基于系統動(dòng)力學(xué)的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評價(jià)方法

第36卷第3期電力系統自動(dòng)化Vol 36 No2012年2月10日Automation of Electric Power SystemsFeb.10,2012DOI:10.3969/jisn.1000-1026.2012.03.003基于系統動(dòng)力學(xué)的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評價(jià)方法韓冬,嚴正1,宋依群↓,孫強2,張義斌2(1.電力傳輸與功率變換控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗室,上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院,上海市200240;2.國網(wǎng)能源研究院,北京市100052)摘要:針對智能電網(wǎng)在不同時(shí)期的發(fā)展目標和需求,提出了一種基于系統動(dòng)力學(xué)模型的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評價(jià)方法。該方法以智能電網(wǎng)的投資為出發(fā)點(diǎn),建立通過(guò)投資實(shí)現的智能技術(shù)對智能電網(wǎng)建設效果動(dòng)態(tài)影響的系統動(dòng)力學(xué)模型。模型定量地分析了二者之間的因果反饋關(guān)系,并給出了智能電網(wǎng)評價(jià)指標隨時(shí)間演變的趨勢。通過(guò)仿真分析驗證了動(dòng)態(tài)評價(jià)方法的合理性和有效性,關(guān)鍵詞:智能電網(wǎng);動(dòng)態(tài)評價(jià);系統動(dòng)力學(xué);指標0引言?xún)r(jià)方法在很大程度上為智能電網(wǎng)的評價(jià)提供了重要為了應對氣候變化和保障能源安全,智能電網(wǎng)理論支撐,但是無(wú)法反映在一定的時(shí)間范圍內或連續時(shí)間斷面中指標與相關(guān)因素之間的影響關(guān)系,以已成為當今世界能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展變革的最新動(dòng)向1。及指標隨時(shí)間的演變趨勢中國提出建設堅強智能電網(wǎng),其基本思想可以理解為以智能化技術(shù)為支撐、電網(wǎng)的價(jià)值特性為導向,合由于智能電網(wǎng)本質(zhì)特征具有多種復雜因素交織和相互制約的特點(diǎn),加之其在不同的規劃時(shí)間階段理規劃發(fā)展過(guò)程中的建設目標,最終實(shí)現從傳統電投入的資金和技術(shù)的發(fā)展程度均呈現出差異較大的網(wǎng)向現代電網(wǎng)跨越23動(dòng)態(tài)屬性,因此,為了反映這些特征屬性,本文提出智能電網(wǎng)作為一項建設周期長(cháng)、投資規模大、技種基于系統動(dòng)力學(xué)(SD)模型的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評術(shù)難度高的綜合工程,定量地反映其建設過(guò)程中價(jià)方法,以獲取智能電網(wǎng)相關(guān)評價(jià)指標隨時(shí)間變化的發(fā)展程度較為困難。如何評價(jià)智能電網(wǎng)發(fā)展水平的動(dòng)態(tài)結果和影響指標的相關(guān)因素演變規律。通過(guò)和智能技術(shù)在規劃建設中的成效,已成為當前研究仿真分析,驗證了所建立的關(guān)于智能電網(wǎng)發(fā)展評估智能電網(wǎng)所面臨的挑戰之一。因此,建立一種能夠的SD模型的有效性和合理性。反映智能電網(wǎng)發(fā)展特征的評價(jià)方法顯得十分必要。智能電網(wǎng)的發(fā)展具有長(cháng)期性、復雜性和動(dòng)態(tài)性。