摘要：新型电力系统面临新能源高渗透性带来的诸多挑战，为提高电力系统的稳定性和效率，亟需探索新型电力系统调度优化与功率智能控制技术。本文提出了两阶段最优功率调度策略、新能源协同响应管理制度和云端智能综合控制技术等关键技术，以解决新能源高渗透下的电力调度难题。同时，探讨了误差自抗扰控制算法、量子变异海鸥优化算法和专家系统控制技术在功率智能控制中的应用。最后，就新型电力系统调度优化与功率智能控制提出了加强储能能力建设、推动智能化调度能力建设和加强新能源协同响应管理制度等建议，以期为新型电力系统的高效运行提供参考。

关键词：新型电力系统；调度优化；功率智能控制；关键技术

引言：随着新能源的大规模开发利用，新能源发电在电力系统中的渗透率不断提高。然而，新能源发电具有间歇性、波动性和不确定性等特点，给电力系统的安全稳定运行带来了严峻考验。传统的电力调度模式和控制技术难以适应新能源高渗透下的电力系统运行需求，亟需探索新型电力系统调度优化与功率智能控制技术，以提高电力系统的灵活性、可靠性和经济性。为此，国内外学者针对新型电力系统调度优化与功率智能控制开展了大量研究，取得了一系列研究成果，为新型电力系统的高效运行提供了理论基础和技术支撑。

一、新型电力系统调度优化的关键技术

（一）两阶段最优功率调度策略

新型电力系统中，新能源高渗透性对电网运行稳定性构成了严峻考验。当新能源出力波动剧烈时，电网潮流分布、电压水平和频率稳定性均会受到不同程度的影响。针对这一问题，两阶段最优功率调度策略被提出并应用。该策略首先根据风电机组的实际运行数据，如风速、风向、叶片角度等参数，评估其健康状态，剔除存在故障隐患的风电机组，避免其参与调度，从而减少弃风电量[1]。研究表明，该阶段可使弃风率降低3～5个百分点。在第二阶段，以最小化运行成本和限功率指数为目标函数，通过求解优化模型，得到风电机组的最佳出力功率。该阶段综合考虑了电网安全约束、风电出力特性和机组爬坡率等因素，使得调度方案更加符合实际运行需求。与传统均匀分配策略相比，两阶段调度策略可使系统运行成本降低5%～10%，限功率指数降低10%～20%，有效提升了电力调度的灵活性和经济性。

（二）新能源协同响应管理制度

新能源电力系统受外界电磁干扰影响较大，其抗干扰能力较弱，严重威胁着电网的安全稳定运行。为增强系统稳定性，新能源协同响应管理制度应运而生。该制度综合运用大数据分析、智能算法优化等技术手段，对电力负荷进行合理配置。通过分析海量运行数据，挖掘负荷特性，预测未来负荷走势，制定精准的需求响应策略。同时，优化电力设备布局，缩短供电半径，提高设备利用率[2]。当负荷聚集度提高10%时，线路损耗可降低2%～3%。此外，通过源-网-荷-储协同优化，平衡供需双方功率，提升系统对外界干扰的适应能力。在某风电场，采用该制度后，电能质量合格率从95.6%提高到99.1%，暂态电压骤降次数从38次/年降低到5次/年。因此，新能源协同响应管理制度能显著增强电力系统抵御外界干扰的能力，保障电网安全经济运行。

（三）云端智能综合控制技术

云计算技术的蓬勃发展为新能源电力系统控制带来了新的机遇。云端智能综合控制技术利用云平台强大的存储和计算能力，实现了电力系统运行数据的集中管理和实时分析。通过部署海量传感器，采集电网运行参数，上传至云端进行存储和处理，破解了传统控制模式下数据孤岛问题。同时，云计算技术可为电力调度提供强大的决策支持。利用机器学习算法，对历史运行数据进行挖掘分析，提取有价值的信息，建立精准的负荷预测模型和新能源出力预测模型，为优化调度提供依据。在某省电网，应用云端智能综合控制技术后，负荷预测精度从90%提高到97%，新能源预测误差从15%降低到8%。此外，该技术还可实现电力设备的智能运维。利用大数据分析和人工智能算法，对设备状态进行实时监测和故障诊断，制定科学的检修策略，减少检修时间和成本。

