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图 ６ 风－ 光－ 火典型日日前优化调度
表 ３ 风－ 光－ 火联合运行系统日前调度结果
典型日 综合运行成本（万元） ＣＯ ２ 排放量?ｔ 火电出力稳定性?％
３月 １日 ８９９．６ １３１５３．５ ４４．０
７月 ８日 ９１０．９ １１２９６．２ ４６．９
１０ 月 １日 ８９５．９ １０６７９．１ ４８．８
１２ 月 ３０日 ９０２．６ １１７８７．５ ４１．２
在上述某新能源基地的联合系统中加入 ３００ＭＷ 的抽蓄机组后形成风－ 光－ 火－ 抽蓄联合运行系统，
图 ７展示了该系统在一年四季 ４个典型日的日前优化调度结果，系统的运行成本、ＣＯ 排放量及火电
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出力稳定性如表 ４所示。一年四季中夏季的风电和光伏出力波动性最大，但当联合运行系统加入抽蓄
机组后，抽蓄机组可协助火电机组满足用户负荷需求，同时减小火电机组调峰压力和减缓火电的快速
变负荷，进而提高火电机组的运行稳定性。且由日前优化调度结果图 ７得出，当风电、光伏和火电的
出力大于负荷需求时，抽蓄机组能够优先消耗联合系统中风电和光伏的出力，同时能够减小弃风光
率，由此验证了抽蓄机组对实际联合系统的调节能力。
由方案Ⅰ知，当抽蓄机组加入联合运行系统后，联合系统在四季的 ４个典型日的运行成本与碳排
放量减小，火电出力的稳定性显著提升。特别是在夏季，抽蓄机组的加入使得碳排放量减小最多，主
要是西北地区夏季水资源与光伏资源丰富，抽蓄机组能最大限度协助火电机组实现深度调峰与新能源
消纳。综上，以能源基地为实例，验证了抽蓄机组可有效调节联合运行系统中的风光出力波动性，提
高系统的稳定性与低碳效益，充分表明储能是实现横向多能互补及协调的关键。
３．４．２ 方案Ⅱ 以方案Ⅰ中的风－ 光－ 火－ 抽蓄联合运行系统为基础，探究联合系统受不同可再生能源
渗透率的影响，设置 ７种不同风光渗透率的情景进行分析。详细情景设置及优化调度结果如表 ５所
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