第36卷第3期電力系統(tǒng)自動(dòng)化Vol 36 No2012年2月10日Automation of Electric Power SystemsFeb.10,2012DOI:10.3969/jisn.1000-1026.2012.03.003基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法韓冬,嚴(yán)正1,宋依群↓,孫強(qiáng)2,張義斌2(1.電力傳輸與功率變換控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院,上海市200240;2.國網(wǎng)能源研究院,北京市100052)摘要:針對(duì)智能電網(wǎng)在不同時(shí)期的發(fā)展目標(biāo)和需求,提出了一種基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法。該方法以智能電網(wǎng)的投資為出發(fā)點(diǎn),建立通過投資實(shí)現(xiàn)的智能技術(shù)對(duì)智能電網(wǎng)建設(shè)效果動(dòng)態(tài)影響的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型。模型定量地分析了二者之間的因果反饋關(guān)系,并給出了智能電網(wǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)隨時(shí)間演變的趨勢(shì)。通過仿真分析驗(yàn)證了動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法的合理性和有效性,關(guān)鍵詞:智能電網(wǎng);動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià);系統(tǒng)動(dòng)力學(xué);指標(biāo)0引言價(jià)方法在很大程度上為智能電網(wǎng)的評(píng)價(jià)提供了重要為了應(yīng)對(duì)氣候變化和保障能源安全,智能電網(wǎng)理論支撐,但是無法反映在一定的時(shí)間范圍內(nèi)或連續(xù)時(shí)間斷面中指標(biāo)與相關(guān)因素之間的影響關(guān)系,以已成為當(dāng)今世界能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展變革的最新動(dòng)向1。及指標(biāo)隨時(shí)間的演變趨勢(shì)中國提出建設(shè)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng),其基本思想可以理解為以智能化技術(shù)為支撐、電網(wǎng)的價(jià)值特性為導(dǎo)向,合由于智能電網(wǎng)本質(zhì)特征具有多種復(fù)雜因素交織和相互制約的特點(diǎn),加之其在不同的規(guī)劃時(shí)間階段理規(guī)劃發(fā)展過程中的建設(shè)目標(biāo),最終實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)電投入的資金和技術(shù)的發(fā)展程度均呈現(xiàn)出差異較大的網(wǎng)向現(xiàn)代電網(wǎng)跨越23動(dòng)態(tài)屬性,因此,為了反映這些特征屬性,本文提出智能電網(wǎng)作為一項(xiàng)建設(shè)周期長、投資規(guī)模大、技種基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(SD)模型的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評(píng)術(shù)難度高的綜合工程,定量地反映其建設(shè)過程中價(jià)方法,以獲取智能電網(wǎng)相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)隨時(shí)間變化的發(fā)展程度較為困難。如何評(píng)價(jià)智能電網(wǎng)發(fā)展水平的動(dòng)態(tài)結(jié)果和影響指標(biāo)的相關(guān)因素演變規(guī)律。通過和智能技術(shù)在規(guī)劃建設(shè)中的成效,已成為當(dāng)前研究仿真分析,驗(yàn)證了所建立的關(guān)于智能電網(wǎng)發(fā)展評(píng)估智能電網(wǎng)所面臨的挑戰(zhàn)之一。因此,建立一種能夠的SD模型的有效性和合理性。反映智能電網(wǎng)發(fā)展特征的評(píng)價(jià)方法顯得十分必要。智能電網(wǎng)的發(fā)展具有長期性、復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性。1智能電網(wǎng)建設(shè)的動(dòng)態(tài)特性不同的建設(shè)時(shí)期面臨著經(jīng)濟(jì)、社會(huì)對(duì)智能電網(wǎng)的不為了實(shí)現(xiàn)中國智能電網(wǎng)的健康可持續(xù)發(fā)展,國同需求,不同區(qū)域的電網(wǎng)發(fā)展水平各異。