新能源主导的新型配电网系统智能管控技术研发与应用 CNR223-066

项目背景

本文针对电力生产中的实际痛点，研发了新能源主导的新型配电网系统智能管控技术研，有效提升了作业效率与安全水平。传统配电网的监测与管控手段主要面向单向供电模式，难以适应新能源主导下源荷双向互动的运行特征。

在低压配电网侧，分布式光伏的实时出力数据获取长期存在困难。由于光伏逆变器品牌多样、通信协议不统一，配电网调度部门无法准确掌握光伏的实际出力水平，更难以对出力趋势做出预判。这一数据盲区直接影响了配电网的承载力评估、电能质量分析和风险预警能力。

基于上述背景，本项目旨在研发一套面向新能源主导型配电网的智能管控技术，通过人工智能算法与多源信息融合手段，解决光伏实时出力测算与运行影响分析等关键问题，为配电网的安全稳定运行提供技术支撑。

存在问题

• 光伏实时出力难以获取。低压分布式光伏站点数量多、分布广，通信条件参差不齐，配电网侧无法直接采集到各站点的实时出力数据，形成监测盲区。
• 出力预测精度不足。受气象条件、设备差异等因素影响，传统预测方法对分布式光伏出力的预测偏差较大，难以适应调度决策需求。
• 并网影响分析手段欠缺。海量新能源并网对设备承载能力、电能质量和电网风险的影响缺乏系统性分析工具，运维人员难以量化评估。
• 投资决策缺少数据支撑。光伏投资者在评估项目回报周期时，缺少基于实际运行数据的分析依据，决策存在较大不确定性。
• 多源数据未有效整合。气象数据、运行数据、设备台账等信息分散在不同系统中，未形成统一的分析基础。

创新目标

本项目旨在建立一套基于人工智能算法与多源信息融合的配电网智能管控技术体系，实现分布式光伏实时出力及出力预测的准确测算，建立新能源并网影响的自动分析机制，并依托在运光伏动态数据实现投资回报周期分析，为新能源接入下的配电网运行管理提供可行的技术方法。

技术方案

项目采用"数据融合—模型驱动—应用输出"的总体架构。在数据层，整合配电网运行数据、气象观测数据与光伏设备台账信息，构建多源数据融合基础。在算法层，基于现代人工智能算法建立光伏出力测算模型与预测模型，通过历史数据训练与实时数据校正，实现出力的精准测算。在应用层，将测算结果输出至承载力评估、电能质量分析和风险预警等业务模块。

在操作流程上，系统首先通过多源信息融合技术，对配电网各节点的运行状态进行实时感知；随后利用人工智能算法对分布式光伏的实时出力进行测算，并生成短期出力预测曲线；在此基础上，通过创新建模方法提取新能源碎片化运行数据，进行深入分析，自动揭示海量新能源并网对设备承载能力、电能质量问题与电网风险的影响情况；最后，依托在运光伏动态数据，完成光伏投资回报周期分析，为投资者提供决策支持。

创新亮点

• 多源融合测算：将配电网运行数据与气象数据等多源信息进行融合，解决了低压分布式光伏实时出力获取的行业难题。
• 智能预测模型：基于人工智能算法建立出力预测模型，显著提高了分布式光伏出力预测的准确性。
• 碎片数据深度分析：通过创新建模方法提取新能源碎片化运行数据，自动揭示新能源并网对设备承载能力、电能质量与电网风险的影响。
• 投资回报分析：依托在运光伏动态数据实现投资回报周期分析，为投资者提供基于实际运行数据的决策依据。
• 管控一体化：将出力测算、预测、影响分析与投资评估集成于统一平台，形成面向新能源主导型配电网的完整管控闭环。

落地应用效果

本项目研发的技术已在实际配电网场景中投入应用。应用结果表明，系统能够稳定获取分布式光伏的实时出力数据，出力预测结果与实际情况吻合度较高，有效支撑了配电网调度运行决策。在并网影响分析方面，系统自动输出的设备承载能力评估和电能质量分析结果，为运维人员提供了明确的参考依据。在投资分析方面，基于实际运行数据的回报周期测算结果，为光伏投资者的决策提供了有力支撑。

整体来看，该技术提升了配电网对新能源接入的管控能力，确保了新能源接入的安全、稳定与实用，为以数字化技术管控新能源接入下的新型电力系统提供了可行的技术方法。

产出物：新能源主导的新型配电网系统智能管控技术方案及配套分析模型。

适用场景：分布式光伏接入规模较大的配电网区域，适用于配电网调度运行、新能源并网影响评估及光伏投资决策分析等场景。

常见问题

Q：该技术是否适用于不同品牌的光伏逆变器？

A：技术方案基于多源信息融合方法，不依赖特定品牌逆变器的通信协议，具备较好的设备兼容性。

Q：出力预测的时间尺度是多少？

A：系统支持短期出力预测，可满足配电网调度运行对光伏出力趋势的预判需求。

Q：投资回报周期分析的依据是什么？

A：分析基于在运光伏的实际动态运行数据，结合出力测算结果进行回报周期测算，较经验估算更具参考价值。

数据来源：项目验收报告及现场应用统计，单位信息已脱敏处理。