第一章绪论
1.1水风光多能互补调度研究现状
能源是人类生存的基础，是社会进步的命脉，是国家发展的支柱[1]。根据国际能源署（International Energy Agency）发布的Key World Energy Statistics2021，自1973年至2019年，全球化石能源发电份额从75.2%降低至63.1%；可再生能源发电份额从21.5%升高至26.5%。气候变化、环境危机和能源消耗等因素使可再生能源在世界能源结构中占据日益重要的位置[2]。国际可再生能源机构（International Renewable Energy Agency）发布的Renewable Energy Statistics2021显示：2011～2020年，全球水电、风电和光电装机容量均呈增长趋势，如图1.1（a）所示。截至2020年底，全球可再生能源装机容量为2802GW，其中，水电、风电和光电装机容量的占比分别为43.2%、26.1%和25.6%。中国是世界上能源生产和消费规模*大的国家[3]。2011～2020年，中国水电、风电和光电总装机容量在全球的占比持续增加，如图1.1（b）所示。截至2020年底，中国可再生能源装机容量为895GW，其中，水电、风电和光电装机容量的占比分别为38.0%、31.5%和28.4%，均居世界**。
风电和光电受相关气象因素（如风速、辐射和温度等）影响[4-5]。一方面，风电和光电具有不可调度性：气象因素直接决定了发电出力，难以通过调控手段改变出力[6]。例如，受限于风速变化的风电场可视为不可调度的发电单元[7]。另一方面，风电和光电具有随机性与间歇性：部分气象因素随时间变幅较大，无法精准预报[8]。由于上述不可调度性、随机性和间歇性，风电和光电的并网会对电网造成较大的冲击。水电的灵活调节能力可有效对冲风电和光电的随机性与间歇性[9]。水轮机组具备快速启停能力，爬坡速率每分钟可达装机容量的20%～30%[10-11]。将水电的灵活调节能力用于平抑风电和光电的随机性与间歇性，可以形成优质稳定的电源以满足电网负荷需求[12]。基于此种调控思路，可以形成水风光互补系统[13]。类似地，采用灵活调节能源与随机间歇能源相组合的方式，可以形成多种互补系统，如水光互补系统[14]、水风互补系统[15]和水火风光互补系统[16]。
水风光多能互补调度利用资源的天然互补性，并发挥水电的灵活调节能力，成为促进新能源消纳的重要手段之一[17-18]。由于风电和光电具有不可调度性，水风光多能互补调度本质上是适应风光等能源的接入后，变化边界条件下的水库调度。传统的水库调度研究，为水风光多能互补调度奠定了坚实的理论基础。然而，相比于水库系统，水风光互补系统有以下新特征：①考虑弃电影响后，出力计算复杂，调度方式需重新编制；②风光等能源的接入导致模型的输入随机性增加，互补系统应对突发事件的能力需要增强；③互补系统调度受多种预报不确定性的影响，存在更大的调度风险。以上特征使水风光多能互补调度与水库调度产生差异，亟待研发流域水风光多能互补调度技术。
1.2本书的主要内容
水风光互补系统能有效提高风电和光电消纳，促进双碳目标的实现。在本书中，重点围绕大规模水风光互补系统的功率预报、调度运行及容量配置问题，从实时、短期、中长期及全生命周期等多时间尺度，展开水风光互补系统成套技术和解决方案的研究工作。各章节框架如图1.2所示。
2.1物理与数据双驱动的水风光互补系统日前功率预报
2.1.1概述
本节对风电站、光伏电站和水电站的单一电站日前功率*立预报问题开展研究。三种电站的功率预报既有共性，又有特性：
（1）电站发电功率都依赖于气象或水文要素，不同之处在于，风电站发电功率的主要影响因素为风速，光伏电站的主要影响因素为太阳辐射，水电站（尤其是径流式水电站）的主要影响因素为入库流量。
（2）影响电站发电功率的气象和水文要素都具有随机性与波动性，不同之处在于，短期时间尺度中风速和太阳辐射具有间歇性特征，其不确定性一般强于入库流量，又以风速的不确定性*强，而在中长期时间尺度中，风速和太阳辐射的年际、季节性变化通常小于入库流量变化。
（3）电站发电功率预报都有短期预报和中长期预报的划分，但不同能源对于短期和中长期的划分又有不同，时间尺度的划分在不同的国家和地区有着不同的标准，同时也受到预报水平和用户需求等多方面的制约。其中，日前功率预报对于电站制订日前发电计划和机组组合安排具有重要参考与指导意义，对于三种电站都是极为重要的。
（4）电站功率预报都依赖于物理驱动或数据驱动。在短期预报中，基于物理模型预报气象或水文要素存在预报误差，通常需要在误差校正后进行功率预报。当误差校正模型和功率预报模型都采用数据驱动方法如机器学习、神经网络或深度学习方法时，容易产生误差累积现象，通常合并为一个模型以降低模型复杂度。先基于物理驱动预报气象或水文要素，再基于数据驱动预报电站功率的间接预测法具有较高的预报精度。
本节耦合物理模型和大数据方法，构建了物理与数据双驱动的水风光互补系统日前功率预报模型，模型分为三个部分，分别为气象或水文要素预报、单站功率预报和模型性能评估，如图2.1所示，步骤如下。
