引言

在全球能源危机与环境污染双重压力下，分布式发电系统作为集中式发电的重要补充，实现了能源的就近生产与消费，大幅降低了输电损耗。但其依赖自然条件的特性导致功率输出不稳定，易引发电网电压波动、频率偏移等问题。电力系统自动化技术通过实时数据采集、智能控制算法与协同管理机制，可有效平抑出力波动、优化能源配置，并保障与主网的安全协同运行。本文聚焦自动化技术在分布式发电系统中的实践应用，深入剖析核心技术路径与未来优化方向，为系统高效运行提供解决方案。

一、电力系统自动化在分布式发电系统中的应用现状

（一）能源管理自动化

能源管理自动化是分布式发电系统稳定运行的基础支撑，已形成 “监测 - 分析 - 调控” 的闭环体系。通过部署智能传感器与计量装置，系统可实时采集光伏板出力、风机转速、负荷需求等数据（采样频率达毫秒级），并依托 SCADA（ Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制系统）平台实现可视化监控。基于多目标优化模型（如混合整数规划），自动化系统可动态制定能源分配策略：例如，在工业园区 “光伏 + 储能” 系统中，当光伏发电量超过负荷需求时，自动将盈余电能存入储能电池，能源利用率较传统模式提升 15%-20%；在负荷高峰期，则优先调用储能与分布式电源，减少对主网的依赖。

（二）并网控制自动化

并网控制自动化是分布式发电系统接入主网的关键技术，核心目标是实现 “平滑对接、安全协同”。系统通过宽频带测量装置实时监测并网点的电压（精度 ±0.5%）、频率（±0.1Hz）与相位，采用基于下垂控制的自适应算法动态调节逆变器输出，确保并网过程中功率冲击小于 5% 额定值。针对孤岛效应等风险，自动化系统内置被动检测（如电压 / 频率偏差法）与主动检测（如阻抗测量法）双重机制，可在 200ms 内识别异常并触发保护动作，避免设备损坏。此外，通过无功补偿装置的实时调节，可将并网点电压偏差控制在 ±2% 以内，满足 GB/T 33593-2017《分布式电源并网技术要求》。

（三）数据采集与监控自动化

数据采集与监控自动化为系统运行提供全面感知能力。在分布式发电系统中，传感器网络覆盖发电设备（如光伏组件温度、风机振动）、储能系统（如电池 SOC、充放电电流）及负荷侧（如用户用电曲线），数据经边缘计算节点预处理后，通过光纤或 5G 网络传输至控制中心（传输延迟＜50ms）。监控平台具备三大核心功能：①实时状态展示（如发电功率、储能容量的动态曲线）；②历史数据追溯（支持 1 年内分钟级数据查询）；③异常预警（如电池过充、设备超温时触发声光报警）。例如，某风电场通过该系统将设备故障检出率提升至 98%，维护成本降低 30%。

二、电力系统自动化在分布式发电系统中的关键技术

（一）智能控制技术

智能控制技术是实现分布式发电系统精准调控的核心，可应对系统非线性、强耦合特性。具体包括：

· 自适应控制：通过在线辨识系统参数，动态调整控制策略。例如，风电系统中，自适应算法可根据风速变化实时优化变桨距角度，使风能利用系数（Cp）维持在 0.45-0.5 之间；

· 模糊控制与神经网络：模糊控制用于处理光伏 MPPT（最大功率点跟踪）中的不确定性，跟踪精度较传统 perturb and observe（P&O）算法提升 5%-8%；神经网络则通过训练历史数据，预测短期出力（1 小时预测误差＜10%），为调度决策提供依据；

· 多智能体控制（MAS）：通过分布式单元的自主协商（如光伏、风电、储能 Agent），实现多能源协同运行。某微网案例中，MAS 技术使系统供电可靠性提升至 99.9%。

