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智能伺服变压器:同世界发达国家配电网相比 我国应直面哪些差距?

2018-05-08 09:03:40 德州信平电子有限公司 阅读

综合国内外配电网现状,特别是我国配电网与国际先进水平的差距,我个人认为我国建设国际一流配电网需要考虑以下几个方面:

1、社会、经济宏观比较。社会和经济的发展状态直接反应并指导配电网规划及建设。我国的新型城镇化建设、人均年生活用电量等方面的一些综合数据显示,我国城镇化和电气化水平空间较大。相应的,城镇配电网规划、建设以及规模化发展仍有较大潜力。

2、供电可靠性。以2014年为例,我国10千伏用户平均供电可靠率为99.940%,平均停电时间5.22小时/户。其中,城市(市中心+市区+城镇)用户平均供电可靠率为99.971%,年平均停电时间为2.59小时/户;农村用户平均供电可靠率为99.935%,年平均停电时间为5.72小时/户。

与国际先进水平进行对比,2011年新加坡供电可靠率达到99.999941%,平均停电时间为0.31分钟;2009年日本东京供电可靠率达到99.999619%,平均停电时间为2分钟。

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据此可看出,我国供电可靠性提升空间和压力较大。

3、配电网结构。配电网结构决定了网络运行的可靠性、灵活性。在这一方面,不同国家形成了各异的设计方法。

以城市配电网为例,巴黎城区电缆网采用三环网T接或双环网T接方式;伦敦电缆网采用多分支多联络接线方式;东京22千伏电缆网采用主线备用线、环形、点状网络接线方式,6千伏架空网采用多分段多联络方式,电缆网则采用多分割多联络方式;新加坡电缆网采用“花瓣式”,也即环网闭式的接线。

尽管具体拓扑不同,国外先进网架结构的基本趋势是呈现“哑铃状”发展,核心原则是“强化两头、简化中间”,既保证可靠性安全性,又避免重复建设。

目前,我国北京市高压配电网与国际先进配网相似,以环网、放射状运行(即“手拉手”网格结构)为主,然而其中压配电网提升空间较大,电网结构相对薄弱,网络接线模式复杂,难以形成标准化。

此外,国外先进水平10(20)千伏城网架空线路绝缘化率高达80%以上,而国内目前仅仅22.4%。因此,在配电网结构升级方面,当前一大要务是借鉴国外先进水平,做出符合本地发展实际的调整。

具体讲,对于一线城市,力争构建兼具可靠性和灵活性的网络架构,全面实现双侧电源和环网结构,加强中压线路联络率,提高负荷转供能力;对于其他城市、城镇,结合本地经济、负荷发展,首要解决高压配网N-1能力不足问题、“单线单变”问题,逐步改善中压配网分段不足和线路联络不足问题;乡村地区首先改善供电半径问题。

4、配电网自动化水平。2014年时,国家电网公司范围内配网自动化总体覆盖率为20%,智能电表覆盖率为60%。日本自动化覆盖率几乎达到100%,法国为90%。

就实际情况来看,我国部分一线城市初步实现了配电网可观可控,其他区域的运行监测、自动化控制能力欠缺,仍有大幅提升的潜力和任务。

具体而言,在基础设施建设方面,一线城市应着力提升中、低压光纤及其他通信网络的建设;其他地区应增强高、中压通信基础设施建设,并配合适度发展不同程度自动化设备水平。

5、配网资产管理。配电网新老设备和新旧技术网络的集成,是未来综合能源系统的物理载体,是智能电网和能源互联网建设必不可少的基石和支撑。

因此,全面系统地掌握现有配电网设备和网络的健康水平,应该是对配电网资产的精益化高效管理的出发点。

从国外发展历程来看,当经济、用电负荷的增长基本达到稳定,配网企业实现社会责任、合理管控电网、提升盈利能力的保证是资产管理技术。

如何高效尽限利用现有设备和网络是国际大电网组织的两大方向之一。特别是随着有经验的工程师、技师退休,人才出现断层和传承青黄不接,丰富的第一手经验和专业知识传承出现危机,这已经引起了全球关注特别是西方发达国家的高度警惕。

以英国配网为例,从20世纪70年代开始,英国即尝试对配网大量资产科学管理,其开发的资产管理系统甚至早于基于IPv4的互联网技术。

目前,经过长期实践,英国配网在技术规范、软硬件平台研发与应用等方面形成了大量先进经验。相较而言,国内资产管理理念和技术起步较晚。资产管理技术和水平仍需大幅提升。

针对配电设备量大面广、单体价格相对低廉,配电网结构复杂多变等特点,当前应尽快深化研发适应我国国情和配网管控方式的资产管理理论/应用体系,并深入开展试点工作,进而对有益的方案进行推广应用。

国家电网公司去年也开展了配电网资产国际对标,我本人作为专家也参与了一些工作。我认为特别要转变理念,深刻认识科学智能的资产管理是提质增效的有效途径。资产管理不是一项单纯简单的管理工作,而是一门集成多种理论、技术和经验,同时统筹技术、经济、管理的系统性综合学科,一门平衡成本、绩效和风险三方面的艺术。

未来综合能源互联网也将对配电网资产管理提出更高的要求,以能源信息物理系统、大数据、深度机器学习和人工智能应用等为方向的技术将为资产管理提供科学实用的方法和工具。


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