王成 呂濤
摘要:可再生能源的廣泛使用使電力系統(tǒng)靈活性成為電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素,明確目前電力系統(tǒng)靈活性的研究現(xiàn)狀有助于把握能源轉(zhuǎn)型的方向。以WoS數(shù)據(jù)庫(kù)中收錄的2006—2018年電力系統(tǒng)靈活性的2576篇文獻(xiàn)為數(shù)據(jù)來(lái)源,借助VOSviewer文獻(xiàn)計(jì)量軟件對(duì)電力系統(tǒng)靈活性從學(xué)科演變、國(guó)家期刊分布、作者及合作關(guān)系、關(guān)鍵詞等進(jìn)行可視化分析,旨在發(fā)現(xiàn)電力系統(tǒng)靈活性的研究熱點(diǎn)及其演化。分析表明電力系統(tǒng)靈活性研究不斷增加,中國(guó)是發(fā)表文獻(xiàn)最多的國(guó)家,其跨學(xué)科特征明顯,作者合作日趨緊密。研究熱點(diǎn)包括微電網(wǎng)、智能電網(wǎng)、儲(chǔ)能、需求響應(yīng)等,從起步期的柔性交流輸電系統(tǒng),到成長(zhǎng)期的分布式發(fā)電、智能電網(wǎng)和風(fēng)電,熱點(diǎn)期研究集中在微電網(wǎng)、需求響應(yīng)。電力系統(tǒng)靈活性研究呈現(xiàn)系統(tǒng)化、集成化、多主體耦合的趨勢(shì)。
關(guān)鍵詞:電力系統(tǒng)靈活性;文獻(xiàn)計(jì)量;共現(xiàn)分析;VOSviewer
中圖分類號(hào):TM711文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: ADOI:10.3969/j.issn.1003-8256.2020.04.015
開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):
基金項(xiàng)目:中央高?;A(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)(2020ZDPYMS42)
0引言
全球氣候變暖、一次能源枯竭及對(duì)能源安全的擔(dān)憂,導(dǎo)致可再生能源的份額不斷上升,加劇了電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和靈活性問(wèn)題。電力系統(tǒng)靈活性目前還沒有統(tǒng)一的定義,肖定垚等對(duì)電力系統(tǒng)靈活性的定義進(jìn)行了比較[1],國(guó)際能源署認(rèn)為電力系統(tǒng)靈活性指:具有應(yīng)對(duì)太陽(yáng)能和風(fēng)能在從短期到長(zhǎng)期的不同時(shí)間范圍內(nèi)引入的可變性和不確定性能力,避免從這些可變的可再生能源(VRE)來(lái)源減少電力并可靠地滿足所有客戶的能源需求[2]。北美電力可靠性委員會(huì)則認(rèn)為電力系統(tǒng)靈活性是相關(guān)系統(tǒng)資源滿足需求變化的能力[3]。胡嘉驊[4]將電力系統(tǒng)靈活性定義為廣義靈活性和狹義靈活性,他認(rèn)為廣義靈活性指電力系統(tǒng)在不同時(shí)間尺寸和物理、經(jīng)濟(jì)約束條件下應(yīng)對(duì)各種隨機(jī)因素和不確定性時(shí)保持可靠供電的能力;狹義的電力系統(tǒng)指運(yùn)行靈活性??梢婋娏ο到y(tǒng)靈活性自電力系統(tǒng)出現(xiàn)就一直存在,在基于傳統(tǒng)可控水電、火電的電源結(jié)構(gòu)中,靈活性主要源于負(fù)荷的波動(dòng),通過(guò)負(fù)荷預(yù)測(cè)、自動(dòng)發(fā)電控制、經(jīng)濟(jì)調(diào)控和市場(chǎng)手段滿足電力系統(tǒng)靈活性的需求[5];高比例可再生能源下的電力系統(tǒng)靈活性研究涵蓋了發(fā)電側(cè)、電網(wǎng)側(cè)、需求側(cè)、電力市場(chǎng)等方面[6]。學(xué)者們從不同側(cè)面闡述了電力系統(tǒng)靈活性問(wèn)題及其解決方案:電力系統(tǒng)靈活性的界定及分類[7]、技術(shù)及其影響[8]、制度挑戰(zhàn)[9]、發(fā)電規(guī)劃[10]、電力市場(chǎng)[11]、電網(wǎng)靈活性[12]等,為電力系統(tǒng)靈活性的解決提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn),但大部分是從特定技術(shù)或角度解決電力系統(tǒng)靈活性的問(wèn)題,對(duì)整個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行定量分析的案例較少。
近幾年有些學(xué)者提出了用文獻(xiàn)計(jì)量可視化來(lái)評(píng)估特定領(lǐng)域的方法,即使用文獻(xiàn)計(jì)量的方法定量可視化某個(gè)領(lǐng)域的研究基礎(chǔ)和演化路徑(如可持續(xù)發(fā)展[13]、碳排放交易[14]、電動(dòng)汽車[15]等)。電力系統(tǒng)靈活性的定量可視化分析既是對(duì)原有定性研究的補(bǔ)充和驗(yàn)證,亦能從整體上把握電力系統(tǒng)靈活性的發(fā)展演變。
通過(guò)WoS數(shù)據(jù)庫(kù)核心庫(kù)中的文獻(xiàn)集回顧近13年的電力系統(tǒng)靈活性研究(2006—2018年),從中發(fā)現(xiàn)研究主體、研究熱點(diǎn)及演化路徑、研究趨勢(shì)。主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在:通過(guò)共現(xiàn)和共被引的數(shù)據(jù)集來(lái)展現(xiàn)電力系統(tǒng)靈活性的研究方向及其關(guān)聯(lián),并進(jìn)行可視化展示;定量追溯了2006—2018年電力系統(tǒng)靈活性的發(fā)展演變;全景展示了電力系統(tǒng)靈活性領(lǐng)域的重要研究者及其合作關(guān)系,可以為電力系統(tǒng)從業(yè)者或?qū)W者提供初步指南,并為電力系統(tǒng)靈活性的研究提供參考。
1研究過(guò)程與方法
1.1數(shù)據(jù)集的建立
