电力系统自动化与智能化应用指南

电力系统自动化与智能化应用指南第1章电力系统自动化概述1.1电力系统自动化的基本概念电力系统自动化是指通过自动化技术对电力系统进行实时监测、控制与调节，以提高系统运行的可靠性、经济性和效率。这一概念最早由IEEE（美国电气与电子工程师协会）提出，强调“自动控制”与“智能管理”的结合。电力系统自动化主要通过传感器、控制器、执行器等设备实现对电力系统的状态监测与控制，是电力系统实现高效运行的关键支撑技术。根据《电力系统自动化技术导则》（GB/T31923-2015），电力系统自动化包括调度自动化、继电保护自动化、自动发电控制（AGC）等核心内容。电力系统自动化技术的发展，源于电力系统复杂性增加和对稳定性的更高要求，其核心目标是实现电力系统的“智能感知”与“精准控制”。电力系统自动化技术的应用，使得电力系统能够实现从“人工操作”向“智能决策”的转变，提升电力系统的运行灵活性和响应速度。1.2电力系统自动化的应用领域电力系统自动化广泛应用于电网调度、发电机组控制、变电站运行、输电线路保护等多个环节。在电网调度方面，自动化系统能够实现对发电、输电、配电各环节的实时监控与协调，提升电网运行的稳定性与经济性。在发电机组控制中，自动化技术可以实现机组的启停、负荷调节和故障处理，提高发电效率并减少能源损耗。在变电站运行中，自动化系统能够实现对变压器、断路器、隔离开关等设备的远程操作与状态监测，保障电网安全运行。电力系统自动化还应用于配电网的自动化管理，实现对用户侧的负荷均衡与电压调节，提升供电服务质量。1.3电力系统自动化的发展趋势当前电力系统自动化正朝着“智能感知”与“自主决策”的方向发展，结合、大数据、物联网等新技术，实现更高效的智能控制。随着电力系统规模不断扩大和分布式能源的普及，自动化系统需要具备更强的自适应能力与容错能力。国际上，IEEE和IEC（国际电工委员会）正在制定新一代电力系统自动化标准，推动自动化技术向更高精度、更广范围、更智能的方向发展。电力系统自动化正逐步向“云控”“边缘计算”等方向演进，实现数据的快速处理与决策。未来，电力系统自动化将更加注重与新能源并网、智能电网建设的深度融合，推动电力系统向绿色、高效、智能方向发展。1.4电力系统自动化的主要技术手段电力系统自动化主要依赖于传感器、控制器、执行器、通信网络和计算机系统等技术手段，实现对电力系统的实时监控与控制。传感器技术是电力系统自动化的重要基础，包括电压互感器、电流互感器、温度传感器等，用于采集电力系统运行状态数据。控制器技术包括PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分布式控制系统）和SCADA（监控与数据采集系统），用于实现对电力设备的自动控制。通信网络技术是电力系统自动化实现信息传输与数据共享的关键，包括光纤通信、无线通信和电力线载波通信等。计算机技术是电力系统自动化的核心支撑，包括计算机硬件、软件系统和网络架构，用于实现自动化控制与数据分析。第2章电力系统监控与控制1.1电力系统监控的基本原理电力系统监控是指通过传感器、通信网络和数据分析技术，对电力系统运行状态进行实时采集、处理与分析的过程。其核心目标是实现对电力系统各环节的动态监测与预警，确保系统稳定运行。监控系统通常包括数据采集层、数据处理层和决策控制层，其中数据采集层通过智能电表、SCADA（监控系统数据采集与监控）等设备实现对电压、电流、功率等参数的实时采集。根据电力系统运行状态，监控系统可以分为基本监控与高级监控，基本监控侧重于运行参数的实时采集，而高级监控则涉及系统稳定性分析、故障预测与优化调度。电力系统监控的理论基础源于控制论与信息论，其核心思想是通过反馈机制实现对系统运行的动态调节，确保系统在复杂工况下保持安全、经济、可靠运行。国际电工委员会（IEC）在《IEC61850》标准中提出，电力系统监控应采用统一的数据模型和通信协议，实现不同层级监控系统的数据互通与协同工作。1.2电力系统监控的实现技术监控系统的核心技术包括传感器技术、通信技术、数据处理技术及算法。