1智能電網(wǎng)建設的動(dòng)態(tài)特性不同的建設時(shí)期面臨著(zhù)經(jīng)濟、社會(huì )對智能電網(wǎng)的不為了實(shí)現中國智能電網(wǎng)的健康可持續發(fā)展,國同需求,不同區域的電網(wǎng)發(fā)展水平各異。電網(wǎng)智能家電網(wǎng)公司確定分階段穩步推進(jìn)電網(wǎng)智能化建設化建設貫穿于電能生產(chǎn)、傳輸和使用等各個(gè)環(huán)節,并分別是規劃試點(diǎn)階段、全面建設階段和引領(lǐng)提升階且受到多種因素相互影響、相互制約。因此,只有充段口。按照這種不同時(shí)間階段對智能電網(wǎng)建設的規分考慮相關(guān)因素隨時(shí)間和區域的變化規律,才能從劃和部署,可以理解堅強智能電網(wǎng)的發(fā)展是一個(gè)動(dòng)根本上了解智能電網(wǎng)建設的程度,從而指導智能電態(tài)過(guò)程。這說(shuō)明對智能電網(wǎng)發(fā)展特征的研究不僅著(zhù)網(wǎng)建設沿著(zhù)科學(xué)發(fā)展的方向前進(jìn)。眼于當前階段、當前條件下的發(fā)展特征,而且要從發(fā)目前,關(guān)于智能電網(wǎng)評價(jià)方法的研究還處于起展特征動(dòng)態(tài)變化的角度來(lái)分析智能電網(wǎng)規劃問(wèn)題。步階段,國內外針對智能電網(wǎng)評估方面的研究更多從長(cháng)遠來(lái)看,隨著(zhù)先進(jìn)技術(shù)的不斷采用和投資的不集中于設計評價(jià)智能電網(wǎng)的指標體系31],而評價(jià)斷加大,在堅持協(xié)調發(fā)展和統籌兼顧的原則下,智能方法的研究所涉甚少。常用的評價(jià)方法主要包括層電網(wǎng)建設將呈現總體結構提升的態(tài)勢。這樣就要求次分析法數據包絡(luò )法、模糊綜合評價(jià)法、灰色綜合對智能電網(wǎng)發(fā)展的趨勢有一個(gè)前瞻性的把握:一方分析法等214。這些方法的共同特點(diǎn)是僅能夠反面,促使智能電網(wǎng)不同建設階段協(xié)調發(fā)展,避免出現映某一時(shí)間點(diǎn)被評價(jià)對象的整體水平。盡管這些評過(guò)度建中國煤化工相關(guān)方面建設滯后而影響分析哪些因素影響收稿日期:2011-05-31;修回日期:2011-09-09智能電CNMHG以及這些因素隨時(shí)國家電網(wǎng)公司科技項目間變化呈現的發(fā)展規律,為智能電網(wǎng)發(fā)展規劃提供·智能電網(wǎng)·韓冬,等基于系統動(dòng)力學(xué)的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評價(jià)方法依據,以期對建設進(jìn)度進(jìn)行長(cháng)期有效的宏觀(guān)管理。其發(fā)展過(guò)程不是一蹴而就的,更不是一成不變的,隨智能電網(wǎng)的發(fā)展具有動(dòng)態(tài)變化特征。歸納其動(dòng)著(zhù)經(jīng)濟、社會(huì )對電網(wǎng)需求的不斷提高,智能電網(wǎng)各個(gè)態(tài)特性主要表現在以下方面。環(huán)節在建設中的作用將發(fā)生顯著(zhù)的變化,因此,分析1)不同建設時(shí)期的智能電網(wǎng)發(fā)展目標和需求隨變量因素之間的相互關(guān)系對正確評價(jià)智能電網(wǎng)將起時(shí)間動(dòng)態(tài)變化。到關(guān)鍵作用;②合理選取模型中相關(guān)的系統參數,這2)電網(wǎng)智能化建設時(shí)期內受到多種因素影響,些參數對評價(jià)結果的準確度有較大的影響,為了分并且這些因素隨時(shí)間變化析參數對模型的影響,主要通過(guò)靈敏度測試,即可確3)用于衡量智能電網(wǎng)發(fā)展水平的指標與相關(guān)因定相關(guān)參數對模型的影響程度。素之間的作用關(guān)系隨時(shí)間變化。2.2動(dòng)態(tài)評價(jià)設計思路2動(dòng)態(tài)評價(jià)方法和設計思路智能電網(wǎng)建設的動(dòng)態(tài)評價(jià)要從其整體性出發(fā),根據中國智能電網(wǎng)的價(jià)值特性和規劃建設的時(shí)間特2.1動(dòng)態(tài)評價(jià)方法性,以中國智能電網(wǎng)建設目標為出發(fā)點(diǎn),發(fā)掘智能電本文采用基于SD的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評價(jià)方法。