電力系統融入新能源的運行與控制

［摘 要］由于新能源具有間歇性和波動性，其發電具有不穩定性和隨機性，對電力系統的安全穩定運行提出了挑戰。文章針對電力系統融入新能源的運行與控制方式展開詳細分析，為全面促進電力系統穩定運行提供參考。

［關鍵詞］電力系統；新能源；運行；控制

［中圖分類號］TM73 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）02–0061–03

1 電力系統融入新能源的運行方式

1.1 智能調度和預測技術應用

智能預測技術利用歷史數據和實時監測信息，通過數據分析和算法預測新能源發電量，為電力系統提供合理的調度決策。以光伏發電為例，光伏發電量（Pv）由式（1）表示：

pv=ArHPR（1）

式中，A為光伏板面積，r為光照強度，H為日照時間，PR為光伏發電效率。

利用歷史光照數據和實時監測信息，通過式（1）和數據分析，可以預測特定時段光伏發電量。這些預測結果能夠提供給智能調度系統，為電力系統的運行提供參考，以便合理分配電力資源，確保系統的平穩運行。

表1 為不同狀態下的光伏發電智能調度策略。

此外，對歷史數據的深度分析，也有助于更好地理解新能源的周期性和季節性變化，從而制訂更為精準的調度策略和發電計劃，優化新能源的利用效率，提高電力系統的可靠性和穩定性。

1.2 儲能技術的利用

儲能技術能夠將多余的電能存儲起來，并在需要時釋放，彌補新能源波動性帶來的間歇性問題。典型的儲能裝置如電池儲能，其儲能量（E）由式（2）表示：

E=Pt （ 2）

式中，P為儲能系統的功率，t為儲能時間。

通過數據分析和實時監測，可以評估新能源供給和電力需求的差異，并合理選擇儲能裝置的功率和儲能時間，在新能源供應充裕時，如太陽能或風能高產期間，儲能裝置可儲存多余電能；而在負荷高峰或新能源供給不足時，則釋放儲能，滿足電力需求，維持電力系統平衡。結合智能化控制系統，可以根據新能源產能、負荷需求及儲能裝置狀態實時調整儲能系統的充放電策略，利用歷史數據和預測信息，分析新能源波動性，以及儲能裝置的性能參數，如充放電效率、循環壽命等，優化儲能系統的運行模式，有助于提高新能源的利用率，緩解系統波動性，增強電力系統的穩定性和可靠性。

1.3 靈活的市場機制和電價體系

電力系統融入新能源需要構建靈活的市場機制和電價體系，以有效應對新能源波動性和促進能源的高效利用。一個典型的靈活電價機制是時段性電價（S），其計算方式如式（3）所示：

式中，Mi為第i時段的電價，Ni為第i時段的用電量。

此電價體系根據不同時段的能源供需情況設定不同的電價，鼓勵用戶在新能源供應充足時使用電力，平衡系統負荷，降低能源浪費，如在太陽能或風能充足時，設定相對低廉的電價，引導用戶在這些時段使用電力。借助數據分析和實時監測，可以根據新能源的實際產能和負荷需求預測信息，制訂更精準的電價政策。此外，需建立靈活的市場交易機制，如電力市場競價或跨區域電力交易，提供給用戶多樣化的用電選擇，鼓勵靈活能源消納，推動新能源產業的發展，通過這些措施，可以促進新能源的有效利用，緩解系統的負荷壓力，提高電力系統的運行效率和穩定性。

1.4 多能源互補與協調發展

在電力系統中融入新能源需要采取多能源互補與協調發展的方式，以確保各種能源間的協同運行和優化利用。一種常見的方式是采用能源互補協調模型，其中一個常用的模型是能量互補模型，其計算方式如式（4）所示：

E總=E新+E傳η傳（4）

式中，E總為整體能源總量，E新為新能源產量，E傳為傳統能源產量，η傳為傳統能源的轉換效率。

這個模型考慮了新能源和傳統能源的協同作用，通過傳統能源的補充，確保系統在新能源供應不足時依然能夠滿足負荷需求。通過對不同能源特性、供給和消費數據的分析，制訂合理的能源互補策略。利用歷史數據分析和預測模型，識別各種能源之間的互補潛力，根據新能源與傳統能源的季節性和周期性波動，合理調配能源結構，確保系統供能的連續性和穩定性。如在新能源供給充裕時，通過儲能或將過剩電能轉化為其他形式，為傳統能源的使用提供支持；而在新能源供給不足時，則依賴傳統能源來彌補能源缺口，實現系統供需平衡。借助先進的智能控制技術和實時數據監測系統，及時獲取多能源的運行狀態和能量轉換情況，對系統進行動態調整和優化，這樣的協同發展方式有助于提高能源的整體利用效率，降低系統的碳排放，并為電力系統的可持續發展提供支持。

2 電力系統融入新能源的控制方式

2.1 智能化電力系統控制

智能化電力系統在融入新能源方面的具體控制方式包括基于數據驅動的預測控制和智能優化調度，一種典型的控制方法是模型預測控制（Model PredictiveControl，以下簡稱“MPC”），該方法通過最優化算法對電力系統未來狀態進行預測，并在每個控制步驟內進行優化，最大程度優化系統性能。MPC 的數學模型可以用式（5）表示：

