摘要： 在电力工程领域，随着城市规模扩大与用电需求激增，城市电力系统面临严峻挑战。本文深入剖析传统城市电力系统调度模式的局限性，阐述智能电网技术涵盖的先进传感、通信、控制与优化算法等核心要素；详细介绍基于智能电网的城市电力系统从数据采集、状态监测、负荷预测到优化调度决策的全流程架构；同时，直面数据安全隐患、技术兼容性难题等挑战，提出针对性解决策略，旨在为电力工程从业者提供深度技术指引，助力构建安全、高效、智能的城市电力供应体系，推动城市可持续发展迈向新高度。

一、引言

城市作为经济、文化与人口聚集中心，电力需求持续攀升且呈现多样化、动态化特征。传统城市电力系统调度依赖人工经验、离线计算，难以应对复杂多变的用电工况，易引发供电可靠性降低、电能损耗增大、停电事故频发等问题。智能电网技术的蓬勃发展，为城市电力系统优化调度注入强大动力，恰似为城市电力供应安上 “智慧大脑”，精准调配电力资源，保障电力系统安全稳定运行，是当下及未来电力工程领域在城市主战场的核心攻坚方向，对提升城市生活品质、推动产业升级具有深远意义。

二、传统城市电力系统调度模式的局限性剖析

（一）信息滞后与不精准

传统调度依靠人工巡检、定时报表收集电力设备运行信息，数据更新慢，难以及时反映电网实时状态。如变电站设备故障，从故障发生到调度中心知晓，常耗时数小时，延误抢修时机；且测量仪表精度有限，无法精确掌握负荷波动、潮流分布细微变化，影响调度决策科学性。

（二）调度决策被动

基于经验与预设规则的调度，面对突发负荷高峰、新能源接入冲击等情况，难快速优化调整。如夏季高温，空调负荷骤增，传统调度无法及时按需分配发电容量，易导致局部电网过载，引发停电风险，只能事后补救，缺乏前瞻性主动应对策略。

（三）资源统筹不足

对发电、输电、配电、用电各环节未实现一体化统筹调度，各子系统独立运行，信息孤岛林立。如电厂发电计划未充分考虑城市实时用电需求变化，输电线路重载时配电侧无法协同优化，造成能源浪费，供电可靠性打折。

三、智能电网技术核心要素详述

（一）先进传感技术

1.高精度智能电表

广泛安装于用户端、配电网节点，精确采集电压、电流、功率、电量等信息，实时上传，实现用电负荷精细化监测，如智能电表 0.5S 级精度，能捕捉微小负荷波动，为负荷预测、需求响应提供数据基石。

2.电力设备状态监测传感器

在变电站变压器、断路器、输电线路杆塔等设备上部署温度、振动、绝缘气体压力等传感器，实时监测设备健康状况，利用光纤光栅、无线传感技术，远程传输数据，提前预警故障，如变压器绕组温度传感器，超温即时报警，预防设备事故。

（二）高速通信网络

1.电力光纤通信

构建覆盖发电、输电、配电、用电全环节的光纤骨干网，具备高带宽、低时延、抗干扰特性，承载电网运行控制、保护、管理各类业务数据，如变电站间海量实时数据交互，确保电网协同运行。

2.无线专网通信

针对配电网末端、分布式能源接入点，采用 4G/5G 电力无线专网补充，灵活便捷实现数据采集与控制指令下达，如分布式光伏电站通过 5G 专网实时汇报发电功率，接受调度指令，保障并网稳定。

（三）智能控制技术

1.分布式能源协同控制

针对城市中太阳能、风能等分布式能源间歇性、波动性特点，运用智能逆变器、能量管理系统（EMS），实现分布式能源集群与电网协调运行。如工业园区分布式能源站，EMS 依据电网频率、电压波动，实时调控分布式电源出力，平抑功率波动，提升电能质量。

