王玲 李香華 王軍 李青芯 張沖林

摘 要：水風光大基地一體化運行是提高直流外送通道利用率、增加清潔能源電量、降低成本電價的重要方式，其難點在于確定風光水大基地的最優(yōu)容量配比。首先構建水風光大基地系統(tǒng)模型，然后以投資經(jīng)濟性最優(yōu)為目標，以風光水出力特性、直流通道輸送容量為約束，建立時序生產(chǎn)模擬模型，并采用分支定界法求解模型。以金下界河上的梯級電站為例，通過對比不同水風光配比下的新增電量、提升設備利用率和成本電價，給出兼顧環(huán)保性、安全性、經(jīng)濟性的最優(yōu)配比。研究結果可為水風光大基地電規(guī)劃與建設提供參考依據(jù)。

關鍵詞：水風光大基地；直流外送通道；容量優(yōu)化配比；分支定界法；梯級水電站

中圖分類號：TM73 文獻標志碼：A

0 引 言

我國水能資源開發(fā)規(guī)模居世界第一，但是水電資源夏豐冬枯的天然特性，使得由西南部送往中東部的特高壓直流通道的利用率有待提高。構建水風光一體化大基地，將水風光按照合適的比例打捆送出被認為是一種提高通道利用率的切實可行的手段。充分考慮投資成本、運維成本和全生命周期的收益等經(jīng)濟目標，優(yōu)化打捆時的水、風、光的配比，減少棄風棄光、提高資源利用，實現(xiàn)合理有效的容量優(yōu)化配置成為水風光一體化大基地發(fā)展的關鍵因素。

水流量夏豐冬枯，是我國眾多河流的天然特性，梯級電站的水庫庫容較大，具有很強的調(diào)節(jié)能力；風力資源的不穩(wěn)定性較大，風力發(fā)電存在隨機性、間歇性；光伏發(fā)電規(guī)律性較強，但是晝有夜無，需要水電來調(diào)節(jié)。尊重自然界的天然稟賦，優(yōu)化打捆的水風光容量配比，增加外售清潔能源電量、提升通道利用率、降低受端電力成本是本文的研究目的。

1 研究現(xiàn)狀及問題

隨著雙碳目標的深入推進，我國的風電、光伏發(fā)電在電力系統(tǒng)中的比重越來越大，但當前市場的消納能力有限，棄風棄光、設備利用率不高等問題突出。為了更好地利用風、光新能源，在以直流外送為主的水電大基地，將風電、光伏發(fā)電與水電按照一定的比例一體化運行是減少棄風棄光、提高資源利用率的重要手段。

目前關于水、風、光一體化外送容量優(yōu)化配置主要從安全可靠、經(jīng)濟高效、環(huán)境友好三個方面考慮。劉新苗等[1]研究了考慮環(huán)保性、安全性和經(jīng)濟性等因素的風火配比。李繼清等[2]考慮系統(tǒng)結構性、經(jīng)濟性、靈活性與可靠性，研究確定金沙江上游川藏端最佳水光容量配比。張廷等[3]研究源荷不確定性的跨區(qū)互聯(lián)電網(wǎng)直流聯(lián)絡線調(diào)度問題。宋宇等[4]研究考慮成本、補貼、收益等因素的風光機組配比優(yōu)化模型。學者們對多能互補系統(tǒng)配比問題的研究相對較多，但針對已有設備的提升利用、提產(chǎn)降本問題的研究較少。本文針對金沙江下游（以下簡稱“金下”）界河兩側豐富的風光資源、成熟的外送條件和水風光互補的天然特性，以跨區(qū)域直流發(fā)輸電系統(tǒng)為研究對象，開展以經(jīng)濟性最優(yōu)為目標的配比研究。

2 直流外送水風光新能源大基地系統(tǒng)模型

2.1 直流跨區(qū)外送電網(wǎng)系統(tǒng)模型

依托川、滇兩省交界地區(qū)豐富的水能、風能、太陽能資源，已運行的多座梯級水電站優(yōu)越的調(diào)節(jié)能力，超高壓直流外送通道通道，開發(fā)水風光一體化系統(tǒng)，打捆送出清潔能源。

