风光储联合发电系统容量配置与调度优化研究
索朗伦珠
(国家电投西藏公司 西藏 850000)

摘要：风光储联合发电系统能够依托风电与光伏出力的天然互补特性，搭配储能装置实现功率平抑与能量时移，是新型电力系统建设过程中重要的电源形态。本文围绕风光储系统容量配置逻辑与多时间尺度调度优化开展理论层面的梳理与研究，分析容量配置阶段需要考虑的各类约束条件，阐释不同优化目标对于储能规模选择带来的影响，进一步论述日前日内实时多级调度框架的实现思路。研究过程梳理现有优化模型的内在逻辑，厘清容量规划与运行调度二者之间的耦合关系，指出当前建模工作中需要重点兼顾的经济性指标与电力系统安全指标，为后续风光储联合系统规划与运行相关研究提供理论层面的参考。

关键词：风光储联合发电；容量配置；调度优化；可再生能源；新型电力系统

引言

风光储系统的规划与运行分为容量配置与动态调度两个核心环节，两个环节之间存在较强的耦合关联。容量配置属于长期规划层面的决策内容，直接决定整个项目的投资水平以及后续多年运行阶段可实现的调节能力。调度优化属于短期运行层面的决策内容，决定既定装机规模之下系统每一天的出力计划以及储能充放电时序安排。大量研究工作会将两个环节分开开展建模求解，容易造成规划结果无法适配实际运行场景，或是运行优化受到前期不合理容量方案的限制。相关研究需要打通规划与运行之间的联系，建立一体化的分析思路，从模型构建目标函数约束条件求解算法多个维度完善风光储联合发电系统的整套研究体系。

一、风光储联合发电系统容量配置理论基础

（一）风光资源互补特性对容量配置的影响

风电和光伏的出力曲线具备明显的错峰特征，光伏主要集中在白天时段，风电出力在昼夜之间存在不同的分布规律，二者叠加之后整体出力的波动幅度可以得到一定程度的降低。资源互补程度直接影响储能系统需要承担的调节任务，互补效果较好的区域，同等新能源装机规模之下所需要配置的储能容量可以适当降低。在开展容量计算之前，需要获取长时间序列的风光原始出力数据，量化评估当地风光资源的互补水平，将互补指标纳入容量优化模型当中，避免单纯依靠经验取值确定储能规模。风光资源本身具备较强的地域差异性，不同区域之间不能直接套用统一的风光装机比例，必须基于本地实测数据完成基础分析工作。

（二）容量配置模型目标函数与约束条件

风光储容量配置模型常见的优化目标包含投资成本最小化全生命周期净收益最大化新能源消纳率最大化多个方向。单一目标优化容易出现片面性，多目标优化能够同时兼顾经济收益与消纳能力，更加贴合工程实际需求。模型内部设置的约束条件主要包含功率平衡约束储能荷电状态约束储能最大最小充放电功率约束新能源出力上限约束等内容。各类约束共同划定可行解的范围，任何优化方案都不能突破约束边界。

（三）容量配置求解方法分析

风光储容量优化问题属于典型的混合整数优化问题，变量维度较高，传统解析方法求解难度较大。智能优化算法在该领域得到广泛应用，各类算法拥有各自的优势与短板。部分算法全局搜索能力较强但是收敛速度偏慢，部分算法计算速度较快却容易陷入局部最优解。研究者需要根据模型规模与计算精度要求选择适配的求解方案，对于大规模新能源基地场景，还需要兼顾计算耗时，保证模型能够在可接受时间内完成迭代求解。

二、风光储联合发电系统调度优化研究

（一）多时间尺度调度体系架构

风光储系统构建日前日内实时三级调度体系，各层级各司其职且相互联动，以此适配新能源出力的随机波动特性。日前调度提前制定整体出力计划，保障系统整体能量平衡。日内调度依托更新的风光预测数据滚动修正运行方案，有效弱化预测偏差带来的运行隐患。实时调度针对瞬时功率偏差快速调节，保障电力系统瞬时运行稳定。三级调度层层衔接约束互通，通过差异化时间分辨率的调度模式完成数据联动转换，构建起系统化的动态调控体系。

（二）调度优化模型核心目标与约束设置

风光储调度优化的目标是：通过降低运行成本来提高新能源的消纳效率、保护储能设备的运行状态；在储能运行中除了完成基本的削峰填谷外还可以参与到电网调频备用等辅助服务之中，在建模过程中需要考虑储能荷电状态时序上的连续性避免出现运行逻辑断层的问题，并且要考虑到储能循环老化的损耗规律，避免因频繁充放电造成设备损耗等问题，平衡系统的短期运行效益和储能设备的长期使用寿命，使整个系统能够经济稳定的长久运行。

（三）容量配置与调度优化的耦合协同机制

风光储容量配置和调度优化具有很强的耦合性，在确定了储能容量后，其成为调度运行的重要边界条件；而长期调度运行的效果也可以反过来检验容量配置是否合理。采用单一静态容量规划模式容易造成实际运行调节能力不足等问题。通过规划运行一体化耦合机制可以在容量迭代寻优过程中加入时序调度模拟，并利用运行数据来评价容量方案的性能，从而迭代得到适合的投资、运行场景下的最佳方案，可以很好地解决规划运行脱节的问题，提高系统的整体运行效率。

三、风光储系统现存问题与发展方向

（一）不确定性因素建模难点

风光出力预测误差负荷变化储能自身参数漂移都属于系统内部的不确定性因素。确定性优化模型无法充分刻画各类随机事件带来的影响，优化结果鲁棒性不足。随机优化鲁棒优化等方法可以用来处理不确定性问题，但是模型复杂程度与计算量会随之上升。如何在模型精度和计算负担之间找到平衡点，是后续研究需要持续攻关的方向。不同场景对于风险接受程度不一样，模型还需要具备灵活调整保守程度的能力，适配不同地区电网接纳要求。

（二）多类型储能协同调度研究方向

电化学储能并非唯一可选的储能形式，未来风光储系统当中可能同时存在多种不同特性的储能设备。不同储能设备响应时长建设成本使用寿命各不相同，多种储能共同参与调度可以发挥各自优势。功率型储能快速响应短时波动，能量型储能完成跨时段大规模能量转移，多种储能之间的协调策略还有较大研究空间。多储能协同模式能够进一步降低整体系统综合成本，提升整个风光储联合系统的调节潜力。

结语

风光储联合发电系统容量配置与调度优化是新型电力系统领域重要的研究课题。容量配置环节需要充分挖掘本地风光资源互补特性，科学设置目标函数与各类约束条件，选取合适的求解算法完成规划决策。调度优化需要搭建多时间尺度的分级调度框架，打通容量规划和运行模拟之间的耦合联系，实现规划运行一体化评估。当前研究仍然面临不确定性刻画难度较高多类型储能协同策略不完善等问题，后续研究工作应当进一步完善一体化模型，增强方案面对各类随机场景的适应能力，为大规模风光储项目落地提供更加坚实的理论支撑。

参考文献

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作者简介：
索朗伦珠（1987.07.20—），男，藏族，西藏日喀则人，本科，工程师，研究方向：新能源发电。

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