電網(wǎng)智能家電網(wǎng)公司確定分階段穩(wěn)步推進(jìn)電網(wǎng)智能化建設(shè)化建設(shè)貫穿于電能生產(chǎn)、傳輸和使用等各個(gè)環(huán)節(jié),并分別是規(guī)劃試點(diǎn)階段、全面建設(shè)階段和引領(lǐng)提升階且受到多種因素相互影響、相互制約。因此,只有充段口。按照這種不同時(shí)間階段對(duì)智能電網(wǎng)建設(shè)的規(guī)分考慮相關(guān)因素隨時(shí)間和區(qū)域的變化規(guī)律,才能從劃和部署,可以理解堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的發(fā)展是一個(gè)動(dòng)根本上了解智能電網(wǎng)建設(shè)的程度,從而指導(dǎo)智能電態(tài)過程。這說明對(duì)智能電網(wǎng)發(fā)展特征的研究不僅著網(wǎng)建設(shè)沿著科學(xué)發(fā)展的方向前進(jìn)。眼于當(dāng)前階段、當(dāng)前條件下的發(fā)展特征,而且要從發(fā)目前,關(guān)于智能電網(wǎng)評(píng)價(jià)方法的研究還處于起展特征動(dòng)態(tài)變化的角度來分析智能電網(wǎng)規(guī)劃問題。步階段,國內(nèi)外針對(duì)智能電網(wǎng)評(píng)估方面的研究更多從長遠(yuǎn)來看,隨著先進(jìn)技術(shù)的不斷采用和投資的不集中于設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)智能電網(wǎng)的指標(biāo)體系31],而評(píng)價(jià)斷加大,在堅(jiān)持協(xié)調(diào)發(fā)展和統(tǒng)籌兼顧的原則下,智能方法的研究所涉甚少。常用的評(píng)價(jià)方法主要包括層電網(wǎng)建設(shè)將呈現(xiàn)總體結(jié)構(gòu)提升的態(tài)勢(shì)。這樣就要求次分析法數(shù)據(jù)包絡(luò)法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、灰色綜合對(duì)智能電網(wǎng)發(fā)展的趨勢(shì)有一個(gè)前瞻性的把握:一方分析法等214。這些方法的共同特點(diǎn)是僅能夠反面,促使智能電網(wǎng)不同建設(shè)階段協(xié)調(diào)發(fā)展,避免出現(xiàn)映某一時(shí)間點(diǎn)被評(píng)價(jià)對(duì)象的整體水平。盡管這些評(píng)過度建中國煤化工相關(guān)方面建設(shè)滯后而影響分析哪些因素影響收稿日期:2011-05-31;修回日期:2011-09-09智能電CNMHG以及這些因素隨時(shí)國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目間變化呈現(xiàn)的發(fā)展規(guī)律,為智能電網(wǎng)發(fā)展規(guī)劃提供·智能電網(wǎng)·韓冬,等基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法依據(jù),以期對(duì)建設(shè)進(jìn)度進(jìn)行長期有效的宏觀管理。其發(fā)展過程不是一蹴而就的,更不是一成不變的,隨智能電網(wǎng)的發(fā)展具有動(dòng)態(tài)變化特征。歸納其動(dòng)著經(jīng)濟(jì)、社會(huì)對(duì)電網(wǎng)需求的不斷提高,智能電網(wǎng)各個(gè)態(tài)特性主要表現(xiàn)在以下方面。環(huán)節(jié)在建設(shè)中的作用將發(fā)生顯著的變化,因此,分析1)不同建設(shè)時(shí)期的智能電網(wǎng)發(fā)展目標(biāo)和需求隨變量因素之間的相互關(guān)系對(duì)正確評(píng)價(jià)智能電網(wǎng)將起時(shí)間動(dòng)態(tài)變化。到關(guān)鍵作用;②合理選取模型中相關(guān)的系統(tǒng)參數(shù),這2)電網(wǎng)智能化建設(shè)時(shí)期內(nèi)受到多種因素影響,些參數(shù)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確度有較大的影響,為了分并且這些因素隨時(shí)間變化析參數(shù)對(duì)模型的影響,主要通過靈敏度測(cè)試,即可確3)用于衡量智能電網(wǎng)發(fā)展水平的指標(biāo)與相關(guān)因定相關(guān)參數(shù)對(duì)模型的影響程度。素之間的作用關(guān)系隨時(shí)間變化。2.2動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)思路2動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法和設(shè)計(jì)思路智能電網(wǎng)建設(shè)的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)要從其整體性出發(fā),根據(jù)中國智能電網(wǎng)的價(jià)值特性和規(guī)劃建設(shè)的時(shí)間特2.1動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法性,以中國智能電網(wǎng)建設(shè)目標(biāo)為出發(fā)點(diǎn),發(fā)掘智能電本文采用基于SD的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法。