根據國際可再生能源組織公布的數據，我國2019年風(fēng)電和光伏（風(fēng)光）裝機容量分別為2.1億kW和2.05億kW，位居全球第一，占比分別達到33.82%和35.14%[1]。我國將以黃河上游、金沙江中游和雅礱江水電站為依托，建立多個(gè)大型風(fēng)電、光伏和水電（風(fēng)光水）清潔能源基地，其中雅礱江全流域規劃風(fēng)光電和水電總裝機容量均約為3000萬(wàn)kW。風(fēng)、光發(fā)電受自然條件制約，其出力時(shí)空分布不均，具有波動(dòng)性、隨機性和間歇性的特點(diǎn)，加劇了電網(wǎng)調頻、調峰的壓力，極大地影響了電網(wǎng)的安全、穩定運行，從而限制了電網(wǎng)對風(fēng)、光出力的消納能力。如此大規模的間歇性能源直接接入電網(wǎng)，勢必給電網(wǎng)的安全、穩定運行帶來(lái)巨大的影響。因此，平緩風(fēng)、光出力的頻繁波動(dòng)是保障流域大規模風(fēng)、光能源接入電網(wǎng)并安全、穩定運行的關(guān)鍵。

水電能源調節速度快、能源可存儲，可以有效緩解由于風(fēng)光能源間歇性出力波動(dòng)給電力系統帶來(lái)的負面影響，將水電與風(fēng)、光電聯(lián)合輸送到電網(wǎng)，是目前解決大規模風(fēng)光能源出力未被有效利用這一問(wèn)題的較好辦法：枯季時(shí)，一般風(fēng)電和光電多發(fā)，可以通過(guò)水電快速啟停的能力保障風(fēng)電和光電優(yōu)先入網(wǎng)；雨季時(shí)，風(fēng)電和光電少發(fā)，水電可以充分利用汛期來(lái)水多發(fā)[2]。利用水電與風(fēng)、光電的豐枯互補特性，能夠有效解決大規模風(fēng)、光電集中入網(wǎng)的消納難題，可以破解風(fēng)光出力的波動(dòng)性、隨機性和間歇性等弊端，將之前頻繁波動(dòng)的發(fā)電曲線(xiàn)改善為近乎直線(xiàn)的平穩輸出，不僅可以保障電網(wǎng)安全、穩定運行，還能使優(yōu)質(zhì)清潔能源發(fā)揮最大效用[3]。

流域中風(fēng)光水多能互補運行除了受風(fēng)、光出力不確定性擾動(dòng)影響外，還受電網(wǎng)和電站多重安全穩定運行的約束條件限制[3]，其優(yōu)化調度面臨以下亟待突破和解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。

（1）流域中的風(fēng)光水三能源互補特性規律揭示的問(wèn)題。此時(shí)傳統用于揭示兩種能源互補特性規律的方法不再適用，亟須提出適合評價(jià)三能源互補特性規律的方法，同時(shí)揭示流域中的風(fēng)光水三能源在不同時(shí)間尺度的互補特性。

（2）風(fēng)光水電系統多目標協(xié)同運行問(wèn)題。風(fēng)光水多能互補運行改變了梯級水電站的傳統調度方式，難以保證風(fēng)光水電系統長(cháng)期綜合效益。因此，針對如何協(xié)調風(fēng)光水多能互補調度的長(cháng)期發(fā)電效益，同時(shí)兼顧電網(wǎng)安全、穩定運行和水電站下游河道生態(tài)健康等目標，亟須提出適合風(fēng)光水電系統多目標協(xié)同運行的方法。

（3）風(fēng)光水電系統短期安全穩定運行問(wèn)題。在大規模風(fēng)光間歇性能源接入背景下，現有研究大多基于上述風(fēng)電或光電單一能源出力的確定性預報進(jìn)行水電補償調度，較少考慮風(fēng)光聯(lián)合出力預報不確定性情況，風(fēng)電或光電單一能源出力預報不確定性到風(fēng)光聯(lián)合出力預報不確定性的動(dòng)態(tài)演化機制，以及由于預報不確定性導致的水電補償后出力短缺的風(fēng)險。

