高压直流输电系统的自动化控制与协调优化策略研究

关键词：随着新能源大规模并网与跨区域电力输送需求的提升，高压直流（HVDC）输电系统凭借输送容量大、损耗低、控制灵活等优势，成为现代电力系统的核心组成部分。本文针对 HVDC 系统的自动化控制技术展开研究，分析换流器控制、系统稳定控制等关键环节的技术要点，结合多端直流、柔性直流等新型拓扑结构的特性，提出基于分层控制架构与多目标优化算法的协调优化策略，通过仿真与工程案例验证策略的有效性，为提升 HVDC 系统的安全性、经济性与灵活性提供理论支撑。

一、引言

高压直流输电技术是解决远距离、大容量电力输送及新能源并网问题的关键技术手段。相较于交流输电，HVDC 系统在控制响应速度、潮流调节灵活性及线路损耗控制等方面具有显著优势，但随着系统规模扩大与拓扑结构复杂化，传统分散式控制模式已难以满足 “源网荷储” 协同运行的需求。近年来，人工智能、大数据及通信技术的发展为 HVDC 系统自动化控制升级提供了技术支撑，如何通过控制策略的优化实现换流器、直流线路、交流系统及新能源电站的协调运行，成为当前研究的核心问题。本文围绕 HVDC 系统的自动化控制体系构建与协调优化策略展开深入分析，旨在为复杂电力系统背景下的 HVDC 控制技术升级提供参考。

二、高压直流输电系统自动化控制的关键技术

2.1 换流器核心控制技术

换流器是 HVDC 系统的能量转换核心，其控制性能直接决定系统运行稳定性。目前主流的换流器控制模式包括定电流控制、定电压控制与定功率控制，通过调节触发角或调制比实现运行参数的精准调控。对于常规直流系统，采用基于相控换相的晶闸管换流器，控制重点在于维持换相电压稳定与电流连续；而柔性直流（VSC-HVDC）系统采用电压源换流器，通过脉宽调制（PWM）技术实现交流电压幅值、相位的灵活调节，其控制策略需兼顾有功功率、无功功率的独立控制与直流侧电压稳定。

为提升换流器控制的鲁棒性，近年来自适应控制与预测控制技术得到广泛应用。自适应 PID 控制通过实时识别系统参数变化动态调整控制增益，有效解决了传统 PID 控制在系统工况突变时的响应滞后问题；模型预测控制（MPC）则基于系统数学模型预测未来状态，通过滚动优化生成最优控制序列，适用于多变量、强耦合的 VSC-HVDC 系统控制。

2.2 系统级稳定控制技术

HVDC 系统的稳定控制需实现直流侧与交流侧的协同调节，核心目标包括抑制直流功率振荡、改善交流系统暂态稳定及预防换相失败。在直流侧稳定控制中，直流电流限制控制（DCLC）通过快速降低直流电流避免换流器过负荷，电压 dependent current order limiter（VDCOL）则根据直流电压变化动态调整电流指令，防止电压崩溃。在交流侧协调控制中，通过 HVDC 系统与同步发电机励磁系统、静止无功补偿器（SVC）的联合控制，可有效提升交流系统电压稳定裕度，减少暂态功角振荡。

对于多端直流（MTDC）系统，由于存在多个换流站间的功率交互，需采用分布式协调控制技术。基于下垂控制的功率分配策略通过设定电压 - 功率下垂特性实现换流站间的功率自主分配，但存在稳态误差；而基于一致性算法的分布式控制通过换流站间的信息交互实现功率指令的全局优化，兼顾控制精度与系统冗余性。