網(wǎng)應具備的功能、性能以及相關(guān)技術(shù),建立動(dòng)態(tài)評價(jià)SD是一種以反饋控制理論為基礎、計算機仿真技術(shù)模型。具體的設計思路如下。為手段的動(dòng)態(tài)評價(jià)方法1。SD可以解決高度非線(xiàn)1)根據智能電網(wǎng)的價(jià)值特性和具體建設目標,性、高階次、多變量、多重反饋、復雜時(shí)變大系統問(wèn)發(fā)掘影響目標實(shí)現的技術(shù)性指標和效果性指標。題,既可以在宏觀(guān)上把握事物發(fā)展的趨勢,又可以分2)根據智能電網(wǎng)的特性分析及其在電能生產(chǎn)析系統內微觀(guān)因素的相互作用關(guān)系。SD方法的主傳輸、消費環(huán)節中的具體表現形式,總結指標之間、要思想是基于給定的目標,由多個(gè)相互依賴(lài)的因素指標與其他相關(guān)因素變量之間的影響制約關(guān)系。有機組合而形成一個(gè)整體系統。系統由多個(gè)要素構3)建立基于智能電網(wǎng)價(jià)值特性動(dòng)態(tài)評價(jià)的SD成,不同要素之間存在或多或少的聯(lián)系,系統內的各模型要素之間并不是孤立存在的,而是相互聯(lián)系的,由于4)通過(guò)仿真分析可以得到指標值以及其他變量系統目標和結構的變化,系統處于不斷的動(dòng)態(tài)變化結果隨時(shí)間變化的趨勢行為。以此為據,預測智能中,從而可以反映出評價(jià)對象在動(dòng)態(tài)變化中所具有電網(wǎng)未來(lái)發(fā)展趨勢,進(jìn)而為今后電網(wǎng)智能化建設和的特性。SD方法的主要特點(diǎn)是定性分析與定量分政策制定提供建議析相結合,在統計數據的基礎上,對問(wèn)題進(jìn)行合理抽3動(dòng)態(tài)評價(jià)模型象,構建相關(guān)方程,得到準確的數據結果。SD的基本結構是一階反饋系統。圖1所示為3.1模型結構設計階系統基本結構的模型流圖,主要由狀態(tài)變量、速本文選取智能電網(wǎng)區別于傳統電網(wǎng)所具有的顯率變量和輔助變量構成16。著(zhù)價(jià)值特性為:低碳和高效17)。將相關(guān)指標作為智能電網(wǎng)低碳和高效特性在電能生產(chǎn)、輸送、消費等過(guò)變化率(速率變量)狀態(tài)變量輔助變量2程中的表現形式,不同指標反映智能電網(wǎng)不同方面輔助變量的屬性。根據指標與相關(guān)因素之間的影響關(guān)系,建立基于SD的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評價(jià)模型,如圖2所示。圖1SD基本結構基于圖2,構建以狀態(tài)變量、速率變量和輔助變量為Fig 1 Basic structure of system dynamics表達形式的具體SD模型流圖,見(jiàn)附錄A圖A1。階系統主要分為正反饋和負反饋2種系統。投資正反饋系統是指回路中任何一個(gè)環(huán)節發(fā)生初始偏離時(shí),循環(huán)一周將獲得增大或加強;負反饋系統是指根電動(dòng)汽車(chē)新能源裝k反AA:L能]「新保有量機容量路建設料導線(xiàn)據目標值與當前值的偏離大小,調整速率變量使得當前值逐漸趨近于目標值。將各變量按照相互之間新能源跨區本區區外使用電置發(fā)電交換安來(lái)電的影響關(guān)系組成基本的反饋系統,然后根據多個(gè)反圖饋系統的相互作用關(guān)系構建完整的SD模型,從而染氣體峰谷率可以進(jìn)行仿真分析。