智能控制系统在新能源并网中的应用与挑战分析

王和

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摘要：随着“双碳”目标纵深推进，风电、光伏等新能源大规模接入电网已成为构建新型电力系统的重要趋势。新能源出力固有的随机性与波动性，以及并网接口的电力电子化特征，对电网安全稳定运行提出了更高要求。智能控制系统凭借其感知、决策与执行相结合的综合能力，成为提升新能源并网适应性、保障系统安全经济运行的关键支撑。本文在分析新能源并网运行特性的基础上，梳理了智能控制系统在虚拟同步主动支撑、储能调频协调与功率预测协同等方面的应用现状，剖析了高比例电力电子化带来的低惯量弱阻尼、多源异构与强不确定环境下的控制协同，以及控制算法可解释性与工程可实施性等主要挑战，并据此提出深化构网型控制、推进机理与数据融合控制、完善标准规范与工程验证体系等提升路径，以期为新能源并网智能控制技术的发展提供参考。

关键词：智能控制；新能源并网；虚拟同步发电机；储能调频；功率预测

引言

新能源发电凭借清洁、低碳与资源禀赋优势，在我国能源结构转型中占据日益重要的地位。风电、光伏等新能源通过电力电子变流器接入电网，改变了传统以同步发电机为主导的电力系统结构，使系统呈现高比例新能源、高比例电力电子设备的双重特征。新能源出力随气象条件变化而具有较强的随机性与波动性，其大规模并网容易加剧电网频率与电压波动，降低系统惯量与稳定裕度。在此背景下，仅依靠传统机组调节已难以满足电网对快速、精准、灵活控制的现实需要，智能控制系统应运而生，成为协调新能源与电网关系、提升并网友好性的重要技术手段。本文围绕智能控制系统在新能源并网中的应用现状与面临挑战展开分析，以期为相关技术研究与工程实践提供参考。

一、新能源并网背景下智能控制系统的主要应用

（一）基于虚拟同步发电机的并网主动支撑控制

新能源通过电力电子变流器并网时，传统跟网型控制依赖锁相环跟随电网，对外表现为电流源特性，难以提供类似同步发电机的惯量与阻尼支撑。虚拟同步发电机控制通过模拟同步发电机的转子运动方程及调速、励磁特性，使变流器对外呈现电压源特征，能够自主构建电压与频率，并在系统扰动时提供惯量响应与一次调频支撑，显著改善新能源机组的并网适应性。智能控制系统的引入进一步提升了虚拟同步控制的自适应能力，能够根据电网强度、运行状态与储能荷电状态等实时信息调整控制参数，兼顾并网支撑效果与设备安全，为新能源在弱电网乃至孤网场景下的可靠运行提供了重要保障[1]。

（二）储能系统参与电网调频的智能控制

储能系统具有响应速度快、调节范围灵活的优势，是平抑新能源波动、参与电网频率调节的有效手段。智能控制方法通过分析电网频率偏差及其变化率、负荷扰动以及储能荷电状态等多元信息，动态调整虚拟惯性控制与虚拟下垂控制的出力分配，实现储能参与一次调频的优化组合，既增强了系统对新能源并网扰动的抑制能力，又兼顾了储能电池的安全运行与使用寿命。模糊控制、自适应控制等智能算法的应用，使储能与电网调频需求之间建立了更精细、更平滑的协调关系，有效提升了新能源并网条件下系统频率的稳定性与调节品质[2]。

（三）基于人工智能的新能源功率预测与协同调度

准确的新能源功率预测是保障新能源高效并网与电力系统优化运行的重要基础。人工智能技术凭借其在复杂非线性特征学习方面的优势，被广泛应用于风电、光伏功率的短期与超短期预测。通过深度学习等方法对历史出力、气象条件等多维数据进行建模，能够有效降低新能源出力的预测误差，为电网调度提供可靠的决策依据[3]。在此基础上，智能控制系统将功率预测结果与机组、储能、负荷等多类资源统筹协调，实现多时间尺度下的协同调度，促进新能源消纳，提升电网运行的经济性与安全性。

