2024年12月18日周三，徐箭教授受邀于机械与电气工程学院来本校进行主题为“负荷控制技术及电网调峰调频应用研究”学术讲座。
徐箭教授首先描绘了当前电力系统的宏观发展态势。随着全球对清洁能源的大力倡导和推进，电力系统中的新能源占比呈现出逐渐上升的趋势。这种能源结构的转型给电力系统的稳定运行带来了新的挑战与机遇。在新能源发电具有间歇性和波动性的情况下，维持系统功率平衡变得愈发关键，而负荷侧调节作用的重要性也因此日益凸显。传统的电力负荷大多处于不可控状态，但如今正逐步向部分可控的方向转变。这一转变背后的重要驱动力之一是充电站、分布式储能和分布式电源的快速发展。充电站的普及使得电动汽车充电负荷成为电力系统中不可忽视的一部分，其充电时间和功率需求具有较大的随机性和不确定性；分布式储能设备的应用能够在用电低谷时储存电能，在高峰时释放电能，有效地 “削峰填谷”；分布式电源的接入则改变了电力的流向和分布，使得负荷侧不再仅仅是电能的消耗者，还具备了发电的能力，这些因素综合起来促使负荷构成发生了深刻且重要的变化。
一、现有研究及不足
徐教授阐述了目前在负荷调控领域的研究现状。针对高载能负荷（如大型工业生产中的高耗能设备）和空调负荷集群（在商业建筑和居民小区中广泛存在且能耗较大）等构建虚拟电厂并参与系统调度方面，学术界和工业界已经开展了大量的研究工作。虚拟电厂作为一种创新的电力系统资源整合和调度管理模式，通过先进的信息技术和控制手段，将分散的高载能负荷、空调负荷等聚合起来，使其能够像传统电厂一样参与电力市场交易和系统运行调节，在提高电力系统灵活性、可靠性以及促进新能源消纳等方面发挥了积极作用。然而，尽管取得了这些显著的成果，当前在负荷调控方面仍然存在着一个关键的瓶颈问题，即面向系统不同维度需求（如不同时间尺度、不同空间范围以及不同负荷类型等）的负荷调控特性辨识及分层分区动态聚合以及协调控制缺乏系统的、完善的理论指导。不同类型的负荷在不同的时间尺度（短期、中期、长期）和空间范围（局部区域、城市、区域电网等）内具有各异的响应特性，如何精确地识别这些特性，并在此基础上进行有效的分层分区动态聚合以及协调控制，目前尚未形成一套成熟的、被广泛认可的理论体系和方法框架，这也成为了制约负荷调控技术进一步发展和应用的重要因素。
二、课题组研究工作介绍
(1)工业和民商负荷聚合方法
徐箭教授详细讲解了课题组在工业和民商负荷聚合方面所开展的工作。对于工业负荷，考虑到工业生产过程的复杂性和多样性，如不同工厂的生产工艺、设备类型、运行规律等差异较大，课题组采用了多源数据采集技术，包括对生产设备的实时运行数据（如功率、电流、电压、温度等）、生产计划安排数据以及企业能源管理系统中的相关数据进行全面采集和整合。通过建立基于大数据分析和机器学习算法的负荷模型，深入挖掘工业负荷内部不同设备和生产环节之间的关联关系和潜在规律，从而实现将分散的工业负荷精准地聚合成具有可调控性的负荷集群。对于民商负荷，如商场、写字楼、居民小区等，由于其负荷类型较为繁杂（包括照明、空调、电梯、办公设备等）且用电行为具有明显的时间性和季节性特征，课题组利用智能电表和物联网技术，实现对民商负荷的实时监测和数据采集。在此基础上，结合用户行为分析和需求响应理论，构建了民商负荷聚合模型，能够根据不同的应用场景和系统需求，灵活地对民商负荷进行聚合和分解操作，提高民商负荷参与电力系统调节的能力。
(2)市场化条件下虚拟电厂调控方法
在市场化条件下，虚拟电厂的调控面临着更加复杂的市场环境和经济约束。课题组针对这一情况，提出了一套基于多目标优化的虚拟电厂调控方法。该方法充分考虑了电力市场中的价格信号、供需平衡关系以及虚拟电厂自身的运行成本和效益等多方面因素。通过建立多目标优化模型，将虚拟电厂在电力市场中的交易收益最大化、系统运行可靠性提升以及对新能源的消纳能力增强等目标进行有机整合，并采用先进的优化算法（如粒子群优化算法、遗传算法等）求解该模型，得到虚拟电厂在不同市场条件和系统运行状态下的最优调控策略。同时，为了应对电力市场中的不确定性因素（如新能源发电预测误差、负荷需求波动等），课题组还研究了基于鲁棒优化和随机优化的虚拟电厂调控策略，提高了虚拟电厂在复杂市场环境下的适应性和抗风险能力。
