【摘 要】文章针对电力自动化在智能电网多场景运行中的协同控制开展研究，梳理核心特征涵盖多源数据融合决策、多场景负荷自适应调度、多故障协同自愈；明确关键问题涉及数据交互异构及时效冲突、多场景耦合失稳、技术适配与成本矛盾；说明关键技术包含多协议兼容通信、多场景耦合模型预测控制、数字孪生映射；提出优化策略包括数据治理标准化、分层架构优化、技术适配成本平衡，为智能电网多场景协同控制提供技术支撑。

【关键词】电力自动化；智能电网；多场景协同控制；数字孪生；模型预测控制

引言

智能电网中分布式能源渗透率不断提升，发电、输电、配电、用电多场景运行复杂度随之增加，数据交互、控制协同及成本平衡方面遭遇挑战。解决多场景数据治理不规范、控制架构适配性不足、技术落地成本过高等问题，需从数据、架构、技术适配维度采取有针对性的优化方法，保障智能电网多场景协同控制高效实施，支撑电网安全稳定与经济运行。

一、电力自动化在智能电网多场景协同控制的核心特征

（一）多源数据融合驱动的实时协同决策

电力自动化系统在智能电网发电侧、输电侧、配电侧、用电侧部署传感器网络、智能量测终端及状态监测装置，完成多场景运行数据全域采集，覆盖分布式能源出力数据、输电线路参数、配电台区负荷数据、用户用电特征数据等多维度信息。系统借助边缘计算节点开展数据本地化预处理，运用数据清洗算法剔除异常值、填补缺失值，再通过高速通信链路将标准化数据传送至云端控制中心。云端平台采用深度学习算法搭建多场景数据关联模型，对电网运行状态实施动态推演，实时生成协同控制决策指令，指令经加密传输下发至各场景执行单元，整个数据处理与决策流程达到毫秒级响应标准，保障多场景下电网运行参数动态匹配。

（二）多场景负荷自适应的协同调度优化

电力自动化系统采用聚类算法对智能电网内工业负荷、居民负荷、商业负荷等不同场景用电特性进行分类建模，通过时序分析算法挖掘各场景负荷周期性变化规律与波动特征，结合气象数据、经济活动指标搭建负荷预测模型，输出各场景短期、超短期负荷预测结果[1]。系统将预测结果与分布式能源出力特性、储能系统充放电参数纳入统一优化框架，运用混合整数规划算法求解多场景负荷分配方案，通过需求侧响应信号调整各场景用户用电时段与用电强度，同时调控分布式能源出力与储能系统充放电状态，实现各场景负荷与能源供应动态平衡，保证电网频率、电压等关键指标稳定在额定区间。

（三）多故障场景的协同自愈控制

电力自动化系统在智能电网各场景部署故障录波装置、馈线终端单元及智能断路器，实时捕捉线路短路、设备绝缘损坏、分布式能源脱网等故障信号，通过同步相量测量技术获取故障瞬间电网运行参数。系统运用故障诊断算法分析所采集的故障数据，定位故障位置、识别故障类型，再通过拓扑分析算法推演故障扩散路径。依据故障分析结果，系统自动触发协同自愈机制，控制故障区域相邻开关动作实现故障隔离，调度储能系统紧急释放电能弥补故障区域供电缺口，调整非故障区域分布式能源出力与负荷分配，同时通过负荷转移策略将故障区域重要负荷切换至备用供电回路，保障非故障场景运行不受影响。

二、电力自动化在智能电网多场景协同控制中的关键问题

（一）多场景数据交互的异构性与时效性冲突

智能电网多场景数据接入电力自动化系统，呈现出显著的异构特征。发电侧分布式能源逆变器电流-电压特性曲线、输电侧同步相量测量数据、配电侧馈线终端运行日志和用电侧智能电表时序读数，一同构建起多维度异构数据立方体，包含不同类型数据，如结构化设备状态码、非结构化运维文本和高频时序采样值。不同场景下的监测设备所采用的通信协议各不相同，如IEC61850、远距离无线电（LongRange Radio，LoRa）、消息队列遥测传输等协议没有统一的适配接口，数据接入要额外进行协议转换。