跨區(qū)域直流發(fā)輸電系統(tǒng)送端區(qū)域的風光水大基地的電源通過直流跨區(qū)直接送達受端電網(wǎng)，系統(tǒng)模型如圖1所示。

我國能源基地主要集中在能源富裕的西部。根據(jù)國家西電東送規(guī)劃，西部豐富的能源通過直流異步電網(wǎng)送往東部能源消耗量大的經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)。西南水電站目前主要有金沙江上游川藏界河段規(guī)劃和在建的7座電站、金下川滇界河段4大梯級電站。本文研究金下4大梯級電站風光清潔能源打捆的合適容量。為簡化問題，只考慮能源基地與當?shù)仉娋W(wǎng)的電量留存，不考慮能源基地內(nèi)部的網(wǎng)絡約束和損耗。依據(jù)跨區(qū)電力市場交易規(guī)定，合同期內(nèi)送出的總電量應滿足交易合同的約定范圍，外送電力滿足合同中的負荷曲線要求。直流通道既要滿足市場交易合同約束，又要滿足輸電線路的物理特性要求和技術約束。

2.2 生產(chǎn)模擬的目標函數(shù)

金下川滇界河段已有4大梯級電站及其外送直流通道，受到水資源夏豐冬枯的自然特性影響，外送通道在冬季的利用率不高。根據(jù)以往的調(diào)度數(shù)據(jù)統(tǒng)計，利用率僅為40%左右。為了提升現(xiàn)有直流外送通道的利用率，減少新增風光系統(tǒng)的投資費用，降低整個系統(tǒng)運維成本，增加系統(tǒng)的經(jīng)濟性收益，提高外售電力的競爭力，水風光大基地全生命周期的8 760 h生產(chǎn)模擬模型以投資經(jīng)濟性最優(yōu)為目標。

式中：Ta為運營期；r為基準收益率；Swa、Swi、Ss為水電站、風電和光伏電站的容量（萬kW）；I（Swa，Swi，Ss）和C（Swa，Swi，Ss）分別為系統(tǒng)第t 年的總收入與總成本（元）；Owa（t）、Owi（t）、Os（t）分別為水、風、光第t年的發(fā)電量（kW·h）；Fewa、Fewi和Fes分別為水、風、光的單位電價（元/kW·h），為簡化計算，不考慮市場波動；Cwa、Cwi、Cs分別為折算到投資周期內(nèi)每年水、風、光電源的建設成本（元）；Owa（t）、Owi（t）、Os（t）分別為水、風、光電源的運維成本（元），考慮到設備使用壽命等因素，每年的運維成本不同。

2.3 約束條件

約束條件主要包括水電站運行約束、風光電源出力約束、通道約束和送受端市場負荷約束等。

2.3.1 水電站出力約束

金下川滇界河段4大梯級電站由水量互相約束的電站串聯(lián)而成。除了領頭電站水源是天然來水，下游三大水電站的水源由上級站的下泄流量和區(qū)間流域的天然來水組成。每個水電站的出力受預想出力和強迫出力的約束。為簡化問題，不考慮水流滯后和水量損失。

單個水電站發(fā)電功率P（t）與水頭H（t）和發(fā)電水量Q（t）有關：

水頭和庫存水量V（t）的關系：

庫存水量V（t）的求解：

式中：K為機組出力系數(shù)；ai為運行期0～n時刻水量與水頭的比值，V0為水庫的初始存水量（m3）；Wn（t）、Wup（t）、D（t）分別為自然來水、上庫來水、損耗水量，Wup（t）在龍頭電站中為0；表示t時段水庫進水量；表示t時段水庫出水量（m3）。

