本书聚焦于未来高比例可再生能源场景下电力系统的发展路径及其关键技术，内容包括高比例可再生能源驱动的电网形态演变、含高比例分布式电源的配电网优化控制、高比例可再生能源电力预测理论与方法等内容，全面介绍了未来电力系统发展路径中的关键技术问题。 本书可作为从事电力系统规划、运行和新能源并网研究与管理的研究人员和工程技术人员的参考书。

第1章电力能源现状与未来发展分析
　　1.1电力能源现状
　　1.1.1国内电力能源现状
　　为了解决能源安全保障、生态环境保护、气候变化应对等可持续发展问题，加快开发利用可再生能源成为世界各国能源转型的普遍共识和一致行动，高比例可再生能源电力系统成为全球广泛关注的未来愿景。欧洲、美国和中国分别提出到2050年实现100%、80%和60%可再生能源电力系统蓝图。2020年9月中国宣布碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和的目标。2020年12月举行的气候雄心峰会上，中国宣布国家自主贡献（national determined contributions，NDC）一系列新举措，包括：到2030年，中国单位国内生产总值二氧化碳排放将比2005年下降65%以上，非化石能源占一次能源消费比重将达到25%左右，森林蓄积量将比2005年增加60亿m3，风电、太阳能发电总装机容量将达到12亿kW以上。
　　1.装机容量和发电量
　　表1-1、表1-2分别给出了2020年我国主要电源装机容量、发电量以及占比。截至2020年底，全国发电装机总容量达到22.02亿kW，其中火电、水电、核电、风电、太阳能发电装机容量分别约为12.5亿kW、3.7亿kW、4989万kW、2.8亿kW、2.5亿kW，水电、核电、风电、太阳能发电等非化石能源发电装机占比为43.4%，风、光装机总容量超过5.3亿kW。我国2020年全年发电量约7.63万亿kWh，非化石能源发电占比达32.1%，风、光发电占比达9.5%。煤电在我国电源结构中仍然占据主导地位，装机容量占比约为50%，发电量占比约为61%。
　　图1-1给出了2015～2020年我国电源装机容量、发电量的变化，并给出了同比增长率[1-3]。总体来看，2015～2020年我国发电装机容量、发电量以每年4.1%～9.6%的增速稳步增长。在2020年，受到新冠疫情的影响，我国发电量增速有所放缓，相比于2019年仅增长4.1%，但装机容量增长却达到了9.6%。
　　图1-2、图1-3分别给出了2015～2020年各类型电源的装机容量、发电量变化趋势。可见，火电仍然在装机、发电结构中占据主导地位，稳中略有增长。水电位于我国电能来源的第二位，但装机容量、发电量增长较为迟缓。核电稳步发展，2015～2020年连续6年为我国继火电、水电、风电后的第4大发电电源。风电、太阳能发电等波动性新能源近年来的装机容量、发电量增速明显。
　　2.风光电源发展
　　由图1-2可见，2015～2020年风电已经连续6年排在我国发电装机容量的第三位，太阳能装机容量排在第四位，风电、太阳能装机容量有在未来几年进一步快速发展并超过水电的趋势。图1-4给出了2015～2020年我国风光装机容量发展趋势。
　　由图1-4可见，2015～2020年，我国风光装机容量发展迅速，风、光装机容量从2015年的1.73亿kW增长为2020年的5.35亿kW，同比增长率为15.0%～31.3%。在2020年，尽管受到新冠疫情的影响，风光企业装机并网的热情仍不减，风光装机容量相较于2019年增长1.22亿kW，涨幅为29.5%。为实现2030年风光装机容量达到12亿kW以上的战略目标，风光装机容量增长速度应不低于6700万kW/年。
　　风电、太阳能装机容量占比发展趋势如图1-5所示，发电量占比发展趋势如图1-6所示。由图1-5可知，我国风电、太阳能总装机容量占比从2015年的11.4%增长为2020年的24.3%，5年来增幅超过一倍。近年来我国风电装机容量占比稳步增长，在2019年之前每年约增长0.5个百分点，2020年风电装机容量占比突然增长了2.4个百分点；太阳能装机容量占比以每年1～2个百分点的速度增长；太阳能装机容量有在未来几年接近或超过风电的趋势。
