智能控制在电力负荷预测与调度中的应用

引言

在 “双碳” 目标驱动下，电力系统加速向高比例可再生能源、高弹性负荷的新型形态演进。风电、光伏等新能源发电受自然条件制约，出力具有随机性与波动性；用户侧受经济活动、天气变化等因素影响，用电模式日益复杂。传统基于经验规则与固定模型的负荷预测和调度方式，难以适应系统动态变化，导致电力资源配置效率低下、弃风弃光现象频发。智能控制技术融合机器学习、专家系统等前沿方法，能够挖掘海量电力数据潜在规律，实现对系统状态的精准感知与智能决策，成为破解电力系统运行难题的关键技术。

一、智能控制在电力负荷预测与调度中的应用现状

1.1 电力负荷预测与调度的传统方法及局限

传统电力负荷预测主要采用时间序列法、回归分析法等统计模型，依赖历史数据建立线性或简单非线性关系进行预测。例如，移动平均法通过平滑历史负荷数据预测短期负荷，但无法捕捉复杂的非线性变化；多元线性回归虽能纳入气象、经济等影响因素，但对数据分布要求严格，难以应对突发事件。在调度领域，传统经济调度基于机组煤耗特性制定发电计划，以最小化发电成本为目标，采用等微增率准则分配负荷。

1.2 智能控制技术在电力负荷预测中的应用场景

智能控制技术在电力负荷预测中展现出强大适应性，广泛应用于多时间尺度预测场景。在短期负荷预测方面，神经网络模型通过构建多层神经元结构，能够自动提取历史负荷、气象数据、电价信息等多源数据特征，学习复杂的非线性映射关系，实现未来数小时至数天的负荷精准预测，为电网实时调度提供依据。对于中长期负荷预测，支持向量机（SVM）利用核函数将数据映射到高维空间，寻找最优分类超平面，能够有效处理数据中的噪声与异常点，结合区域经济发展规划、人口增长趋势等因素，预测未来数月至数年的负荷变化趋势，辅助电网规划建设。

1.3 智能控制技术在电力调度中的实践应用

智能控制技术革新了电力调度模式，实现从静态优化向动态智能决策转变。在实时调度层面，基于模型预测控制（MPC）的方法，通过建立系统预测模型，滚动优化未来有限时域内的控制策略，协调火电、水电、新能源等多类型电源出力，兼顾发电成本与电网安全。例如，在风光资源丰富时段，MPC 算法可动态调整储能系统充放电策略，平滑新能源波动，降低弃电率。在电网故障应急调度中，专家系统整合电力领域专家经验与电网运行规则，当系统发生故障时，快速诊断故障类型与位置，生成最优恢复方案，缩短停电时间，保障重要用户供电。

二、智能控制应用于电力负荷预测与调度的核心技术

2.1 机器学习算法在负荷预测与调度中的应用

机器学习算法是智能控制的核心驱动力，在电力负荷预测与调度中发挥关键作用。深度学习算法中的长短期记忆网络（LSTM），通过独特的门控机制有效解决传统循环神经网络的梯度消失问题，能够学习负荷数据的长期依赖关系，在超短期负荷预测中表现优异。随机森林算法通过构建多个决策树进行集成学习，对数据中的噪声与异常值具有较强鲁棒性，常用于处理包含大量影响因素的中长期负荷预测。

2.2 专家系统与模糊控制技术的优化作用

专家系统将电力领域专家的知识与经验转化为计算机可处理的规则，用于负荷预测与调度决策。在负荷预测中，专家系统可根据季节变化、特殊事件等因素调整预测模型参数，提高预测精度；在调度环节，专家系统依据电网拓扑结构、设备运行状态等信息，制定合理的发电计划与检修安排。模糊控制技术基于模糊逻辑理论，将精确的输入量转化为模糊集合进行推理，能够处理负荷预测与调度中的不确定性问题。例如，通过模糊控制器调节发电机组出力，可在新能源波动时快速响应，维持系统频率稳定。

2.3 强化学习与多智能体协同控制策略

强化学习通过智能体与环境的交互学习最优控制策略，在电力负荷预测与调度中展现出独特优势。在负荷预测方面，强化学习智能体可根据预测误差动态调整模型参数，优化预测策略；在调度领域，智能体以系统运行成本、网损等为奖励函数，通过不断试错学习，生成最优调度方案。多智能体协同控制将电力系统分解为多个子系统，每个子系统由独立智能体进行控制，智能体之间通过信息交互实现协同决策。例如，在区域电网互联调度中，各区域智能体协同优化发电计划，实现全网资源最优配置，提高电力系统运行效率与稳定性。

三、智能控制在电力负荷预测与调度中的发展趋势

3.1 与物联网、大数据技术的深度融合

未来，智能控制将与物联网、大数据技术深度融合，构建更智能的电力系统。物联网技术通过部署大量智能传感器，实现对电网设备状态、用户用电信息、新能源场站出力等数据的实时采集与传输，为智能控制提供海量、精准的数据基础。大数据技术则对多源异构数据进行高效存储、清洗与分析，挖掘数据背后的潜在规律。智能控制算法基于这些数据，能够更准确地预测负荷变化趋势，优化调度策略。例如，通过分析用户智能家居设备用电数据，实现个性化负荷预测与需求响应引导。

3.2 面向新能源消纳的智能控制技术创新

随着新能源装机容量持续增长，提高新能源消纳能力成为智能控制技术发展的重要方向。未来将研发更先进的预测模型，结合气象预报、卫星遥感等技术，提升新能源发电功率预测精度，为调度决策提供可靠依据。在控制策略方面，创新储能系统与新能源协同控制技术，通过优化储能充放电策略，平滑新能源出力波动；研究灵活可调负荷与新能源的互动机制，引导用户在新能源大发时段增加用电，实现新能源就地消纳。

3.3 新型电力系统下的智能控制体系构建

新型电力系统呈现出高比例新能源、高弹性负荷、高互动性等特征，对智能控制体系提出更高要求。未来将构建分层分级、协同高效的智能控制架构，实现从源端新能源场站、网端输电配电网络到荷端用户负荷的全链条智能管控。研发具备自感知、自决策、自执行能力的智能控制系统，能够快速适应电力系统运行状态变化，自动调整控制策略。同时，加强电力信息安全防护，确保智能控制系统在数据传输、算法运行等环节的安全性，防止网络攻击与数据泄露。

四、结论

智能控制技术的应用为电力负荷预测与调度带来了革命性变革，有效提升了电力系统的运行效率与稳定性。通过对应用现状的分析可知，智能控制技术已在多场景展现出显著优势，核心技术的不断创新为其发展提供了有力支撑。未来，需持续加强技术研发与实践应用，推动智能控制体系不断完善，助力电力行业实现高质量发展，为能源转型与 “双碳” 目标达成提供坚实技术保障。

参考文献

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