輸配電網智能化調控與可再生能源融合研究

張書維

（江蘇蘇星資產管理有限公司）

0 引言

全球能源轉型對電力系統提出了新的挑戰和機遇。本文旨在系統研究智能化調控技術及其與可再生能源的融合方法，以實現電力系統［1-2］的高效、安全運行。過往研究通過先進的數據分析、人工智能技術、分布式控制等手段探討了電網調控和可再生能源的融入，本文基于這些工作進行深化研究。本文首先介紹電網的智能化調控技術，然后探討可再生能源的融入技術，接著分析二者的融合挑戰與協同策略，并最后總結全文和展望未來的研究方向。

1 輸配電網的智能化調控

1.1 智能化調控的需要與意義

近年來，隨著電力系統規模的日益擴大與復雜性的加劇，智能化調控技術逐漸顯現其重要性。智能化調控主要針對提升電力系統的可靠性、增強供電質量和提高經濟效益。

提升電力系統的可靠性：智能化調控技術可以實時監控電網運行狀態，預警并調控潛在故障，以此提升電力系統的可靠性。通過使用預測性維護和自動化故障隔離與服務恢復（FDIR）功能，可以避免長時間停電事件，提高整個系統的穩健性。

增強供電質量：智能化調控能夠進行精細化管理，調整配電網以優化負荷曲線，消減峰谷差距，進而提高供電質量。同時，通過優化負荷平衡和電壓控制，可以有效地減少電網損耗。

提高經濟效益：通過對電力系統運行狀態的實時監控和優化，智能化調控能夠提高電力系統的運行效率，從而提高經濟效益。

1.2 智能化調控的技術研究

人工智能及其相關技術，如深度學習和強化學習，已成為實現電力系統智能化調控的重要技術手段。這些技術能夠對大量電力系統運行數據進行實時分析，以發現和預測潛在故障，優化電網運行狀態，提高系統的效率和經濟性。

深度學習：深度學習的特點在于可以從大量數據中學習并提取出有價值的特征，對電力系統運行狀態進行準確預測。這使得我們能夠在潛在故障發生之前發現其跡象，及時進行預防或修復，降低故障發生的可能性。

強化學習：強化學習的特點在于其能夠根據與環境的交互反饋進行學習，進而進行最優決策。在電力系統智能化調控中，強化學習可以用于自動化調度，通過對大量歷史調度數據的學習，使得系統能夠在各種復雜環境下作出最優的調度決策，從而提高系統的運行效率節約成本。

隨著通信技術的發展，分布式控制在電力系統智能化調控中的作用越來越重要。

分布式控制：分布式控制系統能夠分布在電網各個節點進行精細化管理，提高了電網的容錯性。通過將控制功能分布在各節點，可以減少單一控制中心的負擔，提高系統的擴展性和靈活性。

通信技術：在實現分布式控制的過程中，先進的通信技術如5G、IoT等起著至關重要的作用。它們能夠實現電網各節點間的高速、低延遲、高可靠性的數據交換，為實時監控與調控提供技術保障。

2 可再生能源的融合

2.1 可再生能源在電網中的角色

在傳統的電力系統中，電力供應主要依賴于燃煤、燃氣等化石能源。然而，這種能源結構正在發生重大變化。越來越多的證據表明，由于氣候變化和環境污染等全球性問題，我們需要尋找更加可持續、環保的能源供應方式。在這一背景下，可再生能源（如風能、太陽能、水能等）開始在電力系統中扮演越來越重要的角色。

不僅如此，可再生能源還能滿足提供電力系統所需能源的多樣性，減輕對某一特定能源的依賴，提高系統的穩定性和安全性。然而，這也帶來了新的挑戰，如資源分布的地域性、可利用資源的季節性和日變性等，使得電網的運行調控變得更為復雜。

