在能源转型与新型电力系统建设的关键时期，新能源的大规模并网对电网的稳定运行与灵活调度提出了前所未有的挑战。张振宇先生围绕“泛在物联技术在大电网柔性调度中的探索与实践”这一主题发表了专题演讲，结合其深厚的专业背景与一线实践经验，为新能源工程领域带来了深刻的洞察与前瞻性的解决方案。
张振宇在演讲中指出，随着风电、光伏等波动性、间歇性新能源占比的持续攀升，传统基于刚性计划与集中控制的电网调度模式已难以适应。大电网迫切需要向更加智能、灵活、自适应的“柔性调度”模式演进。而泛在物联技术，凭借其万物互联、全面感知、实时通信与智能处理的核心能力，正成为实现这一变革的关键使能技术。
一、 泛在物联：构建电网的“神经系统”
泛在物联技术通过部署海量的智能传感设备与边缘计算单元，实现了对发电侧、电网侧、负荷侧乃至储能侧全环节、全要素的实时状态感知与数据采集。从风机桨叶的细微振动、光伏板的辐照度与温度，到输电线路的弧垂、变压器油温，再到用户侧可调节负荷的实时功率，这些过去难以获取或成本高昂的“毛细血管”级数据，如今得以高效汇聚。这为调度中心提供了前所未有的全景透明视角，构成了柔性调度赖以实现的“神经末梢”与感知基础。
二、 赋能柔性调度：从“源随荷动”到“源网荷储协同互动”
基于泛在物联构建的全面感知网络与高速通信通道，柔性调度的内涵得以极大丰富：
- 精准预测与风险评估：融合气象、地理信息及海量实时运行数据，利用人工智能算法，可大幅提升新能源功率的超短期与短期预测精度。对设备健康状态、网络脆弱环节的实时监测，实现了从“事后检修”到“事前预警”的风险防控模式转变，为调度决策提供更可靠的安全边界。
- 分布式资源的可观、可测、可控：泛在物联技术使得海量、分散的分布式光伏、小型储能、电动汽车、柔性负荷等“碎片化”资源，能够被有效聚合、精准测量并参与调度。调度指令可以直达最末端的可控单元，实现“虚拟电厂”等聚合形态的精准响应，极大增强了电网调节的灵活性与弹性。
- 自适应与协同优化：通过边缘计算与云边协同，部分控制逻辑得以下沉，实现区域电网的快速自治与故障自愈。调度中心能够基于全局实时数据，动态优化潮流分布、备用配置、市场出清等，实现源、网、荷、储四侧资源的时空互补与协同优化，有效平抑新能源波动，提升电网整体运行效率与经济性。
三、 实践探索与未来展望
张振宇结合其团队在新能源工程中的具体实践，分享了多个示范项目的成功经验。例如，在某个高比例新能源接入的省级电网中，通过部署泛在感知终端与智能调度平台，实现了对千万千瓦级新能源场站的集群控制与分钟级功率调整，显著降低了弃风弃光率，并提升了系统调峰能力。
挑战依然存在。张振宇强调，泛在物联技术的深化应用仍面临标准统一、数据安全、通信可靠性、海量数据处理与价值挖掘、商业模式创新等多维度的挑战。需要进一步加强技术攻关、推动标准体系建设、完善政策与市场机制，促进通信技术、人工智能、电力电子技术与电力系统的深度融合。
张振宇的演讲清晰地勾勒出泛在物联技术作为核心驱动力，正在深刻重塑大电网的调度范式。对于从事新能源工程的各方而言，积极拥抱这一技术浪潮，深入探索其在规划、设计、建设、运营全生命周期的应用，是推动能源清洁低碳转型、构建安全高效新型电力系统的必由之路。泛在物联技术与柔性调度的结合，不仅是一项技术革新，更是一场关乎未来能源格局的系统性变革。
