在“双碳”目标推动下，光伏、风电作为新能源主力（2025年并网装机量预计超12亿kW），其并网稳定性直接影响电网安全（新能源出力波动超50%易导致电网频率偏差）。传统并网依赖人工调节（响应时间超5分钟），存在“发电预测不准（误差超15%）、并网冲击大（电压波动超±5%）、安全防护不足（故障脱网率超3%）”等问题。据统计，自动化控制可使新能源并网调节效率提升80%，弃风弃光率降低60%，契合《新能源电站并网运行控制技术规定》要求，相关方案设计对新能源消纳与电网稳定具有重要意义。

1.新能源电站并网自动化控制的核心需求与设计原则

需明确并网控制的功能需求及方案设计准则，为技术方案奠基。核心需求：出力平滑需求（光伏因光照变化出力波动±20%/h，风电因风速变化波动±30%/h，需通过控制使并网功率波动≤±5%/h）；电网适配需求（并网电压偏差≤±2%，频率偏差≤±0.2Hz，谐波含量≤5%）；安全防护需求（电网故障时，电站需0.1秒内检测并执行低电压穿越（LVRT），脱网率≤0.5%）；经济运行需求（最大化利用新能源出力，弃风弃光率≤5%，运维成本降低20%）。设计原则：分层控制原则（站级控制（统筹全站出力）、逆变器/变流器控制（实时调节功率）、设备级控制（光伏跟踪、风机变桨），层级响应时间逐层缩短（站级1s、变流器100ms、设备级50ms））；协同调节原则（融合储能系统（充放电响应≤100ms）平抑出力波动，储能容量配置为电站额定功率的20%-30%）；安全优先原则（设置三级保护（过压、过流、低电压穿越），故障时优先保障电网安全，再恢复电站运行）。

2.光伏电站并网自动化控制方案的核心模块设计

需针对光伏出力特性，设计“预测-跟踪-调节”一体化控制模块。发电预测模块（融合历史出力数据（≥3年，采样频率15分钟）、气象数据（光照强度（精度±50W/㎡）、温度（±0.5℃）），采用LSTM神经网络模型（预测精度≥90%），每15分钟更新一次预测值，为出力调度提供依据）；光伏跟踪控制模块（采用双轴跟踪系统（跟踪精度±0.5°），实时根据太阳方位角调节光伏板角度（每10分钟校准一次），较固定支架提升发电量15%-20%，跟踪系统故障时自动切换至固定模式）；逆变器控制模块（采用组串式逆变器（效率≥98.5%），实时接收站级控制指令，调节有功功率（响应时间≤100ms），通过PID算法控制并网电压（偏差≤±1%），谐波抑制率≥95%）；储能协同模块（当光伏出力超预测值10%时，储能系统充电（充电功率≤储能额定功率）；出力低于预测值10%时，储能放电补能，平抑出力波动（波动控制在±5%/h））。

3.风电站并网自动化控制方案的核心模块设计

需结合风电出力波动大的特点，设计“变桨-调速-并网”协同控制模块。风资源预测模块（采用CFD风场模拟（精度±0.5m/s）结合数值天气预报（风速、风向，更新频率1小时），预测1-24小时风电出力（短期预测精度≥85%，超短期（15分钟）精度≥92%））；风机变桨与调速控制模块（风速低于切入风速（3m/s）时，叶片顺桨（桨距角90°）；风速3-12m/s时，变桨系统调节桨距角（精度±0.1°）控制风能捕获（发电功率随风速平稳上升）；风速超额定风速（12-25m/s）时，桨距角增大（≥30°）限制功率，避免过载；风速超切出风速（25m/s）时，紧急停机）；变流器控制模块（采用双PWM变流器（效率≥98%），实时调节有功功率（响应时间≤50ms），在电网电压跌落时（如跌落至0%额定电压），保持并网运行≥150ms（满足LVRT要求），故障恢复后300ms内恢复正常出力）；风场协同控制模块（站级控制器根据电网调度指令，分配各风机出力（偏差≤±2%），当单台风机故障时，自动调度周边风机补能，减少出力损失（损失率≤5%））。

4.并网自动化控制方案的工程应用效果与验证

需通过实际工程数据，验证方案的实用性与经济性。工程应用：某风光储一体化电站（光伏80MW+风电120MW+储能50MW），采用上述自动化控制方案，接入省级电网。应用效果：光伏/风电发电预测精度分别达91%、87%；并网功率波动控制在±4.5%/h，电压偏差≤±1.8%，频率偏差≤±0.15Hz；低电压穿越成功率100%，故障脱网率0.2%；弃风弃光率降至4.5%，年增加发电量超1.2亿kWh；运维成本降低22%，年节省运维费用超300万元。验证方法：性能测试（检测发电预测精度、功率波动、电压/频率偏差（均符合国标要求））；长期监测（连续运行6个月，记录弃风弃光率、故障脱网次数（每月≤1次））；经济分析（统计发电量提升、运维成本降低带来的经济效益）。

结束语

新能源电站（光伏/风电）并网的自动化控制方案设计，通过“精准预测减少出力波动、分层控制保障并网稳定、储能协同提升消纳能力”，突破传统并网“调节滞后、冲击大、弃能高”的局限。实践表明，该方案可显著提升新能源并网安全性与经济性，助力电网接纳更多新能源。未来需进一步探索AI自适应控制（实时优化预测模型参数）、数字孪生并网仿真（模拟极端工况验证方案）、多电站协同调度（区域级新能源联合并网），推动新能源并网控制向“更智能、更协同、更可靠”升级，为新型电力系统建设提供核心支撑。

参考文献：

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