在“雙碳”目標(biāo)引領(lǐng)下，風(fēng)電、光伏等綠色電力（以下簡稱“綠電”）的裝機(jī)規(guī)模正以年均超20%的速度增長。然而，綠電“靠天吃飯”的特性導(dǎo)致其出力具有強(qiáng)波動(dòng)性、間歇性，而用戶側(cè)負(fù)荷又隨生產(chǎn)生活節(jié)奏動(dòng)態(tài)變化，二者的錯(cuò)配已成為制約綠電大規(guī)模消納的核心瓶頸——西北某風(fēng)光基地曾因出力突降導(dǎo)致區(qū)域電網(wǎng)頻率波動(dòng)，長三角工業(yè)園區(qū)則常出現(xiàn)綠電供應(yīng)不足時(shí)被迫切換至火電的情況。

破解這一難題的關(guān)鍵，在于構(gòu)建“AI預(yù)測精準(zhǔn)預(yù)判、供需模型智能匹配、動(dòng)態(tài)調(diào)度實(shí)時(shí)響應(yīng)”的技術(shù)體系，西格電力綠電直連系統(tǒng)解決方案（咨詢服務(wù):1.3.7-5.0.0.4-6.2.0.0。），該體系以AI預(yù)測為“眼睛”，提前捕捉綠電生產(chǎn)與消費(fèi)的變化趨勢；以供需匹配為“大腦”，優(yōu)化資源配置方案；以動(dòng)態(tài)調(diào)度為“手腳”，確保方案落地執(zhí)行，最終實(shí)現(xiàn)綠電“生產(chǎn)多少、消費(fèi)多少，需要多少、供應(yīng)多少”的動(dòng)態(tài)平衡。

一、AI預(yù)測：綠電供需平衡的“精準(zhǔn)導(dǎo)航儀”

綠電供需匹配的前提是“知供需、曉變化”。傳統(tǒng)基于經(jīng)驗(yàn)的預(yù)測方法（如趨勢外推法）誤差常超20%，而AI預(yù)測通過融合多源數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)模型，可將預(yù)測精度提升至90%以上，為后續(xù)匹配與調(diào)度提供可靠依據(jù)。其核心在于構(gòu)建“發(fā)電側(cè)-用戶側(cè)-時(shí)空耦合”的三維預(yù)測體系。

1. 發(fā)電側(cè)預(yù)測：穿透“天氣迷霧”的出力預(yù)判

風(fēng)電、光伏的出力直接依賴風(fēng)速、光照、溫度等氣象條件，AI預(yù)測通過“氣象數(shù)據(jù)+設(shè)備數(shù)據(jù)+歷史出力數(shù)據(jù)”的多源融合，實(shí)現(xiàn)從“小時(shí)級”到“秒級”的全時(shí)間尺度預(yù)測。

在長周期預(yù)測（日前/日內(nèi)）中，采用“數(shù)值天氣預(yù)報(bào)（NWP）+ Transformer模型”組合：先獲取未來72小時(shí)的精細(xì)化氣象數(shù)據(jù)（空間分辨率≤1km，時(shí)間分辨率≤15分鐘），再通過Transformer模型的注意力機(jī)制，挖掘氣象因子與歷史出力的非線性關(guān)聯(lián)（如光照強(qiáng)度每提升100W/㎡，光伏出力提升約8%），日前預(yù)測誤差可控制在8%以內(nèi)。某百萬千瓦級光伏基地應(yīng)用該技術(shù)后，出力預(yù)測偏差較傳統(tǒng)方法降低60%。

在短周期預(yù)測（分鐘級/秒級）中，引入“邊緣計(jì)算+LSTM模型”：通過風(fēng)電場、光伏電站的邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)（如風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、光伏組件溫度），結(jié)合實(shí)時(shí)氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)，LSTM模型可捕捉出力的瞬時(shí)波動(dòng)特征（如陣風(fēng)導(dǎo)致的風(fēng)電出力驟升），分鐘級預(yù)測誤差降至5%以下，為實(shí)時(shí)調(diào)度提供支撐。

2. 用戶側(cè)預(yù)測：刻畫“用電指紋”的負(fù)荷預(yù)判

用戶側(cè)負(fù)荷受生產(chǎn)計(jì)劃、生活習(xí)慣、季節(jié)氣候等多因素影響，AI預(yù)測通過“負(fù)荷分類建模+行為特征挖掘”，實(shí)現(xiàn)差異化精準(zhǔn)預(yù)測。

針對工業(yè)用戶（如鋼鐵、化工），采用“生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)+XGBoost模型”：將生產(chǎn)訂單、設(shè)備啟停計(jì)劃等數(shù)據(jù)與負(fù)荷數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，識別“電爐煉鋼-負(fù)荷峰值”“化工反應(yīng)釜運(yùn)行-持續(xù)負(fù)荷”等工藝與負(fù)荷的對應(yīng)關(guān)系，預(yù)測精度達(dá)92%以上，可提前預(yù)判因生產(chǎn)線切換導(dǎo)致的負(fù)荷突變（如某鋼鐵企業(yè)電爐啟動(dòng)時(shí)負(fù)荷驟增30MW）。