　　由图1-6可知，我国风电、太阳能发电总量占比由2015年的3.9%增长为2020年的9.5%，2020年风电发电量占比为6.1%，太阳能发电量占比为3.4%。风电发电量占风、光总发电量的比例约为三分之二。
　　风光年利用小时数代表风、光装机容量转换为并网发电量的效率，是体现新能源装机布局是否合理、装机容量是否被充分利用的重要参数。图1-7、图1-8分别给出了2015～2020年我国风电、太阳能发电的年利用小时数。
　　可见，我国风电年利用小时数为1400～2000h，近年来有上升趋势，但是2020年风电利用小时数较低，可能与风电企业“年末抢装”有关。我国太阳能发电年利用小时数近年来稳定在1000h左右。
　　目前，无论是从装机容量的角度还是发电量的角度，我国整体的新能源发展程度尚未达到高比例的标准，仍然处于能源清洁化、低碳化转型的初级阶段。然而，在甘肃、内蒙古等新能源发电较为集中的局部地区，新能源发电量占比已经超过20%，初步具备了高比例可再生能源电力系统的特征，部分风电场、光伏电站出现了消纳困难的问题。
　　随着低碳化、清洁化能源战略的逐步实施，我国的新能源将进一步快速发展，风、光装机容量将会不断攀升。为了达成2030年前碳达峰、2060年前碳中和的目标，在未来十几到几十年内，我国的能源结构将会由“局部中比例，整体低比例”逐步过渡到“局部高比例，整体中比例”乃至“整体高比例”。
　　1.1.2世界电力能源现状
　　1.电力能源结构
　　截至2020年，世界发电装机总容量为78.1亿kW，仍然以火电为主。其中火电装机容量为44.4亿kW，占比为56.9%；水电装机容量为13.2亿kW，占比为16.9%；非水可再生能源装机容量为16.6亿kW，占比为21.3%；核电装机容量为3.9亿kW，占比为5.0%①。世界电源结构进一步向低碳方向发展，以风电和太阳能发电为代表的非水可再生能源装机容量比重持续上升。世界风电装机容量持续增长，2020年世界风电装机总容量为7.4亿kW，其中亚太地区风电装机的占比为46.7%，欧洲为29.6%，北美为19.2%。2020年世界光伏装机总容量为7.4亿kW，增长迅速。
　　2020年世界总发电量为25.5万亿kWh，其中火电、水电、核电、非水可再生能源发电量分别占总发电量的61.3%、16.5%、9.9%和12.3%。
　　2.能源转型
　　国际社会对气候环境问题日益关注，越来越多的国家、地区纷纷提出碳中和目标愿景。根据《博鳌亚洲论坛可持续发展的亚洲与世界2022年度报告——绿色转型亚洲在行动》，截至2021年底，全球已有136个国家、115个地区、235个主要城市制定了碳中和目标。碳中和目标已覆盖了全球88%的温室气体排放、90%的世界经济体量和85%的世界人口。当前，全球温室气体排放量约500亿t二氧化碳当量/年。其中，73%来自能源的使用，电力行业占能源碳排放的36%，能源电力低碳转型是各国实现碳中和的重要抓手。

目录
“智能电网技术与装备丛书”序
前言
第1章 电力能源现状与未来发展分析　1
1.1 电力能源现状　1
1.1.1 国内电力能源现状　1
1.1.2 世界电力能源现状　6
1.2 未来电力能源发展趋势研判　9
1.3 未来电力发展研究动态　14
1.3.1 电网形态分析　14
1.3.2 多时间尺度电力电量耦合平衡运行机理　16
参考文献　17
第2章 高比例可再生能源驱动的电网形态演变　20
2.1 电网形态的定义、指标及研究思路　20
2.1.1 电网形态的定义　20
2.1.2 电网形态的特征指标体系　21
2.1.3 电网形态研究的基本思路　21
2.2 未来电网形态研判　22
2.2.1 未来电网发展的高比例可再生能源驱动　22
2.2.2 可再生能源汇集接入网络形态研判及案例分析　24
2.2.3 区域网络形态研判及案例分析　27
2.2.4 跨区互联形态研判及案例分析　34
2.3 计及可再生能源短尺度频率支撑的中-短期耦合平衡　37
2.3.1 短尺度频率安全问题在电力电量平衡中的嵌入　37
2.3.2 含频率安全约束及可再生能源调频的电力电量平衡模型　43
2.3.3 算例分析　46
参考文献　47
第3章 考虑可再生能源聚合等效频率支撑的电网形态分析　48
3.1 电力系统新型调频方式分析　48
