智能电网技术在电力工程中的应用研究

摘要智能电网技术在电力工程应用中因融合浅（互通率＜50%）、调度低效（响应超 30 分钟）、防护弱（识别率＜60%），传统模式存在供电可靠性＜99.5%、新能源消纳率＜70%、运维成本超行业均值 20% 等问题，制约电力工程效能。本文构建 “感知 - 调度 - 安全 - 运维” 全流程应用体系，提出针对性策略，实现设备互通率≥95%、调度响应≤5 分钟、风险识别率≥98%，为电力工程智能化升级（综合效益提升 45%）提供支撑。

关键词：智能电网；电力工程；技术应用；调度优化；安全防护

一、引言

智能电网技术（含物联网、AI 调度、数字孪生等）是电力工程实现 “源网荷储协同” 的核心工具（覆盖工程 80% 以上场景），其应用质量直接决定供电可靠性（需≥99.9%）、新能源消纳（风电 / 光伏利用率需≥90%）与运维效率。传统应用存在三大痛点：一是技术碎片化，传感器、控制器协议不统一（互通率＜50%），新能源并网与电网调度数据割裂；二是调度被动，依赖人工研判（响应超 30 分钟），峰谷负荷调节滞后（弃风弃光率超 30%）；三是安全薄弱，网络攻击、设备故障风险识别率＜60%，与《智能电网规划建设指导意见》“安全高效、协同互动” 要求不符。

随着 “双碳” 目标推进（新能源装机占比需超 50%）、电力需求升级（用户侧互动率需达 40%），对智能电网的 “互联化（互通率≥95%）、智能化（调度响应≤5 分钟）、安全化（识别率≥98%）” 要求显著提升。研究技术应用，对提升供电可靠性（减少 90% 停电风险）、推动电力工程转型意义重大，是电力工程领域核心方向。

二、智能电网技术应用现存问题与研究目标

2.1 现存核心问题

一是感知层低效，新能源场站（风电 / 光伏）传感器覆盖率＜60%（功率预测误差超 15%），配电网监测点不足（故障定位超 2 小时）；二是调度层协同差，源网荷储数据互通率＜50%（新能源出力与负荷需求匹配率＜70%），峰谷调节依赖火电调峰（能耗增 20%）；三是安全层薄弱，网络攻击检测率＜50%（如数据篡改风险），设备故障预警准确率＜60%（突发停电率超 1%）；四是运维层粗放，人工巡检占比超 80%（效率低、成本高），设备寿命预测误差超 20%（过度维修率超 30%）。

2.2 核心研究目标

应用优化需达成四目标：一是感知全面，传感器覆盖率 100%（功率预测误差≤5%）、故障定位≤10 分钟；二是调度高效，源网荷储匹配率≥95%、新能源消纳率≥90%，调度响应≤5 分钟；三是安全可靠，风险识别率≥98%、突发停电率≤0.1%；四是运维智能，人工巡检占比≤20%、设备寿命预测误差≤5%，运维成本降 25%，综合效益提升 45%。

三、智能电网技术在电力工程中的核心应用路径

3.1 全场景感知与调度优化：提升协同效能

突破碎片化局限：一是感知层升级，新能源场站部署高精度传感器（风速、光照监测误差≤3%），配电网安装智能终端（监测电压、电流，数据更新≤1 秒），覆盖率 100%；采用边缘计算预处理数据（减少传输延迟，功率预测误差从 15% 降至≤5%）；二是调度层协同，构建 “源网荷储” 一体化平台（数据互通率≥95%），AI 算法实时匹配新能源出力与负荷需求（如光伏出力高峰引导用户侧用电），匹配率≥95%；引入虚拟电厂（VPP）聚合分布式能源（如储能、充电桩），参与电网调峰（峰谷负荷差缩小 40%），新能源消纳率从 70% 升至≥90%，调度响应从 30 分钟缩至≤5 分钟。

3.2 安全防护技术应用：筑牢风险防线

解决安全短板：一是网络安全防护，部署入侵检测系统（IDS）+ 区块链存证（数据篡改识别率 100%），加密传输关键数据（如调度指令），网络攻击检测率≥98%；二是设备故障预警，采用振动、温度传感器监测变压器、线路状态（异常数据识别率≥95%），AI 模型预测故障（准确率≥98%），提前 24 小时预警；三是灾备机制优化，构建多区域电网互联（如跨省联网），极端天气（台风、暴雪）时自动切换供电线路（切换时间≤1 分钟），突发停电率≤0.1%。

四、智能电网技术应用保障与运维优化

4.1 智能运维技术应用：降低成本与风险

突破粗放局限：一是无人化巡检，采用无人机（覆盖输电线路，效率提升 80%）、机器人（巡检变电站，误差≤2%），人工巡检占比从 80% 降至≤20%；二是设备寿命管理，基于大数据分析设备运行数据（如变压器负载率、绝缘状态），寿命预测误差从 20% 降至≤5%，过度维修率≤5%；三是能效优化，用户侧安装智能电表（实时反馈用电数据），引导错峰用电（峰段用电量降 15%）；电网侧采用动态无功补偿（电压偏差≤2%），线损率降 10%。

4.2 技术融合与标准保障：确保持续落地

避免应用衰减：一是技术集成，推动智能电网与数字孪生融合（构建电网虚拟模型，模拟故障、优化调度，准确率≥95%）；结合 5G 实现远程控制（如偏远地区设备操控，响应≤1 秒）；二是标准完善，制定《智能电网技术应用规程》，明确传感器选型、数据格式、调度流程（执行率≥98%）；三是人员培育，开展 “智能设备操作 + AI 调度” 培训（年时长≥60 小时），人员技能熟练度从 60% 提升至≥95%；四是成本控制，采用国产智能设备（如传感器，成本降 30%），共享巡检设备（如区域内统一调度无人机），运维成本降 25%。

4.3 用户侧互动技术应用：拓展服务场景

提升用户参与度：一是需求响应（DR），平台推送峰谷电价信息（引导用户谷段充电、储热），响应率≥60%（用户侧负荷调节能力提升 50%）；二是分布式能源并网服务，为用户侧光伏、储能提供便捷并网接口（审批时间从 7 天缩至≤1 天），实时监测并网功率（避免冲击电网）；三是增值服务，开发 “智慧用电 APP”（查询用电明细、报修故障），故障报修响应≤30 分钟，用户满意度≥95%。

五、结论

智能电网技术在电力工程中的应用需通过全场景感知、高效调度、安全防护、智能运维，解决传统模式碎片化、低效、高风险的问题。当前需突破极端环境（高海拔、高湿度）传感器稳定性、低成本储能与电网协同、跨区域电网调度数据安全共享等瓶颈。

未来，需推动智能电网与 AI 大模型（智能决策准确率≥98%）、氢能储能融合，开发 “感知 - 调度 - 安全 - 运维” 一体化平台，完善行业标准与政策激励（如智能电网项目补贴），为电力工程智能化、低碳化发展提供支撑，助力 “双碳” 目标与新型电力系统建设。

参考文献

[1] 袁冬冬. 智能电网技术在电力工程中的应用研究[J]. 模型世界，2024（28）：132-134. DOI：10.3969/j.issn.1008-8016.2024.28.044.

[2] 闫拓宇，邓淑贤. 电力工程技术在智能电网建设中的应用研究[J]. 光源与照明，2024（5）：234-236.