新能源并网下电力系统自动化协调控制策略

引言

在 “双碳” 目标（碳达峰、碳中和）与全球能源转型的双重驱动下，新能源已成为推动电力系统结构变革的核心力量。据国际能源署（IEA）发布的《2024 年全球能源展望》统计，2023 年全球新能源发电量占比首次突破 20% ，其中风能、太阳能发电量同比增长分别达 17% 与 24% ，预计到 2030 年，全球新能源发电装机容量将超过传统化石能源总和，2050 年新能源发电量占比有望超过 50% 。然而，新能源发电的能量来源高度依赖自然条件，其出力具有显著的间歇性（如夜间太阳能发电完全中断、无风期风能出力骤降为零）、波动性（如云层快速遮挡导致光伏功率在 10 分钟内下降 50% 以上、阵风天气引发风电功率短时间内大幅波动），且新能源资源富集区与负荷中心呈逆向分布特征 —— 我国新能源资源主要集中在西北、华北等经济欠发达地区，而电力负荷核心区则位于华东、华南等东部沿海地区，这种 “电源在西、负荷在东” 的格局进一步加剧了系统运行压力。

1 新能源并网的核心特点

1.1 随机性与波动性显著

新能源并网的核心特点之一是出力具有随机性与波动性，其能量来源依赖风速、光照强度等自然条件，随机性体现在出力无法用确定性模型精确预测，如强阵风会使风电场出力在短时间内大幅波动，云层遮挡会导致光伏出力骤降；波动性则表现为出力在分钟级、日级、季节级等不同时间尺度的变化，如光伏出力随日出日落呈 “单峰型” 曲线，风电出力冬季高于夏季，这种特性增加了系统功率平衡与调度难度。

1.2 分散性与逆向性突出

新能源并网的另一特点是电源分布呈现分散性，新能源电站选址依赖资源禀赋，多以 “大基地 + 分布式”形式存在，“大基地” 如西北风电、光伏园区，“分布式” 如建筑屋顶光伏，且资源富集区多为负荷需求低的欠发达地区，与负荷中心形成逆向分布，导致新能源电力需远距离输送，输电线路的阻抗、损耗问题进一步增加了系统控制复杂度。

1.3 多能互补性凸显

多能互补性也是新能源并网的重要特点，风能、太阳能等新能源在出力特性上存在时空互补，时间上白天光伏出力峰值与风电低谷互补，夜间风电出力可弥补光伏空白；空间上不同区域的新能源出力波动可相互抵消，通过协同调度能有效平抑单一能源的出力波动，提升整体供电稳定性，为系统稳定运行提供潜在优势。

2 新能源并网下电力系统自动化协调控制策略

2.1 资源统一管理，优化全局配置

资源统一管理策略的核心目标是打破 “新能源 - 常规电源 - 储能 - 负荷” 各主体间的信息壁垒，通过构建 “源 - 网 - 荷 - 储” 一体化管理平台，实现全局资源的优化配置与协同调度，最大化提升新能源消纳能力与系统运行经济性。该策略的实施需依托精准的预测技术与多目标优化模型：在预测环节，融合气象数据、历史运行数据与实时监测数据，采用机器学习算法实现新能源出力与负荷的精准预测，为资源调度提供数据支撑；在优化调度环节，以 “最小化发电成本、最小化弃风弃光率、最大化储能利用率” 为目标，建立多目标优化模型，对各类资源进行分层调度。

2.2 在线跟踪技术，保障实时平衡

在线跟踪技术以 “实时功率平衡” 与 “系统稳定控制” 为核心，通过实时采集、分析与调节，快速应对新能源出力波动与负荷变化，保障电力系统电压、频率稳定在额定范围。该技术的实施依赖高精度监测系统与快速响应调节机制：在数据采集环节，依托广域测量系统（WAMS）与监控和数据采集（SCADA）系统，实现对全网新能源出力、负荷功率、母线电压、线路电流等关键运行数据的秒级采集与监测，实时捕捉系统动态变化，为调节决策提供精准数据支撑。

