一、引言

新能源作为清洁低碳能源核心，近年在政策与技术推动下规模化发展，风电、光伏装机及电力系统新能源渗透率不断创新高。与传统火电稳定出力不同，新能源发电受自然条件影响大，出力具强波动性与间歇性，渗透率超30%时会影响电力系统核心环节。传统自动化调度难以适应新能源变化，新能源发电设备使系统频率调节能力下降，易引发频率波动。因此，研究新能源高渗透率下电力系统自动化调度策略优化与频率稳定控制方法至关重要。

二、新能源高渗透率对电力系统的影响

2.1对自动化调度的挑战

新能源高渗透率给电力系统自动化调度带来挑战，一是负荷与新能源出力预测精度不足，新能源出力随机，现有技术难精准捕捉气象短期突变，用户侧分布式新能源与柔性负荷增加负荷预测复杂度，导致调度计划与实际偏差大；二是多能源资源协调难度加大，传统调度以火电调峰为主，新能源高渗透率下需统筹多元资源，但不同资源特性差异大，传统调度模型缺乏协同优化机制，难以平衡经济性与稳定性。

2.2对频率稳定的风险

新能源高渗透率给电力系统频率稳定带来风险，一方面系统惯量降低，传统火电同步发电机有旋转部件可储存惯量支撑频率，而新能源发电设备无旋转部件，新能源渗透率提升使系统总惯量下降，频率对功率扰动敏感度增加；另一方面频率调节能力弱化，新能源发电自身参与频率调节能力有限，传统火电为适应新能源波动调节备用容量减少，遇较大功率扰动时现有调节资源难弥补功率缺额，易引发频率越限甚至系统瓦解。

三、电力系统自动化调度策略优化

3.1构建多时间尺度协同调度模型

针对新能源出力与负荷的动态变化特性，构建“中长期-短期-实时”多时间尺度协同调度模型是优化自动化调度的核心手段：中长期调度（1-7天）结合气象预测与负荷趋势，确定新能源装机开机计划、火电最小出力水平及储能充放电策略，预留足够调节备用容量应对中长期波动；短期调度（1-24小时）基于更精准的超短期气象预测（如15分钟滚动预测），修正新能源出力与负荷预测结果，优化火电、水电的出力曲线，协调储能与虚拟电厂参与日内调峰，减少预测偏差对调度计划的影响；实时调度（5-15分钟）依托高速通信与实时监测数据，采用模型预测控制（MPC）技术，动态调整各电源出力与负荷响应策略，如当新能源出力突降时，立即启动储能放电与火电快速爬坡，同时触发柔性负荷削减，实现功率实时平衡，通过多时间尺度衔接，提升调度计划的适应性与精准性。

3.2引入市场化机制与多元主体协同

新能源高渗透率下，自动化调度需打破传统“单一调度中心主导”模式，引入市场化机制与多元主体协同调度：一方面建立基于价格信号的调度激励机制，通过节点边际电价（LMP）、辅助服务市场（如调频、调峰市场）引导储能、虚拟电厂、用户侧资源主动参与调度，如储能可通过提供调频服务获取收益，用户可通过响应电价信号调整用电时段，将多元主体的调节能力转化为系统调度资源；另一方面构建“调度中心-新能源场站-储能运营商-用户”协同调度平台，依托区块链、大数据技术实现数据共享与信息交互，调度中心发布调度需求与价格信号，各主体根据自身成本与约束提交调节方案，调度中心通过多目标优化算法（兼顾经济性、稳定性）确定最终调度指令，形成“需求引导-资源响应-协同优化”的闭环调度体系，提升资源利用效率。

四、电力系统频率稳定控制方法

4.1强化系统惯量支撑能力

提升系统惯量支撑能力是缓解新能源高渗透率下频率稳定风险的基础，可通过“虚拟惯量控制+物理惯量补充”双路径实现：虚拟惯量控制针对新能源逆变器与储能设备，通过改进控制策略模拟同步发电机的惯量特性，如在风电变流器控制中加入频率偏差反馈环节，当系统频率下降时，短暂释放风电机组的转子动能（或储能放电）提供虚拟惯量支撑，延缓频率下降速率，同时光伏逆变器可通过虚拟同步发电机（VSG）技术，模拟同步电机的功角特性与惯量响应，提升系统频率稳定性；物理惯量补充则通过保留部分火电作为“惯量备用电源”，或引入飞轮储能、压缩空气储能等具有物理惯量的设备，飞轮储能响应速度快（毫秒级）、惯量调节灵活，可作为短时惯量支撑核心，压缩空气储能容量大，适合中长时间惯量补充，通过虚拟与物理惯量结合，构建“多层级惯量支撑体系”，弥补新能源接入导致的惯量缺失。

4.2完善分层分区频率控制机制

针对新能源高渗透率下频率扰动的快速性与复杂性，需建立“primary（一次）-secondary（二次）-tertiary（三次）”分层分区频率控制机制：一次频率控制依赖各电源的本地控制策略，新能源场站与储能设备通过虚拟惯量控制、下垂控制（根据频率偏差自动调整出力）快速响应扰动，在扰动发生后0-2秒内抑制频率下降；二次频率控制由调度中心通过自动发电控制（AGC）系统实现，在扰动后2-30秒内，根据区域频率偏差信号，调度火电、水电、储能等资源进行精确功率调节，将频率恢复至额定值附近；三次频率控制属于中长期调节，在扰动后30秒-10分钟内，通过调整调度计划、优化资源配置（如启动备用电源、调整储能充放电策略），补充二次控制消耗的调节备用，确保系统长期功率平衡，同时结合分区控制思想，将大电网划分为若干子区域，各区域内优先利用本地新能源与储能资源进行频率调节，减少跨区域功率传输压力，提升整体控制效率。

五、结论

新能源高渗透率是电力系统向清洁低碳转型的必然趋势，但其带来的自动化调度挑战与频率稳定风险，需通过技术创新与机制优化协同应对。自动化调度层面，需构建多时间尺度协同模型，引入市场化多元协同机制，提升对新能源动态变化的适应能力；频率稳定控制层面，需通过虚拟与物理惯量结合强化支撑能力，建立分层分区控制机制提升扰动应对效率。未来，随着数字孪生、人工智能技术在电力系统中的应用，自动化调度的预测精度与决策效率将进一步提升，频率稳定控制的实时性与智能化水平也将持续优化，为构建高比例新能源电力系统提供坚实保障。

参考文献：

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