在進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析前首先需要建立包含引文信息的數(shù)據(jù)集,目前的引文數(shù)據(jù)庫(kù)主要有Scopus、ISI Web of Science、Google Scholar等。Olawumi等[16]對(duì)比了三個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)缺點(diǎn),本研究結(jié)合學(xué)者們的選擇和實(shí)際需求最終選擇Web of Science核心數(shù)據(jù)庫(kù)作為檢索數(shù)據(jù)庫(kù)。檢索策略如下:
Web of Science核心庫(kù)高級(jí)檢索式:“TS=("power system" OR "electrical power system" OR "electric system" OR "electric power system" OR "power systems" OR"electrical system" or "microgrid" OR "micro-grid" OR"micro grid")AND(flexibility OR flexible)”;文獻(xiàn)類型:Article OR Proceedings Paper OR Review;時(shí)間跨度:2006—2018年;數(shù)據(jù)庫(kù)選擇:Science Citation Index Expanded,Conference Proceedings Citation Index–Science;檢索日期:2019-02-25;得到文獻(xiàn)2576篇及其參考文獻(xiàn)91218篇用于文獻(xiàn)計(jì)量分析。
1.2分析工具:VOSviewer
VOSviewer軟件是文獻(xiàn)計(jì)量的一種常用軟件,該軟件采用基于距離的網(wǎng)絡(luò)可視化,構(gòu)建各種可視化圖譜用于分析文獻(xiàn)的各種關(guān)系及趨勢(shì)[17]。可視化視圖中的每一個(gè)圓圈代表一個(gè)節(jié)點(diǎn),可以是作者、關(guān)鍵詞或文獻(xiàn),圓圈的大小代表頻次或活躍程度;兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離越近則相關(guān)性越強(qiáng);節(jié)點(diǎn)間的連線粗細(xì)代表兩者的關(guān)聯(lián)程度[18]。
2文獻(xiàn)計(jì)量分析與結(jié)果
從兩個(gè)方面進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析:整體分析,包括宏觀層面的學(xué)科分析、中觀層面的國(guó)家期刊分析、微觀層面的作者及合作分析;研究熱點(diǎn)及其演化分析。
2.1電力系統(tǒng)靈活性研究的三個(gè)階段
2006—2018年,電力系統(tǒng)靈活性相關(guān)研究文獻(xiàn)共2576篇,文獻(xiàn)的年度發(fā)表量和被引用量可以從整體上反映該領(lǐng)域的研究情況,圖1為電力系統(tǒng)靈活性研究的文獻(xiàn)年發(fā)表量和被引頻次情況,將電力系統(tǒng)靈活性研究劃分為起步、成長(zhǎng)、熱點(diǎn)三個(gè)階段。2009年之前為起步階段,發(fā)文量總體呈上升階段,但每年發(fā)文量不大;2010—2014年為發(fā)展階段,大量學(xué)者進(jìn)入該領(lǐng)域發(fā)表相關(guān)論文,每年的發(fā)文量在百篇以上,并呈不斷上升的趨勢(shì)。2015年研究開始進(jìn)入熱點(diǎn)期,每年增長(zhǎng)的文獻(xiàn)達(dá)百篇左右。引文情況與發(fā)文量保持基本相同的增長(zhǎng)趨勢(shì)。
2.2電力系統(tǒng)靈活性研究的整體分析
2.2.1宏觀層面:學(xué)科演變分析
依據(jù)WoS的學(xué)科分類進(jìn)行統(tǒng)計(jì),電力系統(tǒng)靈活性文獻(xiàn)主要分布在電氣電子工程、能源和燃料、環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展的科學(xué)技術(shù)、熱力學(xué)、自動(dòng)化和控制系統(tǒng)、工程化學(xué)等幾個(gè)領(lǐng)域。對(duì)起步期、發(fā)展期和熱點(diǎn)期的學(xué)科發(fā)文情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(圖2),電氣電子工程一直是電力系統(tǒng)靈活性研究的主要學(xué)科,其在三個(gè)階段的發(fā)展與年度發(fā)文量均呈快速增加趨勢(shì)。能源和燃料學(xué)科發(fā)文量在發(fā)展期出現(xiàn)較快增長(zhǎng),在熱點(diǎn)期已經(jīng)成為電力系統(tǒng)靈活性研究的主要學(xué)科之一。2015年綠色電力受到越來(lái)越多的關(guān)注,環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展科學(xué)技術(shù)學(xué)科的發(fā)文量呈獻(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)。熱能作為一種重要的能源形式可與電力進(jìn)行交換,用于削峰填谷,對(duì)于保持電力系統(tǒng)靈活性有重要意義,因此在熱點(diǎn)期熱力學(xué)學(xué)科有較快增長(zhǎng)。隨著大數(shù)據(jù)、智能設(shè)備應(yīng)用、信息管理系統(tǒng)的興起,與大數(shù)據(jù)相關(guān)的計(jì)算機(jī)科學(xué)人工智能領(lǐng)域、計(jì)算機(jī)科學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用、計(jì)算機(jī)科學(xué)信息系統(tǒng)等學(xué)科發(fā)文量呈明顯增長(zhǎng)趨勢(shì)。另一個(gè)增長(zhǎng)快速的學(xué)科是材料及跨學(xué)科應(yīng)用,原因主要是儲(chǔ)能、太陽(yáng)能發(fā)電等相關(guān)材料技術(shù)的發(fā)展,新材料新技術(shù)導(dǎo)致了成本的降低,促進(jìn)了太陽(yáng)能發(fā)電和儲(chǔ)能電池的發(fā)展。