式中，J為優化目標函數，xk+i為系統狀態，uk+i為控制輸入，xref為狀態的參考值，uref為輸入的參考值，Q和R為加權矩陣。

通過數據分析和實時監測，MPC 結合歷史數據和預測模型，可實現對新能源發電和負荷需求的預測，并即時調整控制策略，實現系統運行的最優化。此外，基于機器學習和人工智能技術，智能優化調度系統利用大數據分析，對系統參數、新能源波動性及負荷需求進行分析，可優化發電計劃、電力調度及儲能策略，滿足電網穩定運行需求。

2.2 靈活的電力調度與優化算法

在電力系統融入新能源的控制方式中，常見的優化算法是基于遺傳算法（Genetic Algorithm，以下簡稱“GA”）的電力調度優化模型。GA 通過模擬生物進化的過程，應用于電力系統調度優化，其基本思想是通過遺傳進化的方式搜索最優解。一個簡單的GA優化模型可由式（6）表示：

Fitness=Evaluation（Chromosome）Fitness=Evaluation（Chromosome）（6）

GA 通過不斷迭代、交叉及變異等操作，搜索出最優解，使得適應度函數（Fitness）最大化。在電力系統中，GA 可以用于優化電力調度，包括發電機組輸出功率的分配、儲能系統的充放電策略等，最大程度優化系統效率、利用新能源。基于遺傳算法的電力產能、負荷、儲能情況見表2。

借助歷史數據和實時監測信息，通過對新能源產能、負荷需求、儲能狀態等數據的分析，確定優化目標函數和約束條件，然后，GA 通過迭代搜索得到最優解，并實時調整發電機組的運行策略和儲能設備的控制模式，如在新能源供給高峰期間，GA 可以優化調整發電機組輸出功率，合理分配負荷，同時儲存多余電能；在新能源供給不足時，GA 則根據需求情況調整發電機組運行狀態和儲能釋放策略。

2.3 電力系統靈活性管理

電力系統靈活性管理的控制方式包括預測性調度、柔性運行策略及動態功率調節，常見的方法是基于電力需求預測的靈活性調度模型，其核心在于實現對負荷預測精準性和新能源波動的實時監測。一個典型的靈活性調度模型可以使用式（7）表示：

式中，Ci為不同發電機組的運行成本，Pi為發電機組的產能。

通過歷史數據分析和機器學習技術，結合預測模型預測未來負荷需求和新能源的產量波動情況，這些數據可以用于動態調整發電機組的輸出功率和運行模式，盡可能降低發電成本的同時，保證供需平衡，如在新能源波動性較大時，靈活性調度模型可以優化調整傳統火力發電廠的輸出，滿足電網負荷需求，并在新能源充足時減少其輸出功率。另外，柔性運行策略也是提高電力系統靈活性的關鍵，通過制訂柔性運行方案，根據電力需求和新能源波動實時調整發電機組的輸出和運行模式，如采用可調節負載的設備、儲能技術及靈活的發電機組調度策略來應對新能源的間歇性和不確定性。

2.4 實時監測和預警系統

建立實時數據采集系統，利用傳感器、智能電表等裝置實時采集電力系統的運行數據，包括發電量、負荷需求、新能源產能等，這些數據經過預處理后，輸入到預測模型中進行分析和預測。構建基于機器學習或時間序列分析的預測模型，這些模型利用歷史數據和實時監測信息，對新能源波動性和負荷需求進行預測，如ARIMA（自回歸移動平均模型）或神經網絡模型可用于預測新能源產量，幫助預測未來短期或中期的能源供應情況。預測模型根據實時數據對未來供需狀況進行預測，一旦檢測到異常或預期超出閾值的情況，預警系統將發出警報，這種機制可以促使運維人員采取針對性的措施，如調整發電機組的輸出、啟動儲能設備等，以保障電網的穩定運行。以ARIMA 時間序列模型為例，假設通過歷史數據訓練了一個ARIMA 模型來預測未來24 h 的風能產量，該模型如式（8）所示：

ARIMA（p，d，q）：Yt=c+Φ1Yt-1+Φ…+ΦpYt-p+θ1εt-1+…+θqεt-q+εt（8）

式中，Yt為時間序列數據，p和q分別為自回歸和移動平均的階數，Φ和θ為模型的參數，ε為誤差項，c為外部影響因素或趨勢項。

實時監測和預警系統通過對新能源波動性的準確預測，及時發出警報并采取合適的控制策略，有助于提高電力系統對新能源的有效整合和應對新能源波動性的能力。

3 結束語

電力系統融入新能源是當前能源轉型和可持續發展的必然趨勢。新能源的引入使得電力系統更加多樣化和靈活，但也帶來了新的技術和管理挑戰。文章分析了新能源融入電力系統的運行與控制，探討了解決方案并提出了相應的建議。未來，需要更多的科研與技術創新來解決新能源融入電力系統的挑戰，利用智能化技術，如人工智能、大數據分析等，提升電力系統運行的智能化程度，更有效地應對新能源波動性帶來的挑戰，探索多能源協調發展的路徑，促進各種能源形式的互補和協調，實現能源的高效利用，持續研發新技術，如儲能技術、智能電網等，提高新能源的利用率和可調度性，推動電力系統向著更加靈活、高效的方向發展。

參考文獻

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