【摘 要】随着分布式电源、柔性负荷等多元化元素在配电网中的大规模接入，传统配电网正逐步向主动配电网演进。面对主动配电网的源荷双侧不确定性、拓扑结构动态变化等挑战，自适应控制策略成为提升配网自动化系统控制能力的关键。文章首先分析了主动配电网的运行特点及其对配网自动化系统的控制需求；其次阐述了自适应控制策略的设计原则；再次重点探讨了三种自适应控制策略的实现机制、应用场景及效果分析；最后总结了自适应控制策略的发展趋势，为主动配电网的高效运行提供理论与技术参考。
【关键词】配网自动化系统；主动配电网；自适应控制；状态感知；模型预测
引言
主动配电网的核心在于通过主动管理与控制的方法，实现分布式电源的高效消纳、负荷的灵活调节、配电网运行状态的优化。配网自动化系统是主动配电网运行控制的主要载体。配网自动化控制策略的自适应性与灵活性直接决定着主动配电网运行性能的优劣。传统配网自动化系统多采用固态的控制策略，按照固定的运行场景与参数进行控制决策，无法应对主动配电网分布式电源的不确定性、配网负荷的不确定性以及配网拓扑的动态性等特殊需求，并在系统实际运行状态超过预期运行范围时易引发电压越限、潮流倒送、供电可靠性下降等问题。因此，研究具备动态感知、状态评估与自适应优化能力的控制策略，已成为保证主动配电网安全稳定运行的关键。
一、主动配电网的运行特点及控制需求
（一）主动配电网的运行特点
主动配电网相较于传统配电网，在运行特性上呈现出显著差异，主要体现在以下几个方面。
（1）源荷双侧不确定性显著。分布式电源（如光伏、风电）的出力受自然条件影响较大，具有较强的随机性与间歇性；柔性负荷（如电动汽车充电负荷、工业可调节负荷）的用电行为具有时空波动性，导致配电网的发电侧与负荷侧均存在较大不确定性，从而难以精准预测系统运行状态。
（2）拓扑结构动态化。为实现分布式能源的高比重消纳和快速故障隔离，主动配电网多采用环网、微网等灵活的拓扑结构，并借助联络开关、分段开关动作实现网络重构。同时，分布式电源并网退出、储能系统充放电切换等会引起配电网的拓扑动态变化，使系统的控制难度提升。
（3）多元素协同互动要求高。主动配电网内“源-网-荷-储”各元素之间密切耦合，需要在实现协同控制的基础上完成总体运行效益的最大化。例如，储能系统需根据分布式电源出力的波动情况参与控制，以平抑其波动；需求响应资源也需要根据网内运行情况进行相应的用电方式调整。这些功能的实现都需要配网自动化系统进行多元素协同控制[1]。
（二）主动配电网对配网自动化系统的控制需求
基于主动配电网的运行特点，其对配网自动化系统的控制需求主要包括以下几点。
（1）实时性需求。由于分布式电源出力与负荷的波动速度较快，配网自动化系统需能够实时采集系统的运行数据，并在短时间内完成控制决策与执行，以避免系统运行状态偏离安全范围。
（2）适应性需求。系统需能够根据运行状态的变化动态调整控制策略。当出现分布式电源出力突变、负荷骤增或骤减、网络拓扑重构等情况时，控制策略能够自动适配新的运行场景，无需人工干预。
（3）协调性需求。配网自动化系统需实现不同控制对象之间的协调控制，避免各控制手段之间产生冲突，确保系统整体运行目标的实现。
二、配网自动化系统自适应控制策略的设计原则
为实现主动配电网的控制，配网自动化系统的自适应控制策略设计应满足以下原则。
（1）基于状态感知。状态感知是自适应控制的基础。为获取系统实时运行状态，配网自动化系统必须建立状态感知系统，通过智能终端和传感器采集配电网系统中的电压、电流、功率、频率、拓扑结构等信息，以完成对配电网实时数据的采集与监测；同时，需要基于数据融合和处理技术，剔除测量噪声和异常数据，以确保状态感知的准确度。
（2）面向分层控制。配电网具有较大的地域分布范围和不同的控制对象，仅依靠单一集中式的控制不利于实现其运行的实时性和可靠性要求。为此，主动配电网的自适应控制策略一般采用面向分层控制的设计方法。常见的分层控制架构一般有三层：配电自动化主站层、区域控制层和就地控制层。其中，配电自动化主站层用于实现全局优化决策控制；区域控制层用于实现区域范围内的协同控制；就地控制层用于实现本地快速控制。这三个层次通过信息互递实现协同工作，既满足了控制的全局性要求，又满足了控制的实时性要求。