(3)关键技术研发
徐箭教授介绍了课题组在负荷控制与虚拟电厂运行过程中所研发的一系列关键技术。在负荷预测技术方面，针对工业和民商负荷的不同特点，分别研发了适用于不同时间尺度和精度要求的负荷预测模型。例如，对于短期负荷预测（小时级、日前），采用基于时间序列分析和深度学习算法（如长短时记忆网络）相结合的方法，能够准确地预测未来几小时或一天内的负荷变化趋势；对于中长期负荷预测（周、月、季），则综合考虑经济发展趋势、气候变化、产业政策等宏观因素以及历史负荷数据，建立了基于多元回归分析和灰色预测模型的中长期负荷预测模型，为虚拟电厂的规划和运行提供了有力的决策支持。
在通信技术方面，为了实现虚拟电厂内部各个负荷单元与控制中心之间的高效、可靠通信，课题组研发了基于 5G 通信技术和电力线载波通信（PLC）技术相结合的混合通信网络架构。5G 通信技术能够满足虚拟电厂对高速率、低延迟数据传输的需求，适用于传输大量的实时监测数据和控制指令；电力线载波通信技术则利用现有的电力线路进行数据传输，无需额外铺设通信线路，降低了通信成本，特别适用于在一些通信基础设施薄弱的地区实现虚拟电厂的局部通信。此外，课题组还在智能控制技术方面取得了重要突破，研发了基于分布式协同控制算法的虚拟电厂控制系统。该系统能够实现对虚拟电厂内部分散的负荷单元和储能设备进行分布式协同控制，充分发挥各个单元的调节能力，提高虚拟电厂的整体控制性能和响应速度。
(4)平台研制及应用实践
最后，徐箭教授展示了课题组自主研制的负荷控制与虚拟电厂运行平台。该平台具有功能完善、操作便捷、可视化程度高等特点。平台的架构采用了分层分布式设计，包括数据采集层、数据处理层、控制决策层和应用服务层。数据采集层负责通过各种传感器和智能电表采集工业和民商负荷的实时运行数据以及电力市场的相关信息；数据处理层对采集到的数据进行清洗、分析和存储，并为控制决策层提供数据支持；控制决策层根据预设的调控策略和优化算法，生成对虚拟电厂内各个负荷单元和储能设备的控制指令；应用服务层则为用户提供了友好的人机交互界面，包括负荷监测与分析、虚拟电厂运行状态展示、调控策略制定与优化等功能模块。通过实际应用案例，教授展示了该平台在电力系统调峰调频、负荷优化分配以及参与电力市场交易等方面的显著应用成效。例如，在某地区的电力系统中，通过部署该平台，成功地实现了对工业负荷集群和民商负荷集群的有效调控，在用电高峰时段削减了约 15% 的负荷峰值，提高了系统的供电可靠性；同时，通过参与电力市场的辅助服务交易，为虚拟电厂运营方带来了可观的经济收益，验证了平台的实用性和可靠性。
(三)问答交流环节
在讲座的问答交流环节，现场气氛十分活跃。参会人员纷纷就自己在负荷控制技术及电网调峰调频应用研究领域中遇到的困惑和感兴趣的问题向徐箭教授提问。问题涵盖了从技术细节到应用前景，从理论研究到工程实践等多个方面。例如，有参会者询问在工业负荷聚合过程中如何处理不同厂家生产设备之间的兼容性问题；还有人关注虚拟电厂在应对极端天气条件下（如高温、严寒、台风等）的运行策略和可靠性保障措施；也有人对负荷控制技术与其他新兴技术（如区块链技术、人工智能技术）的融合应用前景表示好奇。徐箭教授针对每一个问题都给予了详细、专业且深入浅出的回答，不仅解答了提问者的疑惑，还进一步拓展了大家的思维和视野，引发了更多深入的讨论和思考。在这个过程中，参会人员之间也相互交流了各自的见解和经验，形成了良好的学术交流氛围。
(四)讲座总结
本次讲座是一次较为成功的学术交流活动。徐箭教授通过系统、全面的讲解，使参会人员对电力系统新能源发展背景下负荷侧的变化、现有研究的成果与不足以及课题组在负荷聚合、虚拟电厂调控等方面的前沿研究工作有了深入的了解。讲座内容丰富、技术含量高，不仅为从事电力系统相关研究和工程实践的专业人员提供了宝贵的经验和启示，也激发了学生对本专业的深入探索的热情。