網(wǎng)應(yīng)具備的功能、性能以及相關(guān)技術(shù),建立動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)SD是一種以反饋控制理論為基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)模型。具體的設(shè)計(jì)思路如下。為手段的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法1。SD可以解決高度非線1)根據(jù)智能電網(wǎng)的價(jià)值特性和具體建設(shè)目標(biāo),性、高階次、多變量、多重反饋、復(fù)雜時(shí)變大系統(tǒng)問發(fā)掘影響目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的技術(shù)性指標(biāo)和效果性指標(biāo)。題,既可以在宏觀上把握事物發(fā)展的趨勢(shì),又可以分2)根據(jù)智能電網(wǎng)的特性分析及其在電能生產(chǎn)析系統(tǒng)內(nèi)微觀因素的相互作用關(guān)系。SD方法的主傳輸、消費(fèi)環(huán)節(jié)中的具體表現(xiàn)形式,總結(jié)指標(biāo)之間、要思想是基于給定的目標(biāo),由多個(gè)相互依賴的因素指標(biāo)與其他相關(guān)因素變量之間的影響制約關(guān)系。有機(jī)組合而形成一個(gè)整體系統(tǒng)。系統(tǒng)由多個(gè)要素構(gòu)3)建立基于智能電網(wǎng)價(jià)值特性動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的SD成,不同要素之間存在或多或少的聯(lián)系,系統(tǒng)內(nèi)的各模型要素之間并不是孤立存在的,而是相互聯(lián)系的,由于4)通過仿真分析可以得到指標(biāo)值以及其他變量系統(tǒng)目標(biāo)和結(jié)構(gòu)的變化,系統(tǒng)處于不斷的動(dòng)態(tài)變化結(jié)果隨時(shí)間變化的趨勢(shì)行為。以此為據(jù),預(yù)測(cè)智能中,從而可以反映出評(píng)價(jià)對(duì)象在動(dòng)態(tài)變化中所具有電網(wǎng)未來發(fā)展趨勢(shì),進(jìn)而為今后電網(wǎng)智能化建設(shè)和的特性。SD方法的主要特點(diǎn)是定性分析與定量分政策制定提供建議析相結(jié)合,在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對(duì)問題進(jìn)行合理抽3動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型象,構(gòu)建相關(guān)方程,得到準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)結(jié)果。SD的基本結(jié)構(gòu)是一階反饋系統(tǒng)。圖1所示為3.1模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)的模型流圖,主要由狀態(tài)變量、速本文選取智能電網(wǎng)區(qū)別于傳統(tǒng)電網(wǎng)所具有的顯率變量和輔助變量構(gòu)成16。著價(jià)值特性為:低碳和高效17)。將相關(guān)指標(biāo)作為智能電網(wǎng)低碳和高效特性在電能生產(chǎn)、輸送、消費(fèi)等過變化率(速率變量)狀態(tài)變量輔助變量2程中的表現(xiàn)形式,不同指標(biāo)反映智能電網(wǎng)不同方面輔助變量的屬性。根據(jù)指標(biāo)與相關(guān)因素之間的影響關(guān)系,建立基于SD的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型,如圖2所示。圖1SD基本結(jié)構(gòu)基于圖2,構(gòu)建以狀態(tài)變量、速率變量和輔助變量為Fig 1 Basic structure of system dynamics表達(dá)形式的具體SD模型流圖,見附錄A圖A1。階系統(tǒng)主要分為正反饋和負(fù)反饋2種系統(tǒng)。投資正反饋系統(tǒng)是指回路中任何一個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)生初始偏離時(shí),循環(huán)一周將獲得增大或加強(qiáng);負(fù)反饋系統(tǒng)是指根電動(dòng)汽車新能源裝k反AA:L能]「新保有量機(jī)容量路建設(shè)料導(dǎo)線據(jù)目標(biāo)值與當(dāng)前值的偏離大小,調(diào)整速率變量使得當(dāng)前值逐漸趨近于目標(biāo)值。