隨著風(fēng)電在能源結(jié)構(gòu)中的占比不斷提升，大規(guī)模風(fēng)電接入互聯(lián)系統(tǒng)帶來的聯(lián)絡(luò)線功率隨機波動問題日益突出。國網(wǎng)浙江省電力公司經(jīng)濟技術(shù)研究院的吳俊利及其團隊針對此問題，深入研究了聯(lián)絡(luò)線隨機功率波動幅值的估計方法，并提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的解決方案。

研究分析了風(fēng)電出力的隨機性與間歇性特征，及其對互聯(lián)系統(tǒng)聯(lián)絡(luò)線功率波動的影響機制。風(fēng)能資源的不可控性導(dǎo)致風(fēng)電出力具有顯著的不確定性，這種不確定性通過電網(wǎng)傳播，引發(fā)聯(lián)絡(luò)線功率的隨機波動，進而影響系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

團隊提出了一種基于概率統(tǒng)計與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的波動幅值估計模型。該模型結(jié)合歷史風(fēng)電出力數(shù)據(jù)、系統(tǒng)運行參數(shù)及網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，利用隨機過程理論對聯(lián)絡(luò)線功率波動進行建模。通過蒙特卡洛模擬與場景分析法，估計不同置信水平下的波動幅值范圍，為系統(tǒng)調(diào)度與安全控制提供數(shù)據(jù)支撐。

研究還探討了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在波動估計中的應(yīng)用。通過構(gòu)建動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型，實時監(jiān)測聯(lián)絡(luò)線功率變化，并結(jié)合人工智能算法（如機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)）進行短期預(yù)測。這種方法不僅提高了估計精度，還增強了系統(tǒng)對風(fēng)電波動的適應(yīng)能力。

團隊通過仿真實驗驗證了所提方法的有效性。結(jié)果顯示，該估計技術(shù)能夠準確捕捉聯(lián)絡(luò)線功率波動的統(tǒng)計特征，降低系統(tǒng)運行風(fēng)險，并為風(fēng)電大規(guī)模接入下的電網(wǎng)規(guī)劃與優(yōu)化提供技術(shù)參考。隨著智能電網(wǎng)與數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展，此類研究有望進一步推動新能源的高效消納與電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。