在功率平衡调节环节，系统实时计算 “实际新能源出力 + 常规电源出力 - 实际负荷功率” 的功率偏差，当偏差超过预设阈值时，自动触发分级调节指令：若偏差为正（出力过剩），优先指令储能系统充电、可控负荷增加用电；若偏差为负（出力不足），优先指令储能系统放电、调节速度快的常规电源提升出力，确保功率偏差在短时间内控制在阈值范围内。在电压与频率稳定控制环节，针对新能源并网引发的局部与全局稳定问题采取差异化调节手段：电压控制方面，在新能源接入节点配置无功调节设备，实时监测母线电压，通过无功功率调节将电压控制在额定范围；频率控制方面，构建 “新能源 + 储能 + 常规电源” 的多级调频体系，新能源电站提供短时调频支持，储能系统提供短时持续调频支持，常规电源提供长时调频支持，形成分层调频链条，有效抑制频率波动。

2.3 辅助决策功能，强化风险预控

辅助决策功能基于 “数据驱动 + 模型计算”，整合多源数据资源，构建全流程决策支持体系，为调度人员提供 “预测 - 预警 - 决策” 一体化支持，有效降低新能源并网带来的系统运行风险。该功能主要包含三大核心模块：新能源出力预测模块、系统运行风险评估模块与调度决策建议模块。

新能源出力预测模块作为决策支持的基础，整合历史气象数据、设备数据与实时监测数据，采用不同算法构建多时间尺度的预测模型，实现短期、中期与长期的新能源出力预测， 同时输出预测可信度评分，为调度人员判断预测结果可靠性、预留备用容量提供参考。 系统运 风险评估模块基于实时运行数据与预测数据，构建涵盖电压越限、频率失稳、线路过载、设备故障的风险评估指标体系，采用概率分析与模拟方法计算各指标的风险值与发生概率，当风险值超过预警阈值时自动发出预警，并分析风险原因，同时模拟极端场景评估系统安全裕度，为应急预案制定提供依据。

2.4 数据交互策略，打通信息壁垒

数据交互策略的核心目标是构建信息高效流通体系，解决新能源并网涉及多主体的数据格式不统一、交互标准不一致导致的 “信息孤岛” 问题，为自动化协调控制提供高效、安全的数据支撑。该策略的实施围绕 “统标准、安全传输、实时共享” 三个核心方向展开：在统一标准层面，制定涵盖数据采集、传输、存储、应用全流程的标准体系，明确数据格式、接口规范与交互协议，确保不同主体、不同设备的数据能够相互兼容，消除数据交互的技术障碍，实现数据的标准化处理与传输。

在安全传输层面，基于云计算与边缘计算技术构建 “云 - 边 - 端” 一体化数据交互平台：“端” 层负责采集新能源电站、储能系统、负荷侧设备的实时数据；“边” 层对采集的数据进行预处理，过滤噪声、压缩数据量，减少数据传输压力；“云” 层负责数据的集中存储、深度分析与共享管理。同时，平台采用加密传输、访问控制等安全技术，保障数据在传输与存储过程中的安全性，防止数据泄露、篡改或非法访问，确保数据交互的可靠性。

结语

新能源并网是能源转型的必然趋势，但其随机性、分散性特征对电力系统自动化协调控制提出挑战。本文提出的资源统一管理、在线跟踪技术、辅助决策功能、数据交互策略，形成了全链条控制体系，分别从资源配置、实时调节、风险预控、信息流通层面应对挑战，有效提升了系统的新能源消纳能力、稳定性与运行效率。

参考文献

[1]胡凯利，轩建举，刘智伟，等.计及并网强度最大化的新能源集群出力优化研究[J].可再生能源，2023，41（3）：411-419.

[2] 李远征，倪质先，段钧韬，等.面向高比例新能源电网的重大耗能企业需求响应调度[J].自动化学报，2023，49（4）：754-768.