將各變量按照相互之間新能源跨區(qū)本區(qū)區(qū)外使用電置發(fā)電交換安來電的影響關(guān)系組成基本的反饋系統(tǒng),然后根據(jù)多個(gè)反圖饋系統(tǒng)的相互作用關(guān)系構(gòu)建完整的SD模型,從而染氣體峰谷率可以進(jìn)行仿真分析。中國煤化工應(yīng)用SD方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)需要解決的關(guān)鍵問CNMHG莫型原理圖題主要是:①理清評(píng)價(jià)模型中各個(gè)變量之間的相互Fig.2 Principle diagram of system dynamicmodel for the dynamic assessment of smart grids關(guān)系,特別地,對(duì)于智能電網(wǎng)這樣一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),2012,36(3)奄如系仇自動(dòng)化SD模型以智能電網(wǎng)中的技術(shù)投資為驅(qū)動(dòng),通過(t)=k, enew(t)投資實(shí)現(xiàn)的技術(shù)作用于與指標(biāo)相關(guān)的因素,從而間式中:A(t)為區(qū)域間電網(wǎng)輸電能力;Emn(t)為跨區(qū)接或直接影響指標(biāo)的數(shù)值。智能電網(wǎng)由于采用了相交換電量;P1(t)為跨區(qū)輸電線路計(jì)劃輸電功率;關(guān)技術(shù),使其優(yōu)良的性能得以體現(xiàn)和提升。本文選mn(t)為跨區(qū)輸電線路投資費(fèi)用;Rm(t)為跨區(qū)輸取的反映智能電網(wǎng)低碳和高效建設(shè)效果的指標(biāo)如表電線路傳輸單位功率造價(jià);H1(t)為跨區(qū)輸電線路1所示。SD模型將投資、技術(shù)、指標(biāo)、相關(guān)因素聯(lián)系年平均利用時(shí)間;En(t)為本區(qū)總發(fā)電量;Eom(t)為起來,形成一個(gè)相互影響變量之間具有反饋關(guān)系的區(qū)外來電量,對(duì)于送端電網(wǎng)而言E(1)為0;E(t)系統(tǒng)。通過建立的模型可以定量地模擬在未來規(guī)劃為總用電量;L(為網(wǎng)損率;k1為接納區(qū)外新能源中技術(shù)對(duì)智能電網(wǎng)建設(shè)效果的影響,預(yù)測(cè)電網(wǎng)智能化發(fā)展的趨勢(shì)。電量的比例。3)峰谷率方程關(guān)系指標(biāo)及其相關(guān)屬性文獻(xiàn)[18]給出了美國高級(jí)量測(cè)體系( advancedTab. 1 Indices and their relative attributesmetering infrastructure,AMI)示范區(qū)的資料,表明性能指標(biāo)所在環(huán)節(jié)相關(guān)技術(shù)污染氣體發(fā)電側(cè)和新能源機(jī)組及用戶在安裝智能電表后,可使平均用電量減少低碳減排量用戶側(cè)電動(dòng)汽車11%。如果能為用戶提供精確的用電信息,預(yù)計(jì)用區(qū)域間電網(wǎng)輸電能力電網(wǎng)側(cè)跨區(qū)輸電線路建設(shè)戶的高峰用電量可平均減少50%。以此資料為依高效峰谷率電網(wǎng)側(cè)和用戶側(cè)智能電表據(jù),建立采用智能電表后的峰谷率方程:網(wǎng)損率電網(wǎng)側(cè)新型材料導(dǎo)線Eek(t)3.2模型方程關(guān)系和參數(shù)Ed(t)-Epeak(t)-eysal(t)SD模型的核心問題在于內(nèi)部各變量之間的因Epesk(t+1)= Peak(t)-50%ANmeter (t)peak (t)果反饋關(guān)系的確立。本文根據(jù)變量之間存在的物理或統(tǒng)計(jì)關(guān)系,建立模型中各變量之間的方程關(guān)系。Nmeter (t)=(12)1)污染氣體減排量w(t)=c, Enew(t)+c2 Evl(t)E(t+1)=E4(t)-11%AN(t)e(t)(13)式中:S(t)為峰谷率;Epa(t)為t時(shí)刻峰時(shí)段用Enew(r)= Pew(t)Hv(t)電量;E(t)為t時(shí)刻平時(shí)段用電量;E4(t)為t時(shí)P(\ Inew(b)Re(t)(3)刻用戶總用電量;E(t+1)為t+1時(shí)刻峰時(shí)段用Evel(t)=Nvel(t)Mavg(t)evel(t)(4)電量,Nm()為智能電表數(shù)目;△Nmn(t)為新增智式中:W(t)為污染氣體減排量;c1和c2分別為新能能電表數(shù)目;lm(t)為智能電表投資金額;Rm(t)源(主要指風(fēng)能、太陽能等新型能源,下同)和電動(dòng)汽為智能電表單位造價(jià);c=()為平均每戶峰時(shí)段用車的單位電量的污染氣體減排量;En(t)為新能源電量;e(1)為平均每戶總用電量;E4(t+1)為t+1發(fā)電量;Hm()為新能源年平均利用時(shí)間;En()為時(shí)刻用戶總用電量電動(dòng)汽車使用電量;Pmw(t)為新能源裝機(jī)容量;4)網(wǎng)損率Im(t)為新能源建設(shè)投資;Rm(t)為新能源機(jī)組單網(wǎng)損率是電網(wǎng)輸送效率高效與否的重要體現(xiàn)。