（二）通信技术

通信技术是自动化系统的 “神经网络”，需满足高可靠、低延迟需求：

· 光纤通信：用于控制中心与变电站的骨干传输，传输速率达 10Gbps，支持海量数据（如高清监控视频、保护信号）的实时交互，抗电磁干扰能力强；

· 无线通信：LoRa 技术适用于分散式光伏板的数据采集（传输距离 1-5km，功耗低），5G 则支持毫秒级控制指令传输（如风机变桨控制），可满足移动设备（如巡检机器人）的通信需求；

· 边缘计算融合：在基站或终端部署边缘节点，实现本地数据预处理（如过滤冗余信息），减少核心网传输压力，提升响应速度。

（三）能量存储与管理技术

该技术是平抑分布式发电波动的关键，通过 “储荷协同” 实现功率平衡：

· 储能设备适配：锂电池（响应快、能量密度高）用于短时功率补偿，钒液流电池（循环寿命长、安全性高）适用于大容量储能；飞轮储能则可快速平抑高频次功率波动（如风电秒级波动）；

· 智能充放电策略：基于分时电价与出力预测，自动化系统制定优化策略。例如，在峰谷电价差＞0.5 元 /kWh 的地区，低谷时段充电、高峰时段放电，可实现度电收益提升 0.3-0.8 元；

· 状态监测：实时监控电池 SOC（State of Charge）、SOH（State of Health），避免过充过放，延长使用寿命（如锂电池循环寿命可提升 20%-30%）。

三、电力系统自动化在分布式发电系统中的优化方向

（一）提升系统协同性

针对多能源互补性不足、负荷匹配偏差等问题，需构建 “源 - 网 - 荷 - 储” 协同模型：

· 引入数字孪生技术，仿真风光储荷的动态耦合特性（如光照强度与光伏出力的非线性关系），优化调度策略；

· 建立分布式单元的利益协调机制（如虚拟电厂模式），通过市场激励实现跨主体协同，提升整体能源利用率 5%-10%。

（二）强化智能化决策能力

结合 AI 与大数据技术，提升系统自主决策水平：

· 采用 LSTM（长短期记忆网络）预测短期负荷（准确率＞95%），为发电计划制定提供依据；

· 应用强化学习（Reinforcement Learning）优化储能调度，在保证供电可靠性的前提下，降低运行成本 15% 以上；

· 解决 “数据孤岛”：通过联邦学习（Federated Learning）实现多主体数据共享（如用户负荷数据），不泄露隐私的同时提升模型精度。

（三）完善安全防护体系

针对网络攻击（如虚假数据注入）、设备故障扩散等风险，构建多层防护：

· 数据层：采用区块链技术实现发电数据溯源，确保计量数据不可篡改；

· 控制层：部署入侵检测系统（IDS），实时识别异常控制指令（如伪装的并网断开信号），响应时间＜100ms；

· 物理层：加强设备状态监测（如红外测温、油色谱分析），提前预警老化或故障（如变压器过热），避免连锁反应。

结束语

电力系统自动化技术为分布式发电系统的高效、稳定运行提供了全方位支撑，从能源管理的动态调控到并网控制的安全协同，从智能算法的精准决策到储能技术的波动平抑，其应用深度与广度持续拓展。未来，通过提升系统协同性、强化智能决策、完善安全防护，自动化技术将进一步推动分布式发电与主网的深度融合，为能源结构转型与 “双碳” 目标实现提供核心动力。

参考文献

[1] 乐亮亮。分布式光伏并网发电系统继电保护优化 [J]. 上海节能，2025 (06):966-972.
[2] 杨文豪，赵露凡，张凯轩，等。考虑惯量支撑的分布式资源聚合参与电力系统黑启动分区恢复研究 [J]. 电网技术，2025, 49 (XX):1-12.
[3] 郑雅文，顾衍璋，阳浩，等。电力系统分布式能源协同控制的时延估计周期调整方法 [J]. 电力系统及其自动化学报，2025, 37 (XX):1-10.

[4] IEEE. IEEE 1547-2018 Standard for Interconnection and Interoperability of Distributed Energy Resources with Associated Electric Power Systems Interfaces [S]. 2018.