梯級電站在承擔發(fā)電任務的同時，還要滿足防洪、航運、生態(tài)等需求，其水庫水量V（t）和機組出力要滿足約束。發(fā)電水頭最小值對應的庫容定義為死庫容Vmin，發(fā)電水頭最大值對應的總庫容記為Vmax，庫存水量約束：Vmin≤V（t）≤Vmax。機組出力需滿足預想出力和強迫出力的約束，預想出力指水電站所能發(fā)出的最大出力，一般為裝機總容量，記為Pmax；強迫出力是指水電機組為滿足航運、生態(tài)要求而必須正常運行的最小出力，記為Pmin，機組出力約束：Pmin≤P（t）≤Pmax。

2.3.2 風電場、光伏場出力約束

風電出力表達式為

式中：Kwi（t）（t = 1，2，3，…，n）為該地區(qū)風電的典型出力系數(shù)，一般有測風塔測得數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)學模擬而得到；Pwi為風電的裝機容量（萬kW）。

風電出力約束條件為

光伏出力表達式為

式中：Ks（t）（t = 1，2，3，…，n）為該地區(qū)光伏的典型系數(shù)，一般由中尺度數(shù)據(jù)模擬得來；Ps為光伏的裝機容量（萬kW）。

式中：Pwi（t）和Ps（t）為風電場和光伏電站的輸出功率。

2.3.3 直流送出通道約束

直流外送受端市場雖然有負荷曲線，但由于金下川滇界河段4大梯級電站現(xiàn)有直流外送通道容量相對于受端市場總容量來說占比較小，以及水風光基地外送為清潔能源，可以認為外送電力完全消納。

式中：Pline為設計初期已定的直流通道的最大輸送容量（萬kW）；PL（t）表示t時刻直流送電容量（萬kW）。

2.3.4 分支定界法求解模型

分支定界法是一種求解整數(shù)規(guī)劃問題的最常用算法，基本思想是把給定問題分解為若干個較小的子問題，通過分枝、定界，剪枝等步驟[8]，篩選出求解空間中明顯不利于目標函數(shù)的最優(yōu)解，每個子問題又可繼續(xù)分解，直到子問題不能再分解或不能產(chǎn)生最優(yōu)解，最終留下問題的最優(yōu)解。本文利用MATLAB優(yōu)化工具箱中的linprog 函數(shù)對模型進行求解。

2.3.5 水風光大基地優(yōu)化配比結果選取

基于直流外送通道的水風光大基地優(yōu)化配方案，從通道利用率提升、綜合棄電率和成本電價競爭力三個方面綜合評價，選取最佳的水風光容量配比方案。

將以上3個評價指標作為灰色關聯(lián)分析法的影響因素進行分析，對分支定界模型解集進行決策，進而實現(xiàn)無偏折中策略獲取灰色關聯(lián)度γ值最大的容量配置方案。為均衡考慮這3個目標函數(shù)值對容量配置方案選擇的影響，將各影響因素的權重ω均設為0.333 3。

3 實例應用

3.1 研究區(qū)域概況

金沙江下游川滇界河某兩座大型水電站之間157 km范圍，天然水落差約800 m，水量充沛、水能資源豐富。各支流上分布著眾多小型水電站，為當?shù)厮蛠砬鍧嵉吞嫉碾娏Y源。主干流川滇界河上布置總裝機容量為4 606萬kW的4座巨型梯級電站，豐富的電力資源除適量留存當?shù)赝?，主要為長三角和珠三角輸送清潔優(yōu)質(zhì)的電力資源（見圖1、表1）。梯級電站直流外送網(wǎng)絡存在輸送容量大、冬季閑置高的問題。

電站近區(qū)風能資源整體呈西高東低的分布規(guī)律，風能資源較好的區(qū)域主要為涼山彝族自治州地區(qū)，風速可達10 m/s以上，風功率密度等級可達6級以上；東部廣安市、南充市、宜賓市和資陽市等地區(qū)風能資源條件相對一般，其風速大都在5 m/s以下，風功率密度大都為D-1級。

電站近區(qū)太陽能資源豐富，依據(jù)《太陽能資源等級總輻射》分級標準，太陽能資源等級多為B級（資源很豐富地區(qū)），年輻射總量在5 800 MJ/m2以上，具備較大開發(fā)價值。

