电力系统及其自动化在电网调度中的实践

引言

电力系统属于国民经济的基础产业范畴，它的运行稳定性与调度效率直接关联着能源供应安全性和经济性，随着智能电网和新能源接入比例持续不断提升，传统电网调度方式已经很难满足现代电力系统实时性与灵活性需求，电力系统自动化具备高可靠性、强实时性和数据处理能力，能为电网调度科学决策与动态控制提供技术保障[1]。本文会从自动化系统架构、关键技术以及典型实践等角度入手，深入分析电力系统自动化在电网调度中的实际应用和优化路径。

一、电力系统自动化的发展与结构

1.电力系统自动化的演进历程

电力系统自动化发展大概经历了三个阶段分别是人工调度阶段、计算机辅助调度阶段以及智能调度阶段，刚开始的时候电网调度严重依赖人工值守，调度员依靠电话汇报和人工记录作判断并下达指令，存在响应速度慢、误差较大以及覆盖面有限等问题，20 世纪70 年代随着模拟电子技术不断发展，自动化开始进入到调度控制这个领域，20 世纪80 年代SCADA（监控与数据采集）系统得到广泛部署，电网运行状态能够实现远程监测与简单控制，极大程度提升了调度工作的效率。进入 21 世纪以后，伴随数字通信、计算机技术以及智能设备广泛应用，EMS（能源管理系统）和DMS（配电管理系统）等平台成为调度主系统，EMS可实时开展潮流计算、负荷预测、安全校验和经济调度工作，让调度控制变得更加科学且高效，AGC（自动发电控制）、AVC（自动电压控制）等技术达成发电侧和网侧实时控制联动。近年来，随着物联网、人工智能以及大数据技术被引入，调度系统进一步朝着智能化方向演进，实现状态感知、自动分析、辅助决策等功能，现代自动化系统已不只是单纯控制工具，更是电力系统运行的“大脑”，支撑调度模式从“人工决策+自动执行”向“智能决策+智能执行”升级转型，随着泛在电力物联网和能源互联网不断发展，电力系统自动化会在电网调度中持续深入应用，推动电力系统向自愈型、协同型方向发展。

2.系统架构与功能模块

现代电力系统自动化调度平台一般采用“三层两网”架构，即调度控制层、间隔层以及过程层，再搭配调度数据网和站控管理网，以此实现信息流和控制流有效分离与协同传输。这种分层分布式结构既契合电力系统复杂性要求，又具备良好扩展性与安全性[2]。调度控制层处于系统顶层位置，是整个自动化系统的“中枢神经”，涵盖主控服务器、调度工作站、历史数据库和图形显示系统，主要实现实时数据处理、潮流分析、安全校核、负荷预测、经济调度等核心功能。调度员能够通过该层统一监控电网运行状态并下达控制指令。间隔层连接控制层与现场过程层，是信息转换与逻辑控制的重要桥梁。借助远动装置（RTU）、智能电子设备（IED）等，将电网状态信号上传到控制中心，同时接收指令并传送到现场设备执行，以此确保数据实时性与命令准确性。过程层处于最底层位置，直接接入断路器、互感器、电压/电流采样单元等一次设备，负责原始信号采集与动作执行工作。该层运行质量会直接影响自动化系统整体性能。“调度数据网”承担主站之间高速数据传输任务，而“站控管理网”则保障站内设备实现互联。整体架构设计兼顾数据通信高可靠性、功能模块灵活组合以及后期运维便捷性，是实现高效电网调度必不可少的技术基础。

二、电网调度中的自动化技术应用

1.自动化调度系统的核心技术

电网调度本质上是对电力系统发电输电配电用电全过程进行实时协调与控制，为达成高效安全经济的调度运行目标，现代自动化调度系统集成多种先进核心技术，主要涵盖SCADA、EMS、AGC、DMS以及智能辅助决策系统等模块以构成完整的调度技术体系。

（1）SCADA系统（Supervisory Control And Data Acquisition）

SCADA系统作为自动化调度的基础支撑，主要达成对电力系统里关键设备及运行参数的远程监控与数据采集工作，它借助通信链路实时获取电压、电流、频率以及开关状态等各类信息，然后把这些数据上传到调度主站让调度员掌握系统运行状态，此外SCADA还支持远程控制像分合闸、调压和切负荷等相关操作来提高调度反应速度与操作精度[3]。