传感器技术用于采集电力系统运行数据，通信技术则保障数据在不同层级之间的传输，如光纤通信、无线通信等。数据处理技术主要采用数据采集与监控（SCADA）系统，结合历史数据与实时数据进行趋势分析与异常检测，例如通过时间序列分析识别设备故障或系统失衡。技术在电力系统监控中应用广泛，如基于深度学习的故障识别、基于强化学习的调度优化，能够显著提升监控系统的智能化水平与响应速度。电力系统监控系统通常采用分层分布式架构，上层负责数据整合与高级分析，下层负责实时数据采集与传输，确保系统具备高可靠性和低延迟。根据IEEE1547标准，电力系统监控应具备数据采集的高精度、通信的高稳定性以及数据安全的高保障，以满足现代电力系统对实时性与可靠性的要求。1.3电力系统控制的分类与方法电力系统控制可分为静态控制与动态控制，静态控制主要针对系统运行参数的调整，如电压调节、无功功率控制；动态控制则针对系统运行过程中的瞬态变化，如短路故障的快速响应。控制方法主要包括自动控制、人工控制和智能控制。自动控制通过自动调节装置实现，如自动调压装置、自动励磁系统；人工控制则依赖操作员手动干预，适用于复杂或非线性系统；智能控制则结合算法实现自学习与自适应，如基于模糊控制的电力系统稳定控制。电力系统控制技术的发展趋势是向智能化、分布式和协同化方向演进，例如基于数字孪生技术的虚拟仿真控制，能够实现对电力系统全生命周期的模拟与优化。控制策略的选择需结合系统特性、运行环境及负载变化情况，例如在风电并网系统中，需采用动态无功补偿策略以维持电网电压稳定。根据《电力系统自动化》教材，电力系统控制应具备快速性、准确性与鲁棒性，以应对电网运行中的不确定性与复杂性。1.4电力系统监控与控制的集成应用监控与控制的集成应用是指将监控数据与控制策略相结合，实现对电力系统运行的全面管理。例如，基于SCADA系统的实时监控与基于PLC的自动控制相结合，可实现对电力设备的远程控制与状态监测。集成应用通常采用统一的数据平台与控制平台，通过数据中台实现监控数据的整合与分析，结合控制算法实现对系统的智能调节。例如，基于IEC61850标准的统一通信平台，可实现多源数据的融合与协同控制。集成应用在现代电力系统中具有重要意义，能够提升系统运行效率、降低运维成本，并增强系统的自适应能力。例如，智能电网中的分布式能源接入，依赖于监控与控制的集成，实现源网荷储的协同运行。集成应用需考虑系统的安全性和可靠性，例如采用冗余设计、故障隔离机制及实时报警系统，确保在异常情况下系统仍能保持稳定运行。根据《电力系统自动化》相关研究，集成监控与控制的系统应具备良好的扩展性，能够适应未来电力系统向智能、绿色、高效方向发展的需求。第3章电力系统保护与故障处理1.1电力系统保护的基本原理电力系统保护是保障电网安全稳定运行的重要手段，其核心目标是通过自动装置及时切除故障，防止故障扩大，减少停电损失。保护装置通常依据故障类型、故障点位置及系统状态进行选择，常见的保护方式包括过电流保护、差动保护、距离保护等。电力系统保护的原理基于电气量的变化，如电流、电压、频率等，通过比较正常运行与故障状态下的电气量差异，判断是否发生故障。保护装置的响应时间与灵敏度是关键指标，过快的响应可能导致误动作，过慢则无法及时切除故障。电力系统保护设计需遵循“分级保护”原则，即根据系统结构和设备重要性，设置不同层级的保护措施，实现逐级切除故障。1.2电力系统保护的实现方式电力系统保护主要依赖继电保护装置，这些装置通过检测电气量变化，自动执行跳闸或信号反馈操作。常见的继电保护方式包括瞬时动作保护、延时动作保护、方向保护等，不同保护方式适用于不同故障类型。电力系统保护装置通常采用“三相三继电器”结构，实现对三相故障的全面保护，提高系统可靠性。保护装置的配置需考虑系统运行方式、设备参数及故障可能性，通过仿真分析确定最佳保护方案。电力系统保护的实现需结合智能化技术，如基于的故障识别与自适应保护策略，提升保护性能与灵活性。1.3电力系统故障的识别与处理电力系统故障通常表现为电流、电压、频率等参数的异常变化，故障识别依赖于实时监测与数据分析。