3.2 可再生能源聚合等效频率支撑特征分析及建模　49
3.2.1 风电机组的单机频率支撑特性　49
3.2.2 多机聚合的风电场频率支撑能力等效特性及建模　51
3.2.3 小时级风电场支撑能力等效特性及*小可用频率支撑　53
3.2.4 光伏调频特性分析　54
3.3 频率安全约束构建及高效线性化　55
3.3.1 频率动态过程　55
3.3.2 频率安全约束及自适应分段线性化　56
3.4 兼容可再生能源多调节策略的网源规划模型　60
3.4.1 目标函数　60
3.4.2 上层约束条件　61
3.4.3 下层约束条件　62
3.5 IEEE30节点算例　66
3.5.1 基础数据与建模有效性验证　66
3.5.2 规划结果分析　70
参考文献　74
第4章 含高比例分布式电源的配电网优化控制　75
4.1 分布式光伏数据重构与预测技术　75
4.1.1 分布式光伏功率遥相关时空特性分析　76
4.1.2 基于遥相关时空特性的功率数据重构　80
4.1.3 基于三维卷积神经网络的网格化预测模型　87
4.1.4 基于起止发电时刻统计规律的预测功率曲线修正　89
4.2 含高比例分布式电源的配电网电压控制与无功优化　90
4.2.1 适用于低感知度配电网的电压控制模型　90
4.2.2 基于深度调压网络的电压控制方法　91
4.2.3 配电网无功优化的强化学习建模方法　95
4.2.4 基于深度强化学习的配电网动态无功优化　99
4.3 分布式电源接入配电网的无功电压协调控制与接纳水平评估　101
4.3.1 多时间尺度无功电压协调控制　101
4.3.2 配电网接纳分布式电源水平评估　112
参考文献　119
第5章 未来电力预测的特征及影响因素　120
5.1 未来电力的内涵与特征　120
5.2 未来电力的影响因素分析　122
5.2.1 可再生能源对广义负荷的影响　122
5.2.2 电动汽车对广义负荷的影响　126
5.2.3 电力市场对广义负荷的影响　128
5.2.4 需求侧响应对广义负荷的影响　129
5.2.5 储能对广义负荷的影响　130
5.2.6 综合能源对广义负荷的影响　132
参考文献　133
第6章 高比例可再生能源电力预测理论与方法　134
6.1 基于风速云模型相似日的短期风电功率预测　134
6.1.1 风速云模型的构建　134
6.1.2 风速云模型相似度的计算　137
6.1.3 短期风电功率预测模型的建立　137
6.1.4 算例分析　139
6.2 基于LSTM网络的风电场发电功率超短期预测　145
6.2.1 长短期记忆网络　145
6.2.2 风电场发电功率与气象因素相关性分析　147
6.2.3 风电场发电功率超短期预测模型设计　148
6.2.4 算例分析　150
6.3 高比例风电的多空间尺度短期功率预测　152
6.3.1 数值天气预报的误差模式分析　152
6.3.2 基于堆叠降噪自编码器的多点位数值天气预报修正　154
6.3.3 多空间尺度风电功率预测模型的建立　157
6.3.4 算例分析　159
6.4 基于风电场群汇聚演变趋势的场群持续功率特性预测方法　165
6.4.1 风电场群汇聚演变规律分析　165
6.4.2 规划目标年风电场群持续特性预测模型的建立　168
6.4.3 算例分析　171
参考文献　174
第7章 面向多空间尺度的未来电力负荷预测理论与方法　175
7.1 面向海量用户用电数据的集成负荷预测　175
7.1.1 居民用户用电负荷曲线及特性分析　175
7.1.2 基于聚类算法的集成预测策略　177
7.1.3 *佳聚类数的选取与验证　188
7.2 低秩矩阵分解在母线坏数据辨识与修复中的应用　191
7.2.1 母线负荷数据特性分析　192
7.2.2 母线坏数据类型　194
7.2.3 母线坏数据的修复与处理　195
7.2.4 评价标准　198
7.2.5 算例分析　199
7.3 数据与模型融合的短期负荷预测特征选择方法　204
7.3.1 数据驱动型特征选择方法　204
7.3.2 模型驱动型特征选择方法　208
7.3.3 数据驱动与模型驱动融合的特征选择方法　208
7.3.4 短期负荷预测变量选择算例分析　210
参考文献　212