本書(shū)依托中國博士后科學(xué)基金第70批面上資助二等 “碳達峰碳中和形勢下風(fēng)光水多能互補短期優(yōu)化調研”（2021M702313）、國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)基金“雅礱江流域風(fēng)光水多能互補運行的優(yōu)化調度方式研究”（U1765201），針對流域大規模風(fēng)光水能資源高效利用和最大化風(fēng)光水能資源的綜合效益問(wèn)題，提出了“風(fēng)光水能出力長(cháng)、短期互補特性分析-長(cháng)期多目標優(yōu)化調度-長(cháng)期多屬性決策-短期安全運行”的統一框架，主要特色和貢獻如下。

（1）建立了適合評價(jià)風(fēng)光水三能源互補特性的方法，揭示了流域風(fēng)光水能長(cháng)期電量補償和短期電力補償的規律，提出了基于機器學(xué)習理論的風(fēng)光水三能源短期典型日智能篩選方法，提高了復雜多變氣象條件下風(fēng)光水三能源典型日篩選的精度。定量評估了雅礱江流域風(fēng)光出力對水電出力的長(cháng)期電量補償特性，可提高水電發(fā)電效益3%，以及雅礱江水電出力對風(fēng)光出力的短期電力補償特性，風(fēng)光棄電率和出力短缺率減小幅度分別可達到18%和28%，剖析了不同時(shí)間計算步長(cháng)對風(fēng)光水電出力互補特性評價(jià)結果的差異。

（2）建立了統籌風(fēng)光水電系統發(fā)電效益，電網(wǎng)安全、穩定運行和水電站下游生態(tài)健康的多目標調度模型，識別了高維決策變量動(dòng)態(tài)可行域范圍，從數學(xué)角度（MOSA-NSGA-Ⅲ算法）和物理角度（CR-NSGA-Ⅲ算法）提出了兩種不同改進(jìn)思想的NSGA-Ⅲ算法。發(fā)現了CR-NSGA-Ⅲ算法較大程度地避免了可行解遭到破壞的情況，得出了CR-NSGA-Ⅲ算法在風(fēng)光水電系統多目標問(wèn)題求解時(shí)優(yōu)于MOSA-NSGA-Ⅲ算法的結論，解決了風(fēng)光水電系統長(cháng)期調度方案集快速生成的難題，提高了風(fēng)光水電系統非劣解集在Pareto最優(yōu)前沿的收斂性和多樣性。

（3）發(fā)展了風(fēng)光水電系統群體決策的兩階段隨機多屬性決策的理論與方法，突破了群體決策時(shí)由于信息不完備而難以有效進(jìn)行決策的瓶頸，豐富了不確定性條件下風(fēng)光水電系統調度方案科學(xué)制定的隨機多屬性決策方法庫。定義了可行權重空間概念。在決策第一階段，提出了SMAA-VIKOR模型明晰指標權重空間；在決策第二階段，引入直覺(jué)模糊層次分析法，提出了IFAHP-SMAA-VIKOR模型允許決策群體表達模糊主觀(guān)偏好，獲得越來(lái)越明確的決策支持信息，增強了群體決策者的信心。

（4）提出了描述風(fēng)電或光電單一能源出力預報不確定性的動(dòng)態(tài)演進(jìn)通用鞅模型，構建了耦合風(fēng)光出力預報不確定性動(dòng)態(tài)演進(jìn)的風(fēng)光水電系統短期隨機優(yōu)化調度模型。揭示了風(fēng)光聯(lián)合出力預報不確定性較風(fēng)電出力預報不確定性減小、較光電出力預報不確定性增加的規律，以及由于預報不確定性導致風(fēng)光水電系統聯(lián)合運行出力存在短缺的風(fēng)險過(guò)程。

本書(shū)的研究成果可直接應用于指導我國大型風(fēng)光水電清潔能源基地短期調度計劃制定，具有顯著(zhù)的社會(huì )效益和經(jīng)濟效益。