針對商業(yè)用戶（如商場、數(shù)據(jù)中心），采用“人流數(shù)據(jù)+環(huán)境數(shù)據(jù)+LSTM模型”：融合商場POS機(jī)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)中心IT設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、空調(diào)設(shè)定溫度等信息，預(yù)測負(fù)荷的日內(nèi)波動(dòng)（如商場午間人流高峰導(dǎo)致的空調(diào)負(fù)荷上升），預(yù)測誤差控制在7%以內(nèi)。

針對居民用戶，采用“用戶行為標(biāo)簽+聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型”：在保護(hù)用戶隱私的前提下，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)聚合分散的居民用電數(shù)據(jù)，構(gòu)建“上班族-負(fù)荷低谷在白天”“老人家庭-負(fù)荷平穩(wěn)”等行為標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)聚合后的居民負(fù)荷預(yù)測，誤差低于10%。

3. 時(shí)空耦合預(yù)測：打破“孤島思維”的全網(wǎng)平衡預(yù)判

綠電供需平衡并非單一區(qū)域的“生產(chǎn)-消費(fèi)”匹配，需考慮跨區(qū)域傳輸約束（如輸電線路容量限制）與時(shí)空互補(bǔ)性（如西部風(fēng)電出力高峰與東部負(fù)荷高峰的時(shí)間差）。AI預(yù)測通過“圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）+ 多區(qū)域協(xié)同模型”，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)供需的耦合預(yù)測。

GNN模型將各區(qū)域視為“節(jié)點(diǎn)”，輸電線路視為“邊”，把發(fā)電側(cè)出力、用戶側(cè)負(fù)荷、線路傳輸容量等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，挖掘區(qū)域間的供需關(guān)聯(lián)（如華北風(fēng)電基地出力增加時(shí)，可通過特高壓線路支援華東負(fù)荷中心）。某省級電網(wǎng)應(yīng)用該技術(shù)后，跨區(qū)域綠電調(diào)度效率提升40%，避免了局部區(qū)域“棄綠”與“缺綠”并存的現(xiàn)象。

二、供需匹配技術(shù)架構(gòu)：AI驅(qū)動(dòng)的“智能撮合中樞”

基于AI預(yù)測結(jié)果，需構(gòu)建“數(shù)據(jù)層-預(yù)測層-匹配層-執(zhí)行層”的四級供需匹配架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)從“數(shù)據(jù)輸入”到“匹配方案輸出”的全流程自動(dòng)化，核心是匹配層的“全局優(yōu)化+分區(qū)適配”策略。

1. 數(shù)據(jù)層：多源數(shù)據(jù)的“統(tǒng)一匯聚底座”

整合發(fā)電側(cè)（風(fēng)光場站出力、設(shè)備狀態(tài)）、用戶側(cè)（各類負(fù)荷數(shù)據(jù)、可調(diào)節(jié)負(fù)荷潛力）、電網(wǎng)側(cè)（輸電線路容量、節(jié)點(diǎn)電壓）、環(huán)境側(cè)（氣象數(shù)據(jù)、碳排放數(shù)據(jù)）等多源數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)中臺進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理（如統(tǒng)一出力與負(fù)荷的計(jì)量單位為MW，時(shí)間戳精確到秒），為上層預(yù)測與匹配提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。

2. 預(yù)測層：AI模型的“并行計(jì)算引擎”

部署前文所述的三維AI預(yù)測模型，采用“云端+邊緣”混合計(jì)算模式：云端負(fù)責(zé)日前、日內(nèi)的長周期全局預(yù)測，邊緣節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)分鐘級的區(qū)域局部預(yù)測，預(yù)測結(jié)果實(shí)時(shí)同步至匹配層。

3. 匹配層：全局優(yōu)化的“核心決策單元”

采用“多目標(biāo)優(yōu)化算法+場景適配模型”，在滿足電網(wǎng)安全約束（如線路不超限、電壓穩(wěn)定）的前提下，實(shí)現(xiàn)“綠電消納率最高、供電成本最低、碳排放最低”的多目標(biāo)平衡。

在算法選擇上，采用“粒子群優(yōu)化（PSO）+ 遺傳算法”融合模型：PSO算法快速搜索最優(yōu)解空間，遺傳算法優(yōu)化局部細(xì)節(jié)，針對不同場景輸出差異化匹配方案——在新能源富集場景（如西北），優(yōu)先保障綠電消納，匹配方案以“風(fēng)光出力全額接入，可調(diào)節(jié)負(fù)荷跟進(jìn)消納”為核心；在負(fù)荷密集場景（如長三角），優(yōu)先保障供電可靠性，匹配方案兼顧綠電接入與火電備用。

例如，某工業(yè)園區(qū)的匹配系統(tǒng)，在AI預(yù)測“次日9:00-11:00光伏出力10MW，園區(qū)負(fù)荷15MW”后，匹配層自動(dòng)生成方案：光伏10MW全額供應(yīng)，剩余5MW由園區(qū)儲能（放電3MW）與可調(diào)節(jié)負(fù)荷（空調(diào)負(fù)荷降低2MW）補(bǔ)充，實(shí)現(xiàn)100%綠電覆蓋，同時(shí)避免負(fù)荷波動(dòng)。

