嵌套短期棄電風(fēng)險(xiǎn)的水光互補(bǔ)中長期優(yōu)化調(diào)度研究

明 波，李 研，劉 攀，王義民，馬川惠，黃 強(qiáng)

（1.西安理工大學(xué)西北旱區(qū)生態(tài)水利國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西西安 710048；2.武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北武漢 430072）

1 研究背景

可再生能源的開發(fā)利用是保證未來能源安全以及應(yīng)對全球氣候變化的重大戰(zhàn)略舉措［1］。然而，以風(fēng)、光電為代表的可再生能源出力具有間歇性、波動性和隨機(jī)性［2］，直接并網(wǎng)會對電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行帶來極大壓力［3］，從而引發(fā)棄電（棄風(fēng)、棄光、棄水）［4］。利用資源的天然互補(bǔ)性，同時(shí)發(fā)揮水電的靈活調(diào)節(jié)性，實(shí)施多能互補(bǔ)運(yùn)行，是促進(jìn)新能源消納的一種有效途徑［5-7］。常見的多能互補(bǔ)系統(tǒng)包括水光互補(bǔ)系統(tǒng)［8］、水風(fēng)互補(bǔ)系統(tǒng)［9］、水風(fēng)光互補(bǔ)系統(tǒng)［10］等。

為進(jìn)一步提高多能互補(bǔ)系統(tǒng)的運(yùn)行性能，亟需對其優(yōu)化調(diào)度問題展開系統(tǒng)、深入的研究。由于風(fēng)、光電等本身無法被調(diào)節(jié)，多能互補(bǔ)調(diào)度的本質(zhì)依然是風(fēng)、光電等接入邊界條件下的水電站水庫再調(diào)度（Reservoir Reoperation）。因此，傳統(tǒng)的水電調(diào)度理論、模型與方法可進(jìn)一步擴(kuò)展至多能互補(bǔ)優(yōu)化調(diào)度中，如隱隨機(jī)優(yōu)化［11］、顯隨機(jī)優(yōu)化［12］、參數(shù)-模擬-優(yōu)化［13-14］等。然而，相比于傳統(tǒng)水電系統(tǒng)，多能互補(bǔ)系統(tǒng)的維度更高，不確定性輸入更多，調(diào)度任務(wù)間的競爭性更強(qiáng)。如何有效解決大型多能互補(bǔ)系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度問題，成為目前水資源與能源交叉學(xué)科的重點(diǎn)研究方向。

由于風(fēng)、光出力的不確定性主要體現(xiàn)在短期，現(xiàn)有多能互補(bǔ)優(yōu)化調(diào)度研究也多半集中在短期，主要包括不確定性表征、互補(bǔ)調(diào)度建模以及調(diào)度模型的高效求解等方面。如Fang 等［15］提出了滿足不同負(fù)荷需求的水光互補(bǔ)模擬運(yùn)行方式，據(jù)此進(jìn)行光伏裝機(jī)容量規(guī)劃。Hu等［16］采用改進(jìn)的生成性對抗網(wǎng)絡(luò)表征風(fēng)-光高維時(shí)空相關(guān)性，提出了大規(guī)模風(fēng)光水系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度混合整數(shù)規(guī)劃模型，通過兩階段模型求解進(jìn)一步提升了系統(tǒng)性能。Zhang等［17］考慮了風(fēng)速、太陽輻射和負(fù)荷的不確定性，構(gòu)建了三種考慮多維不確定性的風(fēng)光水互補(bǔ)日前調(diào)度模型，得到了系統(tǒng)次日運(yùn)行過程的概率密度函數(shù)。Liu等［18］采用非參數(shù)核密度估計(jì)方法描述新能源預(yù)測誤差，構(gòu)建了風(fēng)光水日前調(diào)峰調(diào)度模型，將其改寫為連續(xù)線性規(guī)劃問題進(jìn)行求解。Zhu 等［19］采用情景樹表征新能源出力以及負(fù)荷的不確定性，建立了風(fēng)光水系統(tǒng)隨機(jī)優(yōu)化調(diào)峰調(diào)度模型，有效降低了系統(tǒng)負(fù)荷的峰谷差。由于短期預(yù)報(bào)信息的短視性，短期優(yōu)化調(diào)度策略并不能保證系統(tǒng)的長期運(yùn)行性能相對較優(yōu)。此時(shí)，探索多能互補(bǔ)系統(tǒng)的中長期優(yōu)化調(diào)度策略十分必要。

