一种适用于复杂电网结构下的水力-风能-太阳能系统的通用联合调度模型

《Energy》：A universal joint dispatch model for hydro-wind-solar systems under complex grid structures

　　

吴文雄|姜志强|姚华明|金和平|王超|王涛

华中科技大学土木与水利工程学院，武汉，430074，中国

摘要

随着大规模集成水风太阳能（HWS）基地的不断发展，内部电源、电网和终端负载之间的耦合关系变得越来越复杂，传统的调度方法难以平衡源侧资源协调和终端电力供应需求。

为了解决现有研究未能充分考虑终端负载约束以及对不同流域复杂拓扑结构适用性有限的问题，本文构建了一个针对大规模HWS基地的联合最优调度模型，将终端需求以内生约束的形式纳入统一框架中，从而实现对整个“发电-传输-消费”过程的协调建模。基于通用面向对象建模方法，并结合金沙江下游-三峡梯级系统的实际拓扑结构，对水库、风电场、太阳能电站和输电线路等关键实体进行了统一耦合和描述。此外，还开发了一种改进的鲸鱼优化算法（IWOA），用于进行三个目标的最优调度计算，即最优负载供应、基于上网电价的最大发电效益和基于终端电价的最大发电效益。

结果显示，在最优负载供应场景下，决定系数（R2）达到0.9708，平均绝对百分比误差（MAPE）仅为5.23%。在纳入区域电价后，模型的发电效益增加了4.55%。结果表明，所提出的模型能够更好地适应复杂电网结构下水力、风能和太阳能系统的大规模联合调度需求，并为可再生能源的整合和复杂流域多能源互补系统的最优运行提供方法论参考。

引言

提出“双碳”目标[1]。到2025年，中国的可再生能源装机容量实现了前所未有的增长[2]。随着这些特定能源的大规模电网整合，HWS能源系统的网络结构变得越来越复杂。高效管理这种大规模能源集群不仅需要技术优化，还需要“数字化赋能”来提升绿色公共服务并促进区域低碳协同[3,4]。风能和太阳能的吸收能力已成为水电运行的关键指标。此外，近年来在电力现货市场的发展方面取得了重大突破[5]、[6]、[7][[5]、[6]、[7]]。来自同一电站的电力在输送到不同地区时可能会收取不同的价格。最大化系统内水电集群的调度能力，以充分吸收波动的风能和太阳能输出[8]，满足区域电力需求，并同时优化电力企业的发电效益，已成为一个关键挑战。

在当前关于HWS能源联合优化的研究中，黄[9]开发了一个最小化系统剩余负载均方偏差的联合HWS调度模型。张等人[10]研究了一个最大化综合发电效益的优化调度模型。王等人[11]构建了一个最大化风能和太阳能整合的互补调度模型。虽然这些研究考虑了电网需求和发电效益[[12]、[13]、[14]、[15]]，但它们仅进行了整体优化计算。在当前的HWS能源联合调度方法中，这些系统的出口能力和电网负载需求通常被视为“统一实体”——这是一个简化的假设，即HWS系统只有一个出口通道，电网只有一个负载输入。这种“定制”的建模方法往往无法考虑复杂电网结构的空间异质性[16]以及来自不同终端市场的动态价格信号[17]。然而，实际上，不同的电站，甚至单个电站，可能具有不同的出口路径。每个电站的电网负载需求和不同接收区域的电价收入也有显著差异。这种复杂性日益增加了HWS能源传输和效益计算的复杂性。

为了解决这个问题，本文整合了HWS能源系统的电网结构，提出了一种基于对象解耦方法的通用调度模型。通过耦合整个发电-传输-消费过程，该模型克服了传统特定场景调度的局限性，使得对系统电力传输过程和电力收入的研究更加精细。

本研究的边际贡献总结如下：

通用拓扑创新：我们用“通用调度模型”替代了传统的定制模型，使用对象解耦来数学表示复杂的水电耦合。

终端需求的内生整合：本研究将“分区定价”和多样化的区域负载需求作为内生约束纳入模型，超越了“单一出口通道”的假设。

章节片段

耦合电网结构的HWS能源联合优化调度模型

为满足HWS能源调度的要求，本研究开发了一个结合风能和太阳能整合、电力需求和发电效益的联合最优调度模型。它通过明确纳入电网拓扑结构进一步丰富了模型的计算工作流程。之前的HWS能源系统建模方法（如图2-1(a)所示）通常将水力、风能和太阳能的输出集中在一个电网连接点。

电力连接拓扑

电力连接拓扑基本上遵循从发电点到消费点的电力流动方向。然而，在传输过程中可能会发生双向交互。为此，项目将电网连接点指定为协调节点间电力交换的电力节点。电网连接点的电力处理包括以下场景：$$' role="presentation">$$其中：$$' role="presentation">$$是电网连接点的输出功率；$$' role="presentation">$$是第k个水电站的输出功率

流域概况

长江上游具有显著的高差和丰富的水电资源，为发展提供了有利条件。金沙江下游梯级和三峡-葛洲坝梯级由六个梯级水库组成，形成了世界上最大的梯级水库复合体。金沙江下游-三峡梯级的基本特征如下。

金沙江下游-三峡梯级调度模型

如前所述，流域调度模型由

模拟调度

模拟调度是指在相同水位过程和流入条件下进行的计算，模拟金沙江下游-三峡梯级的实际运行序列，并通过与实际结果的比较来验证模型的有效性。计算结果如下所示。

从图4-1可以看出，通过使用与历史记录相同的输入数据并将模拟结果与实际数据进行比较，证明了该模型的通用性

结论

本研究通过建立通用建模框架，解决了复杂电网结构内河流流域电力传输的挑战。该框架全面描述了流域内水能、风能和太阳能的生成、传输和消费的整个过程。它包括一个通用拓扑组件系统和相应的对象模型，涵盖了15个调度实体，包括河道、水库、水电站等

CRediT作者贡献声明

吴文雄：撰写——原始草稿，软件，形式分析，数据整理。姜志强：监督，资源，方法论。姚华明：方法论，调查。金和平：监督，资源，方法论。王超：资源，方法论。王涛：资源，方法论。

资助

本研究得到了国家自然科学基金（52479017）和湖北智能水电技术创新中心开放研究基金（1524020004）的财政支持。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的竞争性财务利益或个人关系。