新能源发电中电气工程及其自动化技术的融合与创新

引言：

随着传统化石能源枯竭与环境问题加剧，新能源发电产业迎来快速发展期。但新能源发电具有“间歇性”“波动性”的特点，对发电系统的调控精度、并网稳定性提出更高要求。电气工程及其自动化技术通过智能控制、数据监测、精准调度，能有效解决新能源发电的核心痛点，二者的深度融合已成为产业发展的必然趋势。然而，当前融合过程中仍存在技术适配性不足、智能化水平有限等问题，因此探索二者的融合机制与创新方向具有重要现实意义。

一、电气工程及其自动化技术在新能源发电中的融合应用场景

1.1 发电环节

在新能源发电核心环节，电气工程及其自动化技术通过设备智能化管控与参数动态优化，提升能源转换效率。例如，在光伏电站中，自动化技术结合电力电子器件，实时监测光照强度、组件温度等参数，通过“最大功率点跟踪（MPPT）”算法动态调整光伏阵列工作状态，确保太阳能高效转换为电能；在风电场中，电气工程技术实现风机机组的智能控制，自动化系统通过风速传感器数据调控风机转速、桨叶角度，避免风速波动导致的设备过载或效率损耗，同时实时监测风机齿轮箱、发电机等核心部件的运行状态，实现故障预警与精准维护。

1.2 并网环节

新能源电力并网是产业发展的关键瓶颈，电气工程及其自动化技术通过电网适应性调控与电能质量优化，实现平稳并网。一方面，自动化系统结合柔性直流输电（VSC-HVDC）、静止无功发生器（SVG）等电气设备，实时补偿新能源发电的电压波动、谐波干扰，确保输出电能符合电网标准；另一方面，通过“源网荷储”协同控制技术，自动化系统整合新能源发电侧、电网侧、负荷侧与储能系统的数据，动态调节发电功率与负荷需求的匹配度，避免间歇性电力对电网频率、稳定性的冲击，尤其在高比例新能源接入场景中，保障电网安全运行。

1.3 运维环节

在新能源电站运维环节，电气工程及其自动化技术构建“无人化、少人化”的智能运维体系。通过部署物联网（IoT）传感器与自动化监测系统，实时采集电站的电气参数、环境数据，并传输至云端管理平台；平台通过大数据分析与人工智能算法，实现设备健康状态评估、运维需求预测，替代传统人工巡检，降低运维成本的同时，减少因人工疏忽导致的设备故障，保障电站长期稳定运行。

二、新能源发电与电气工程及其自动化技术融合的核心挑战

2.1 技术适配性不足

新能源发电的“间歇性”“分散性”特点，与传统电气工程及其自动化系统的设计逻辑存在适配矛盾。传统自动化系统多针对稳定的化石能源发电设计，对新能源发电的动态波动响应速度不足——例如，当光照、风速骤变时，现有自动化调控系统可能因参数调整滞后，导致光伏逆变器、风机控制器出现暂态过电压或过电流，影响设备寿命；同时，分散式新能源电站分布范围广、接入点多，传统集中式自动化管控系统难以实现精准覆盖，导致部分小型电站处于“粗放式管理”状态，发电效率与并网稳定性受限。

2.2 数据协同能力薄弱

新能源发电涉及“发电-并网-运维”多环节，各环节电气设备与自动化系统的数据标准不统一，导致数据协同能力薄弱。例如，光伏电站的发电数据、电网公司的负荷数据、储能系统的充放电数据

分属不同平台，缺乏统一的数据交互接口与融合分析机制，自动化系统无法获取全局数据支撑“源网荷储”协同调控；同时，部分老旧新能源电站的电气设备不具备数据联网功能，无法接入自动化监测系统，形成“数据孤岛”，制约自动化技术对全链条发电流程的优化作用。

2.3 智能化水平有限

当前新能源发电中，电气工程及其自动化技术的智能化水平仍显不足，难以应对高比例新能源接入、多能互补等复杂场景。例如，在“风-光-储”多能互补电站中，传统自动化调控算法多采用固定逻辑，无法根据实时电价、负荷需求、储能状态动态优化能源配置，导致能源利用效率低下；此外，面对极端天气对新能源设备的冲击，现有自动化系统多依赖预设阈值进行故障保护，缺乏基于实时风险评估的主动防控能力，易出现“过度保护停机”或“保护不及时导致设备损坏”的问题。

三、新能源发电与电气工程及其自动化技术融合的创新路径

3.1 研发适配新能源特性的自动化控制技术

针对技术适配性不足问题，需研发贴合新能源特性的自动化控制技术与电气设备。一方面，优化电力电子器件与自动化算法的协同设计，例如开发适用于宽功率波动场景的“高效逆变器”，结合自适应 MPPT 算法，提升新能源发电参数的动态响应速度；另一方面，针对分散式新能源电站，研发“边缘计算+分布式控制”系统，通过在电站本地部署边缘计算节点，实现就近数据处理与精准调控，再通过云端平台实现多电站协同管理，解决分散式电站管控难题。

3.2 构建新能源发电全链条数据融合体系

以“数据互通、协同调控”为目标，构建新能源发电全链条数据融合体系。首先，制定统一的数据标准，推动发电侧、电网侧、储能侧、负荷侧的设备与系统兼容对接；其次，搭建“新能源发电大数据平台”，整合多环节数据，通过数据清洗、融合分析技术，为自动化调控提供全局数据支撑；最后，引入 5G、工业互联网等通信技术，提升数据传输的实时性与可靠性，确保自动化系统能基于最新数据做出调控决策，避免“数据滞后”导致的调控偏差。

3.3 推动智能化技术与电气自动化深度融合

通过引入人工智能、数字孪生等智能化技术，提升电气工程及其自动化技术的复杂场景应对能力。例如，在多能互补电站中，基于深度学习算法构建“发电-负荷-储能”协同优化模型，动态预测新能源出力、负荷需求，实现能源配置的智能决策；在设备运维中，利用数字孪生技术构建新能源电站虚拟模型，结合实时运行数据模拟设备故障演化过程，实现故障提前预警与精准维护；同时，研发“智能电网调度系统”，通过强化学习算法适应高比例新能源接入后的电网动态变化，实现电网频率、电压的自适应调节，保障电网稳定运行。

结论：

新能源发电与电气工程及其自动化技术的融合，是推动能源结构转型、实现“双碳”目标的核心路径。二者在发电、并网、运维环节的融合应用，已显著提升新能源发电效率与电网适配性，但仍面临技术适配、数据协同、智能化水平等挑战。通过研发适配性技术、构建数据融合体系、推动智能化创新，可有效突破这些瓶颈，实现二者的深度融合。

参考文献：

[1]刘东阳,温浩,郭强.电气工程及其自动化在新能源发电领域的应用研究[J].中国高新科技,2024,(18):96-98.