（2）EMS系统（Energy Management System）

EMS是调度系统的“大脑”可综合处理来自SCADA的数据，还能开展潮流计算、短期负荷预测、安全分析、实时经济调度等工作，借助状态估算与优化算法它能快速模拟不同调度策略下系统行为，进而为调度员提供科学决策方面的支持，先进的EMS更是集成了实时仿真与预警机制以实现故障预判与应急响应。

（3）AGC系统（Automatic Generation Control）

AGC系统负责对并网电厂的出力做动态调整，以此维持系统频率和联络线功率处在设定范围之内，当出现负荷波动或者电源侧波动的情况时，AGC能够自动调节发电出力从而保持电网实时平衡，它属于稳定系统运行的关键手段之一，目前大多采用分区域AGC与统一协调的模式，以此实现广域自动调频调功。

（4）DMS系统（Distribution Management System）

DMS主要用于配电层的自动化调度，包括负荷监测、故障定位、自动隔离与恢复供电、无功优化、电压控制等功能。随着配电网复杂程度的提升，DMS成为连接主网调度与用户终端的重要枢纽。

（5）智能辅助决策系统与AI算法

在大数据和人工智能技术的支撑下，智能辅助决策系统（DSS）逐渐被应用到调度系统当中，通过对历史运行数据、负荷曲线以及天气信息等进行分析，AI算法能够开展模式识别、异常检测与自适应调整工作，显著提升了调度的预见性和自主管理能力，就像基于神经网络的负荷预测模型，已经广泛应用于日负荷预测，其准确率能够达到 95% 以上

2.实践案例

案例一：国网江苏电力公司EMS与AI控制系统集成

江苏电力调度中心采用PMU（同步相量测量单元）数据辅助EMS参数校正系统（PSPCS），以此实现调度系统实时参数校准与数据一致性维护，该系统会定期利用PMU高精度数据对传输线路和发电机模型参数进行在线筛查，当发现显著差异时自动报警并触发后续数据核查流程，进而提升EMS模型准确性和运行可靠性，与此同时国网江苏调度中心大规模部署基于强化学习的AI调度代理，该系统采用Soft Actor-Critic（SAC）算法在EMS环境中训练代理，每5 分钟与EMS交互一次实现对电压、电网损耗和线路热负荷的分钟级调节，有效控制输电损耗、优化电压分布且响应速度达亚秒级，通过上述AI部署使得江苏电网在高峰负荷和新能源接入场景中调度效率明显提升。

案例二：深圳首套自动化虚拟电厂系统试运行

南方电网深圳供电局携手日立集团建成全国首套自动化虚拟电厂系统，把分散于客户端的储能设备、分布式光伏、电动汽车充电设施、蓄冷空调等灵活资源编入统一调度平台，以此实现集中协调调节的能力，系统能够自动响应电网调度信号参与调峰、调频工作，实时调控加载资源组合来提升电压稳定性与负荷响应能力，且在调度方面发挥作用。

这两个案例展现出当前电网调度系统升级走向，一方面强化侧依靠PMU高精度数据提高模型准确性与调控精度，另一方面把AI算法和虚拟电厂技术深度融合起来，通过灵活资源动态调度达成实时优化控制，江苏案例借助强化学习将调度控制提升到亚秒级响应，明显增强了系统对波动负荷和新能源接入的适应能力，深圳案例有效拓宽了需求侧参与调控的路径，构建起“源-网-荷-储”协同机制，增强了电网柔性调度能力，总体而言，这些实际应用既验证了SCADA/EMS/AI协同作用的可行性，也为我国电网调度系统朝智能化、自适应方向发展提供现实路径支撑。

三、电力系统自动化调度面临的问题与优化建议

1.面临的主要问题

尽管电力系统自动化技术已在电网调度中得到广泛应用，但在实践过程中仍面临诸多制约其进一步高效运行与优化发展的瓶颈问题，主要体现在以下几个方面：

（1）系统兼容性与集成性不足

目前很多电力企业在不同历史发展阶段引入了不同厂家、不同标准的调度自动化系统和设备，这造成系统之间接口协议没有办法统一、数据格式也无法兼容，信息孤岛的现象广泛存在，很难达成跨平台数据共享以及统一调度管理，部分老旧变电站的设备还不具备远程控制功能，需要人工进行介入操作，影响了调度的实时性和完整性。

（2）信息安全风险压力加剧

电网调度自动化系统属于国家关键信息基础设施，它的网络安全形势正日益变得严峻，黑客攻击、病毒入侵以及勒索软件事件频繁发生，一旦调度系统遭遇入侵或者出现失控状况，就可能引发大范围的电力中断、造成用户信息泄露甚至影响社会稳定[4]。目前部分单位的网络安全防护体系仍然比较薄弱，存在防护等级低、监测能力不足、应急预案不完善等问题，这些问题已经成为调度系统安全稳定运行过程中的重要隐患。

