电力系统稳定性分析与智能调度策略研究

引言

电力系统作为支撑国家经济与社会 行的关键基础设施，其安全稳定运行具有高度重要性。在传统调度模式下，系统运行依赖集中式控制逻 电源结构变化和用电负荷波动剧烈的趋势。尤其在新能源大规模接入 统稳定性面临空前压力。为此，亟需构建更加灵活、高效的智能调 快速响应与精细化调控。本文聚焦电力系统稳定性问题，系统分析稳定 外部扰动路径， 深入研究智能调度在新型电力系统构建过程中的应用策略，以期为未来调度体系转型升级提供理论支持与技术借鉴。

一、电力系统稳定性特征及影响机制分析】（一）静态稳定性约束下的系统运行平衡

静态稳定性体现系统在小扰动条件下维持运行平衡的能力，主要涉及节点电压、功角稳定与潮流分布等参数。在传统系统中，静态稳定性问题多依赖 压设备支撑。随着新能源出力随机性增强，系统静态裕度显著下降，需加强对负荷 整 网企业正逐步构建基于模型预测的静态评估机制，提升对异常状态的识别精度与 能力 系统对扰动的吸收与恢复水平。结合电压稳定边界测算与灵敏度分析方法，可实现不同运行工况下 的状态演 轨迹预判， 辅助运维人员精准实施预控策略，从源头上降低系统失稳风险。

（二）暂态稳定性面临多源扰动叠加风险

暂态稳定性反映系统在遭遇突发扰动（如短路故障、大负荷切除）后的过渡状态变化与恢复能力，直接关系到运行安全。现阶段，电力系统中电力电子设备占比上升，使暂态过程更为复杂，传统的故障切除与快速重构策略难以完全应对多源扰动叠加带来的非线性风险。通过构建实时数据感知网络与动态仿真系统，调度中心能够实现对暂态波动的早期识别与动态响应，提升故障后的系统自稳能力。在此基础上，融合高精度 PMU 数据与故障录波信息，可构建区域级扰动传播图谱，拓展对系统波动演化路径与影响范围的综合研判能力[1]。

（三）动态稳定性体现系统运行的韧性基础

动态稳定性强调系统在长时间运行过程中的状态维持能力，包括频率调节、负荷跟踪与系统振荡抑制等方面。在分布式电源广泛部署的背景下，频率控制环节受到挑战，常规调频装置响应滞后，需引入快速响应机制。调度策略正向多时间尺度、区域协同方向演化，通过设置多级调节目标、引入人工智能优化路径，使系统在长周期运行中保持协调与收敛，确保动态过程的平稳过渡。通过将源荷互动机制与储能系统嵌入控制链路中，形成高动态响应能力的调节体系，有效缓解新能源波动对频率稳定性的冲击，提升系统长期运行的韧性基础。

二、智能调度技术体系构建路径分析

（一）基于大数据驱动的负荷动态预测机制

电力系统运行调度高度依赖负荷预测的准确性。传统模型多以历史规律为基础，难以捕捉短期内的突发变化。智能调度通过引入大数据算法，如长短期记忆 络 （LSTM） 随机森林与时间序列模型融合，提升对用电行为、气候变化与经济活动的关联建 级的 度预测输出。多源数据的动态融合与预测结果的实时更新，为调度优化提供 。在实际 中，系统可集成智能传感终端采集负荷曲线、用户行为轨迹与环境变量信息，并基于预测结果动态调整 调度预案，实现预测—响应闭环管理机制，显著增强调度策略的前瞻性与执行效率。

（二）多源发电协同优化的调度模型设计

高比例可再生能源接入要求系统具备更强的协调控制能力。智能调度平台以优化资源配置为目标，结合风光出力曲线与负荷分布模型，设计多目标函数调度方案，实现调频调压、削峰填谷与电能质量控制的统筹兼顾。

区域级电源响应与负荷灵活调节机制的融合，使电源侧、储能端与用户侧形成动态耦合关系，支撑系统运行的高度协调性。基于此平台，调度中心可实时调用区域电源容量与备用资源，动态修正运行边界与约束条件，在不牺牲经济性的前提下保障系统运行的稳定性与安全性，进一步提升电力系统对不确定扰动的适应能力。

（三）面向边缘节点的分布式调控机制

随着分布式能源和微电网的发展，边缘节点调控能力成为系统稳定运行的重要保障。智能调度机制将控制重心逐步下沉至馈线级、用户级节点 与快速控制响应。各级节点可在调度中心统一策略框架下，自主判断 力 ，提升整体调度的灵活性与冗余性。此类架构下，边缘节点不仅具备 应策略，与上层调度进行协同优化。通过构建区域控制单元与全局调度中心之间的分层 联体系，进一步增强电网分布式调控能力与多层次协同效率[2]。

三、智能调度实施面临的关键问题与对策（一）系统集成复杂度制约调度平台协同能力

智能调度需对接多种数据源与控制设备，其软硬件系统集成复杂，通信协议不一致、数据格式缺乏统一标准等问题制约平台运行效率。应建立统一数据接口标准，推动电网企业与设备厂商间的协同开发，构建开放式调度平台，提升系统兼容性与运行稳定性。加强数据接口的安全加密与权限控制，保障调度系统的安全运行环境。为提升整体平台协同能力，还需推动边缘计算节点与主控系统的接口适配升级，实现调度体系的纵向贯通与横向联动[3]。

（二）调度人员智能化素养需同步提升

调度员长期依赖经验进行系统操作，对新型智能系统的理解与掌握不足。部分人员对智能调度系统的信任度不高，影响其推广应用效果。建议通过定期开展智能系统操作培训、模拟仿真演练与多场景实训课程，强化人员对算法逻辑、数据处理与异常响应流程的认知水平，提升人机协同的运行效率。各区域调度单位还可组建“智能调度实践小组”，探索典型案例复盘、技术问题会诊与跨专业协作机制，助力新老系统融合过渡。

（三）数据安全与运行隐患同步增加

智能调度以数据为核心，易受网络攻击、数据泄露与篡改风险影响。尤其是在多边平台共享与分布式控制环境下，系统暴露面扩大，需强化安全防护机制。可通过构建区块链技术支持的数据追溯系统，增强数据的完整性与可信度，同时部署多重冗余备份机制，保障系统运行的连续性与抗风险能力。调度中心应配备专门的网络安全监测终端，开展周期性漏洞扫描与攻击模拟测试，形成“检测—预警—处置”闭环响应体系。

结语

电力系统的稳定性是保障国家能源安全与社会正常运转的基础。智能调度作为调控体系转型的关键技术支撑，在构建柔性、高效、安全电网中发挥着日益重要的作用。通过精准的负荷预测、多源协调控制与分布式调控机制，智能调度不仅优化了运行效率，也增强了系统面对复杂扰动时的应对能力。然而，调度系统建设仍面临集成难度大、人员能力不足与安全风险叠加等现实问题。未来应在政策引导、平台建设与人才培养等方面形成合力，推动调度机制持续演进，为构建清洁低碳、安全可控的新型电力系统提供坚实支撑。

参考文献

[1] 周明强. 电力系统运行稳定性分析与控制技术探讨[J]. 电力科学与工程, 2024, 40(3): 57-61.

[2] 李思远. 智能调度在新型电力系统构建中的应用研究[J]. 电力系统保护与控制, 2023, 51(11):05-110.

[3] 王慧. 面向可再生能源并网的电力调度优化机制探析[J]. 电网与清洁能源, 2024, 40(6): 88-92.