新能源接入新型電力系統優化控制方法及關鍵技術分析

云南電網有限責任公司文山供電局 朱明海

1 引言

隨著氣候變化和能源安全的日益凸顯，新能源作為清潔、可再生的能源形式，逐漸成為能源領域的主要發展方向。然而，將新能源大規模接入傳統電力系統也引發了一系列挑戰。新能源的不穩定性、波動性以及其與電力系統的調度、運行之間的協調問題，都對電力系統的穩定性和可靠性提出了新的要求。因此，為了充分利用新能源的優勢，同時確保電力系統的正常運行，需要采用一系列創新的優化控制方法。

2 新能源接入電力系統的挑戰

2.1 不穩定的能源輸出

新能源的不穩定性主要由風速和日照等氣象因素引起。風速的變化和日照的不連續性導致風力發電和太陽能發電的產出存在明顯波動，這給電力系統的供需平衡帶來巨大挑戰。當新能源產出下降時，電力系統可能面臨供電短缺的風險，進而可能引發電力系統的頻率波動，危及系統穩定性，甚至導致電網崩潰。

2.2 負荷波動的增加

新能源的接入引發電力系統負荷波動的增加。由于新能源發電的不確定性，電力系統負荷與供應之間的平衡變得更加復雜。頻繁的能源波動可能導致電力系統需要更頻繁地進行負荷調整，這不僅增加了發電設備的啟停次數，也對傳輸設備和電力市場造成了額外的壓力。

2.3 電力系統穩定性挑戰

傳統電力系統通常依賴于大型穩定發電機來提供電力系統的慣性和穩定性。然而，新能源發電單元通常分布分散、規模較小，其響應速度較慢。這導致在面對電力系統頻率波動時，新能源發電難以像傳統大型發電機那樣迅速響應，使得電力系統的頻率控制和穩定性維護變得更加復雜。

2.4 電力質量問題

新能源發電的波動性和不穩定性可能導致電力系統電壓和頻率的變化，對電力質量帶來不利影響。頻繁的電壓和頻率波動可能對用戶設備造成損害，影響電力供應的可靠性和質量，從而降低用戶滿意度。

3 新型電力系統優化控制方法

3.1 新能源預測與調度方法

這一方法的核心在于準確預測新能源的產量，同時通過靈活的發電調度，以確保電力系統的平穩運行。以風能和太陽能為例，這兩種新能源的產出受氣象因素的影響，呈現出明顯的波動性。為了應對這一挑戰，首先需要建立能源產量預測模型。通過整合來自氣象站點、歷史產出記錄以及相關天文學模型的數據，可以采用多種技術手段，如統計學、時間序列分析以及深度學習方法，來構建預測模型。這些模型將提供在不同時間段內新能源產出的概率分布和趨勢，為調度決策提供可靠的依據。此外，為了提高預測的準確性，數據整合和分析也至關重要。可以整合來自多個數據源的信息，進行大數據分析，從而深入了解新能源產出的特點和規律。這將有助于不斷優化預測模型，確保其能夠準確地反映實際情況。

基于預測的能源產量，制定合理的發電計劃是新能源預測與調度方法的另一個關鍵環節。這涉及確定哪些發電單元應該運行、停機或調整出力。為此，可以運用優化算法，將實時負荷需求和能源產出預測相結合，生成靈活的發電調度方案。這些方案可以在滿足電力系統需求的前提下，地減輕能源波動對系統的影響[1]。此外，跨時段調整策略也是不可忽視的。鑒于新能源波動的不同時間尺度，需要制定短時尺度內的快速調整方案，以應對短期波動，同時還要考慮中長時尺度內的調整，以適應季節性和日夜變化。這種分層次的調整策略有助于保持系統的靈活性和穩定性。

最后，新能源預測與調度方法需要建立實時監測與反饋機制。通過建立實時監測系統，可以持續收集新能源產出和實際發電情況的數據。這些數據與預測結果進行比較，從而檢驗預測模型的準確性。通過反饋機制，可以動態地對預測模型進行調整和優化，以不斷提高預測的可靠性和準確性。總之，新能源預測與調度方法為電力系統運營者提供了應對新能源波動性的有效工具，有助于優化電力系統的發電調度策略，推動清潔能源的可持續發展。

3.2 多能互補系統的優化控制策略

多能互補系統是一種應對新能源波動性的關鍵策略，旨在將不同類型的能源（如風能、太陽能、水能等）整合在一起，通過協同控制實現相互補充，從而平衡能源供應。這里將利用專業數據和公式來論證多能互補系統的優化控制策略。

3.2.1 數據分析與整合

可以使用歷史的風速、太陽輻射、水流速等數據，多能源系統中的能量流動如圖1所示，這些數據能夠準確反映不同能源的產量變化。以風能為例，通過分析多年的風速數據，可以得到風速的頻率分布、季節性變化以及小時尺度的波動性。同樣，對于太陽能和水能，可以獲取類似的數據分析結果。

圖1 多能源系統中的能量流動

3.2.2 能源補充模型

對于不同類型的能源，可以建立相應的能源產量模型。以風能為例，可以使用功率曲線和風速數據來計算風能的產量。假設Pwind表示風能發電功率，A 為風輪面積，ρ 為空氣密度，V 為風速，Cp為功率系數，則風能產量：

