Page 34 - 2023年第54卷第12期

４．２ 参数设置
４．２．１ 输入数据 本文参数模拟优化模型输入数据包括梯级水电站基础数据、长系列径流资料、长系
列风光出力过程、梯级水风光综合基地保证出力。设定保证出力置信水平 β ＝ ９５％。
梯级水电站基础数据、长系列径流资料由贵州电网有限责任公司提供，长系列风光出力过程采用
文献［ １２］中方法根据风速、温度、太阳辐射强度等气象信息计算，气象信息来源于欧洲中期天气预报
中心（ ｈｔｔｐｓ：??ｃｄｓ．ｃｌｉｍａｔｅ．ｃｏｐｅｒｎｉｃｕｓ．ｅｕ）ＥＲＡ５再分析数据集。１９５９—２０２１年逐月径流、风电装机利用
Ｓ
Ｗ
率、光伏装机利用率箱型图见图 ３，不同新能源装机容量场景下，风电、光伏平均出力 Ｐ 、Ｐ 由风
ｔ
ｔ
电、光伏装机容量和相应的装机利用率相乘得到。

图 ３ 长系列时序数据箱型图

梯级水风光综合基地保证出力采用以下步骤率定：
（１）设定梯级水风光综合基地保证出力，采用梯级水风光标准互补调度规则按照 ３．２节所述方法
进行模拟调度；
（ ２）根据模拟调度结果采用式（１３）计算保证率；
（３）按离散步长增加设定保证出力，重复步骤（１）—（２），直至达到保证出力范围上限，本文设定
保证出力变化范围 ０～２０００ＭＷ，离散步长 ５ＭＷ；
（４）选择保证率大于 ９５％且最接近 ９５％对应的设定保证出力作为梯级水风光综合基地保证出力。
以新能源装机容量场景 ３为例，不同设定保证出力与保证率的变化关系如图 ４（ａ）所示，当设定保证
出力较小时，梯级水风光综合基地可以 １００％满足保证出力要求，随着设定保证出力的增加，保证率逐渐
降低，９５％保证率对应的保证出力为 ９６０ＭＷ。梯级水电以及不同新能源装机容量场景下梯级水风光综合
基地保证出力见图 ４（ｂ），梯级水电保证出力为 ５２５ＭＷ，随着新能源装机容量的增加，梯级水风光综合
基地保证出力几乎直线增长，当新能源装机容量达到规划装机容量时，保证出力达到 １４４５ＭＷ。

图 ４ 保证出力率定结果

４．２．２ 计算环境 求解算法采用 ＪＡＶＡ语言实现，计算环境为 Ｉｎｔｅｌ（Ｒ）Ｘｅｏｎ（Ｒ）ＣＰＵＥ７ － ４８５０ｖ３＠２．２０
ＧＨｚ２．１９ＧＨｚ （２个处理器），６４．０ＧＢＲＡＭ，Ｗｉｎｄｏｗｓ１０操作系统。
４．３ 结果分析
４．３．１ 参数模拟优化模型多目标均衡解分析 为确定梯级水风光六段式互补调度规则参数，采用第 ３

２
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