《Energy Conversion and Management-X》：Advancing hybrid system optimization via value-oriented forecasting: An application in hydro-wind-photovoltaic operation
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本文针对高不确定性电力系统中传统开环预测-优化框架难以协调预测与调度价值的问题，提出了一种结合知识引导元学习模块的闭环预测-优化框架。该框架通过正交试验设计将静态分位数区间转化为动态时变区间，并利用价值导向反馈迭代调整预测区间与调度结果，实现了日前水-风-光发电与备用调度计划的经济最优。应用于两河口水-风-光一体化能源基地的案例表明，该框架在保证收敛性的同时，将平均运行时间减少了98.18%，为高不确定性可再生能源系统提供了更安全、经济、灵活的调度新范式。
随着可变可再生能源（VRE）的大规模并网，电力系统面临着前所未有的不确定性挑战。风能和光伏发电的间歇性、波动性和随机性，给电网的实时能量平衡带来了巨大压力。传统的水-电耦合系统通常采用“预测-优化”的开环运行模式，即先进行可再生能源功率预测，再将预测结果输入优化模型生成调度计划。这种模式将预测和调度作为两个独立的环节，预测追求统计精度，优化关注经济价值，两者目标不一致导致“预测误差不直接为决策服务”的固有缺陷。特别是在水-风-光一体化能源基地（HWPIEB）这样的复杂系统中，水电约束涉及复杂的非凸非线性特性，可行解空间狭窄且高度离散，即使微小的预测偏差也可能导致优化解发生显著变化，造成反馈信号剧烈波动。
为解决这一难题，华中科技大学团队在《Energy Conversion and Management-X》上发表了研究成果，提出了一个创新的闭环预测-优化框架，该框架集成了知识引导的元学习模块，为水-风-光混合系统的日前发电与备用调度提供了新思路。研究的核心在于将价值导向的目标嵌入调度优化，使预测不确定性能够直接与决策需求对齐，虽然可能略微牺牲统计精度，但能显著提升任务性能。
研究人员为开展这项研究，主要应用了几项关键技术方法：首先采用VMD-CA-EWT-KANInformer混合模型进行风速和辐照度的确定性预测，然后通过分位数回归神经网络（QRNN）构建VRE功率的预测区间；其次建立了考虑机会约束的两层嵌套优化框架，将非线性水电转换函数等复杂约束线性化为混合整数线性规划（MILP）问题；最后引入了正交闭环框架，通过正交实验设计减少 exhaustive runs 从912次到81次，并结合知识引导的元学习模块（包括相似日聚类、外部存储和写/读模块），将重复迭代遍历转化为高效直接映射。研究数据来源于两河口HWPIEB2022年6月至2024年5月的实际运行数据，包括水库入库流量、80米高度风速、全球水平辐照度、气温等。
2.4.3. 约束条件
研究建立了完整的水-风-光系统调度约束体系，包括水电平衡约束、水库约束、水电发电约束、VRE约束和备用约束。特别值得注意的是，研究人员采用三维插值技术线性化了非线性水电转换约束，并使用SOS2方法处理了水位-库容曲线、尾水位-出流曲线等其他非线性关系，使模型可转化为MILP问题求解。
2.5.1. 正交闭环框架
正交闭环框架通过正交实验生成时变分位数区间，并将其迭代地与价值导向目标对齐。具体而言，将24个时段配对为12个等效因子，每个因子设三个水平，采用L27正交表将实验次数从全因子设计的912次减少到27次。框架通过三迭代正交分位数组合实验，实现了1%的分位数分辨率，显著提高了闭环操作效率。
4.3. 正交闭环框架的有效性
案例分析表明，正交闭环框架能够有效平衡经济性能和系统安全性。在春夏秋冬四个典型日的测试中，M4模型（具有时变分位数区间的闭环框架）均获得了最高的净互补利润，分别为1357.37万元、1451.51万元、1455.57万元和1434.16万元。相比固定分位数区间模型，时变分位数区间能更好地适应VRE功率输出的时序波动，减少电力削减、电力短缺和备用不足等风险。
4.4. 知识引导元学习模块的效率
知识引导元学习模块的引入大幅提升了计算效率。M5模型通过从历史闭环经验中检索近似最优的时变分位数区间，单次运行即可生成调度计划，其盈利能力与M4模型几乎相同，但将平均运行时间减少了98.18%，在计算成本和解决方案质量之间实现了最佳平衡。
研究结论表明，正交闭环框架与知识引导元学习模块的结合，为高不确定性下水-风-光混合系统优化提供了一种有效解决方案。该框架不仅通过迭代对齐预测区间与调度结果确保了价值导向的最优调度计划，而且通过元学习模块实现了计算效率的大幅提升。这一创新性研究填补了水电耦合系统闭环操作的研究空白，为大型HWPIEBs的实时应用提供了重要技术支撑，对推进可再生能源的高效消纳和电力系统的安全稳定运行具有重要意义。未来研究可进一步将框架扩展至包含天然气、氢能等多能载体，并应用于考虑梯级水力联系的更大规模HWPIEBs，以增强其实际部署的普适性。
