在“双碳”背景下，电力系统风电渗透率不断提升，风电机组对大停电后系统恢复过程的影响日益显著。为应对风电出力不确定性对恢复过程的影响，华北电力大学电力系统安全防御与恢复控制团队提出了一种基于分层模型预测控制的电力系统恢复在线决策方法。

　　随着以新能源为主体的新型电力系统快速发展，风电装机容量占比迅速提高，系统运行特性更加复杂多变。同时，在新能源不确定性、极端天气、设备故障等因素的共同影响下，电力系统发生大停电事故的风险呈现增大趋势。如何实现含风电电力系统大停电后的安全高效恢复，成为亟待解决的关键问题。

　　风电机组具有启动功率小、爬坡速PG电子模拟器 PG电子网站率快等优点，在系统恢复过程中快速恢复风电机组可有效地加快系统恢复进程，及早恢复重要负荷以减小停电损失。但由于风速的随机性和波动性，相比于传统机组，风电机组具有出力不确定、抗扰能力弱等特点，给系统恢复带来更多不确定性因素。基于恢复初期预测数据的离线优化方法不能保证恢复方案对实时工况的可用性，从而无法有效满足风电高占比电力系统的恢复决策需求。因此，研究在线跟踪风电出力超短时预测的电力系统恢复在线决策方法具有重要意义。

　　为应对风电出力不确定性对恢复过程的影响，该文提出了一种基于分层模型预测控制的电力系统恢复在线决策方法，其决策框架如图1所示。

　　首先，为满足不同的恢复决策需求，引入分层控制结构，将恢复任务解耦，以动态更新的风电预测信息为基础，提出基于两种滚动机制的双层滚动优化策略如图2所示，上层考虑元件恢复次序的后效性，采用前瞻到底滚动机制进行元件恢复次序决策；下层考虑风电预测精度近高远低的实际，采用滑动时间窗口滚动机制进行发电机组出力计划和负荷恢复计划决策。然后，在反馈校正环节，根据实测风电数据，建立储能等灵活性资源的实时调度模型并修正风电功率预测。

　　在线滚动优化决策可以有效地应对风电出力的不确定性，跟踪不断更新、精度变高的风电预测数据，动态地调整元件恢复次序、机组出力计划和负荷恢复方案；与传统模型预测控制追求局部最优相比，该文提出的分层模型预测控制采用上PG电子 PG平台层前瞻到底、下层滑动时间窗口的双层滚动优化策略，能够在保证计算速度的同时兼顾恢复安全和全局恢复效率；所提灵活性资源实时调度模型能充分发挥灵活性资源响应时间短的优势，在确保恢复过程系统功率平衡的同时最大化利用风电资源。

　　华北电力大学电力系统安全防御与恢复控制团队由顾雪平教授创建，其中教授3人、副教授1人、讲师3人，长期致力于电力系统安全防御与恢复控制、电力系统韧性评估与主动提升、电力系统运行监控与风险预警、新型电力系统运行与控制优化等研究方向，并取得了一系列创新性成果。

　　团队自主研发了一系列应用程序及软件，包括电力系统黑启动决策支持系统、电力系统应急恢复智能决策支持系统、电网智能在线故障诊断系统、电网运行风险评估与事故预警系统和调控新设备启动方案专家编制系统等。开发的系统软件在省级及以上调控中心投运并稳定运行，取得了良好的工程应用效果。

　　，博士，教授，博士研PG电子 PG平台究生导师，IEEE PES电力系统动态技术委员会（中国）电力系统恢复技术分委会主席、《电力系统保护与控制》杂志编委。长期从事电力系统方面的科研工作，研究领域涉及电力系统安全防御与恢复控制、电力系统安全和稳定评估、故障诊断与系统恢复、智能技术在电力系统中应用等，负责或参加国家科技攻关、国家自然科学基金等纵横向科研项目30余项。在国际、国内权威期刊和大型国际会议上发表学术论文200余篇，其中SCI收录15篇，EI收录150余篇，ISTP收录11篇。

　　，博士，副教授，硕士研究生导师，IEEE PES电力系统动态技术委员会（中国）电力系统恢复技术分委会秘书长。从事新型能源电力系统的安全防御与恢复控制、韧性评估与主动提升等研究工作，作为负责人承担国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题、河北省自然科学基金项目等纵向项目6项，企业委托科研项目6项。近年来，以第一作者或通讯作者发表SCI/EI期刊论文20余篇，授权发明专利10余项。获河北省技术发明奖二等奖1项，云南电网科技进步一等奖1项，持燕赵英才服务卡A卡。