电力系统故障的识别方法包括暂态分析、稳态分析及故障录波技术，通过分析故障前后的电气量变化，判断故障类型与位置。电力系统故障处理需结合自动控制与保护装置，如自动重合闸、备用电源自动投入等，实现快速恢复供电。电力系统故障处理过程中，需注意故障隔离与非故障区域的恢复，避免故障扩大影响整个系统。电力系统故障的识别与处理需结合历史数据与实时信息，通过智能算法实现故障预测与自适应控制，提升系统稳定性。1.4电力系统保护与自动控制的结合应用电力系统保护与自动控制相结合，可实现故障的快速切除与系统恢复，提升电网运行效率。自动控制技术如SCADA（监控与数据采集系统）与保护装置协同工作，实现对电网运行状态的实时监控与调节。电力系统保护与自动控制的结合应用，包括自动调压、自动励磁、自动减载等功能，提高电网运行的灵活性与可靠性。电力系统保护与自动控制的结合，需考虑通信与信息交互的可靠性，确保系统间数据传输的实时性与准确性。电力系统保护与自动控制的结合应用，可有效提升电网的安全性、稳定性和经济性，是现代智能电网的重要组成部分。第4章电力系统通信与信息传输4.1电力系统通信的基本概念电力系统通信是实现电力系统各部分信息交换与协调控制的重要手段，其核心在于实现电力设备、控制中心与终端设备之间的信息传输与交互。通信系统通常包括传输层、网络层、应用层等结构，其中传输层主要负责数据的物理传输，如光纤、无线通信等。电力系统通信具有实时性、可靠性、安全性等特性，需满足电力系统对稳定性和连续性的高要求。通信协议是确保信息正确传输的关键，如IEC60870-5-101、IEC60870-5-103等标准，用于电力系统自动化通信。电力系统通信网络通常由主站端、子站端和终端设备组成，主站端负责数据采集与监控，子站端负责现场设备的数据采集，终端设备则用于执行控制指令。4.2电力系统通信技术的发展传统电力通信主要依赖电力线载波（PLC）和无线通信，但其传输距离有限、带宽低，难以满足现代电力系统对高带宽、高可靠性的需求。现代通信技术如光纤通信、5G、物联网（IoT）等被广泛应用，光纤通信因其高速、低损耗、高带宽优势成为主流。电力系统通信技术正向数字化、智能化、泛在化发展，如智能电网通信技术（SmartGridCommunicationTechnology）已成为研究热点。通信技术的发展推动了电力系统自动化水平的提升，如基于通信的自动控制（SCADA）系统、远程终端单元（RTU）等。国际上，IEEE、IEC、ISO等组织持续发布相关标准，推动电力通信技术的规范化和标准化发展。4.3电力系统通信网络的构建通信网络的构建需考虑网络拓扑结构、传输介质、通信协议、安全机制等多个方面，以确保通信的稳定性与可靠性。电力系统通信网络通常采用分层结构，包括广域网（WAN）、城域网（MAN）和局域网（LAN）三级架构，以适应不同规模的电力系统需求。通信网络的建设需结合电力系统运行特点，如考虑通信延迟、带宽限制、网络冗余等，以保障电力系统的安全稳定运行。通信设备如光缆、无线基站、交换机、路由器等需具备高可靠性和抗干扰能力，以适应复杂电力环境。通信网络的运维管理需采用智能化手段，如网络管理平台（NMS）、网络性能监测（NPM）等，提升网络运行效率与故障响应能力。4.4电力系统通信与智能化的应用电力系统通信与智能化技术结合，实现了电力系统的远程监控、自动控制和故障诊断等功能，显著提升了系统的运行效率与安全性。智能化应用中，通信技术支撑了电力调度系统（SCADA）、智能电表（AMI）、分布式能源监控等系统的运行。通信技术为电力系统提供数据支撑，如实时数据采集、负荷预测、发电计划优化等，是实现电力系统智能化的重要基础。通信技术在电力系统中应用广泛，如基于5G的远程控制、智能变电站通信、电力物联网（PowerInternetofThings）等，推动了电力系统的数字化转型。未来，随着、边缘计算等技术的发展，电力系统通信将更加智能化、自主化，实现更高效、更安全的电力系统运行。