智能电网下电力系统自动化控制研究
侯敏 张家齐
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一、引言
智能电网下电力系统自动化控制(含调度自动化、配网自动化、设备自动化)是实现 “源网荷储协同” 的核心手段(控制效果影响电网运行效率 80% 以上),需平衡供电可靠性( ⩾99.9% )、新能源消纳( ⩾90% )与运行经济性需求。传统控制存在三大痛点:一是协同性缺失,调度、配网、储能子系统独立控制(数据互通率 <40% ),联动响应超 10 秒;二是响应被动,依赖人工干预处理故障(排查超 20 分钟),新能源功率波动应对滞后(弃风弃光率超 30% );三是适应性不足,未动态匹配用电负荷变化(峰谷调节偏差超 15% ),与《智能电网调度技术支持系统》GB/T 33590“自动化、智能化” 要求不符。研究控制策略,对提升电网韧性(减少 90% 故障影响)、推动智能电网发展意义重大,是电力工程领域核心方向。
二、电力系统自动化控制现存问题与研究目标
2.1 现存核心问题
一是协同控制薄弱,调度系统与配网自动化系统数据割裂(互通率
),储能充放电未联动新能源出力(适配率 <50% ),源网荷储协同率<30% ;二是响应机制滞后,故障检测依赖定点监测(覆盖不足 60% ),异常数据传输延迟超 5 分钟,故障处理总耗时超 30 分钟;三是新能源适配不足,未实时跟踪风电 / 光伏功率波动(预测误差超 15% ),调频调压措施响应超 10 秒,新能源消纳率 <70% ;四是运维自动化低,设备状态监测覆盖率 <50% ,依赖人工巡检(运维成本超 15% ),参数优化周期超 24 小时。
2.2 核心研究目标
控制优化需达成四目标:一是协同高效,子系统数据互通率 ⩾95% 、源网荷储协同率 ⩾98% ,联动响应 ⩽1 秒;二是响应实时,故障检测覆盖率 100% 、处理 ⩽5 分钟,异常数据传输延迟 ⩽1 秒;三是新能源适配,功率预测误差⩽5% 、调频调压响应 ⩽2 秒,消纳率 ⩾90% ;四是运维智能,监测覆盖率100% 、参数优化 ⩽1 小时,运维成本降 20% ,综合效益提升 45% 。
三、智能电网下电力系统核心自动化控制策略
3.1 多子系统协同自动化控制:突破联动瓶颈
解决协同短板:一是数据融合控制,构建 “调度 - 配网 - 储能” 一体化平台(数据互通率 ⩾95% ),采用边缘计算实时处理多源数据(如负荷、新能源出力),协同决策响应 ⩽1 秒;二是源网荷储联动,调度系统自动下发指令(根据新能源出力调整储能充放电),配网自动化系统动态调节用户侧负荷(峰谷差缩小 40% ),协同率从 30% 升至 ⩾98% ;三是分层控制优化,主网层负责全网功率平衡(控制精度 ⩽0.1MW ),配网层聚焦区域负荷调节(电压偏差 ⩽2% ),实现 “全局 + 局部” 协同控制。
3.2 故障动态自动化响应:提升处置效率
突破响应滞后:一是故障智能检测,部署广域测量系统(WAMS) + 物联网传感器(覆盖 100% 关键节点),实时采集电压、电流数据(更新周期⩽10ms ),AI 算法识别故障类型(准确率 ⩾98% );二是快速隔离与恢复,配网自动化系统自动触发分段开关(隔离故障区域 ⩽1 分钟),联络开关联动转供负荷(恢复供电 ⩽4 分钟),故障处理总耗时从 30 分钟缩至 ⩽5 分钟;三是预警机制优化,建立故障前兆数据库(如设备温度异常、电流波动),提前 24小时预警(准确率 ⩾95% ),避免故障扩大。
四、电力系统自动化控制优化与保障
4.1 新能源自适应控制:提升消纳能力
解决适配不足:一是功率预测优化,融合数值天气预报(NWP)与 LSTM模型,风电 / 光伏功率预测误差从 15% 降至 ⩽5% ;二是实时调节控制,新能源场站配置 SVG 动态无功补偿装置(响应 ⩽50ms ),平抑电压波动(偏差⩽1% );调度系统根据功率波动自动调整火电出力(调频响应 ⩽2 秒),弃风弃光率从 30% 降至 ⩽10% ;三是虚拟电厂(VPP)协同,聚合分布式新能源与用户侧储能(如充电桩),参与电网调峰(峰段出力提升 30% ),新能源消纳率⩾90% 。
4.2 技术赋能与长效保障:确保持续运行
突破运维低效:一是智能运维技术,设备部署状态监测传感器(如变压器油中溶解气体传感器),数据实时上传至云端平台(覆盖率 100% ),AI 诊断设备健康状态(寿命预测误差 ⩽5% ),人工巡检占比从 80% 降至 ⩽20% ;二是标准完善,制定《智能电网电力系统自动化控制规程》,明确协同控制、响应时间、适配指标(执行率 ⩾98% );三是人员培育,开展 “自动化系统操作 +AI 算法应用” 培训(年时长 ⩾60 小时),人员技能熟练度从 60% 提升至 ⩾95% ;四是成本优化,采用国产自动化设备(如配网终端,成本降 30% ),共享云端计算资源(运维成本降 20% )。
4.3 安全防护机制:保障控制可靠
避免安全风险:一是网络安全防护,部署防火墙 + 入侵检测系统(IDS),加密传输控制指令(如调度指令),数据篡改识别率 100% ;二是冗余设计,关键自动化设备(如调度服务器、开关设备)采用双机热备(切换时间 ⩽0.5 秒),避免单点故障;三是应急演练,每季度开展自动化系统故障演练(如平台瘫痪、通信中断),应急恢复时间 ⩽30 分钟,确保极端情况下控制可靠。
五、结论
智能电网下电力系统自动化控制需通过多子系统协同、故障动态响应、新能源自适应控制,解决传统模式协同差、响应慢、适配弱的问题。当前需突破高比例新能源下电网惯量维持(频率波动 ⩽0.2Hz )、复杂地形(山地、跨区电网)协同控制、低成本边缘计算设备(单价 ⩽5000 元)应用等瓶颈。
未来,需推动自动化控制与数字孪生(构建电网虚拟控制场景)、AI 大模型(智能决策准确率≥ 98% )融合,开发 “协同 - 响应 - 适配” 一体化控制平台,完善行业标准与政策激励(如自动化改造补贴),为智能电网安全高效运行与“双碳” 目标实现提供支撑。
参考文献
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