（3）面向多目标优化。主动配电网的运行目标较为多元化，如供电可靠性、电压质量、经济性、环保性等。自适应控制策略需要考虑多目标的均衡性和优化性，通常按照多目标优化理论与方法进行设计。具体而言，设计人员先建立多目标优化模型，将多目标转化为量化目标，然后选择相应的智能优化算法，得到优化的控制策略，以实现系统的最优运行[2]。
三、配网自动化系统自适应控制的核心策略
（一）基于状态感知的自适应协调控制策略
基于状态感知的自适应协调控制策略以系统实际运行状态为输入条件，运用协调控制方法，在配电网系统内对调压器、储能、分布式电源等进行协调控制，以达到调压和潮流控制的效果。其本质是将协调控制模式应用于系统中，实现状态–控制映射关联。当系统状态改变后，可自适应地选择其控制模式。
该策略的具体实施主要分为两部分。第一，通过配网自动化系统的状态感知模块采集节点电压、支路功率等实时数据，并采用状态估计算法对系统运行状态进行精确估计。第二，根据预设的电压质量标准与潮流约束条件，判断当前系统是否存在电压越限、潮流过载等问题。若存在问题，则启动协调控制机制，并基于模糊控制、专家系统或深度学习等方法，确定各控制设备的调节量。例如，当某节点电压偏低时，优先调节该区域的有载调压变压器分接头。若调压效果不佳，则协调分布式电源增加出力或储能系统放电。必要时，调用柔性负荷进行需求响应，并通过多设备协同作用将电压恢复至正常范围。该策略可利用配电网中存在的可控资源，合理协调各种控制手段，以消除因单一调节能力有限或调节能力过量而引入的系统扰动，从而提高电压质量及潮流分布的合理性。同时，该策略可用于实时感知系统状态，进行快速协调控制，以适应分布式电源出力随机变化及负荷波动所带来的影响[3]。
（二）基于模型预测的自适应优化控制策略
基于模型预测的自适应优化控制策略通过建立系统的动态模型，能够预测未来时段系统的运行工况，并依据系统的运行工况提前执行优化控制方案。该策略具有一定的前瞻性和预判性，可用于应对主动配电网的随机性。
该策略的具体实施主要分为三部分。一是模型构建。建立的主动配电网动态数学模型包括分布式电源出力模型、负荷预测模型、网络拓扑模型等。该动态数学模型需能够准确反映系统的动态特性与不确定性。二是滚动优化。以当前时刻为起点，该策略可预测未来N个控制周期内的系统运行状态，以多目标优化（如网损最小、电压偏差最小、分布式能源消纳率最高等）为目标函数，在满足系统约束条件（如设备容量约束、电压约束、潮流约束等）的前提下，求解未来N个周期的最优控制序列。三是反馈校正。该策略仅执行最优控制序列中的第一个控制动作。进入下一个控制周期后，先采集新的系统运行状态数据，对预测模型进行校正，然后重复滚动优化过程。
（三）基于多智能体的自适应分布式控制策略
基于多智能体的自适应分布式控制策略将主动配电网划分为多个互相影响的区域。在每个区域内安排一个智能体，各个智能体通过局部通信及协同决策，达成全局控制的目的。该策略适合于对大规模分布式的主动配电网进行控制。智能体具有自主决策能力与通信协作能力，其功能包括：一是本地感知，采集所在区域的实时运行数据；二是本地决策，根据本地信息与控制目标制定初步控制方案；三是协同协商，通过与相邻智能体进行信息交互，协调控制方案，避免区域间的控制冲突；四是执行反馈，执行控制方案并反馈控制效果。
该策略中的协同是智能体间的主要方法，其常用方法包括合同网协议、博弈论、一致性算法等。以一致性算法为例，各智能体将其所管辖区域内的电压、频率等作为一致性变量，通过与其他智能体交换信息来调整本地控制量，使配网全网状态量趋于一致，以达到电压稳定和频率同步。
该策略的优点：一是分布式控制，采用分布式架构，不依赖集中式的通信系统，降低了通信延迟和数据处理量；二是模块化，添加控制区或控件时，只需添加相应的智能体和配置通信接口即可，无需修改整套控制系统的配置；三是容错性好，单个智能体失效不影响整套控制系统的稳定性，其他智能体可利用协调机制来完成失败控区的控件功能[4]。
四、自适应控制策略的应用场景及效果分析
（一）电压质量调节场景