針對多能互補(bǔ)中長期調(diào)度問題，學(xué)者們在傳統(tǒng)水電調(diào)度框架的基礎(chǔ)上，考慮互補(bǔ)運(yùn)行新特性，也作了諸多有益的探索。如Li 等［20］構(gòu)建了發(fā)電量最大和出力波動性最小的確定性多目標(biāo)優(yōu)化模型。由于在實(shí)際運(yùn)行過程中，光伏出力和入庫徑流并不能準(zhǔn)確預(yù)測。因此，基于確定性優(yōu)化結(jié)果指導(dǎo)互補(bǔ)電站運(yùn)行可能會偏離最優(yōu)運(yùn)行軌跡。為此，Yang 等［21］采用隱隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度方法，制訂了大型水光互補(bǔ)電站的中長期優(yōu)化調(diào)度規(guī)則，提高了互補(bǔ)系統(tǒng)的發(fā)電量和發(fā)電保證率。隨后，Li 等［22］采用顯隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度框架，對水光互補(bǔ)電站調(diào)度規(guī)則問題進(jìn)行了拓展研究，發(fā)現(xiàn)同時(shí)考慮入流和光伏出力的不確定性能夠進(jìn)一步提高互補(bǔ)調(diào)度效益。然而，傳統(tǒng)中長期調(diào)度模型往往基于旬、月等尺度，未考慮風(fēng)、光電的短期隨機(jī)波動性，忽略了短期棄電風(fēng)險(xiǎn)，所制訂的調(diào)度規(guī)則可能難以有效協(xié)調(diào)新能源消納和流域水資源綜合管理。

鑒于此，本文提出嵌套短期棄電風(fēng)險(xiǎn)的水光互補(bǔ)中長期優(yōu)化調(diào)度方法。首先，分析水電與光電聯(lián)合運(yùn)行過程中可能產(chǎn)生的棄電情形，并對棄電損失進(jìn)行量化；其次，基于日調(diào)度模型的多情景分析制訂中長期棄電損失函數(shù)，以定量表征長期水電出力與光伏棄電率之間的關(guān)系；最后，將棄電損失函數(shù)嵌套在中長期調(diào)度模型中，采用隱隨機(jī)優(yōu)化方法推導(dǎo)出能協(xié)調(diào)水資源綜合利用與新能源并網(wǎng)的互補(bǔ)調(diào)度規(guī)則。以龍羊峽水光互補(bǔ)工程為實(shí)例，論證本文所提出方法的合理性和有效性。

2 水光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的棄電損失函數(shù)構(gòu)造

受多種氣象因素的影響，光電出力在短時(shí)間尺度上通常難以準(zhǔn)確預(yù)測，導(dǎo)致水光電聯(lián)合運(yùn)行過程往往伴隨著一定的棄電風(fēng)險(xiǎn)。本文將棄電率（棄電量與理論發(fā)電量的比值）作為風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)，采用多情景分析方法構(gòu)造棄電損失函數(shù)，用于定量評估一定水電出力下可能的棄電損失，最終實(shí)現(xiàn)棄電風(fēng)險(xiǎn)可控。

2.1 棄電損失量化棄電的本質(zhì)是“供大于求”，即系統(tǒng)的發(fā)電量高于負(fù)荷需求。在利用水電補(bǔ)償光電過程中，水電站通常需要同時(shí)兼顧防洪、供水、生態(tài)等多個(gè)調(diào)度目標(biāo)。由于部分水資源綜合利用任務(wù)（如防洪、生態(tài)）的優(yōu)先級高于互補(bǔ)發(fā)電，迫使水電無法繼續(xù)降低出力補(bǔ)償光電，而多余的光電無法被儲存，從而導(dǎo)致棄電。因此，當(dāng)給定負(fù)荷需求以及水電上網(wǎng)電量時(shí)，光伏棄電量便可確定。在實(shí)際運(yùn)行過程中，水電出力受水庫來水、水資源綜合利用要求以及水庫調(diào)節(jié)性能等因素的影響，主要表現(xiàn)為：水電站下泄流量不能低于其下限值（取決于生態(tài)、供水需求）；水庫水位不能高于其上限值（汛期為防洪限制水位、非汛期為正常蓄水位）。因此，可得到臨界條件下的主要棄電情形，如圖1所示：