二、新能源并网中智能控制系统面临的主要挑战

（一）高比例电力电子化带来的低惯量与弱阻尼挑战

随着新能源占比不断提高，系统中同步发电机组被大量替代，电网总体惯量与阻尼水平明显下降，抗扰动能力随之减弱。新能源并网变流器数量众多且控制方式各异，其与电网之间的动态交互机理复杂，容易在特定条件下引发频率、电压稳定问题。智能控制系统需要在惯量支撑、阻尼改善与快速响应之间寻求平衡，控制参数的设置与多机协调难度显著增加，对控制系统在复杂运行工况下的鲁棒性与适应性提出了更高要求。

（二）多源异构与强不确定环境下的控制协同挑战

新能源并网系统包含风电、光伏、储能以及多种负荷资源，各类电源的动态特性、控制结构与运行约束存在明显差异，呈现典型的多源异构特征。同时，新能源出力的随机性与波动性使系统运行环境具有较强的不确定性。在此条件下，智能控制系统需要协调不同主体之间的运行目标，兼顾全局优化与局部响应，控制决策的复杂度以及通信、数据处理的负担明显加大，如何实现跨时间尺度、跨控制层次的协同控制成为亟待解决的关键问题。

（三）控制算法可解释性与工程可实施性挑战

人工智能、深度学习等智能算法在新能源并网控制中的应用日益增多，其强大的学习能力与良好的控制效果受到广泛关注。然而，此类算法多为“黑箱”模型，决策过程缺乏明确的物理机理支撑，可解释性与可验证性不足，难以满足电力系统对控制行为安全、可信的严格要求。此外，智能控制系统对数据质量、算力资源与通信条件依赖较强，在工程现场面临数据不完备、环境复杂、算力受限等实际约束，算法的工程可实施性与运行可靠性仍需进一步提升。

三、智能控制系统应用的提升路径与展望

（一）深化构网型控制与多时间尺度协同控制

构网型控制能够使新能源变流器具备主动构建电压与频率的能力，是提升新能源主动支撑水平的重要方向。未来应深化下垂控制、虚拟同步控制、匹配控制等构网型技术的原理研究，结合储能等灵活资源，构建覆盖惯量支撑、一次调频、快速调压等多时间尺度的协同控制体系，增强新能源并网系统在弱电网条件下的稳定运行能力，推动智能控制系统由被动跟随向主动支撑转变。

（二）推进数据驱动与机理建模融合的智能控制方法

针对智能算法可解释性不足的问题，应将数据驱动方法与传统物理机理建模相结合，构建机理与数据融合的智能控制框架。通过在模型中引入新能源并网系统的运行规律与控制约束，既发挥数据方法在复杂特征学习上的优势，又保留控制行为的物理可解释性，提高控制决策的可靠性与可信度。同时，加强控制算法在数据质量、算力与通信约束下的轻量化设计，提升其工程适应性与可实施性。

（三）完善标准规范、安全防护与工程验证体系

智能控制系统的大规模应用需要健全的标准规范与安全防护体系作为支撑。应加快制定新能源并网智能控制相关技术标准，统一控制模式、响应特性与测试规程，明确各环节的安全边界与防护要求。同时，依托数字化仿真平台与示范工程，开展智能控制系统在典型工况下的验证与评估，积累工程运行经验，推动智能控制技术由实验室研究走向规模化应用，为新能源高质量发展提供坚实保障。

结束语

智能控制系统作为提升新能源并网适应性、保障电力系统安全稳定运行的关键技术手段，在虚拟同步主动支撑、储能调频协调以及功率预测与协同调度等方面展现出广阔的应用前景。与此同时，高比例电力电子化带来的低惯量弱阻尼、多源异构与强不确定环境下的控制协同，以及算法可解释性与工程可实施性等问题，仍是制约其深入应用的现实挑战。面向未来，应坚持机理与数据融合、构网型控制深化与标准体系完善协同推进，不断提升智能控制系统的支撑能力与可靠性，为新能源大规模并网和新型电力系统建设提供有力支撑。

参考文献

刘辉, 于思奇, 孙大卫, 等. 构网型变流器控制技术及原理综述[J]. 中国电机工程学报, 2025, 45(1): 277-296.

宋兴荣, 熊尚峰, 王德顺, 等. 风电并网下储能参与电网一次调频控制策略[J]. 电气工程学报, 2023, 18(2): 261-268.

李庆生, 张裕, 龙家焕, 等. 基于IMFO-LSTM模型的光伏功率预测研究[J]. 电力科学与技术学报, 2024, 39(3): 199-206.

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