分布式发电系统电气自动化控制与能量管理协同优化

在当下，全球能源需求不断攀升，且传统化石能源对环境的影响愈发受到重视，能源转型已然成为各国必须直面的关键议题。分布式发电（DG）作为能源利用的新模式，在能源转型进程中意义重大。它是在用户侧或靠近用电处配置小型发电机组（通常低于 30MW），像太阳能、风力等发电形式皆属此类。其优势显著，能降低输电损耗、提升能源利用率、减少对大型电网的依赖并推动可再生能源发展。但大规模并网也带来输出功率不稳定、潮流改变等难题，故而，分布式发电系统电气自动化控制与能量管理的协同优化迫在眉睫。

一、分布式发电系统电气自动化控制关键技术

（一）分层架构设计

传统电力系统所采用的垂直管控模式，在面对分布式发电“即插即用”的特性时显得力不从心，在并网运行的安全性与经济性上埋下了隐患。基于此，多层次自动化架构应运而生。此架构充分考虑多运营主体需求，保障不同控制尺度能协同作业。其具备开放的系统特性，让分布式发电系统既能无缝接入传统电力系统，又能达成跨平台的信息互通与数据共享。借助分层架构，可引入智能控制算法，依据实时负荷与发电状况灵活调整能源分配，提升系统整体效能。并且，架构设计注重安全，制定了智能电网与传统电力自动化系统数据交互安全方案，为数据传输与处理保驾护航。

（二）通信与数据建模

分布式能源系统中的能源发电设备、负载、储能装置和控制系统需要实时共享信息，以确保系统能在多变条件下做出智能化决策。因此，提出了基于 IEC 61850 标准的分布式能源系统数据统一扩展建模方法，将分布式能源、负载和储能设备等新型能源对象纳入电网信息模型中，确保其信息与传统电网系统兼容，并为新的运营控制业务提供支持。在通信方面，分布式能源系统内部存在多种不同类型的通信设备和协议，该方案提高了网络的稳定性和通信效率，还能根据不同业务需求选择合适的通信方式，确保系统内部各设备高效、稳定地进行信息传输和互动。

（三）云边协同计算

分布式能源系统的能源调度与管理依赖于物理设备控制和大量计算资源处理复杂任务，如能源预测、负荷平衡、经济调度等。为应对计算任务的复杂性，提出了基于 Edge Cloud Sim 的云边协同计算架构。在该架构中，分布式能源系统的计算任务被分解为若干个子任务，这些子任务可在云端或边缘计算设备上处理。系统根据不同计算任务特点动态分配计算资源，以优化任务处理效率。例如，对实时性要求较高的任务分配到边缘设备上处理，对计算能力要求较高但时效性不强的任务则转移至云端进行。这种任务分配策略能确保分布式能源系统在不同负载条件下自适应调整，始终处于最优运行状态。

二、分布式发电系统能量管理优化策略

（一）多能协同优化模型

分布式能源系统的多能协同运行对于促进新能源的消纳具有重要意义，但系统中源荷的不确定性以及异质能源网络的时空差异性给多能协同优化问题带来巨大挑战。针对这一问题，提出了面向分布式能源系统的两阶段多能协同优化模型，采用长时间尺度控制和短时间尺度控制两阶段解耦决策方式，实现对不同时间响应特性的复合空间进行序贯决策[1]。长时间尺度控制可考虑能源的长期供需平衡和设备运行规划，短时间尺度控制则能根据实时能源需求和发电情况进行快速调整，提高系统的响应速度和灵活性。

（二）深度强化学习求解方法

面对高维复合搜索空间和源荷不确定性因素，采用深度强化学习无模型解决方案，并提出一种全新的分层深度强化学习算法进行求解。深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优势，通过模拟智能体在环境中采取行动来最大化奖励，以学习适应不同环境的决策策略。分层深度强化学习将学习任

务划分为多个层次或阶段，每个阶段独立学习，有助于提高学习效率和性能[2]。通过算例仿真验证了所提模型和求解方法的有效性和优越性，该方法能在处理系统中的时空差异性和不确定性方面发挥重要作用，提高分布式能源系统的整体性能和可持续性。

（三）经济与环境综合优化策略

在经济优化调度方面，系统综合考虑各种分布式能源的成本、效率以及市场需求等因素。通过实时监测能源价格、供需状况以及设备的运行状态，调度算法动态调整各能源单元的出力，确保在成本最低的情况下满足能源需求。同时，经济优化调度还关注长期经济效益，通过预测未来能源市场的变化和设备维护成本，制定合理的能源投资和使用计划，实现能源系统的长期可持续运行。在环境优化调度方面，系统全面考虑各种分布式能源的环境属性，如可再生能源的清洁性、化石能源的碳排放等。通过实时监测和分析能源系统的运行状态以及外部环境因素，调度算法动态调整各能源单元的出力，最大化可再生能源的利用率，减少化石能源的消耗[3]。综合优化调度融合了经济性与环境性双重目标，构建多维度优化模型，综合考虑能源的经济性、环境性、稳定性和可靠性等多个方面，寻求最佳的能源调度方案，实现能源系统的高效、经济、绿色运行。

三、分布式发电系统电气自动化控制与能量管理协同优化效果分析

（一）提升系统稳定性

通过电气自动化控制的分层架构设计和故障检测与隔离技术，实时监测分布式发电系统的运行状态，及时发现并处理潜在故障，防止故障扩散。同时，能量管理中的多能协同优化模型和深度强化学习求解方法能根据系统实时运行情况动态调整能源分配，提高系统对分布式电源输出功率间歇性和波动性的适应能力，从而提升系统的稳定性。

（二）增强系统可靠性

云边协同计算架构确保了分布式能源系统计算任务的高效处理，提高了系统的响应速度和决策准确性。经济与环境综合优化策略综合考虑了能源的多种因素，制定了合理的能源调度方案，减少了因能源供应不足或过剩导致的系统故障，增强了系统的可靠性。

（三）提高经济性和环保性

经济优化调度降低了能源系统的运行成本，提高了能源利用效率。环境优化调度减少了化石能源的消耗，降低了碳排放，促进了绿色低碳的能源利用方式。综合优化调度实现了经济性与环境性的双赢，提高了分布式发电系统的经济性和环保性。

四、结论

分布式发电系统的电气自动化控制与能量管理的协同优化是实现能源高效利用和可持续发展的关键。通过分层架构设计、通信与数据建模、云边协同计算等电气自动化控制关键技术，以及多能协同优化模型、深度强化学习求解方法、经济与环境综合优化策略等能量管理优化策略，可提升分布式发电系统的稳定性、可靠性和经济性。未来，随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，分布式发电系统的电气自动化控制与能量管理的协同优化将更加智能化、自动化和高效化。同时，还需要进一步加强政策支持和市场机制建设，推动分布式发电系统的广泛应用和可持续发展。

参考文献

[1]尹帅帅. 分布式发电系统并网对电力系统动态特性的影响分析 [J]. 电力设备管理, 2025, (09):97-99.

[2]任凯,黄馨漫,黄贵东,等. 分布式光伏发电系统在微电网中的应用研究 [J]. 城市建设理论研究(电子版), 2024, (30): 7-9.

[3]刘卫华. 分布式发电与微网技术在电力系统的应用 [J]. 电气技术与经济, 2024, (04): 70-72.