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电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施，其安全稳定运行至关重要。随着可再生能源占比的不断提高和电力电子设备的广泛接入，系统的动态特性日趋复杂，传统基于同步发电机主导的稳定性控制范式面临严峻挑战。
稳定性问题的演变
传统电力系统的稳定性主要依赖于同步发电机的大惯量和阻尼特性，能够有效抑制扰动后的频率和功角波动。然而，风电、光伏等可再生能源通过电力电子变流器并网，其惯量支撑能力弱，且响应特性受控制策略主导，导致系统总体惯量下降，频率稳定性问题凸显。同时，高比例电力电子设备可能引发次同步振荡等新型稳定问题，其快速动态特性使得传统基于机电暂态模型的分析方法不再完全适用。
智能控制的新途径
为应对这些挑战，数据驱动与人工智能技术为电力系统稳定性控制提供了新思路。基于广域测量系统（WAMS）的高精度同步相量数据，结合机器学习算法，可以实现对系统稳定状态的实时感知和快速预测。例如，利用深度强化学习设计的控制器，能够自适应优化电力电子设备的控制参数，在扰动发生后快速提供虚拟惯量支撑或阻尼控制，有效抑制振荡。
此外，数字孪生技术通过构建与物理系统高度同步的虚拟模型，能够模拟各种故障场景并预演控制效果，为稳定性控制策略的验证和优化提供了高效平台。
未来，随着“云-边-端”协同架构的成熟，电力系统稳定性控制将逐步形成“感知-预测-决策-执行”的闭环自治体系，显著提升高比例新能源接入下电网的韧性与可靠性。
这一转型不仅需要技术创新，更需跨学科协作，推动电力系统迈向更加智能、灵活的新形态。