4. 執(zhí)行層：指令落地的“最后一公里”

通過“通信網(wǎng)絡(luò)+控制終端”將匹配方案轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行指令：發(fā)電側(cè)指令（如光伏逆變器功率調(diào)節(jié)）通過IEC 61850協(xié)議下發(fā)，用戶側(cè)指令（如空調(diào)負(fù)荷調(diào)節(jié)、儲能充放電）通過5G電力切片或工業(yè)以太網(wǎng)傳輸，確保指令響應(yīng)延遲≤100ms。某項(xiàng)目應(yīng)用該架構(gòu)后，匹配方案的指令執(zhí)行準(zhǔn)確率達(dá)99.2%。

三、動(dòng)態(tài)調(diào)度實(shí)施策略：全時(shí)間尺度的“彈性調(diào)節(jié)閉環(huán)”

綠電供需的動(dòng)態(tài)變化要求調(diào)度策略具備“實(shí)時(shí)響應(yīng)、滾動(dòng)優(yōu)化、日前引導(dǎo)”的全時(shí)間尺度能力，通過“三級調(diào)度”機(jī)制實(shí)現(xiàn)平衡目標(biāo)。

1. 實(shí)時(shí)調(diào)度（秒級/分鐘級）：應(yīng)對瞬時(shí)波動(dòng)的“應(yīng)急調(diào)節(jié)”

針對AI預(yù)測未能完全覆蓋的瞬時(shí)波動(dòng)（如突發(fā)陣風(fēng)、用戶負(fù)荷驟變），依賴邊緣計(jì)算與快速響應(yīng)資源（儲能、虛擬電廠、可調(diào)節(jié)負(fù)荷）實(shí)現(xiàn)秒級調(diào)節(jié)。當(dāng)綠電出力突降5MW時(shí)，調(diào)度系統(tǒng)優(yōu)先調(diào)用園區(qū)儲能（響應(yīng)時(shí)間＜2秒）放電補(bǔ)能，若仍有缺口，立即下發(fā)負(fù)荷調(diào)節(jié)指令（如商業(yè)空調(diào)負(fù)荷降低），整個(gè)過程耗時(shí)≤30秒，確保頻率偏差控制在±0.2Hz以內(nèi)。

2. 日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化（15分鐘/1小時(shí)級）：修正預(yù)測偏差的“動(dòng)態(tài)調(diào)整”

每15分鐘基于最新的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（如實(shí)際出力、實(shí)際負(fù)荷）修正AI預(yù)測結(jié)果，重新優(yōu)化供需匹配方案。例如，某光伏電站日前預(yù)測日內(nèi)14:00出力12MW，但實(shí)際因云層遮擋僅出力8MW，調(diào)度系統(tǒng)通過15分鐘滾動(dòng)優(yōu)化，將原計(jì)劃由該光伏供應(yīng)的4MW負(fù)荷，切換至周邊風(fēng)電場（實(shí)時(shí)出力富余）與用戶側(cè)可調(diào)節(jié)負(fù)荷（臨時(shí)降低），修正預(yù)測偏差。

3. 日前計(jì)劃編制（24小時(shí)級）：引導(dǎo)全局平衡的“基礎(chǔ)框架”

基于日前AI預(yù)測結(jié)果，編制次日綠電發(fā)電計(jì)劃、用戶側(cè)用電計(jì)劃與跨區(qū)域傳輸計(jì)劃，明確各主體的基礎(chǔ)責(zé)任（如風(fēng)光場站次日最低出力、工業(yè)用戶最低綠電消納比例）。某省級電網(wǎng)通過日前計(jì)劃編制，將次日綠電消納目標(biāo)分解至各區(qū)域，為日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化與實(shí)時(shí)調(diào)度提供框架指引，使綠電日均消納率提升15%。

AI是綠電“生產(chǎn)-消費(fèi)”平衡的核心驅(qū)動(dòng)力

綠電供需匹配與動(dòng)態(tài)調(diào)度的本質(zhì)，是通過技術(shù)手段破解“波動(dòng)性”與“確定性”的矛盾——AI預(yù)測將綠電生產(chǎn)與消費(fèi)的“不確定性”轉(zhuǎn)化為“可控性”，供需匹配與動(dòng)態(tài)調(diào)度則將“可控性”轉(zhuǎn)化為“平衡結(jié)果”。未來，隨著數(shù)字孿生、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)與綠電系統(tǒng)的深度融合，AI預(yù)測的精度將進(jìn)一步提升，調(diào)度的協(xié)同范圍將從區(qū)域擴(kuò)展至全國，最終實(shí)現(xiàn)“源網(wǎng)荷儲”全鏈路的綠電最優(yōu)平衡，為新型電力系統(tǒng)建設(shè)提供核心支撐。

以上是由綠電直連智慧管理系統(tǒng)廠家西格電力分享，歡迎您閱讀、點(diǎn)贊。

審核編輯 黃宇