二、新型电力系统功率智能控制技术

（一）误差自抗扰控制算法

光伏电站中，恒功率发电（CPG）是保障并网功率稳定、提高光伏渗透率的关键技术。然而，传统基于扰动观察法的CPG算法存在诸多不足，如动态响应慢、稳态振荡大等，严重制约了其实际应用效果。针对这一难题，一种融合误差自抗扰控制和扰动观察法的新型CPG方案被提出。该方案巧妙地将扰动观察法用于扰动信号的产生，再利用误差自抗扰控制算法对扰动信号进行自适应补偿，实现工作模式的灵活切换和工作点的动态跟踪[3]。仿真结果表明，该方案可将动态响应时间缩短至传统方案的1/3，稳态功率振荡幅值降低至0.2%以内。在某20MW光伏电站，应用该方案后，逆变器效率从95.6%提高到98.3%，年发电量增加了126万kWh。可见，误差自抗扰控制算法为光伏CPG提供了一种高效可行的新思路，有望推动光伏发电技术的进一步发展。

（二）量子变异海鸥优化算法

在新型电力系统中，功率优化分配是一个涉及多维变量、多重约束的复杂组合优化问题。传统优化算法往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷，难以满足实际应用需求。近年来，一种称为量子变异海鸥优化算法的新型智能算法受到广泛关注。该算法巧妙地将量子理论与海鸥觅食行为相结合，通过量子位编码扩大解空间，利用变异策略跳出局部最优，在复杂搜索空间中高效寻优。在某500kV输电网络，采用该算法对新能源接入方案进行优化，结果表明，算法在50次独立运行中均收敛于全局最优解，平均收敛代数为126代，运行时间为15.6s，较遗传算法缩短了40%。在实际1000MW风电场应用中，该算法使系统网损率从6.8%降低到4.2%，年节约电量达5800万kWh。由此可见，量子变异海鸥优化算法为解决电力系统功率优化难题提供了一种高效智能的新方法，具有广阔的应用前景。

（三）专家系统控制技术

电力系统的安全稳定运行是保障电力可靠供应的前提。然而，随着电网规模的不断扩大和新能源渗透率的持续提高，电力系统面临的不确定性因素日益增多，传统的自动化控制技术已难以适应实际需求。为此，一种基于专家系统的智能控制技术应运而生。该技术以人工智能为基础，通过知识获取、推理决策等过程，模拟人类专家的分析思维和决策能力，实现对电力系统的智能优化控制[4]。在某区域电网，建立了包含1256条规则、683个决策变量的故障诊断专家系统，可覆盖95%以上的典型故障类型，诊断准确率达到98.6%，平均诊断时间为1.2s。将该系统应用于某电厂600MW机组，恶性事故发生率从1.5次/年降低到0.3次/年，等效可用系数从92.4%提高到97.8%。专家系统控制技术为解决电力系统日益复杂的控制难题提供了一种智能高效的新手段，在提高电力系统安全性、可靠性等方面具有重要作用。

三、新型电力系统调度优化与功率智能控制的建议

（一）加强储能能力建设

新型电力系统的安全稳定运行对储能能力提出了更高要求。储能资源作为连接发电侧和用电侧的重要纽带，在平滑新能源出力波动、优化电网功率调度、提升电能质量等方面发挥着不可或缺的作用。当前，我国已建成投运抽水蓄能电站3600万kW，在建3400万kW，但与电力系统发展需求相比仍有较大缺口。"十四五"期间，应以服务新型电力系统建设为导向，以提高电网灵活调节能力为目标，科学规划储能设施布局，有序推进多类型储能技术发展。针对大规模远距离外送需求，加快推进抽水蓄能电站建设，力争新增1.2亿kW以上装机容量，进一步完善电网调峰能力[5]。针对新能源场站消纳需求，大力发展电化学储能，推广应用锂离子电池、液流电池等新型储能装置，提高新能源出力预测精度和并网友好性。针对电网调节需求，积极探索压缩空气储能、飞轮储能等调峰技术，增强电网应对频繁波动负荷的适应能力。针对用户侧分布式电源配置需求，创新推广"光伏+储能"模式，促进清洁能源就地消纳和梯级利用。当电网储能渗透率每提高1%，弃风弃光率可降低0.8个百分点，电能质量问题发生概率可降低5%。由此可见，加快构建多元化、梯次化、智能化的现代储能体系，是保障新型电力系统高效运转的关键举措。

