风力发电场景下电网接入技术及智能调度方案研究

张明玥，张扬洲

（山东华聚能源股份有限公司，山东 济宁 273500）

0 引 言

随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，清洁能源已成为全球能源发展的重要方向之一。在清洁能源中，风力发电因具有可再生、无污染等特点而备受关注，风电场的规模和数量也在不断增加。然而，风力发电的不稳定性和不可预测性给电网接入带来了挑战，如何有效解决这些挑战成为当前急需研究的问题之一。基于此，文章针对风力发电场景下的电网接入技术及智能调度方案展开深入研究，旨在为提高风力发电系统的运行效率和电网的安全性、稳定性提供理论支持和技术指导。

1 风力发电场景下的电网接入技术

1.1 风电场电网接入的基本原理

风电场的电网接入原理是将风力发电装置产生的电能输送至电网，以满足消费者的用电需求。电能的输送过程主要借助输电线路、变压器等设备，电能传输损耗则主要由线路电阻、变压器损耗等决定[1]。在风力发电场景下，电网接入技术能够有效减少输送过程中的损耗，提高电能的传输效率和电网的稳定性。

在风力发电场景下，风电场向电网输送的总电量用公式表示为

式中：Pin表示风电场向电网输送的总电量；Pwind表示风力发电的总发电量；Ploss表示在输送过程中电量的损耗。

1.2 风电场电网接入的技术挑战与解决方案

风电场电网接入面临3 大挑战。第一，风力发电的间歇性和不确定性，导致电网稳定性受损；第二，风电场多位于偏远或海上，输电成本高昂，传统线路难以应对；第三，风电快速发展对电网规划与调度构成压力。

为解决该问题，可采取以下策略。首先，利用天气预报和发电预测模型，精准预测风电量，优化电网调度计划；其次，应用储能技术，如电池和压缩空气储能，以平衡电网负荷；再次，利用智能电网技术，如智能电表和调度系统，实现对风电场的远程监控与调度，进而提升电网响应速度和稳定性；最后，加强风电场与电网之间的信息沟通与协同，优化电网规划，以更好地适应风电发展。

2 风力发电场景下的智能调度方案

2.1 智能调度概述

智能调度是利用先进的信息技术和人工智能算法，对电力系统进行动态调度和管理，以实现电力供需平衡、提高电网运行效率和稳定性的一种调度方式。智能调度主要基于大数据分析、机器学习和优化算法等技术，通过分析和处理电力系统的历史数据、实时数据和未来预测数据等，自动化地生成调度策略和优化方案，实现对电力资源的合理分配和利用。智能调度的关键在于实时监测电力系统的运行状态和需求情况，及时响应电网波动和异常问题，通过调整发电、输电和负荷等方面的运行参数，以最大限度地满足用户需求和电网安全、稳定运行的要求[2]。

2.2 智能调度技术在风力发电中的应用

智能调度是利用先进的信息技术和人工智能算法对电力系统进行动态调度和管理的一种策略。智能调度的基本原理可用公式表示为

式中：O表示输出结果；In表示输入参数；f(·)表示智能调度的决策函数。f(·)通过分析和处理风力发电场景下的电力系统的历史数据、实时数据和未来预测数据，并利用大数据分析、机器学习和优化算法等技术，自动化地生成调度策略和优化方案，以实现电力供需平衡、提高电网运行效率和稳定性的目标[3]。智能调度的核心原理是借助智能化的算法和技术手段，监测和分析电力系统的运行状态和需求，以制定最佳的电力调度方案。

2.3 智能调度对电网安全稳定运行的影响

在风力发电场景下，智能调度方案对电网的安全、稳定运行有着重要影响。智能调度能够根据电网的实时状态和预测情况，实现对电力的精确调配和分配。通过分析大量的数据并运用先进的算法，智能调度可以及时感知电网的负荷变化和风力发电的波动性，从而调整发电量和传输路线，确保电力供应的稳定性和可靠性。智能调度还可以有效降低电网运行中的风险，避免电力系统出现过载、短路等问题。通过实时监测电力设备的运行状态和电网负荷情况，智能调度系统可以提前发现潜在的问题，并采取相应的措施进行调整和优化，从而最大限度地降低事故和故障的发生概率。此外，智能调度能提高电网的适应性和灵活性，使其更好地应对外部环境的变化和挑战。通过实时调整电力的分配和传输路径，可以使电网更加灵活地适应不同的气候条件和电力需求，确保电网在各种复杂情况下均能稳定运行。

