能源行业智能电网调度与控制方案

能源行业智能电网调度与控制方案TheEnergyIndustrySmartGridSchedulingandControlSolutionisdesignedtooptimizethemanagementofpowerdistributionandconsumptionintheenergysector.Thissystemutilizesadvancedtechnologiestoensureefficientandreliableoperationofsmartgrids,enhancingenergydeliveryandreducingwaste.Inscenariossuchasrenewableenergyintegrationandpeakloadmanagement,thissolutionplaysacrucialroleinbalancingsupplyanddemand,contributingtoamoresustainableandresilientenergyinfrastructure.Theapplicationofthissolutioniswidespreadacrossvariousenergysectoroperations,includingpowergeneration,transmission,distribution,andconsumption.Itisparticularlybeneficialinurbanareaswherethecomplexityofthegridandthedemandforreliablepowerarehigh.TheSmartGridSchedulingandControlSolutionenablesreal-timemonitoring,automatedcontrol,andpredictiveanalytics,facilitatingbetterdecision-makingandresourceallocation.RequirementsfortheimplementationoftheEnergyIndustrySmartGridSchedulingandControlSolutionincluderobustdataacquisitionsystems,advancedcomputationalalgorithms,anduser-friendlyinterfaces.Itnecessitatesclosecollaborationbetweenstakeholders,includingutilities,regulators,andtechnologyproviders,toensureseamlessintegrationandoptimalperformance.Continuousinnovationandadaptationarealsoessentialtoaddressevolvingchallengesandembracenewtechnologiesintheenergysector.能源行业智能电网调度与控制方案详细内容如下：第一章智能电网调度与控制概述1.1智能电网的定义与发展智能电网，作为一种新型的电力系统，是在传统电网的基础上，通过集成现代信息技术、通信技术、自动控制技术等，实现电力系统的智能化、高效化和可持续发展。智能电网的核心目标是提高电力系统的安全稳定性、优化能源配置、降低能源消耗、减少环境污染，并为用户提供更加可靠、经济的电力服务。自20世纪90年代以来，智能电网在全球范围内得到了广泛关注和快速发展。我国在“十一五”期间，将智能电网作为国家战略性新兴产业进行重点发展，并在“十二五”期间取得了显著成果。目前智能电网已经成为全球能源转型的重要方向。1.2智能电网调度与控制的意义智能电网调度与控制是智能电网运行管理的关键环节，其主要任务是根据电力系统的实时运行状态、负载特性、能源资源分布等信息，对电力系统进行优化调度和控制，保证电力系统的安全、稳定、高效运行。智能电网调度与控制的意义主要体现在以下几个方面：（1）提高电力系统的安全稳定性。