新型电力系统背景下新能源集控系统架构重构与发展方向

李宏

北京京能清洁能源电力股份有限公司华南分公司 广东湛江 524067

摘要：随着新型电力系统“双高”（高比例可再生能源、高比例电力电子设备）特征日益凸显，传统新能源集控系统在数据贯通、实时响应与智能决策等方面面临结构性瓶颈。本文梳理了新能源集控系统从“单场站监控”到“区域集控”再到“智慧集控”的演进逻辑，分析了当前三级垂直架构在规模化新能源并网场景下的适应性困局，提出了“业务-数据-控制”三层解耦与协同的架构重构框架，并从云边端协同计算、统一数据底座构建、边缘智能网关升级、人工智能驱动的预测诊断以及内生安全防护等维度阐述了关键支撑技术。研究表明，集控架构重构应以“解耦-协同-智能”为核心逻辑，推动系统从“集中采集、远程监视”向“云边协同、数据驱动、智能决策”演进。

关键词：新型电力系统；新能源集控；架构重构；云边协同

1 引言

新能源装机规模持续攀升和“双高”特征日益凸显，使传统电力系统运行模式面临深刻变革。新能源场站点多面广、设备分散、数据规模激增，传统集控系统在数据贯通、实时响应与智能决策等方面的结构性瓶颈日益突出，亟需对集控系统架构进行系统性重构，以适应新型电力系统对运行监视、调度控制和智能决策的全新要求。

2 新能源集控系统发展的阶段性特征与架构演进逻辑

2.1 集控系统发展的三个历史阶段

新能源集控系统发展经历了三个阶段。第一阶段以“单场站独立监控”为特征，各风电场、光伏电站分别部署独立监控系统，实现基本运行数据采集与设备控制，核心任务是保障新能源装机的“增量接入”。第二阶段以“区域集控中心”为标志，通过集中部署监控平台，实现对区域内多个场站的远程监视与集中控制，初步实现“远程集控、少人值守”。第三阶段是当前正在推进的“智慧集控”，要求系统具备数据深度融合、智能分析诊断和自主优化决策能力。这一演进反映了行业从追求装机规模扩张向注重运营效率提升的转变。

2.2 当前集控架构在“双高”场景下的适应性困局

当前主流新能源集控系统多采用“场站采集-区域汇集-中心监控”三级垂直架构。在新能源装机规模较小的阶段，该架构能满足基本运行需求，但随着“双高”特征凸显，适应性困局日益显现。其一，数据贯通能力不足。场站设备品牌繁杂、协议各异，异构数据难以统一接入与标准化处理，测点规模超千万级，传统架构难以支撑高效处理。其二，实时响应能力受限。数据需上传至中心节点处理，决策链路长、响应时延大，难以满足波动场景下秒级调控需求。其三，智能决策能力薄弱。现有系统多为“采集-展示-告警”被动模式，缺乏数据驱动的主动预测与优化决策能力^[1]。

3 面向新型电力系统的集控系统架构重构框架

3.1 业务-数据-控制三层解耦与协同架构设计

本文提出“业务-数据-控制”三层解耦与协同架构。业务层聚焦运行管理与经营决策；数据层负责多源异构数据的统一接入、治理与服务；控制层承担实时采集、指令下发与设备调控。三层解耦的价值在于：各层可独立演进升级，避免系统僵化；数据层作为共享基础设施，为业务层和控制层提供统一数据服务，消除重复采集与不一致问题；控制层专注实时调控，不受业务层复杂逻辑干扰。三层通过标准化接口协同联动，形成“数据驱动业务、业务指导控制、控制反馈数据”闭环。

3.2 云边端协同计算体系与资源弹性调度机制

在三层解耦基础上，构建云边端协同计算体系。云侧部署集控中心平台，承担全局数据汇聚、深度分析、全局优化与AI模型训练；边侧在场站部署边缘计算节点，负责数据预处理、实时预警与就地闭环控制；端侧为智能终端设备，完成数据采集与指令执行^[1]。该体系的核心优势在于计算资源弹性调度与任务合理分配：实时性要求高的任务在边缘侧就近处理，降低响应时延；计算密集型任务在云端完成。边缘与云端通过标准化协议交互，构建“边缘实时响应-云端全局决策”二级处理架构，可实现大规模测点数据的高效处理。

