覆蓋省市縣三級的全電壓寬頻段數字實時仿真平臺在浙江建成

　　隨著能源結構加速轉型，新能源發電、直流輸電、微電網、虛擬電廠等技術加快發展。在建設新型電力系統的過程中，電網企業面臨大規模新能源電源接入、直流饋入落點增多、多品類能源集中交互耦合日益深化等新形勢新變化，需要尋求有效方法應對電網寬頻振蕩、系統慣量不足等新挑戰，更有力地保障電網安全穩定運行。

電網規劃人員開展浙江省域新能源消納率仿真推演工作。周雪 攝

　　在新能源發電裝機占比日益升高的用電大省浙江，國網浙江省電力有限公司建成覆蓋省市縣三級的全電壓寬頻段數字實時仿真平臺，通過超高保真度仿真技術超前謀劃電網運行策略、積極應對挑戰，提升電網安全穩定水平。

　　能源轉型 仿真技術大有可為

　　數據顯示，浙江風電、光伏發電裝機已超5500萬千瓦，新能源成為省內第一大電源。目前浙江在建和建成的特高壓直流輸電通道共4條，未來將規劃建設第5條。交直流混聯大電網建設和海量新能源電源接入增加了寬頻振蕩發生的可能性。而遍布城鄉和工業園區的新型負荷廣泛接入也讓電網運行形態愈加復雜。

　　為了應對一系列復雜變量帶來的挑戰，國網浙江電力基于國產化大型電力系統電磁暫態仿真平臺，聯合高校共同開發全電壓寬頻段數字實時仿真平臺，打造全電磁實時仿真體系，動態分析、高效認知電網運行特性，輔助精準制訂控制策略，為新型電力系統建設提供浙江方案。

　　2月5日，浙江光伏發電最大出力達2534萬千瓦，占當時全社會用電負荷的56.4%，光伏電量消納給電網安全穩定運行帶來挑戰。國網浙江電力開展電磁暫態仿真計算，提前發現潛在風險點，采取了相應預防措施。“我們借助全電壓寬頻段數字實時仿真技術超短時間尺度、超高保真度的仿真能力，模擬從高壓到低壓、從直流到交流的電網運行狀態，進而優化電網規劃，提升電網安全穩定水平。”浙江電力經濟技術研究院四級專家但揚清博士介紹。

　　據了解，全電壓寬頻段數字實時仿真技術借助高性能計算資源和先進仿真算法，對電網中的各種元件和控制系統進行精細建模，能夠模擬電網在不同工況下的運行情況，涵蓋正常運行、故障狀態等。這項技術可用于新型電力系統安全穩定性、電能質量分析和主動支撐、構網型新技術研究等，為電網優化設計、故障分析和穩定運行提供強大工具支撐。

　　三級一體 打造全域仿真生態圈

　　2023年12月，國網浙江電力建成全國首個省域電磁暫態仿真實驗室，將電力系統仿真分析提升至微秒級超精細水平，并建成全國首個省市縣一體化全電壓寬頻段數字實時仿真平臺，打造三級穿透的全域仿真生態圈，開展浙江全域全電壓寬頻帶電磁暫態仿真計算，研究新型電力系統安全與保供領域熱點問題。該平臺構建了從特高壓到低壓配網、從交流到直流的全息數字孿生電網，能在虛擬世界預演千萬種電網運行可能場景。

　　“這就像給電網裝上CT機，不僅能透視每個‘細胞’的運行狀態，還能預測未來健康風險。”但揚清說。全電壓寬頻段數字實時仿真技術采用多層級解耦與分布式并行計算，可精準捕捉電力電子器件微秒級動作特性。

　　“省-市-縣”三級穿透式仿真體系讓仿真技術應用從主網延伸到配電網。在省級層面，國網浙江電力建立220千伏及以上電網全電磁暫態模型，開展新增饋入直流安全穩定校核、220千伏新能源接入寬頻帶風險分析和電能質量治理研究，以及重大工程規劃，輔助海上風電等項目接入系統方案決策，為每條特高壓通道、每座新能源場站定制安全校核方案。在舟山薄刀咀12萬千瓦光伏發電接入方案驗證中，全電壓寬頻段數字實時仿真平臺成功預警新能源電力經柔性直流孤島送出時潛在的功率振蕩風險，輔助沈家灣—蓬萊第二回交流線路規劃方案制訂，有效避免了潛在風險。

　　在地市層面，國網浙江電力通過全電壓寬頻段數字實時仿真平臺構建110千伏及以下配電網全電磁實時仿真場景，開展大規模新能源電源接入下配電網電壓、電能質量、線損等多維度影響分析。在衢州，仿真平臺實時模擬光伏發電、儲能、用電負荷動態，精準調動各類資源，助力山區分布式光伏電量高效消納。

　　縣域應用更顯技術“繡花功夫”。在寧波前灣新區數字經濟產業園內，仿真平臺為精密制造企業量身定制“6200千瓦光伏+1260千瓦儲能”能源方案，不僅提高了能源利用效率，還增強了園區應對設備故障等突發狀況的能力。

　　三級穿透式仿真體系通過多場景、高精度的運算模擬，為新型電力系統建設中可能遇到的問題開出“治未病”良方，提升規劃科學性和系統安全水平。

　　引入人工智能算法 仿真分析更精準

　　隨著電力系統復雜性持續增加以及人工智能(AI)技術的日益成熟，將電網仿真、新能源發電預測技術等與AI技術相結合，成為一大趨勢。

　　國網浙江電力正加快電磁暫態仿真實驗室建設，為高精度、大規模仿真尋求強大的計算能力和先進的算法支持，加強產學研合作，建立完善的人才培養體系，提高從業人員的專業技能。

　　基于深度強化學習的仿真優化系統，能自動生成數千種故障場景并推薦最優處置策略。通過引入AI算法，仿真平臺有望自動識別電網中的異常行為，預測潛在故障，并提供優化控制策略。機器學習可通過歷史數據訓練，考慮更多實時變量因素，更準確預測新能源發電功率，更精準辨識高穩定性的系統運行方式。

　　未來，電網仿真與上游的AI算法服務業及下游的智能設備制造業將雙向融合，在多個層面推動電力裝備產業協同發展，助力培育全供應鏈新質生產力。

　　在浙江，從特高壓大電網到工業園區微電網，仿真技術正重塑電網規劃方式，讓“沙戈荒”的光伏發電、海上風電、山區水電無縫融入配電網，助力構建新型能源體系。(張正華 王晨軒 許恩超)