风电、光伏与抽水蓄能电站互补调度运行研究附Matlab代码

风电光伏抽水蓄能互补调度研究

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

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🔥 内容介绍

随着全球对可再生能源需求的日益增长，风力发电和光伏发电作为主要的绿色能源形式，其在电力系统中的渗透率不断提高。然而，风电和光伏发电固有的间歇性、波动性和随机性，给电网的稳定运行带来了挑战。抽水蓄能电站以其快速响应、大容量调节能力，成为平抑可再生能源波动、保障电力系统安全经济运行的关键技术。本文深入探讨了风电、光伏与抽水蓄能电站互补调度运行的机理、策略和优化方法。通过分析三者之间的协同作用，旨在构建一个高效、稳定、经济的综合能源系统，为未来电力系统的发展提供理论依据和技术支持。

关键词

风力发电；光伏发电；抽水蓄能；互补调度；优化运行；电力系统

1. 引言

全球气候变化和能源危机促使各国积极寻求可持续的能源解决方案。风力发电和光伏发电因其清洁无污染、资源丰富等优点，在全球能源结构转型中扮演着越来越重要的角色。根据国际能源署（IEA）的数据，可再生能源在全球电力供应中的比重持续上升，其中风电和光伏是增长最快的两种电力来源。然而，这两种电源的输出功率受自然条件影响显著，如风速变化、日照强度等，导致其发电量具有不确定性和波动性。大规模风电和光伏并网，将对电网的频率、电压稳定性以及电力平衡带来冲击，增加电网调度运行的复杂性和难度。

为了有效解决可再生能源并网带来的挑战，储能技术被认为是平抑波动、提高电网灵活性的关键手段。在众多储能技术中，抽水蓄能电站（Pumped Hydro Storage, PHS）以其技术成熟、单机容量大、调节速度快、经济性较好等特点，成为目前应用最广泛、最主要的储能方式。抽水蓄能电站可以在电力系统负荷低谷时利用多余的电力抽水蓄能，在负荷高峰时发电供电，从而实现电力的“移峰填谷”，提升电力系统的运行效率和经济性。

将风电、光伏与抽水蓄能电站进行互补联合运行，可以充分发挥各自的优势，弥补彼此的不足。风电和光伏的发电特性通常具有一定的互补性，例如风力在夜晚或阴天可能较强，而光伏在白天晴朗时发电效率高。抽水蓄能电站则能够将这种互补性进一步放大，通过储能和释能，将间歇性可再生能源转化为可控的、稳定的电力输出，从而提高电力系统的可靠性、稳定性和经济性。因此，对风电、光伏与抽水蓄能电站互补调度运行进行深入研究，对于构建新型电力系统、推动能源转型具有重要战略意义。

2. 风电、光伏发电特性及对电网的影响

2.1 风力发电特性

风力发电的输出功率主要取决于风速。风速的随机性和间歇性导致风电出力具有强烈的波动性。风力发电的功率-风速曲线是非线性的，通常在切入风速以下和切出风速以上不发电，在额定风速达到额定功率。风电出力的不确定性给电力系统的计划调度和运行管理带来挑战，尤其是在高渗透率情况下，风电的预测误差可能导致电网备用容量需求增加，甚至引发系统频率和电压波动。

2.2 光伏发电特性

光伏发电的输出功率主要受日照强度和环境温度影响。光伏出力具有明显的周期性，与昼夜变化和季节变化密切相关。此外，云层遮挡、雨雪天气等因素也会导致光伏出力快速波动。与风电类似，光伏出力的不确定性也给电网调度带来困难，需要额外的调峰调频资源来平衡其波动性。随着光伏发电装机容量的不断扩大，其对电网的影响日益突出，如可能导致电网反向潮流、电压越限等问题。