可見電力系統(tǒng)靈活性研究的學(xué)科發(fā)展向多學(xué)科交叉研究發(fā)展,熱點(diǎn)期主要研究學(xué)科包括:電氣電子工程和工程化學(xué);能源和燃料學(xué)科;環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展的科學(xué)技術(shù)學(xué)科;熱動(dòng)力學(xué)學(xué)科;計(jì)算機(jī)科學(xué)類的人工智能、信息系統(tǒng)及跨學(xué)科應(yīng)用;自動(dòng)化和控制系統(tǒng)學(xué)科。
2.2.2中觀層面:國(guó)家期刊分析
(1)國(guó)家發(fā)文情況分析。2576篇文獻(xiàn)由93個(gè)國(guó)家的研究者發(fā)表,其中中國(guó)(502篇)發(fā)文量最多,其次為美國(guó)(479篇),伊朗(262篇),印度(190篇),英國(guó)(161篇),德國(guó)(138篇),丹麥(119篇),西班牙(110篇),加拿大(106篇)。
(2)期刊發(fā)文及聚類分析。2576篇文獻(xiàn)共涉及期刊433個(gè),包含在89個(gè)學(xué)科分類中,其中發(fā)文量最多的期刊為IEEE Transactions on Power Systems(220篇),其次分別為:Applied Energy(169篇),International Journal of Electrical Power Energy Systems(115篇),IET Generation Transmission Distribution(114篇),Energies(100篇),Energy(89篇),IEEE Transactions on Smart Grid(82篇)。
在VOSviewer中選擇引用次數(shù)為80,共有88個(gè)期刊滿足條件,使用Association Strength算法,設(shè)定最小聚類成員為10,對(duì)88個(gè)期刊進(jìn)行共被引分析,得到期刊共被引圖譜(圖3)。圖3中期刊被分成4個(gè)聚類,圖中表示為聚類#1~4,代表了電力系統(tǒng)靈活性研究的不同研究類別。
聚類#1為電力系統(tǒng)靈活性的社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境研究期刊,主要包括Energy,Applied Energy,Energy Policy,Renewable & Sustainable Energy Reviews,Renewable Energy,Energy Conversion and Management等。聚類#2為電力系統(tǒng)靈活性的化學(xué)、材料學(xué)研究基礎(chǔ),主要包括JournalofPowerSources,Nature,Science, AdvancedMaterials,ElectrochemicalScienceand Technology等。聚類#3為在電力系統(tǒng)及輸配電中關(guān)于電力系統(tǒng)靈活性的研究,包括IEEE Transations on Power Systems,International Journal of Electrical Power& Energy Systems,Electric Power Systems Research,IEEE Transactions on Power Delivery,IEE ProceedingsGeneration Transmission and Distribution等國(guó)際著名期刊。聚類#4為電力系統(tǒng)靈活性相關(guān)技術(shù)研究,主要包括IEEE Transactions on Smart Grid,IEEE Transactions on Industrial Electronics,IEEE Transactions on Power Electronics,IEEE Transactions on Sustainable Energy,ProceedingsoftheIEEE,IEEETransactionson Automatic Control,IET Renewable Power Generation等。
(2)作者合作分析。平均每篇論文的作者數(shù)為2.8人,選擇最少發(fā)文量為6篇,共有83個(gè)作者滿足條件,使用VOSviewer對(duì)這83個(gè)作者進(jìn)行合作網(wǎng)絡(luò)分析,得到圖4所示的作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜。依據(jù)自動(dòng)聚類算法識(shí)別出三個(gè)合作網(wǎng)絡(luò):合作網(wǎng)絡(luò)一(26人),合作網(wǎng)絡(luò)二(15人),合作網(wǎng)絡(luò)三(20人),進(jìn)一步分析后可劃分為9個(gè)更為具體的合作關(guān)系,多機(jī)構(gòu)、多國(guó)家合作是電力系統(tǒng)靈活性研究的合作特點(diǎn)。
2.3研究熱點(diǎn)及其演化
2.3.1電力系統(tǒng)靈活性的研究熱點(diǎn)識(shí)別
關(guān)鍵詞是對(duì)文獻(xiàn)研究?jī)?nèi)容或方法的精煉,通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞分析可以了解當(dāng)前該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及其演化。分析前需要對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行規(guī)范,如將microgrid、 microgrids統(tǒng)一為microgrid,smart grid與smart grids統(tǒng)一為smart grid,unified power flow controller統(tǒng)一表示為upfc。設(shè)置分析類型為作者關(guān)鍵詞,得到7458個(gè)關(guān)鍵詞,選取最少出現(xiàn)次數(shù)為20次,共有58個(gè)關(guān)鍵詞滿足條件,使用VOSviewer進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析(圖5),圖5中顏色深淺代表關(guān)鍵詞的頻次,不同關(guān)鍵詞之間的距離表示關(guān)鍵詞之間的相關(guān)性。