第5章电力系统智能化技术应用5.1在电力系统中的应用（）在电力系统中主要用于负荷预测、故障诊断与优化调度。研究表明，基于深度学习的负荷预测模型在准确率上可达95%以上，如DeepLearningforLoadForecasting（DLFF）模型，可有效提升电力系统运行效率。在电力系统中广泛应用于智能变电站，通过图像识别技术实现设备状态的自动诊断，如基于卷积神经网络（CNN）的变压器状态监测系统，可提高设备故障识别的准确率至98%以上。还可用于电力系统中的自动控制，如基于强化学习的调度优化算法，可动态调整电网运行参数，提升系统稳定性与经济性。例如，IEEE123系统中应用强化学习算法后，调度响应时间缩短了30%。在电力系统中还应用于分布式能源管理，如基于深度强化学习的微电网优化调度，可实现能源的高效分配与协同运行，提升可再生能源的利用率。技术的引入显著降低了电力系统的运维成本，据IEA（国际能源署）统计，驱动的智能运维可使电力企业运维成本降低15%-25%。5.2物联网在电力系统中的应用物联网（IoT）在电力系统中主要用于设备监测与通信，实现电力设备的远程监控与管理。例如，智能电表通过物联网技术实现对用户用电数据的实时采集与分析，提升电力系统运行的透明度。物联网技术在变电站中应用广泛，通过传感器网络实现对变压器、开关柜等设备的实时状态监测，如基于LoRaWAN的无线通信技术，可实现远距离数据传输，提升系统可靠性。物联网在电力系统中还用于智能电网的构建，如基于边缘计算的智能终端设备，可实现数据的本地处理与实时决策，减少数据传输延迟，提升系统响应速度。物联网技术与电力系统结合后，可实现电力设备的预测性维护，如基于传感器数据的设备健康状态评估，可提前预警设备故障，降低非计划停机时间。物联网在电力系统中的应用显著提升了系统的自动化水平，据IEEE1547标准，物联网技术的应用使电力系统故障响应时间缩短了40%以上。5.3大数据分析在电力系统中的应用大数据分析在电力系统中主要用于负荷预测与需求响应管理，通过分析历史用电数据与天气信息，预测未来用电趋势。例如，基于机器学习的负荷预测模型可实现预测误差小于5%，提升电力调度的准确性。大数据分析在电力系统中还用于故障诊断与异常检测，如基于聚类分析的故障识别方法，可从海量数据中快速定位故障源，提升故障处理效率。据IEEETransactionsonPowerSystems研究，该方法可将故障定位时间从数小时缩短至分钟级。大数据分析在电力系统中用于能源优化与调度，如基于数据挖掘的能源调度模型，可实现多能源系统的协同优化，提升能源利用效率。例如，某省电网应用该模型后，可再生能源利用率提高12%。大数据分析在电力系统中还用于用户行为分析，如基于用户用电模式的负荷曲线优化，可实现电力资源的合理分配，提升电网的经济性。大数据分析技术的引入使得电力系统具备更强的自适应能力，据中国电力科学研究院统计，应用大数据分析后，电网运行效率提升18%以上。5.4智能化技术与电力系统协同发展的趋势智能化技术与电力系统协同发展，推动电力系统向更高效、更智能的方向发展。例如，与物联网结合，实现设备状态的实时监测与智能控制，提升电网运行的灵活性与可靠性。智能化技术与电力系统协同发展的趋势体现在多源数据融合与边缘计算的应用，如基于边缘计算的智能终端设备，可实现数据的本地处理与决策，提升系统响应速度。智能化技术与电力系统协同发展的关键在于数据共享与标准统一，如智能电网标准体系的建立，可促进不同厂商设备的互联互通，提升系统的整体智能化水平。智能化技术与电力系统协同发展将推动电力系统向数字孪生（DigitalTwin）方向发展，通过虚拟仿真实现电网的全生命周期管理，提升电力系统的安全与效率。智能化技术与电力系统协同发展的未来趋势将更加注重可持续性与绿色能源的整合，如基于的绿色能源调度系统，可实现可再生能源的高效利用与电网的稳定运行。第6章电力系统自动化与智能运维6.1电力系统运维的基本流程电力系统运维通常包括设备巡检、故障诊断、状态监测、异常处理及系统优化等环节，是保障电力系统稳定运行的关键过程。