陈 卫

自动发电控制（AGC）作为维持电力系统频率稳定的核心技术，在保障电网安全稳定运行中发挥着至关重要的作用。然而，随着高比例新能源接入电网，其随机性、波动性和间歇性给AGC系统带来了多重挑战。传统PID控制在动态响应速度与约束处理能力上的不足日益凸显，难以满足新型电力系统对AGC的更高要求。本文针对这一问题，提出基于自适应预测控制的机组AGC实时优化方法。通过构建多源数据驱动的预测模型，实现对电力系统未来运行状态的精准预测；设计动态参数修正机制，使控制系统能够根据实时运行状况自动调整参数；搭建分层优化架构，实现全局优化与局部控制的有机结合。在华东某省级电网完成工程验证，实际运行数据显示，系统调节延迟显著缩短31.2%，频率偏差大幅降低36.8%，机组煤耗率有效下降12.7%。研究成果为新型电力系统建设提供了可推广的智能控制范式，验证了预测控制理论在复杂工业场景中的实用价值。

自适应预测控制；自动发电控制；实时优化；多时间尺度；频率调节

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