高占比新能源电网运行风险防御的思考与实践

郑玉平 2026年4月18日 1背景与形势2挑战与思路3总结 目录 1.1国家战略背景 双碳目标是国家重大战略；能源清洁转型是核心路径；新型电力系统是支撑高比例新能源开发消纳的核心枢纽与关键平台 国家“十五五”规划纲要首次将“能源强国”建设纳入五年规划；明确作出战略部署：加快构建清洁低碳、安全高效的新型能源体系，着力建设新型电力系统构建新型电力系统，是建设能源强国的必由之路，核心要求：全面提升电力系统安全韧性，强化抵御重大风险、应对极端事件的核心能力。 新一轮国家自主贡献明确了2035年能源转型量化指标 国家发改委、能源局于2026年年初发文提出 ·非化石能源消费占比超过30%，风电和太阳能总装机容量力争达到36亿千瓦 ·2030年“西电东送”规模超过4.2亿干瓦；支撑新能源发电量占比达到30%左右。 "十五五”1.2新型电力系统发展形势 形势一：新能源出力高占比将成为电网运行新常态 发展现状：截至2025年底，全国风光装机18.4亿干瓦，风光装机占比达47.3%，发电量占比超22%；西北电网2025年新能源最大出力占比突破70%。未来趋势：到2030年，新能源加快从装机主体转变为电量主体，东北电网新能源理论出力占比大于50%的时长为5551小时，西北电网占比大于70%的时长达3414小时1。核心挑战：系统特性不再以传统电源为主导，叠加极端天气频发、各类安全隐患交织，电网安全运行面临全新形势与挑战，“保安全、保供应、促消纳”矛盾日益突出。 来源：国家电网公司东北分部，东北区域“十五五”电网规划研究 1、2来源：周勤勇，“十五五”电网规划安全稳定分析关键问题 1.2十五五”新型电力系统发展形势 形势二：系统稳定特性由同步机主导向电力电子装备主导演化 "十五五”期间，新能源装机、跨区特高压直流规模将翻倍增长，电力电子装备成为塑造系统运行特性的核心要素。电力电子装备低抗扰性、弱支撑性等固有特性，从根本上削弱了系统频率调节、电压支撑和故障抵御等能力，动摇了传统稳定根基。系统呈现低惯量、快动态、多尺度耦合、新振荡模态等特征，稳定机理由转子运动方程主导转可控制策略·电磁暂态-机电暂态多域耦合交互主导。风电场 “十五五”1.2新型电力系统发展形势 形势三：系统运行正进入传统经验难以指引的“无人区' 新能源的波动性1导致系统净负荷、惯量、电压及潮流等关键指标，随气象实时剧烈波动：运行方式组合呈爆炸式增长，传统基于离线计算与预案式的分析控制模式已难以适配。下突破稳定边界，成为新能源高占比电网的新型稳定问题，传统稳定问题内涵显著拓展与重构，宽频振荡与控制耦合等新型稳定风险进入常态化；传统稳定分析理论驱待升级，以传统三道防线为核心的故障防御体系适配性显著下降。 接近全年最高负荷13984万于瓦（不包括外送） 1.3西葡大停电对新能源高占比系统的运行启示 背景及事故前系统运行情况 西班牙电网是欧洲能源转型的典范。2024年，新能源发电量占比为40.2%，新能源极高出力占比（>70%）时段占全年时长比例达到17%。2025年4月28日12：30事故发生前，新能源出力占比达71%，以光伏发电为主。 这是欧洲电网20多年来最严重的大停电，也是首次由过电压问题引发的此类大规模事故 西班牙发电量结构（2024年） 来源：西班牙国家电网(REE)，2024年可再生能源概况报告 1.3西葡大停电对新能源高占比系统的运行启示 事故演变过程：为了抑制事故前的两次振荡，调度采取了减少西法间交换功率、改变HVDC运行模式、投入线路等措施。这些措施虽然阻尼了振荡，但引发电压整体升高，最终导致新能源连锁脱网。在事前，各类安全分析（如N-1校验、充裕度分析））均未发现电网存在不安全状态。 1.3西葡大停电对新能源高占比系统的运行启示 事故根源分析： 一是传统静态安全评估对新型动态风险存在盲区，无法识别由连续小扰动（如电压波动、功率振荡）叠加形成的系统性风险。 