能源互联网时代新能源电力系统技术探析

摘要：近年来，我国对能源的需求不断增加，新能源电力系统建设也越来越完善。新能源发电技术在应对全球能源需求增长和环境污染问题方面具有重要意义。文章首先对新能源发电技术概述，其次探讨能源互联网时代新能源电力系统技术，新能源发电技术在未来具有广阔的发展前景，将在实现低碳经济和可持续发展中发挥关键作用。

关键词：能源互联网时代；新能源电力系统；两级数据辨识技术

引言

电力系统新能源接入是指在并网时采用储能技术、无功补偿技术、低电压穿越技术、自动发电控制技术等，通过电力电子设备将太阳能、风能、潮汐能等各类新能源接入电力系统中，使新能源产生的电能可以直接服务电能用户。新能源接入电力系统，可能因电压、电流等方面的差异而产生一定的工作问题，这就要求重视接入过程的管控，尤其是各类实时信息和数据，通信技术在此过程中的作用显得突出，包括5G技术在内。按照国家统计局提供的信息，我国2025年可以完成5亿kW的新能源接入能力。在此背景下，分析5G技术在电力系统新能源接入中的应用场景、方式也更显必要。

1新能源发电技术概述

新能源发电技术包括太阳能发电、风能发电、水能发电和生物质能发电等多种形式。太阳能发电技术主要分为太阳能光伏发电和太阳能热发电。太阳能光伏发电利用光伏效应将太阳能直接转化为电能，具有安装方便、无污染和可持续发展的优势，目前广泛应用于家庭、商业和工业领域。太阳能热发电通过聚光镜将太阳能转化为热能，再通过热能驱动发电机发电，适用于大规模集中发电。风能发电技术通过风力带动风力发电机的叶片旋转，将机械能转化为电能。风力发电机主要分为水平轴风力发电机和垂直轴风力发电机两种类型，具有清洁、可再生和成本较低的优点，广泛应用于风电场和离网电力供应。水能发电技术利用水流的动能或势能转化为电能，主要包括水力发电、小水电和海洋能发电。水力发电利用大坝储水和高差落水实现发电，是最成熟的可再生能源发电形式；小水电适用于地形复杂和水资源丰富的地区；海洋能发电则包括潮汐能、波浪能和海流能等，具有巨大的开发潜力。

2能源互联网时代新能源电力系统技术

2.1新能源电力系统技术的选择

为解决本公司在新能源电网运维中存在的不确定性问题，技术人员决定在充分发挥本公司能源互联网技术优势的基础上优化数据处理过程，通过一系列数据处理方法减少其中的突变数据，最终显著提升系统的稳定性。而在处理方法的选择上，传统鲁棒算法技术仅能提供一级数据辨识过程，经数据突变后则可修正其中的异常数据。但不容忽视的是，新能源电力系统在运行中所出现的数据波动是多维度的，表现为时间上的波动、发电量的波动等，若单纯依赖一级数据辨识技术，则难以彻底消除其中的误差数据。因此为解决上述问题，则需要引入二级辨识的方法，该核心思想是通过细分不良数据与波动数据，从而获得更精准的电网运行数据。

2.2在线监测与预警技术

新能源电力系统运行中的故障监测依赖于多传感器融合技术，借多源数据的实时采集与融合来提升系统故障预警的精确度和可靠性。多传感器融合技术结合了电压、电流、温度、振动等传感器进行信号交叉验证和数据冗余分析，可有效减少单一传感器误差的影响。光伏系统的传感器可以实时监测电池板的输出电压、电流及温度参数，通过无线通信模块将数据传输至云平台进行处理。风电系统则采用多点振动传感器监测叶片的工作状态，以频谱分析识别叶片损伤或振动异常。数据采集与传输系统框架包括传感器节点层以及数据处理层和云平台管理层。传感器节点层以物联网技术实现数据的高效采集，数据处理层则以边缘计算设备进行初步的故障特征提取以及云平台管理层进行集中分析和故障预警信号的发送。该框架具有高扩展性和实时性，可应用于大规模分布式新能源系统。