3.3 统一数据底座与标准化信息模型构建

传统架构“数据孤岛”问题严重，制约数据价值发挥，需构建统一数据底座与标准化信息模型。统一数据底座的核心任务包括：建立覆盖集团、区域、场站三级的一体化公共信息模型，实现设备命名与参数统一；通过测点标准化、状态标准化、接入标准化等管理，构建完善的数据治理体系；打通各场站数据壁垒，实现全域新能源生产数据的标准化汇聚、治理与共享^[2]。标准化信息模型的构建解决了多厂商设备互联互通问题，为上层业务应用提供统一数据视图，使跨系统数据分析成为可能。

4 架构重构的关键支撑技术与实现路径

4.1 轻量化边缘智能网关与场站侧实时处理能力升级

边缘智能网关是实现云边端协同的关键硬件载体，需具备协议解析、数据清洗、本地存储、断线续传等核心功能。新能源场站设备品牌繁多、协议各异，网关需支持多种工业协议的兼容与转换；在本地完成数据清洗、异常识别与初步分析，仅将关键数据上传云端；当网络异常时保障本地数据不丢失并具备就地闭环控制能力。轻量化设计是网关部署的关键考量，通过容器化部署、轻量级AI推理框架等技术，可在有限计算资源下提升场站侧实时处理能力。实际应用中，边缘-云协同技术可使故障诊断精度达95%以上，运行人员监视工作量减少80%^[1]。

4.2 基于人工智能的功率预测、设备诊断与自主决策

人工智能技术深刻改变集控系统运行模式。在功率预测方面，通过引入先进气象大模型并融合多源气象数据，结合三维神经网络等算法，可大幅提升预测精度，AI系统可实现每15分钟更新一次预测数据，清洁能源功率预测精度已提升至95%以上^[3]。在设备诊断方面，基于深度学习的故障识别与预警技术可实现设备异常提前感知：边缘侧部署轻量级诊断模型实现实时判别与主动预警，云端部署复杂模型进行深度分析与根因定位。在自主决策方面，通过构建“预警-诊断-处置-知识”智能决策闭环，系统可从“被动告警”向“主动预判、自主处置”演进，角色从“人的辅助工具”向“具备自主决策能力的智能体”演进。

4.3 内生安全与韧性通信：从被动防护到主动防御

随着集控系统从封闭工控系统向开放数字化平台演进，网络安全问题日益突出。传统安全体系以边界防护为主，侧重“防外入侵”，但场站分布广泛、网络边界模糊，被动防护难以满足安全需求。内生安全理念强调将安全能力嵌入系统架构本身。在集控系统层面，需构建覆盖集控侧、边缘侧到场站侧的一体化安全防护体系：通信层面采用国产密码技术实现加密传输与身份认证；设备层面部署安全接入终端与网络监测平台，实现接入可信管控；系统层面推动安全能力从“被动防御”向“主动免疫”演进。通信韧性方面，需构建具备多路径冗余、断网自治与快速自愈能力的韧性通信网络，确保极端条件下系统基本运行能力。

5 结论与展望

本文系统分析了新型电力系统背景下新能源集控系统架构重构的必要性与方向。研究表明，传统三级垂直架构在数据贯通、实时响应与智能决策等方面已难以适应“双高”场景下的运行要求。面向未来的集控架构重构应以“业务-数据-控制”三层解耦为核心逻辑，以云边端协同计算为技术支撑，以统一数据底座为数据根基，通过边缘智能网关升级、AI驱动预测诊断和内生安全防护等关键技术突破，推动系统从“集中采集、远程监视”向“云边协同、数据驱动、智能决策”演进。展望未来，随着人工智能、数字孪生等技术的深度应用，新能源集控系统将进一步向“自感知、自诊断、自决策、自优化”的智能化方向迈进。

参考文献：

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• 张华,马保军,吕冠成,等.基于分布式架构的新能源电力集控智能监控系统设计与实践[C]//发电企业数智技术创新典型案例及论文集（2025）,2025:197-201.
• 杨迎春,孙浩然,马乾光,等.一种基于多业态的新能源集控系统建设方案[J].电工技术,2025,(9):31-36.

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