新能源接入新型电力系统优化控制方法及关键技术分析

云南电网有限责任公司文山供电局 朱明海

1 引言

随着气候变化和能源安全的日益凸显，新能源作为清洁、可再生的能源形式，逐渐成为能源领域的主要发展方向。然而，将新能源大规模接入传统电力系统也引发了一系列挑战。新能源的不稳定性、波动性以及其与电力系统的调度、运行之间的协调问题，都对电力系统的稳定性和可靠性提出了新的要求。因此，为了充分利用新能源的优势，同时确保电力系统的正常运行，需要采用一系列创新的优化控制方法。

2 新能源接入电力系统的挑战

2.1 不稳定的能源输出

新能源的不稳定性主要由风速和日照等气象因素引起。风速的变化和日照的不连续性导致风力发电和太阳能发电的产出存在明显波动，这给电力系统的供需平衡带来巨大挑战。当新能源产出下降时，电力系统可能面临供电短缺的风险，进而可能引发电力系统的频率波动，危及系统稳定性，甚至导致电网崩溃。

2.2 负荷波动的增加

新能源的接入引发电力系统负荷波动的增加。由于新能源发电的不确定性，电力系统负荷与供应之间的平衡变得更加复杂。频繁的能源波动可能导致电力系统需要更频繁地进行负荷调整，这不仅增加了发电设备的启停次数，也对传输设备和电力市场造成了额外的压力。

2.3 电力系统稳定性挑战

传统电力系统通常依赖于大型稳定发电机来提供电力系统的惯性和稳定性。然而，新能源发电单元通常分布分散、规模较小，其响应速度较慢。这导致在面对电力系统频率波动时，新能源发电难以像传统大型发电机那样迅速响应，使得电力系统的频率控制和稳定性维护变得更加复杂。

2.4 电力质量问题

新能源发电的波动性和不稳定性可能导致电力系统电压和频率的变化，对电力质量带来不利影响。频繁的电压和频率波动可能对用户设备造成损害，影响电力供应的可靠性和质量，从而降低用户满意度。

3 新型电力系统优化控制方法

3.1 新能源预测与调度方法

这一方法的核心在于准确预测新能源的产量，同时通过灵活的发电调度，以确保电力系统的平稳运行。以风能和太阳能为例，这两种新能源的产出受气象因素的影响，呈现出明显的波动性。为了应对这一挑战，首先需要建立能源产量预测模型。通过整合来自气象站点、历史产出记录以及相关天文学模型的数据，可以采用多种技术手段，如统计学、时间序列分析以及深度学习方法，来构建预测模型。这些模型将提供在不同时间段内新能源产出的概率分布和趋势，为调度决策提供可靠的依据。此外，为了提高预测的准确性，数据整合和分析也至关重要。可以整合来自多个数据源的信息，进行大数据分析，从而深入了解新能源产出的特点和规律。这将有助于不断优化预测模型，确保其能够准确地反映实际情况。

基于预测的能源产量，制定合理的发电计划是新能源预测与调度方法的另一个关键环节。这涉及确定哪些发电单元应该运行、停机或调整出力。为此，可以运用优化算法，将实时负荷需求和能源产出预测相结合，生成灵活的发电调度方案。这些方案可以在满足电力系统需求的前提下，地减轻能源波动对系统的影响[1]。此外，跨时段调整策略也是不可忽视的。鉴于新能源波动的不同时间尺度，需要制定短时尺度内的快速调整方案，以应对短期波动，同时还要考虑中长时尺度内的调整，以适应季节性和日夜变化。这种分层次的调整策略有助于保持系统的灵活性和稳定性。

最后，新能源预测与调度方法需要建立实时监测与反馈机制。通过建立实时监测系统，可以持续收集新能源产出和实际发电情况的数据。这些数据与预测结果进行比较，从而检验预测模型的准确性。通过反馈机制，可以动态地对预测模型进行调整和优化，以不断提高预测的可靠性和准确性。总之，新能源预测与调度方法为电力系统运营者提供了应对新能源波动性的有效工具，有助于优化电力系统的发电调度策略，推动清洁能源的可持续发展。

3.2 多能互补系统的优化控制策略

多能互补系统是一种应对新能源波动性的关键策略，旨在将不同类型的能源（如风能、太阳能、水能等）整合在一起，通过协同控制实现相互补充，从而平衡能源供应。这里将利用专业数据和公式来论证多能互补系统的优化控制策略。

3.2.1 数据分析与整合

可以使用历史的风速、太阳辐射、水流速等数据，多能源系统中的能量流动如图1所示，这些数据能够准确反映不同能源的产量变化。以风能为例，通过分析多年的风速数据，可以得到风速的频率分布、季节性变化以及小时尺度的波动性。同样，对于太阳能和水能，可以获取类似的数据分析结果。

图1 多能源系统中的能量流动

3.2.2 能源补充模型

对于不同类型的能源，可以建立相应的能源产量模型。以风能为例，可以使用功率曲线和风速数据来计算风能的产量。假设Pwind表示风能发电功率，A 为风轮面积，ρ 为空气密度，V 为风速，Cp为功率系数，则风能产量：