（1）水電站出力（下泄流量）已達(dá)到其下限值，無法繼續(xù)降低出力（下泄流量）補(bǔ)償光伏發(fā)電。此時(shí)水電出力（下泄流量）按照下限執(zhí)行，光伏發(fā)電通過棄電的方式配合水電以滿足負(fù)荷需求，高于電網(wǎng)負(fù)荷需求的部分光電無法被電網(wǎng)接收，如圖1（a）所示。棄電量可采用出力形式描述，如下：

圖1 水光電聯(lián)合運(yùn)行過程中的棄電情形

式中：T和t分別為日調(diào)度總時(shí)段數(shù)和時(shí)段編號；Ecd為光伏電站日總棄電量；Ph t、Ps t和Phs t分別為水電實(shí)際上網(wǎng)出力、光電實(shí)際上網(wǎng)出力和負(fù)荷需求。

（2）水庫水位已經(jīng)達(dá)到其上限值，水電若繼續(xù)降低出力則會產(chǎn)生額外棄水。此時(shí)，在不高于水庫水位上限值條件下，水電出力根據(jù)實(shí)際來水情況調(diào)整，光伏棄電量取決于水電的實(shí)際上網(wǎng)電量，如圖1（b）所示。棄電量可采用電量形式描述，如下：

式中：Ehd為1日內(nèi)水電實(shí)際上網(wǎng)電量；Eds為光伏實(shí)際上網(wǎng)電量；Ehds為電網(wǎng)給互補(bǔ)系統(tǒng)下達(dá)的計(jì)劃電量。

2.2 棄電損失函數(shù)定義為了在中長期調(diào)度模型中較精細(xì)地考慮棄電損失，本文定義棄電損失函數(shù)的概念，以定量表征水電出力與光伏棄電率之間的關(guān)系。短期棄電損失函數(shù)可直接通過日調(diào)度模型獲??；基于日調(diào)度模型，考慮中長期時(shí)段內(nèi)多種光伏發(fā)電場景，進(jìn)而提取中長期棄電損失函數(shù)，如下：

式中：floss()為棄電損失函數(shù)；和分別為長期時(shí)段內(nèi)光伏平均棄電率與水電平均出力，二者分別可表示為：

式中：D為中長期調(diào)度時(shí)段內(nèi)的總天數(shù)；Ecd為光伏電站的日棄電量；Egd為光伏電站的日實(shí)際發(fā)電量。

2.3 棄電損失函數(shù)提取基于日調(diào)度模型的多情景分析提取中長期棄電損失函數(shù)，基本思路是：首先，給定長期水電出力，將其電量逐日分配到每日，模擬水光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的日發(fā)電計(jì)劃以近似代替電網(wǎng)給互補(bǔ)系統(tǒng)下達(dá)的日負(fù)荷曲線；其次，考慮徑流、光電多情景，模擬水電調(diào)節(jié)光伏出力波動過程，可計(jì)算出水電實(shí)際上網(wǎng)出力以及光伏棄電率；最后，通過改變長期水電出力，得到多組水電實(shí)際出力以及對應(yīng)的光伏棄電率值，據(jù)此提取光伏棄電損失函數(shù)，具體計(jì)算流程如圖2所示。

圖2 棄電損失函數(shù)計(jì)算流程

由于式（1）的基本假定是光電優(yōu)先并網(wǎng)，因此在一定的電力輸送通道約束下，基于式（1）計(jì)算得到的水電平均上網(wǎng)出力通常小于某一上限值（PM），記為≤PM?？紤]到式（1）所對應(yīng)的棄電情形通常發(fā)生在枯水期或者平水期，難以反映汛期水電出力增大擠占光伏發(fā)電空間而導(dǎo)致的棄電情形。因此，在進(jìn)行模擬調(diào)度時(shí)，須結(jié)合式（2）計(jì)算水電出力較大（>PM）時(shí)可能的棄電損失。在日調(diào)度模擬時(shí)，棄電損失計(jì)算公式如下：

