张天策，王剑晓，李庚银，周 明，王宣元，刘 蓁

（1. 新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学）,北京市102206；2. 国网冀北电力有限公司,北京市100053）

0 引言

2016 年初,国家发改委、能源局和工信部联合发布了《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》［1］,意见中指出通过数据驱动的方式推动分布式电源的发展,从而达到提高可再生能源比重的目的。分布式电源具有灵活、环保、经济等优点,在现代配电网中得到了广泛应用［2-4］,但高比例新能源的接入会给配电网带来电压越限、潮流改变等问题［5-7］。随着主动配电网、虚拟电厂技术的发展,配电网运营商迫切需要监测管辖配电网区域内电压的时空变化趋势并加以控制以保证配电网安全［8-10］。

现实中预测配电网电压极具挑战,一方面,配电网拓扑结构错综复杂,由于缺乏信息采集量测和运维,难以获取配电网准确潮流模型和参数。在输电网中,调度中心可以在具有较高精度的等值数学模型中对各发电厂进行优化调度来制定控制策略［11］。然而,配电网电压等级较低且结构复杂多样,线路、分支、变压器台数较多［12］,配电网中线路和设备长时间运行后参数与设计初值偏差较大［13］,难以运用输电网中元件等值计算的方法建立其数学模型。另一方面,相比集中式,分布式能源具有更强的随机性。由于分布式发电装置分散安装于配电网各处,其出力具有明显的时空分布差异,传统的天气预报技术面向的范围较大且时间间隔较长,难以为分布式能源提供精确的气象预报。……