电力系统自动化控制策略优化研究

一、引言

电力系统自动化控制通过采集、分析实时运行数据，自动执行调节与保护指令，实现对发电、输电、配电全环节的精准管控。随着我国风电、光伏装机容量突破 12 亿千瓦，电动汽车、储能等互动负荷快速增长，电力系统呈现 “双高”（高比例新能源、高比例电力电子设备）特征，传统自动化控制策略面临响应滞后（调节延迟超 500 毫秒）、适应性不足（新能源消纳能力受限）等问题。数据显示，优化控制策略可使系统暂态稳定控制成功率提升至 99% ，新能源消纳率提高 10%-15% ，线损率降低 1-2 个百分点。在新型电力系统建设背景下，研究自动化控制策略优化，对提升电网灵活性、经济性与安全性具有重要意义，也是实现 “双碳” 目标的关键支撑。

二、电力系统自动化控制的现状与挑战

2.1 现状特征

控制体系完善：形成 “分层分区” 控制架构，调度自动化系统（SCADA/EMS）覆盖率达 100% ，500kV 及以上线路实现自动重合闸（成功率≥ 90% ）。

新能源适配进步：风电场、光伏电站配备有功 / 无功自动控制系统，响应时间缩短至 200 毫秒，参与电网调频的新能源占比超 30% 。

智能化水平提升：部分区域电网试点 AI 辅助决策，负荷预测准确率达93% ，自动发电控制（AGC）调节精度提升至 ±0.05Hz_⨀ 。

2.2 主要挑战

动态响应不足：传统控制策略基于预设模型，对新能源出力波动（日内波动超 70% ）的实时跟踪误差超 15% ，导致电压、频率偏差扩大。

协同控制薄弱：源网荷储各环节控制策略独立，缺乏全局优化，约 20% 的调节资源未被充分利用，系统备用容量冗余 10%-15% 。

复杂场景适应差：高比例电力电子设备接入使系统呈现弱惯性、强非线性特性，传统稳定判据失效风险增加，控制策略适应性下降 30% 。

通信时延影响：广域控制信号传输延迟超 100 毫秒，导致远程调节指令执行偏差，紧急控制措施有效性降低 25% 。

三、自动化控制策略的优化目标

3.1 稳定性提升

暂态稳定：故障后功角摇摆幅度控制在 10^∘ ° 以内，电压恢复时间 ⩽1 秒，防止系统失步。

动态稳定：抑制低频振荡（频率 0.2-2.5Hz ），阻尼比提升至 0.15 以上，避免持续振荡导致设备损坏。

电压稳定：节点电压偏差控制在 ±5% 以内，电压崩溃预警提前 3-5 分钟，支撑新能源并网。

3.2 经济性优化

资源利用率：发电设备平均利用小时数提升 5%-8% ，输电通道利用率达90% 以上，减少闲置容量。

能耗降低：通过优化潮流分布，全网线损率下降 1 个百分点以上，年节约标准煤超 1000 万吨。

调节成本：AGC 调节成本降低 20% ，备用容量配置精准度提升至 90% ，避免过度储备。

3.3 灵活性增强

响应速度：控制指令从采集到执行的总延迟 ⩽100 毫秒，适应新能源快速波动（爬坡率 gtrsim20%/ 分钟）。

多场景适配：在新能源渗透率 50% 以上、极端天气等场景下，控制策略有效率保持 95% 以上。

四、控制策略优化的关键技术

4.1 智能感知与决策

广域测量升级：同步相量测量单元（PMU）布点密度提升至每 200 平方公里 1 台，数据采样频率 50Hz ，状态估计误差 ⩽2% 。

AI 决策算法：基于深度学习构建控制策略模型（训练数据量超 100 万条），故障诊断准确率≥ 95% ，控制指令生成时间 ⩽50 毫秒。

数字孪生仿真：构建设备 - 系统两级虚拟模型，控制策略离线验证精度⩾90% ，避免现场试验风险。

4.2 协同控制技术

源网荷储协同：建立多目标优化函数（兼顾稳定与经济），通过模型预测控制（MPC）实现各环节调节资源动态分配，综合效益提升 15% 。

分层控制架构：底层设备快速响应（ ⩽50 毫秒），中层区域协调（ ⩽200 毫秒），顶层全局优化（ ⩽500 毫秒），形成三级联动机制。

分布式控制：采用一致性算法实现多智能体协同决策，控制指令传输量减少 40% ，避免单点故障影响。

4.3 自适应调节技术

参数自整定：控制策略根据系统运行状态（如惯性、阻尼变化）自动调整参数（调整周期 ⩽1 分钟），适应能力提升 30% 。

鲁棒控制设计：引入 H ∞控制理论，在模型误差 ⩽20% 的情况下，控制性能衰减不超过 10% ，增强抗干扰能力。

五、自动化控制策略的具体优化措施

5.1 发电侧控制优化

新能源场站控制：升级逆变器虚拟同步机（VSM）功能，提供惯量支撑（虚拟惯量 ⩾0.5s ），调频响应时间 ⩽100 毫秒，参与度提升至 50% 。

火电机组灵活性改造：实现最小技术出力降至 30% 额定容量，爬坡率提升至 5%% 分钟，AGC 调节范围扩大 40% 。

5.2 输电与配电侧控制优化

柔性输电控制：基于统一潮流控制器（UPFC）的实时功率调节（响应时间⩽50 毫秒），线路输送能力提升 20%-30% ，抑制潮流越限。

配电网自愈控制：通过分布式馈线自动化（FA），故障定位时间 ⩽10 秒，隔离与恢复时间 ⩽1 分钟，非故障区域供电恢复率 100% 。

5.3 负荷与储能协同控制

需求响应优化：聚合可调节负荷（如电动汽车、工业负荷），响应容量超 1亿千瓦，响应速度 ⩽15 分钟，峰谷差降低 10%-15% 。

储能协同策略：根据预测误差动态调整储能充放电计划（控制精度 ±5% ），平抑新能源波动（波动幅度 ⩽10% ），延长电池循环寿命 20% 。

六、结论

电力系统自动化控制策略优化通过智能感知、协同控制与自适应调节技术，可显著提升系统稳定性（暂态稳定控制成功率 99% ）、经济性（线损率下降 1个百分点）与灵活性（响应延迟 ⩽100 毫秒），有效适应新型电力系统的 “双高”特征。当前存在的动态响应不足、协同薄弱等问题，可通过技术创新与架构升级解决。未来，随着量子计算、边缘智能等技术的应用，控制策略将实现 “实时感知 - 精准预测 - 自主优化” 的闭环，为新型电力系统安全高效运行提供核心支撑，推动能源结构转型与可持续发展。

参考文献

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