同樣，對于太陽能和水能，可以基于對應的公式計算出能源產量。

3.2.3 協同控制策略

可以采用優化算法來實現多能互補系統的協同控制，以確保系統能夠始終提供穩定的能源供應。假設多能互補系統中包括風能和太陽能，可以建立一個優化目標，擴大風能和太陽能的綜合產量。同時，需要考慮電力需求和儲能狀態等因素，確保系統的穩定性。優化目標函數：

其中，Ewind和Esolar分別為風能和太陽能的產量。

約束條件包括：

通過解決這個優化問題，可以得到風能和太陽能的最優產量分配，以滿足電力需求和儲能狀態的限制。

3.3 智能微網技術

智能微網技術作為應對新能源接入電力系統挑戰的前沿方法，綜合了分布式能源系統、智能控制策略以及靈活能源管理，旨在建立自主供電和控制的區域性能源網絡。這項技術不僅為電力系統提供了適應日益增長的新能源接入和多樣性能源供應的解決方案，還以其卓越的應用潛力引領著電力領域的創新浪潮。在智能微網中，分布式能源是關鍵組成部分，匯集了太陽能光伏、風力發電、生物質能源等多種形式，以減少對傳統電網的依賴，提高系統的穩定性和魯棒性。智能控制策略則通過高級監測和控制系統實現實時監測能源產量和負荷需求，實現能源平衡和優化利用，從而提升電力系統的運行效率。同時，智能微網引入儲能裝置，實現能源的靈活管理，應對新能源波動和負荷需求變化，確保系統的穩定性。應用方面，智能微網在偏遠地區提供可靠電力供應，減少對主電網的依賴；在工業園區實現成本降低和效率提高；在應急情況下自主運行，為緊急設施提供可靠電力支持[2]。

在部分地區智能微網可以為居民提供可靠的電力供應，減少對主電網的依賴，改善能源供應的可持續性。在工業園區或商業中心，智能微網可以通過能源的協同管理，實現成本的降低和效率的提高。此外，智能微網還具備應急能力，當主電網出現故障時，可以自主運行，為緊急設施提供可靠的電力支持。

4 關鍵技術研究與分析

4.1 高精度新能源發電預測技術

在新能源接入電力系統中，新能源的波動性對電力供應造成了挑戰。為了解決這一問題，高精度的新能源發電預測技術成為關鍵。這項技術利用氣象數據、歷史發電數據等多種因素，借助統計學、機器學習和人工智能等方法，建立預測模型來預測新能源的產量。通過分析風速、日照、氣溫等因素的變化，預測模型可以更準確地預測新能源發電量的波動，提供給電力系統運營者有關未來能源供應的信息。這將有助于更好地調整電力系統運行策略，應對新能源波動對電力供應的影響。

4.2 柔性直流輸電技術的應用

柔性直流輸電技術作為一項關鍵技術，在新能源接入電力系統中具有重要作用。隨著可再生能源如風能和太陽能在電力系統中的比例不斷增加，傳統交流輸電方式在長距離高容量傳輸方面面臨著挑戰。在這種情況下，柔性直流輸電技術成為一種有效的解決方案，能夠優化能源的分布和傳輸，應對新能源波動對電力系統的影響。柔性直流輸電技術的關鍵在于其能夠調整直流電壓和頻率，以適應電力系統的需求。通過調整電壓和頻率，柔性直流輸電系統可以實現能源在不同地區之間的高效傳輸，減少輸電損耗，提高能源利用率。其具體應用可以通過以下公式進行描述：

其中，P 為功率，V 為電壓，I 為電流，θ 為電壓和電流的相位差。

柔性直流輸電技術具有多種優點，包括傳輸損耗低、傳輸距離遠、抗電力波動性強等。這使得其特別適合用于遠距離的大容量能源傳輸，如海上風電場到陸地，或遠距離不同地區之間的能源交換。此外，柔性直流輸電技術還能夠提高電力系統的穩定性，降低電力系統頻率和電壓的波動，從而增強電力系統的抗干擾能力[3]。

在新能源接入電力系統中，柔性直流輸電技術可以協助實現能源的平衡分配，減少因新能源波動帶來的不穩定性。通過在電力系統中引入柔性直流輸電技術，系統可以更加靈活地調整能源傳輸路徑，使得電力系統能夠更好地應對新能源波動帶來的挑戰。這有助于實現電力系統的可持續發展和能源的高效利用。

4.3 頻率響應與電壓控制關鍵技術

頻率響應和電壓控制是電力系統穩定運行的核心要素，尤其在面對新能源接入帶來的挑戰時更加重要。新能源的波動可能導致電力系統頻率和電壓的變化，從而影響電力質量和穩定性。因此，開發和應用有效的頻率響應和電壓控制技術至關重要。

5 結語

新能源接入電力系統面臨諸多挑戰，如不穩定的能源輸出、負荷波動的增加、電力系統穩定性問題等。為應對這些挑戰，新型電力系統優化控制方法及關鍵技術應運而生。其中，高精度新能源發電預測技術能夠準確預測新能源產量，多能互補系統優化控制策略實現能源平衡，智能微網技術提高電力系統的穩定性，柔性直流輸電技術優化能源傳輸。這些技術的研究與應用將為電力系統的穩定運行、可靠供應和可持續發展提供有力支持。通過不斷創新和應用，電力領域將迎來更加智能化和高效化的未來。