新能源发电在电力系统中的应用探讨

中图分类号：TM73 文献标识码：A

引言

当前，新能源逐渐被各国所利用并发挥出了最大效益，从而为社会发展提供了强劲的发展动力。在新能源利用过程中，通过加强发电工程的有效建设，能够为人们的生产生活带来便捷体验，最终推动一个地区经济的健康发展。但相较传统的能源工程建设方式，新能源发电项目工程在建造过程中往往需要投入更多的人力资金成本，工程建设量相对较大，这就对项目工程的质量、进度、成本、安全等方面提出了更严格的要求，需要加强对项目工程施工建造全环节的质量控制，如此才能够充分发挥新能源发电工程项目应有的作用。

1 新能源发电项目工程建设的重要性

1.1 有利于优化能源结构，保障能源供给安全

新能源发电项目如太阳能、风能、水能、生物质能等，具有清洁、可再生、低碳排放等特点，是推动能源结构优化的重要力量。随着全球能源需求的不断增长，对传统化石能源的依赖程度越来越高，导致环境污染、资源枯竭等问题日益严重。而新能源发电项目的建设，可以有效降低对化石能源的依赖，提高清洁能源在能源结构中的比例，从而实现能源结构的优化。由于新能源资源分布广，有利于在全国范围内实现能源资源的优化配置，在一定程度上减少能源运输的风险，提高能源供应的稳定性。

1.2 推动能源结构低碳化转型

新能源发电技术的核心目标是通过规模化替代化石能源，降低电力系统全生命周期碳排放强度。在本项目中，需将可再生能源渗透率提升至 80% 以上，实现化石能源依赖度降低至临界阈值（ 20% ）以下，并推动年碳排放总量减少 50万t。为实现这一目标，需建立覆盖源—网—荷—储全环节的碳足迹追踪体系，量化光伏、风电等清洁能源的碳减排贡献。同时，需通过跨季节储能与电氢耦合技术延长可再生能源利用周期，破解风光资源时空分布不均导致的低碳供能瓶颈，最终构建以新能源为主体的零碳电力系统架构。

2 新能源发电在电力系统中的应用要点

2.1 优化储能系统，提升其稳定性和可靠性

电力公司可以基于电气自动化技术引入模型预测控制（MPC）算法，作为储能系统中一种极具优势的智能控制算法，能够根据实时光照强度预测光伏发电功率变化，结合电网负荷需求和储能系统的当前荷电状态（SOC），建立精确数学模型以优化储能系统。“强化学习”应用于储能系统的充放电过程中，可以将储能系统的 SOC、充放电功率、能源设备的输出功率以及负荷需求等作为充放电状态变量，通过环境给予的系统稳定性等反馈信号，不断优化控制策略来增强储能系统充放电过程的稳定性和可靠性。

考虑设备选型，根据新能源发电系统具体需求，综合考虑储能设备的能量密度、功率密度、循环寿命、成本等因素，满足系统对能量存储和快速响应的需求。在确定储能设备容量时，分析历史发电数据，了解发电功率的最大值、最小值以及波动范围，以此确定储能系统所需的最大存储容量，确保在发电功率低谷期依旧能够满足负荷需求。在布局储能系统时，考虑储能设备与新能源发电设备、负荷中心的相对位置关系，将储能设备靠近新能源发电设备，通过减少输电线路损耗来提高能量传输效率，提高供电可靠性。

2.2 改进电网技术，实现智能化运管

智能电网是建立在集成、高速双向通信网络基础之上，融合先进的传感和测量技术、设备技术、控制方法以及决策支持系统技术的现代化电网。基于电气自动化技术的配电自动化系统能够利用智能电表、分布式传感器等设备，实时采集配电网功率因数、设备状态等运行数据，通过通信网络将数据传输到配电主站，运用先进的分析算法和控制策略对配电网运行状态进行评估和预测，实现配电网的智能化运行和管理。变电站自动化系统采用先进的控制算法和智能控制策略，让运维人员可以通过监控中心的计算机终端，远程操作和控制变电站内的断路器、隔离开关等设备，提高操作的准确性和效率，减少人为因素带来的安全风险。

能源管理系统（EMS）是电网运行的核心控制系统，电力公司借助电气自动化技术对EMS 进行深度优化，能够显著提升其对新能源发电和电网负荷的精准管理能力。在数据采集与处理方面，引入高精度功率传感器和高速通信网络，能够实时监测新能源发电设备的输出功率并精确到小数点后两位，功率数据以毫秒级传输速度迅速传输到 EMS，实现对数据规律的深度挖掘。在优化调度策略方面，利用遗传算法、粒子群算法等智能算法和模型预测控制技术，合理分配新能源发电和传统能源发电的比例，提前调整变压器分接头位置，实现对新能源发电和电网负荷的精细化调度。

2.3 采用新能源预测与智能调度技术

新能源预测与智能调度平台系统架构包括数据采集层、数据处理层、预测与调度层和应用层。数据采集层采集多源数据，数据处理层清洗、转换和存储数据，预测与调度层利用大数据分析和人工智能技术预测发电功率、制订发电计划，应用层展示结果并与其他电力系统管理模块交互。数据处理流程涵盖多个环节，通信机制采用高速、可靠技术确保数据实时传输。智能调度算法是新能源优化调度的关键。根据新能源发电预测和负荷需求建立优化模型，以最大化新能源消纳、最小化发电成本等为目标函数，考虑电网约束条件。采用鲁棒优化方法处理新能源发电不确定性和波动性问题，设置不确定性集合，使调度方案在一定范围内保持最优。智能调度平台与其他电力系统管理模块协同工作至关重要。与能量管理系统共享发电计划，协调各电源发电出力；与配电管理系统共享电网运行数据，优化配电网运行和故障处理，实现电力系统整体优化，提高可靠性与经济性，推动电力系统智能化、高效化发展。

2.4 建立微电网

微电网是由分布式能源、储能系统、负荷管理和控制系统组成的区域性电力网络，可以在并网或离网模式下运行，集成各种分布式能源如太阳能、风能、燃料电池和生物质能等，微电网能够实现能源的本地化生产和消耗，有效应对传统电网的种种挑战。在传统电网遭受自然灾害或设备故障时，微电网可以快速切换至离网模式，依靠本地的分布式能源和储能系统维持电力供应，减少停电对用户的影响。微电网能够优化能源利用效率，集成各种分布式能源，微电网实现了能源的本地化生产和消耗，减少了长距离电力传输中的损耗，提高了整体能源利用效率。建立微电网需要综合考虑分布式能源的选型与配置、储能系统的设计与优化、智能控制系统的开发与应用等多个技术和管理因素，分布式能源是微电网的核心组成部分，要选择合适的分布式能源类型和配置方案，并结合储能技术的应用，在能源过剩时将电能存储起来，在能源不足时释放电能，以此来长期维持电力供应的稳定性。

结束语

总而言之，新能源发电技术将在电力系统中发挥越来越重要的作用。通过不断优化技术、完善政策支持和提升系统集成能力，我国有望进一步提高新能源发电的比重，推动能源结构的持续优化和电力系统的现代化发展。

参考文献

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