2.3 对电网的影响

风电和光伏发电的波动性、间歇性和随机性对电力系统主要带来以下影响：

电能质量下降：
功率波动可能引起电压闪变、谐波等问题。
系统稳定性降低：
大规模风光接入可能导致系统惯量降低，频率和电压稳定性面临挑战。
调峰压力增大：
风光出力与负荷需求不匹配，增加了传统火电机组的调峰压力和运行成本。
备用容量需求增加：
为应对风光出力预测误差和波动，电网需要配置更多的旋转备用和非旋转备用。
弃风弃光问题：
在风光大发、负荷低谷时期，由于电网消纳能力不足，可能出现弃风弃光现象，造成能源浪费。

3. 抽水蓄能电站的运行特性及优势

抽水蓄能电站是一种成熟的大型储能技术，其基本原理是利用电力系统负荷低谷时的廉价电能将水从下水库抽到上水库储存起来，在电力系统负荷高峰或需要调峰时，将上水库的水放回下水库发电。

3.1 运行模式

抽水蓄能电站通常有以下三种运行模式：

发电模式：
在电力系统负荷高峰或需要紧急出力时，水轮发电机组发电。
抽水模式：
在电力系统负荷低谷或有富余电力时，水泵水轮机组抽水。
备用模式：
机组处于待命状态，可以快速响应电网调度指令。

3.2 技术优势

抽水蓄能电站具有显著的技术优势：

大容量储能：
抽水蓄能电站可以实现吉瓦级甚至更高容量的电能储存。
快速响应：
机组启停速度快，负荷调节范围广，爬坡能力强，能够在几分钟甚至几十秒内完成发电或抽水模式的切换。
调峰填谷：
有效平抑负荷波动，提高电力系统运行的经济性。
调频调压：
辅助电网进行频率和电压控制，提高电能质量。
旋转备用：
为电力系统提供充足的旋转备用容量，提高系统可靠性。
黑启动能力：
部分抽水蓄能电站具备黑启动能力，可以在电网事故后快速恢复供电。

4. 风光水互补调度运行机理与策略

风电、光伏与抽水蓄能电站的互补运行，旨在通过优化组合，实现各自优势的最大化，共同提升电力系统的整体性能。

4.1 互补机理

时序互补：
风电和光伏的发电出力在时间尺度上存在一定的互补性。例如，夜间风力可能较强，而白天光伏出力充足；阴雨天光伏出力受限，但风力可能较大。抽水蓄能电站可以作为连接器，将风光不同时段的出力进行转化和储存。
容量互补：
风电和光伏的间歇性导致其无法独立提供稳定的基荷电力。抽水蓄能电站通过其大容量储能能力，可以将风光不稳定出力“整形”为平稳的、可调度的电力。
功能互补：
风电和光伏主要负责发电，而抽水蓄能电站则兼具发电和储能功能，并能提供多种辅助服务。三者结合，形成一个功能更加完善、服务更加全面的能源系统。

4.2 互补调度策略

互补调度策略的核心是根据风电和光伏的预测出力、系统负荷需求、抽水蓄能电站的运行状态以及电网约束条件，制定最优的运行计划。常见的调度策略包括：

日前调度：
基于对未来24小时的风光预测和负荷预测，制定详细的抽水蓄能机组发电、抽水计划，以最小化系统运行成本或最大化可再生能源消纳量。
日内滚动调度：
随着实时风光和负荷预测的更新，对日前调度计划进行滚动修正，以应对实际运行中的不确定性。
实时优化调度：
在极短的时间尺度内，根据实际运行情况和电网指令，对抽水蓄能机组进行快速调节，平抑风光出力瞬时波动，维持系统平衡。
多目标优化调度：
除了经济性目标外，还考虑环境效益、系统稳定性、可靠性等多个目标，构建多目标优化模型。

4.3 联合运行模式

典型的风光水互补运行模式可以概括为：当风电、光伏出力大于负荷需求时（通常在白天或夜间风力强劲时），富余电能用于抽水蓄能电站抽水，将电能转化为水的势能储存起来。当风电、光伏出力不足以满足负荷需求时（通常在负荷高峰或风光出力低谷时），抽水蓄能电站发电补足电力缺口，同时提供调峰、调频等辅助服务。通过这种方式，实现风电、光伏发电的平滑输出，提高其可调度性和可预测性。