位容量造價(jià);N(t)為電動(dòng)汽車保有量;M、(t)為盡管電網(wǎng)中影響網(wǎng)損的因素復(fù)雜繁多,為確立新型電動(dòng)汽車年平均行駛里程;c=(t)為平均每輛電動(dòng)材料導(dǎo)線技術(shù)與網(wǎng)損率的影響關(guān)系,本文忽略其他汽車每千米用電量。因素對(duì)網(wǎng)損率的影響。文獻(xiàn)[19]指出新型材料導(dǎo)線2)區(qū)域間電網(wǎng)輸電能力主要是采用超導(dǎo)等相關(guān)技術(shù)使得線路的電阻大幅降區(qū)域間電網(wǎng)輸電能力反映智能電網(wǎng)具有強(qiáng)大的低,而對(duì)線路的電抗和對(duì)地電容改變甚微。因此,新資源優(yōu)化配置能力,使得能源利用效率更加高效。型材料導(dǎo)線應(yīng)用于電網(wǎng)中,僅改變線路的電阻參數(shù)。A(t)=Eine(t)圖3所示為IEEE30節(jié)點(diǎn)測(cè)試系統(tǒng)經(jīng)過將原線En (t)+E(t)(5)路隨機(jī)逐次替換電阻為原來50%的線路后,網(wǎng)損率Eine (t)=Pn(t)Hine(t)(6)與替換線路數(shù)之間的關(guān)系P(d=line (b)中國煤化工新型材料導(dǎo)線線路(7)數(shù)近心CNMHG網(wǎng)損率方程關(guān)系為:Ein (r)= Ed(e)L(t+1)=L(t)1-M(t)L(t)Motel(t)(14)智能電網(wǎng)·韓冬,等基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法MCt)In(t)(15)項(xiàng)指標(biāo)朝著良好的方向發(fā)展。式中:L(t+1)和L(t)分別為t+1時(shí)刻和t時(shí)刻的網(wǎng)損率;M(t)為新型材料導(dǎo)線數(shù)目;In(t)為新型材料導(dǎo)線投資金額;Rmn(t)為新型材料導(dǎo)線單位造價(jià);06Moat(t)為線路總數(shù)0o1201320420520162017201820200年份投資增速;投資圖4智能電網(wǎng)投資規(guī)劃Fig 4 Investment planning for smart0.5表2仿真結(jié)果我路數(shù)Tab 2 Simulation results圖3新型材料導(dǎo)線新增線路數(shù)與網(wǎng)損率關(guān)系Fig 3 Relationship between power loss and年份污染氣體區(qū)域間電網(wǎng)峰谷率網(wǎng)損率/%incremental new material transmission lines20111.104×1060.51881.37516.204仿真分析131.202×1050.531320141.252×1060.53841.36465,80根據(jù)《國家電網(wǎng)智能化規(guī)劃總報(bào)告》中對(duì)各地區(qū)0151.304×1060.56171.35225.35智能電網(wǎng)未來規(guī)劃的投資方案設(shè)計(jì),結(jié)合地區(qū)電網(wǎng)20161.354×1060.57961.34275.0320171.406×1060.59391.33524,78的自身?xiàng)l件,應(yīng)用本文提出的SD模型對(duì)某地區(qū)智20181.458×1060.60111.33154.67能電網(wǎng)在低碳和高效方面進(jìn)行相關(guān)分析。20191.510×1060.608232784.56文獻(xiàn)[20]給出了2011-2020年電力需求的預(yù)0201.543×1060.61181.32594.50測(cè)數(shù)據(jù),本文以此作為模型中發(fā)電量和用電量所需2014-2017年處于投資的加速期,從圖4可看的數(shù)據(jù)。據(jù)《國家電網(wǎng)公司促進(jìn)清潔能源發(fā)展報(bào)告出,這一階段投入的資金較其他階段多,從表2可看研究》測(cè)算,取c1為0.006t/(kW·h),c2為出,各項(xiàng)指標(biāo)在此階段的數(shù)值變化較大;2018年至0.00012t/(kW·h),平均每輛車用電量約為2020年處于發(fā)展的成熟期。各項(xiàng)指標(biāo)變化相對(duì)較0.2kW·h/km。按照國家發(fā)改委能源所統(tǒng)計(jì),風(fēng)小,表明智能電網(wǎng)各個(gè)建設(shè)時(shí)期內(nèi)的指標(biāo)具有時(shí)間電年平均利用時(shí)間為2000h,光伏發(fā)電年平均利用發(fā)展的特性體現(xiàn)出技術(shù)實(shí)現(xiàn)后對(duì)電網(wǎng)的作用效果時(shí)間為1500h左右。文獻(xiàn)[2】]對(duì)模型中采用的智符合技術(shù)經(jīng)濟(jì)規(guī)律。