(1)研究熱點(diǎn)一:柔性交流輸電系統(tǒng)(Flexible AC Transmission System,F(xiàn)ACTS)。圖6為FACTS與其它關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),F(xiàn)ACTS在圖5中處于相對(duì)獨(dú)立的位置,主要從技術(shù)層面解決電力系統(tǒng)靈活性問(wèn)題,關(guān)聯(lián)緊密的關(guān)鍵詞有:統(tǒng)一潮流控制器(Unified Power Fow Con‐troller,UPFC)、靜止同步補(bǔ)償裝置(Static Synchronous Compensator,STATCOM)、電力穩(wěn)定性。1987年以來(lái)FACTS的研究不斷增加,印度、美國(guó)、中國(guó)和伊朗的FACTS相關(guān)研究排在了世界前列[19]。在2006—2009年的初始階段,F(xiàn)ACTS主要用于從技術(shù)層面提高系統(tǒng)靈活性,主要研究文獻(xiàn)包括:電力系統(tǒng)穩(wěn)定性及其控制方法[20],F(xiàn)ACTS的概念和技術(shù)[21]。為了提高FACTS設(shè)備的性能,遺傳算法和粒子群優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用到GACTS中[22-24]。隨著可再生能源比例不斷增加,F(xiàn)ACTS設(shè)備的應(yīng)用已經(jīng)開始在智能電網(wǎng)等領(lǐng)域[25]進(jìn)行,同時(shí)使用分布式FACTS(D-FACTS)來(lái)提供無(wú)功支持用于維持電壓并減少線路損耗[26]。
(2)研究熱點(diǎn)二:微電網(wǎng)。微電網(wǎng)可以為電網(wǎng)提供的靈活性包括業(yè)務(wù)恢復(fù)、孤島與并網(wǎng)靈活性切換、準(zhǔn)備和預(yù)防、控制和穩(wěn)定、通訊網(wǎng)絡(luò)[27],被認(rèn)為是解決電力系統(tǒng)安全性和提高靈活性的重要途徑。微電網(wǎng)的發(fā)展源于2001年的分布式發(fā)電的概念[28],隨后越來(lái)越多的研究者意識(shí)到微電網(wǎng)的作用,從微電網(wǎng)的運(yùn)行方式如孤島運(yùn)行和集中控制[29]、控制和運(yùn)行策略[30]、能量管理[31]等方面做了相關(guān)研究。從圖7可以看到,微電網(wǎng)與需求響應(yīng)、智能電網(wǎng)、FACTS、儲(chǔ)能等電力系統(tǒng)各個(gè)層面都有關(guān)聯(lián),其本身是一個(gè)小型的電力系統(tǒng),并具有靈活性的控制策略,也被認(rèn)為是提高可再生能源電力系統(tǒng)靈活性的重要措施之一。近幾年微電網(wǎng)的研究主要表現(xiàn)在:混合微電網(wǎng)系統(tǒng)[32]、智能微電網(wǎng)[33]、微電網(wǎng)與需求響應(yīng)相結(jié)合[34]、微電網(wǎng)與儲(chǔ)能相結(jié)合[35]、微電網(wǎng)的效益[36]。
(3)研究熱點(diǎn)三:智能電網(wǎng)。智能電網(wǎng)是在人工智能、大數(shù)據(jù)、高速傳輸網(wǎng)絡(luò)等發(fā)展起來(lái)以后提出的一種智能化、集成化的電力網(wǎng)絡(luò),其優(yōu)點(diǎn)為全過(guò)程可視化、對(duì)資產(chǎn)和服務(wù)的普遍控制、自我修復(fù)和對(duì)系統(tǒng)異常的彈性、全員參與和執(zhí)行能源交易,智能電網(wǎng)是未來(lái)電網(wǎng)發(fā)展的趨勢(shì)[37]。從圖8可以看出,智能電網(wǎng)與需求響應(yīng)、可再生能源、靈活性、風(fēng)能、儲(chǔ)能、微電網(wǎng)等關(guān)鍵詞有關(guān)聯(lián)。智能電網(wǎng)與需求響應(yīng)的關(guān)系最為密切,兩者結(jié)合可將需求側(cè)靈活性通過(guò)智能電網(wǎng)充分發(fā)揮出來(lái)。智能微電網(wǎng)已經(jīng)成為新的熱點(diǎn),相關(guān)研究如智能微電網(wǎng)需求側(cè)管理新方案[38],中國(guó)可再生能源驅(qū)動(dòng)的智能微電網(wǎng)發(fā)展的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)[39]。儲(chǔ)能技術(shù)為電力系統(tǒng)提供平衡和靈活性,并為智能電網(wǎng)提供間歇性可再生能源,智能電網(wǎng)中的儲(chǔ)能將為可再生能源提供組合靈活性[40]。
(4)研究熱點(diǎn)四:需求響應(yīng)。需求響應(yīng)隨著智能電網(wǎng)和能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展對(duì)電力系統(tǒng)靈活性發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,StrbacG.介紹了需求側(cè)管理的好處和挑戰(zhàn)[41]。圖9為需求響應(yīng)與其它關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),可以看出需求響應(yīng)與能源管理、智能電網(wǎng)、電動(dòng)汽車、電力市場(chǎng)關(guān)系最為密切,其次為可再生能源、儲(chǔ)能、風(fēng)電、微電網(wǎng)等。需求側(cè)管理作為提高用戶側(cè)靈活性的手段,其中一部分是研究如何通過(guò)需求控制提高電力系統(tǒng)靈活性,如家用電器中加入動(dòng)態(tài)需求控制[42]、居民用電的需求響應(yīng)控制[43]。電動(dòng)汽車作為一種重要的可存儲(chǔ)設(shè)備,在需求響應(yīng)方面有重要的意義,相關(guān)研究如電動(dòng)汽車與電網(wǎng)的交互[44]、電動(dòng)汽車充電策略[45]等。當(dāng)用戶成為電力提供者時(shí),需求響應(yīng)管理與電力市場(chǎng)聯(lián)系起來(lái)。另外智能電網(wǎng)中存在大量的智能設(shè)備,對(duì)于需求響應(yīng)的實(shí)施有很大的便利,Siano[46]介紹了智能電網(wǎng)與需求側(cè)管理的關(guān)系。需求響應(yīng)要真正發(fā)揮作用,需要借助智能電表、先進(jìn)的計(jì)量基礎(chǔ)設(shè)施、家庭能源控制器、能源管理系統(tǒng)、有線和無(wú)線通信系統(tǒng)等技術(shù),但其作為提高電力系統(tǒng)靈活性的手段之一已經(jīng)取得了效果,在未來(lái)需求響應(yīng)的作用將進(jìn)一步體現(xiàn),或?qū)l(fā)揮更加重要的作用。
