智能電網中電力自動化技術的應用研究

江西銅業股份有限公司城門山銅礦 汪 磊

智能電網需要通過收集和分析大量的用戶用電數據來優化運行，這一過程也容易出現數據泄露和被惡意利用的風險，容易出現網絡安全隱患。智能電網的推廣需要相應的政策支持和法律規范，但很多地區相關的法規制度尚不健全，使得項目實施面臨政策層面的不確定性，最終在一定程度上阻礙了智能電網的建設[1-2]。

以筆者所參與的智能電網項目為例，該項目成功集成了先進的電力自動化技術，實現智能電網的高效運行。項目實施過程中，通過安裝1000個智能傳感器和500個自動控制單元，對城市的電網進行全面監控和管理，確保電能的高效分配和使用，在該智能電網系統中實時數據采集與處理技術發揮了關鍵作用，系統每分鐘處理來自傳感器的數據超過1萬條，有效實現了對電網狀態的實時監控，并借助于高級預測算法，該項目能夠準確預測未來48h 內的電力需求和可再生能源供應情況，調度效率提升了30%。

此外該項目智能電網通過引入智能電表，覆蓋了超過2萬戶家庭，不僅提高了電力使用的透明度，而且通過用戶側的需求響應機制有效平衡了電網的負荷，減少了高峰時段的電力壓力，由此可見該項目展示了電力自動化技術在智能電網中的應用，不僅提升了電網的運行效率和可靠性，同時也促進了能源的節約和環境的可持續發展。

1 實時監控與控制系統應用

1.1 系統設計與實現

在本項目中的監控系統采用分層模塊化架構，頂層為用戶界面層、中間為處理邏輯層、底層為數據采集層，頂層提供直觀的人機交互界面、中間層負責數據處理與決策支持、底層則連通各種傳感器和智能設備，收集實時數據，采用高精度傳感器和智能電表等設備在發電站、變電站、輸電線路及用戶端收集電流、電壓、頻率等關鍵參數，并將收集到的數據通過安全可靠的通信網絡(如光纖網絡或無線通信技術)實時傳輸到控制中心。該項目通過發電站、變電站以及用戶端收集數據如表1所示。

表1 集成監控系統關鍵參數收集表

從表1中可以看到，從發電站到用戶端電流逐漸減少，是因為輸電過程中的能量損失所導致，電壓在變電站比發電站高，說明變電站進行升壓操作以減少輸電損耗，而用戶端的電壓大大降低也進一步符合家庭或工業使用標準。在頻率方面，發電站和用戶端的頻率都維持在正常范圍50Hz 附近，表明整個系統運行穩定，變電站略有下降但仍在正常波動范圍內，反映出小范圍的負載變化或電網自動調節的結果。

將收集到數據傳輸到控制中心后，采用高性能的數據處理服務器和專業的監控軟件平臺對接收到的數據進行整合處理，包括數據清洗、歸一化處理以及實時數據展示。監控軟件平臺不僅提供圖形化界面展示系統運行狀態，還支持報警功能和歷史數據查詢，為操作人員提供決策支持，例如在界面設計中可設計更加直觀的圖形用戶界面（GUI），展示電網的實時狀態，包括電力流、負荷分布等，操作員可以通過界面進行手動控制，如調節發電量或切換電網配置等，最后在設計過程中需確保系統的擴展性和靈活性，設計時考慮到未來技術的升級以及新能源接入的需求，使得集成監控系統能夠適應智能電網的長期發展[3]。

1.2 數據采集、處理和顯示技術

數據采集中利用智能傳感器和先進的測量技術，如同步相量測量技術（PMU），實時收集電網的電壓、電流、頻率等關鍵參數，而數據處理使用先進的信息技術對收集到的大量數據進行分析和處理[4-5]。常用的技術包括數據融合、狀態估計和故障診斷算法，通過這些技術系統能夠實時地識別電網狀態、預測潛在問題，并為決策提供支持。例如在數據處理的過程中，對于數據狀態估計可采用最小二乘法，具體計算公式如下：Z=HX+e，其中：Z表示測量值向量，H表示觀測矩陣，X表示狀態向量，e表示測量噪聲。

此外信息展示通過人機界面（HMI）技術將處理結果以圖形和文本的形式直觀地展現給操作員，并借助地理信息系統（GIS）和虛擬現實（VR）技術，可以更直觀地展示電網的空間分布和運行狀態，幫助操作人員快速理解當前電網狀況，提高決策的效率和準確性。

1.3 控制中心自動化操作

在本項目中，控制中心主要利用自動化系統進行實時數據分析，以此優化電網運行，保障電能供應的穩定性和可靠性。一般控制中心需要裝備高級應用軟件，如狀態估計器、優化負荷流和分布式資源管理系統，這些軟件能夠處理大量實時數據，通過算法優化發電和輸電的調度，而在傳統電網中保護系統設置是固定的，但在智能電網中自動化控制中心能夠實現保護系統的自適應調整，根據實時監測的電網狀態自動調整保護裝置的設置，以適應電網負荷和故障變化，通過安裝在電網各關鍵點的智能電子設備，當控制中心在發生故障時能夠快速定位問題，并通過遠程控制設備自動隔離故障區域，調整網絡運行參數，以實現對健康電網部分的快速恢復。

此外，控制中心自動化系統可以直接與消費者的智能計量設備通信，實施需求響應策略，如在高峰時段自動降低非關鍵負荷或者激勵用戶在低峰時段使用電力，以平衡供需關系[6]。