中國煤化工應用SD方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)評價(jià)需要解決的關(guān)鍵問(wèn)CNMHG莫型原理圖題主要是:①理清評價(jià)模型中各個(gè)變量之間的相互Fig.2 Principle diagram of system dynamicmodel for the dynamic assessment of smart grids關(guān)系,特別地,對于智能電網(wǎng)這樣一個(gè)復雜的系統,2012,36(3)奄如系仇自動(dòng)化SD模型以智能電網(wǎng)中的技術(shù)投資為驅動(dòng),通過(guò)(t)=k, enew(t)投資實(shí)現的技術(shù)作用于與指標相關(guān)的因素,從而間式中:A(t)為區域間電網(wǎng)輸電能力;Emn(t)為跨區接或直接影響指標的數值。智能電網(wǎng)由于采用了相交換電量;P1(t)為跨區輸電線(xiàn)路計劃輸電功率;關(guān)技術(shù),使其優(yōu)良的性能得以體現和提升。本文選mn(t)為跨區輸電線(xiàn)路投資費用;Rm(t)為跨區輸取的反映智能電網(wǎng)低碳和高效建設效果的指標如表電線(xiàn)路傳輸單位功率造價(jià);H1(t)為跨區輸電線(xiàn)路1所示。SD模型將投資、技術(shù)、指標、相關(guān)因素聯(lián)系年平均利用時(shí)間;En(t)為本區總發(fā)電量;Eom(t)為起來(lái),形成一個(gè)相互影響變量之間具有反饋關(guān)系的區外來(lái)電量,對于送端電網(wǎng)而言E(1)為0;E(t)系統。通過(guò)建立的模型可以定量地模擬在未來(lái)規劃為總用電量;L(為網(wǎng)損率;k1為接納區外新能源中技術(shù)對智能電網(wǎng)建設效果的影響,預測電網(wǎng)智能化發(fā)展的趨勢。電量的比例。3)峰谷率方程關(guān)系指標及其相關(guān)屬性文獻[18]給出了美國高級量測體系( advancedTab. 1 Indices and their relative attributesmetering infrastructure,AMI)示范區的資料,表明性能指標所在環(huán)節相關(guān)技術(shù)污染氣體發(fā)電側和新能源機組及用戶(hù)在安裝智能電表后,可使平均用電量減少低碳減排量用戶(hù)側電動(dòng)汽車(chē)11%。如果能為用戶(hù)提供精確的用電信息,預計用區域間電網(wǎng)輸電能力電網(wǎng)側跨區輸電線(xiàn)路建設戶(hù)的高峰用電量可平均減少50%。以此資料為依高效峰谷率電網(wǎng)側和用戶(hù)側智能電表?yè)?建立采用智能電表后的峰谷率方程:網(wǎng)損率電網(wǎng)側新型材料導線(xiàn)Eek(t)3.2模型方程關(guān)系和參數Ed(t)-Epeak(t)-eysal(t)SD模型的核心問(wèn)題在于內部各變量之間的因Epesk(t+1)= Peak(t)-50%ANmeter (t)peak (t)果反饋關(guān)系的確立。本文根據變量之間存在的物理或統計關(guān)系,建立模型中各變量之間的方程關(guān)系。Nmeter (t)=(12)1)污染氣體減排量w(t)=c, Enew(t)+c2 Evl(t)E(t+1)=E4(t)-11%AN(t)e(t)(13)式中:S(t)為峰谷率;Epa(t)為t時(shí)刻峰時(shí)段用Enew(r)= Pew(t)Hv(t)電量;E(t)為t時(shí)刻平時(shí)段用電量;E4(t)為t時(shí)P(\ Inew(b)Re(t)(3)刻用戶(hù)總用電量;E(t+1)為t+1時(shí)刻峰時(shí)段用Evel(t)=Nvel(t)Mavg(t)evel(t)(4)電量,Nm()為智能電表數目;△Nmn(t)為新增智式中:W(t)為污染氣體減排量;c1和c2分別為新能能電表數目;lm(t)為智能電表投資金額;Rm(t)源(主要指風(fēng)能、太陽(yáng)能等新型能源,下同)和電動(dòng)汽為智能電表單位造價(jià);c=()為平均每戶(hù)峰時(shí)段用車(chē)的單位電量的污染氣體減排量;En(t)為新能源電量;e(1)為平均每戶(hù)總用電量;E4(t+1)為t+1發(fā)電量;Hm()為新能源年平均利用時(shí)間;En()為時(shí)刻用戶(hù)總用電量電動(dòng)汽車(chē)使用電量;Pmw(t)為新能源裝機容量;4)網(wǎng)損率Im(t)為新能源建設投資;Rm(t)為新能源機組單網(wǎng)損率是電網(wǎng)輸送效率高效與否的重要體現。