3 嵌套棄電損失函數(shù)的水光電互補(bǔ)中長期優(yōu)化調(diào)度模型

中長期調(diào)度是短期調(diào)度的邊界條件，合理的中長期調(diào)度策略有助于提高系統(tǒng)的長期運(yùn)行性能，同時(shí)降低系統(tǒng)的短期運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。本文基于隱隨機(jī)優(yōu)化框架構(gòu)建水光互補(bǔ)中長期優(yōu)化調(diào)度模型。

3.1 確定性互補(bǔ)優(yōu)化調(diào)度模型以傳統(tǒng)兼顧保證出力的發(fā)電量最大模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建嵌套棄電損失函數(shù)的水光互補(bǔ)中長期優(yōu)化調(diào)度模型，目標(biāo)函數(shù)為：

式中：EP為水光互補(bǔ)系統(tǒng)調(diào)度期內(nèi)的總發(fā)電量；i與I分別為中長期調(diào)度時(shí)段編號與總調(diào)度時(shí)段數(shù)；ΔTi為調(diào)度時(shí)段長；Ph i與-Psi為第i時(shí)段水電實(shí)際平均出力、光伏電站的平均上網(wǎng)出力；φ為懲罰參數(shù)；為水光互補(bǔ)電站的保證出力。

其中，水力發(fā)電和光伏發(fā)電平均出力［23-24］計(jì)算式分別為：

式中：η為水電站綜合效率系數(shù)；Qi為第i時(shí)段發(fā)電流量；Hi為發(fā)電凈水頭；Ps i為光伏電站的計(jì)算出力；Psmax為光伏電站裝機(jī)容量；Ri和Ti分別為第i時(shí)段太陽輻射強(qiáng)度和太陽能電池板溫度；Rstc和Tstc分別為標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的太陽輻射強(qiáng)度和氣溫，分別為1000 W/m2和25 ℃；αp為氣溫功率轉(zhuǎn)換系數(shù)，取-0.35%/℃；floss(Pih)為水電站出力為Pih時(shí)的光伏棄電率。

由于氣象站通常無法提供太陽能電池板的溫度數(shù)據(jù)，需要將氣象站提供的氣溫?fù)Q算為太陽能電池板溫度，如下：

式中：Tair,i為第i時(shí)段氣象站提供的氣溫；Tnoc為正常運(yùn)行的太陽能電池板溫度，通常取48±2 ℃。

互補(bǔ)中長期調(diào)度模型考慮的約束條件依次為水量平衡約束、庫容約束、下泄流量約束、水電站出力限制約束：

式中：Vi、Vi+1分別為第i時(shí)段初、末庫容；Ii和Si分別為第i時(shí)段入庫流量和棄水流量；Vmin為庫容下限，Vmax,i為第i時(shí)段的庫容上限；Qmin、Qmax分別為下泄流量的下限和上限；Phmin、Phmax為水電站出力的下限和上限。

3.2 線性調(diào)度規(guī)則基本型式調(diào)度規(guī)則本質(zhì)上是對水電站水庫最優(yōu)運(yùn)行規(guī)律的一種概括和總結(jié)，是指導(dǎo)水電站水庫運(yùn)行的一種最有效工具，包括調(diào)度圖、調(diào)度函數(shù)等。本文重點(diǎn)研究水光互補(bǔ)線性調(diào)度函數(shù)，其他非線性調(diào)度函數(shù)（如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等）不在探討范圍之內(nèi)。線性調(diào)度函數(shù)的基本型式如下：

式中：k和K分別為調(diào)度函數(shù)的編號和總個(gè)數(shù)；和分別為調(diào)度函數(shù)的輸入和輸出變量；和為線性調(diào)度函數(shù)的參數(shù)。