通过智能调度与控制，可以实时监测电力系统的运行状态，及时发觉并处理潜在的安全隐患，降低电力系统的故障风险。（2）优化能源配置。智能电网调度与控制可以根据能源资源分布、负载特性等信息，合理配置电力资源，提高能源利用效率。（3）降低能源消耗。通过智能调度与控制，可以优化电力系统的运行方式，减少能源损耗，降低能源消耗。（4）减少环境污染。智能电网调度与控制可以优先使用清洁能源，减少化石能源的使用，从而降低环境污染。（5）提高用户满意度。智能电网调度与控制可以实时监测用户需求，为用户提供更加可靠、经济的电力服务，提高用户满意度。1.3智能电网调度与控制的关键技术智能电网调度与控制涉及多个领域的关键技术，以下列举了几项核心技术：（1）大数据分析技术。通过收集和分析电力系统的实时运行数据，为调度与控制提供准确、全面的信息支持。（2）通信技术。构建高速、可靠的通信网络，实现电力系统各节点之间的信息交互。（3）自动控制技术。利用自动控制技术，实现对电力系统运行状态的实时监测和自动调节。（4）优化算法。采用优化算法，求解电力系统的最优调度方案，提高电力系统的运行效率。（5）人工智能技术。利用人工智能技术，实现对电力系统的智能诊断、预测和决策支持。（6）分布式发电与储能技术。通过分布式发电与储能技术，提高电力系统的灵活性和适应性。第二章智能电网调度体系结构2.1调度中心架构设计智能电网调度中心作为电网运行的中枢神经，承担着电网实时监控、调度决策和应急处理等关键任务。调度中心架构设计应遵循以下原则：（1）高度集成：将电网监控、调度、通信、自动化等系统进行集成，实现数据共享和业务协同。（2）模块化设计：将调度中心划分为多个功能模块，提高系统可扩展性和灵活性。（3）分布式部署：采用分布式部署方式，提高系统可靠性和抗灾能力。（4）安全性保障：保证调度中心的安全稳定运行，防止外部攻击和内部误操作。调度中心架构设计主要包括以下几个部分：（1）数据采集与处理模块：负责从电网各节点采集实时数据，进行预处理和存储。（2）调度决策模块：根据实时数据和预设规则，进行调度决策，调度指令。（3）通信模块：实现调度中心与电网各节点之间的数据传输。（4）人机交互模块：提供调度人员与系统之间的交互界面，实现监控、操作和应急处理等功能。2.2分布式调度体系分布式调度体系是指将电网调度任务分散到多个调度节点，实现分布式处理和协同工作。分布式调度体系具有以下优点：（1）提高调度效率：通过分布式处理，降低单节点负载，提高调度速度。（2）增强系统可靠性：采用多节点冗余，提高系统抗灾能力。（3）适应性强：可根据电网规模和业务需求，灵活调整调度节点数量和分布。分布式调度体系结构主要包括以下几个层次：（1）调度管理层：负责整体调度策略制定和任务分配。（2）调度执行层：根据调度管理层的指令，执行具体的调度任务。（3）数据采集与处理层：负责实时数据采集、处理和存储。（4）通信层：实现各调度节点之间的数据传输。2.3调度系统与信息交互调度系统与信息交互是智能电网调度体系的重要组成部分，主要负责调度中心与电网各节点之间的数据传输和指令下达。以下是调度系统与信息交互的关键技术：（1）数据传输协议：制定统一的数据传输协议，保证各节点之间的数据传输可靠、高效。（2）数据加密技术：对传输的数据进行加密处理，保障数据安全。（3）数据同步机制：实现各节点数据的一致性，保证调度指令的正确执行。（4）实时监控与预警：实时监控电网运行状态，发觉异常情况及时发出预警。（5）应急处理机制：针对突发事件，快速响应，采取应急措施，保证电网安全稳定运行。第三章智能电网调度策略3.1能源优化调度策略3.1.1调度目标与原则能源优化调度策略旨在实现电力系统中各种能源资源的高效利用，降低能源成本，提高系统运行的经济性、可靠性和环保性。其主要目标包括：（1）保证电力系统的安全稳定运行；（2）优化能源结构，提高清洁能源的利用率；（3）降低能源成本，提高经济效益；（4）满足用户需求，提高供电质量。在制定能源优化调度策略时，需遵循以下原则：（1）整体优化原则：以电力系统整体效益最大化为目标，实现能源资源的高效配置；（2）公平竞争原则：保障各类能源资源公平参与市场竞争，发挥市场在资源配置中的决定性作用；（3）动态调整原则：根据实时能源需求和供应情况，动态调整调度策略，实现能源资源的最优利用。