电力作为一种特殊的商品，尚未实现大规模经济储存，因而在电力系统中仍需做到发电和用电的实时平衡。理想的情况是实现比较宽松的平衡，即在平衡状态下还有比较充足的裕度，以应对各种可能出现的扰动，如负荷增减、新能源出力波动、设备故障等。
电力平衡的传统调节对象和调节策略一般是优先考虑调整电源出力，电源出力调整后仍不能满足平衡需求时调整电网运行方式，然后是进行负荷转供乃至切除负荷，主要的支撑技术有负荷预测、自动发电控制、负荷转供操作等。负荷预测是根据电力系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影响等，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的负荷数据。自动发电控制能实现对调频机组出力的实时控制，以满足不断变化的用户电力需求，并使电网处于安全、经济的运行状态。负荷转供操作是当系统发生故障或者计划检修时，在无停电或者少停电的前提下通过合解环操作实现负荷转移。
在新能源发电装机占比不断提升、负荷增长、极端天气频发等多重因素影响下，仅依靠负荷预测、自动发电控制等传统技术手段调整控制常规电源出力、电网运行方式和负荷已难以满足电力平衡的新要求。如何挖掘并充分调动新的调节资源，增强紧平衡状态下电力系统调节能力、提高充裕度水平，是亟待解决的问题。
与此同时，电动汽车、可控负荷等分布式灵活调节资源的渗透率快速增长，为电网提供了额外的动态平衡能力。充分调度分布式灵活调节资源成为增强电力平衡能力的可行方案，具体包括多元灵活资源时空互补空间挖掘、电网分区综合调节能力实时辨识、电网紧平衡特征分析及超前预警、多元灵活资源协同处置等技术。
●多元灵活资源时空互补空间挖掘技术
分布式新能源电源、分布式储能、工业负荷、电动汽车等灵活调节资源具备较大的功率调节潜力，在行业政策的支持下，其调节潜力被逐步挖掘。然而，这些负荷侧的调节资源具有“众、微、散”的特征，并且时空响应特性差异大，单纯依靠某一类或局部范围内的灵活资源难以满足电网调节需求。
因此，需要从多个维度充分挖掘和分析电网中多元灵活资源的调节潜力，从时间和空间尺度量化分析传统电源、分布式新能源电源、分布式储能、工业负荷、电动汽车等源网荷储全环节海量资源的调节特性和互补特性，统筹考虑灵活调节资源与传统资源的时空尺度、响应方向、经济性约束等方面的差异性，挖掘多元灵活资源时空互补空间，提升电网灵活调节能力。
●电网分区综合调节能力实时辨识技术
电网分区综合调节能力由多方面能力构成，包括水电、火电等传统电源的机组调节能力，风电、光伏发电等新能源电源的调节能力，以及电动汽车、储能、温控负荷等负荷侧灵活资源的调节能力等。电网分区综合调节能力的影响因素众多，一次能源供应状态、气候环境变化、用户生产生活规律、市场激励水平等都会对调节能力造成不同程度的影响。因此，对各类资源的调节能力难以进行精确的物理建模。
基于人工智能技术的大数据分析方法为资源调节能力的量化分析提供了可行手段。采用“物理建模+数据挖掘”的分析方法，可解决一次能源供应状态、气候环境变化、市场激励水平等多维影响因素下考虑源荷双侧资源的电网分区调节能力辨识问题，为新型电力系统下电网运行人员实时、准确开展电网分区调节提供技术支撑。
●电网紧平衡特征分析及超前预警技术
在电力供需紧平衡状态下，若遇到极端天气、天然气供应不足等特殊情况，部分时间可能存在供电缺口，阶段性的有序用电无法避免，亟须建立针对系统性风险的电网紧平衡预警体系。运用大数据分析技术提取电力紧平衡状态下的电网运行特征，可揭示电网面临的发电不足、网络受阻等主要问题，并综合考虑紧平衡预警的关键影响因素，采用机器学习方法，实现电网紧平衡状态的超前预警，为紧平衡状态协同处置提供基础支撑。
●多元灵活资源协同处置技术
针对分布式灵活调节资源的海量、异质、不确定性强等特征，可考虑灵活性调节资源的时序响应特性、分区分布属性、调节容量可信度等，建立考虑多种灵活调节资源的多时段协同优化模型，利用不断更新的超短期新能源和负荷预测数据滚动优化求解，实现燃煤机组、燃气机组、抽水蓄能等传统调节性资源与电动汽车、工业负荷、商用空调、电采暖、储能等分布式灵活性调节资源的协调配合与高效调用。应用多元灵活资源协同处置技术后，可滚动追踪负荷和新能源波动，缓解电力供需紧张状况，保障电网安全稳定运行。
基于上述技术，应构建源网荷储多元灵活资源参与电力平衡的新型调控体系，丰富适应能源互联网环境的电网调控模式。可建设电力紧平衡状态实时预警及协同处置系统，包括综合调节能力辨识功能、电力紧平衡预警功能和多元灵活资源协同处置功能，挖掘多元灵活资源调控潜力，采用分层分区方式协同调控各类资源，实现多资源协同处置。
（作者单位：中国电力科学研究院有限公司）
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