（二）推动智能化调度能力建设

新型电力系统的高效运行离不开智能化调度能力的有力支撑。在"新基建"浪潮下，电网运行环境日趋复杂，电源接入方式更加灵活，用电需求逐步多元，传统调度模式难以适应新形势新要求。因此，必须加快推进智能化调度系统建设，夯实技术基础，完善管理机制，全面提升电网运行管控水平。技术方面，积极开展大数据、人工智能、区块链等先进技术在调度领域的创新应用，重点攻关精准负荷预测、机组智能组合、跨区电力交易等核心技术，打造新一代调度技术支持系统，为智能调度决策提供坚实支撑。以某省智能调度系统为例，该系统汇聚6个地市、168个变电站海量运行数据，构建覆盖全省的"一张图"，实现电网全景可视、风险智能预警、调度方案自动生成等功能，每年可节约运行成本1.5亿元。管理方面，要制定切实可行的智能调度实施方案和建设规划，明确发展目标、实施路径和保障措施;建立健全智能调度标准规范和工作机制，规范调度流程、优化调度策略;加强智能调度人才培养，打造一支懂技术、善管理、会协调的复合型队伍。通过技术创新和管理提升双轮驱动，不断增强电力系统智能调度能力，为构建清洁低碳、安全高效的新型电力系统奠定坚实基础。

（三）加强新能源协同响应管理制度

近年来，新能源发电大规模开发利用，新能源渗透率不断攀升。然而，新能源固有的波动性、间歇性特征，对电力系统的调节能力和供需平衡提出了严峻挑战。为此，亟需制定完善的新能源协同响应管理制度，充分发挥源网荷储各方优势，提升电力系统对新能源的消纳和调控能力。在政策制定方面，应明确新能源优先上网和全额保障性收购制度，引导新能源参与辅助服务市场，完善新能源参与电力调度的激励约束机制。在技术应用方面，要大力推广智能功率预测系统，提高短期和超短期新能源出力预测精度，引入需求侧响应机制，通过实时电价等手段引导用户主动调整用电行为。在某风电基地，应用协同响应管理系统后，风电场功率预测合格率从85%提高到96%，需求响应规模从150MW扩大至1250MW，年弃风电量从4.2亿kWh降至1.6亿kWh。可见，加强新能源协同响应管理，是实现新能源高效消纳、推动能源清洁低碳转型的重要途径。

结束语

新型电力系统调度优化与功率智能控制技术的研究与应用，对于提高电力系统的安全性、稳定性和经济性具有重要意义。未来，随着新能源渗透率的进一步提高和电力市场化改革的不断深入，新型电力系统调度优化与功率智能控制技术将面临更加复杂的运行环境和更高的技术要求。因此，需要继续加强相关领域的基础理论研究和关键技术攻关，探索更加先进、高效、灵活的调度优化与功率控制策略，推动新型电力系统的智能化、信息化和自动化发展，为构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系贡献力量。

参考文献：

[1]可寅.新型电力系统调度优化与功率智能控制关键技术研究[D].华北电力大学（北京），2022.

[2]陈越.新型电力系统功率平衡调度体系及方法研究[D].哈尔滨工业大学，2022.

[3]刘彦辉.含光伏发电的电力系统功率预测和动态环境经济调度研究[D].东北农业大学，2021.

[4]陈文泉.电力系统经济调度及优化方法研究[D].河北工业大学，2021.

[5]李思儒.考虑区域大气环境约束的新型电力系统优化调度[D].大连理工大学，2021.