“光“耀直隶——基于多源数据融合的分布式光伏智能调控系统
在国家“双碳”战略背景下，河北保定作为“中国电谷”，分布式光伏装机容量突破500万千瓦，但在发展过程中面临数据采集盲区大、功率预测精度低、电网安全调控难三大痛点。国网河北省电力有限公司保定供电分公司组建“直隶光链创新团队”，实施了“光耀直隶”项目。
本项目创新构建了“天-地-网”三位一体的数据采集体系，利用HPLC电表改造和“三合一”数智终端，低成本实现了百万级光伏数据的分钟级与秒级采集。通过融合气象卫星、电网拓扑、地理信息等多源数据，研发了基于Res-UNet和GCN-LSTM融合算法的智能预测模型，将复杂地形下的光伏功率预测误差从25%降至7.3%。项目实现了分布式光伏的全景感知与智能调控，年均减少弃光1.5亿千瓦时，防控电压越限200余次，带动产业链产值超2亿元，为新能源高比例渗透下的电网安全与消纳提供了可复制的“保定样板”。
一、实施背景
当前，我国正加速构建清洁低碳、安全高效的能源体系。保定市作为京津冀协同发展战略的重要节点城市，同时也是著名的“中国电谷”，将分布式光伏开发提升为能源结构转型的核心引擎。随着“整县光伏”国家试点的推进，保定市分布式光伏装机呈现爆发式增长，截至2026年已突破500万千瓦大关。这不仅标志着保定在新能源领域的领先地位，也对区域电网的承载力和调控能力提出了前所未有的挑战。具体表现为以下三大痛点：
痛点一：数据采集存在结构性缺失，运行状态“隐身化”。辖区内超过90%的分布式光伏分散分布在农村地区，属于低压并网。传统监控手段受限于成本和技术，覆盖率不足30%，导致超过400万千瓦的末端光伏长期处于“盲调”状态，形成巨大的数据孤岛，电网调度部门无法实时掌握其运行状态。
痛点二：功率预测技术滞后，调度决策“粗放化”。保定全域地跨平原、山地、丘陵，微气象差异显著。传统的光伏功率预测模型主要依赖单一的数值气象预报，难以适应复杂地形下的气象突变。在转折天气下，预测误差超过25%，无法满足电网精细化调度的需求，严重制约了新能源的消纳能力。
痛点三：电网安全与消纳矛盾突出，数据价值“沉睡化”。分布式光伏的随机波动性导致配网电压越限、上送过载等问题频发。然而，伴随光伏运行产生的海量电力数据资产，由于缺乏有效的融合与挖掘手段，闲置率高达90%。数据无法变现，不仅造成了资源的浪费，更使得电网安全与新能源发展的矛盾日益尖锐。
综上所述，亟需通过技术创新，打通数据壁垒，挖掘数据价值，构建一套适应复杂地形、能够精准感知与智能调控的分布式光伏管理体系。
二、实施目标
本项目旨在通过数据要素的深度挖掘与关键技术的突破，解决保定地区分布式光伏消纳难题，支撑新型电力系统建设。具体设定以下实施目标：
1.构建全景感知网络，实现从“盲调”到“透明”的跨越
通过技术创新降低数据采集成本，攻克低压分布式光伏监测盲区。目标是将户用光伏数据采集覆盖率从不足30%提升至98%以上，实现工商业光伏秒级数据监测。构建全方位、多层次的数据采集体系，彻底消除数据盲区，实现光伏运行状态的全景透明化。
2.攻克复杂场景预测难题，实现从“粗放”到“精准”的跨越
研发融合微气象与电网拓扑的智能预测算法，解决复杂地形下气象建模精度不足的问题。目标是将光伏功率预测误差从25%降低至10%以内（力争达到7.3%），将气象网格分辨率从9公里提升至1公里，实现对局部地区细微气象变化的精准捕捉，为电网调度提供高精度的决策依据。
3.提升电网安全与消纳能力，实现从“被动”到“主动”的跨越
基于精准的预测与感知，建立电网安全与新能源消纳的协同机制。目标是将调度响应周期从分钟级压缩至秒级（30秒以内），年均减少弃光率至2%以下，有效防控电压越限和配变过载风险。同时，探索数据产品在绿电交易中的应用，实现数据资产的增值变现，带动上下游产业链协同发展。