3.1.2调度方法与算法能源优化调度方法主要包括以下几种：（1）确定性优化方法：如线性规划、非线性规划、整数规划等，适用于求解具有确定参数的优化问题；（2）随机优化方法：如随机规划、随机模拟等，适用于处理具有不确定性参数的优化问题；（3）启发式优化方法：如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等，适用于求解大规模、非线性、离散优化问题。在实际应用中，可根据问题特点选择合适的调度方法。以下为几种常见的调度算法：（1）动态规划算法：适用于求解多阶段决策问题，通过将问题分解为多个子问题，逐步求解得到最优解；（2）遗传算法：模拟自然界生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作，实现全局优化；（3）粒子群算法：借鉴鸟群、鱼群等群体行为，通过个体间的信息共享与协作，实现全局优化；（4）蚁群算法：模拟蚂蚁寻路行为，通过信息素的传递与更新，实现路径优化。3.2需求响应与负荷管理3.2.1需求响应的概念与目标需求响应是指电力用户根据市场价格信号或激励机制，主动调整其电力消费行为，以实现电力系统的供需平衡和资源优化配置。需求响应的目标主要包括：（1）降低电力需求高峰，缓解电力供需压力；（2）提高电力系统运行效率，降低能源成本；（3）促进清洁能源消纳，减少环境污染；（4）提高用户满意度，提升供电质量。3.2.2需求响应的实施策略需求响应的实施策略主要包括以下几种：（1）价格型需求响应：通过调整电力市场价格，引导用户调整电力消费行为；（2）激励型需求响应：通过提供经济激励措施，鼓励用户参与需求响应；（3）合同型需求响应：通过签订合同，约定用户在特定时段调整电力消费行为；（4）智能型需求响应：利用先进的信息技术，实现用户与电力系统的实时互动。3.2.3负荷管理方法负荷管理是指对电力系统中的负荷进行有效监控和调控，以满足电力系统运行要求。负荷管理方法主要包括以下几种：（1）需求侧管理：通过调整用户电力消费行为，降低电力需求；（2）供给侧管理：通过优化电力系统资源分配，提高供电能力；（3）分布式能源管理：利用分布式能源资源，实现电力供需平衡；（4）储能技术应用：通过储能设备，调节电力系统的供需关系。3.3调度策略与市场机制3.3.1调度策略与市场机制的关联调度策略与市场机制在电力系统中相互关联，共同影响电力系统的运行效率和经济效益。调度策略需要根据市场机制的要求，实现电力资源的高效配置；市场机制则为调度策略提供价格信号和激励机制，引导电力资源合理流动。3.3.2市场化调度策略市场化调度策略是指以市场机制为基础，通过价格信号和激励机制实现电力资源优化配置的调度策略。其主要特点如下：（1）充分发挥市场在资源配置中的决定性作用；（2）提高电力系统运行效率，降低能源成本；（3）促进清洁能源消纳，减少环境污染；（4）提高用户满意度，提升供电质量。3.3.3调度策略与市场机制的实施在实施调度策略与市场机制时，需注意以下方面：（1）完善市场规则，保证市场公平竞争；（2）加强市场监管，防范市场风险；（3）建立健全激励机制，鼓励用户参与市场交易；（4）优化调度算法，提高调度效率。第四章智能电网控制系统4.1控制系统基本结构智能电网控制系统的基本结构主要包括以下几个部分：数据采集与监测模块、数据处理与分析模块、控制决策模块、执行模块以及反馈模块。这些模块相互协作，共同实现智能电网的调度与控制功能。数据采集与监测模块负责实时采集电网的运行数据，包括电压、电流、频率等参数，以及设备状态、负荷变化等信息。监测模块将这些数据传输至数据处理与分析模块。数据处理与分析模块对采集到的数据进行分析和处理，通过数据挖掘、预测分析等方法，为控制决策模块提供有效的数据支持。控制决策模块根据数据处理与分析模块提供的数据，结合控制策略，控制指令，实现对电网设备的实时调度与控制。执行模块负责接收控制决策模块的控制指令，并驱动相关设备执行相应操作，以调整电网运行状态。反馈模块对执行模块的操作结果进行实时监测，将监测数据反馈至数据处理与分析模块，以便对控制策略进行优化调整。