智能电网技术自二十多年前问世以来，掀起了一股热潮。然而，早期实施往往承诺过高而交付不足。如今，智能电网2.0通过整合新兴技术，提供可操作的智能，并结合先进的自动化与执行设备，正显著提升电网性能，为能源未来注入新的可能。
图1：电网是一个充满智能技术的复杂网络。随着更多低成本传感设备的添加和人工智能工具的集成，电网性能也会提高。
从早期计量到智能电网的漫长征程
自电力系统诞生之初，人们就亟需设备来计量用电量，以帮助能源供应商定价、分配和监控服务。然而，从早期设备到如今的技术，是一条充满突破的漫长道路。智能电网的概念在2000年代初逐渐流行，行业开始集中攻克技术和推广的障碍。
当时，智能电网的核心在于通过部署高级计量基础设施（AMI）来增强数据采集。这些安装在用户端的智能电表能够自动收集并传输用电数据，免去了人工抄表的繁琐。处理和分析这些数据后，电力公司得以获取近乎实时的用电信息，深入了解负载和用户行为，为电网规划和运营提供依据。此外，AMI电表的互联性还支持了停电管理系统，助力实时识别服务中断。
尽管如此，大多数AMI部署未能完全实现电网转型的预期。技术尚未成熟，难以让电网本身——而不仅仅是终端——真正“智能”。如今，AMI 2.0系统逐渐普及，甚至能监测电网终端的谐波，但要在整个电网中实现全面洞察，仍面临挑战。
电网新格局呼唤智能升级
二十年后的今天，电力基础设施发生了翻天覆地的变化。可再生能源的渗透率显著提高，电动车等新型负载和“产消者”（既消费又生产电能的用户）等新行为模式层出不穷。这些变化，叠加技术进步以及对可靠、韧性、安全的能源供应链的迫切需求，促使我们重新审视智能电网。
配电网是智能电网2.0的首要发力点。在智能电网1.0阶段，配电网已获得大量创新投资和技术部署，取得了长足进步。然而，面对能源未来的现代化需求，配电网仍有很长的路要走。长期以来，配电网一直面临“观测盲区”的难题。高昂的传感器部署成本、现场与控制中心间的通信挑战，以及配电网大规模分布式的特性，限制了系统整体状态和用能情况的实时、细粒度可见性。
在此背景下，传统实时电网运营主要依赖局部信息，系统级协调则在较慢的时间尺度上进行。例如，保护装置通常基于本地测量触发动作，而控制中心对配电网的高效管理通常需要数分钟到数小时，依赖模型假设和有限的实时现场数据（SCADA）。
例如，停电事件多为临时性故障，单纯依赖传统熔断器已不足以应对。熔断器不仅无法实时反馈状态，迫使电网运营者依赖间接手段了解电网状况，而且作为一次性设备，在临时停电后需人工更换，增加了恢复难度。智能电网2.0通过引入成本更低的传感器和物联网（IoT）功能，为配电网注入更多智能，助力实现未来性能目标。要确保电网的可靠性和韧性，技术选项的进步提供了坚实基础。
图2：用更先进的技术替换熔断器，例如某品牌的断路器安装式重合器可以减少瞬时和持续停电。
智能电网2.0的行动力
要充分发挥智能电网的潜力，智能不仅体现在数据采集，更需通过增强电网观测能力实现实时行动。技术进步表明，观测盲区正在被逐步弥合，但关键在于：运营者能否基于这些洞察采取有效行动？
智能电网2.0需要在配电网中部署能够近乎实时响应电网状况的设备，实现自主恢复供电、隔离故障和自我修复能力。这为整合新型发电资源、传统负载的主动需求以及电网使用优化奠定了基础。缺乏这一基础，诸如电压/无功优化等高级功能的效果将大打折扣。
打造智能配电网不仅需要增加智能，还要确保智能转化为实际行动，例如保护资产和提升服务可靠性。具体措施包括：
自我修复网络：利用智能开关和自动化技术快速恢复供电。
智能地下化和支线保护：为不同环境提供优化解决方案。
主动保护设备：部署在支线等关键部位，通过自动化提升电网基础设施利用率。
传感器增强：提供实时故障感知和态势感知，加快停电缓解、提升运营效率，并填补早期智能电网的观测空白。
通过整合现有技术和解决方案，配电网能够实现韧性和可靠性的全面提升。未来五年，智能电网2.0将进一步聚焦效率优化，推动电网接近设计潜力，包括：
负载均衡：储存能源以备未来使用。
馈线重新平衡：利用实时信息优化配电网功率流，减少拥堵。
动态调整：根据发电和负载模式的变化，实时优化电网效率。
为实现这些基于智能的电网运营决策，电网需要强大的执行器作为“肌肉”来改变系统状态。行业正在积极研发机械或电力电子开关等执行器，智能电网2.0的成功离不开这些设备的配合。
AI赋能智能电网的未来
谈到电网的未来，人工智能（AI）和机器学习（ML）的飞速发展不容忽视。AI/ML的兴起对现有电网提出了更高需求，加速了数据中心电力需求的增长，进而推动电网扩容。
AI/ML在电网中的应用并非全新，神经网络早已用于输电网的负载预测。然而，电力工程之外的AI/ML突破为电力行业提供了广阔的研究和应用空间。随着电网数据量激增，AI能够增强对电网运行的理解，填补知识空白，数学建模用户行为等影响电网运行的现象，从而提升整体性能。
实时数据的价值在于提升模型和预测的准确性。结合电网运行数据、天气、卫星影像和无人机捕捉的图像，AI能解决传统工具难以应对的挑战，例如预测可再生能源整合对电网的影响，或应对电动车激增带来的问题。
然而，AI/ML的实施需考虑数据所有权和访问控制。电网数据归运营商所有，推动AI创新需要供应商与电力公司间的紧密合作。未来，AI在电网中的应用需战略性规划，结合既有电网运行知识，避免盲目部署，确保技术与实践的有机融合。
智能电网2.0的未来展望
电力行业正迎来前所未有的激动人心的时刻。工程师和技术人员正致力于将智能电网2.0的愿景变为现实，超越当前聚焦的可靠性和韧性目标。通过创新的可操作智能、先进自动化和强大执行器，电网运营效率和整体性能将显著提升。这不仅为未来世代构建了可靠、可持续、安全的能源体系，也为实现“零停电”的能源未来铺平了道路。
原文链接：
https://www.powermag.com/delivering-on-the-promise-of-smart-grid-transforming-grid-operations-with-improved-intelligence-and-action/
作者：Ernst Scholtz
本文已进行编译。
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