2 預測與優化調度

2.1 負荷預測技術

在本項目中，負荷預測主要采用了包括時間序列分析、機器學習方法(如支持向量機、神經網絡)和深度學習模型(如卷積神經網絡、循環神經網絡)等多種技術。以神經網絡為例，該方法利用歷史負荷數據作為輸入，自動學習數據之間的復雜非線性關系，以預測短期、中期或長期的電力需求，例如在進行短期負荷預測時，可以使用過去幾天的負荷數據、天氣條件(氣溫、濕度)、日期類型(工作日、周末、節假日)等信息作為輸入變量。比如在本人所參與的智能電網建設中，利用RNN(循環神經網絡)模型進行訓練預測一周內每天最高電力需求，具體內容如表2所示。

表2 RNN 模型預測最高電力需求表

從表2可看出RNN 模型在實際應用中展現出的預測精度，整體平均絕對百分比誤差（MAPE）為1.66%，顯示出基于深度學習的模型在電力負荷預測方面的有效性和準確性，相較于傳統方法該模型能夠更精準地預測電力需求，幫助電網運營商優化資源分配，減少能源浪費，同時為可再生能源的利用提供有力支持。

2.2 可再生能源接入和調度

對于可再生能源接入方面，需利用高級測量設備如相量測量單位（PMU）實現準確的實時數據采集，電網可實時監測到風能和太陽能等可再生能源的產出波動，接著利用高速通信網絡將這些數據傳輸至中央控制系統，以便進行實時分析。調度方面電網運營商采用智能能源管理系統（EMS），結合預測算法如人工神經網絡或機器學習模型來預測短期內的可再生能源輸出，預測過程中需要根據歷史數據、天氣預報以及實時傳感器數據提高其精度，根據預測后的結果，EMS 自動調整可再生能源的輸出和傳統發電機組的運行，以維持電網的穩定性和滿足電力需求。

此外，為了優化可再生能源的利用，電網還采用需求響應策略，通過動態電價信號鼓勵用戶在可再生能源產出高峰期用電以平衡供需，同時通過分布式儲能系統如電池儲能，暫時儲存過剩的可再生電能，待需求上升時再釋放到電網中。

2.3 儲能系統管理優化

在對儲能系統進行管理過程中，需通過高級預測技術，如利用機器學習和時間序列分析技術，準確預測電網負荷和可再生能源(如風能、太陽能)的產出，這些預測幫助儲能系統決策者確定最佳充放電時機，以提高能源利用率和經濟效益，同時開發和應用優化算法，如線性規劃、動態規劃或遺傳算法，以此來優化儲能設備充放電策略，最終目標是最小化運營成本，考慮到電價變化、設備磨損、維護費用等因素，同時確保電網穩定和滿足實時需求。

例如，在優化調度算法應用中，假設目標是最小24h 的總成本，總成本由儲能設備的充電成本、放電收益以及相關運營成本所組成，具體構建出的目標函數如下：其中：Z表示24h 內總成本，t表示時間段索引，Ct表示時段t的電價，P1 表示時段t的充電功率，Rt表示時段t的電力售價，P2 表示時段t的放電功率(v)，Ot表示時段t的運營成本，包括維護費用等。

此外在集成可再生能源方面，通過儲能系統的管理可有效地集成風力和太陽能等間歇性可再生能源，儲能可以在可再生能源產出高于需求時存儲多余能量，并在低產出或高需求時釋放能量，從而提高整個電網的能源利用效率。

3 故障檢測與自愈能力

3.1 故障自動化診斷

故障自動化診斷依賴于高度發達的傳感器網絡、先進的數據處理軟件以及強大的通信系統的應用，確保能夠實時監測電網狀態，快速準確地識別、定位并隔離故障，最終實現對故障的自動恢復，需要通過安裝在電網各個關鍵節點的傳感器收集電流、電壓等數據，將收集到的數據使用機器學習算法對數據進行分析，當數據顯示異常模式時系統可以判斷出電網中是否發生故障，常用算法包括支持向量機（SVM）、神經網絡等，利用行波定位法或阻抗測量法來確定故障點的位置，行波定位法通過分析由故障點產生的電磁波在輸電線路上的傳播時間差異來定位故障，而阻抗測量法則通過計算線路的阻抗變化來估計故障位置。

在準確定位故障后，自動化系統將指令發送到相應的斷路器或切換設備，快速隔離故障區域，同時根據預設的電網重構方案或通過優化算法生成新的配電方案，以盡可能減少故障影響范圍。

3.2 系統重構

系統重構主要涉及對現有電力系統的改造，以提高其效率、可靠性和靈活性，同時整合可再生能源和新型負荷，第一可對高級配電管理系統（ADMS）進行引入，ADMS 集成多種功能如配網優化、故障檢測、自動化修復和需求響應，這些功能能夠實時監控和管理電網狀態，自動化地對故障進行定位和隔離，從而快速恢復供電；第二是對虛擬電廠（VPP）技術進行應用，VPP 通過軟件和先進的通信技術整合分散的能源資源，如太陽能光伏、風能、儲能設施及需求響應等，可形成一個靈活的、可控的虛擬電力廠，進一步提高系統的靈活性和可靠性，同時還能促進可再生能源的廣泛使用。

綜上所述，電力自動化技術在智能電網的角色將變得越來越重要，因此需要通過不斷持續的研究、創新和合作，提高對智能電網的建設效率，促進其可持續發展。