位容量造價(jià);N(t)為電動(dòng)汽車(chē)保有量;M、(t)為盡管電網(wǎng)中影響網(wǎng)損的因素復雜繁多,為確立新型電動(dòng)汽車(chē)年平均行駛里程;c=(t)為平均每輛電動(dòng)材料導線(xiàn)技術(shù)與網(wǎng)損率的影響關(guān)系,本文忽略其他汽車(chē)每千米用電量。因素對網(wǎng)損率的影響。文獻[19]指出新型材料導線(xiàn)2)區域間電網(wǎng)輸電能力主要是采用超導等相關(guān)技術(shù)使得線(xiàn)路的電阻大幅降區域間電網(wǎng)輸電能力反映智能電網(wǎng)具有強大的低,而對線(xiàn)路的電抗和對地電容改變甚微。因此,新資源優(yōu)化配置能力,使得能源利用效率更加高效。型材料導線(xiàn)應用于電網(wǎng)中,僅改變線(xiàn)路的電阻參數。A(t)=Eine(t)圖3所示為IEEE30節點(diǎn)測試系統經(jīng)過(guò)將原線(xiàn)En (t)+E(t)(5)路隨機逐次替換電阻為原來(lái)50%的線(xiàn)路后,網(wǎng)損率Eine (t)=Pn(t)Hine(t)(6)與替換線(xiàn)路數之間的關(guān)系P(d=line (b)中國煤化工新型材料導線(xiàn)線(xiàn)路(7)數近心CNMHG網(wǎng)損率方程關(guān)系為:Ein (r)= Ed(e)L(t+1)=L(t)1-M(t)L(t)Motel(t)(14)智能電網(wǎng)·韓冬,等基于系統動(dòng)力學(xué)的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評價(jià)方法MCt)In(t)(15)項指標朝著(zhù)良好的方向發(fā)展。式中:L(t+1)和L(t)分別為t+1時(shí)刻和t時(shí)刻的網(wǎng)損率;M(t)為新型材料導線(xiàn)數目;In(t)為新型材料導線(xiàn)投資金額;Rmn(t)為新型材料導線(xiàn)單位造價(jià);06Moat(t)為線(xiàn)路總數0o1201320420520162017201820200年份投資增速;投資圖4智能電網(wǎng)投資規劃Fig 4 Investment planning for smart0.5表2仿真結果我路數Tab 2 Simulation results圖3新型材料導線(xiàn)新增線(xiàn)路數與網(wǎng)損率關(guān)系Fig 3 Relationship between power loss and年份污染氣體區域間電網(wǎng)峰谷率網(wǎng)損率/%incremental new material transmission lines20111.104×1060.51881.37516.204仿真分析131.202×1050.531320141.252×1060.53841.36465,80根據《國家電網(wǎng)智能化規劃總報告》中對各地區0151.304×1060.56171.35225.35智能電網(wǎng)未來(lái)規劃的投資方案設計,結合地區電網(wǎng)20161.354×1060.57961.34275.0320171.406×1060.59391.33524,78的自身條件,應用本文提出的SD模型對某地區智20181.458×1060.60111.33154.67能電網(wǎng)在低碳和高效方面進(jìn)行相關(guān)分析。20191.510×1060.608232784.56文獻[20]給出了2011-2020年電力需求的預0201.543×1060.61181.32594.50測數據,本文以此作為模型中發(fā)電量和用電量所需2014-2017年處于投資的加速期,從圖4可看的數據。據《國家電網(wǎng)公司促進(jìn)清潔能源發(fā)展報告出,這一階段投入的資金較其他階段多,從表2可看研究》測算,取c1為0.006t/(kW·h),c2為出,各項指標在此階段的數值變化較大;2018年至0.00012t/(kW·h),平均每輛車(chē)用電量約為2020年處于發(fā)展的成熟期。各項指標變化相對較0.2kW·h/km。