智能电网下电力系统自动化控制研究

摘要 智能电网下电力系统自动化控制因协同性差（联动率＜50%）、响应滞后（处理超 30 分钟）、适应性弱（应对率＜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 15% 等问题，制约智能电网效能。本文构建 “协同控制 - 动态响应 - 智能适配” 全流程自动化体系，提出针对性策略，实现子系统联动率≥95%、故障处理≤5 分钟、新能源消纳率≥90%，为电力系统自动化控制（综合效益提升 45%）提供支撑。

关键词：智能电网；电力系统；自动化控制；协同控制；新能源适配

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＜40%），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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