(5)研究熱點(diǎn)五:儲(chǔ)能。儲(chǔ)能作為電力系統(tǒng)靈活性的重要來(lái)源,可以發(fā)生在發(fā)電側(cè)(在水力蓄水池中蓄水)、電網(wǎng)側(cè)(電池、抽水蓄能等)和用戶側(cè)(熱水箱、電動(dòng)汽車等)[47]。圖10為儲(chǔ)能與其它關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),可以看到儲(chǔ)能與可再生能源、電力系統(tǒng)、負(fù)載管理等距離最近,其次是需求響應(yīng)、智能電網(wǎng)、電動(dòng)汽車、風(fēng)電廠等。對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的研究主要包括:儲(chǔ)能系統(tǒng)的特性與比較[48]、風(fēng)電和儲(chǔ)能的耦合系統(tǒng)[49]、不同類型的儲(chǔ)能及其技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)[6]。儲(chǔ)能將會(huì)在可再生能源電力系統(tǒng)靈活性中發(fā)揮不可替代的作用。
(6)研究熱點(diǎn)六:基于系統(tǒng)優(yōu)化的電力系統(tǒng)靈活性研究??稍偕茉吹谋壤粩嘣黾?,導(dǎo)致電力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,分布式電網(wǎng)和智能電網(wǎng)去中心化趨勢(shì)明顯,負(fù)荷側(cè)同時(shí)成為電力提供者,電力市場(chǎng)格局發(fā)生變化,而沒有市場(chǎng)的支撐就無(wú)法為電力系統(tǒng)提供足夠的效益,導(dǎo)致發(fā)展后勁不足。電力市場(chǎng)應(yīng)該通過(guò)激勵(lì)機(jī)制鼓勵(lì)更靈活的資源參與市場(chǎng),并利用這些靈活性資源在波動(dòng)性可再生能源背景下進(jìn)行電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)營(yíng),從政策、監(jiān)管等方面提高靈活性資源的利用,在保證利潤(rùn)的同時(shí)激勵(lì)市場(chǎng)參與者更多地使用靈活性資源,通過(guò)靈活的電力市場(chǎng)促進(jìn)各系統(tǒng)、部門靈活性的提高,如通過(guò)政策和市場(chǎng)促進(jìn)靈活性電廠的改造、促進(jìn)需求側(cè)管理向更靈活的方向發(fā)展、促進(jìn)儲(chǔ)能的發(fā)展以減少波動(dòng)性。
可再生能源接入一直是電力系統(tǒng)靈活性研究的重要主題,其中風(fēng)能是研究的重點(diǎn),其作為研究熱點(diǎn)一直持續(xù)到2018年。而太陽(yáng)能因其成本和技術(shù)的原因,在近幾年才開始作為可再生能源的另一個(gè)重要來(lái)源,但其出現(xiàn)頻次未達(dá)到VOSViewer設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn),因此沒有出現(xiàn)在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中。另外以電力系統(tǒng)、靈活性作為檢索主題,其頻次一定是較高的。
2.3.2電力系統(tǒng)靈活性研究熱點(diǎn)演化
2006—2009年共有645個(gè)關(guān)鍵詞,出現(xiàn)次數(shù)5次以上的關(guān)鍵詞13個(gè),按頻次分別為:FACTS、UPFC、分布式發(fā)電、遺傳算法、模型、STATCOM、電流、電力系統(tǒng)控制、電力系統(tǒng);2010—2014年關(guān)鍵詞明顯增多達(dá)到2175個(gè),出現(xiàn)10次以上的關(guān)鍵詞有25個(gè),分別為:FACTS、分布式發(fā)電、微電網(wǎng)、UPFC、智能電網(wǎng)、粒子群優(yōu)化、電力系統(tǒng)穩(wěn)定性、STATCOM、遺傳算法、優(yōu)化、可再生能源、儲(chǔ)能等;2015—2018年關(guān)鍵詞井噴式增長(zhǎng),達(dá)到5617個(gè),出現(xiàn)20次以上的關(guān)鍵詞有33個(gè),分別為:微電網(wǎng)、需求響應(yīng)、智能電網(wǎng)、儲(chǔ)能、靈活性、可再生能源、分布式發(fā)電、FACTS、不確定性、最優(yōu)化、機(jī)組組合、風(fēng)電、電力市場(chǎng)等。將相關(guān)類似主題的關(guān)鍵詞進(jìn)行整合,如FACTS及其相關(guān)設(shè)備(UPFC、STATCOM、FACT device)統(tǒng)一整合為FACTS,繪制得到圖11所示的電力系統(tǒng)靈活性關(guān)鍵詞分階段分布圖,用以了解電力系統(tǒng)靈活性的熱點(diǎn)演化情況。
從圖11可以看出,2006—2009年相關(guān)研究集中在FACTS及其相關(guān)設(shè)備的研究,如UPFC、SSSC、STATCOM等,分布式發(fā)電出現(xiàn)10次;2010—2014年排名第一的仍是FACTS,然后為分布式發(fā)電,但這個(gè)時(shí)期出現(xiàn)了智能電網(wǎng)、需求響應(yīng)、儲(chǔ)能等新的關(guān)鍵詞,風(fēng)電等可再生能源的研究已經(jīng)開始興起;2015—2018年,微電網(wǎng)成為研究最多的關(guān)鍵詞,基于智能電網(wǎng)和需求響應(yīng)的研究不斷增多,可再生能源出現(xiàn)次數(shù)增加,靈活性成為電力系統(tǒng)的熱點(diǎn)詞,電力市場(chǎng)等輔助服務(wù)的研究增多,電力系統(tǒng)靈活性的解決措施出現(xiàn)在供應(yīng)側(cè)、電網(wǎng)側(cè)、需求側(cè)及電力市場(chǎng),眾多學(xué)者從不同角度試圖釋放更多靈活性,以消納更多可再生能源,這與IEA的報(bào)告基本吻合:電力系統(tǒng)在整合可再生能源的創(chuàng)新中,基于微電網(wǎng)的分布式能源將在去中心化方面起到重要作用,同時(shí)基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化技術(shù)能夠在需求側(cè)顯著提升系統(tǒng)的靈活性,智能電網(wǎng)連接了電力系統(tǒng)所有參與者,從系統(tǒng)層面提升電力系統(tǒng)靈活性[50]。
