【EI复现】梯级水光互补系统最大化可消纳电量期望短期优化调度模型附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与模型基础

在新能源大规模并网的背景下，光伏出力的随机性和波动性对电力系统消纳能力提出了严峻挑战。梯级水光互补系统通过水力发电的调节能力平抑光伏出力波动，实现 “以水补光” 的协同运行，是提升新能源消纳水平的重要技术路径。本模型以短期（24 小时，时间分辨率 15-60 分钟） 为调度周期，核心目标是最大化系统整体可消纳电量的数学期望，同时满足电力系统安全约束、梯级水电站运行约束及光伏电站出力特性约束。

1.1 系统构成界定

• 梯级水电站：包含 N 座串联运行的水电站，需明确各电站的水库参数（死水位、正常蓄水位、总库容）、机组参数（额定出力、最小出力、出力调整速率）、水文特性（天然来水过程、上下游水位 - 流量关系）。

• 光伏电站：需获取光伏阵列的装机容量、功率预测曲线（通常基于历史气象数据与数值天气预报，给出不同置信度下的出力场景）、出力波动范围约束。

• 互补关系：通过梯级水电站的出力调整，补偿光伏出力与负荷需求的偏差，确保并入电网的总出力满足调度要求，提升整体可消纳电量。

二、模型约束条件构建

约束条件是确保调度方案可行性的关键，需涵盖梯级水电站运行约束、光伏出力约束、电网消纳约束三大类。

三、模型求解与复现关键步骤

3.1 求解方法选择

本模型为混合整数非线性规划（MINLP）问题（若考虑机组启停的整数变量，或简化为非线性规划（NLP）问题），常用求解工具与算法如下：

• 求解工具：GAMS、MATLAB（YALMIP 工具箱 + CPLEX/GUROBI 求解器）、Python（PuLP/CVXRPY 库 + 开源求解器）；

• 核心算法：对于非线性约束（如水电站出力 - 水位 - 流量关系），可采用线性化处理（如分段线性拟合）或信赖域反射法、序列二次规划（SQP）等非线性求解算法；对于场景数较多的情况，可采用随机规划或鲁棒优化方法简化计算。

3.2 复现数据准备

复现模型需获取以下核心数据（建议优先采用公开数据集或实际工程数据）：

1. 梯级水电站数据：

• 水库参数：死水位、正常蓄水位、总库容（可从水电站可研报告或行业数据库获取）；

• 机组参数：额定出力、最小出力、出力调整速率、效率曲线（可向电站运营方申请或参考同类型机组数据）；

• 水文数据：短期天然来水过程（如 24 小时逐时段来水流量，可基于历史同期数据或水文预报模型生成）。

1. 光伏电站数据：

• 装机容量、光伏组件参数（如转换效率）；

• 短期出力预测数据（逐时段预测值，可从光伏电站监控系统获取或使用 NASA POWER 气象数据结合 PVsyst 软件模拟生成）；

• 出力场景数据：通过蒙特卡洛模拟生成不同光照场景下的出力序列，或采用历史实测数据的偏差分布构建场景。

1. 电网约束数据：

• 短期负荷需求曲线（逐时段负荷值，可从电网调度中心获取或参考区域用电负荷特性）；

• 电网最大消纳容量、允许出力偏差（根据电网电压等级、调频能力设定，若无实际数据可参考行业标准）。

步骤 3：结果验证与敏感性分析

• 可行性验证：检查求解结果是否满足所有约束条件（如水位是否在允许范围、出力是否符合调整速率），若存在不可行解，需调整约束参数（如放宽出力偏差或流量约束）；

• 有效性验证：对比 “水光互补调度” 与 “单独光伏调度” 的可消纳电量，验证互补系统的优势（通常可提升消纳率 10%-30%）；

• 敏感性分析：分析光伏场景数、来水流量波动、电网消纳容量对优化结果的影响，如场景数从 50 增加到 100 时，可消纳电量期望的变化率是否小于 5%（验证场景数的合理性）。

四、复现常见问题与解决方案

4.1 非线性约束处理困难

问题：水电站出力 - 水位 - 流量的非线性关系导致模型求解收敛慢或不收敛。

解决方案：采用分段线性拟合将非线性关系转化为线性约束（如将水位区间分为 5-10 段，每段用线性函数近似），或使用 GAMS 的 CONOPT 求解器（专为非线性规划设计）。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李欢欢.水轮发电机组安全评价及其调节特性对互补发电效益影响研究[D].西北农林科技大学[2025-10-27].

[2] 张荣海刘配配王玕张紫凡罗亚迪.多能互补系统孤岛初期运行稳定性对比研究[J].环境技术, 2022, 40(5):139-146.DOI:10.3969/j.issn.1004-7204.2022.05.029.

[3] 陈志明,刘欢,宋凯,等.水光互补发电系统光伏板最佳倾角研究[J].环境工程, 2014(S1):5.DOI:CNKI:SUN:HJGC.0.2014-S1-271.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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