在全球能源结构转型的浪潮中，我国正积极推进大型新能源基地建设，这些基地主要分布在沙漠、戈壁及荒漠地带，利用丰富的风光资源，通过特高压直流输电技术，将清洁电力远距离输送至需求旺盛的中东部地区。这一战略举措不仅促进了能源结构的优化，也带来了前所未有的输电安全挑战。
随着“双碳”目标的深入实施，我国规划了“三交九直”的电力输送网络，旨在将西北地区丰富的新能源电力高效输送至负荷中心。然而，这一系统特性鲜明：新能源占比极高，传统电源支撑不足，电力电子设备成为关键要素。这一转变虽然带来了能源结构的优化，但也暴露了新能源发电设备的脆弱性，如抗干扰能力弱，故障时易发生暂态过电压和同步失稳，严重时甚至导致大规模脱网。
尤为值得注意的是，新能源脱网可能触发连锁反应，使得交直流系统间的故障相互交织，形成复杂且难以预测的多时间尺度故障模式。例如，直流换相失败后，送端电压急剧上升，若新能源发电设备的控制模式切换不及时，将持续注入无功功率，进而引发暂态过电压，严重制约直流输电能力。历史上，青豫特高压直流和天中直流都曾因类似问题而不得不降低输送功率或遭遇风电大规模脱网。
面对这一复杂挑战，山东大学的研究团队提出了一种创新的解决方案——构建动态安全风险预警与防控体系。该体系以“风险评估—滚动预警—协同控制”为核心，运用智能技术实现对新能源输电系统的全面监控与保护。在风险评估阶段，系统整合多维度数据，通过智能算法快速筛选出关键运行场景，建立“预想事故库”，精准识别潜在的高风险故障链。
滚动预警机制是该体系的亮点之一。考虑到新能源预测精度的时效性，团队设计了多时间尺度的预警机制，包括6小时、1小时和15分钟的预警。这一递进式预警能够实时追踪风险变化，为不同时间节点的控制措施提供科学依据。在控制层面，体系强调“源网储直”的协同作用，通过智能调度新能源发电、电网、储能设备与直流系统，制定有效的预防控制策略。
技术层面，该体系突破了一系列传统方法的局限。在高风险连锁故障识别方面，团队利用改进的智能算法，构建了高效的故障演化模型，准确捕捉故障传播路径，快速定位关键脆弱环节。在动态安全评估方面，团队创新性地提出了“电气坐标系”概念，结合深度学习与集成学习算法，实现了对功角稳定、暂态电压、频率安全等多维度指标的快速准确评估。
针对直流输送能力的评估问题，技术团队建立了包含暂态过电压、同步稳定等约束的数学模型，通过多特征视图学习，实现了不同场景下最大输送功率的快速计算，为调度决策提供了有力支持。
目前，这套动态安全风险预警体系已在部分新能源基地进行试点应用，其快速响应能力得到了验证。未来，随着技术的不断优化和完善，该体系有望在全国范围内推广，为“三交九直”等重大输电通道提供更加坚实的安全保障。
新能源与直流输电系统的深度融合，正引领着能源转型的新趋势。尽管面临电力电子设备复杂特性和多时间尺度动态交互等挑战，但通过持续深化机理认知、优化智能算法，我国在新能源安全输电领域正不断取得原创性成果，为全球能源转型贡献着“中国智慧”和“中国方案”。这条从沙漠风电基地到城市负荷中心的清洁电力输送之路，正变得更加安全、高效，为千家万户送去稳定可靠的绿色能源。
