智能电网中的分布式能源管理与控制技术

引言

随着 “双碳” 目标的推进与可再生能源技术的突破，分布式光伏、风电、储能等能源形式快速发展，在智能电网中的占比持续攀升。据统计，部分地区分布式能源装机容量已达电网总容量的 30% 以上 。智能电网作为新一代电力系统，通过现代信息技术与电力技术的深度融合，实现对电力系统的全面感知、智能控制和优化决策。因此，深入研究分布式能源管理与控制技术，是实现能源高效利用、推动智能电网高质量发展的关键。

一、智能电网中分布式能源管理与控制的现状与挑战

1.1 分布式能源接入规模与发展态势

近年来，分布式能源呈现爆发式增长态势。以分布式光伏为例，2023 年全球新增装机容量超 300GW，中国分布式光伏累计装机容量突破 1 亿千瓦，广泛应用于工商业屋顶、农村户用场景。分布式风电在低风速区域开发加速，分散式风电项目数量逐年递增。储能技术同步发展，锂电池储能凭借高能量密度、长循环寿命的优势，在分布式能源系统中占比超 80‰

1.2 现有管理控制模式存在的问题

传统电网管理模式以集中调度为主，难以适应分布式能源的特性。首先，通信网络存在覆盖不足、传输延迟高的问题，导致分布式能源设备数据采集不及时、不准确，影响调度决策。其次，控制策略缺乏灵活性，多数采用 “一刀切” 的功率调节方式，无法充分发挥分布式能源的协同潜力。再者，多主体利益协调机制缺失，分布式能源运营商、电网企业、用户之间存在信息壁垒，能源交易与调度协同困难。此外，部分地区分布式能源并网标准不完善，设备兼容性差，阻碍了能源资源的优化配置。

1.3 分布式能源对电网运行的影响与挑战

分布式能源接入改变了电网的潮流分布与短路电流特性。当分布式电源大量接入配电网时，可能导致电压越限，威胁设备安全；故障时短路电流方向不确定，增加了继电保护配置与整定的难度。同时，分布式能源的间歇性导致电网频率波动加剧，以风电为例，风速变化 1m/s ，功率波动可达额定功率的 10%-20% ，给电网调频带来压力。此外，分布式能源的分散性使得电网运行状态监测难度增大，传统监测手段难以实时掌握海量设备的运行状况，潜在故障隐患不易被及时发现。

二、分布式能源管理与控制核心技术

2.1 分布式能源协同优化控制算法

协同优化控制算法是实现分布式能源高效运行的核心。模型预测控制（MPC）通过建立系统预测模型，滚动优化未来多个时间步的控制策略，可有效平抑分布式能源功率波动。在风光储微电网中，MPC 算法结合天气预测数据，提前调整储能充放电策略，使微电网功率波动幅度降低 40% 以上。分布式一致性算法则适用于多主体协同场景，通过各节点间信息交互，实现分布式电源出力的自主协调，在虚拟电厂中应用该算法，可提升集群调控响应速度 30% 。此外，强化学习算法通过与环境交互学习最优策略，在分布式能源实时调度中展现出良好的适应性。

2.2 能源互联网通信与数据交互技术

能源互联网通信技术保障了分布式能源数据的可靠传输。5G 技术凭借高带宽、低延迟的特性，可实现分布式能源设备的毫秒级数据采集与控制指令下发，在智能配电网中的应用使故障定位时间缩短至秒级。工业以太网与光纤通信技术则为骨干网提供稳定传输通道。在数据交互层面，IEC61850、MQTT 等通信协议实现了不同厂商设备的互操作性；边缘计算技术将数据处理能力下沉至设备端，减少数据传输压力，提升系统实时性。某省级电网应用边缘计算后，分布式能源数据处理效率提升 50% ，降低了云端计算负荷。

2.3 分布式能源实时监测与预测技术

实时监测与预测技术为分布式能源管理提供决策依据。通过部署智能电表、传感器等设备，可实时采集分布式能源的电压、电流、功率等参数，并利用物联网技术实现数据上云。在预测技术方面，基于深度学习的神经网络模型在风光功率预测中表现优异，长短期记忆网络（LSTM）结合气象数据，可实现 72 小时光伏功率预测，准确率达 85% 以上。概率预测方法则通过生成预测区间，量化预测不确定性，为电网调度提供更全面的信息支持。此外，无人机、卫星遥感等技术用于分布式能源设备巡检与资源评估，提升监测的广度与深度。

三、分布式能源管理与控制的应用场景及发展趋势

3.1 微电网与多能互补系统中的应用实践

微电网是分布式能源的重要应用场景。在海岛、偏远山区等场景中，风光储柴微电网实现了电力的自给自足，减少对大电网的依赖。例如，某海岛微电网通过优化控制策略，可再生能源消纳率达 90% ，年减少柴油消耗 100 吨。多能互补系统则整合电、热、气等多种能源，提升能源综合利用率。工业园区多能互补项目利用余热发电、燃气锅炉供热，配合储能系统调节，能源利用效率提高 25% ，降低碳排放 30‰ 。同时，微电网与主网的双向互动功能，使其在电网故障时可孤岛运行，保障关键负荷供电。

3.2 虚拟电厂与需求侧响应的协同管理

虚拟电厂通过聚合分布式能源、可控负荷等资源，实现统一管理与调度。在电力现货市场中，虚拟电厂利用分布式能源的灵活性参与调峰、调频服务，某虚拟电厂项目通过聚合分布式光伏、储能和可调负荷，单次调峰响应容量达 50MW，获得显著经济效益。需求侧响应技术则通过价格信号或激励机制，引导用户调整用电行为。在夏季用电高峰，通过分时电价与直接负荷控制，可降低峰值负荷 15‰ 。虚拟电厂与需求侧响应协同，可进一步挖掘分布式资源潜力，提升电网灵活性。

3.3 人工智能与物联网驱动的技术革新趋势

未来，人工智能与物联网将深度赋能分布式能源管理。深度学习算法可对海量运行数据进行分析，实现设备故障预测与健康管理，使分布式能源设备故障预警准确率提升至 90% 以上。物联网技术推动分布式能源设备全面互联，构建能源互联网生态。区块链技术应用于能源交易，可实现分布式能源点对点交易，保障交易安全与透明。此外，数字孪生技术将虚拟模型与物理系统实时映射，用于分布式能源系统的优化设计与故障模拟，加速技术迭代与应用创新。

四、结论

智能电网中分布式能源管理与控制技术是实现能源转型与电网智能化的关键。当前，分布式能源发展迅速但面临诸多挑战，通过协同优化控制、通信交互等核心技术的应用，在微电网、虚拟电厂等场景已取得显著成效。未来，随着人工智能、物联网等技术的融合创新，分布式能源管理与控制将向更智能、更高效、更协同的方向发展，为构建清洁低碳、安全可靠的能源体系提供有力支撑。

参考文献：

[1]谭贝贝,白锦强.智能电网中分布式能源接入与微电网协调控制技术研究[J].自动化应用,2025,66(11):141-144.

[2]孙静,于斌.智能电网建设中分布式能源并网技术的应用[J].电力设备管理,2025,(04):126-128.

[3]李娇,周政.智能电网中的分布式能源管理与优化分析[J].电子技术,2024,53(11):286-287.