由于編寫(xiě)時(shí)間倉促，作者的經(jīng)驗和水平有限，書(shū)中難免存在不妥之處，懇請讀者和專(zhuān)家批評指正。

前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與選題意義 1
1.2 國內外研究進(jìn)展 3
1.2.1 風(fēng)光水電出力互補特性分析 4
1.2.2 風(fēng)光水電系統優(yōu)化調度研究 7
1.2.3 風(fēng)光水電系統多屬性決策 17
1.3 存在的問(wèn)題剖析 19
1.4 研究?jì)热菖c技術(shù)路線(xiàn) 21
1.4.1 研究?jì)热?21
1.4.2 技術(shù)路線(xiàn) 23
第2章 流域風(fēng)光水電出力互補特性研究 25
2.1 互補特性評價(jià) 25
2.1.1 風(fēng)光水電出力計算 26
2.1.2 兩種能源出力互補性評價(jià)指標 28
2.1.3 三種能源出力互補性評價(jià)指標 30
2.2 典型日智能篩選模型 32
2.2.1 K-Means算法概述 33
2.2.2 K-Means-DTW算法概述 34
2.3 實(shí)例研究 37
2.3.1 研究區域概況 37
2.3.2 風(fēng)光水電出力長(cháng)期互補性評價(jià) 38
2.3.3 風(fēng)光水電出力短期互補性評價(jià) 41
2.3.4 長(cháng)期和短期互補性評價(jià)差異分析 48
2.4 本章小結 50
第3章 風(fēng)光水電系統長(cháng)期多目標建模及求解 51
3.1 多目標優(yōu)化問(wèn)題數學(xué)描述 52
3.2 風(fēng)光水電系統多目標優(yōu)化調度模型 54
3.2.1 目標函數 54
3.2.2 約束條件 55
3.2.3 風(fēng)光水系統出力計算 57
3.3 不同改進(jìn)策略的NSGA-Ⅲ算法對比研究 58
3.3.1 原始NSGA-Ⅲ算法 58
3.3.2 基于多算子自適應的改進(jìn)NSGA-Ⅲ算法 63
3.3.3 基于約束重構的改進(jìn)NSGA-Ⅲ算法 66
3.4 實(shí)例研究 71
3.4.1 測試函數 71
3.4.2 研究區域 76
3.4.3 結果分析 77
3.5 本章小結 83
第4章 風(fēng)光水電系統兩階段隨機多屬性決策研究 85
4.1 多屬性決策問(wèn)題描述 86
4.2 基于SMAA理論的風(fēng)光水電系統多屬性決策 86
4.2.1 SMAA-2模型 88
4.2.2 VIKOR模型 94
4.2.3 風(fēng)光水電系統群體決策第一階段 96
4.2.4 風(fēng)光水電系統群體決策第二階段 97
4.3 實(shí)例研究 101
4.3.1 抽樣方法優(yōu)選 102
4.3.2 效用函數的對比分析 104
4.3.3 風(fēng)光水電系統群體決策第一階段分析 105
4.3.4 風(fēng)光水電系統群體決策第二階段分析 108
4.4 本章小結 113
第5章 預報不確定性條件下風(fēng)光水電系統短期聯(lián)合運行及風(fēng)險分析 115
5.1 出力預報不確定性分析 115
5.1.1 風(fēng)速和太陽(yáng)輻射預報不確定性隨時(shí)間的變化過(guò)程 116
5.1.2 預報演進(jìn)的鞅模型 118
5.1.3 預報演進(jìn)的通用鞅模型 119
5.1.4 基于通用鞅模型模擬風(fēng)光出力預報誤差隨時(shí)間演變的特性 120
5.1.5 預報不確定性度量 122
5.2 考慮實(shí)時(shí)修正的風(fēng)光水電系統隨機規劃模型 122
5.2.1 目標函數 123
5.2.2 約束條件 123
5.2.3 求解方法 125
5.2.4 隨機優(yōu)化調度風(fēng)險分析 125
5.3 實(shí)例研究 126
5.3.1 風(fēng)光預報不確定性演變分析 127
5.3.2 水電補償風(fēng)光聯(lián)合出力后對自身的影響 138
5.3.3 預報更新對于風(fēng)光水電系統的重要性 139
5.3.4 不同場(chǎng)景下水電補償風(fēng)光不穩定出力的能力 143
5.4 本章小結 145
第6章 展望 147
6.1 存在問(wèn)題 147
6.2 下一步研究目標 148
6.3 下一步研究?jì)热?148
6.3.1 風(fēng)電和光電出力預報及其不確定性量化 149
6.3.2 多重不確定性條件下風(fēng)光水電系統多能互補短期調度 149
6.3.3 多重不確定性條件下風(fēng)光水電系統多屬性風(fēng)險決策 150
6.4 擬解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題 150
6.5 擬采取的研究方案 151
6.5.1 研究對象及技術(shù)路線(xiàn) 151
6.5.2 風(fēng)電和光電出力預報及其不確定性量化 152
6.5.3 多重不確定性條件下風(fēng)光水電系統多目標隨機優(yōu)化調度 158
6.5.4 多重不確定性條件下風(fēng)光水電系統隨機多屬性決策 165
參考文獻 167

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