三、高压直流输电系统的协调优化策略

3.1 分层控制架构的构建

为实现 HVDC 系统多环节、多目标的协调控制，需建立 “底层执行 - 中层协调 - 上层优化” 的分层控制架构：

1. 底层执行层：部署于换流器、断路器等设备端，采用本地快速控制算法（如 PWM 调制、触发角控制），响应时间控制在毫秒级，负责设备级参数的实时调节；

2. 中层协调层：以换流站为控制单元，通过站级控制器实现换流器、无功补偿装置及交流滤波器的协同控制，解决站内多设备间的耦合问题，响应时间为几十至几百毫秒；

3. 上层优化层：基于广域测量系统（WAMS）获取全网运行数据，采用全局优化算法制定功率传输计划、电压调节目标及故障恢复策略，响应时间为秒级，实现 HVDC 系统与主电网的协同优化。

分层控制架构通过明确各层级控制目标与时间尺度，避免了控制指令的冲突与冗余，提升了系统整体控制效率。

3.2 多目标优化算法的应用

HVDC 系统的协调优化需兼顾安全性、经济性与环保性等多目标，传统单目标优化方法难以平衡各目标间的矛盾，因此需采用多目标优化算法求解帕累托最优解。常用算法包括非支配排序遗传算法（NSGA- Ⅱ）、多目标粒子群优化（MOPSO）等，其优化目标主要包括：

1. 经济性目标：最小化直流输电损耗、设备运行成本及维护费用；

2. 安全性目标：最大化电压稳定裕度、最小化换相失败风险及功率振荡幅值；

3. 灵活性目标：提升新能源功率接纳能力，实现功率指令的平滑调节。

以 VSC-MTDC 系统的功率分配优化为例，通过 NSGA- Ⅱ 算法对各换流站的功率指令进行优化，可在满足直流电压稳定的前提下，实现新能源弃电率最低与输电损耗最小的多目标平衡。同时，引入模糊决策理论对帕累托最优解集进行筛选，可根据系统运行工况（如新能源出力波动、负荷变化）生成最优控制方案。

3.3 基于数字孪生的动态优化

数字孪生技术通过构建 HVDC 系统的虚拟映射模型，实现物理系统与虚拟系统的实时数据交互与协同仿真。在协调优化中，数字孪生模型可实时模拟不同控制策略下的系统运行状态，预测潜在故障风险（如换相失败、直流线路短路），并通过虚拟调试优化控制参数。例如，在直流线路故障恢复过程中，通过数字孪生模型仿真不同重合闸时间、电流限制值对系统恢复特性的影响，可快速确定最优故障处理策略，缩短故障恢复时间。

四、仿真与工程案例分析

4.1 仿真验证

基于 PSCAD/EMTDC 搭建 ±800kV 特高压直流输电系统仿真模型，对比传统 PID 控制与自适应 PID 控制的性能。结果表明，在交流系统三相短路故障下，自适应 PID 控制的直流电流超调量从 25% 降至 12% ，电压恢复时间从 0.5s缩短至 0.2s，有效提升了系统暂态稳定性。针对四端 VSC-MTDC 系统，采用MOPSO 算法进行功率分配优化，与传统下垂控制相比，新能源弃电率降低 8% ，输电损耗减少 5% ，验证了多目标优化策略的经济性优势。

4.2 工程案例

锦屏 - 苏南 ±800kV 特高压直流工程采用分层控制架构与多目标协调优化策略，通过站级协调控制器实现换流器与 ±100MvarSVC 的联合控制，换相失败次数从每年 3-5 次降至 0 次；在功率调节方面，采用预测控制技术实现直流功率的平滑调节，功率波动幅值控制在 ±2% 以内，满足了苏南负荷中心的高精度供电需求。该工程的稳定运行证明了本文提出的控制与优化策略的工程实用性。

五、结论与展望

本文针对高压直流输电系统的自动化控制与协调优化问题，从换流器控制、系统稳定控制等关键技术入手，提出了基于分层控制架构与多目标优化算法的解决方案。研究表明，通过控制技术的升级与协调策略的优化，可显著提升 HVDC 系统的稳定性、经济性与灵活性。未来研究方向包括：融合人工智能技术实现控制策略的自主学习与进化；基于 5G 通信技术提升广域协调控制的实时性；探索 HVDC 系统与氢能储能、电动汽车充换电网络的协同控制模式，助力新型电力系统构建。

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