按照國家發(fā)改委能源所統計,風(fēng)小,表明智能電網(wǎng)各個(gè)建設時(shí)期內的指標具有時(shí)間電年平均利用時(shí)間為2000h,光伏發(fā)電年平均利用發(fā)展的特性體現出技術(shù)實(shí)現后對電網(wǎng)的作用效果時(shí)間為1500h左右。文獻[2】]對模型中采用的智符合技術(shù)經(jīng)濟規律。能電網(wǎng)技術(shù)的單位造價(jià)進(jìn)行了深入研究,本文以此作為技術(shù)投資造價(jià)的數據來(lái)源。本文通過(guò)SD專(zhuān)用5模型靈敏度分析仿真軟件 VENSIM PLE對所建立的智能電網(wǎng)模型模型靈敏度分析的作用是了解參數的不同取值進(jìn)行仿真分析,并取評價(jià)周期為2011-2020年。該對所建立模型的影響程度。為了反映智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)仿真軟件操作便捷,只需將所建立的模型輸入相關(guān)發(fā)展的建設過(guò)程中技術(shù)因素對模型的影響,本文以參數即可進(jìn)行仿真分析,實(shí)用性強。技術(shù)因素為導向,對其進(jìn)行靈敏度分析測試。于是,圖4所示為滿(mǎn)足S形增長(cháng)趨勢的智能電網(wǎng)總投考慮2種方案下的智能電網(wǎng)的SD行為:方案1為資規劃方案。各種技術(shù)按比例分配總投資的份額,同一技術(shù)在不同投資方式下的SD行為;方案2為規劃周期依次包括建設的發(fā)展期、加速期、成熟期,等量投資下不同技術(shù)發(fā)展的SD行為。滿(mǎn)足技術(shù)經(jīng)濟的發(fā)展規律21。BE5 A51網(wǎng)據家的湎試結果圖。圖中表2為根據圖4設定的投資方式經(jīng)過(guò)模型仿真4種投資中國煤化工數投資、負指數后得到的各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的低碳和高效指標值。表2的投資和等CNMHG是10年累計的數據表明智能電網(wǎng)的性能呈現總體提升的態(tài)勢,各投資總額相等,差別在于按照4種方式分配每年的2012,36(3)電力系仇自投資額度。6結論本文提出了一種基于SD的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評價(jià)方法。在建立SD模型的過(guò)程中,可以明確投資、技術(shù)與效果指標之間的相互關(guān)系,通過(guò)仿真分析得到正指數投資以下主要結論。負指數投資1)根據變量之間的因果反饋關(guān)系構建的智能電等年均網(wǎng)SD模型,以投資為動(dòng)因,能夠預測出反映建設效S形投資果的指標隨時(shí)間變化的趨勢。2)通過(guò)SD模型可以分析某一指標在不同投資162017201820192020方式下動(dòng)態(tài)發(fā)展的規律,從而明確何種投資對于智能電網(wǎng)建設效果更為顯著(zhù)。圖5不同投資方式下網(wǎng)損率變化情況Fig 5 Changes of power loss manner under3)通過(guò)不同指標在同一種投資方式下的等量投different investment manners資比較,SD模型能夠區分指標變化快慢情況,進(jìn)而圖5的結果表明:負指數投資方式盡管建設初盡管建設初可以凸顯相關(guān)技術(shù)對智能電網(wǎng)的作用效果。期效果較好,即網(wǎng)損率下降最快,但是后期的效果較附錄見(jiàn)本刊網(wǎng)絡(luò )版(htp:/aeps. sepro.sgcc其他3種方式落后較大;S形投資雖然在初始期效com,cn/aeps/ch/ index..aspx)。果不明顯,但是從后期的網(wǎng)損率降低速度和效果來(lái)參考文獻看,是一種更為適宜的投資方式。[1]劉振亞.智能電網(wǎng)技術(shù)M.北京:中國電力出版社,2010.方案2的測試結果如圖6所示。此方案選取[2]肖世杰.構建中國智能電網(wǎng)技術(shù)思考[J].電力系統自動(dòng)化,2種髙效指標:網(wǎng)損率與峰谷率。