清华大学新闻网12月1日电 11月12日，国际大电网委员会(Cigre)工作组C1.39历时4年完成的题为“强不确定性环境下的电力系统优化规划”（Optimal power system planning under growing uncertainty）的技术报告（Technical Brochure）正式得到Cigre批准并在其网站https://e-cigre.org/发布。清华大学电机系康重庆教授担任该工作组召集人，张宁副教授为工作组秘书。

CIGRE C1.39工作组技术报告封面与目录

   在电力系统清洁化、低碳化转型的背景下，电力系统正面临着前所未有的不确定性增长。传统的电力系统规划采用确定性方法和固定准则，如何在日益增长的不确定性下做出合理的规划投资决策是世界各地电力系统规划人员与学术界关心的问题。此次发布的技术报告总结了世界各国家或地区应对电力规划中面临高比例可再生能源并网，负荷结构变化等日益增强的不确定性挑战下的措施与方法。工作组围绕未来强不确定性环境下的电力系统规划这一主题，在多个国家和地区展开了充分的现状调研。技术报告主要内容包括：各国电力工业组织结构分析、电力系统中面临的不确定因素分析及重要性、规划中考虑不确定性的模型方法、应对不确定实际经验等多个方面。技术报告还总结了世界范围内7项应对不确定性环境的电力规划案例以及5个规划辅助决策软件。技术报告最后指出，当前在电力系统规划中考虑不确定因素问题的关键在于相关不确定性边界条件数据搜集、模型算法计算能力与不确定性准则的公众接受度等多个方面。未来工业界实际工作中需要从建立可靠数据库、提升算法效率与提出易为公众接受的不确定性规划标准三个方面展开。

CIGRE C1.39工作组成员所在国家示意图

   国际大电网委员会CIGRE是大电网领域最重要的国际组织。CIGRE C1学术委员会（Study Committee）自成立以来仅发布过35项工作组技术报告。C1.39工作组于2016年8月在巴黎召开CIGRE大会期间由C1学术委员会提议筹划，2017年正式成立，工作组成员包含来自世界6个大洲共17个国家的28位电力工业界的专家与高校学者。C1.39工作组整体执行历时四年有余，其间先后在都柏林、巴黎、成都等地举办多次国际交流研讨会，疫情期间还通过Cigre 2020 Session的网上平台举办线上研讨会。

2018年CIGRE巴黎研讨会工作组部分成员合影

   2019年9月21日至26日在四川成都举办的Cigre年会上，C1.39工作组受邀代表C1技术委员会做技术讲座（Tutorial），张宁副教授作报告并获得广泛好评。2020年8月Cigre巴黎大会期间，根据C1技术委员会投票结果，工作组再次受邀参加在线会议、以联合工作组形式与C1/C6.37联合进行了工作组最终研究成果的技术讲座（Tutorial），报告人为康重庆教授、张宁副教授和智利国家电力公司输电网规划设计主任Juan Carlos Araneda Tapia。讲座从电力系统向清洁化与低碳化的转型入手，总结了未来电力系统将面临的不确定性来源，结合本工作组在输电网层面与C1/C6.37工作组在配电网层面的两方面调研结果，全面讲述了电力系统转型规划中面临的挑战，并展示了目前业界的实际工程解决方案。

2020年CIGRE巴黎研讨会（线上会议）上康重庆等人联合作技术讲座（Tutorial）

   Cigre C1.39工作组的研究内容也同时属于国家重点研发计划“智能电网技术与装备”重点专项2016年项目1.1“高比例可再生能源并网的电力系统规划与运行基础理论”的核心问题之一。该项目负责人为清华大学电机系康重庆教授，牵头单位为中国电科院，承担单位包括清华大学、上海交通大学、华中科技大学、天津大学等15家高校和中国电力科学研究院、国网经研院、国网能源院3家科研院所。项目围绕高比例可再生能源并网带来的强不确定性以及电力电子化电力系统两个科学问题，从未来电力系统结构形态演化模型及电力预测方法、考虑高比例可再生能源时空分布特性的交直流输电网多目标协同规划方法、高渗透率可再生能源接入下考虑柔性负荷的配电网规划方法、源-网-荷高度电力电子化的电力系统稳定性分析理论、含高比例可再生能源的交直流混联系统协同优化运行理论五个方面进行深入研究。C1.39工作组的研究工作为本项目解决高比例可再生能源并网的规划和运行问题提供了国际视野，也为本项目研究成果在国际工业界与学术界产生影响力提供了广阔的平台。本项目的研究也为Cigre C1.39工作组的开展提供了理论和技术支撑，工作组技术报告的发布是本项目研究工作的重要产出成果和里程碑。

张宁在2019年CIGRE成都研讨会上代表工作组作技术讲座（Tutorial）

CIGRE C1.39工作组技术报告网页链接：

https://e-cigre.org/publication/820-optimal-power-system-planning-under-growing-uncertainty

供稿：电机系

编辑：李华山

审核：吕婷

文章来源：清华大学新闻网