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智能電網模型在能量轉換中的應用

2014-03-31 10:09:27 北極星電力網  點擊量: 評論 (0)
2014年3月27日,在2014中國清潔電力峰會暨中國國際清潔能源博覽會智能電網論壇上,西門子(中國)有限公司智能電網集團國際電力技術咨詢部業(yè)務拓展經理李珂先生介紹了西門子對智能電網的理解和認識,以下為詳細內

       SINCAL基本功能和亮點介紹,總體來看,SINCAL是全領域規(guī)劃仿真軟件,不光可以對電力行業(yè),包括供水、供熱、供冷領域,只要是管道領域都可以做規(guī)劃仿真。主要功能,做電網、水網、氣網規(guī)劃,對網絡做仿真分析,可以優(yōu)化網絡結構,提高電網或者其它網絡運行的經濟性。軟件界面是可視化多窗口的,而且可以做動態(tài)和穩(wěn)態(tài)雙重分析。目前,SINCAL在超過五百個公司三百個維護和技術支持合同,分布在全球77個國家,在過去五年,每年新用戶的增長量應該超過了50個。在供氣、供熱、供冷方面的用戶也超過了40多個。
SINCAL電網模塊功能介紹,針對電力系統(tǒng)這塊的基本模塊包括潮流、短路電流計算,超強模塊包括無功配置、無功優(yōu)化,動態(tài)模塊主要是動態(tài)穩(wěn)定性計算,增強動態(tài)模塊可能有些特征值和動態(tài)網絡簡化,主要是這方面功能,對于保護我們有保護協(xié)調仿真,策略這塊,有可靠性分析,還有負荷發(fā)展、網絡結構分析,我們還有一個模型包。

        SINCAL六方面亮點介紹:第一,圖形化用戶界面,可以模擬輸出五萬個節(jié)點以上大型網絡,不會產生延遲,另外,操作方法可能和Office比較類似,可以有多種多樣輸出方式,還可以支持嵌入式圖表。第二,平臺,基于同一個數據庫的,提供基于同一個數據庫的軟件;另外,我們也有可以重復使用的組件。第三,SINCAL可以對各種軟件進行分析,我們仿真結果基于成熟的數據庫,很容易做結果的評估,PDMS是保護裝置的模型數據庫,可以提供保護裝置模型。第三,項目管理,基本上包括模型管理,多項目、多視圖、多方案,針對配電網來說,內部臨時網絡互聯(lián)和網絡重構是比較有作用的。最后一方面,基于多用戶的項目管理,很多用戶可以對同一主題的模型進行管理。第四,SINCAL架構,完全開放的架構,基于COM- Server技術,可以集成到其它系統(tǒng),支持所有的標準編程語言,針對Python,是可以通用的,可以體工隊PSSE的接口。依靠常用的數據庫。我們有一堆接口,具有智能電表接口。第五,模型,簡單地說,包括簡單母線分支模型到整個配電網絡模型,模型有不同種類,而且是面向對象的。最后一個亮點,計算后臺,SINCAL這個軟件的計算后臺比較強大,基本可以滿足輸配電網各種類型的預算,建模沒有限制,潤色當中有很多模塊,比如有暫態(tài)分析、預想事故分析、保護仿真配合,這些模塊都含有比較高級的算法。另外一點,軟件模型選擇和客戶電網規(guī)模大小是可以定制化的,我的靈活性比較高,也可以給客戶提供比較好的價格,性價比比較高。

針對本次會議主題,介紹一下SINCAL軟件在智能電網中的應用,在智能電網當中,按照電力傳輸過程,基本上分發(fā)電、輸配電、用電三方面,每方面都有和傳統(tǒng)電網不一樣的方面,針對智能電網,目前,有些配電網運營商部署了計量數據管理系統(tǒng)和先進的表計;第二方面,我們業(yè)面臨一些挑戰(zhàn),目前分布式能源、分布式組件(比如:風能、光能、電動汽車)大范圍融入到已有的低壓和中壓配電網中,這些能源的接入會導致一個問題,以前的電力從發(fā)電廠到用戶是單一的,由于風電或者分布式能源在用戶側處理的話,就會構成雙向的網絡,有可能由用戶向電網售電,流向已經改變了。SINCAL針對智能電網提出了自己的解決方案,大概四方面:增強的網絡模型,增強的元件模型,增強的仿真方法,增強的接口。增強的網絡模型,由于智能電網出現(xiàn),我們支持不平衡網絡,而且支持雙向潮流仿真,可以支持復雜的網絡故障仿真,可以研究分布式能源接入對配電網和對負荷的影響。針對微電網,可以做微電網規(guī)劃仿真,包括不平衡的網絡,包括孤島,包括分布式電源和動態(tài)仿真。增強的仿真模型,仿真軟件是支持光伏、風電、燃料電池、蓄電池、電動汽車的。增強的仿真方法,我們有對負荷預測的方法,包括由上而下、由下而上的負荷預測方法,包括人工智能網絡負荷預測方法。另外一點,可以對智能表計的數據進行仿真方法的模擬。增強接口很多,主要展示一下先進計量系統(tǒng)接口,可以把客戶電表數據實時通過平臺存儲下來,存儲到數據庫里,通過SINCAL軟件進行仿真模擬,通過對仿真結果的處理,可以對電網中一些開關元件狀態(tài)進行優(yōu)化,也可以預測風電、光伏負荷曲線短時間的預測

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責任編輯:張星光

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