三、建设内容
本项目构建了“云边端协同、三层两网、多数据共享”的顶层设计架构，重点实施了数据采集、智能引擎、应用服务三大核心建设内容。
1.基础设施层：构建“天-地-网”多源数据采集体系
为了解决数据采集难的问题，项目创新采用了“低成本改造+高性能终端”相结合的混合组网模式。
“端侧”全域感知升级：针对数量庞大的低压户用光伏，项目充分利用现有智能电表基础设施，通过HPLC（高速电力线载波）技术改造，将普通电表升级为数据采集终端。针对工商业光伏，部署了自研的“三合一”数智终端，该终端集成了数据采集、安全控制与5G通信模块，实现了逆变器温度等关键参数的秒级监测。
“边侧”边缘计算节点：在变电站侧部署边缘计算节点，运行轻量化辐照度预测模型（Res-UNet压缩版），实现15分钟级的局部气象预警，降低云端处理压力。
多源数据汇聚：打通气象、电力、地理三域数据壁垒。接入国家气象局、风云四号卫星及ECMWF的气象数据；贯通电网调控云系统，获取电网拓扑与实时负荷数据；整合北斗卫星定位与无人机航拍数据，构建了包含12大类、386个特征字段的多模态光伏数据库。
2.智能引擎层：打造“数据价值化工厂”
针对数据融合难的问题，项目研发了多模态融合的AI算法体系，打造智能化的“数据价值化工厂”。
数据精炼流水线：建立了异常值校验、缺失值填补机制，将原始数据异常率降低至0.5%以下，确保数据质量。
多模态融合AI算法：核心在于解决了复杂地形下的预测难题。项目应用Res-UNet深度学习模型，将气象数据分辨率从9公里提升到1公里，精准捕捉山谷效应等微气象变化。创新应用GCN-LSTM融合算法，其中GCN（图卷积网络）模型深入理解电网物理拓扑结构，LSTM模型擅长学习时间序列规律。
3.应用服务层：数据赋能与价值释放
基于高质量的数据与精准的模型，项目开发了多元化的应用服务产品。
电网安全决策系统：基于预测结果与电网拓扑，自动生成4小时滚动消纳策略与储能协同控制指令，实现对电压越限、配变过载的自动防控。
绿电交易辅助平台：对外贯通现货与交易系统，为新能源发电企业提供精准的功率预测曲线、超前的绿电交易报告和最优的调度控制指令，辅助企业参与电力市场化交易，降低偏差考核风险。
四、实施效果
本项目在保定电网进行了规模化应用，经过长期的运行验证，取得了显著的技术突破、经济效益和社会价值。
1.技术指标实现行业领先
感知能力飞跃：项目彻底解决了低压光伏监测盲区问题，户用光伏分钟级采集覆盖率达到了98%（行业平均<50%），工商业电站实现了秒级监控，通信延迟控制在200ms以内。
预测精度突破：在复杂地形和转折天气下，光伏功率预测误差从原来的25%大幅降低至7.3%。其中，日前预测准确率达到93.7%，超短期预测误差≤5.2%，各项指标均处于国内领先水平。
调控效率提升：调度响应周期从传统的5分钟缩短至30秒，弃光率从5.3%降至1.8%，显著提升了电网的调节灵活性。
2.经济效益显著
直接经济效益：通过精准的功率预测和优化调度，项目年均减少弃光1.5亿千瓦时。按河北燃煤标杆电价0.45元/kWh计算，年增收6750万元。
产业带动效益：项目带动了HPLC模块、边缘终端等硬件产业的快速发展，形成了“数据服务-装备制造-系统集成”的完整产业链，年产值超2亿元。
3.社会与行业价值
保障电网安全：项目有效解决了配网电压越限和上送过载问题，年均防控电压越限200余次，防控配变过载2000余次，为电网的安全稳定运行提供了坚实保障。
促进绿色低碳：通过提高新能源消纳能力，项目年替代标煤4.5万吨，减排CO₂11.8万吨，相当于种植了64万棵树木，有力支撑了“双碳”目标的实现。
完成单位：国网河北省电力有限公司保定供电分公司
完成人：樊茂森