考虑环境因素时空差异的分散式电力传输极限计算新方法

《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》：Decentralized Power Transfer Limit Calculation Method Considering Spatial and Seasonal Differences of Ambient Factors

为解决传统电力传输极限（PTL）计算忽略环境因素时空差异导致的误差及系统安全风险问题，研究人员开展了一项考虑架空导线热平衡环境效应的分散式PTL计算方法研究。通过改进最优潮流模型并引入动态电热耦合方程，结合最优条件分解技术实现并行计算，结果表明该方法能有效捕捉环境因素的时空季节性影响，提升电网传输能力评估的准确性和计算效率，对高负荷下潮流拥堵风险防控具有重要意义。

　　

随着全球气候变暖引发的极端天气事件频发，电网基础设施面临严峻挑战。例如2020年8月美国加州遭遇近40℃的热浪，导致用电需求激增的同时，架空输电线路（OTL）的传输容量受限，甚至引发跨州联络线故障造成900MW供电损失。这类事件暴露了传统电力传输极限（PTL）计算方法的局限性——它通常基于固定参数，忽略了环境因素（如环境温度、风速、光照强度等）随时间与空间变化对线路热平衡的动态影响。这种忽略可能导致计算结果偏离实际，尤其在重载情况下加剧潮流拥堵风险，威胁电网安全运行。

为解决这一问题，发表在《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》的研究提出了一种创新的分散式PTL计算方法。该方法通过改进最优潮流（OPF）模型，将环境因素作为自变量、导线温度作为状态变量，首次在PTL计算中完整引入了动态电热耦合（ETC）机制。研究团队采用最优条件分解（OCD）技术将时序优化问题分解为多个子问题并行求解，显著提升了计算效率。通过基于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）ERA5数据的多区域、多季节案例验证，该方法不仅证明了环境因素时空差异对PTL结果的显著影响，还展示了其在大规模电网中的适用性。

研究的关键技术方法包括：

1. 1.
   构建改进OPF模型，以最大化负荷中心供电量为目标，嵌入动态ETC方程（公式21-42），量化环境因素对导线电阻和温度的影响；
2. 2.
   设计基于OCD的时序分解策略，将96个时间间隔的优化问题分解为并行子问题（图3），通过拉格朗日乘子处理时间耦合约束；
3. 3.
   建立输电线路分段模型（图5），根据环境因子空间变化添加虚拟节点，提升长距离线路建模精度；
4. 4.
   利用动态时间规整（DTW）算法量化PTL曲线的时空差异，结合四类典型季节场景（春、夏、秋、冬）和18个地理区域的气象数据进行分析。

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PTL计算模型的改进与验证

通过对比传统连续潮流法（CPF）与OPF法的PTL计算结果（图1），研究发现OPF法能更精确地捕捉约束边界（如线路热限值或电压崩溃点）。改进后的OPF模型（公式1-11）首次将环境参数（T_a, V_w, φ, H_e, Q_s）与电气参数（V, θ, T）同步优化，并采用改进欧拉法离散化动态热平衡方程（公式38），解决了传统方法中导线电阻随温度变化的线性近似误差问题。

时空季节性差异的量化分析

案例研究显示，不同季节PTL值差异显著：夏季（场景2）普遍最低，冬季（场景4）最高，区域a的PTL极值差达29.92MW（图7）。空间上，区域1与区域p的DTW距离在春季（场景1）达到1.0，表明环境因素的地理异质性导致PTL分布高度不均衡（图8）。例如高海拔区域（如区域k海拔5000米）因空气密度低、散热条件差，PTL值明显低于沿海区域（如区域o海拔34米）。

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分散式方法的高效性验证

与集中式方法（M1）相比，分散式OCD方法（M4）在18节点系统中的计算时间从1868.1秒降至108.39秒（表I），误差E_r保持在10^-6量级。当并行核心数增至10时，时间消耗比β（τ₂/τ₁）降至0.5以下（图9）。在74节点扩展系统中（图10），M4仍能以1599.39秒完成计算，而M1需22557.2秒，证明该方法具有良好的可扩展性。

本研究通过建立环境因素驱动的动态PTL计算框架，揭示了电网传输能力受气象条件时空分异影响的机制。该方法不仅解决了传统模型忽略电热耦合的缺陷，还通过分散式优化突破了高维计算瓶颈。对于高比例新能源接入的电网，该成果能为运行方式安排、阻塞管理及极端天气应急响应提供精准决策支持，推动电网安全性与经济性的协同提升。未来可进一步探索环境因素概率预测与PTL区间评估的结合，增强对气候不确定性的适应能力。