依據(jù)調(diào)度模型得到中長期最優(yōu)調(diào)度樣本后，以月、年兩種時(shí)間尺度研究調(diào)度函數(shù)的基本型式，調(diào)度函數(shù)輸入與輸出變量的初始因子集合如表1所示。其中，可用能量為水庫月初蓄能、水庫當(dāng)月入流能與光伏電站月發(fā)電量之和。在分析月尺度的調(diào)度函數(shù)時(shí)，首先分析輸入變量與輸出變量的相關(guān)性，初步確定調(diào)度函數(shù)可能型式，再通過參數(shù)擬合進(jìn)一步確定調(diào)度函數(shù)的適宜型式。在分析年尺度的調(diào)度函數(shù)時(shí)，直接采用逐步回歸方法確定年末消落水位控制方程。

表1 調(diào)度函數(shù)初始因子集合

4 實(shí)例分析

4.1 工程背景本文以龍羊峽水光互補(bǔ)電站為研究對象。龍羊峽水光互補(bǔ)電站位于青海省，主要由龍羊峽水電站水庫和共和光伏電站兩部分構(gòu)成，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。龍羊峽水庫是黃河干流的“龍頭”水庫，具備多年調(diào)節(jié)能力。水電站安裝4臺水輪發(fā)電機(jī)組，總裝機(jī)容量為1280 MW。光伏電站位于龍羊峽水庫的左岸，總裝機(jī)容量為850 MW，屬于大規(guī)模集中式并網(wǎng)電站。水光互補(bǔ)電站的主要參數(shù)見表2。

圖3 水光互補(bǔ)電站拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

表2 龍羊峽水光互補(bǔ)電站技術(shù)參數(shù)

4.2 研究數(shù)據(jù)與參數(shù)設(shè)置調(diào)度模型輸入數(shù)據(jù)包括以下4 個(gè)部分：①龍羊峽水庫1959—2010年月入庫流量，由黃河水利委員會提供；②西寧氣象站1959—2010年逐日太陽輻射和氣溫，來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http：//data.cma.cn/）；③共和光伏電廠2014 全年小時(shí)出力，由共和光伏電廠提供；④龍羊峽水電站汛期和非汛期典型日負(fù)荷曲線（負(fù)荷率分別為0.74 和0.86），由龍羊峽水電站提供。在推求棄電損失函數(shù)時(shí)，基于典型日負(fù)荷曲線制訂水光互補(bǔ)系統(tǒng)負(fù)荷曲線，考慮光伏出力多種情景，再基于式（7）計(jì)算棄電損失。在進(jìn)行中長期優(yōu)化調(diào)度計(jì)算時(shí)，基于式（10）和式（12）計(jì)算光伏電站日平均出力，將其處理成月尺度輸入至確定性優(yōu)化調(diào)度模型。調(diào)度模型始末水位均設(shè)置為2575 m，水位離散精度為0.1 m。

4.3 結(jié)果分析與討論

4.3.1 棄電損失函數(shù)特征 汛期與非汛期的棄電損失函數(shù)見圖4。可以看到，棄電損失函數(shù)呈S 型：當(dāng)水電月平均出力較低時(shí)，光伏棄電率相對較低，隨著水電出力的增加，光伏棄電率逐漸下降。原因在于：水電月平均出力較低時(shí)，反映該時(shí)段互補(bǔ)系統(tǒng)的負(fù)荷需求較小，造成白天部分時(shí)段光電出力大于負(fù)荷需求的概率較大。當(dāng)水電月平均出力在600～800 MW 之間時(shí)，光伏棄電率維持在一個(gè)較低的水平。當(dāng)水電月平均出力繼續(xù)增大時(shí)，由于互補(bǔ)系統(tǒng)電力輸送能力有限，水電出力增大將會擠占光伏發(fā)電的空間，導(dǎo)致光伏棄電率驟增。針對相同的水電平均出力，非汛期所采用的負(fù)荷曲線負(fù)荷率低，出力波動大，故光伏棄電率高。同時(shí)也說明，互補(bǔ)系統(tǒng)在整個(gè)電力系統(tǒng)中若處于調(diào)峰狀態(tài)，棄電的概率將偏高，不利于光電并網(wǎng)。