2.3储能技术结合应用

由于太阳能和风能等可再生能源具有间歇性和波动性，储能技术的结合应用能够有效平衡能源供应与需求，确保电力系统的稳定性和可靠性。储能技术主要包括电池储能、抽水蓄能和压缩空气储能等形式。电池储能系统是目前应用最广泛的一种储能方式。锂离子电池因其高能量密度、长循环寿命和快速响应能力，被广泛应用于太阳能和风能发电系统中。抽水蓄能是另一种重要的储能技术，利用电力系统低谷时的多余电能将水从低位水库抽到高位水库，在电力需求高峰时再通过水流发电。总体而言，储能技术与新能源发电技术的结合应用，不仅提高了电力系统的灵活性和可靠性，还为实现能源的高效、可持续利用提供了重要支持。在未来，随着储能技术的不断发展和成本的进一步降低，其在新能源发电系统中的应用前景将更加广阔。

2.4不良数据的辨识方案

依照上述方法获得可以可疑数据集合D1与D2后则可获得两者之间的交集，此时定义数据交集的集合为B，此时集合B中的数据则是真正的不良数据，此时该数据集合满足量测数据发生突变和与整体量测数据相关性最弱两个条件，而为了更真实地还原本公司能源互联网时代新能源电力系统的运行情况，可考虑在集合B中增加因随机波动而产生的波动数据，经该方法获得的数据则是理想的不良辨识数据；在不良数据修正中需要持续向其中添加滤波增益值与新的电网运行信息向量，一旦发现存在任何不良数据，则可针对不良数据对应测量数据完成突变，避免滤波结果产生较大的数据误差。

2.5自愈控制的原理

自愈技术是新能源电力系统中用于快速响应和恢复的一种智能化技术，目标是实时监测和动态调整，最大限度降低故障对系统运行的影响。分布式能源的自愈控制逻辑基于以下三个阶段：故障检测、局部隔离和系统恢复。故障检测依赖于在线监测系统实时采集数据并借助智能算法识别异常；局部隔离阶段以断路器和开关设备对故障点进行隔离来避免波及更大范围；系统恢复阶段则结合储能系统和分布式能源的动态调度功能，快速补偿故障引起的功率缺口。监测系统发现异常后启动诊断模块定位故障源，同时控制模块计算最优隔离策略，储能系统根据调度算法提供补偿电能确保负载供电的连续性。系统自愈技术借助快速检测以及精准隔离和高效恢复，显著提升了新能源电力系统的运行效率和稳定性，减少了故障对系统的冲击并降低了对人工干预的依赖，为大规模分布式能源的安全运行提供了可靠的技术支撑。

2.6改善服务覆盖效应

服务覆盖效应的改善是指5G技术在电力系统新能源接入中的应用覆盖更多环节，发挥更多作用。除上文所述的各类应用场景外，还可以适当组织延伸。以5G技术对远程通信工作的覆盖为例，当前，该技术一般服务新能源接入环节，也即并网环节，目标电力网络的工作情况、新能源工作系统信息也得到一定重视。未来，还可以利用5G技术组织新能源工作系统信息分析，实时提供该系统的工作信息与积累所获大数据，使5G技术与大数据技术、云计算技术实现联动判断该系统的发电能力变化、多见故障、安全隐患等，为新能源接入有关的延伸管控提供信息支持。

结语

对类似新能源电网系统的运维改造有积极的借鉴作用。在未来，为切实提升二级数据辨识技术的可行性，相关人员应在物联网技术基础上探索提升新能源电网运行数据精度的有效措施，通过减少运维数据误差等措施，保证电力系统改造目标实现，进而更好地适应能源互联网时代发展要求。

参考文献

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