3 电网接入技术与智能调度方案的综合研究

3.1 风电场接入电网的智能化技术方案

风电场接入电网的智能化技术方案是为了解决风力发电给电网接入带来的挑战，提高电网的安全性、稳定性和效率。文章设计的智能化技术方案基于智能感知和预测、实时监控和调节以及智能协同控制等技术，通过部署高精度的风速与风向传感器、气象预测系统，实现对风电场风能的智能感知和预测。这些传感器可以实时监测风电场周围的气象条件，包括风速、风向、气温等，并结合气象预测模型预测未来一段时间内的风能输出情况，为电网调度提供数据支持。同时，利用智能化的监控系统实时监测和评估风电场和电网的运行状态。通过实时采集、传输和处理数据，监测风电场的发电量、电压、频率等参数，一旦发现异常情况，系统会立即发出预警，确保电网的安全运行。

在智能调节方面，可以采用智能的电力调度和控制技术，精确调节和控制风电场发电量。借助智能化的发电机组控制系统，操作人员可以根据电网的负荷需求和风力资源情况，灵活地完成风电机组的启停、功率调整等操作，保障电网的稳定性和可靠性[4]。此外，可以采用智能协同控制技术，实现多个风电场之间的协同运行和调度。

3.2 智能调度与电网接入技术的协同优化方案

智能调度与电网接入技术的协同优化是在风力发电场景下确保电网安全、稳定运行的重要措施。协同优化流程如图1 所示。

图1 智能调度与电网接入技术的协同优化流程

第一步，需求分析。全面了解电网接入技术和智能调度技术的需求和目标。第二步，技术选型。根据需求分析，选择适用于风力发电场景的电网接入技术和智能调度技术，同时综合考虑技术的可行性、适用性、稳定性以及成本等因素。第三步，系统设计。通过整合选用的技术，设计协同优化方案，包括确定智能调度系统的整体架构、划分功能模块、确定数据接口等。同时，与电网接入技术进行融合设计，确保两者能够实现无缝衔接和协同工作。在系统设计过程中，需要充分考虑电网的复杂性、风电场的特点和智能调度的要求等内容，确保设计方案能够满足电网安全、稳定运行的需求。第四步，实施方案。根据系统设计方案，制定并实施方案。这涉及具体的技术部署、设备安装、系统调试等工作，确保智能调度系统与电网接入技术均能正常运行，并实现协同优化效果。第五步，检测调整。在实施过程中，需要进行全面监测和调整，及时发现并解决问题，确保系统运行的稳定性和可靠性。第六步，效果评估。对协同优化方案进行效果评估，监测并分析电网运行数据和智能调度系统性能指标，评估协同优化方案的效果和效率[5]。第七步，优化改进。根据评估结果，及时对方案进行优化改进，进一步提升系统的性能和效率，确保电网的安全、稳定运行。

4 风力发电场景下的电网接入与智能调度方案效果分析

在某风力发电场景下的电网接入与智能调度方案中，采用智能调度技术与电网接入技术相结合的方案，以确保电网的安全、稳定运行。通过分析风力发电场景下的电网负载、风能预测等数据，确定智能调度系统的需求和目标。同时，选择适用于该场景的智能调度算法，如基于机器学习的预测模型和动态调度策略。在电网接入技术方面，采用电力电子装置和智能控制系统，实现风力发电机组的有效接入，并保证电网运行的稳定性和可靠性。在智能调度方面，建立基于实时数据的风电功率预测模型，并结合电网负荷预测模型，实现对电网负荷和风电功率的动态调度和优化。风力发电场景下的电网接入与智能调度效果如表1 所示。

表1 风力发电场景下的电网接入与智能调度效果

由表1 可知，各时间段内风电场发电量和电网负荷均发生一定变化，在08:00—09:00，风电场发电量为150 MW，高于电网负荷的120 MW；实际电网接入功率为140 MW，略低于预测值142 MW，表明系统略有过剩。在09:00—10:00，发电量上升至180 MW，高于负荷的150 MW，但实际电网接入功率达到155 MW，略高于预测值158 MW，表明系统在此时实现较好的调度匹配。在10:00—11:00，尽管发电量上升至200 MW，但实际电网接入功率为168 MW，低于预测值165 MW，存在一定的调度误差。在11:00—12:00 和12:00—13:00，虽然风电场发电量有所增加，但实际电网接入功率和预测电网接入功率基本保持一致，表明智能调度方案在这段时间内实现了电网与风电场的匹配。由此可知，风力发电场景下的电网接入与智能调度方案具有较好的应用效果，能够有效应对风力发电的波动性，提高电网的可靠性和稳定性，为可再生能源的大规模接入提供了重要保障。

5 结 论

在风力发电场景下，电网接入技术及智能调度方案的研究对于提高电网的安全性、稳定性和效率至关重要。通过分析风电场电网接入的基本原理和技术挑战，深入探讨智能调度在风力发电中的应用，并结合智能化技术方案与电网接入技术进行协同优化。通过实例分析证实，研究方案具有有效性，能够有效应对风力发电的波动性，显著提高电网的可靠性和稳定性。未来的研究可以进一步探讨智能调度技术与电网接入技术的深度融合，以实现更加智能化、高效化的电网运行管理。