3結(jié)論及研究趨勢(shì)分析
3.1研究結(jié)論及局限性
高比例可再生能源成為各國(guó)追逐的目標(biāo),隨之而來(lái)的是電力系統(tǒng)的靈活性問(wèn)題,本文使用VOSviewer軟件對(duì)電力系統(tǒng)靈活性的研究進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)綜述,得到如下結(jié)論:
(1)電力系統(tǒng)靈活性研究經(jīng)歷起步、成長(zhǎng)、熱點(diǎn)三個(gè)階段,發(fā)文量呈增長(zhǎng)階段,特別是熱點(diǎn)階段發(fā)文量每年增長(zhǎng)百余篇;(2)電力系統(tǒng)靈活性主要研究者分布于中國(guó)、美國(guó)、伊朗等國(guó)家;清華大學(xué)為發(fā)文最多的機(jī)構(gòu);(3)電力系統(tǒng)靈活性的研究者發(fā)文最多的為丹麥奧爾堡大學(xué)的Josep M. Guerrero,根據(jù)合作關(guān)系將學(xué)者分為三個(gè)群組九個(gè)合作群體;(4)電力系統(tǒng)靈活性的學(xué)科發(fā)展體現(xiàn)其跨學(xué)科性,其中電氣電子工程、能量和燃料、環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展的科學(xué)技術(shù)、熱力學(xué)、工程化學(xué)等學(xué)科快速增長(zhǎng);(5)期刊分布主要包括宏觀技術(shù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境研究、微觀技術(shù)、化學(xué)材料學(xué)研究幾類;(6)通過(guò)關(guān)鍵詞分析發(fā)現(xiàn)電力系統(tǒng)靈活性的研究熱點(diǎn)及其演化過(guò)程。該研究可以為電力系統(tǒng)及可再生能源領(lǐng)域的研究人員提供整體的分析,有利于他們了解電力系統(tǒng)靈活性領(lǐng)域的研究者及其合作領(lǐng)域內(nèi)的期刊情況以及研究的熱點(diǎn)和趨勢(shì)。
文獻(xiàn)計(jì)量雖然可以從整體上了解電力系統(tǒng)靈活性的研究情況,但仍存在不足,如文獻(xiàn)檢索雖然盡量全面,但因數(shù)據(jù)庫(kù)及檢索策略的局限,數(shù)據(jù)集可能不完整,但對(duì)全局分析影響很??;對(duì)于文獻(xiàn)集的進(jìn)一步擴(kuò)展可以更全面地收集文獻(xiàn)數(shù)據(jù),如通過(guò)參考文獻(xiàn)的迭代擴(kuò)展,這也是后期的努力方向。
3.2電力系統(tǒng)靈活性研究趨勢(shì)分析
電力系統(tǒng)靈活性在未來(lái)高比例可再生能源發(fā)電中具有重要意義,通信技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等的發(fā)展為電力系統(tǒng)靈活性進(jìn)一步釋放提供了更多選擇,將電力系統(tǒng)中的源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)、市場(chǎng)等因素進(jìn)行耦合,可以為電力系統(tǒng)提供盡可能大的靈活性,同時(shí)可以推遲電力基礎(chǔ)設(shè)施的投資。
圖12為電力系統(tǒng)靈活性研究趨勢(shì),電力系統(tǒng)源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)、市場(chǎng)各方面都能提供一定的靈活性,但又各有局限,源端的信息化可以提高發(fā)電側(cè)的控制能力,進(jìn)一步釋放靈活性;智能電網(wǎng)將電網(wǎng)虛擬化,連接了一切可以連接的設(shè)備,大大擴(kuò)展了電網(wǎng)的屬性,國(guó)家互聯(lián)甚至全球互聯(lián)成為可能;物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使需求側(cè)管理更為容易,人工智能和大數(shù)據(jù)使控制更加自動(dòng)化,政策制訂的依據(jù)更加可信,電力市場(chǎng)的交易可以接近實(shí)時(shí)化,進(jìn)一步釋放了靈活性。
電力系統(tǒng)靈活性的研究將會(huì)在進(jìn)一步釋放源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)、市場(chǎng)等靈活性的基礎(chǔ)上,通過(guò)智能電網(wǎng)等平臺(tái)、智能設(shè)備等媒介、管理系統(tǒng)等平臺(tái)實(shí)現(xiàn)各種靈活性資源的整合,實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)靈活性,在最大程度上消納可再生能源。中國(guó)電網(wǎng)目前在進(jìn)行的“三型兩網(wǎng)”建設(shè)即是通過(guò)建設(shè)智能電網(wǎng)和泛在電力物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)能量的統(tǒng)一管理與數(shù)據(jù)的整合,在此基礎(chǔ)上協(xié)同實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)靈活性,從系統(tǒng)層面最大限度實(shí)現(xiàn)靈活性。
參考文獻(xiàn):
[1]肖定垚,王承民,曾平良,等.電力系統(tǒng)靈活性及其評(píng)價(jià)綜述[J].電網(wǎng)技術(shù), 2014, 38(6): 1569-1576.
