一、课题背景与意义

在全球能源转型和电力市场深化背景下，电力系统调度工作正从传统的等价发电成本优化向“智能化、协同化、鲁棒性强”的方向演进。智能化调度不仅关注最低成本的出力组合，更要在确保供电可靠性、提升系统安全裕度、最大化新能源消纳、降低环境影响等目标之间实现动态平衡。这需要将信息技术、控制理论、运维经验以及市场机制等要素有机融合，形成具有前瞻性和可执行性的调度体系。

随着风电、光伏等新能源出力的不确定性日益增加，电力系统的稳定运行面临挑战。智能化调度通过数据驱动的决策过程、对复杂约束的建模理解以及多源资源的协同优化，成为实现高比例可再生能源接入、提升供电可靠性与运行经济性的核心驱动力。它涵盖预测、决策、执行和自适应四大环节，是一整套从数据采集到执行反馈的闭环体系，对于保障电力系统的安全稳定运行、提高能源利用效率、减少环境污染具有重要意义。

二、研究目标与内容

（一）研究目标

本课题旨在深入研究电力系统智能化调度技术，构建一套完善的智能化调度体系，实现电力系统的安全、可靠、经济、高效运行。具体目标包括：

1. 准确预测电力系统的需求、发电资源、运行状态等关键变量，为调度决策提供可靠依据。

2. 构建合理的调度模型，综合考虑运营成本、线损、备用容量成本、环境成本等因素，实现系统的优化运行。

3. 实现多层次协同调度，从区域级到场站级、从发电侧到需求侧再到储能与市场，提高调度效率和响应能力。

4. 充分发挥需求侧参与和灵活性资源的作用，提高系统的灵活性和适应性。

5. 建立强大且可靠的信息基础设施，保障智能化调度的实际落地。

（二）研究内容

1. 调度的对象、目标与约束的综合认识

(1) 调度层次：电力系统调度分为计划阶段、日调度和实时调度三个层次。计划阶段进行未来数日的发电出力、电力需求、设备状态和市场价格的预测与规划；日调度安排第二天的出力与资源配置；实时调度在秒级到分钟级的时间尺度内纠正偏差，确保系统运行在安全与经济的边界之内。

(2) 调度目标：包括成本最小化或利润最大化、可靠性与安全性保障、高比例新能源接入下的灵活性利用、环境友好与排放约束的协调。

(3) 约束条件：除发电机组的出力上下限、起动停运成本、热冷备用等传统约束外，还需考虑输电网络的潮流限制、线路热容量、无功平衡等电气约束，以及新能源不确定性、储能设备能力、需求侧响应等新兴约束。

2. 核心技术框架与实现思路

(1) 预测与信息获取：准确预测日内负荷、风光发电、机组可用性与维修计划、设备故障概率等关键变量。预测数据来自量测系统、历史运行记录、气象信息、市场信号等多源数据，不仅要给出点估计，还应提供不确定性区间或场景集合。

(2) 模型构建与优化求解：模型包含发电机组的出力变量、带有启动停运成本的离散决策、线路与变压器的潮流约束、储能设备的充放电约束、需求侧参与的响应容量等要素。目标函数综合考虑运营成本、线损、备用容量成本、环境成本等，降低系统的风险暴露度。求解方法采用分解与近似策略，如把全局问题分解为区域子问题再进行协同求解，或在滚动时域内逐步求解；对于高比例可再生能源的情形，采用鲁棒优化和情景规划。

(3) 分层与协同调度：强调多层次协同，从区域级到场站级、从发电侧到需求侧再到储能与市场。通过分层调度，在宏观层面确定大体资源配置，在中观层面完成细化的机组组合与网络运行方式，在微观层面对单机、单线路的具体细节进行控制指令的落地。

(4) 需求侧参与与灵活性资源：将需求响应作为重要的灵活性资源纳入调度体系，通过价格信号、激励机制与合约安排，使用户侧在尖峰时段降低用电负荷、与发电侧协同调度。对需求侧的建模以可用容量、响应时间、用户体验及合规约束为要素。

