智能电网中电力自动化技术的应用研究

江西铜业股份有限公司城门山铜矿 汪 磊

智能电网需要通过收集和分析大量的用户用电数据来优化运行，这一过程也容易出现数据泄露和被恶意利用的风险，容易出现网络安全隐患。智能电网的推广需要相应的政策支持和法律规范，但很多地区相关的法规制度尚不健全，使得项目实施面临政策层面的不确定性，最终在一定程度上阻碍了智能电网的建设[1-2]。

以笔者所参与的智能电网项目为例，该项目成功集成了先进的电力自动化技术，实现智能电网的高效运行。项目实施过程中，通过安装1000个智能传感器和500个自动控制单元，对城市的电网进行全面监控和管理，确保电能的高效分配和使用，在该智能电网系统中实时数据采集与处理技术发挥了关键作用，系统每分钟处理来自传感器的数据超过1万条，有效实现了对电网状态的实时监控，并借助于高级预测算法，该项目能够准确预测未来48h 内的电力需求和可再生能源供应情况，调度效率提升了30%。

此外该项目智能电网通过引入智能电表，覆盖了超过2万户家庭，不仅提高了电力使用的透明度，而且通过用户侧的需求响应机制有效平衡了电网的负荷，减少了高峰时段的电力压力，由此可见该项目展示了电力自动化技术在智能电网中的应用，不仅提升了电网的运行效率和可靠性，同时也促进了能源的节约和环境的可持续发展。

1 实时监控与控制系统应用

1.1 系统设计与实现

在本项目中的监控系统采用分层模块化架构，顶层为用户界面层、中间为处理逻辑层、底层为数据采集层，顶层提供直观的人机交互界面、中间层负责数据处理与决策支持、底层则连通各种传感器和智能设备，收集实时数据，采用高精度传感器和智能电表等设备在发电站、变电站、输电线路及用户端收集电流、电压、频率等关键参数，并将收集到的数据通过安全可靠的通信网络(如光纤网络或无线通信技术)实时传输到控制中心。该项目通过发电站、变电站以及用户端收集数据如表1所示。

表1 集成监控系统关键参数收集表

从表1中可以看到，从发电站到用户端电流逐渐减少，是因为输电过程中的能量损失所导致，电压在变电站比发电站高，说明变电站进行升压操作以减少输电损耗，而用户端的电压大大降低也进一步符合家庭或工业使用标准。在频率方面，发电站和用户端的频率都维持在正常范围50Hz 附近，表明整个系统运行稳定，变电站略有下降但仍在正常波动范围内，反映出小范围的负载变化或电网自动调节的结果。

将收集到数据传输到控制中心后，采用高性能的数据处理服务器和专业的监控软件平台对接收到的数据进行整合处理，包括数据清洗、归一化处理以及实时数据展示。监控软件平台不仅提供图形化界面展示系统运行状态，还支持报警功能和历史数据查询，为操作人员提供决策支持，例如在界面设计中可设计更加直观的图形用户界面（GUI），展示电网的实时状态，包括电力流、负荷分布等，操作员可以通过界面进行手动控制，如调节发电量或切换电网配置等，最后在设计过程中需确保系统的扩展性和灵活性，设计时考虑到未来技术的升级以及新能源接入的需求，使得集成监控系统能够适应智能电网的长期发展[3]。

1.2 数据采集、处理和显示技术

数据采集中利用智能传感器和先进的测量技术，如同步相量测量技术（PMU），实时收集电网的电压、电流、频率等关键参数，而数据处理使用先进的信息技术对收集到的大量数据进行分析和处理[4-5]。常用的技术包括数据融合、状态估计和故障诊断算法，通过这些技术系统能够实时地识别电网状态、预测潜在问题，并为决策提供支持。例如在数据处理的过程中，对于数据状态估计可采用最小二乘法，具体计算公式如下：Z=HX+e，其中：Z表示测量值向量，H表示观测矩阵，X表示状态向量，e表示测量噪声。

此外信息展示通过人机界面（HMI）技术将处理结果以图形和文本的形式直观地展现给操作员，并借助地理信息系统（GIS）和虚拟现实（VR）技术，可以更直观地展示电网的空间分布和运行状态，帮助操作人员快速理解当前电网状况，提高决策的效率和准确性。

1.3 控制中心自动化操作

在本项目中，控制中心主要利用自动化系统进行实时数据分析，以此优化电网运行，保障电能供应的稳定性和可靠性。一般控制中心需要装备高级应用软件，如状态估计器、优化负荷流和分布式资源管理系统，这些软件能够处理大量实时数据，通过算法优化发电和输电的调度，而在传统电网中保护系统设置是固定的，但在智能电网中自动化控制中心能够实现保护系统的自适应调整，根据实时监测的电网状态自动调整保护装置的设置，以适应电网负荷和故障变化，通过安装在电网各关键点的智能电子设备，当控制中心在发生故障时能够快速定位问题，并通过远程控制设备自动隔离故障区域，调整网络运行参数，以实现对健康电网部分的快速恢复。

此外，控制中心自动化系统可以直接与消费者的智能计量设备通信，实施需求响应策略，如在高峰时段自动降低非关键负荷或者激励用户在低峰时段使用电力，以平衡供需关系[6]。

