷削减。

总结与展望

• 当前成果：已构建韧性电网评估技术体系，实现对输配电系统的韧性评估，并提出灾前、灾中、灾后多层次的韧性提升策略。
• 未来方向：
  • 优化韧性指标，从多阶段、多维度、多时间尺度角度评估系统。
  • 研究负荷侧灵活资源在频率控制中的作用，提升系统恢复能力。
  • 综合考虑物理侧和信息侧对电网的影响，提出信息空间与物理空间耦合下的最优控制和检修策略。
  • 完善应急资源调度方案和抢修策略，提升系统在极端事件下的快速恢复能力。

参考文献

• [1] M. Bruneau and A. Reinhorn, “Exploring the concept of seismic resilience for acute care facilities,” Earthq. Spectra, vol. 23, no. 1, pp. 41–62, 2007.
• [2] M. Ouyang, L. Duenas-Osorio, and X. Min, “A three-stage resilience analysis framework for urban infrastructure systems,” Struct. Saf., vols. 36-37, no. 2, pp. 23-31, 2012.
• [3] Yang Y.H., Tang W.H., Liu Y., Xin Y.L., Wu Q.H., Quantitative resilience assessment for power transmission systems under typhoon weather. IEEE Access 6 (2018): 40747-40756.