金下川滇界河兩側100 km范圍崇山峻嶺、人煙稀少，海拔高度為800～3 400 m，起伏不定。受地形條件限制，兩大電網(wǎng)公司在當?shù)氐碾娏υO施布置非常有限。四川的攀枝花、涼山和宜賓及云南的楚雄、昆明、曲靖和昭通等沿界河兩側地區(qū)高電壓電力設施布點稀少，四川側界河近區(qū)的500 kV站點有3座，云南側暫時沒有，無法滿足界河兩側大量風光資源的接入和送出。

3.2 水風光互補特性

由2017—2021年水電統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知，金沙江下游豐、平、枯水期相對穩(wěn)定。因4個站點裝機容量不同，為簡化計算，以A4站為例論述水風光特性。圖2、圖3、圖4分別為A4站水風光年內(nèi)出力、日內(nèi)出力及互補出力特性。

由圖可知，金下水資源年出力特性呈現(xiàn)“夏峰冬谷”的特性，A4站7—9月機組出力達到峰值，接近機組滿出力640萬kW，冬天水電出力最低點只有180萬kW。水電日內(nèi)曲線一般考慮是不變的。受自然現(xiàn)象的制約，水電出力具有明顯年際不確定性的特點。

依據(jù)測風資料推測，電站近區(qū)的風電年內(nèi)出力特性存在一定的季節(jié)性差異，月均出力系數(shù)在0.16～0.35；月出力變化較為明顯，且呈現(xiàn)冬春季大、夏秋季小的特點。日內(nèi)出力特性有一定波動，呈現(xiàn)“兩峰一谷”的特點。從出力保證率和累計電量特性來看，風電出力保證率相對較高，電量累計效應明顯。依據(jù)氣象數(shù)據(jù)和已有光伏電站的運行資料推測，電站近區(qū)的光伏年內(nèi)出力特性存在一定的季節(jié)性差異，月均出力系數(shù)在0.08～0.15；月出力變化較為明顯，呈現(xiàn)冬春季小、夏季大的特點。日內(nèi)出力趨勢一致，呈現(xiàn)晝夜變化規(guī)律，最大出力一般出現(xiàn)在11—15時，20—次日6時出力為0。受晝夜交替、季節(jié)及氣候變化等因素影響，光伏處理具有間歇性、波動性和隨機性等特點。

水風光一體化運行時，水風光具有明顯的互補特性。年內(nèi)水電夏豐冬枯，風電夏小冬大；風電日弱晝強，光伏日強晝無。水電的“峰”“枯”與風電的“枯”“峰”在時間上對應，水電、風電具有年內(nèi)互補特性方面。日內(nèi)互補特性，梯級電站具有一定的調(diào)節(jié)能力，日間光伏發(fā)電時段，通過加大水庫蓄水降低水電出力，用光伏電量置換庫存水量；夜間光伏少發(fā)時釋放更多水量發(fā)電，水風光互補后系統(tǒng)出力平滑，電量提升效果顯著。

3.3 水風光配比方案

根據(jù)受端市場歷史負荷曲線，模擬2030年負荷曲線，負荷曲線基本上呈現(xiàn)“高—低—高”的雙峰，1—3月、7—9月負荷較大，4—6月、10—12月負荷較低。日內(nèi)負荷呈現(xiàn)午、晚雙高峰；夏季高峰出現(xiàn)在中午15時和夜間21時，冬季高峰負荷出現(xiàn)在上午13時和夜間20時，負荷低谷在早5時左右。

基于分支定界模型計算的配比方案，選取最切合實際裝機容量的風光配比規(guī)模。考慮受端電網(wǎng)負荷特性、直流送電通道約束及送端水電留存，模擬電站多個風光水互補配比方案日內(nèi)出力互補特性，找出共同的規(guī)律。A1、A2、A3、A4各站外送通道均輸送多個電源，在外送之前還要考慮各電源留存電量。由于A4站的通道外送電力簡單，以A4站為例進行計算。2030年水電裝機容量640萬kW，年發(fā)電量294億kW·h，不考慮枯期留存，外送長三角通道利用時間約4 640 h；考慮枯期留存四川30%電量（約39億kW·h），外送長三角通道利用時間約4 205 h。

