Page 34 - 2023年第54卷第11期

P. 34

超出系统负荷需求，多余光伏产生弃电，主要发生在光伏优先并网情景下。②日前发电计划编制过程
中考虑下游生态需水，设定水库按照最小生态流量进行下泄，水电达到最小出力已无法再降低自身出
力时，多余光伏进行弃电，主要发生在水电优先并网情景。
５．６参数敏感性分析考虑到日送电曲线可能会对优化结果产生一定影响，因此，考虑忠玉互补电站
光伏优先并网情景，以０．１为步长，在［１，２］之间设置１０组不同的峰谷比，再次对主要效能指标进行
统计，结果见表３。由表３可知，在不同峰谷比下，系统总上网电量、弃水率、失负荷率以及水电转
换系数均未发生明显变化，可见互补系统的效能指标对初始拟定的发电计划曲线不敏感。需要说明的
是，日发电计划曲线需要同时考虑新能源以及大电网负荷日内变化特征进行综合确定，尽管现有的优
化模型与求解算法可得到较好的日发电计划，但依然难以满足长系列调度的计算耗时要求。本文为了
兼顾计算效率，对发电计划编制问题作了简化处理，一方面未采用随机优化模型制订精准的日发电计
划，另外一方面不同季节均采用相同的发电计划曲线，会对互补效能产生一定影响。因此，如何在多
维不确定性扰动下，综合考虑系统的运行风险以及多维调控需求，制订兼顾计算精度和耗时的发电计
划，并且考虑发电计划的分期特征，有必要进一步研究。

表３不同峰谷比下忠玉水光互补效能指标
峰谷比１１．１１．２１．３１．４１．５１．６１．７１．８１．９２
水电上网电量?（亿ｋＷｈ）３８．３４３８．６２３８．８７３９．０８３９．２４３９．２９３９．７１３９．１４３８．９７３８．７５３８．４８
光伏上网电量?（亿ｋＷｈ）３０．０５３０．０５３０．０４３０．０５３０．０５３０．０６３０．０８３０．０５３０．０５３０．０５３０．０５
总上网电量?（亿ｋＷｈ）６８．３９６８．６７６８．９１６９．１２６９．２８６９．３５６９．７９６９．１８６９．０２６８．７９６８．５３
弃水率?％９．７６９．６３９．４５９．２０８．８８８．５８６．９７８．１６８．０３７．９５７．９２
弃水概率０．３３０．３３０．３２０．３１０．３００．２９０．２５０．２７０．２６０．２６０．２５
弃电率?％０．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．００
弃电概率０．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．００
失负荷率?％０．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．００
失负荷概率０．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００．００
３
水电转换系数?（ｋＷｈ?ｍ）０．５１０．５１０．５１０．５１０．５１０．５１０．５１０．５１０．５１０．５１０．５１

６结论

本文提出水光互补系统内大型水电与光伏并网优先级的确定方法，以忠玉与龙羊峡水光互补工程
为实例，结果表明：光伏优先并网可以较好地发挥多能互补效能，与水电优先并网相比，总发电量提
高１３．２％，失负荷率降低８．０％，水－电转换系数提高３０．８％。须指出的是，这一结论是经过基于长系
列优化调度结果综合分析得到。长系列优化调度过程，综合考虑了各种水文、气象条件，因此，光伏
优先并网是一种综合考虑各种情景的平均化结论。在特定的条件下，水电与新能源谁优先并网？优先
并网的条件是什么？均需进一步探索。

参考文献：

［１］明波，成楸语，黄强，等．梯级互补储能对新能源的长期消纳作用分析［Ｊ］．水利学报，２０２２，５３（１１）：
１２８０－１２９０．
［２］明波．大规模水光互补系统全生命周期协同运行研究［Ｄ］．武汉：武汉大学，２０１９．
［３］ＬＩＦ，ＱＩＵＪ．Ｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｈｙｄｒｏ－ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＥｎｅｒｇｙ，
２０１６，１６７：３７７－３８４．
［４］ＭＩＮＧＢ，ＬＩＵＰ，ＧＵＯＳ，ｅｔａｌ．Ｒｏｂｕｓｔｈｙｄｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃｕｎｉｔｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｐｈｏ
ｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒ：ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｉｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＥｎｅｒｇｙ，２０１８，２２８：１３４１－１３５２．

９
— １２６ —

29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39