香港理工大学卜思齐团队发布的报告，聚焦低碳能源转型背景下大型城市配电网向有源配电网（ADN）转型的安全智能运行与控制问题，为高比例新能源接入后的电网稳定运行提供解决方案。
报告指出，分布式新能源大规模接入是城市配电网实现碳中和的核心趋势，推动传统配电网向包含分布式电源、储能、电动汽车等多元元素的ADN转型。但新能源发电的强随机性、弱灵活性特点，叠加双向功率流动，给ADN带来电压稳定、频率稳定、孤岛效应、网络安全等多重安全挑战，全球多地大停电事故也凸显了电网安全的重要性。同时，AI技术的发展为处理电网海量数据、实现智能调度控制提供了机遇。
电压调节方面，报告提出多层级、多设备协同的调节策略。考虑配电网线路阻抗比（R/X）影响，构建经济层、网络层、控制层三层框架，在正常与应急场景下实现差异化调控；通过动态网络重构（DNR）与电压无功控制（VVC）协同优化，结合强化学习算法提升调节实时性；创新顺序掩码动态重构技术，保障拓扑调整安全性；设计两阶段调节框架，适配电动汽车快充等短时高负荷场景的电压稳定需求。
频率与电压协同调节方面，建立三层分级控制框架，通过一次调频、二次补偿、三次经济调度实现全维度调控；针对微电网场景，提出分布式协同调节方案，优化通信网络规划以平衡控制性能与成本；面向输配电网协同（TSO-DSO），采用多智能体强化学习技术，实现多区域频率电压联合调控，提升系统整体稳定性。
能源管理与灵活性提升方面，构建基于同态加密的隐私保护能源管理系统，防范信息安全风险；通过风火打捆发电系统与可调节负荷耦合，优化负荷转移策略，提升系统运行灵活性，应对新能源出力波动。
报告核心结论显示，AI驱动的智能调控技术可高效应对ADN多维度、多时间尺度安全问题；分布式运行策略在安全性、可靠性、隐私保护等方面优于集中式方案；未来需设计多元市场范式与商业模式，激励分布式能源参与电网安全运行，最大化社会福利。
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