水電裝機容量已定，豐、平、枯不同水文年打捆不同風光容量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)見表2。以不同水文年不打捆風光的純水電系統(tǒng)為基礎方案，打捆不同風光規(guī)模的系統(tǒng)作為比較方案，統(tǒng)計其綜合棄電率、通道提升率和成本電價?？芍?，同樣水電裝機下，豐水年隨著風光裝機增大，綜合棄電率從2.04%降至0.25%，逐步降低；枯水年隨著風光裝機增大，綜合棄電率從0.22%升至0.92%，逐步升高；這是由水風光具有時序上互補特性、水庫的調(diào)節(jié)性發(fā)揮而決定的。水電站附近風光資源好但外送困難，外送直流通道冬季空閑率高，打捆合適規(guī)模的風光裝機，顯著提升通道利用率；不同水文年，提升通道利用率最大（通道利用時間約5 500 h）從23.6%至32.7%，通道利用率得到很大提升，有效利用了已有的設備資源。暫考慮水、風、光電成本電價分別為0.38、0.32、0.28元/（kW·h），成本電價從純水電0.38元/（kW·h）下降至水風光大基地的0.361 6元/（kW·h），有效提升了發(fā)電企業(yè)的利潤。

4 結 論

研究了新型電力系統(tǒng)下提升水電大基地的清潔能源送出電量和通道利用率問題。在分析水風光能源天然互補特性的基礎上，考慮受端市場、新能源的出力特性、通道的輸送容量，建立了水風光大基地分支界定算法的數(shù)學模型，利用METLAB軟件求出最優(yōu)解集，并通過提升通道利用率、綜合棄電率和成本電價競爭力等綜合指標評價，選取水風光最優(yōu)容量配比。

結果表明，金下界河端水電站與風光資源具有較好的年內(nèi)、日內(nèi)互補特性。水電站的“峰”“谷”與風資源在年內(nèi)互補，水庫的強調(diào)節(jié)能力與光伏資源在日內(nèi)互相調(diào)節(jié)，具有較強互補特性。通過構建水風光大基地，選擇優(yōu)化的配比容量和合適的調(diào)度策略，可以有效改善綜合棄電率、提升通道利用率和降低成本電價。文中所提出的方法可為開展水風光大基地建設提供借鑒。

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Optimal Capacity Ratio of Hydro-wind-solar Mega-bases Based on DC Transmission

WANG Ling1，LI Xianghua2，WANG Jun2，LI Qingxin1，ZHANG Chonglin2

（1. Shanghai Investigation，Design and Research Institute Co.，Ltd.，Shanghai 200335，China；2. China Yangtze Power Co.，Ltd.，Wuhan 430010，China）

Abstract：The construction of integrated hydro-wind-solar mega-base is an critical way to improve the utilization rate of DC transmission channel，increase clean energy generation and reduce electricity costs. The key challenge lies in determining the optimal ratios of wind，solar，and water capacities. In this paper we propose a method for simulating the production of wind-solar-fire? mega-bases based on a DC outbound transmission channel. By establishing the hydro-wind-solar mega-base model，we devise a time-series production simulation model and solve the model through the branch bounding method. The objective of the model is to optimize investment economics，while the wind-water output characteristics and the DC channel transmission capacity are taken as constraints. With the cascade hydropower stations on the Jinxiajie River as a case study，we compare the increased electricity generation，the improved equipment utilization rate and cost price of electricity under different water and wind ratios. On this basis we identify an optimal ratio that accommodates environmental protection，safety and economy. The results can provide reference for the planning and construction of hydro-wind-solar mega-base.

Key words：hydro-wind-solar mega-bases；DC transmission channel；capacity ratio optimization；branch and bound method；cascade hydropower stations

作者簡介：王 玲，女，高級工程師，碩士，研究方向為電力系統(tǒng)規(guī)劃。E-mail：wang_ling16@ctg.com.cn