2.智能开关与柔性输电控制

在配电网引入智能开关，基于实时潮流、故障信息自动切换线路，优化供电路径；采用柔性交流输电系统（FACTS）、静止无功补偿器（SVC）等，动态调节输电参数，增强电网输送能力与稳定性，如城市中心区 FACTS 装置实时补偿无功，保障电压合格率。

（四）优化算法

1.短期负荷预测算法

综合历史负荷数据、气象信息、日期类型、经济指标等，运用时间序列分析、神经网络、支持向量机等算法预测未来数小时至数天负荷变化，为发电计划、调度安排提供依据，如基于深度学习的负荷预测模型，预测精度较传统方法提高 15%。

2.优化调度模型与算法

以最小化发电成本、电能损耗，最大化供电可靠性、新能源消纳为目标，构建混合整数规划、动态规划等模型，利用遗传算法、粒子群优化算法求解，实现电力资源最优配置，如城市电网日调度计划制定，经优化算法安排机组启停、负荷分配，降低成本 10%。

四、基于智能电网的城市电力系统优化调度全流程架构阐述

（一）数据采集与整合

通过各类传感设备、智能电表采集海量电力数据，经通信网络汇聚至数据中心，利用数据清洗、转换、集成技术，统一数据格式、编码，构建涵盖设备状态、负荷、气象、地理信息的综合数据库，为后续分析提供 “原料”，如整合不同厂家智能电表数据，形成完整城市用电负荷曲线。

（二）电网运行状态监测与分析

基于实时数据，运用可视化技术、大数据分析，全方位监测电网电压、电流、功率潮流、设备健康状况，挖掘潜在运行风险，如通过数据分析发现夏季某区域配电网重载线路，提前规划改造。

（三）负荷预测与发电计划

依据历史数据、实时工况、气象预测，运行短期负荷预测算法，预测未来负荷；结合电网可用发电容量、机组特性，制定发电计划，协调电厂按计划发电，保障供需平衡，如提前安排火电灵活性改造机组在高峰负荷时段增发。

（四）优化调度决策与执行

将负荷预测、发电计划、电网状态等信息输入优化调度模型，求解最佳调度方案，通过智能控制设备下达指令，实时调控发电机出力、电网潮流、分布式能源并网等，如实时调整变电站变压器分接头、投切无功补偿装置，优化电压质量。

五、基于智能电网的城市电力系统优化调度面临的挑战与应对策略

（一）面临挑战

1.数据安全隐患

智能电网海量数据涉及用户隐私、电网运行机密，网络攻击、数据泄露风险高。

2.技术兼容性难题

智能电网融合多种新技术、新设备，不同厂家产品接口、协议各异，系统集成困难。

（二）应对策略

1.强化数据安全保障

构建多层次数据安全防护体系，采用加密技术、防火墙、入侵检测系统，加密数据传输与存储；设置严格用户权限管理，基于角色分配访问权限；

2.统一技术标准与接口规范

政府、行业协会牵头制定智能电网设备、通信、软件接口统一标准，促进设备互联互通；建立兼容性测试认证中心，新设备上市前强制检测，确保兼容，如国家电网发布智能电表通信规约标准，推动电表批量接入。

六、结论

基于智能电网技术的城市电力系统优化调度研究是城市电力供应保障的关键驱动力。攻克数据、技术、人才难题，精细打磨各环节技术细节，有望构建安全可靠、高效智能、绿色可持续的城市电力系统新生态，为城市繁荣发展铸就坚实根基，开启城市电力新篇章。

参考文献

[1] 黄龙. 基于分布式优化算法的智能电网能量管理研究[D]. 湖北：武汉科技大学，2023.

[2] 林麒麟. 基于神经网络智能算法的电力系统短期负荷预测研究[D]. 甘肃：兰州理工大学，2017. DOI：10.7666/d.D01248172.

[3] 王宏. 电力系统应急规划、调度与恢复的优化模型与方法研究[D]. 浙江：浙江大学，2014.