在同樣的S形投2009,33(9):1-4資方式下,分析2個(gè)指標的變化率情況。某一指標XIAO Shijie. 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Washington, DC, USA: U.S.Department of Energy, 2009圖6的結果表明在用同一種投資方式下的等81 The European electricity grid initiative(EEGI), Roadmap010量投資獲取相關(guān)技術(shù)來(lái)提高智能電網(wǎng)的性能時(shí),峰Belgium European Network of Transmission System Operators谷率較網(wǎng)損率的變化更為明顯,說(shuō)明等量投資下峰for E中國煤化工谷率的建設效果更為顯著(zhù)。[9]譚偉CNMHG標體系初探[冂電力系統自·智能電網(wǎng)·韓冬,等基于系統動(dòng)力學(xué)的智能電網(wǎng)動(dòng)態(tài)評價(jià)方法investigation on smart grid's low-carbon index system [J]HUANG Jianbai, HUANG Xiangyu, SHAO Liuguo, et al.Automation of Electric Power Systems, 2010, 34(17):1Peak and valley time price model and simulation based on[10]王智冬,李暉,李雋,等.智能電網(wǎng)的評估指標體系[J].電網(wǎng)技system dynamics: Part one model establishment [J]術(shù),2009,33(17):14-18.Automation of Electric Power Systems, 2006, 30(11): 18-23WANG Zhidong,LHui, LI Jun,etal. Assessment index[17]薛晨,黎燦兵,曹一家,等.智能電網(wǎng)中的電網(wǎng)友好技術(shù)概述及system for smart grids[J]. 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State Grid Energy Research Institute, Beijing 100052, China)Abstract: In view of the different goals and demands for the smart grid in different periods of time its dynamic assessmentmethod based on system dynamics is proposed that takes the smart grid investment as the starting point in developing a systemdynamics model, which reflects the dynamic relationship between smart grid construction results and intelligent techniquesrealized through investment. In addition, the model quantitatively analyzes the causal feedback relation between the two andgives the smart grid effect indices in the evolution of the trend over time. The evaluation model is proved effective and rationalby simulation resultsThis work is supported by State Grid Corporation of ChinaKey words: smart grid; dynamic assessment; system dynamics; indices中國煤化工CNMHG