摘要：本文系统梳理了电力系统优化调度研究的最新进展。研究显示，人工智能技术在负荷预测中的应用使预测精度提升15%以上，大数据分析助力系统运行效率提升20%。新能源并网条件下，源荷储协同优化使风电消纳率提升18%，系统经济性提高12%。在环境约束下，多污染物协同控制实现碳排放降低20%，氮氧化物减排25%。特殊应用场景中，区块链技术使交易效率提升40%，直升机辅助故障恢复使系统恢复时间缩短35%。研究表明，电力系统优化调度向智能化、协同化方向发展，多维度协同优化推动系统高质量发展。通过分析未来发展趋势，为电力系统优化调度研究提供参考。

关键词：电力系统；优化调度；人工智能；新能源并网

引言

随着能源结构转型和电力需求增长，电力系统优化调度面临新的挑战与机遇。本文系统梳理了近期电力系统优化调度研究的主要进展，从智能预测、新能源接入、环境约束等多个维度展开分析。

一、基于人工智能的负荷预测与调度优化

人工智能技术在电力系统调度中的应用不断深化。朱斌等提出基于深度神经网络的负荷预测方法，通过多层网络结构提取负荷特征，预测精度较传统方法提升15%以上[1]。许云辉等研究智能算法在负荷预测中的应用，开发了自适应优化策略，在应对负荷突变时表现出良好的鲁棒性[2]。负荷预测准确率提升至95%以上，为系统调度提供了可靠依据。刘海粟利用大数据分析技术，构建了电力系统自动化调度模型，通过实时数据采集与分析，系统运行效率提升约20%[3]。

人工智能在电力系统调度领域的发展趋势呈现出集成化、实时化特点。深度学习与传统优化算法的融合应用，使得系统具备更强的自适应能力。预测模型在考虑天气、温度、节假日等多维度因素基础上，实现了对用电行为的精准刻画。大数据分析技术的引入，为负荷特征提取与模式识别提供了新思路，系统响应速度提升至毫秒级。

二、新能源并网条件下的优化调度

新能源发电占比持续提升，2024年我国可再生能源发电装机容量突破13亿千瓦，占总装机的50%以上。陈宇亮等研究大规模风电接入条件下的多源系统协调，提出了基于风电出力概率分布的分层优化方法[4]。该方法在保证系统稳定性的同时，风电消纳率提升18%。张子见等提出源荷储协同的分布式鲁棒优化方法，通过考虑新能源出力不确定性，建立了多时间尺度的协调运行机制[5]。实验结果表明，系统经济性提升12%，调峰能力增强25%。

阿其图等分析风储联合系统的功率预测与优化调度策略，提出了基于储能系统的风电功率平滑控制方法[6]。通过优化储能容量配置与充放电策略，风电功率波动降低30%以上。林岫菁等研究考虑短期负荷的AGC机组动态优化，开发了适应新能源波动特性的快速响应策略[7]。该方法在维持系统频率稳定性的同时，AGC调节成本降低约15%。

新能源并网优化调度呈现出分布式、协同化发展趋势。源网荷储一体化协调运行成为研究热点，通过多维度协同优化提升系统灵活性。智能预测技术与储能系统的深度融合，为新能源消纳提供了有力支撑。面向新型电力系统的调度理论与方法不断创新，推动能源转型发展。储能系统在调峰调频中的作用日益突显，通过优化配置与协调控制，显著提升了系统运行效率与可靠性。预计到2025年，新能源发电占比将进一步提升至60%，这对电力系统优化调度提出更高要求。

三、环境约束下的协同优化调度

碳达峰碳中和目标推动电力系统调度模式创新。2024年我国发电行业碳排放强度较2020年下降15%以上。司马琪等研究碳排放与大气污染协同治理下的优化调度方案，建立了多污染物协同控制模型[8]。研究结果表明，该方法可实现二氧化碳减排18%，氮氧化物减排25%，经济成本增加仅为4%。蔡新雷等提出考虑碳排放流的两阶段优化调度模型，通过碳排放权交易机制，优化机组组合与出力分配[9]。实验数据显示，系统碳排放降低20%，综合运行成本降低8%。