5. 互补调度运行优化方法

为了实现风光水互补系统的最优运行，需要采用先进的优化方法来解决复杂的调度问题。

5.1 预测技术

准确的风电和光伏出力预测是互补调度的基础。结合数值天气预报、历史数据和人工智能算法（如神经网络、支持向量机、深度学习等），可以提高风光出力的预测精度，从而为调度决策提供可靠依据。

5.2 优化模型构建

互补调度优化模型通常是一个大规模、非线性、多目标的混合整数规划问题。目标函数可以包括：

运行成本最小化：
包括燃料成本、启停成本、维护成本等。
可再生能源消纳最大化：
减少弃风弃光量。
系统碳排放最小化：
促进绿色发展。
系统稳定性最大化：
保证频率、电压稳定。

约束条件包括：

电力平衡约束：
发电量与负荷需求平衡。
抽水蓄能电站运行约束：
上下水库水位、机组出力范围、启停时间、爬坡速率等。
输电线路潮流约束：
保证电网安全运行。
备用容量约束：
满足系统对备用容量的要求。

5.3 优化算法

常用的优化算法包括：

传统优化算法：
线性规划、非线性规划、动态规划、混合整数线性规划等，适用于较小规模或简化模型。
启发式和元启发式算法：
遗传算法、粒子群优化、蚁群算法、模拟退火等，适用于解决大规模、非线性、非凸的复杂优化问题。这些算法在处理多目标优化问题时也具有较好的表现。
机器学习与强化学习：
随着人工智能技术的发展，机器学习和强化学习在电力系统调度领域展现出巨大潜力。通过训练模型学习历史调度经验，或通过与环境交互学习最优调度策略，可以提高调度决策的实时性和适应性。

5.4 考虑不确定性

风电和光伏出力预测误差是不可避免的。在优化调度中需要考虑这种不确定性：

鲁棒优化：
在最坏情景下保证系统性能。
随机优化：
考虑不确定性变量的概率分布，生成概率意义上的最优解。
风险评估：
量化不确定性带来的风险，并在决策中进行权衡。

6. 案例分析与展望

以某个具体的电力系统为例，通过建立风光水互补调度模型，并运用优化算法求解，可以验证互补运行的有效性。

案例分析可能包括：

数据来源：
某地区风电、光伏历史出力数据，负荷数据，抽水蓄能电站参数。
场景设置：
不同风光渗透率，不同负荷水平。
结果分析：
互补运行下风光消纳率、系统运行成本、弃风弃光量、抽水蓄能电站运行特性等指标的变化。
与独立运行对比：
比较互补运行与风电、光伏单独并网运行时的各项指标，突出互补运行的优势。

未来展望：

多能互补集成：
将更多可再生能源（如生物质能、地热能）和储能形式（如电化学储能、压缩空气储能）纳入互补系统，构建更加多元化的综合能源系统。
虚拟电厂技术：
将分布式的风电、光伏和抽水蓄能电站等资源聚合起来，作为一个“虚拟电厂”参与电力市场交易和电网调度。
市场机制建设：
完善电力市场机制，为抽水蓄能电站提供合理的辅助服务补偿，激励其更好地参与电网调峰、调频。
智能电网技术：
结合智能电网、物联网、大数据等技术，实现风光水互补系统的精细化管理和智能化调度。
跨区域互联互通：
通过大范围电网互联，实现可再生能源的更大范围优化配置和消纳。

7. 结论

风电、光伏与抽水蓄能电站的互补调度运行是解决可再生能源并网挑战的有效途径。通过深入分析三者之间的协同作用，可以构建出更为稳定、经济、环保的电力系统。精确的预测技术、先进的优化模型和高效的优化算法是实现最优互补调度的关键。随着能源转型的不断深入和技术进步，风光水互补系统将在未来电力系统中发挥越来越重要的作用，为构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系贡献力量。