4.2控制系统硬件与软件智能电网控制系统的硬件主要包括数据采集设备、通信设备、执行设备等。数据采集设备负责实时采集电网运行数据，通信设备实现数据的高速传输，执行设备负责驱动电网设备执行控制指令。软件方面，智能电网控制系统采用分层架构，主要包括以下几个层次：（1）数据采集与监测软件：负责实时采集电网运行数据，并对数据进行初步处理。（2）数据处理与分析软件：对采集到的数据进行深入分析，为控制决策提供数据支持。（3）控制决策软件：根据数据处理与分析结果，控制指令。（4）通信软件：实现数据的高速传输。（5）执行软件：驱动电网设备执行控制指令。4.3控制策略与实施智能电网控制策略主要包括以下几种：（1）预测控制：通过对电网运行数据的预测分析，提前制定控制策略，实现对电网的主动调控。（2）优化控制：以电网运行效率、经济性等指标为目标，对控制策略进行优化。（3）适应性控制：根据电网运行环境的变化，自动调整控制策略，保证电网稳定运行。（4）模型控制：建立电网运行模型，根据模型控制指令。实施方面，智能电网控制系统需遵循以下步骤：（1）系统设计：根据电网实际需求，设计控制系统硬件与软件架构。（2）系统开发：编写控制系统软件，实现控制功能。（3）系统部署：将控制系统硬件与软件部署至电网现场。（4）系统调试：对控制系统进行调试，保证控制效果达到预期目标。（5）运行维护：对控制系统进行定期维护，保证系统稳定运行。（6）控制策略优化：根据电网运行数据，不断优化控制策略，提高控制系统功能。第五章风能和太阳能资源调度5.1风能和太阳能资源特性风能和太阳能作为清洁的可再生能源，具有以下特性：（1）不稳定性：风能和太阳能资源受到气象条件、地理位置等多种因素的影响，导致其输出功率波动较大，给电网调度和控制带来一定挑战。（2）分散性：风能和太阳能资源分布广泛，但往往集中在偏远地区，距离负荷中心较远，需要长距离输电。（3）时间性：风能和太阳能资源具有明显的时间特性，如季节性、日变化等，与负荷需求存在一定的mismatch。（4）互补性：风能和太阳能资源在时间上具有一定的互补性，如风力发电在夜间较多，而太阳能发电在白天较多。5.2风能和太阳能资源预测为了提高风能和太阳能资源的调度效率，需要对风能和太阳能资源进行预测。预测方法主要包括以下几种：（1）统计预测方法：如时间序列分析、回归分析等，通过对历史数据的分析，建立预测模型。（2）机器学习方法：如支持向量机、神经网络等，利用大量历史数据训练模型，提高预测精度。（3）数值模拟方法：如天气数值预报模型、风能资源数值模拟等，通过模拟气象过程，预测风能和太阳能资源。（4）组合预测方法：将以上方法相结合，以提高预测的准确性。5.3调度策略与优化针对风能和太阳能资源的特性，智能电网调度与控制系统中，需要采取以下调度策略与优化措施：（1）资源整合：将风能和太阳能资源进行整合，形成虚拟电厂，实现资源优化配置。（2）多能互补：结合风能、太阳能、水电等其他可再生能源，实现多能互补，提高可再生能源的利用效率。（3）储能系统应用：通过储能系统，如锂电池、燃料电池等，对风能和太阳能进行削峰填谷，提高电网调节能力。（4）调度优化算法：采用遗传算法、粒子群算法等智能优化算法，对风能和太阳能资源进行实时调度，降低调度成本。（5）负荷需求响应：通过负荷需求响应，调整用户用电需求，实现与可再生能源的匹配。（6）调度策略适应性调整：根据风能和太阳能资源特性，调整调度策略，实现电网运行的稳定性和经济性。通过以上调度策略与优化措施，实现风能和太阳能资源的合理利用，为智能电网的发展提供有力支持。，第六章电力系统稳定性控制6.1系统稳定性分析6.1.1稳定性的概念及分类电力系统的稳定性是指在受到扰动后，系统能够恢复到初始平衡状态的能力。稳定性分为静态稳定性和暂态稳定性。静态稳定性是指系统在正常运行状态下，受到小扰动后能够返回到平衡状态的能力；暂态稳定性是指系统在遭受大扰动后，经过一系列暂态过程，最终恢复到新的平衡状态的能力。6.1.2稳定性分析的方法电力系统稳定性分析主要包括以下几种方法：（1）线性化分析：通过线性化模型分析系统在小扰动下的稳定性。（2）非线性分析：考虑系统非线性特性，分析系统在较大扰动下的稳定性。