能電網(wǎng)技術(shù)的單位造價(jià)進(jìn)行了深入研究,本文以此作為技術(shù)投資造價(jià)的數(shù)據(jù)來源。本文通過SD專用5模型靈敏度分析仿真軟件 VENSIM PLE對(duì)所建立的智能電網(wǎng)模型模型靈敏度分析的作用是了解參數(shù)的不同取值進(jìn)行仿真分析,并取評(píng)價(jià)周期為2011-2020年。該對(duì)所建立模型的影響程度。為了反映智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)仿真軟件操作便捷,只需將所建立的模型輸入相關(guān)發(fā)展的建設(shè)過程中技術(shù)因素對(duì)模型的影響,本文以參數(shù)即可進(jìn)行仿真分析,實(shí)用性強(qiáng)。技術(shù)因素為導(dǎo)向,對(duì)其進(jìn)行靈敏度分析測(cè)試。于是,圖4所示為滿足S形增長趨勢(shì)的智能電網(wǎng)總投考慮2種方案下的智能電網(wǎng)的SD行為:方案1為資規(guī)劃方案。各種技術(shù)按比例分配總投資的份額,同一技術(shù)在不同投資方式下的SD行為;方案2為規(guī)劃周期依次包括建設(shè)的發(fā)展期、加速期、成熟期,等量投資下不同技術(shù)發(fā)展的SD行為。滿足技術(shù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展規(guī)律21。BE5 A51網(wǎng)據(jù)家的湎試結(jié)果圖。圖中表2為根據(jù)圖4設(shè)定的投資方式經(jīng)過模型仿真4種投資中國煤化工數(shù)投資、負(fù)指數(shù)后得到的各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的低碳和高效指標(biāo)值。表2的投資和等CNMHG是10年累計(jì)的數(shù)據(jù)表明智能電網(wǎng)的性能呈現(xiàn)總體提升的態(tài)勢(shì),各投資總額相等,差別在于按照4種方式分配每年的2012,36(3)電力系仇自投資額度。6結(jié)論本文提出了一種基于SD的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法。在建立SD模型的過程中,可以明確投資、技術(shù)與效果指標(biāo)之間的相互關(guān)系,通過仿真分析得到正指數(shù)投資以下主要結(jié)論。負(fù)指數(shù)投資1)根據(jù)變量之間的因果反饋關(guān)系構(gòu)建的智能電等年均網(wǎng)SD模型,以投資為動(dòng)因,能夠預(yù)測(cè)出反映建設(shè)效S形投資果的指標(biāo)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。2)通過SD模型可以分析某一指標(biāo)在不同投資162017201820192020方式下動(dòng)態(tài)發(fā)展的規(guī)律,從而明確何種投資對(duì)于智能電網(wǎng)建設(shè)效果更為顯著。圖5不同投資方式下網(wǎng)損率變化情況Fig 5 Changes of power loss manner under3)通過不同指標(biāo)在同一種投資方式下的等量投different investment manners資比較,SD模型能夠區(qū)分指標(biāo)變化快慢情況,進(jìn)而圖5的結(jié)果表明:負(fù)指數(shù)投資方式盡管建設(shè)初盡管建設(shè)初可以凸顯相關(guān)技術(shù)對(duì)智能電網(wǎng)的作用效果。期效果較好,即網(wǎng)損率下降最快,但是后期的效果較附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版(htp:/aeps. sepro.sgcc其他3種方式落后較大;S形投資雖然在初始期效com,cn/aeps/ch/ index..aspx)。果不明顯,但是從后期的網(wǎng)損率降低速度和效果來參考文獻(xiàn)看,是一種更為適宜的投資方式。[1]劉振亞.智能電網(wǎng)技術(shù)M.北京:中國電力出版社,2010.方案2的測(cè)試結(jié)果如圖6所示。此方案選取[2]肖世杰.構(gòu)建中國智能電網(wǎng)技術(shù)思考[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2種髙效指標(biāo):網(wǎng)損率與峰谷率。在同樣的S形投2009,33(9):1-4資方式下,分析2個(gè)指標(biāo)的變化率情況。某一指標(biāo)XIAO Shijie. Condition of technology for constructing Chineset時(shí)刻的變化率r定義為:smart grid [J]. Automation of Electric Power Systems, 200933(9):1-4yr Jr1(16)[3]傅書遇中國智能電網(wǎng)發(fā)展建議[門].