2.2 可再生能源融合技術

面對這些挑戰，能源存儲技術是解決方案的重要方式。當可再生能源產出充足時，能源可以被儲存起來；而當可再生能源產出不足時，可以釋放儲存的能源以滿足電網的需求。通過這種方式，能源存儲系統可以對可再生能源的不穩定性進行有效的緩沖，增加電力系統的靈活性和穩定性。當前的能源存儲技術包括但不限于化學電池 （如鋰離子電池、鈉硫電池等）、超級電容器、飛輪存儲、壓縮空氣能源存儲等。

靈活電網技術也是可再生能源融合的關鍵工具之一。它采用先進的通信和控制技術，使電網能夠快速、靈活地應對電力需求和供應的變化，尤其是由于可再生能源的波動性所引起的變化。靈活電網技術的核心包括：需求響應、分布式發電、電力電子設備以及各種形式的能源存儲等。

3 輸配電網智能化調控與可再生能源的融合

3.1 融合的挑戰和機遇

電力系統的智能［3-5］化調控與可再生能源的融合提出了新的挑戰，但也呈現出巨大的潛力。高滲透的可再生能源增加了電網的復雜性和不確定性，可能影響電網的穩定性和可靠性。例如，風能和太陽能的生產量具有顯著的時間和空間變異性，不同于傳統的可調度能源。然而，借助先進的數據科學和人工智能技術，可以通過精確預測和實時調度來最大限度地利用這些可再生資源。此外，分布式生成和儲能系統的部署也提供了彈性和韌性，可以提高系統對極端天氣事件或設備故障的適應性。

3.2 智能化調控和可再生能源的協同策略

要實現電力系統的高效運行，智能化調控與可再生能源的融合顯得尤為關鍵。這其中涉及的主要策略有以下幾點，如下表所示：

表 輸配電網智能化調控和可再生能源的協同策略

通過以上策略，我們可以更好地實現輸配電網的智能化調控與可再生能源的融合，提升電力系統的運行效率和可靠性，推動能源系統的可持續發展。

3.3 實際應用案例

南澳大利亞州是一個成功實施智能化調控與可再生能源融合的典型案例。這個地區安裝了由特斯拉公司生產的全球最大的儲能電池系統，容量達到129MW·h，極大地改善了電網的穩定性和可靠性。通過有效地儲存過剩的可再生能源并在需要時釋放，該儲能系統能夠在風能和太陽能產出低于需求時提供穩定的電力。此外，通過采用先進的數據分析技術和人工智能算法，該電力系統能夠準確預測可再生能源的產出，并對電網進行實時調控。

葡萄牙是另一個值得研究的案例。在2016年，葡萄牙電力系統可以連續四天全面依賴可再生能源。這在很大程度上得益于葡萄牙電力系統的智能化調控，其中包括先進的風能和太陽能預測系統，以及靈活的電網操作。此外，葡萄牙電力系統通過采用需求響應和實時定價策略，能夠靈活調整電力需求，從而適應可再生能源的波動性。

德國的能源轉型政策是全球可再生能源融合和智能電網轉型的一個重要范例。該政策通過實施大規模的可再生能源補貼，推動了大量的太陽能和風能設備的安裝。此外，德國還積極推動電網的現代化，包括智能電表的部署和電力系統的自動化。這些措施使德國電力系統能夠有效地管理大量的可再生能源，并保持穩定運行。

以上實例表明，智能化調控與可再生能源的融合在全球范圍內正在實現，并已經取得了顯著的成果。然而，實現電力系統的完全轉型仍需要面臨許多挑戰，包括技術、經濟和政策等方面的問題。通過對這些成功案例的深入研究，我們可以更好地理解如何克服這些挑戰，并在全球范圍內推廣這些成功的策略。

4 結束語

本文深入研究了電力系統的智能化調控與可再生能源融合，探討了智能化調控策略，分析了可再生能源的融合技術，并提出了相關的協同策略。我們還列舉了實際應用案例，驗證了這些理論和策略的實際效用。盡管已有重要成果，但電力系統的智能化調控與可再生能源融合仍面臨挑戰，需要進一步研究。未來的研究將探討優化電網調控策略，提高電網響應速度，以及在經濟和環保間尋求平衡。我們期待更多實際應用案例，以驗證理論并提供實踐經驗。