【关键词】智能电网；多能源协同；优化策略；能源建模；预测技术

引言

随着全球都在推动能源转型，环保要求也越来越高。智能电网作为现代能源系统的关键，需要实现多种能源的协调优化配置。它既能整合传统能源和可再生能源，又通过信息技术提升能源利用效率，实现精准调度。多能源系统虽然优势明显，但也面临不少难题，比如能源波动性强、供需匹配困难等。要解决这些问题，关键在于研究多能源协同优化的技术和方法。这不仅有助于提升电网运行效率，还能降低成本和碳排放。此文将重点介绍智能电网中的多能源协同优化策略，包括能源建模、预测技术、协调控制和优化算法等核心技术的应用。同时，结合工业园区微电网的实际案例，分析这些策略的实施效果，为智能电网的未来发展提供参考。

一、智能电网架构与多能源系统概述

（一）智能电网的架构

智能电网的核心可以概括为发电、输电、配电和用电四个关键环节，它们通过现代信息技术实现高效协同。在发电端，它整合传统能源和可再生能源，通过智能监测和控制技术，使发电更稳定、高效。输电环节采用特高压和灵活交流输电系统等关键技术，能够将电能从远方大容量安全高效地输送到需要的地方。配电环节则更加灵活，采用智能配电网络、分布式能源管理和微电网等技术，根据不同区域的用电需求，实现精准供电。在用电端，智能电表和家庭能源管理系统让用户从被动用电变为主动参与。比如，用户可以根据电价变化调整用电时间，既节省电费，又帮助电网平衡负荷。这四个环节通过实时数据共享和动态调整，形成一个整体：发电侧根据用电需求优化发电计划，输电侧和配电侧协同调配电力资源，最终为用户提供稳定、高效的电力服务[1]。

（二）多能源系统构成

智能电网就像一张大网，将各种能源都连接在一起。太阳能是清洁又可再生的能源，分布广泛。它能通过光伏和热发电的方式接入电网，无论大型系统还是小型系统都能灵活接入，并依靠储能设备稳定输出。风能资源丰富且无需燃料成本，在沿海、高原等地区，风力发电机高效运转，产生的电能经过升压后即可并入电网，通过储能和预测技术有效平抑波动。水能能量密度高且具备调节能力，河流中上游的水电站承担主要供电任务，远距离输电也完全可行。传统能源目前仍是主力，但环保技术持续升级，以减少污染并提高效率。生物质能实用性强，可将垃圾转化为能源，适用于城乡地区，尤其是热电联产模式应用广泛。地热能供应稳定，地热电厂和地源热泵各有其应用优势。海洋能潜力巨大，潮汐发电、波浪发电等技术适合沿海地区应用。各种能源搭配使用，加上智能电网，未来能源结构会更绿色高效。

二、多能源协同优化的关键技术

（一）能源建模技术

在多能源协同优化里，能源建模技术是关键，主要是将各种能源的特性以及影响因素都准确地描述出来。以太阳能发电为例，需要建立一个模型，把光强、温度和发电效率之间的非线性关系搞清楚，如公式（1）所示：

Psol=f（I，T）（1）

其中，Psol为太阳能发电功率，I为光强，T为温度。风能发电需要关注风速和风向怎么变，这些变化会影响发电量，可以用威布尔分布这样的统计模型来描述。对于传统能源发电，像煤、气这些燃料，要搞清楚燃烧效率、成本和发电量之间的关系，用多元回归模型来建模。在能源需求方面，需分析居民、商业、工业等不同用户的用电规律，通过时间序列分析来预测负荷，还得考虑需求侧响应，建立负荷调整模型，这样才能让供需平衡，达到优化的效果[2]。

（二）能源预测技术

在可再生能源预测中，太阳能发电预测要用到气象卫星数据和数值天气预报，结合起来建立短期和长期预测模型。例如，用反向传播（Backpropagation，BP）神经网络模型，它的预测输出公式如式（2）所示：

Psol（t）=f（W·X（t）+b）（2）

其中，Psol（t）为t时刻太阳能发电预测值，W为权重矩阵，X（t）为输入特征向量，b为偏置项。