智能电网分布式能源调度策略.pdf

智智能能电电网网分分布布式式能能源源调调度度策策略略及及其其关关键键技技术术分分析析

一一、、智智能能电电网网与与分分布布式式能能源源的的基基本本概概念念

（（一一））智智能能电电网网的的核核心心征征

智能电网是以现代通信技术、计算机技术和电力电子技术为基础，通过实时双向信息交互实现电力系统优化运行的能源网络。

其核心征包括自愈能力、用户互动性、设备兼容性、经济高效性以及环境友好性。在分布式能源接入场景下，智能电网需具

备对光伏、风电、储能装置等分布式电源（DER）的即插即用支持能力。

（（二二））分分布布式式能能源源的的技技术术构构成成

分布式能源系统包含光伏发电单元（PV）、风力涡轮机（WT）、燃料电池（FC）、微型燃气轮机（MT）、储能系统

（ESS）及柔性负荷（DR）等多种要素。这些设备具有地理分散性、出力波动性、多时间尺度响应等性，对传统电力调度

模式形成显著挑战。据统计，2022年我国分布式光伏装机容量已突破1.5亿千瓦，占光伏总装机的40%以上。

二二、、分分布布式式能能源源调调度度策策略略分分类类体体系系

（（一一））按按调调度度主主体体划划分分

1.集中式调度模式：依托能量管理系统（EMS）进行全局优化，适用于高渗透率DER区域电网。典型应用包括虚拟电厂

（VPP）协调控制，通过聚合多个分布式电源形成可调度单元。

2.分布式调度模式：采用多智能体系统（MAS）架构，各DER节点自主决策。德国E-Energy项目验证了这种模式的可行

性，平均调度效率提升12%-15%。

（（二二））按按时时间间尺尺度度划划分分

1.日前调度：基于数值天气预报（NWP）和负荷预测，制定24小时发电计划。光伏电站的预测误差控制在8%以内时可实

现经济调度。

2.日内滚动调度：采用模型预测控制（MPC）应对实时波动，时间分辨率通常为15分钟-1小时。

3.实时平衡调度：依托先进量测体系（AMI）实现秒级响应，别适用于储能系统的快速功率支撑。

（（三三））按按优优化化目目标标划划分分

1.经济性导向策略：最小化运行成本或最大化收益，需建立包含燃料成本、维护成本、环境成本的综合目标函数。

2.可靠性导向策略：重点考虑N-1安全准则和供电可靠性指标，英国国家电网采用此类策略将系统备用率降低至3%以下。

3.低碳化导向策略：引入碳流追踪模型，丹麦电网通过碳约束调度使可再生能源渗透率达到70%。

三三、、分分布布式式能能源源调调度度的的关关键键技技术术

（（一一））多多源源数数据据融融合合与与预预测测技技术术

1.负荷预测算法：结合长短期记忆网络（STM）与注意力机制的新型预测模型，将短期负荷预测误差降低至2.3%以下。

2.新能源出力预测：采用物理模型与数据驱动混合方法，美国NRE实验室开发的SolarForecastArbiter工具集在云影效应

预测方面取得突破。

3.市场电价预测：基于深度强化学习（DR）的博弈论模型可有效捕捉电力现货市场价格波动规律。

（（二二））通通信信与与信信息息物物理理系系统统

1.时间敏感网络（TSN）：满足广域测量系统（WAMS）对时间同步精度的μs级要求，西门子SPE工业以太网已实现1μs

的时钟同步精度。

2.5G切片技术：为不同业务提供差异化QoS保障，中国南方电网试点项目验证了端到端时延小于20ms的通信性能。

3.边缘计算架构：通过雾节点实现本地化数据处理，国网江苏电力部署的边端协同系统降低云中心计算负荷达45%。

（（三三））协协调调控控制制与与优优化化算算法法

1.分布式优化算法：包括交替方向乘子法（ADMM）、原始对偶梯度法等，在IEEE33节点系统测试中收敛时间缩短至传

统算法的1/5。

2.深度强化学习：GoogleDeepMind开发的AlphaGrid系统在加州独立系统运营商（CAISO）测试中，调度成本降低10%。

3.群体智能算法：改进型粒子群算法（IPSO）在含高比例DER的微网调度中展现出优于传统数学规划的收敛性。

（（四四））虚虚拟拟电电厂厂技技术术平平台台

1.资源聚合模型：采用等效虚拟同步机（VSM）技术将异质DER等效为可控机组，德国NextKraftwerke公司管理的VPP容

量已超10GW。

2.交易撮合机制：基于智能合约的P2P能