可再生能源在電力系統中的大規模集成與調度優化

吳 影

（國網陜西省電力有限公司，陜西 西安 710048）

0 引 言

當前電力系統主要依賴于傳統的化石燃料，并且帶來了一系列環境和能源安全問題。可再生能源的大規模集成可以顯著降低碳排放、減少對傳統能源依賴，并促進能源結構的轉型。然而，可再生能源的波動性、不確定性和潮汐性等特點，給電力系統的運行和調度帶來了巨大的挑戰。隨著電力系對可再生能源依賴的不斷加重，如何解決技術難題，提高電力系統的穩定性和可靠性，成為了急需解決的問題[1]。同時，電力系統的調度優化也是一個關鍵的研究方向。在不同條件下合理安排可再生能源的發電計劃，使其與電力負荷的匹配更加緊密，不僅可以提高能源利用效率，還能夠保障電力系統的穩定運行[2-3]。

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1.1 可再生能源發電的波動性分析

可再生能源的波動性是指發電量在時間上的不穩定性，主要受氣象等外部因素影響。以風能發電為例，某地風能發電站某天小時區間內的發電量如圖1所示。

圖1 某地風能發電站某天小時區間內的發電量

由圖1 可以看出，在不同時間段，風能發電量存在明顯的波動，導致小時發電量差異較大。類似地，太陽能發電也受日照程度、云量等因素影響，表現出晝夜間和晴雨天的產量差異。這種波動性給電力系統的穩定運行帶來了一定的壓力。

1.2 可再生能源發電的潮汐性分析

潮汐性是指可再生能源發電的周期性變化，通常與日夜變化、季節變化等周期性因素密切相關。以太陽能發電為例，太陽能發電在不同季節下呈現出潮汐性的變化。夏季光照強度較強，導致發電量增加；冬季陽光較為稀少，發電量減少。這種潮汐性變化對電力系統的調度和穩定性提出了挑戰。某地光伏電站在春季、夏季、秋季以及冬季的日平均發電量情況如表1 所示。

表1 某地光伏電站四季的日平均發電量對比 單位：kW·h

1.3 可再生能源的不確定性與變異性

可再生能源的不確定性與變異性指能源產量在時間和空間上的隨機波動，主要受氣象條件、地理位置等因素影響。這種不確定性和變異性給可再生能源集成帶來了諸多挑戰，尤其對電力系統的調度和運行產生了不小的麻煩。

問題之一是可再生能源的波動性使得電力系統的負荷預測變得更加復雜。因為可再生能源產量的不確定性，難以準確預測未來一段時間內的能源供應，可能導致電力系統的過剩或不足，進而影響電力穩定性和供需平衡。問題之二是由于不確定性和變異性，電力系統在實際運行中需要頻繁進行調度。如果不及時調整，系統可能會出現波動過大、頻繁斷電等問題，影響用戶的正常用電。此外，可再生能源的分布不均勻性也增加了調度的難度。因為不同地區的天氣條件和資源狀況不同，可再生能源的產量存在明顯的地域差異，如風能和太陽能在不同地區的分布不一致，使得在不同地區之間實現能源的平衡和傳輸也變得更加復雜。

2 大規?？稍偕茉吹恼{度優化

2.1 基于數學模型的調度優化

電力系統的調度優化是一個復雜的問題，涉及到多種因素的協調與平衡。為了解決這個問題，可以采用混合整數線性規劃（Mixed Integer Linear Program，MILP）方法。MILP 能夠在考慮各種約束條件的情況下找到一個最優的調度方案，實現電力系統的穩定運行和能源高效利用。MILP 的核心思想是將優化問題表示為一個線性目標函數和一組線性約束條件，其中一些變量可以取整數值，從而更精確地描述實際情況[4]。在電力系統調度中，可以考慮將最小化總發電成本Y作為目標函數，同時滿足電力平衡、發電機出力限制、線路傳輸能力等約束條件，用公式表示為

式中：N為發電機的數量；Ci為第i個發電機的單位發電成本；Pi為第i個發電機的單位發電功率；qj為第j個負荷的需求；D為總負荷需求；pi,min和pi,max分別為第i個發電機的最小和最大出力；Pkm,max為線路（k,m）的最大傳輸能力。通過MILP 模型可以在考慮各種復雜約束條件的情況下，明確需解決的問題，確定未來一段時間內電力系統的最優調度方案。然后，根據問題描述，利用專業的數學優化工具（如CPLEX、Gurobi 等），實現MILP 模型。將目標函數和約束條件轉化為工具可以識別的格式，并加載輸入數據。解析求解結果并將其轉化為易于理解的調度指令，包括對各個設備的開關機指令、電力傳輸線路的調度等。將這些結果展示給用戶，以供決策使用。在實際執行調度方案后，收集執行結果，與預測進行對比，反饋到模型中，優化模型參數，求解出電力系統的最優調度方案，實現系統的高效運行和可再生能源的最大利用。