二是欧洲输电运营商联盟（ENTSO-E）认为本次事故由过电压引发系统崩溃是一种新型连锁故障模式。新能源机组脱网后，系统因无功过剩和线路轻载导致电压异常升高，这种电压升高又触发更多新能源机组连锁脱网。 三是虽然系统防御计划（低频减载）被激活，但由于事故本质是“过电压”而非传统的“低频率”，这些措施无法阻断新能源连锁脱网正反馈过程。 1.3西葡大停电对新能源高占比系统的运行启示 对事故的认识与启示：西葡大停电是高维不确定性交织、传统防控体系失效的典型事故。表面看，这是系统振荡、过电压、新能源连锁脱网等多因素叠加的偶然事件；本质上，是传统运行控制体系无法适配高占比新能源系统的动态特性，使系统持续逼近稳定边界而引发的必然结果事故充分印证：电力系统转型不只是电源替代，更是运行控制体系的根本性重构 1背景与形势2挑战与思路3总结 目录 2.1新能源高占比场景系统运行控制面临的挑战 "十五五”期间，新能源高占比将成为常态，传统依靠预案、被动防御的运行控制体系面临严峻挑战。西葡大停电事故及仿真表明：当新能源出力占比超过70%，系统不确定性剧增、安全运行边界模糊、抗扰能力大幅下降，大停电风险陡增。 西葡大停电事故深刻暴露了传统运行防控体系存在的盲区（静态安全评估方法失效、新型连锁故障模式，传统防御策略失灵）。为破解上述盲区，支撑新型电力系统构建，函需突破以下多方面挑战。 CNY 31.77 突破上述挑战，需遵循薛禹胜院士整体还原思维，聚焦破解CPSS-EEE框架下的高维不确定性1融合人工智能与因果推理，构建自适应主动风险防控体系，筑牢电网全过程、全场景安全防线。 前瞻运行风险防控：构建短周期安全边界、实现超短周期风险超前控制与源网荷储实时协同调控。重塑新能源外特性：依托构网型技术与集群协同控制，推动新能源从被动跟随转向规模化主动支撑。创新继电保护原理：发展不依赖电源特性的保护新原理，在研发油浸设备多参量融合主动保护实现精准紧急控制：攻克强时变工况下自适应紧急控制技术，确保复杂故障下策略精准可靠执行。 ：引自2025.4.1系的多目标协调规划》讲座 2.3 科学智能成为破解高维不确定性的科研新范式 高比例新能源、高比例电力电子设备给新型电力系统的计算、分析与决策带来了强不确定性高维特征、非凸非线性等复杂特征，给电力电量平衡、安全稳定控制等带来巨大挑战。传统方法在预测、仿真、分析、控制等环节，普遍面临“算不准、仿不快、算不了、控不准”的瓶颈制约。 随着人工智能与科学问题的深度迭代，科学智能（AI4S）依托高维函数强大的拟合能力，形成机理规则与数据驱动融合的科学研究新范式，在气象预报、蛋白质结构预测等场景应用取得重大突破。当前科学智能正朝着基于预训练科学智能基础模型与海量实验数据的自动学习新路径逐步演进，有望从底层逻辑上破解强不确定性与高维非线性求解困难及求解效率低等问题 AI4S科学智能应用范式 2.3 科学智能成为破解高维不确定性的科研新范式 2017年薛禹胜院士针对新型电力系统的高维不确定性难题，提出“AI+因果”双向赋能的AI4S科研范式，旨在融合A的高效筛选能力与因果分析的精确可解释性。2023年提出SPT4U方法论，将A的统计学习能力（处理不确定性）与传统工程科学的因果分析能力（处理确定性机制）相结合，将不确定性场景转化为有序的风险序列，再应用确定性因果量化求解，从而在保障决策可靠性的同时大幅提升计算效率。环境内部 2.3科学智能成为破解高维不确定性的科研新范式 实验室初步构建“感知-分析-决策”电网科学智能技术体系，重点针对AI幻觉”及因果推演能力不足的局限性，采用“AI+求解器”协同路线，以A/实现实时感知、预测及多维情景生成，以求解器兜底物理守恒与精度，打造“数据驱动快响应、机理模型精校核”的互补架构，目标实现电网安全运行的双重保障。 