（3）时域仿真：通过数值仿真方法，模拟系统在扰动作用下的动态过程，分析稳定性。6.1.3稳定性分析的关键因素电力系统稳定性分析的关键因素包括：（1）发电机及负荷的动态特性。（2）系统拓扑结构。（3）控制器及保护装置的功能。6.2稳定性控制策略6.2.1发电机侧控制策略（1）发电机励磁控制：通过调节发电机励磁电流，改善系统静态稳定性和暂态稳定性。（2）发电机出力控制：通过调整发电机有功和无功出力，提高系统稳定性。6.2.2负荷侧控制策略（1）负荷补偿：通过无功补偿装置，提高负荷侧的稳定性。（2）负荷削减：在系统稳定性受到威胁时，通过切除部分负荷，降低系统负荷需求。6.2.3系统级控制策略（1）联络线控制：通过调节联络线的有功和无功潮流，改善区域间稳定性。（2）故障隔离与恢复：在系统发生故障时，及时隔离故障区域，恢复非故障区域的供电。6.3稳定性控制与调度协同6.3.1稳定性控制与调度的关系电力系统稳定性控制与调度密切相关，调度策略需要充分考虑稳定性要求，同时稳定性控制措施也需要与调度策略相互配合。6.3.2稳定性控制与调度协同策略（1）在线稳定性评估：实时监测系统稳定性，为调度决策提供依据。（2）预调控制策略：在调度过程中，提前采取稳定性控制措施，预防系统失稳。（3）优化调度策略：在保证稳定性的前提下，优化调度方案，提高系统运行效率。6.3.3稳定性控制与调度协同的实现稳定性控制与调度协同的实现需要以下几个方面的支持：（1）信息共享与传递：保证稳定性分析、控制与调度部门之间的信息畅通。（2）协同决策：建立稳定性控制与调度的协同决策机制，实现资源共享。（3）技术支持：研发稳定性控制与调度协同的技术手段，提高协同效果。第七章电力系统负荷预测7.1负荷预测方法电力系统负荷预测是智能电网调度与控制的关键环节，其准确性直接关系到电网的安全稳定运行。负荷预测方法主要包括以下几种：（1）历史数据统计分析法：通过收集历史负荷数据，分析负荷变化规律，从而预测未来负荷。该方法简单易行，但预测精度较低，对突发事件的应对能力不足。（2）时间序列分析法：将负荷数据按照时间顺序排列，利用时间序列模型进行预测。该方法考虑了负荷的历史变化趋势，预测精度较高。（3）人工智能方法：包括神经网络、支持向量机、聚类分析等。这些方法通过学习大量历史负荷数据，建立负荷预测模型，具有较高的预测精度。（4）混合方法：结合多种预测方法，取长补短，提高预测精度。例如，将历史数据统计分析法与人工智能方法相结合，充分利用各自的优势。7.2负荷预测模型负荷预测模型是负荷预测的核心部分，以下介绍几种常见的负荷预测模型：（1）线性回归模型：将负荷作为因变量，与影响负荷的各种因素（如温度、湿度、节假日等）作为自变量，建立线性关系模型。该方法适用于短期负荷预测。（2）ARIMA模型：自回归积分滑动平均模型，适用于处理时间序列数据。通过对负荷数据进行差分、自相关分析等操作，建立ARIMA模型进行预测。（3）神经网络模型：利用神经网络的结构，将历史负荷数据作为输入，预测未来负荷。该方法具有较强的学习能力和泛化能力，适用于中长期负荷预测。（4）支持向量机模型：通过求解一个凸二次规划问题，找到最佳的超平面，将不同类别的负荷数据分开。该方法适用于非线性负荷预测问题。7.3负荷预测与调度协同负荷预测与调度协同是智能电网调度与控制的重要组成部分。为实现负荷预测与调度的有效协同，以下措施：（1）实时数据共享：建立实时数据共享机制，保证负荷预测与调度系统获取最新的负荷数据，提高预测精度。（2）多模型融合：结合多种负荷预测模型，提高预测结果的可靠性。例如，将线性回归模型与神经网络模型相结合，实现短期与中长期负荷预测的协同。（3）预测结果反馈：将负荷预测结果反馈至调度系统，指导调度策略的制定和调整，实现负荷预测与调度的闭环控制。（4）智能优化算法：利用遗传算法、粒子群优化等智能优化算法，优化负荷预测模型的参数设置，提高预测精度。（5）负荷预测与市场机制结合：考虑电力市场机制对负荷预测的影响，如市场需求、价格等因素，提高预测结果的实用性。通过以上措施，实现负荷预测与调度的协同，为智能电网调度与控制提供有力支持。第八章智能电网故障处理与恢复8.1故障检测与诊断8.1.1故障检测技术智能电网的故障检测技术主要包括基于传感器的实时监测、基于大数据分析的方法以及人工智能算法。