基于自动控制的智能电网调度优化研究

一、引言

随着可再生能源的大规模接入、电力市场的逐步开放以及用户对供电质量要求的提高，传统电网调度模式已难以适应复杂多变的运行环境。智能电网通过融合传感、通信、人工智能等技术，实现了发电、输电、配电、用电全环节的智能化管理，而调度优化是智能电网发挥其优势的核心环节。自动控制技术通过对电网运行状态的实时监测、动态调控和协同优化，能够平衡电力供需、优化能源配置、应对突发故障，确保电网在安全稳定的前提下实现高效运行。在 “双碳” 目标推动下，基于自动控制的智能电网调度优化成为实现能源结构转型和绿色低碳发展的重要途径。

二、自动控制技术在智能电网调度中的应用基础

2.1 实时监测与数据采集

实时监测与数据采集是智能电网调度优化的前提，自动控制技术通过部署在电网各节点的智能传感器、量测装置，实现对电压、电流、功率、频率等关键参数的高精度、高频率采集。这些装置与配电终端、变电站自动化系统联动，形成覆盖全网的感知网络，为调度决策提供全面、准确的实时数据。自动控制技术通过标准化的数据传输协议，将分散的监测数据汇聚至调度中心，形成统一的数据源，确保调度决策基于完整的电网运行状态信息。

2.2 动态调控与反馈机制

动态调控是自动控制技术在电网调度中的核心应用，通过建立 “监测 - 分析 - 决策 - 执行” 的闭环反馈机制，实现对电网运行状态的实时调整。当电网出现负荷波动、新能源出力变化或设备故障时，自动控制系统能快速响应，通过调节发电机组出力、切换线路、调整无功补偿装置等方式，维持电网频率和电压稳定。在频率控制中，自动发电控制（AGC）根据电网频率偏差，自动调整火电机组的出力或储能设备的充放电状态，确保频率维持在标准范围内；在电压控制中，自动电压控制（AVC）通过协调变电站的有载调压变压器和电容器组，实现各节点电压的精准调控。这种动态反馈机制使电网具备快速应对扰动的能力，提升了系统的稳定性和抗干扰性。

2.3 多目标优化算法集成

智能电网调度需要在保证安全、可靠的前提下，兼顾经济性、环保性等多目标，自动控制技术通过集成多目标优化算法，实现调度方案的全局优化。这些算法基于实时数据和历史运行经验，在满足电网约束条件（如线路容量、机组爬坡率）的同时，最小化发电成本、减少碳排放或最大化可再生能源消纳量。多目标优化算法与自动控制技术的结合，使调度决策更具科学性和灵活性。

三、基于自动控制的智能电网调度优化场景

3.1 可再生能源消纳调度

可再生能源（风电、光伏等）的间歇性和波动性给电网调度带来巨大挑战，基于自动控制的调度优化技术通过精准预测、灵活调节和协同配合，提高可再生能源的消纳能力。自动控制系统结合气象数据和机器学习算法，预测新能源短期出力曲线，提前制定调度计划；同时，通过控制储能设备的充放电节奏，平抑新能源出力波动，减少对电网的冲击。在分布式光伏接入的配电网中，自动控制技术可协调光伏逆变器、储能系统和可调负荷，实现就地消纳，降低对主网的依赖；在大规模风电基地，通过自动控制风电场的无功补偿装置和并网逆变器，维持并网点电压稳定，确保风电安全并网。

3.2 负荷侧需求响应调度

负荷侧需求响应是通过价格信号或激励机制引导用户调整用电行为，实现电网负荷的动态平衡，自动控制技术在其中承担着用户负荷监测、响应指令下发和执行效果反馈的重要角色。智能电表和智能家居控制系统实时采集用户用电数据，自动控制平台根据电网负荷状况，向用户推送分时电价信息或负荷调节指令。在工业领域，自动控制系统可根据电网高峰时段信号，自动调整高耗能设备（如电解铝、钢铁冶炼）的运行时间，错峰生产；在居民领域，通过控制智能家电（如空调、热水器）的启停或运行功率，实现负荷的柔性调节。需求响应调度不仅减轻了电网高峰压力，还为用户节省了用电成本，实现了电网与用户的双赢。

3.3 电网故障应急调度

电网故障（如线路跳闸、设备故障）可能导致供电中断，自动控制技术通过快速故障定位、隔离和恢复，缩短停电时间，提高供电可靠性。故障发生后，自动控制系统利用同步相量测量装置（PMU）捕捉故障瞬间的电网暂态数据，快速定位故障点，并通过断路器自动隔离故障区域，防止故障扩散。在配电网中，自动重合闸和分段开关的协同控制可实现故障区段的快速隔离和非故障区段的供电恢复；在输电网络中，自动控制技术通过调整相邻线路的潮流分布，避免故障后线路过载。

四、智能电网调度优化中存在的问题

4.1 系统协同性不足

智能电网涉及发电、输电、配电、用电多个环节，各环节的自动化系统往往由不同厂商开发，采用不同的通信协议和数据格式，导致系统间协同性不足。例如，新能源电站的调度系统与主网调度中心的数据交互存在延迟，影响可再生能源的实时消纳；配电网自动化系统与用户侧需求响应平台缺乏联动，难以实现负荷的精准调控。这种 “信息孤岛” 现象制约了自动控制技术在全局调度

优化中的作用发挥。

4.2 预测精度有待提升

可再生能源出力和用户负荷的预测精度直接影响调度优化效果，目前基于自动控制的预测模型仍受限于气象数据误差、用户行为随机性等因素，预测偏差较大。在极端天气条件下，风电、光伏出力预测误差可能超过 30% ，导致调度计划与实际运行偏差较大，不得不通过频繁调整常规机组出力来维持电网稳定，增加了运行成本。此外，电力市场价格波动的不确定性也给经济调度优化带来挑战。

4.3 安全防护存在隐患

智能电网调度依赖于广泛的信息通信网络，自动控制指令的传输和数据共享面临网络攻击、数据篡改等安全风险。一旦调度系统遭受恶意入侵，可能导致控制指令失效或错误执行，引发电网事故；用户用电数据的泄露也会侵犯用户隐私。目前，部分电网的安全防护体系仍停留在传统 IT 安全层面，缺乏针对工业控制网络的专用防护技术，难以应对日益复杂的网络安全威胁。

结论

基于自动控制的智能电网调度优化是实现电网高效、安全、低碳运行的关键技术，其在可再生能源消纳、需求响应、故障应急、多能协同等场景中发挥了重要作用。然而，系统协同性不足、预测精度有限、安全防护隐患、决策鲁棒性欠缺等问题仍需解决。未来，随着人工智能融合、云边协同、数字孪生和安全防护升级等技术的发展，智能电网调度优化将朝着更智能、更高效、更安全的方向迈进。电力企业应加强技术研发和系统集成，推动自动控制技术与智能电网的深度融合，为能源革命和 “双碳” 目标的实现提供有力支撑。

参考文献：

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[2] 齐霁 , 李威 , 宁亮等 . 基于模糊神经网络的电网调度自动化控制系统 [J].制造业自动化 ,2022,44(01):118-122.