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需求侧管理对自动配电系统可靠性的影响

Salman Kahrobaee ¹ 和Sohrab Asgarpoor ²

内布拉斯加大学林肯电气工程系

林肯，内华达州68588-0511

1 skahrobaee@huskers.unl.edu ² sasgarpoor1@unl.edu

摘要- 需求侧管理（DSM）为电力系统提供了更有效，更可靠地为客户供电的机会。 在采用自动控制和分布式能源系统的智能电网中，有效的DSM可以缓解 峰值负荷并将部分需求转移到非高峰时段。 本文评估了DSM对自动化配电系统可靠性的影响。 与之前的研究不同，我们执行潮流分析和状态枚举，以包括配电系统的实际限制，例如总线的电压限制和分支的功率流限制。还考虑了需求曲线和系统组件负载的影响。 本文的结果通过不同的案例研究和敏感性来呈现分析。

关键词 - 需求侧管理; 分发系统; 可靠性分析; 智能电网。

1.引言

需求侧管理（DSM）策略已经在电力行业中使用了很多年[1]。 DSM 的目标 是提供电力系统资产的有效使用并降低客户的电力成本。 事实上，DSM通过各种程序改变客户的负载曲线，例如峰值削波，负载转移，填谷，能量消耗等 [2]。 因此， 电力公用事业是建议通过执行成本/效益分析将DSM纳入其资源规划[3]。 智能电网的基础设施具有实时通信和电力公用事业和客户之间的数据流，将在不久的将来通过提高基于动态电费的负载可控性和激励措施来支持DSM [4]。 最近的一些研究已经考虑了将分布式能源资源（DER）如电动汽车 [5]和分布式发电存储系统[6] 纳入 DSM和系统可靠性的影响。 DSM对发电充足性的影响先前已在文献[7,8]中进行了研究。 [8]的研究人员指出， DSM在停电成本降低方面 的最高可靠性 收益与大型用户部门相关，而不是小型住宅和农业负荷。 在[9]中，作者 已经讨论了需求响应对配电系统可靠性的影响，但他们的工作是框架的概念表示 和不包括案件研究分析和结果。另一项研究评估了两种DSM方案对配电系统可靠性改进的有效性 [10]。 然而，该研究受到某些特定情况的限制，并且不包括用于可靠性评估的负载流分析。

在本文中， 我们 确定了DSM策略的影响，例如负载转移和节能自动分配 系统的可靠性 。 紧随其后 一个 自动化分配系统， 该断陷区域的该系统快速隔离，该区域的部分负载可能仍会自动恢复。 在此研究中建立的DSM是基于通过 节能策略减少系统电力需求以及通过将需求转移到低需求时间来缓解峰值负荷。 至少有两个主要原因可以解释为什么有效的DSM可以提高 分布式系统 的可靠性 。 首先，有效的DSM减少了系统组件的负载压力，因此降低了故障的可能性。其次，应用DSM程序会导致峰值负载削减; 因此，如果系统中的组件发生故障和中断，则网格仍然能够在不过载的情况下提供负载的概率将会增加。换句话说，由于在使用DSM时系统中有更多的线路容量用于电源恢复，因此将减少负载。 在本研究中，考虑到总线的电压限制和网络中分支的负载约束，使用交流负载流分析了DSM对配电系统可靠性的上述影响。。 本文考虑了自动配电系统故障后的顺序操作步骤。 此外，它通过执行的灵敏度分析考虑系统的不同负载水平。 本研究使用Power Factory DIgSILENT 软件，结果使用各种配电系统可靠性指标。

2可靠性评估方法

配电系统的可靠性评估基于负载流研究配置系统中故障的状态枚举 。 在不同情况下使用DSM方案时，可靠性数据（包括组件的故障率和维修持续时间）被假定为相同。 总线负载的有功和无功功率按小时变化， 并使用每日负载曲线建模。

每个意外事件都会启动一个通过模拟系统的自动顺序反应来处理的场景。 故障后的操作步骤包括：

图1.案例研究分布系统的单线图。

bull; 使用保护组件清除故障。

bull; 通过打开分离开关进行故障隔离。

bull; 通过关闭常开开关来恢复电源

bull; 恢复的配电系统的潮流研究。

bull; 减载过载，减少过载。

bull; 在电压限制违规的情况下减载.

bull; 完成修复后，将系统恢复到故障前配置。

在使用DIgSILENT软件执行应急分析并计算应急前后交流功率流之后，计算可靠性指标并与不同的案例研究进行比较。 本研究中使用的分配系统的通用可靠性指标是系统平均中断频率指数（SAIFI），系统平均中断持续时间指数（SAIDI），客户平均中断持续时间指数（CAIDI），未服务能源（ENS）和平均服务可用性指数（ASAI）[11]。

3配电系统模型

用于案例研究的分配系统是具有网状拓扑的86 总线系统。 系统的单线图如图1所示。许多常开开关用于分离不同的馈线，并在正常条件下创建径向操作网络。 这些开关用于 恢复由于故障而断开的区域的电源。 该配电系统的主要总线是33kV松弛总线，负载分布在11kV总线上。

整个系统数据在表I中给出。用于 系统线路，变压器和总线 的故障率和维修持续时间的 输入数据 在表II中给出。

在仿真过程中，用于可靠性计算的负载和电压限制由（1）定义。

表1 分销系统组件

表2 可靠性分析的输入数据

负载值在配电系统的不同总线上多样化，并且它们代表不同数量的客户。 但是，假设负载来自同一扇区; 因此，所有负载的每小时变化遵循与图2所示相同的模式。

对于基本案例研究，选择系统负载，使得一些线路和变压器在峰值负载下接近其最大负载极限运行。 图3描绘了峰值负载下配电系统支路的负载状态。

图2.配电系统负载的每日负载曲线

图3.峰值负载下电源线和变压器的负载

4 案例研究和结果

本节由不同的案例研究组成。 首先，研究没有DSM的基本情况; 并计算可靠性指标。 DSM策略的有效性取决于所选择的方案和分配系统的特征。 因此，模拟了两种DSM方案; 并获得了它们对配电系统可靠性的影响。 最后，利用不同容量的配电系统组件进行灵敏度分析，以证明前一步骤结果的合理性。

a.基本案例

在这种情况下，不采用DSM策略; 并且图2中所示的负载曲线应用于负载。 表3列出了可靠性指标的结果。分配系统未提供的能源总量几乎为每年76MWh; 平均而言，每个客户经历0.25次故障，每年中断持续时间为1.9小时。

表3基础案例研究的可靠性指标

b.帝斯曼计划1：节约能源

本案例研究中使用的方案模拟了客户级别和系统级别的各种节能策略和设备的组合，从而降低了分配系统的总体负载。 结果， 证明了系统的可靠性得到改善。

该DSM方案的负载曲线如图所示4.考虑不同百分比的DSM负载影响，并使用不同的 负载比例因子 在一天内统一建模系统负载的减少 。

已经为每个负载比例因子计算了SAIFI和SAIDI指数，如图5所示。负载比例“1”表示该方案中没有DSM。 观察到随着系统总线负载的减少，系统的可靠性提高。 由于负载减少10％，SAIFI和SAIDI减少了近20％。

图4.具有不同节能水平的24小时负载曲线

图5.具有不同节能水平的SAIFI和SAIDI

表4根据一系列可靠性指标提供了该案例的结果。

表4 具有不同负荷缩放因子的可靠性指标