分布式电源接入主动配电网极易引起配电网的末端升压，而配电网负荷的增长会引起配电网的末端降压。基于状态感知的自适应协调控制策略根据节点电压的实时状况协调控制配电网的有载调压变压器、静止无功发生器（Static Var Generator，SVG）、分布式电源无功出力等设备。当检测到节点电压偏高时，控制SVG发出感性无功或减少分布式电源无功出力；当检测到节点电压过低时，控制有载调压变压器升压或SVG发出容性无功。该策略应用后，配电网的电压偏差可维持在±2%范围内，电压波动幅度可降低50%以上，从而有效提升配电网的电压质量[5]。
（二）分布式电源消纳场景
在高渗透分布式电源接入的主动配电网中，分布式电源出力的随机性容易引起电压越限及潮流摆动。基于模型预测的自适应优化控制策略根据光伏、风电在未来15分钟内的出力情况和负荷需求的预测结果，动态制定储能系统的充放电计划，并对分布式电源的出力进行合理约束。当预测到光伏出力将突然增加时，储能系统将启动充电措施，以吸收多余电能；当预测到风力发电出力突然减小时，储能系统通过放电或调节负荷来减少用电负荷，从而达到稳定系统功率平衡的目的。应用实践表明，该策略可将分布式电源消纳率提升10%～15%，同时将电压越限次数降低60%以上。
（三）配电网故障恢复场景
主动配电网发生故障时，应快速隔离故障区域，恢复故障区域周边其他区域的供电。基于多智能体的自适应分布式控制策略能实现故障的快速隔离与定位。各区域间智能体通过获取故障区域的故障电流、电压等数据，自主判断故障位置，并通过协同协商控制分段开关与联络开关动作，从而重构网络拓扑。例如，当一条馈线发生短路故障时，故障区域的智能体快速断开该分段开关，而邻近区域的智能体通过联络开关将其非故障区域的负荷转移至其他馈线，并恢复供电。该策略的故障恢复时间可控制在30 s以内，相较于传统手动恢复可提升配电网20%～30%的供电可靠性。
五、自适应控制策略的发展趋势
（一）引入人工智能技术
人工智能技术在自适应控制领域的应用前景广阔。例如，利用深度学习模型提升分布式电源出力和负荷预测的精准度；使用强化学习算法，让控制策略在与环境交互的过程中自行学习并不断优化，从而提升控制的智能化水平；使用联邦学习协同训练多个区域的数据，从而避免数据隐私泄露。
（二）数字孪生驱动的控制模式构建
基于数字孪生技术建立的数字电网与实际配电网的镜像模型能够对配电网进行在线仿真与预测。数字孪生与自适应控制相结合，可在数字电网中预先对控制策略进行在线仿真验证与参数优化，之后将优化的策略应用于物理系统中。这种方法不仅可以降低控制的风险性，而且可以提高控制结果的可靠性。
结语
主动配电网的快速发展对配网自动化系统的控制方式提出了更高要求。基于此，自适应控制策略成为解决控制对象复杂性和不确定性的有效途径，具有重要的理论意义和应用价值。本文系统分析了主动配电网的运行特征和控制需求，给出了自适应控制策略的设计准则，并重点分析了基于状态感知的自适应协调控制策略、基于模型预测的自适应优化控制策略以及基于多智能体的自适应分布式控制策略的实现机理。这些策略的应用场景及其效果分析表明，它们能够有效提高主动配电网的分布式电源接入潜力、故障自愈能力和电压水平。未来，随着人工智能、数字孪生、边缘计算等新兴技术的不断进步，配网自动化系统的自适应控制方式会向着更加智能化、高效化和协同化的方向发展，为主动配电网的安全、经济、可靠运行提供更加可靠的技术支撑，助力能源互联新体系的高质量发展。
参考文献：
[1] 彭春华，杨一帆，孙惠娟，等.基于自适应步长双闭环模型预测控制的主动配电网优化调度[J].电网技术，2023，47（04）：17091722.
[2] 刘自发，张婷，王岩.基于模型预测控制的主动配电网多场景变时间尺度优化调度[J].电力自动化设备，2022，42（04）：121128.
[3] 郑聪，周海峰，郑东强，等.基于改进多元宇宙算法的主动配电网故障定位方法研究[J].电力系统保护与控制，2023，51（02）：169179.
[4] 涂春鸣，侯玉超，郭祺，等.计及配电网线路阻抗影响的自适应接地故障消弧控制策略[J].电力系统自动化，2022，46（08）：163171.
[5] 王勉，唐芬，赵宇明，等.虚拟直流电机的参数自适应控制策略[J].电力系统自动化，2020，44（14）：148155.