同样，对于太阳能和水能，可以基于对应的公式计算出能源产量。

3.2.3 协同控制策略

可以采用优化算法来实现多能互补系统的协同控制，以确保系统能够始终提供稳定的能源供应。假设多能互补系统中包括风能和太阳能，可以建立一个优化目标，扩大风能和太阳能的综合产量。同时，需要考虑电力需求和储能状态等因素，确保系统的稳定性。优化目标函数：

其中，Ewind和Esolar分别为风能和太阳能的产量。

约束条件包括：

通过解决这个优化问题，可以得到风能和太阳能的最优产量分配，以满足电力需求和储能状态的限制。

3.3 智能微网技术

智能微网技术作为应对新能源接入电力系统挑战的前沿方法，综合了分布式能源系统、智能控制策略以及灵活能源管理，旨在建立自主供电和控制的区域性能源网络。这项技术不仅为电力系统提供了适应日益增长的新能源接入和多样性能源供应的解决方案，还以其卓越的应用潜力引领着电力领域的创新浪潮。在智能微网中，分布式能源是关键组成部分，汇集了太阳能光伏、风力发电、生物质能源等多种形式，以减少对传统电网的依赖，提高系统的稳定性和鲁棒性。智能控制策略则通过高级监测和控制系统实现实时监测能源产量和负荷需求，实现能源平衡和优化利用，从而提升电力系统的运行效率。同时，智能微网引入储能装置，实现能源的灵活管理，应对新能源波动和负荷需求变化，确保系统的稳定性。应用方面，智能微网在偏远地区提供可靠电力供应，减少对主电网的依赖；在工业园区实现成本降低和效率提高；在应急情况下自主运行，为紧急设施提供可靠电力支持[2]。

在部分地区智能微网可以为居民提供可靠的电力供应，减少对主电网的依赖，改善能源供应的可持续性。在工业园区或商业中心，智能微网可以通过能源的协同管理，实现成本的降低和效率的提高。此外，智能微网还具备应急能力，当主电网出现故障时，可以自主运行，为紧急设施提供可靠的电力支持。

4 关键技术研究与分析

4.1 高精度新能源发电预测技术

在新能源接入电力系统中，新能源的波动性对电力供应造成了挑战。为了解决这一问题，高精度的新能源发电预测技术成为关键。这项技术利用气象数据、历史发电数据等多种因素，借助统计学、机器学习和人工智能等方法，建立预测模型来预测新能源的产量。通过分析风速、日照、气温等因素的变化，预测模型可以更准确地预测新能源发电量的波动，提供给电力系统运营者有关未来能源供应的信息。这将有助于更好地调整电力系统运行策略，应对新能源波动对电力供应的影响。

4.2 柔性直流输电技术的应用

柔性直流输电技术作为一项关键技术，在新能源接入电力系统中具有重要作用。随着可再生能源如风能和太阳能在电力系统中的比例不断增加，传统交流输电方式在长距离高容量传输方面面临着挑战。在这种情况下，柔性直流输电技术成为一种有效的解决方案，能够优化能源的分布和传输，应对新能源波动对电力系统的影响。柔性直流输电技术的关键在于其能够调整直流电压和频率，以适应电力系统的需求。通过调整电压和频率，柔性直流输电系统可以实现能源在不同地区之间的高效传输，减少输电损耗，提高能源利用率。其具体应用可以通过以下公式进行描述：

其中，P 为功率，V 为电压，I 为电流，θ 为电压和电流的相位差。

柔性直流输电技术具有多种优点，包括传输损耗低、传输距离远、抗电力波动性强等。这使得其特别适合用于远距离的大容量能源传输，如海上风电场到陆地，或远距离不同地区之间的能源交换。此外，柔性直流输电技术还能够提高电力系统的稳定性，降低电力系统频率和电压的波动，从而增强电力系统的抗干扰能力[3]。

在新能源接入电力系统中，柔性直流输电技术可以协助实现能源的平衡分配，减少因新能源波动带来的不稳定性。通过在电力系统中引入柔性直流输电技术，系统可以更加灵活地调整能源传输路径，使得电力系统能够更好地应对新能源波动带来的挑战。这有助于实现电力系统的可持续发展和能源的高效利用。

4.3 频率响应与电压控制关键技术

频率响应和电压控制是电力系统稳定运行的核心要素，尤其在面对新能源接入带来的挑战时更加重要。新能源的波动可能导致电力系统频率和电压的变化，从而影响电力质量和稳定性。因此，开发和应用有效的频率响应和电压控制技术至关重要。

5 结语

新能源接入电力系统面临诸多挑战，如不稳定的能源输出、负荷波动的增加、电力系统稳定性问题等。为应对这些挑战，新型电力系统优化控制方法及关键技术应运而生。其中，高精度新能源发电预测技术能够准确预测新能源产量，多能互补系统优化控制策略实现能源平衡，智能微网技术提高电力系统的稳定性，柔性直流输电技术优化能源传输。这些技术的研究与应用将为电力系统的稳定运行、可靠供应和可持续发展提供有力支持。通过不断创新和应用，电力领域将迎来更加智能化和高效化的未来。