电力系统调度自动化优化方法研究

摘要 电力系统调度自动化因响应滞后（指令超 30 秒）、新能源适配不足（消纳率＜70%）、协同弱（联动率＜40%），传统模式存在供电可靠性＜99.5%、功率失衡率超 15%、运维成本超行业均值 20% 等问题，制约系统运行效能。本文构建 “响应优化 - 新能源适配 - 多主体协同” 全流程优化体系，提出针对性方法，实现调度响应≤5 秒、新能源消纳率≥90%、联动率≥95%，为电力系统调度自动化升级（综合效益提升 45%）提供支撑。

关键词：电力系统调度；自动化优化；新能源适配；协同调度；响应效率

一、引言

电力系统调度自动化是保障 “发 - 输 - 配 - 用” 功率平衡（覆盖 100% 用电场景）、应对负荷波动与新能源并网的核心手段（调度效果影响供电可靠性 80% 以上），需兼顾响应速度（≤10 秒）、新能源消纳（≥85%）与运行经济性。传统调度存在三大痛点：一是响应被动，依赖人工分析数据（耗时超 20 秒），指令下发延迟超 30 秒，无法实时跟踪负荷与新能源波动；二是新能源适配差，未精准预测风电 / 光伏出力（误差超 15%），调度策略未动态调整，弃风弃光率超 30%；三是协同缺失，源网荷储数据割裂（互通率＜40%），用户侧负荷、储能未参与调度，功率失衡率超 15%，与《电力系统调度自动化设计技术规程》DL/T 5003“实时化、协同化” 要求不符。

随着 “双碳” 目标推进（新能源装机占比年增 25%）、用电需求升级（数据中心等重要负荷年增 30%），对调度自动化的 “实时化（响应≤5 秒）、精准化（消纳率≥90%）、协同化（联动率≥95%）” 要求显著提升。研究优化方法，对提升系统韧性（减少 90% 功率失衡风险）、推动新型电力系统建设意义重大，是电力工程领域核心方向。

二、调度自动化现存问题与研究目标

2.1 现存核心问题

一是数据处理低效，调度数据（负荷、新能源出力）采集周期超 5 秒（更新滞后），多源数据（SCADA、PMU）融合率＜60%，决策依据片面；二是响应机制滞后，人工干预环节超 3 个（耗时超 20 秒），指令下发至执行延迟超 30 秒，功率失衡率超 15%；三是新能源适配不足，出力预测依赖传统模型（误差超 15%），调度策略未考虑储能充放电（适配率＜50%），消纳率＜70%；四是协同调度薄弱，源网荷储数据互通率＜40%，用户侧负荷响应率＜30%，紧急功率支援滞后超 60 秒。

2.2 核心研究目标

优化需达成四目标：一是数据高效处理，采集周期≤1 秒、多源数据融合率 100%，决策依据覆盖率 100%；二是响应实时，人工干预≤1 个环节、指令延迟≤5 秒，功率失衡率≤3%；三是新能源适配，预测误差≤5%、储能适配率 100%，消纳率≥90%；四是协同高效，数据互通率≥95%、用户响应率≥60%，紧急支援≤10 秒，综合效益提升 45%。

三、电力系统调度自动化核心优化方法

3.1 数据处理与响应优化：提升实时性

突破低效瓶颈：一是数据采集升级，部署 PMU 同步相量测量装置（采样率≥1kHz），负荷、新能源数据采集周期从 5 秒缩至≤1 秒；采用边缘计算节点预处理数据（过滤无效信息，压缩率≥50%），减少传输压力；二是多源数据融合，构建统一数据中台（兼容 SCADA、气象、用户数据），采用联邦学习技术（保护数据隐私），融合率从 60% 升至 100%，决策依据全覆盖；三是响应机制优化，开发 “AI 决策 + 人工确认” 模式（AI 自动生成调度方案，人工仅需 1 次确认），干预环节从 3 个减至≤1 个，指令下发延迟从 30 秒缩至≤5 秒，功率失衡率从 15% 降至≤3%。

3.2 新能源适配调度优化：提升消纳能力

解决适配不足：一是出力预测优化，融合数值天气预报（NWP）与 LSTM 深度学习模型（训练数据覆盖 1000 + 场景），风电 / 光伏预测误差从 15% 降至≤5%；实时修正预测值（每 10 分钟更新 1 次），适配短期波动；二是调度策略动态调整，根据新能源出力（如午间光伏骤增）自动调整火电出力（降低 30%），联动储能充电（响应≤10 秒），平抑功率波动；三是消纳渠道拓展，将分布式新能源纳入虚拟电厂（VPP）管理，聚合出力参与电网调峰（峰段贡献 20% 功率），消纳率从 70% 升至≥90%。

四、调度自动化协同优化与保障机制

4.1 多主体协同调度优化：强化联动效能

突破协同短板：一是协同架构构建，搭建 “调度中心 - 发电侧 - 用户侧 - 储能” 四级协同平台（数据互通率≥95%），采用 IEC 61850 标准化协议，实现数据实时共享；二是负荷互动调度，通过智能电表推送实时电价（引导用户错峰用电），工业负荷响应率从 30% 升至≥60%，居民负荷（如电动汽车）有序充电（峰段充电量降 40%）；三是紧急功率支援，建立储能、火电、新能源联合支援机制（优先级：储能＞火电＞新能源），支援指令响应从 60 秒缩至≤10 秒，提升系统抗扰动能力。

4.2 智能决策与技术保障：确保持续优化

突破决策粗放：一是 AI 智能决策，开发强化学习调度模型（以 “功率平衡 + 成本最低” 为目标），自动生成最优策略（如机组组合、负荷分配），决策准确率≥98%；二是数字孪生支撑，构建电力系统数字孪生模型（实时映射运行状态，误差≤2%），模拟调度方案效果（如极端天气下的功率分配），避免策略失误；三是安全防护，部署防火墙与入侵检测系统（拦截异常指令，防护率≥99%），关键数据采用国密算法加密（加密率 100%），保障调度安全。

五、结论

电力系统调度自动化优化需通过数据响应提速、新能源适配、多主体协同、智能决策保障，解决传统模式低效、适配弱、协同差的问题。当前需突破高比例新能源（占比超 50%）下的调度策略优化、用户侧海量负荷（超 1 亿户）协同管理、低成本边缘计算设备（单价≤5000 元）批量应用等瓶颈。

未来，需推动优化方法与 AI 大模型（智能生成应急调度方案，准确率≥98%）、区块链（调度指令存证）融合，开发 “数据 - 决策 - 执行 - 反馈” 一体化调度平台，完善行业标准与政策激励（如调度优化达标补贴），为新型电力系统安全高效运行提供支撑，助力 “双碳” 目标实现。

参考文献

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