电力系统自动化控制策略优化研究

一、引言

传统电力系统自动化控制依赖 PID 等经典算法，存在响应速度慢（扰动后恢复时间超 5s）、控制精度低（电压 / 频率偏差超 ±1% ）、对复杂工况适应性弱（新能源波动下失稳概率超 10% ）等问题，难以适配高比例新能源并网（风电 / 光伏占比超 30% ）与多元化负荷（电动汽车、储能）的运行需求。

随着 “双碳” 目标推进，电力系统向 “源网荷储” 互动模式转型，对自动化控制的实时性（响应时间≤1s）、精准性（偏差 5±0.5% ）、灵活性要求显著提升。研究电力系统自动化控制策略优化方法，对降低系统故障发生率（目标≤0.05 次 / 年·百兆瓦）、保障电网安全高效运行具有重要意义，也是电力系统自动化领域的核心研究方向。

二、电力系统自动化控制现存问题与优化目标

2.1 现存核心问题

控制策略面临三方面瓶颈：一是算法局限性，传统 PID 控制对非线性、时变系统适配性差（超调量 >15% ），难以应对新能源出力波动（ ±20%/ 分钟）与冲击负荷（如电弧炉功率骤变）；二是协同性不足，发电、输电、配电环节控制独立，缺乏全局协同（如新能源并网未与配电调节联动），导致系统资源利用率低（ ≤70%） ）；三是鲁棒性弱，电磁干扰、设备老化导致控制信号失真（误差 >10% ），极端工况（如极端天气、设备故障）下控制策略易失效。

2.2 核心优化目标

优化需围绕三方面目标：一是响应提速，扰动后系统恢复时间≤1s，频率 / 电压调节速度提升 50%-60% ；二是精度提升，频率控制偏差 ≤±0.1Hz ，电压控制偏差 ≤±0.5% ，新能源出力波动平抑率 ≥90% ；三是鲁棒性增强，适应 ±30% 负荷波动与 ±25% 新能源出力变化，极端工况下控制失效率 ≤1% 。

三、电力系统自动化控制策略优化的核心方向

3.1 控制算法升级

突破传统算法局限：一是先进 PID 优化，采用模糊 PID、自适应 PID 替代传统PID，通过动态调整比例、积分、微分参数（响应时间≤0.2s），将超调量控制在 5% 以内，稳态误差 ≤0.5% ；二是智能算法应用，引入模型预测控制（MPC）、强化学习算法，基于系统实时数据（如负荷、新能源出力）预测未来状态，提前优化控制指令（预测精度 ≥90% ），适配新能源波动性；三是多目标优化算法，采用 NSGA-Ⅱ 等算法平衡 “调频精度 - 能耗 - 设备寿命” 目标，在保障控制效果的同时，降低火电调峰能耗（减少15%-20% ）。

3.2 多环节协同控制

实现全局优化：一是 “源网荷储” 协同，整合新能源电站、电网、可控负荷（如工业空调）、储能系统，通过中央调度平台实时分配控制指令（延迟≤100ms），新能源波动时，优先调用储能平抑（响应时间≤0.5s），再调节火电与可控负荷，提升系统灵活性；二是输配协同控制，输电环节通过柔性直流（VSC-HVDC）调节跨区域功率传输（调节精度 ±1%） ），配电环节联动 SVG、储能抑制电压波动，实现 “输电 - 配电” 电压 / 频率协同控制；三是分层控制优化，采用 “主站 - 子站 - 终端” 分层架构，主站负责全局调度（如跨省功率分配），子站处理区域控制（如城市配网调节），终端执行本地控制（如分布式光伏并网），层级间数据交互率 295% 。

3.3 自适应与鲁棒控制

增强系统抗扰能力：一是自适应控制，通过在线辨识系统参数（如线路阻抗、负荷特性），动态调整控制策略（参数更新周期≤1s），适应设备老化、负荷变化（ （±30% 波动）；二是鲁棒控制设计，采用 H∞控制、滑模控制，在参数摄动（如传感器误差 ±10% ）与外部干扰（如电磁干扰）下，保障控制精度（偏差 ≤±1%） ；三是故障自恢复控制，嵌入故障诊断模块（响应时间≤0.1s），检测到设备故障（如传感器失效）时，自动切换备用控制路径（如切换至冗余传感器），控制中断时间 ≤0.3s. 。

四、电力系统自动化控制策略优化的实施要点

4.1 前期仿真与验证

确保方案可行性：一是仿真测试，基于 PSASP、MATLAB/Simulink 构建系统模型，模拟不同工况（新能源波动、负荷冲击）下的控制效果，优化算法参数（如 MPC 预测步长）；二是硬件在环测试，将优化策略嵌入实际控制装置（如 PLC、调度系统），连接物理设备（如储能变流器），验证控制精度（偏差 5±0.5% ）与响应速度（≤1s）；三是小范围试点，在新能源富集区域（如风电基地）试点优化策略，运行 3-6 个月，评估实际效果（如弃风率降低 10% 以上）。

4.2 数据支撑与通信保障

夯实优化基础：一是数据采集优化，部署高精度传感器（采样频率≥1kHz，精度≤0.1% ），采集电压、电流、负荷、新能源出力数据，数据完整性 299.9% ；二是通信网络升级，采用 5G、光纤构建低延迟通信网络（延迟≤50ms），保障控制指令与数据实时传输，通信中断率 ≤0.01% ；三是数据处理，通过边缘计算节点预处理实时数据（如滤波、降噪），减少数据传输量（降低 30%40% ），提升控制决策效率。

4.3 人员与运维保障

确保长期稳定：一是人才培养，培养掌握智能算法（如 MPC、强化学习）与电力系统知识的复合型人才，定期开展培训（每季度 1 次），考核合格后方可参与控制策略调试；二是运维优化，建立控制策略运行档案，记录参数调整、故障处理情况，每半年评估优化效果，动态更新策略（如调整算法参数）。

五、结论

电力系统自动化控制策略优化需通过算法升级、多环节协同、自适应调节，解决传统控制的响应慢、精度低、鲁棒性弱问题，核心在于适配 “源网荷储” 互动与高比例新能源并网需求。当前需进一步突破多目标优化算法的实时性、复杂系统协同控制的稳定性等技术瓶颈。

未来，需推动控制策略与数字孪生、AI 深度融合（如构建电网虚拟模型实时优化控制指令），完善行业标准（如控制算法测试规范），加强跨区域控制协同（如全国电网调度联动），为电力系统向 “清洁低碳、安全高效” 方向发展提供核心支撑，助力 “双碳” 目标达成。

参考文献

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