在全球能源結構轉型的浪潮中，我國正積極推進大型新能源基地建設，這些基地主要分布在沙漠、戈壁及荒漠地帶，利用豐富的風光資源，通過特高壓直流輸電技術，將清潔電力遠距離輸送至需求旺盛的中東部地區。這一戰略舉措不僅促進了能源結構的優化，也帶來了前所未有的輸電安全挑戰。

隨著“雙碳”目標的深入實施，我國規劃了“三交九直”的電力輸送網絡，旨在將西北地區豐富的新能源電力高效輸送至負荷中心。然而，這一系統特性鮮明：新能源占比極高，傳統電源支撐不足，電力電子設備成為關鍵要素。這一轉變雖然帶來了能源結構的優化，但也暴露了新能源發電設備的脆弱性，如抗干擾能力弱，故障時易發生暫態過電壓和同步失穩，嚴重時甚至導致大規模脫網。

尤為值得注意的是，新能源脫網可能觸發連鎖反應，使得交直流系統間的故障相互交織，形成復雜且難以預測的多時間尺度故障模式。例如，直流換相失敗后，送端電壓急劇上升，若新能源發電設備的控制模式切換不及時，將持續注入無功功率，進而引發暫態過電壓，嚴重制約直流輸電能力。歷史上，青豫特高壓直流和天中直流都曾因類似問題而不得不降低輸送功率或遭遇風電大規模脫網。

面對這一復雜挑戰，山東大學的研究團隊提出了一種創新的解決方案——構建動態安全風險預警與防控體系。該體系以“風險評估—滾動預警—協同控制”為核心，運用智能技術實現對新能源輸電系統的全面監控與保護。在風險評估階段，系統整合多維度數據，通過智能算法快速篩選出關鍵運行場景，建立“預想事故庫”，精準識別潛在的高風險故障鏈。

滾動預警機制是該體系的亮點之一。考慮到新能源預測精度的時效性，團隊設計了多時間尺度的預警機制，包括6小時、1小時和15分鐘的預警。這一遞進式預警能夠實時追蹤風險變化，為不同時間節點的控制措施提供科學依據。在控制層面，體系強調“源網儲直”的協同作用，通過智能調度新能源發電、電網、儲能設備與直流系統，制定有效的預防控制策略。

技術層面，該體系突破了一系列傳統方法的局限。在高風險連鎖故障識別方面，團隊利用改進的智能算法，構建了高效的故障演化模型，準確捕捉故障傳播路徑，快速定位關鍵脆弱環節。在動態安全評估方面，團隊創新性地提出了“電氣坐標系”概念，結合深度學習與集成學習算法，實現了對功角穩定、暫態電壓、頻率安全等多維度指標的快速準確評估。

針對直流輸送能力的評估問題，技術團隊建立了包含暫態過電壓、同步穩定等約束的數學模型，通過多特征視圖學習，實現了不同場景下最大輸送功率的快速計算，為調度決策提供了有力支持。

目前，這套動態安全風險預警體系已在部分新能源基地進行試點應用，其快速響應能力得到了驗證。未來，隨著技術的不斷優化和完善，該體系有望在全國范圍內推廣，為“三交九直”等重大輸電通道提供更加堅實的安全保障。

新能源與直流輸電系統的深度融合，正引領著能源轉型的新趨勢。盡管面臨電力電子設備復雜特性和多時間尺度動態交互等挑戰，但通過持續深化機理認知、優化智能算法，我國在新能源安全輸電領域正不斷取得原創性成果，為全球能源轉型貢獻著“中國智慧”和“中國方案”。這條從沙漠風電基地到城市負荷中心的清潔電力輸送之路，正變得更加安全、高效，為千家萬戶送去穩定可靠的綠色能源。