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2009式中:y,為t時(shí)刻的指標(biāo)值33(20);23-26.FU Shuti. Proposed development of smart grid in China [J]Automation of Electric Power Systems, 2009, 33(20): 23-26.[4]何光宇,孫英云,梅生偉,等.多指標(biāo)自趨優(yōu)的智能電網(wǎng)[冂].電力網(wǎng)損率變化率系統(tǒng)自動(dòng)化,2009,33(17):1-5HE Guangyu, SUN Yingyun, MET Shengwei, et al. Muti-indices self-approximate-optimal smart grid[J]. Automation of[5] WAKEFIELD W. Methodological approach for estimating the蜂谷率變化率benefits and costs of smart grid demonstration projectsLRI. 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Washington, DC, USA: U.S.Department of Energy, 2009圖6的結(jié)果表明在用同一種投資方式下的等81 The European electricity grid initiative(EEGI), Roadmap010量投資獲取相關(guān)技術(shù)來提高智能電網(wǎng)的性能時(shí),峰Belgium European Network of Transmission System Operators谷率較網(wǎng)損率的變化更為明顯,說明等量投資下峰for E中國煤化工谷率的建設(shè)效果更為顯著。[9]譚偉CNMHG標(biāo)體系初探[冂電力系統(tǒng)自·智能電網(wǎng)·韓冬,等基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法investigation on smart grid's low-carbon index system [J]HUANG Jianbai, HUANG Xiangyu, SHAO Liuguo, et al.Automation of Electric Power Systems, 2010, 34(17):1Peak and valley time price model and simulation based on[10]王智冬,李暉,李雋,等.智能電網(wǎng)的評(píng)估指標(biāo)體系[J].電網(wǎng)技system dynamics: Part one model establishment [J]術(shù),2009,33(17):14-18.Automation of Electric Power Systems, 2006, 30(11): 18-23WANG Zhidong,LHui, LI Jun,etal. Assessment index[17]薛晨,黎燦兵,曹一家,等.智能電網(wǎng)中的電網(wǎng)友好技術(shù)概述及system for smart grids[J]. 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State Grid Energy Research Institute, Beijing 100052, China)Abstract: In view of the different goals and demands for the smart grid in different periods of time its dynamic assessmentmethod based on system dynamics is proposed that takes the smart grid investment as the starting point in developing a systemdynamics model, which reflects the dynamic relationship between smart grid construction results and intelligent techniquesrealized through investment. In addition, the model quantitatively analyzes the causal feedback relation between the two andgives the smart grid effect indices in the evolution of the trend over time. The evaluation model is proved effective and rationalby simulation resultsThis work is supported by State Grid Corporation of ChinaKey words: smart grid; dynamic assessment; system dynamics; indices中國煤化工CNMHG