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发布：2026-05-24 · 事件：2026-05-24 08:01:23

摘要： 针对新能源并网环境下火电机组自动发电控制（AGC）设计的多源异构数据融合框架，通过自适应滑动窗口与分布式卡尔曼滤波实现时空对齐，进而提出融合模糊推理、模型参考自适应与强化学习（FMRL）的动态参数优化机制。实验表明，相比传统比例—积分—微分（PID）控制，本文所提方法功率跟踪误差降低60.0%，主汽压力最大偏差降低55.6%，燃料消耗增量降低52.0%。该研究为高渗透率新能源电网的火电机组控制提供了有效解决方案。

数据光伏供热设计环保风电电力系统

摘要： 针对新能源并网环境下火电机组自动发电控制（AGC）设计的多源异构数据融合框架，通过自适应滑动窗口与分布式卡尔曼滤波实现时空对齐，进而提出融合模糊推理、模型参考自适应与强化学习（FMRL）的动态参数优化机制。实验表明，相比传统比例—积分—微分（PID）控制，本文所提方法功率跟踪误差降低60.0%，主汽压力最大偏差降低55.6%，燃料消耗增量降低52.0%。该研究为高渗透率新能源电网的火电机组控制提供了有效解决方案。 关键词： 电力系统自动化；火电机组；自动发电控制；模糊推理；强化学习 近年来，风电、光伏等可再生能源装 机容量的快速增长，显著改变了电力系统的运行特性。新能源出力的间歇性与波动性导致电网频率调节难度增大，对传统火电机组自动发电控制 （ automatic generation control ， AGC ） 系统提出了更高要求。火电机组作为电网主力调频资源，其控制性能直接影响系统频率稳定性，尤其在新能源渗透率的高比例场景下，现有控制策略面临锅炉 - 汽机 - 环保多变量强耦合、多尺度扰动叠加的双重挑战。 目前，大量学者针对火电机组 AGC 性能自动调节方法进行了研究，现有 AGC 性能自调节方法可归为四类： 1. 比例 - 积分 - 微分 （ proportional integral derivative ， PID ） 及免疫、自整定等变型，解决基础频率跟踪，适应低扰动场景； 2. 模型预测控制 （ model predictive control ， MPC ） 与动态矩阵控制 （ dynamic matrix control ， DMC ） ，利用滚动优化处理大迟延，用于燃烧慢过程； 3. 模糊推理 （ fuzzy inference ， FI ） 与强化学习 （ reinforcement learning ， RL ） 等智能策略，应对非线性，适配煤质多变工况； 4. 多源指令分配与火 - 储联合调频，提升爬坡共享，服务高比例新能源。例如苏寅生等 提出的多源协调 AGC 指令分配策略，虽实现资源互补利用，但未充分考虑火电机组内部蒸汽 - 燃料 - 环保参数的动态耦合机理；雷雨等 基于全域灵敏度分析的参数优化方法，虽辨识出关键控制环节，但缺乏时变工况下的参数自适应能力；徐振华等 、陈沛等 采用火 - 储联合调频模 式，虽提升响应速度，但依赖外部储能设 备增加系统复杂度与经济成本。 针对以上问题，本文提出一种多变量 协同控制方法。该方法通过机理建模与数据驱动的融合，实现了火电机组在新能源高渗透环境下的多变量解耦与扰动抑制，为提升电网频率稳定性提供新的技术路径。 一、新能源并网对火电机组控制的影响建模 二、多变量协同控制下的 AGC 动态优化策略 三、 实验与分析 四、结论 全文7633字，详见《中国能源》2026年第3期。 作者简介 梅海龙：国电长源汉川第一发电有限公司 特级技师，主要研究方向为火电节能技术及智能发电控制 其他作者 叶红武，李鹏远，曾海波 文章来源   本篇文章发表于《中国能源》杂志2026年第3期 刊物介绍 《中国能源》杂志由国家发展和改革委员会主管，国家发展和改革委员会能源研究所主办，是国家高端智库学术刊物。《中国能源》杂志系中国人文社会科学AMI核心期刊、中国科技核心期刊、《国家哲学社会科学学术期刊数据库》《国家哲学社会科学文献中心》收录期刊、入选中国科学院科技战略咨询研究院《智库期刊群（2.0版）》、“中国社科院创新工程研究单位科研绩效考核期刊名录”及《中国学术期刊影响因子年报》统计源期刊，获评“2024年度综合性人文社会科学最受欢迎期刊”与“2025年度综合性人文社会科学最受欢迎期刊”。 作者投稿请发邮件至zgny1718@zhgny.org.cn 扫码关注我们 获取更多能源资讯 声明 本文为《中国能源》杂志社原创，未经原作者允许不得转载本文内容，否则将视为侵权。根据国家版权局最新规定，纸媒、网站、微博、微信公众号转载、摘编《中国能源》杂志社的内容，转载时要包含本微信号名称、二维码等关键信息，在文首注明《中国能源》杂志社原创。公众号内容版权归属《中国能源》杂志社 。