圖4 不同調(diào)度分期棄電函數(shù)

4.3.2 棄電損失函數(shù)效用分析 在不同的最小出力約束下，表3列出了考慮與不考慮光伏棄電損失函數(shù)的確定性優(yōu)化調(diào)度結(jié)果。從表3可知，考慮了棄電損失函數(shù)后，光伏上網(wǎng)電量明顯提升，雖然水電發(fā)電量略微下降，但總發(fā)電量明顯提升，可見考慮棄電損失函數(shù)的調(diào)度模型有利于光電并網(wǎng)。此外，考慮了棄電損失函數(shù)后，系統(tǒng)的發(fā)電保證率在多數(shù)情景下均有所提升（最小出力為800 MW 除外）；缺水指數(shù)在各最小出力情景下均下降，說明更有利于水庫下游供水。其原因在于，水電出力很小或者很大時(shí)均不利于光電并網(wǎng)。優(yōu)化模型考慮棄電損失函數(shù)后，迫使整個(gè)調(diào)度期內(nèi)的水電出力趨于平穩(wěn)化，雖然在一定程度上犧牲了水電的發(fā)電量，但卻極大地促進(jìn)了光電并網(wǎng)。因此，考慮了棄電損失函數(shù)后的優(yōu)化調(diào)度模型能更好地協(xié)調(diào)光電并網(wǎng)與水資源綜合利用。

表3 考慮棄電損失函數(shù)的確定性優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

在考慮棄電的基礎(chǔ)上，圖5給出了不同最小出力情景下的庫水位箱狀圖。從圖中可知，系統(tǒng)最小出力越小，月末水位越高。此外，庫水位在5月份左右達(dá)到最低，10月份左右最高，能夠體現(xiàn)出水庫“蓄豐補(bǔ)枯”的特點(diǎn)，考慮棄電損失函數(shù)的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果合理可靠。

圖5 龍羊峽水庫月末水位箱線圖（箱體從上到下依次為上邊緣、上四分位數(shù)、中位數(shù)、下四分位數(shù)和下邊緣）

4.3.3 互補(bǔ)情景下調(diào)度函數(shù) 在確定互補(bǔ)系統(tǒng)調(diào)度函數(shù)時(shí)，采用試算方法確定互補(bǔ)系統(tǒng)的保證出力，設(shè)計(jì)保證率設(shè)置為90%。首先，假定某一最小出力（區(qū)間為600～750 MW，步長為10 MW）進(jìn)行長系列優(yōu)化計(jì)算；然后，對各年枯水期平均出力進(jìn)行排頻計(jì)算，得到頻率為90%對應(yīng)的出力；最后，當(dāng)假定出力與計(jì)算出力相接近時(shí)即可確定互補(bǔ)系統(tǒng)保證出力，試算結(jié)果見圖6。由圖6可知，當(dāng)保證出力為700 MW 時(shí)，假定出力與計(jì)算出力的差值接近0。因此，保證出力可確定為700 MW。

圖6 試算出力與假定出力的差值隨假定出力的變化

基于長系列最優(yōu)調(diào)度樣本，分析互補(bǔ)系統(tǒng)各運(yùn)行要素之間的相關(guān)性，采用Pearson 相關(guān)系數(shù)進(jìn)行表征，見圖7。由圖7可知，月末水位（RZ）、月末庫容（RV）與可用能量（EA）之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。因此，將可用能量EA作為調(diào)度函數(shù)的輸入變量，將月末水位RZ/月末庫容RV分別作為調(diào)度函數(shù)的輸出變量。利用長系列調(diào)度樣本擬合各月份調(diào)度函數(shù)參數(shù)，調(diào)度樣本值與調(diào)度函數(shù)擬合值對比見圖8。由圖8可知，對于兩種不同的線性調(diào)度函數(shù)，Pearson 相關(guān)系數(shù)均高達(dá)0.98，擬合效果較好。