（1）使用天气研究与预报（weatherresearch and forecast，WRF）模型预报气象要素，包括风速、太阳辐射和降水，使用WRF-新安江模型预报入库流量。
（2）使用复合变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）-主成分分析（principal component analysis，PCA）方法，对预报因子进行特征重构；进一步使用长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络进行功率预报。
（3）使用不同的评价指标综合评估气象、水文要素预报精度和功率预报精度。

目录
第1章 绪论 1
1.1 水风光多能互补调度研究现状 2
1.2 本书的主要内容 3
参考文献 4
第2章 水风光互补系统功率联合预报 5
2.1 物理与数据双驱动的水风光互补系统日前功率预报 6
2.1.1 概述 6
2.1.2 水风光互补系统日前功率预报模型 7
2.1.3 研究实例 15
2.1.4 小结 34
2.2 考虑时空相关性特征的水风光互补系统功率联合预报 35
2.2.1 概述 35
2.2.2 水风光互补系统功率联合预报模型 36
2.2.3 研究实例 40
2.2.4 小结 53
2.3 考虑水库水电站可调特征的水风光互补系统总功率可控预报 54
2.3.1 概述 54
2.3.2 预报不确定性描述方法 55
2.3.3 水风光互补系统总功率可控预报模型 56
2.3.4 模型求解方法 60
2.3.5 评价指标 62
2.3.6 研究实例 63
2.3.7 小结 70
2.4 水风光互补系统中长期功率联合预报 71
2.4.1 中长期水风光出力样本 72
2.4.2 预报因子识别 75
2.4.3 中长期功率预报 78
2.4.4 小结 89
参考文献 89
第3章 水风光互补系统短期经济运行 91
3.1 耦合预报不确定性的三阶段发电计划编制 92
3.1.1 水风光互补系统效益-风险评价指标体系 92
3.1.2 基于三阶段模型的水风光互补系统发电计划编制 95
3.1.3 实例研究 98
3.1.4 小结 108
3.2 水风光互补系统中期弃电风险模拟 108
3.2.1 水风光短期弃电方式 109
3.2.2 多维条件期望的弃电函数 109
3.2.3 实例研究 112
3.2.4 小结 124
3.3 考虑电力市场的短期调度 125
3.3.1 考虑日前市场竞价和合同分解的水风光互补系统短期优化调度 125
3.3.2 考虑远期资源价值的互补系统短期竞标策略制订 129
第4章 水风光互补系统中长期联合优化调度 133
4.1 基于两阶段调度模型的水风光互补系统长期解析调度函数 134
4.1.1 两阶段互补调度 134
4.1.2 *优调度条件 137
4.1.3 发电调度函数 139
4.1.4 弃电对冲规则 143
4.1.5 研究实例 150
4.2 基于鲁棒优化理论的水风光互补系统中期柔性调度区间 161
4.2.1 水风光互补系统多目标鲁棒优化调度模型 161
4.2.2 双层嵌套求解方法 164
4.2.3 随机模拟 166
4.2.4 研究实例 167
4.3 基于方差分析方法的水风光互补系统中长期调度主控因子 174
4.3.1 水风光多能互补调度 174
4.3.2 调度主控因子识别 177
4.3.3 研究实例 189
4.4 电力市场下的水风光互补系统中长期调度 199
4.4.1 引言 199
4.4.2 研究方法 201
4.4.3 研究区域与资料 207
4.4.4 结果分析 209
4.4.5 结论 215
参考文献 216
第5章 基于能源互补性的指标及*优风光配置 221
5.1 水风光互补系统能源长期规划 222
5.1.1 基于负荷互补的风光配比评估 222
5.1.2 基于成本-效益分析的*优风光装机模型 223
5.1.3 接入水电的*优风光配置函数 224
5.1.4 实例研究一：官地 226
5.1.5 实例研究二：二滩 233
5.1.6 小结 237
5.2 水电站扩机容量优化 238
5.2.1 研究方法 238
5.2.2 方案及参数设置 240
5.2.3 二滩水风光互补系统保证出力的确定 240
5.2.4 二滩水电站不同扩机容量的影响评估 241
5.2.5 二滩水电站*佳扩机容量 243
参考文献 245
第6章 气候变化下的水风光多能互补调度 247
6.1 多能互补视角下全国水风光互补潜力评估 248
6.1.1 概述 248
6.1.2 水风光源网荷电力电量平衡框架 248
6.1.3 结果分析 252
6.1.4 小结 260
6.2 水风光互补系统适应性调度 261
6.2.1 概述 261
6.2.2 研究方法 262
6.2.3 研究区域与方案设置 268
6.2.4 结果分析 270
参考文献 276