通过这些技术，实现对电网运行状态的实时监测，及时发觉潜在故障。（1）基于传感器的实时监测：通过在电网各个节点安装传感器，实时采集电压、电流、温度等参数，将这些数据传输至监控中心，以便对电网运行状态进行实时监控。（2）基于大数据分析的方法：利用大数据技术对历史运行数据进行挖掘，发觉故障特征，从而实现对故障的早期预警。（3）人工智能算法：采用机器学习、深度学习等人工智能算法，对电网运行数据进行实时分析，识别故障类型和位置。8.1.2故障诊断方法故障诊断方法主要包括基于规则的诊断、基于模型的诊断以及基于案例的诊断。（1）基于规则的诊断：根据故障特征和专家经验，制定一系列诊断规则，通过这些规则对故障进行判断。（2）基于模型的诊断：建立电网运行模型，通过模型与实际运行数据的比对，分析故障原因。（3）基于案例的诊断：借鉴历史故障案例，结合当前故障特征，进行故障诊断。8.2故障处理策略8.2.1故障隔离故障隔离是故障处理的首要任务，旨在将故障区域与正常区域分离，防止故障扩大。故障隔离策略主要包括以下几种：（1）断路器操作：通过断路器操作，切断故障区域的电源，防止故障进一步扩散。（2）自动切换：利用备用设备，实现故障设备的自动切换，保证电网正常运行。（3）人工干预：在必要时，通过人工操作，对故障区域进行隔离。8.2.2故障消除故障消除是故障处理的第二步，目的是消除故障根源，恢复设备正常运行。故障消除策略主要包括以下几种：（1）设备更换：对于严重损坏的设备，进行更换。（2）修复故障：对损坏的设备进行修复，消除故障根源。（3）调整运行参数：通过调整运行参数，使电网运行在安全范围内。8.3系统恢复与重构8.3.1系统恢复系统恢复是指故障处理后，将电网恢复至正常运行状态。系统恢复策略主要包括以下几种：（1）逐步恢复：根据故障处理进度，逐步恢复电网运行。（2）快速恢复：利用备用设备，实现快速恢复。（3）分阶段恢复：根据电网运行情况，分阶段进行恢复。8.3.2系统重构系统重构是指在故障处理后，对电网进行优化调整，提高电网运行功能。系统重构策略主要包括以下几种：（1）优化设备配置：根据电网运行需求，对设备进行优化配置。（2）调整运行参数：根据电网运行特性，调整运行参数。（3）加强电网监控：提高电网监控系统的功能，保证电网运行安全。通过以上故障处理与恢复策略，智能电网能够在发生故障时迅速响应，降低故障对电网运行的影响，提高电网运行可靠性。第九章智能电网安全防护9.1安全防护体系能源行业智能化水平的不断提高，智能电网调度与控制系统的安全性成为的一环。智能电网安全防护体系旨在构建一个全面、多层次的安全防护机制，保证智能电网调度与控制系统的稳定运行。该体系主要包括以下几个方面：（1）物理安全防护：针对智能电网调度与控制系统的物理设备，如调度中心、变电站、通信设备等，采取相应的安全措施，防止设备损坏、盗窃等安全风险。（2）网络安全防护：针对智能电网调度与控制系统的网络通信，采取防火墙、入侵检测、数据加密等技术，保障网络通信的安全性。（3）信息安全防护：针对智能电网调度与控制系统中的数据和信息，采取访问控制、数据加密、安全审计等技术，保证信息的安全性和完整性。（4）系统安全防护：针对智能电网调度与控制系统的软件和硬件，采取安全加固、漏洞修复、病毒防护等措施，提高系统的安全性。9.2信息安全防护信息安全防护是智能电网安全防护体系的重要组成部分。其主要内容包括：（1）访问控制：对智能电网调度与控制系统的用户进行身份认证和权限管理，保证合法用户才能访问系统资源。（2）数据加密：对传输和存储的数据进行加密处理，防止数据被非法获取和篡改。（3）安全审计：对系统操作进行实时监控，记录操作日志，以便在发生安全事件时进行追溯和分析。（4）数据备份与恢复：定期对系统数据进行备份，保证在数据丢失或损坏时能够及时恢复。9.3网络安全防护网络安全防护是智能电网调度与控制系统安全防护体系的关键环节。其主要措施包括：（1）防火墙：部署防火墙设备，对智能电网调度与控制系统的网络流量进行过滤，防止非法访问和攻击。（2）入侵检测：通过入侵检测系统对网络流量进行实时监控，发觉并报警异常行为。（3）数据加密：对智能电网调度与控