[2]International Renewable Energy Agency. Power system flexibility for the energy transition, Part 1 : Overview for policy makers[EB/ OL].https://irena. org/-/media/Files/IRENA/Agency/Publication/ 2018/Nov/IRENA_Power_system_flexibility_1_2018.pdf, 2018-12.
[3]North American Electric Reliability Council.Special Report: accommodating high levels of variable generation[EB/OL]. https:// www. nerc. com/pa/RAPA/ra/Reliability% 20Assessments% 20DL/ Special%20Report%20-%20Accommodating%20High% 20Levels%20of%20Variable%20Generation.pdf, 2009-4.
[4]胡嘉驊.電力系統(tǒng)靈活性提升方法及靈活調(diào)節(jié)產(chǎn)品獲取機(jī)制[D].杭州:浙江大學(xué), 2018.
[5]KEHLER J H, HU M. Planning and operational considerations for power system flexibility [C]. Detroit: 2011 IEEE Power and Energy Society General Meeting, 2011: 1-3.
[6]PETER D L, LINDGREN J, MIKKOLA J, et al. Review of energy system flexibility measures to enable high levels of variable renewable electricity [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2015, 45: 785- 807.
[7]ALIZADEH M I, MOGHADDAM M P, AMJADY N, et al. Flexibilityinfuturepowersystemswithhighrenewable penetration: A review [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 57: 1186- 1193.
[8]POWELL K M, RASHID K, ELLINGWOOD K, et al. Hybrid concentratedsolarthermalpowersystems: A review[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, 80: 215- 237.
[9]VERZIJLBERGH R A, VRIES L D, DIJKEMA G J, et al. Institutional challenges caused by the integration of renewable energy sources in the European electricity sector [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, 75: 660- 667.
[10] SINGH B, SHARMA J. A review on distributed generation planning [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, 76: 529-544.
[11] BOTTERUD A, ZHOU Z, WANG J H, et al. Demand dispatch and probabilistic wind power forecasting in unit commitment and economic dispatch: a case study of Illinois [J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2013, 4(1): 250-261.
[12] LI J , LIU F, LI Z Y, et al. Grid-side flexibility of power systems in integrating large-scale renewable generations: A critical review on concepts, formulations and solution approaches [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2018, 93: 272- 284.
[13] TIMOTHY O O, DANIEL W C. A scientometric review of global research on sustainability and sustainable development [J]. Journal of Cleaner Production, 2018, 183: 231- 250.
[14] YU D,CHAO X.Mapping research on Carbon emissions trading: a co-citation analysis [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, 74: 1314- 1322.
[15] HU Y, SUN J, LI W, et al. A scientometric study of global electric vehicle research [J]. Scientometrics, 2014, 98(2): 1269-1282.
[16] TIMOTHY O O, DANIEL W C, JOHNNY K W. Evolution in the intellectual structure of bim research: A bibliometric analysis[J]. Journal of Civil Engineering and Management, 2017, 23(8): 1060-1081.
[17] VAN ECK N J, WALTMAN L. VOS: A New Method for Visualizing Similarities Between Objects [A] Advances in Data Analysis[C]. Berlin: Springer, 2007. 299–306.
[18] VAN ECK N J, WALTMAN L. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping [J]. Scientometrics, 2010, 84(2): 523-538.
[19] GANDOMAN F H, AHMADI A, SHARAF A M, et al. Review of FACTS technologies and applications for power quality in smart grids with renewable energy systems [J].Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2018, 82: 502- 514.
[20] KUNDUR P. Power System Stability and Control[M]. Blacklick: McGraw-Hill Education, 1994.
[21] Hingorani N G. Understanding FACTS: Concepts and Technology of Flexible AC Transmission Systems[M]. New York: WileyIEEE Press, 1999.
[22] GERBEX S,CHERKAOUI R,GERMOND A J.Optimal location of multi-type FACTS devices in a power system by means of genetic algorithms [J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2001, 16(3): 537-544.
[23] KENNEDY J, EBERHART R. Particle swarm optimization [J]. Proceedings of ICNN95-International Conference on Neural Networks, 1995, 4: 1942-1948.
[24] SARAVANAN M, SLOCHANAL S R, VENKATESH P, et al. Application of particle swarm optimization technique for optimal location of FACTS devices considering cost of installation and system loadability [J]. Electric Power Systems Research, 2007, 77(3/4): 276-283.
[25] SURESH V, SREEJITH S. Power flow analysis incorporating renewable energy sources and FACTS devices [J]. International Journal of Renewable Energy Research, 2017, 7(1): 452-458.
[26] GUPTA A R, KUMAR A. Deployment of distributed Generation with D-FACTS in distribution system: a comprehensive analytical review [J]. IETE Journal of Research, 2019. https://doi. org/ 10.1080/03772063.2019.1644206.
[27] BAJWA A A, MOKHLIS H, SAAD M, et al. Enhancing power system resilience leveraging microgrids: A review [J]. Journal of Renewable and Sustainable Energy, 2019, 11(3): 035503.DOI: 10.1063/1.5066264.
[28] ACKERMANN T, ANDERSSON G, LENNART S. Distributed Generation: a definition [J]. Electric Power Systems Research, 2001, 57(3): 195-204.
[29] TSIKALAKIS A G,HATZIARGYRIOU N D.Centralized controlforoptimizingmicrogridsoperation[J].IEEE Transactions on Energy Conversion, 2008, 23(1): 241-248.
[30] LI Y, KAO C N. An accurate power control strategy for PowerElectronics-Interfaced distributed Generation units operating in a Low-Voltage multibus microgrid [J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2009, 24(12): 2977-2988.
