输配电网智能化调控与可再生能源融合研究

张书维

（江苏苏星资产管理有限公司）

0 引言

全球能源转型对电力系统提出了新的挑战和机遇。本文旨在系统研究智能化调控技术及其与可再生能源的融合方法，以实现电力系统［1-2］的高效、安全运行。过往研究通过先进的数据分析、人工智能技术、分布式控制等手段探讨了电网调控和可再生能源的融入，本文基于这些工作进行深化研究。本文首先介绍电网的智能化调控技术，然后探讨可再生能源的融入技术，接着分析二者的融合挑战与协同策略，并最后总结全文和展望未来的研究方向。

1 输配电网的智能化调控

1.1 智能化调控的需要与意义

近年来，随着电力系统规模的日益扩大与复杂性的加剧，智能化调控技术逐渐显现其重要性。智能化调控主要针对提升电力系统的可靠性、增强供电质量和提高经济效益。

提升电力系统的可靠性：智能化调控技术可以实时监控电网运行状态，预警并调控潜在故障，以此提升电力系统的可靠性。通过使用预测性维护和自动化故障隔离与服务恢复（FDIR）功能，可以避免长时间停电事件，提高整个系统的稳健性。

增强供电质量：智能化调控能够进行精细化管理，调整配电网以优化负荷曲线，消减峰谷差距，进而提高供电质量。同时，通过优化负荷平衡和电压控制，可以有效地减少电网损耗。

提高经济效益：通过对电力系统运行状态的实时监控和优化，智能化调控能够提高电力系统的运行效率，从而提高经济效益。

1.2 智能化调控的技术研究

人工智能及其相关技术，如深度学习和强化学习，已成为实现电力系统智能化调控的重要技术手段。这些技术能够对大量电力系统运行数据进行实时分析，以发现和预测潜在故障，优化电网运行状态，提高系统的效率和经济性。

深度学习：深度学习的特点在于可以从大量数据中学习并提取出有价值的特征，对电力系统运行状态进行准确预测。这使得我们能够在潜在故障发生之前发现其迹象，及时进行预防或修复，降低故障发生的可能性。

强化学习：强化学习的特点在于其能够根据与环境的交互反馈进行学习，进而进行最优决策。在电力系统智能化调控中，强化学习可以用于自动化调度，通过对大量历史调度数据的学习，使得系统能够在各种复杂环境下作出最优的调度决策，从而提高系统的运行效率节约成本。

随着通信技术的发展，分布式控制在电力系统智能化调控中的作用越来越重要。

分布式控制：分布式控制系统能够分布在电网各个节点进行精细化管理，提高了电网的容错性。通过将控制功能分布在各节点，可以减少单一控制中心的负担，提高系统的扩展性和灵活性。

通信技术：在实现分布式控制的过程中，先进的通信技术如5G、IoT等起着至关重要的作用。它们能够实现电网各节点间的高速、低延迟、高可靠性的数据交换，为实时监控与调控提供技术保障。

2 可再生能源的融合

2.1 可再生能源在电网中的角色

在传统的电力系统中，电力供应主要依赖于燃煤、燃气等化石能源。然而，这种能源结构正在发生重大变化。越来越多的证据表明，由于气候变化和环境污染等全球性问题，我们需要寻找更加可持续、环保的能源供应方式。在这一背景下，可再生能源（如风能、太阳能、水能等）开始在电力系统中扮演越来越重要的角色。

不仅如此，可再生能源还能满足提供电力系统所需能源的多样性，减轻对某一特定能源的依赖，提高系统的稳定性和安全性。然而，这也带来了新的挑战，如资源分布的地域性、可利用资源的季节性和日变性等，使得电网的运行调控变得更为复杂。

