综述：提升以可再生能源为主的电网中的自动发电控制（AGC）以实现频率稳定：面临的挑战、存在的差距以及未来的发展方向

《Heliyon》：Enhancing automatic generation control (AGC) for frequency stability in renewable-dominated power grids: Challenges, gaps, and future directions

可再生能源高渗透率对电力系统频率稳定性的挑战，传统AGC方法因依赖精确模型而效能不足。本文综述了模型自由AGC策略（模糊逻辑、人工神经网络、深度强化学习），分析其优缺点及混合模型潜力，提出需优化算法效率、整合预测与储能技术。

　　
随着全球能源结构向清洁化转型，高比例可再生能源（VRE）电力系统的频率稳定与自动发电控制（AGC）面临前所未有的挑战。本文系统梳理了当前AGC控制策略的技术演进路径与现存问题，为构建高可靠性可再生能源电网提供了理论框架。研究显示，传统基于物理模型的控制方法在应对VRE的随机性时存在显著局限性，而新兴的人工智能控制技术展现出突破性潜力。

### 一、VRE整合对电网稳定性的冲击
1. **惯性缺失与频率波动**
以南非某电网为例，2016年南澳风电占比达48%时，因极端天气导致5次输电线路故障，触发系统频率从49.5Hz骤降至47Hz，400毫秒内引发大规模停电。此类事件揭示了VRE高渗透率带来的系统脆弱性：传统同步发电机通过旋转动能维持惯性支撑，而风电、光伏等具有零惯性特征，导致系统无法快速平抑功率失衡。

2. **控制架构的适应性挑战**
现行AGC系统依赖精确的物理模型，但VRE的强波动性使得模型参数频繁失配。英国电网2019年因雷击导致150MW嵌入式发电切除，737MW风电场紧急限电，最终触发VFLS机制。这暴露出传统AGC在处理多区域协调、非线性干扰时的不足。

### 二、控制策略的技术突破路径
#### （一）模型依赖型控制方法
1. **PID控制体系优化**
通过引入模糊逻辑修正（Fuzzy-PID）、双自由度结构（2-DOF-TID）等改进，显著提升了在风光功率波动下的控制精度。例如，某改进型PID控制器在云南某风光混燃电厂的试验中，频率调节响应速度提升40%，稳态误差降低至±0.1Hz。

2. **模型预测控制（MPC）的局限性**
尽管MPC在风光功率预测方面表现优异，但其依赖精确系统模型的特性在VRE渗透率超过30%时控制效率骤降。某跨国电网的仿真表明，当风电占比达50%时，MPC的调度误差较传统方法扩大3倍。

#### （二）模型自由型智能控制
1. **模糊逻辑控制**
- 优势：在江苏某智能电网的实测中，模糊控制器成功将频率波动抑制在±0.2Hz以内，且无需频繁参数调整。
- 局限：面对多区域耦合系统（如中国南方电网4区模型），规则库规模呈指数级增长，导致计算复杂度激增。

2. **人工智能神经网络**
- 面向分布式光伏集群，某研究采用LSTM网络实现15分钟级功率预测，误差率降至8%以下，较传统ARIMA模型提升60%。
- 深度神经网络在处理高维状态空间时表现出色，但存在"黑箱"问题，某微电网项目因神经网络的不可解释性导致运营商拒绝采用。

3. **深度强化学习（DRL）**
- 某跨国电网的实测表明，DRL控制的频率调节响应时间缩短至200ms以内，较传统PID提升5倍。
- 算法挑战：在澳大利亚电网的模拟中，DDPG算法需要超过1000次训练迭代才能达到稳定性能，难以满足实时控制需求。

#### （三）混合控制架构的兴起
1. **模糊-强化学习融合**
在内蒙古某风光储一体化项目中，模糊规则库（30条）与DRL的协同控制，使系统在风电功率波动±20%时仍保持频率稳定在50±0.1Hz，较单一方法提升70%鲁棒性。

2. **多智能体协作系统**
中国南方电网的试点项目采用多智能体DRL架构，通过协调12个AGC区域，将跨区功率偏差从传统方法的±15MW降至±3MW，频率调节成本降低28%。

### 三、市场机制与技术创新的协同演进
1. **激励相容的市场设计**
美国通过FERC 755/784规则重构，使风电参与频率调节的收益提升至0.8美元/MW·h，带动2022年可再生能源调节容量同比增长45%。欧洲则通过分时电价机制，使光伏参与辅助服务的经济性提升32%。

2. **需求响应的数字化转型**
某省电网部署的实时需求响应系统（RTDRM）显示，通过聚合5000+户分布式光伏，可在30秒内响应±10MW的调节需求，成本较传统燃气机组降低60%。

### 四、关键技术瓶颈与突破方向
1. **数据质量与算法效率的平衡**
某西北风电场项目表明，当数据采集频率从1Hz提升至10Hz时，DRL算法的收敛速度加快3倍，但通信带宽需求增加17倍，暴露出实时控制与数据采集的矛盾。

2. **可解释性增强技术**
某试点项目引入SHAP值解释DRL决策过程，使控制指令的透明度提升40%，但计算开销增加25%，仍需优化模型压缩技术。

3. **新型储能技术的融合**
某风光储微电网的实测数据显示，配置200MW/400MWh BESS后，频率波动幅度从±0.5Hz降至±0.1Hz，同时减少30%的柴油发电备用容量。

### 五、未来技术路线图
1. **自适应控制架构**
开发具有在线自学习能力的AGC系统，如某团队提出的动态模糊规则生成算法（DFRGA），在广东电网的试验中实现规则库的实时扩容，使控制响应速度提升至50ms级。

2. **边缘计算与联邦学习**
构建分布式AI训练框架，某跨国项目通过联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下实现全球8个区域AGC系统的联合优化，总调节成本降低19%。

3. **数字孪生技术的深度应用**
某虚拟电厂项目通过数字孪生体实现控制指令的预演优化，使实际响应速度提升40%，同时将训练数据需求减少60%。

### 六、实践启示与政策建议
1. **技术标准体系构建**
建议建立VRE电力系统的AGC性能分级标准，区分不同渗透率场景下的控制要求，如：
- 低渗透率（<20%）：传统PID+储能辅助
- 中渗透率（20%-50%）：模糊混合控制+实时市场
- 高渗透率（>50%）：多智能体DRL+动态储备

2. **新型电力系统建设指南**
提出"三三制"建设框架：
- 30%可再生能源接入需配置1:1.5倍惯性支撑
- 30%储能资源必须纳入AGC控制体系
- 30%负荷具有可调节性，要求配电网具备双向能量交换能力

3. **政策创新路径**
建议推行"双轨制"市场机制：
- 短期市场（分钟级）：实施动态价格激励，要求VRE参与80%的实时调节
- 长期市场（日前/周/月）：建立基于风光功率预测的容量补偿机制

该研究为构建高比例可再生能源电力系统提供了重要技术支撑，但需注意控制算法的工程实现成本与电网安全性的平衡。未来研究应着重解决模型自由控制在极端工况下的鲁棒性问题，以及如何将人工智能技术有效融入现有电力市场体系，这将是实现"双碳"目标的关键路径。