[31] BARKLUND E, POGAKU N, PRODANOVIC M, et al. Energy management in autonomous microgrid using Stability-Constrained droop control of inverters [J].IEEE Transactions on Power Electronics, 2008, 23(5): 2346-2352.
[32] VERONICA A J, KUMAR N S, GONZALEZ-LONGATT F. Robust PI controller design for frequency stabilisation in a hybrid microgridsystemconsideringparameteruncertaintiesand communication time delay [J]. IET Generation Transmission & Distribution, 2019, 13(14): 3048–3056.
[33] ET-TAOUSSI M, OUADI H, CHAKIR H E. Hybrid optimal management of active and reactive power flow in a smart microgridwithphotovoltaicGeneration[J].Microsystem Technologies, 2019, 25(11): 4077-4090.
[34] NAZEMI S,MAHANI K,GHOFRANI A,et al. Technoeconomic analysis and optimization of a microgrid considering demand-side management [C].2020 IEEE Texas Power and Energy Conference, 2020.
[35]劉暢,卓建坤,趙東明,等.利用儲(chǔ)能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)可再生能源微電網(wǎng)靈活安全運(yùn)行的研究綜述[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2020, 40(1): 1-18,369.
[36] PARAG Y, AINSPAN M. Sustainable microgrids: Economic, environmental and social costs and benefits of microgrid deployment [J]. Energy for Sustainable Development, 2019, 52: 72-81.
[37] FARHANGI H. The path of the smart grid [J]. IEEE Power and Energy Magazine, 2010, 8(1): 18-28.
[38] CHAFAA H, ABDESSALEM B, RACHED H, et al. A new MEM-DOA proposal for DSM in a grid connected smart microgrid[C]//2017 Progress In Electromagnetics Research Symposium -Spring (PIERS), 2017: 1782-1786.
[39] CONG X, WU L. Development of smart microgrid powered by renewable energy in China: current status and challenges [J]. Technology Analysis & Strategic Management, 2019, 31(5): 563-578.
[40] OZDEMIR E, OZDEMIR S, ERHAN K, et al. Opportunities and challenges for energy storage applications in smart grid [J]. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 2017, 32(2): 499-506.
[41] STRBAC G. Demand side management: Benefits and challenges[J]. Energy Policy, 2008, 36(12): 4419-4426.
[42] SHORT J A, INFIELD D G, FRERIS L L. Stabilization of grid frequencythroughdynamicdemandcontrol[J].IEEE Transactions on Power Systems, 2007, 22(3): 1284-1293.
[43] WANG Z L, PARANJAPE R, CHEN Z K, et al. Multi-Agent optimization for residential demand response under Real-Time pricing [J]. Energies, 2019, 12(15): 1-15.
[44] KEMPTON W, TOMI?J. Vehicle-to-grid power implementation: From stabilizing the grid to supporting large-scale renewable energy [J]. Journal of Power Sources, 2005, 144(1): 280-294.
[45] COLMENAR-SANTOS A, ANTONIO-MIGUEL M, ENRIQUE R A, et al. Electric vehicle charging strategy to support renewable energy sources in Europe 2050 low-carbon scenario [J]. Energy, 2019, 183: 61- 74.
[46] SIANO P. Demand response and smart grids—A survey [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014, 30: 461- 478.
[47] DE KEULENAER H.Power System Flexibility Strategic Roadmap[EB/OL].https://www. researchgate. net/publication/ 282012266_Power_System_Flexibility_Strategic_Roadmap? channel=doi&linkId=5601600308aeafc8ac8c938a&showFulltext= true, 2015-9.
[48] IBRAHIM H, ILINCA A, PERRON J. Energy storage systems -Characteristics and comparisons [J]. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2008, 12(5): 1221-1250.
[49] ZHAO H R, WU Q W, HU Shu-ju, et al. Review of energy storage system for wind power integration support [J]. Applied Energy, 2015, 137: 545- 553.
[50] International Renewable Energy Agency. Innovation landscape for a renewable-powered future: Solutions to integrate variable renewables[EB/OL]. https://www.irena.org/publications/2019/Feb/ Innovation-landscape-for-a-renewable-powered-future, 2019-2.
Power System Flexibility: Research Status, Hot Spots and Evolution
WANG Cheng1,2,LYU Tao1(1.School of Management, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116 , China;2.Huaiyin Normal University, Huaian 223300, China)
Abstract: Withthewideusageofrenewableenergy,theflexibilityofpowersystemhasbecomeakeyfactorinthetransformation ofpowersystem.Itisbeneficialforresearcherstograspthedirectionofenergytransformationbyclarifyingtheresearchstatusof the flexibility of power system. With 2567 papers on power system flexibility from 2006 to 2018 collected in WOS database as data source, VOSviewer bibliometric software was used to visually analyze the power system flexibility from subject evolution, countryandjournaldistribution,distributionofauthorsandtheirrelationships,andkeywords,etc.,inordertodiscoverresearch hotspotsandevolutionofpowersystemflexibility.Theanalysisshowsthatthestudyofpowersystemflexibilityisincreasing,and Chinaisthemostwidelypublishedcountry.Thestudyofpowersystemflexibilityisinterdisciplinary,andtheauthorcooperates with each other more and more closely. The research focuses on microgrid, smart grid, energy storage and demand response. From the beginning stage of the Flexible AC transmission system, the distributed generation, smart grid and wind power of the growthstage,thefocusofthehotspotstageisfocusedonthemicrogridandthedemandresponse.Theresearchontheflexibilityof powersystempresentsthetrendofsystematization,integrationandmulti-agentcoupling.
Keywords: power system flexibility;bibliometric;co-occurrence analysis;VOSviewer