有源配电网

新型电力系统具有清洁低碳、安全可控、灵活高效、智能友好、开放互动的基本特征，新型电力系统建设需要数字技术与能源技术深度融合、广泛应用。2022年，国家电网公司提出了“新型电力系统数字技术支撑体系框架”。作为承载分布式能源的主战场，智能化、数字化也是未来配电网发展重要方向。公司2024年“两会”工作报告提出加快构建现代智慧配电网。现代智慧配电网是新型电力系统的配电网形态（新型配电系统），通过“大云物移智”等现代信息通信技术与有源配电网深度融合，以数字化、智能化、智慧化赋能新型配电系统。

针对被动法检测盲区较大和主动法易产生稀释效应的问题，提出基于主、被动结合的多分布式电源(distributed generation, DG)孤岛检测方法。首先，该方法利用有源电力滤波器(active power filter, APF)实现无功功率扰动，即通过扰动APF的q轴参数来控制其输出频率为2 Hz的无功功率，以扰动孤岛频率周期性波动。然后，利用小波分解和小波重构算法提取频率信号中的低频分量。最后，利用快速傅里叶变换(fast fourier transform, FFT)算法计算2 Hz低频分量的幅值并判断是否越限，以实现多DG孤岛检测。Matlab/Simulink建模仿真结果表明：该方法能够有效地避免稀释效应，实现多DG孤岛检测。

面对分布式资源的集中接入与消纳给配电网运行带来的挑战，国网湖北省电力有限公司试点建设了一批新型配电网示范项目，黄冈市黄州区新型配电网示范项目是其中的典型代表。该项目探索了适应电力“源网荷储充”一体化和多能互补发展的新型有源配电网建设技术路线，助推新能源电源并网。

分布式电源(distributed generation, DG)大量接入使配电网继电保护面临严峻挑战。单相接地故障发生概率大，但故障信息十分微弱，特别是在DG多样化故障输出特性的影响下，有源配电网单相故障定位的准确性常难以保证。为此，提出了一种基于模型识别的有源配电网单相接地故障定位方法。分析了配电网单相接地故障下DG的输出特性，建立了在不同故障位置下有源配电网的正序增广网络，构建了故障位置关于馈线出口以及DG输出电流的函数，建立了配电网单相接地故障位置模型，利用不同故障位置下短路电流矢量占比系数的差异性构建了新的故障定位判据。通过将单相接地故障定位问题转化为故障位置模型系数的求解问题，提高了故障定位的准确性和实用性。理论和仿真分析表明，在不同故障位置、不同过渡电阻下均能准确定位单相接地故障，具有原理清晰、故障特征量采集便捷、灵敏性和可靠性高的优点。

分析了分布式光伏在接入低压配电网过程中出现的透明感知、信息安全、设备安全等方面问题，提出基于IPv6的分布式光伏快速感知与调控技术方案，研发分布式光伏快速感知与调控装置，有效解决了低压有源配电网不可观测、不可调控的问题，提升了配电网的供电可靠性。基于IPv6技术的即插即用，实现了分布式光伏的快速接入、减少了现场调试和运维；基于信息内外网隔离技术，满足了光伏数据在信息内外网的采集与上传；基于边缘代理调控技术，实现了光伏的远程调控，避免了配变反向重过载等问题，提升了台区电能质量。

智能配电

为了解决大规模电动汽车入网难以实现个体调度以及集群调度存在“维数灾”的问题，建立基于车辆到电网(vehicle-to-grid，V2G)模式的有源配电网分层分区优化运行模型。其中，上层优化模型对电动汽车集控中心(electric vehicle agent,EVA)进行调度，优化各区域EVA的充放电功率并作为下层优化模型的输入；下层优化模型调整各调压方式。在优化算法方面，提出一种自适应差分进化-生物地理学优化(self-adaptive differential evolution-biogeography-based optimization,SaDE-BBO)算法，并在改进的IEEE 33节点配电系统中进行仿真分析。结果表明：在不同充电控制策略下，V2G模式与各调压方式的协调互动在降低各区域EVA运营成本、平抑负荷波动以及保证有源配电网的安全和经济运行方面优势显著，与其他优化算法相比，SaDE-BBO算法具有更优质的解和更好的收敛性。

配电网作为新型电力系统建设的主战场，是助推能源向高效化、清洁化、数字化转型的国家战略型基础设施，其安全可靠稳定运行对保障经济社会发展具有重要意义。但近年来，随着城市电网发展持续加速、光伏、电动汽车（V2G）等分布式电源不断增长，如何兼顾新型电力系统配电网的停送电效率与作业安全，支撑新型电力系统有源配电网建设运维，是当前配网专业亟需解决的问题之一。

分布式资源的碳排放特性差异导致配电网各节点碳排放强度存在时空差异性，为有效支撑配电网低碳分析优化以及用户侧低碳核算与交易，建立了有源配电网电碳耦合模型，基于潮流追踪对有源配电网碳排放流情况进行定量分析研究，将碳排放成本纳入配电系统经济成本中。以电力系统总经济成本最小为目标，通过IEEE 33节点算例进行仿真分析，验证了所述方法的可行性和有效性。

分布式电源发电的随机性和波动性，给有源配电网(active distribution network，ADN)的电压控制带来了严峻的挑战，在此背景下，亟需一种高效的电压控制策略来保证ADN的安全运行。 方法 基于深度强化学习方法，提出了一种双层区域配电网电压控制策略。首先，以调压设备的调节特性和可控元素复杂化的特点为前提，针对ADN辐射网架结构，设计了区域协调控制区域和本地自治控制区域，分别构建每个区域的电压控制模型；然后，通过深度Q网络(deep Q-network，DQN)算法和深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient，DDPG)算法对该模型进行求解，以实现实时跟踪电压变化的目的，有效解决了ADN运行过程中电压控制问题；最后，通过IEEE 33节点仿真算例对该方法进行了验证。 结果 利用DQN算法和DDPG算法分别求解协调控制区域和本地自治区域的控制变量，实现了ADN系统电压调节的实时决策，解决了ADN潮流双向流动、电压复杂多变的问题。 结论 所提控制策略控制电压偏差效果明显，具有很强的准效性和实用性。