（3）智能化水平参差不齐

虽说调度平台基本上都实现基础自动化控制了，但智能辅助决策系统的发展情况还不太平衡。有一部分系统目前仍然主要依靠调度员做人工判断和凭经验来决策，缺少深度学习、智能推荐以及自适应调度等相关功能，这就造成对复杂负荷波动、新能源波动和电网扰动等异常状况的响应效率比较低，特别是在应急状态的时候，人工操作的压力很大而且容易出现错误。

（4）新能源接入挑战加剧

随着风电、光伏等间歇性新能源大规模接入电网，传统的基于火电主导的电网调度体系面临严重挑战。新能源输出不稳定、预测误差大，易引发电压波动、频率异常、功率反向等问题，而当前调度系统的动态建模与预测能力仍难以全面支撑高比例新能源并网的实时控制与优化调度。此外，“源-荷-储”协同调控机制尚未形成，储能系统与分布式电源的调度接入管理机制不健全。

（5）人才与运维机制待完善

电网调度自动化系统对运行维护人员综合技术能力要求挺高，不仅需要掌握电力系统运行的基本原理，而且还得精通计算机通信与控制等技术，然而当前部分基层单位运维人员专业结构较为单一，并且培训机制也不够完善，面对复杂系统问题时难以做到及时判断和处理，这在一定程度上影响了系统的稳定运行。

综上所述，电力系统自动化调度在推进调度效率提升以及电网智能化发展方面成效显著，但如果要达成从“自动化”迈向“智能化”“自适应化”的跨越，依旧需要系统性地解决兼容性、安全性、智能化水平以及新能源调控能力等核心难题。

2.优化建议

为了进一步提升电力系统自动化在电网调度里的实际效能，需要从标准化建设、信息安全、智能化升级、新能源适应性以及人才机制这五个方面进行着力优化 。首先要加快推动调度系统软硬件的标准化进程，统一通信规约和数据接口规范，推动不同厂商设备之间实现互联互通，构建统一的数据平台来消除“信息孤岛”，提升调度体系的集成度与协同效率。其次要强化信息安全管理工作，建立“防护，检测，响应”三位一体的安全防控体系，引入入侵检测系统（IDS）和网络安全态势感知平台，加强敏感数据加密与身份认证机制，定期开展实战化安全演练以筑牢调度系统网络防线。第三要积极引入人工智能与大数据相关技术，构建智能辅助决策平台，应用机器学习算法进行负荷预测、故障预判与策略推荐，提升调度决策的科学性与响应速度，推动调度从“经验型”向“智能型”转变。第四针对高比例新能源接入带来的调控压力问题，应加快构建源-荷-储协同调度机制，完善储能调度策略和多能互补调节手段，推动虚拟电厂、微电网等新型调度资源与主网协同联动，增强系统柔性与安全裕度。最后要完善调度运维人才培养机制，建立“专业培训+实战演练+分级认证”的人才梯队培养模式，提高运行人员的综合技术素养与应急处理能力，同时推动调度管理制度创新，优化值班机制、激励考核制度与应急响应流程，提升系统整体运行效率与调度水平。

总结

电力系统自动化是现代电网调度的重要基础设施，其发展程度直接关联电网运行可靠性与经济性，借助系统架构优化、核心技术集成和智能化升级，自动化调度在提升调度效率、强化风险管控、支持新能源消纳等方面成效显著。未来需持续推进标准化、智能化与安全性建设，实现从“可控”状态向“最优可控”状态跨越，助力电力系统朝绿色、高效、智慧方向稳步前行。

参考文献

[1]张小记.电力系统及其自动化在电网调度中的实践研究[J].科技信息,2020(92):0210-021

[2]王晓青,王铁鹏.电力系统及其自动化在电网调度中的实践研究[J].2025(1):34-36.

[3]谭宁.探讨电力系统及其自动化在电网调度中的实践[J].中国科技期刊数据库工业A,2023(5):4.

[4]喻宏伟,纪攀佳.电力系统及其自动化在电网调度中的实践研究[J].建筑工程技术与设计,2017,000(027):1441-1441.

[5]丁立顺.电力系统及其自动化在电网调度中的实践探讨[J].电子乐园,2019(27):1.

作者简介：

王爽，女，1988.11.26，汉，湖北，初级，本科。