基于OpenDSS的UFLA配电系统建模与分布式能源并网影响分析

《IEEE Latin America Transactions》：Modeling and Analysis of Distribution Power System at UFLA Using OpenDSS

本刊推荐：针对缺乏地理参照数据的实际配电系统建模难题，研究人员提出一种结合卫星地理定位与实测负荷统计分布的OpenDSS建模方法。通过巴西拉夫拉斯联邦大学（UFLA）案例验证，该方法有效量化了1.2 MWp光伏电站并网导致的潮流反转、损耗增加及功率因数恶化问题，并开发确定性增量算法优化固定电容器组配置，为分布式能源（DER）集成规划提供实用工具。

　　

随着分布式能源资源（DER）在配电系统中的渗透率不断提高，电力系统面临着前所未有的运行挑战。传统配电网络的设计初衷是单向供电，而大规模光伏等DER的接入会导致潮流反转、电压越限、线路损耗增加等新问题。尤其在实际配电系统建模过程中，往往缺乏完整的地理信息系统（GIS）数据和详细的网络参数，这给精准仿真分析带来了极大困难。

巴西拉夫拉斯联邦大学（UFLA）的校园配电系统正是一个典型案例。该校电网包含中压辐射状网络和多个分布式光伏系统，其中最大光伏电站容量达1.2 MWp。由于缺乏现成的地理参照数据，研究人员开发了一种创新性的建模方法，将卫星图像与实地调查相结合，在OpenDSS平台中构建了详细的配电系统模型。

研究团队采用两阶段建模方法：第一阶段通过Google Maps卫星图像获取460根电杆和96台变压器的地理坐标，结合实地采集的名称牌数据确定变压器规格和电缆参数；第二阶段采用统计方法分配负荷，基于系统负载率（SL）和变压器负载率（TL）的正态分布假设，构建了四种典型运行场景。

关键技术方法包括：利用Google Maps进行电网资产地理定位；基于实测数据构建光伏发电曲线和负荷曲线；采用确定性功率流和日时间序列仿真分析；开发增量算法优化固定电容器组配置，该算法通过Python与OpenDSS直接接口实现自动化仿真与约束验证。

确定性功率流分析结果

在最小负荷场景（场景A）下，DER集成导致净有功功率为-950.03 kW，表明向电网反向送电。线路有功损耗从0.47 kW增至18.93 kW，无功消耗从1.14 kVar增至67.22 kVar。在最大负荷场景（场景B）下，DER将有功需求从1,703.35 kW降至474.18 kW，但损耗仍从9.13 kW增至22.81 kW。两种场景下功率因数均显著下降，最大电压升高约2%，但均在PRODIST-Module 8规定的0.95-1.05 p.u.限值内。

日功率流分析结果

时间序列仿真显示，DER集成导致日间大部分时间潮流反转。功率因数对有功功率波动高度敏感，在净有功功率接近零时达到极低值。通过400 kVar固定电容器组补偿，夜间功率因数得到改善，日间无功消耗显著降低。电压水平虽有升高，但未越限，二次电路电压始终低于1.03 p.u.。

电容器组优化效果

研究人员开发的确定性增量算法通过迭代添加100 kVar电容单元，以平均日功率因数最大化为目标，同时满足电压约束和不过补偿条件。算法在Python环境中实现与OpenDSS的交互仿真，有效提升了系统功率因数，且操作透明、易于实施，特别适合初步规划研究。

研究结论表明，基于卫星图像的OpenDSS建模方法大幅减少了实地工作量，为缺乏地理参照数据的配电系统提供了实用建模方案。DER集成确实会改变系统运行特性，但通过适当的无功补偿可以缓解功率因数问题。然而，固定电容器组对负荷和发电波动适应性有限，未来需研究开关电容器组或逆变器无功控制等更灵活方案。

该研究成果发表于《IEEE Latin America Transactions》，为配电系统规划人员提供了从数据采集到系统优化的完整方法论，特别适用于高校、工业园区等紧凑型机构配电网络。研究方法兼顾实用性与准确性，为分布式能源时代下的配电系统分析提供了重要技术参考。