当前，电力系统已经进化成有广泛依赖性、且不断演变的超复杂能源有机体，要想从更大的视角理解电力系统内外各种元件和子系统间日益复杂的相互作用，挖掘和发挥各类调节潜力，快速评估电力系统整体实时行为是重要基础，而高性能分析和软件技术是底层工具。
本文发表于《全球能源互联网》2019年第1期，感谢太平洋西北国家实验室首席科学家黄振宇博士和陈有素博士分享对该方向研究的现状分析和思考。正如文中所述，高性能分析研究领域需要来自数学、计算、数据科学、电网以及其他能源领域等多个学科专家的通力合作，为了使高性能分析能够在未来为电网提供更好的分析方法和应用，需要更多底层研究和开源软件开发。欢迎广大学者和研究人员关注！
引言
电力系统正逐渐从相对封闭的系统演变为具有更广泛依赖性的系统。由于全球智能电网的发展，过去行为可预测的被动负载设备如今大规模地主动参与到电网的运行控制中来。风力发电、光伏发电、储能、智能负载和电动汽车等新技术使整个电力系统从上到下更多地相互作用、相互影响。这种相互作用不仅仅表现在电网的内部演变中，还体现在其他系统的演变过程中。例如通信、楼宇、天然气管道、水利、气象和交通等系统也变得更加依赖于电网，或者被电网所依赖。这样的快速演变创造了一个新的能源有机体。
电网和其他能源系统共同组成能源有机体
1.输电系统的灵活性
由于安全事故的可能性以及可再生能源发电的日益普及，输电系统面临越来越多的不确定性。这就要求系统具有更大的灵活性来最大限度地利用可再生能源，同时减轻其不确定性对系统的影响。这也要求更快的决策能力来防止大规模电力系统的连锁故障乃至大停电事故，或者最大限度地减轻其影响和损失。再加上可再生能源的不确定性，使用高性能分析来预测电网行为并为未来事件做好准备就变得尤为重要。
例1：快速状态估计获知实时状态以提高系统灵活性
传统的状态估计因计算缓慢而错过大部分连锁故障之间的系统实时状态。当连锁故障之间的间隔小于状态估计的计算时间时，连锁故障的影响就无法被监测从而导致系统不可观。
例2：高性能计算帮助实时提高输电系统传输容量
提高输电系统传输极限以开发未被使用的系统传输容量，这利于系统的紧急运行，并提高电力市场效率。基于状态估计实时计算运行极限，美国西北地区到加州地区的输电容量可增加673 MW，从而可以避免在7:00至19:00之间强制减负荷。
2.利用配电网提高系统灵活性
配电系统也正在经历重大变化，不再是只是被动的需求。分布式发电、储能以及智能负载、电动汽车（EV）使配电网成为活跃的资源并能够积极参与电网服务，配电系统也成为提高系统灵活性的积极参与者，而不仅仅局限于刚性需求。最近，交易式控制（Transactive Control）已成为对分布式能源进行更精细和更自主管理的一种方式。美国能源部的电网现代化计划中的弹性配电网研究工作继续探索提高配电网灵活性的办法，其中高性能分析为此类工作打下扎实的基础。
3.利用与其他系统互动提高电力系统灵活性
电网依赖于数据通信，例如用于测量、监视和控制电网行为的监控和数据采集（SCADA）系统。大量同步相量测量装置（PMU）、智能电表的应用使得电网性能对数据通信系统产生严重的依赖性，电网要求即使发生故障，通信系统仍可灵活调整以继续支持电网运行。
在能源有机体中，电网与许多其他系统具有很强的相互依赖性。①许多发电厂依靠天然气作为燃料，供应的短缺或中断会对电网可靠性和灵活性产生重大影响。②楼宇到电网的集成技术可提供电网灵活性服务，2017年住宅和商业建筑消耗的能源占美国总能耗39%，其中大部分为电力形式的能耗，占美国总用电量的75％以上。③交通电气化程度越来越高，随着电动汽车的普及推广，未来数以百万计电动汽车的电池可以在必要时将电能回送电网。
高性能分析方法可以快速评估能源有机体内其他系统提高电网可靠性和灵活性的调节潜力（这种调节反过来可以使电网为这些系统提供更经济的不间断电力供应），这是研究和实现上述互动的关键。
4.高性能分析和软件技术以实现灵活性的整体评估
电网内部和外部的各种元素存在着巨大的调节潜力。要实现这些潜力，需要使用电力系统分析方法和工具来评估系统的整体行为，并设计具体而完善的方法来获得更好的电网灵活性。由于系统的大小和复杂性的增加，这些方法和工具必须满足高性能的要求。这里介绍3个开源的高性能仿真软件库和平台。
多尺度大型系统计算节点数量
1）GridPACK
GridPACK是一个模块化的电力系统高性能计算软件平台和软件库。它的目的是简化高性能计算在电网分析计算中的应用，并开发适合在高性能计算机上运行的相应软件代码。
采用并行计算后，该系统暂态仿真的加速情况，30 s的暂态仿真可以在9 s内完成。和单线程相比，并行仿真可以实现26倍的加速来实现超实时的仿真能力。
2）HELICS
HELICS (Hierarchical Engine for Large-scale Infrastructure Co-Simulation)是一种分层的高性能协同仿真框架，可提供高性能计算、输电网和配电网之间协同仿真、电网和通信系统的协同仿真等多个先进功能。这些功能也可扩展到其他系统的协同仿真。HELICS本身不是一个仿真工具，而是一个协调不同系统领域仿真工具之间数据交换和同步的平台。
HELICS已实现与其他主要仿真工具的接口
3）GOSS
GOSS（GridOPTICS? Software System）是一个集成多数据源电网应用、并可方便实现数据流计算和可视化的高性能中间件框架。它不仅可以集成不同的电力系统计算功能和相应的输入/输出数据，还可以实现电力系统软件中各程序模块（如数据、计算和可视化模块）之间的数据交换。
为了得到真实和客观的数据和模型、高性能计算硬件、以及分析专业知识，笔者提出了电网沙盘“GridSandbox”作为一个开放式应用和测试环境。这个环境可提供超出用户自身研究和应用环境的数据、模型、软件和硬件，从而使用户可以更加简洁、高效地测试和评估高性能分析方法和工具，并将之融入自己的电网灵活性研究与分析中。
电网沙盘（GridSandbox）
5.结语与展望
、、
能源有机体中的电力系统已经进化成为一个超复杂系统，需要应用高性能分析技术对其进行整体评估和设计。本文介绍了GridPACK、 HELICS和GOSS等开源软件平台和软件包，还基于这些开源软件提出了开放式应用与测试环境“GridSandbox”，用于测试、评估和应用高性能分析方法和工具以提高电力系统灵活性。
高性能分析研究领域需要来自数学、计算、数据科学、电网以及其他能源领域等多个学科专家的通力合作。为了使高性能分析能够在未来为电网提供更好的分析方法和应用，需要开发针对更多不同数据源和不同领域仿真工具的接口，进一步探索提高计算效率和跨平台代码移植性的新方法，以及引导电力系统软件供应商参与开源软件的开发，从而将开源软件进一步转换为实际的产品。
