“双碳”目标推动下，我国西北地区新能源装机持续增长，电网安全运行压力也随之加大。传统风光储配置方法往往难以同时兼顾暂态电压稳定和系统惯量需求，容易引发弃风弃光、输电受限等问题。此次获批的专利技术聚焦这些痛点，主要突破体现在三上：首先，提出“经济-安全”双维度优化架构。上层模型以总投资成本最小化为目标，引入基于短路容量的暂态过电压约束指标，并将惯量支撑作为刚性要求纳入；下层模型面向运行环节，量化火电调节成本与新能源弃电损失，形成多目标权衡机制。分层设计既兼顾规划的前瞻性，也提升了运行层面的可执行性。其次，算法性能提升。团队传统灰狼优化算法基础上，加入Logistic-Tent映射对立学习机制，并通过变异与交叉算子协同，提高种群多样性约40%。实测结果显示，新算法求解速度较常规方法提升2.3倍，可为大规模新能源场站的快速配置提供支撑。第三，该技术面向西北电网特性进行针对性设计。通过k-means聚类生成典型出力场景，较好刻画了河西走廊风光出力的间歇特征；同时提出送电置信概率约束模型，提升特高压直流外送的可靠性。业内专家认为，该研究反映了我国在新能源主动支撑电网技术上的深入突破。 从应用效果看，该专利落地后有望带来多重收益：一方面储能配置成本可降低约15%；另一方面通过更精准的惯量控制，可降低系统频率事故风险。随着甘肃酒泉、哈密等千万千瓦级新能源基地扩建推进，此类技术对保障“西电东送”稳定实施具有现实价值。
在高比例新能源接入和远距离外送场景下，兼顾安全稳定与经济性的风光储协同配置至关重要。将暂态电压与惯量约束纳入统一优化框架，并通过更高效的求解方法提升工程可用性，有助于把技术进步转化为电网能力提升。下一步重点仍是推动方法在实际项目中验证与应用，完善数据与场景测试，并与电网运行和市场机制更好衔接，让新能源不仅“接得上”，也能“送得出、用得好”。