圖7 水庫各運(yùn)行要素的相關(guān)性（RN為水電出力，RQ為水庫泄流，RV為水庫末庫容，RZ為水庫末水位，EA為可用能量）

圖8 月末水位/月末庫容擬合（R為水位相關(guān)系數(shù)，r為庫容相關(guān)系數(shù)）

基于調(diào)度函數(shù)進(jìn)行水光互補(bǔ)模擬調(diào)度，與基于常規(guī)調(diào)度圖的模擬調(diào)度、確定性優(yōu)化調(diào)度結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)果見表4。與確定性優(yōu)化調(diào)度相比，兩種調(diào)度函數(shù)的多年平均發(fā)電量和發(fā)電保證率略有下降，但供水效果有一定提升。相比于常規(guī)模擬調(diào)度，調(diào)度函數(shù)RZ=αEA+β總發(fā)電量上升了4.4%，發(fā)電保證率上升了1%，缺水指數(shù)下降了53.3%；調(diào)度函數(shù)RV=αEA+β總發(fā)電量上升了3.9%，缺水指數(shù)下降了65.6%，發(fā)電保證率上升了2%?？傮w而言，基于調(diào)度函數(shù)的模擬調(diào)度結(jié)果明顯優(yōu)于常規(guī)調(diào)度。因此，基于該調(diào)度函數(shù)指導(dǎo)水光互補(bǔ)中長期調(diào)度有效。

表4 調(diào)度函數(shù)評價(jià)

4.3.4 互補(bǔ)情景下多年調(diào)節(jié)水庫年末消落水位影響因子 為進(jìn)一步分析水光互補(bǔ)情景下多年調(diào)節(jié)水庫年末消落水位的影響因子，應(yīng)用逐步回歸方法對初始輸入變量進(jìn)行引入和剔除，最終得到通過t檢驗(yàn)（顯著性水平0.1）的年末消落水位影響因子，結(jié)果見表5。從表5可知，影響水庫年末消落水位的3個(gè)主要因素是年初水位、當(dāng)年水庫入流對應(yīng)的能量和當(dāng)年水電站的發(fā)電量，而上一年水電站發(fā)電量、未來一年的水庫入流、未來兩年入流與當(dāng)年光伏發(fā)電量對年末消落水位幾乎無影響。綜合來看，在互補(bǔ)調(diào)度情景下，采用能量形式確定水庫年末消落水位較為適宜，這與傳統(tǒng)水電調(diào)度方法中以水量形式確定水庫年末消落水位不同?；谀昴┫渌豢刂品匠棠M年末消落水位，并與樣本水位進(jìn)行對比，結(jié)果見圖9?？梢钥吹?，模擬水位與樣本水位的擬合情況較好，檢驗(yàn)期的Pearson 相關(guān)系數(shù)不低于0.93，擬合精度相對較高。

圖9 年末消落水位擬合

表5 基于逐步回歸方法的多年調(diào)節(jié)水庫年末消落水位影響因子（“是”代表有影響，“否”代表無影響）

5 結(jié)論

多能互補(bǔ)運(yùn)行是促進(jìn)新能源并網(wǎng)、提升流域資源利用率的有效途徑。本文提出嵌套短期棄電風(fēng)險(xiǎn)的水光互補(bǔ)中長期優(yōu)化調(diào)度方法。以龍羊峽大規(guī)模水光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)為實(shí)例，主要結(jié)論如下：（1）采用多情景分析方法，提取了汛期與非汛期的S型棄電損失函數(shù)，表明水電出力過低或過高均不利于光電消納；（2）構(gòu)建嵌套棄電損失函數(shù)的水光互補(bǔ)中長期優(yōu)化調(diào)度模型，依據(jù)優(yōu)化策略提取互補(bǔ)調(diào)度函數(shù)，該調(diào)度函數(shù)能較好地協(xié)調(diào)光電并網(wǎng)與水庫下游供水；（3）水光互補(bǔ)情景下多年調(diào)節(jié)水庫年末消落水位受年初水位、當(dāng)年水流入能和當(dāng)年水電站發(fā)電量影響顯著，而受光伏年發(fā)電量影響較小。需要指出的是，實(shí)際棄電的影響因素眾多，提高光電預(yù)測精度，確定有效預(yù)見期等，將有助于制訂更加合理的互補(bǔ)調(diào)度策略，從而進(jìn)一步降低棄電率。