3. 数据基础设施、测量与控制的协同

(1) 广域测量与同步相量：通过相量测量单元（PMU）实现对系统状态的高频、实时观测，提高对动态稳定性的认知能力。

(2) SCADA与状态估计：SCADA提供基本的量测数据，状态估计给出对潮流、节点电压等隐含量的稳健估计，为调度模型提供可信的数据输入。

(3) 电力市场接口与信息安全：交易信号、价格信息、合约履约数据需在合规框架内流转，同时加强网络安全防护，防止数据篡改、未授权访问等风险。

(4) 数据治理与可解释性：建立数据质量评估、数据溯源、模型输入输出可解释性等机制，确保数据的准确性和可靠性。

三、研究方法与技术路线

（一）研究方法

1. 文献研究法：查阅国内外相关文献，了解电力系统智能化调度技术的研究现状和发展趋势，为课题研究提供理论支持。

2. 案例分析法：分析国内外已有的电力系统智能化调度案例，总结成功经验和存在的问题，为课题研究提供实践参考。

3. 数学建模法：构建电力系统智能化调度的数学模型，运用优化算法进行求解，为调度决策提供科学依据。

4. 实验验证法：通过搭建实验平台，对所提出的智能化调度技术进行实验验证，评估其性能和效果。

（二）技术路线

1. 数据采集与预处理：利用传感器、量测系统等设备采集电力系统的多源数据，对数据进行清洗、标准化和融合处理，提高数据质量。

2. 预测模型构建：运用机器学习、深度学习等算法构建负荷预测、风光发电预测等模型，提高预测的准确性。

3. 调度模型构建与优化：根据电力系统的调度目标和约束条件，构建合理的调度模型，运用优化算法进行求解，得到最优的调度方案。

4. 分层与协同调度实现：设计分层调度架构，实现区域级、场站级、单机级等多层次的协同调度，提高调度效率和响应能力。

5. 需求侧参与与灵活性资源整合：建立需求侧响应模型，将需求侧资源纳入调度体系，与发电侧、储能侧等进行协同优化。

6. 实验验证与评估：搭建实验平台，对所提出的智能化调度技术进行实验验证，评估其性能和效果，根据评估结果进行优化和改进。

四、预期成果与创新点

（一）预期成果

1. 形成一套完整的电力系统智能化调度技术方案，包括预测模型、调度模型、分层与协同调度架构等。

2. 开发一套电力系统智能化调度实验平台，用于验证所提出的技术方案的可行性和有效性。

3. 培养一支具有创新能力和实践经验的电力系统智能化调度研究团队。

（二）创新点

1. 多源数据融合与预测技术：提出一种基于多源数据融合的电力系统关键变量预测方法，综合考虑量测系统、历史运行记录、气象信息、市场信号等多源数据，提高预测的准确性和可靠性。

2. 分层与协同调度架构：设计一种新型的分层与协同调度架构，实现区域级、场站级、单机级等多层次的协同调度，提高调度效率和响应能力。

3. 需求侧参与与灵活性资源整合模式：建立一种有效的需求侧参与与灵活性资源整合模式，将需求侧资源纳入调度体系，与发电侧、储能侧等进行协同优化，提高系统的灵活性和适应性。

五、研究计划与进度安排

（一）研究计划

本课题研究周期为5个月，分为三个阶段：

1. 第一阶段（第1个月）：文献调研与理论分析

(1) 查阅国内外相关文献，了解电力系统智能化调度技术的研究现状和发展趋势。

(2) 分析电力系统的调度对象、目标与约束，构建智能化调度的理论框架。

2. 第二阶段（第2个月）：模型构建与算法设计

(1) 构建电力系统智能化调度的预测模型、调度模型等。

(2) 设计优化算法，用于求解调度模型。

3. 第三阶段（第3-5个月）：实验验证与成果总结

(1) 搭建实验平台，对所提出的智能化调度技术进行实验验证。

(2) 评估实验结果，总结研究成果，撰写学术论文和技术报告。

（二）进度安排

六、结论

通过对电力系统智能化调度技术相关文献的梳理与研究，本开题报告得出以下结论：

当前电力系统规模不断扩大、结构日益复杂，传统调度方式在应对新能源接入、负荷波动等方面存在明显局限。智能化调度技术借助大数据、人工智能、物联网等前沿技术，可实现对电力系统的实时感知、精准分析与智能决策，有效提升系统运行的安全性与经济性。

国内外在该领域已取得一定成果，但仍存在技术融合深度不足、标准体系不完善等问题。本课题聚焦电力系统智能化调度技术，开展深入研究与应用探索，具有重要理论意义与实际应用价值，有望为电力行业智能化转型提供有力支撑。