電力作為一種特殊的商品，尚未實現大規模經濟儲存，因而在電力系統中仍需做到發電和用電的實時平衡。理想的情況是實現比較寬松的平衡，即在平衡狀態下還有比較充足的裕度，以應對各種可能出現的擾動，如負荷增減、新能源出力波動、設備故障等。

　　電力平衡的傳統調節對象和調節策略一般是優先考慮調整電源出力，電源出力調整后仍不能滿足平衡需求時調整電網運行方式，然后是進行負荷轉供乃至切除負荷，主要的支撐技術有負荷預測、自動發電控制、負荷轉供操作等。負荷預測是根據電力系統的運行特性、增容決策、自然條件與社會影響等，在滿足一定精度要求的條件下，確定未來某特定時刻的負荷數據。自動發電控制能實現對調頻機組出力的實時控制，以滿足不斷變化的用戶電力需求，并使電網處于安全、經濟的運行狀態。負荷轉供操作是當系統發生故障或者計劃檢修時，在無停電或者少停電的前提下通過合解環操作實現負荷轉移。

　　在新能源發電裝機占比不斷提升、負荷增長、極端天氣頻發等多重因素影響下，僅依靠負荷預測、自動發電控制等傳統技術手段調整控制常規電源出力、電網運行方式和負荷已難以滿足電力平衡的新要求。如何挖掘并充分調動新的調節資源，增強緊平衡狀態下電力系統調節能力、提高充裕度水平，是亟待解決的問題。

　　與此同時，電動汽車、可控負荷等分布式靈活調節資源的滲透率快速增長，為電網提供了額外的動態平衡能力。充分調度分布式靈活調節資源成為增強電力平衡能力的可行方案，具體包括多元靈活資源時空互補空間挖掘、電網分區綜合調節能力實時辨識、電網緊平衡特征分析及超前預警、多元靈活資源協同處置等技術。

　　●多元靈活資源時空互補空間挖掘技術

　　分布式新能源電源、分布式儲能、工業負荷、電動汽車等靈活調節資源具備較大的功率調節潛力，在行業政策的支持下，其調節潛力被逐步挖掘。然而，這些負荷側的調節資源具有“眾、微、散”的特征，并且時空響應特性差異大，單純依靠某一類或局部范圍內的靈活資源難以滿足電網調節需求。

　　因此，需要從多個維度充分挖掘和分析電網中多元靈活資源的調節潛力，從時間和空間尺度量化分析傳統電源、分布式新能源電源、分布式儲能、工業負荷、電動汽車等源網荷儲全環節海量資源的調節特性和互補特性，統籌考慮靈活調節資源與傳統資源的時空尺度、響應方向、經濟性約束等方面的差異性，挖掘多元靈活資源時空互補空間，提升電網靈活調節能力。

　　●電網分區綜合調節能力實時辨識技術

　　電網分區綜合調節能力由多方面能力構成，包括水電、火電等傳統電源的機組調節能力，風電、光伏發電等新能源電源的調節能力，以及電動汽車、儲能、溫控負荷等負荷側靈活資源的調節能力等。電網分區綜合調節能力的影響因素眾多，一次能源供應狀態、氣候環境變化、用戶生產生活規律、市場激勵水平等都會對調節能力造成不同程度的影響。因此，對各類資源的調節能力難以進行精確的物理建模。

　　基于人工智能技術的大數據分析方法為資源調節能力的量化分析提供了可行手段。采用“物理建模+數據挖掘”的分析方法，可解決一次能源供應狀態、氣候環境變化、市場激勵水平等多維影響因素下考慮源荷雙側資源的電網分區調節能力辨識問題，為新型電力系統下電網運行人員實時、準確開展電網分區調節提供技術支撐。

　　●電網緊平衡特征分析及超前預警技術

　　在電力供需緊平衡狀態下，若遇到極端天氣、天然氣供應不足等特殊情況，部分時間可能存在供電缺口，階段性的有序用電無法避免，亟須建立針對系統性風險的電網緊平衡預警體系。運用大數據分析技術提取電力緊平衡狀態下的電網運行特征，可揭示電網面臨的發電不足、網絡受阻等主要問題，并綜合考慮緊平衡預警的關鍵影響因素，采用機器學習方法，實現電網緊平衡狀態的超前預警，為緊平衡狀態協同處置提供基礎支撐。

　　●多元靈活資源協同處置技術

　　針對分布式靈活調節資源的海量、異質、不確定性強等特征，可考慮靈活性調節資源的時序響應特性、分區分布屬性、調節容量可信度等，建立考慮多種靈活調節資源的多時段協同優化模型，利用不斷更新的超短期新能源和負荷預測數據滾動優化求解，實現燃煤機組、燃氣機組、抽水蓄能等傳統調節性資源與電動汽車、工業負荷、商用空調、電采暖、儲能等分布式靈活性調節資源的協調配合與高效調用。應用多元靈活資源協同處置技術后，可滾動追蹤負荷和新能源波動，緩解電力供需緊張狀況，保障電網安全穩定運行。

　　基于上述技術，應構建源網荷儲多元靈活資源參與電力平衡的新型調控體系，豐富適應能源互聯網環境的電網調控模式。可建設電力緊平衡狀態實時預警及協同處置系統，包括綜合調節能力辨識功能、電力緊平衡預警功能和多元靈活資源協同處置功能，挖掘多元靈活資源調控潛力，采用分層分區方式協同調控各類資源，實現多資源協同處置。

　　（作者單位：中國電力科學研究院有限公司）