2024年12月18日，机械与电气工程学院邀请武汉大学科学技术发展研究院副院长徐箭教授举行了一场主题为“负荷控制技术及电网调峰调频应用研究” 的学术讲座。

当下全球积极推动清洁能源发展，电力系统中的新能源占比持续上升。徐箭教授在讲座伊始便点明这一趋势给电力系统稳定运行带来新挑战。新能源发电具有间歇性与波动性，使得维持系统功率平衡变得棘手，而负荷侧调节的重要性也随之凸显。传统电力负荷多不可控，如今因充电站、分布式储能和分布式电源的快速兴起而逐渐向部分可控转变。电动汽车充电负荷的不确定性、分布式储能的 “削峰填谷” 作用以及分布式电源对电力流向的改变，让负荷构成发生深刻变革。不过，当前在负荷调控领域，针对不同时间尺度，像短期、中期、长期，以及不同空间范围，例如局部区域、城市、区域电网等，还有不同负荷类型，包括高载能负荷、空调负荷等的调控特性辨识、分层分区动态聚合以及协调控制，尚缺乏系统完善的理论体系与方法框架，这成为制约负荷调控技术进步的关键因素。

徐箭教授进而详细阐述了其课题组的一系列研究成果。在工业和民商负荷聚合方法上，面对工业负荷生产过程的复杂多样，课题组通过多源数据采集技术，全面收集生产设备实时运行数据、生产计划数据以及企业能源管理数据，再借助大数据分析和机器学习算法，深入挖掘其中关联关系与潜在规律，成功构建出精准的可调控负荷模型。对于民商负荷，由于其类型繁杂且用电行为有明显时间性和季节性特征，利用智能电表和物联网技术实现实时监测与数据采集，结合用户行为分析和需求响应理论构建聚合模型，使其能依据不同应用场景与系统需求灵活聚合分解，大大增强了民商负荷参与电力系统调节的能力。

在市场化条件下虚拟电厂调控方法的研究中，课题组提出基于多目标优化的策略。充分考量电力市场中的价格信号、供需平衡关系以及虚拟电厂自身运行成本和效益等多方面因素，构建多目标优化模型，并运用粒子群优化算法、遗传算法等先进优化算法求解，从而得到虚拟电厂在不同市场条件与系统运行状态下的最优调控策略。同时，为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，还深入研究了基于鲁棒优化和随机优化的调控策略，有效提升了虚拟电厂在复杂市场环境下的适应性与抗风险能力。

课题组在关键技术研发方面也成绩斐然。针对工业和民商负荷的不同特点，分别研发出适用于不同时间尺度和精度要求的负荷预测模型。例如短期负荷预测采用时间序列分析与深度学习算法中的长短时记忆网络相结合的方式，精准预测未来几小时或一天内的负荷变化趋势；中长期负荷预测则综合经济发展趋势、气候变化、产业政策等宏观因素与历史负荷数据，运用多元回归分析和灰色预测模型进行构建，为虚拟电厂的规划与运行提供有力决策支持。在通信技术上，研发出基于 5G 通信技术和电力线载波通信技术相结合的混合通信网络架构。5G 通信技术保障高速率、低延迟的数据传输，适用于传输大量实时监测数据和控制指令；电力线载波通信技术利用现有电力线路传输数据，降低通信成本，尤其适用于通信基础设施薄弱地区的局部通信，二者结合确保了虚拟电厂内部通信的高效可靠。此外，还成功研发出基于分布式协同控制算法的虚拟电厂控制系统，该系统能对虚拟电厂内分散的负荷单元和储能设备进行分布式协同控制，充分发挥各单元调节能力，提高整体控制性能与响应速度。

值得一提的是，课题组自主研制的负荷控制与虚拟电厂运行平台已投入应用并取得显著成效。该平台采用分层分布式设计，涵盖数据采集层、数据处理层、控制决策层和应用服务层。数据采集层借助各类传感器和智能电表采集工业和民商负荷实时运行数据以及电力市场相关信息；数据处理层对数据进行清洗、分析和存储，为控制决策层提供数据支撑；控制决策层依据预设调控策略和优化算法生成控制指令；应用服务层为用户打造友好人机交互界面，具备负荷监测与分析、虚拟电厂运行状态展示、调控策略制定与优化等功能模块。

此次讲座为电力系统相关专业的师生提供了宝贵的经验与启示，极大地激发了学生对本专业深入探索的热情，有望推动本校在电力系统负荷控制技术研究及应用方面取得更大的突破与发展。