2.2 可再生能源融合技术

面对这些挑战，能源存储技术是解决方案的重要方式。当可再生能源产出充足时，能源可以被储存起来；而当可再生能源产出不足时，可以释放储存的能源以满足电网的需求。通过这种方式，能源存储系统可以对可再生能源的不稳定性进行有效的缓冲，增加电力系统的灵活性和稳定性。当前的能源存储技术包括但不限于化学电池 （如锂离子电池、钠硫电池等）、超级电容器、飞轮存储、压缩空气能源存储等。

灵活电网技术也是可再生能源融合的关键工具之一。它采用先进的通信和控制技术，使电网能够快速、灵活地应对电力需求和供应的变化，尤其是由于可再生能源的波动性所引起的变化。灵活电网技术的核心包括：需求响应、分布式发电、电力电子设备以及各种形式的能源存储等。

3 输配电网智能化调控与可再生能源的融合

3.1 融合的挑战和机遇

电力系统的智能［3-5］化调控与可再生能源的融合提出了新的挑战，但也呈现出巨大的潜力。高渗透的可再生能源增加了电网的复杂性和不确定性，可能影响电网的稳定性和可靠性。例如，风能和太阳能的生产量具有显著的时间和空间变异性，不同于传统的可调度能源。然而，借助先进的数据科学和人工智能技术，可以通过精确预测和实时调度来最大限度地利用这些可再生资源。此外，分布式生成和储能系统的部署也提供了弹性和韧性，可以提高系统对极端天气事件或设备故障的适应性。

3.2 智能化调控和可再生能源的协同策略

要实现电力系统的高效运行，智能化调控与可再生能源的融合显得尤为关键。这其中涉及的主要策略有以下几点，如下表所示：

表 输配电网智能化调控和可再生能源的协同策略

通过以上策略，我们可以更好地实现输配电网的智能化调控与可再生能源的融合，提升电力系统的运行效率和可靠性，推动能源系统的可持续发展。

3.3 实际应用案例

南澳大利亚州是一个成功实施智能化调控与可再生能源融合的典型案例。这个地区安装了由特斯拉公司生产的全球最大的储能电池系统，容量达到129MW·h，极大地改善了电网的稳定性和可靠性。通过有效地储存过剩的可再生能源并在需要时释放，该储能系统能够在风能和太阳能产出低于需求时提供稳定的电力。此外，通过采用先进的数据分析技术和人工智能算法，该电力系统能够准确预测可再生能源的产出，并对电网进行实时调控。

葡萄牙是另一个值得研究的案例。在2016年，葡萄牙电力系统可以连续四天全面依赖可再生能源。这在很大程度上得益于葡萄牙电力系统的智能化调控，其中包括先进的风能和太阳能预测系统，以及灵活的电网操作。此外，葡萄牙电力系统通过采用需求响应和实时定价策略，能够灵活调整电力需求，从而适应可再生能源的波动性。

德国的能源转型政策是全球可再生能源融合和智能电网转型的一个重要范例。该政策通过实施大规模的可再生能源补贴，推动了大量的太阳能和风能设备的安装。此外，德国还积极推动电网的现代化，包括智能电表的部署和电力系统的自动化。这些措施使德国电力系统能够有效地管理大量的可再生能源，并保持稳定运行。

以上实例表明，智能化调控与可再生能源的融合在全球范围内正在实现，并已经取得了显著的成果。然而，实现电力系统的完全转型仍需要面临许多挑战，包括技术、经济和政策等方面的问题。通过对这些成功案例的深入研究，我们可以更好地理解如何克服这些挑战，并在全球范围内推广这些成功的策略。

4 结束语

本文深入研究了电力系统的智能化调控与可再生能源融合，探讨了智能化调控策略，分析了可再生能源的融合技术，并提出了相关的协同策略。我们还列举了实际应用案例，验证了这些理论和策略的实际效用。尽管已有重要成果，但电力系统的智能化调控与可再生能源融合仍面临挑战，需要进一步研究。未来的研究将探讨优化电网调控策略，提高电网响应速度，以及在经济和环保间寻求平衡。我们期待更多实际应用案例，以验证理论并提供实践经验。