挑战1：如何准确刻画源荷运行特性 问题描述：“双高”电力系统源荷运行特性具有具有强不确定性与多时空耦合特征，传统源荷预测方法在精度、鲁棒性与适应性上均面临显著挑战，难以完全满足电网精细化风险预警、主动防御、紧急控制的需求。具体而言，存在三大短板：转折天气条件下预测能力显著不足；源荷不确定性缺之风险概率量化表征；负荷侧源荷强互动、时空强耦合，单一时序外推难以解析其非线性机理。必须要快速、精准地刻画不同气象条件下的源荷运行特征，支撑电网运行全链条风险防御 挑战1：如何确刻画源荷运行特性 研究思路：针对源荷预测面临的挑战，采用气象大模型、时序大模型和风险量化机制，全面提高源荷预测精度、鲁棒性与风险适配能力，开结合极端工况小样本增强、源荷耦合联合预测、不确定性量化等手段，支撑电网运行风险从被动处置向超前感知、精准预测、主动预控转变。 预期目标 应对思路 源荷预测面临的挑战 ·极端场景预测能力不足·确定性预测缺乏风险量化·负荷结构复杂、柔性负荷增多·源荷不确定性耦合·多尺度协同预测不匹配·数据质量差、小样本问题 ·构建高精度、强鲁棒的源荷感知体系实现电网运行风险从被动处置向超前感知、精准须测、主动预控转变 挑战1：如何准确刻画源荷运行特性 实现方法： 源荷时空演化预测技术研究 高频高精度气象大模型技术研究 概率预测与风险量化技术研究 深度挖掘风光资源和负荷的时空关联与互补特性，运用时序分解与深度聚类方法，实现源荷运行场景的智能分型与标准化表征；引入自适应感知机制，构建源荷多模态时序预测大模型，实现源荷时序演化特性的准确刻画。 构建自适应特征选择与组合优化的既率预测模型，引入不确定性量化与置信度机制，建立风险概率量化指标，实现源荷耦合运行不确定性表征，精准刻画源荷运行特性。 构建“全球-区域”协同的精细化气象大模型。采用空间动态注意力机制和小样本增强技术，提高模型对复杂地形与转折天气过程的特征提取与空间泛化能力，并引入物理一致性约束保障预报结果的合理性实现关键天气过程的公里级、逐小时更新气象要素预报。 挑战2：如何准确刻画电网安全稳定边界 问题描述：“十五五”期间，新能源主导地位日益凸显，导致电网运行方式复杂性和不确定性剧增。传统以年度/半年度为周期的边界计算模式，已无法覆盖全年多时间尺度复杂工况。将年度稳定限额和日前临时限额作为日前调度计划的约束可能过于保守或者冒进，驱需研究短周期安全稳定边界精准构建技术，支撑日前调度优化与日内实时控制。 挑战2：如何准确刻画电网安全稳定边界 研究思路：融合物理机理与数据驱动，精准构建短周期安全边界 安全稳定边界计算需要通过电压、频率和功角等安全稳定分析确定临界运行方式，并根据海量仿真分析结果制定稳定限额，计算量巨大。因此，需要突破暂态稳定影响度量化评估、安全稳定智能评估模型构建和安全稳定边界识别与科学表征等关键技术，以期攻克短周期运行方式计算的时效性难题。 挑战2：如何准确刻画电网安全稳定边界 实现方法： 安全稳定智能评估模型 暂态稳定影响度量化评估 安全稳定边界科学表征 开展源网荷储变量的暂态稳定影响度量化评估，指导安全稳定边界（关键断面、关联断面层面）的快速识别和分析。 利用仿真生成的大规模样本集，训练暂态稳定评估人工智能模型，代替传统耗时的机电/电磁暂态仿真实现秒级时域仿真计算。 融合机理知识和数据驱动技术，提出基于自适应凸多面体学习机（ACPM）1的边界刻画方法，提升了安全域刻画精度与鲁棒性。 样本集自动生成系统架构 它通过构造自适应的凸多面 挑战2：如何准确刻画电网安全稳定边界 暂态稳定裕度智能评估 智能评估效果 安全稳定智能评估模型构建方法 针对稳定性分类和稳定裕度预测任务，提出了基于图神经网络（GNN)与混合专家模型(MoE）的双通道智能评估模型，实现对“稳定与否”与“稳定裕度”的双重高效评估，为突破仿真计算时效瓶颈提供了关键技术支撑。 基于200万均衡样本集，训练样本与测试样本比例为7:3，稳定性分类准确率达97.2%，稳定性评估指标平均绝对误差小于0.5。