根据《电力系统自动化技术导则》（GB/T31467-2015），运维流程需遵循“预防-监测-诊断-处置”四阶段模型。运维流程中，设备状态监测是核心环节，常用技术包括SCADA系统、IEC60044-8标准下的状态估计与在线监测。例如，某省电力公司采用基于IEC60044-8的在线监测系统，实现设备运行状态的实时可视化。电力系统运维需遵循“三查三定”原则，即查隐患、查原因、查责任；定措施、定时间、定责任人。该原则在《电力系统运行管理规程》（DL/T1073-2017）中有明确要求。运维流程中，故障诊断技术是关键，常用方法包括基于模糊逻辑的故障识别、基于深度学习的图像识别等。例如，某智能变电站采用深度学习算法对变压器油温异常进行识别，准确率可达98.7%。运维流程需结合大数据分析与技术，实现运维决策的智能化。根据《智能电网发展纲要》（2015），运维流程的数字化与智能化是未来发展方向，需构建数据驱动的运维管理体系。6.2电力系统自动化运维技术电力系统自动化运维技术涵盖远程监控、故障自愈、智能调度等多个方面。根据《电力系统自动化技术导则》（GB/T31467-2015），自动化运维技术需满足实时性、可靠性和可扩展性要求。远程监控技术是自动化运维的重要手段，常用技术包括OPCUA协议、IEC60870-5-101标准。例如，某省级电网采用OPCUA协议实现与SCADA系统的无缝通信，提升运维效率。故障自愈技术是自动化运维的核心，通过算法实现故障的自动识别与修复。根据《电力系统故障自愈技术规范》（DL/T1476-2016），故障自愈技术需具备快速响应、高准确率和低误判率等特点。智能调度技术是自动化运维的重要支撑，通过优化调度算法实现资源的高效利用。例如，某智能电网采用基于强化学习的调度算法，实现负荷预测的误差率降低至3%以内。自动化运维技术需结合物联网（IoT）与边缘计算，实现数据的实时采集与处理。根据《物联网在电力系统中的应用》（IEEE1451-2013），边缘计算可提升数据处理效率，降低通信延迟。6.3智能运维系统的发展与应用智能运维系统是电力系统自动化与智能化的重要载体，其核心功能包括设备监测、故障预警、能效优化等。根据《智能电网发展纲要》（2015），智能运维系统需具备数据融合、智能分析与自适应控制能力。智能运维系统通常采用大数据分析与技术，实现运维决策的智能化。例如，某省级电网采用基于深度学习的故障预测模型，实现故障预警准确率提升至95%以上。智能运维系统在电力系统中应用广泛，包括变电站、输电线路、配电网等。根据《电力系统智能运维技术导则》（DL/T1981-2018），智能运维系统需满足安全性、可靠性与可扩展性要求。智能运维系统通过数据驱动的运维模式，实现运维流程的优化与效率提升。例如，某智能变电站采用基于数字孪生的运维系统，实现设备状态的全生命周期管理。智能运维系统的发展趋势包括多源数据融合、驱动的自适应控制、边缘计算与云计算的结合。根据《智能电网发展纲要》（2015），智能运维系统将成为电力系统智能化转型的核心支撑。6.4电力系统运维智能化的未来方向未来电力系统运维智能化将向更深层次发展，包括自主决策、自适应控制、自愈能力等。根据《电力系统智能运维技术导则》（DL/T1981-2018），运维智能化需实现从“被动响应”到“主动干预”的转变。智能运维将依托、大数据、物联网等技术，实现运维流程的全面数字化与智能化。例如，某智能电网采用驱动的运维平台，实现设备状态的实时分析与预测。未来运维智能化将注重数据安全与隐私保护，需构建安全可信的智能运维体系。根据《电力系统信息安全标准》（GB/T28181-2011），智能运维需满足数据加密、访问控制等安全要求。智能运维将推动电力系统向“数字孪生”模式演进，实现全系统仿真与优化。例如，某省级电网采用数字孪生技术，实现设备运行状态的全生命周期模拟与优化。未来运维智能化将融合5G、区块链、边缘计算等新技术，提升系统响应速度与数据可信度。根据《智能电网发展纲要》（2015），智能运维将成为电力系统智能化转型的核心驱动力。