摘要：随着全球能源结构的转型和电力市场的快速发展，同期并网技术成为连接分布式能源与电网系统的关键技术，传统的同期并网技术已难以满足高效、可靠和智能化的并网需求，因此基于人工智能的同期并网技术研究显得尤为重要。本研究围绕人工智能技术在同期并网中的应用进行了深入探讨，旨在通过智能化算法提升并网操作的精度和效率，确保电力系统的稳定运行。

关键词：人工智能； 同期并网； 智能算法； 电力系统

引言：

在可再生能源迅速发展的背景下，有效整合分布式能源资源至现有电力系统成为实现能源互联网的关键一环，同期并网技术是实现这一目标的核心技术之一，它负责将分布式发电安全、可靠地接入电网。然而，由于可再生能源的间歇性和不确定性，传统的同期并网技术面临巨大挑战，人工智能技术的快速发展为解决上述问题提供了可能，其强大的数据处理能力和学习能力使得人工智能成为提升同期并网技术性能的理想选择。

一、同期并网技术现状分析

（一）传统同期并网技术的局限性

传统的同期并网技术主要依赖于硬件设备和经验主导的控制策略，这种方式存在一些固有的局限性，首先硬件系统往往缺乏灵活性和适应能力，难以应对复杂多变的电网环境。其次，基于经验的控制策略效率较低，无法针对具体情况进行精准调整，此外，传统技术缺乏故障预测和健康管理功能，导致维护成本高昂，系统可靠性较差。随着电网规模不断扩大，可再生能源占比不断提高，传统的并网技术已无法完全满足未来电力系统的需求。

（二）可再生能源对并网技术的挑战

可再生能源的大规模应用给电网并网技术带来了新的挑战，可再生能源输出具有间歇性和不确定性，使得电网运行状态更加动态和复杂，对并网控制提出了更高的要求，可再生能源分布式接入点较多，控制难度增加，可再生能源发电系统的结构和特性不同于传统电源，需要更加精准的并网参数调节和控制策略。此外可再生能源的大规模并网还可能引发电压波动、谐波增大等问题，对电网的稳定性和安全性构成潜在威胁。

（三）人工智能在同期并网中的潜力分析

人工智能技术凭借其强大的计算能力、数据处理能力和学习优化能力，可以有效解决传统同期并网技术所面临的种种挑战，具体来说，机器学习技术能够从历史数据中识别出复杂的模式和规律，精准预测电网状态变化，为并网策略调整提供依据，而深度学习技术则可以优化并网关键参数，提高同步控制的准确性和速度0。此外，人工智能技术还可以实现故障检测和健康管理功能，提高系统可靠性和稳定性，利用人工智能构建决策支持系统，也可以协助调度人员更加准确地把控并网操作时机。

二、人工智能技术在同期并网中的应用

（一）状态预测与模式识别

电网是一个大型复杂系统，其运行状态受多种因素影响，呈现出高度动态和不确定性，借助机器学习算法对海量历史并网数据进行分析和训练，可以构建出精准预测电网状态变化的模型，这种模型不仅可以基于实时监测数据（如负荷、电压、频率等）判断出未来一段时间内电网的运行模式和趋势，还能识别出可再生能源输出功率的波动规律，准确预测可再生能源的发电量和功率波动情况。调度人员可以根据对电网未来状态的预判，提前调整并网方案，规避潜在风险，确保并网操作的顺利进行。同时对可再生能源输出的精准预测也有助于合理安排并网时间和容量，提高并网效率，避免因功率波动而造成的并网失败或电网冲击。值得一提的是，机器学习模型并非一蹴而就，而是通过不断吸收新的并网数据进行持续学习和优化，逐步提高预测的准确性，这种自我完善的特性有助于模型长期高效运行，为并网决策提供可靠支撑。

（二）参数优化与自适应控制

同期并网过程中，相位、频率、电压等关键参数的精准控制直接决定着并网的成败，传统的控制策略往往基于固定的经验参数值，面对复杂多变的电网环境，难免会显得生硬和不足。相比之下，利用深度学习等人工智能算法，可以根据大量历史数据和实时数据，智能化地优化并网参数，使其更加精准高效。具体来说，通过构建神经网络模型，算法能够在并网过程中实时计算出最优参数组合，并对并网设备进行精准控制，从而大幅提高同步的速度和成功率。与此同时深度学习算法还具有自适应性，能够根据电网当前的实际状况，动态调整并网参数，使控制策略与环境变化保持高度一致，确保并网操作在任何情况下都能顺利进行。这种智能化的参数优化和自适应控制策略，不仅可以提升并网效率，还能增强电网的抗扰动能力，使其在可再生能源大规模并网的挑战下，依然保持运行的稳定性和可靠性。

（三）故障检测与诊断

在同期并网系统中，人工智能技术可以用于故障检测与诊断，提高系统的可靠性和稳定性，通过对并网点的电压、电流、频率等参数进行实时监测，并利用机器学习算法对数据进行分析，可以快速准确地检测出系统中的各种故障，如短路、过压、欠压、谐波污染等。同时，基于故障特征的智能诊断模型可以自动识别故障类型，定位故障位置，为故障隔离和恢复提供决策支持。此外，人工智能还可以通过对历史运行数据的挖掘与分析，预测潜在的故障风险，实现预防性维护，减少故障发生的概率，基于深度学习的故障诊断方法可以自动提取故障特征，构建高效的诊断模型，不断提高故障诊断的准确率。

（四）维护与寿命管理

人工智能技术在同期并网系统的维护与寿命管理中有着广泛的应用前景，传统的维护方式主要依赖于定期检修和事后维修，存在维护成本高、设备利用率低等问题，而人工智能技术可以通过对设备运行数据的实时采集与分析，实现设备状态的在线监测和健康评估，预测设备的剩余寿命，从而实现预防性维护和状态检修，提高设备可靠性和系统经济性0。具体而言，基于机器学习的设备异常检测模型可以通过对电压、频率、相位等关键参数的监测数据进行训练，自动识别设备的异常工况，及时发现潜在的故障隐患。基于深度学习的设备退化趋势预测模型可以通过对设备历史运行数据的挖掘，学习设备的退化规律，预测设备的健康状态和剩余寿命，为维护决策提供依据。此外深度学习可以用于优化维护策略，通过对设备状态、维护成本、停机损失等因素的综合考虑，自主学习和制定最优的维护方案，平衡可靠性和经济性。人工智能技术在同期并网系统中通过智能监测、预测性维护、策略优化等手段，可以降低设备的维护成本，提高设备的可靠性和利用率，延长设备的使用寿命。随着人工智能技术的不断发展和成熟，其在同期并网系统维护与寿命管理中的应用将更加深入和广泛，为提高系统的经济性和可靠性提供有力支撑。

结束语：本研究针对传统同期并网技术的局限性，探索了基于人工智能的同期并网技术方案，研究表明，人工智能技术的引入可以显著提高同期并网操作的精度和效率，增强电力系统的稳定性和可靠性。通过设计合理的人工智能算法，可以实现对复杂电网环境的自适应控制和优化管理，从而有效应对可再生能源并网的挑战。未来的研究需要在算法优化、系统安全性以及实际应用推广等方面进行更深入的工作。期待本研究成果能为未来智能电网技术的发展提供理论支持和技术参考，推动同期并网技术向更高层次的智能化迈进。

参考文献：

史艳娟，邹功普.大型水电站监控系统同期并网参数对机组启动的影响[J].电工技术，2023（15）：236-237+240.

李现启.提高自动准同期并网可靠性的研究与应用[J].云南水力发电，2022，38（12）：263-266.