2.2 面向不確定性的調度策略

不確定性因素的存在使得傳統的確定性調度方法不再適用。為了應對這一挑戰，需要采用面向不確定性的調度策略，確保電力系統的穩定運行和可再生能源的高效利用。一種有效的策略是采用基于概率約束的方法，將電力系統中的各項約束條件轉化為概率形式，以反映不確定性因素的影響。電力平衡約束可以表示為

式中：P為概率；α為所容忍的失配概率。這種約束要求在大多數情況下都滿足電力平衡，各種系統都有可能出現失配，但這并不意味著他們無法應對不確定性的情況。為了更好地適應這種情況，可以采取多種策略。一種策略是通過概率范圍來容忍失配的發生。根據歷史數據和系統特性，建立失配情況的概率模型。該模型應能夠描述不同因素引起失配的概率分布，并考慮電力供應和需求之間的不確定性?；谑涓怕世碚撃Ｐ?，假設失配概率理論模型是一個正態分布模型，其中均值表示平均失配程度，標準差表示失配的波動性。同時，設定合理的概率范圍，其中均值（μ）根據歷史數據和系統經驗進行估計；標準差（σ）即失配程度的變化范圍。較大的標準差意味著失配更容易發生且波動范圍更廣。選擇以均值為中心，以一定倍數的標準差作為上下限，構成一個概率范圍。通常選擇1.96 倍的標準差（約對應95%的置信水平），這樣即可得出上限為μ + 1.96σ；下限為μ - 1.96σ的概率范圍。另一種策略是采用基于健壯性優化的方法，在最糟糕的情況下保持系統的穩定性和性能。這意味著要考慮那些具有最大挑戰性的不確定性情況，并確保系統能夠在這些情況下正常運行。因此，在設計和開發系統時，必須考慮不確定性因素，以確保系統的可靠性和穩定性。例如，可以最小化不確定性情況下的最大成本或最大風險；可以采用適應性調度策略，根據實時的不確定性信息調整調度方案。通過實時監測和預測可再生能源的波動性和其他不確定性因素來實現。調度算法可以根據最新的信息，動態地調整發電和消耗計劃，以保持系統的穩定性和經濟性。

2.3 跨時段調度協調與優化

跨時段調度協調與優化是大規模可再生能源集成電力系統中的關鍵問題之一。由于可再生能源的波動性和不確定性，電力系統的日夜變化和負荷波動，合理安排不同時段的發電和消耗計劃，最大限度地提高系統效率和穩定性，成為一項復雜而重要的任務[5]。在跨時段調度協調與優化中，需要考慮不同時間段內的能源供需狀況和電力系統的運行特點。一種常用的方法是采用動態規劃，將調度問題劃分為多個時間段，并在每個時間段內進行優化。一是時段劃分，將總調度時間分為多個離散的時段，每個時段內的能源供需情況可以用狀態變量表示；二是狀態轉移，在每個時段內，根據上一個時段的狀態和外部條件，預測當前時段的可再生能源發電量、負荷需求等，涉及到對可再生能源的波動性和電力負荷的變化進行建模；三是決策優化，在每個時段內，通過優化算法確定該時段內的發電計劃、存儲器的使用、能源交易等決策，優化目標可以是最小化總成本、最大化可再生能源利用率、確保電力平衡等；四是協調調度，考慮不同時段之間的耦合關系，確保各時段之間的調度方案協調一致，涉及到平滑調度方案的轉移，以避免不穩定或不合理的情況發生；五是策略更新，隨著時間的推移，外部條件和系統狀態會發生變化，因此需要實時更新調度策略，這可以通過實時監測數據和預測模型來實現[6]。

3 結 論

文章深入分析了可再生能源發電的波動性、潮汐性、不確定性以及變異性等問題。介紹了基于數學模型的調度優化方法，并重點探討了面向不確定性的調度策略和跨時段的調度協調與優化。未來可以進一步探索更加精細的調度策略和技術手段，實現可再生能源的最大利用和電力系統的高效穩定運行，從而為可再生能源的可持續發展和電力系統的低碳轉型提供有力支持。