2 预测与优化调度

2.1 负荷预测技术

在本项目中，负荷预测主要采用了包括时间序列分析、机器学习方法(如支持向量机、神经网络)和深度学习模型(如卷积神经网络、循环神经网络)等多种技术。以神经网络为例，该方法利用历史负荷数据作为输入，自动学习数据之间的复杂非线性关系，以预测短期、中期或长期的电力需求，例如在进行短期负荷预测时，可以使用过去几天的负荷数据、天气条件(气温、湿度)、日期类型(工作日、周末、节假日)等信息作为输入变量。比如在本人所参与的智能电网建设中，利用RNN(循环神经网络)模型进行训练预测一周内每天最高电力需求，具体内容如表2所示。

表2 RNN 模型预测最高电力需求表

从表2可看出RNN 模型在实际应用中展现出的预测精度，整体平均绝对百分比误差（MAPE）为1.66%，显示出基于深度学习的模型在电力负荷预测方面的有效性和准确性，相较于传统方法该模型能够更精准地预测电力需求，帮助电网运营商优化资源分配，减少能源浪费，同时为可再生能源的利用提供有力支持。

2.2 可再生能源接入和调度

对于可再生能源接入方面，需利用高级测量设备如相量测量单位（PMU）实现准确的实时数据采集，电网可实时监测到风能和太阳能等可再生能源的产出波动，接着利用高速通信网络将这些数据传输至中央控制系统，以便进行实时分析。调度方面电网运营商采用智能能源管理系统（EMS），结合预测算法如人工神经网络或机器学习模型来预测短期内的可再生能源输出，预测过程中需要根据历史数据、天气预报以及实时传感器数据提高其精度，根据预测后的结果，EMS 自动调整可再生能源的输出和传统发电机组的运行，以维持电网的稳定性和满足电力需求。

此外，为了优化可再生能源的利用，电网还采用需求响应策略，通过动态电价信号鼓励用户在可再生能源产出高峰期用电以平衡供需，同时通过分布式储能系统如电池储能，暂时储存过剩的可再生电能，待需求上升时再释放到电网中。

2.3 储能系统管理优化

在对储能系统进行管理过程中，需通过高级预测技术，如利用机器学习和时间序列分析技术，准确预测电网负荷和可再生能源(如风能、太阳能)的产出，这些预测帮助储能系统决策者确定最佳充放电时机，以提高能源利用率和经济效益，同时开发和应用优化算法，如线性规划、动态规划或遗传算法，以此来优化储能设备充放电策略，最终目标是最小化运营成本，考虑到电价变化、设备磨损、维护费用等因素，同时确保电网稳定和满足实时需求。

例如，在优化调度算法应用中，假设目标是最小24h 的总成本，总成本由储能设备的充电成本、放电收益以及相关运营成本所组成，具体构建出的目标函数如下：其中：Z表示24h 内总成本，t表示时间段索引，Ct表示时段t的电价，P1 表示时段t的充电功率，Rt表示时段t的电力售价，P2 表示时段t的放电功率(v)，Ot表示时段t的运营成本，包括维护费用等。

此外在集成可再生能源方面，通过储能系统的管理可有效地集成风力和太阳能等间歇性可再生能源，储能可以在可再生能源产出高于需求时存储多余能量，并在低产出或高需求时释放能量，从而提高整个电网的能源利用效率。

3 故障检测与自愈能力

3.1 故障自动化诊断

故障自动化诊断依赖于高度发达的传感器网络、先进的数据处理软件以及强大的通信系统的应用，确保能够实时监测电网状态，快速准确地识别、定位并隔离故障，最终实现对故障的自动恢复，需要通过安装在电网各个关键节点的传感器收集电流、电压等数据，将收集到的数据使用机器学习算法对数据进行分析，当数据显示异常模式时系统可以判断出电网中是否发生故障，常用算法包括支持向量机（SVM）、神经网络等，利用行波定位法或阻抗测量法来确定故障点的位置，行波定位法通过分析由故障点产生的电磁波在输电线路上的传播时间差异来定位故障，而阻抗测量法则通过计算线路的阻抗变化来估计故障位置。

在准确定位故障后，自动化系统将指令发送到相应的断路器或切换设备，快速隔离故障区域，同时根据预设的电网重构方案或通过优化算法生成新的配电方案，以尽可能减少故障影响范围。

3.2 系统重构

系统重构主要涉及对现有电力系统的改造，以提高其效率、可靠性和灵活性，同时整合可再生能源和新型负荷，第一可对高级配电管理系统（ADMS）进行引入，ADMS 集成多种功能如配网优化、故障检测、自动化修复和需求响应，这些功能能够实时监控和管理电网状态，自动化地对故障进行定位和隔离，从而快速恢复供电；第二是对虚拟电厂（VPP）技术进行应用，VPP 通过软件和先进的通信技术整合分散的能源资源，如太阳能光伏、风能、储能设施及需求响应等，可形成一个灵活的、可控的虚拟电力厂，进一步提高系统的灵活性和可靠性，同时还能促进可再生能源的广泛使用。

综上所述，电力自动化技术在智能电网的角色将变得越来越重要，因此需要通过不断持续的研究、创新和合作，提高对智能电网的建设效率，促进其可持续发展。