李知艺,李碧桓,鞠平/新型配电系统的广义负荷可观性问题探讨/2024,48(20):12-24.
答：广义负荷是指一个变电站供电范围内所有电气设备的总和，包括传统负荷、新型可控负荷、分布式电源和分布式储能等，如图1所示。广义负荷由纯粹消耗功率转变为荷-源-储混合，由完全不可控转变为具有一定的可控性，但总体上仍然呈现出负荷性质。
图1 广义负荷成分示意图
广义负荷可观性是指能否观测广义负荷特性。需观测的广义负荷特性主要包括成分类型、在线容量、演变态势，并且随着时间、空间及成分的不同呈现出丰富的内涵。例如，广义负荷典型成分的占比呈现出时变性特征，给广义负荷成分结构的分析带来了挑战，如图2所示。
图2 广义负荷成分占比的时变性
答：由于广义负荷特性内涵丰富，可首先从广义负荷特性丰富的内涵中梳理关键要素。从负荷成分的调控潜力出发，选择具备调控潜力的典型负荷成分，并围绕各典型负荷成分功率在配电区域总功率中的占比（以下简称成分占比）分析广义负荷特性，进而可将广义负荷可观性问题分为以下3个研究层次，各层次关系如图3所示。
1）成分识别：定性判断广义负荷集群中是否包含某类典型负荷成分，实现对当前时刻广义负荷成分结构的初步认知。
2）占比估计：在基本层次的基础上，定性或定量分析典型负荷的成分占比，实现对当前广义负荷成分结构的准确认知。
3）态势分析：在核心层次的基础上，推导广义负荷典型成分的功率演变态势，从而实现对当前时刻和未来时段广义负荷可观性的准确认知。
图3 广义负荷各研究层次间关系
以上各研究层次的内涵均在上一个研究层次的基础上不断延伸，并最终以态势分析结果支撑广义负荷参与调控。其中，前两个研究层次以成分占比为主要研究对象分析广义负荷的成分结构，成分结构信息可用于推导功率演变态势和揭示广义负荷潜力变化的原因。在此基础上，态势分析作为扩展层次，包括了占比估计和成分识别，是内涵最为广泛的研究层次。
答：为了提升广义负荷可观性，首先分析广义负荷可观性提升的主观、客观影响因素。主观影响因素在于不同区域的负荷特性、调控需求不同，宜从满足电网调控需求的目标出发，因地制宜选择量测并关注重要负荷成分。另一方面，量测系统的客观现状限制了可观性的上限。在此基础上，广义负荷可观性可采用如下思路进行提升：
1）当现有量测数据不充足、不完备时，可以通过部署新量测来增加可用数据。量测优化配置模型可考虑成本、收益、风险3个维度，可包含配电网物理约束、技术经济约束等约束条件，最终目的为求解量测点、量测频率、量测变量、容许误差等决策变量，如图4所示。
图4 量测优化配置模型
2）在量测数据的基础上，可通过数据价值挖掘的方式充分发挥原有量测和新部署量测的作用，从而达到增加可用数据的目的。配电系统量测数据海量异构，基于大数据、人工智能的方法可多维度挖掘量测数据特征、构建量测数据的时空关联关系。一方面，可通过数据校正算法提升现有配电系统量测的质量和可用度，从而为成分占比分析研究拓宽量测数据的可用范围；另一方面，可通过非侵入式负荷监测、关联分析或迁移学习等方式增加可用的成分量测。
答：广义负荷可观性研究是负荷参与电网调控的前提。在时间维度上涵盖当前时刻与未来时段的成分占比变化，在空间维度上强调多电压等级下成分占比的联系。对新型配电系统背景下的广义负荷可观性研究提出如下建议：
1）广义负荷涵盖成分众多，包括多种占比小、受调控潜力低的负荷成分，在可观性研究对象的选择中应当抓大放小，选取具备参与电网调控潜力的典型负荷成分；
2）广义负荷各典型成分具备不同的分布特征和模型、数据基础，在可观性评估研究中可结合评估对象特征，按照由易到难、不确定性由小到大的顺序分析各典型负荷成分的占比及演变态势；
3）广义负荷广泛分布于多个电压层级，各层级的负荷特性和量测禀赋不同，在可观性提升研究中可协同各电压等级，较低电压等级的成分占比结果可以向上聚合，较高电压等级的高质量量测可以向下应用于成分占比分析。
/ 引文信息
李知艺,李碧桓,鞠平.新型配电系统的广义负荷可观性问题探讨[J].电力系统自动化,2024,48(20):12-24.
LI Zhiyi, LI Bihuan, JU Ping. Discussion on Observability of Generalized Load in New Distribution Systems[J]. Automation of Electric Power Systems, 2024, 48(20): 12-24.
主要作者简介
Introduction to the Main Authors
通信作者，博士，研究员，博士生导师，主要研究方向：配电系统数智化。E-mail: zhiyi@zju.edu.cn
博士，教授，博士生导师，主要研究方向：新能源电力系统建模、分析与控制。E-mail：pju@hhu.edu.cn
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