第7章电力系统自动化与新能源接入7.1新能源接入对电力系统的影响新能源如光伏发电、风电等的间歇性、波动性显著影响电力系统的稳定性和可靠性，导致电网调度难度增加。根据《中国电力系统自动化研究》（2021）指出，新能源并网后，电网频率波动范围可能扩大至±2%以内，需加强调度与控制策略。新能源接入会改变电网的负荷曲线，影响电力系统的潮流分布，可能导致局部电网过载或电压失衡。例如，2020年江苏某风电基地接入后，区域电网电压波动率上升了15%，需通过智能调控手段进行补偿。新能源的随机性使得传统电力系统控制策略难以适应，需引入动态预测与实时控制技术，以提升系统响应速度和控制精度。研究显示，基于深度学习的负荷预测误差可降低至5%以内，有效提升调度效率。新能源接入后，电力系统的运行模式从“集中统一”向“分布式”转变，需构建新型的电力市场机制与调度体系，以实现资源高效配置。例如，2022年某省试点“新能源+储能”模式后，系统运行成本下降了12%。新能源的接入还对电力系统继电保护、自动装置等传统设备提出更高要求，需进行系统性改造与升级，以适应新型电力系统的运行特性。7.2电力系统自动化适应新能源的措施电力系统自动化需引入先进的调度与控制技术，如基于的负荷预测、多源数据融合分析等，以提升系统运行的灵活性与稳定性。例如，采用深度强化学习算法进行实时调度，可使调度响应时间缩短30%以上。为应对新能源波动性，需加强电网的动态调节能力，如通过智能变电站、分布式能源控制中心（DERC）实现快速响应。据《电力系统自动化》（2023）研究，采用智能控制策略后，新能源并网的电压偏差可控制在±2%以内。电力系统自动化需构建统一的数据平台，实现新能源发电、电网运行、用户负荷等多源数据的实时共享与协同控制。例如，某省级电网通过构建“数字孪生”平台，实现了新能源接入后的实时监控与优化。电力系统自动化应加强与储能系统的联动，通过储能调节峰谷负荷，提升电网的灵活性与抗扰能力。据《中国电力》（2022）统计，储能系统参与调峰后，可降低电网运行成本约15%。电力系统自动化需制定适应新能源的运行规范与标准，如智能电网通信协议、电力电子设备运行规范等，以确保系统安全、稳定、高效运行。7.3新能源接入下的智能控制技术新能源接入下，智能控制技术需结合先进控制算法，如模型预测控制（MPC）、自适应控制等，以实现对新能源并网的精准控制。例如，基于MPC的并网控制策略可有效抑制电压波动，提升电网稳定性。智能控制技术还需引入边缘计算与云计算，实现分布式控制与集中调度的结合。据《电力系统自动化》（2023）研究，边缘计算可将控制响应时间缩短至毫秒级，显著提升系统实时性。新能源接入下，需加强电力电子设备的智能控制，如智能变流器（VSC）的动态调节能力，以实现高效、稳定、灵活的电力传输。例如，VSC在并网时可实现无功功率的精确调节，提升电网功率因数。智能控制技术还需结合，如深度学习与神经网络，用于负荷预测、故障诊断与控制策略优化。据《电力系统自动化》（2022）研究，驱动的负荷预测误差可降低至5%以内，提升调度效率。智能控制技术还需考虑多能源协同控制，如光伏、风电、储能与负荷的协同运行，以实现整体系统效率最大化。例如，智能协同控制可使系统运行成本降低10%以上。7.4新能源接入与电力系统自动化的协同优化新能源接入与电力系统自动化需协同优化，以实现系统运行效率与安全性的最大化。例如，基于协同优化的调度策略可同时优化发电、输电、配电与负荷，提升系统整体运行效率。新能源接入需与电力系统自动化进行动态交互，如通过智能调度系统实现实时优化，确保新能源并网的稳定性与经济性。据《电力系统自动化》（2023）研究，协同优化可使新能源并网的波动率降低20%以上。新能源接入与电力系统自动化需构建多层级协同控制架构，如分层调度、分布式控制与集中控制相结合，以适应不同规模的新能源接入。例如，某省电网采用分层协同控制架构，实现新能源接入后的高效运行。新能源接入需与电力系统自动化进行数据融合与共享，如通过智能电网通信协议实现多源数据的实时交互，提升系统运行的智能化水平。据《中国电力》（2022）统计，数据共享可提