四、特殊应用场景的调度策略

多样化应用场景催生定制化调度方案。陈文光等针对航标船电力系统提出响应特性优化策略，通过负载分级控制与能量管理，系统可靠性提升25%，能源利用效率提高20%[11]。潘晓锋研究电动汽车无线充电的耦合网络调度方法，建立了"电力-交通"双层优化模型[12]。研究表明，该方法可降低充电成本15%，提升配电网运行效率12%。随着电动汽车保有量快速增长，预计2025年充电负荷将占城市配电网负荷的30%以上。

五、结论

电力系统优化调度研究在智能化应用、新能源接入、环境约束等方面取得重要进展。人工智能技术显著提升了负荷预测精度，预测准确率达到95%以上。新能源并网优化调度实现源网荷储协同运行，风电消纳率提升18%。环境约束下的协同优化实现碳排放降低20%，经济性提升8%。特殊应用场景的定制化调度方案推动系统向智能化、服务化方向发展。

未来电力系统优化调度呈现出以下发展趋势：人工智能与大数据技术深度融合，提升系统智能化水平；新能源占比持续提升，源网荷储协同优化成为重点；碳达峰碳中和目标驱动调度模式创新，促进能源低碳转型；场景多元化推动技术创新，提升系统运行效率与可靠性。

展望未来，电力系统优化调度需要在以下方面加强研究：深化人工智能技术应用，提升预测与决策能力；完善源网荷储协同机制，促进新能源高效消纳；创新环境约束下的调度模式，实现经济效益与环境效益统筹；发展特色场景应用，满足多元化用能需求。通过多维度协同优化，推动电力系统高质量发展。

参考文献：

[1]朱斌，周新宸.基于人工神经网络的电力系统负荷预测与优化调度方法研究[J].自动化应用，2024，65（S2）：89-91.

[2]许云辉，朱泉缙.基于智能算法的电力系统负荷预测与优化调度策略分析[J].电子技术，2024，53（10）：216-217.

[3]刘海粟.基于大数据分析的电力系统自动化优化调度研究[J].家电维修，2024，（12）：98-100.

[4]陈宇亮，陈宇阳.大规模风电接入多源电力系统优化调度研究[J].电气技术与经济，2024，（11）：28-30.

[5]张子见，何宇，张靖，等.含风电电力系统源荷储协同分布鲁棒优化调度[J/OL].电子科技，1-10[2025-01-03].

[6]阿其图，陈水明.含风储的电力系统功率预测和优化调度分析[J].电力设备管理，2024，（17）：120-122.

[7]林岫菁，蔡丽敏，林汉填，等.考虑短期负荷的新能源电力系统AGC机组动态优化调度[J].电气开关，2024，62（05）：95-97.

[8]司马琪，杨司玥，鲍玉昆.考虑碳排放与大气污染协同治理的电力系统净负荷预测及动态优化调度研究[J/OL].中国管理科学，1-16[2025-01-03].

[9]蔡新雷，董锴，崔艳林，等.考虑碳排放流与需求响应的电力系统两阶段优化调度[J].电力工程技术，2024，43（05）：81-90.

[10]李晨，任洲洋，李文沅.考虑燃料电池和电解槽虚拟惯量支撑的电力系统优化调度方法[J].电力自动化设备，2024，44（11）：9-16.

[11]陈文光，蓝志鹏，罗运力.考虑作业负载的航标船综合电力系统响应特性优化调度策略[J].珠江水运，2024，（19）：17-19.

[12]潘晓锋.基于电动汽车无线充电的“电力——交通”耦合网络的联合优化调度方法[J].大众科技，2024，26（05）：20-24.