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6）智能配电系统的大数据与云计算技术

其中，配电网潮流计算和状态估计是配电网络分析如安全评估、网络重构、故障处理、无功优化的基础工具。以配电网状态估计技术为例，除了因处理大规模系统的需要，要开发计算速度快、数值稳定性高的求解算法之外，还需要考虑研发：①更高精度的状态估计（如：面向高精度状态估计的伪量测建模方法、考虑量测相关性的状态估计、多源非同步量测协同状态估计等）；②计及量测和参数不确定性的状态估计；③多区域分布式状态估计；④输配全局和交直流混合状态估计；⑤配电网拓扑和参数辨识方法等。

配电网生存能力与脆弱性（韧性）主要衡量配电网在自然灾害中对关键负荷的支撑和恢复能力，定义为配电网是否可以采取主动措施保证灾害中的关键负荷供电，并迅速恢复断电负荷的能力。

电力系统灵活性是指，在经济约束和运行约束下，某一时间尺度内，电力系统快速而有效地优化调配现有资源，快速响应电网功率变化、控制电网关键运行参数的能力。灵活的电力系统既可以满足功率不足时的电能缺口，也可以经济地处置功率过剩时的电能。对任何原因引起的负荷需求变化和电力输出变化，电力系统都可以保证充足的电力供应。输电网灵活性主要针对可控性较强的水电、火电为主的电源结构下，负荷波动、电站扩容等因素带来的随机性和不确定条件的处理。配电网中大量风电、光伏发电等间歇性电源的接入形成独有的电源结构，发电侧出力具有低可控性、强随机性和不确定性特征。因此，必须针对间歇性电源带来的随机性和不确定性条件作专门考虑和处理。

随着电网结构的日趋复杂及规模的扩大，配电网各系统集成产生的数据急剧增加，实时信息的处理量非常巨大，需要处理海量数据信息，分布式电源的大量引入、电动汽车的快速发展、PMU装置的接入，必将会为智能配电网的大数据资源池注入更多的数据流。在庞大的时变电力运行数据中，如何对数据进行筛选、整理、融合、挖掘，获得实时、高效、高精度的电网信息，并深入挖掘其内在隐含知识，是态势感知技术应用的重要研究内容。

3态势预测技术

态势预测是对配电系统中的各种变化因素，如负荷、分布式电源、电动汽车等的变化进行预测；对系统的安全风险进行评估与预警等。态势预测技术主要包括：

1）负荷分层分级预测技术

2）计及不确定性的分布式电源出力预测技术

3）计及随机性的电动汽车分区分布充电预测技术

4）配电网的安全分析与风险预警技术

在态势预测时，需要考虑实际控制运行特性及时空相关性的负荷、分布式电源、电动汽车等的建模和参数辨识方法，并计及不确定性对其产生的影响。

配电网络中实际的量测点非常缺乏，实时获取各节点的负荷数据并进行监测是不现实的。加强配电系统的负荷预测，有助于及时掌握配电网运行态势，及时发现异常供电和潜在故障，从而加强配电网的管理，提高安全经济运行水平。

随着分布式电源并网容量的不断增加，其间歇性、随机性给电力系统调度运行带来的风险和对电能质量的影响越发凸显。对分布式发电功率进行准确迅速的预测，可以使电力调度员预测并模拟未来电网运行轨迹的发展，以灵活应对未来电网运行状态的变化，保证电力系统的稳定运行和供电可靠性。

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