综述：关于混合可再生能源系统最优调度问题的批判性综述

碳减排目标下混合可再生能源系统最优调度研究综述

　　
### 混合可再生能源系统最优调度研究综述解读

#### 一、研究背景与核心问题
全球能源转型背景下，混合可再生能源系统（HRESs）的最优调度成为实现低碳目标的关键技术。传统可再生能源（如风电、光伏）存在间歇性、波动性等固有缺陷，单纯依赖单一能源系统难以平衡经济性与可持续性。通过整合水能、储能系统（ESS）等多类型能源，HRESs可实现跨能源协同调度，提升整体系统效率。然而，如何在不同时间尺度（短时、中长时）下协调多能源类型、应对不确定性因素，并兼顾经济、环境、社会等多目标，仍是亟待解决的复杂问题。

#### 二、研究框架与核心贡献
该综述构建了"建模方法-时间尺度-优化技术"三维分析框架（图3），系统梳理了HRESs最优调度的关键要素：
1. **建模方法论**：分为确定性与不确定性两类模型。确定性模型适用于已知参数条件（如固定天气预报），通过数学规划（如MILP、DP）求解；不确定性模型则需引入概率分布（如随机优化）、区间约束（如区间优化）或鲁棒性约束（如鲁棒优化）来应对可再生能源出力波动和负荷需求变化。
2. **时间尺度分层**：
- **短时调度（分钟级至周）**：侧重实时平衡，通过储能系统快速响应负荷波动，常用技术包括动态规划（DP）、粒子群优化（PSO）等。
- **中长时调度（月至年）**：聚焦资源规划与系统协同，需结合水文预测、市场机制设计，典型方法为多阶段随机规划（MSOP）与鲁棒优化。
3. **优化技术演进**：从经典优化（线性规划、整数规划）到人工智能算法（遗传算法、模拟退火），再到混合算法（如PSO-DP混合），技术路线逐步转向多目标协同与不确定性适应。

#### 三、关键研究进展
1. **多目标协同优化**：
- 经济目标：以总成本最小化为核心，涵盖运维成本、碳交易成本、燃料成本等（表1）。
- 可靠性目标：通过峰谷差调节、标准差控制等指标（如公式7、8）保障供电稳定性。
- 环境目标：引入碳足迹（CFP）、污染物浓度（公式30）等量化环境损害，推动清洁能源占比提升。
- 案例：Wang等（2023）通过混合整数规划模型，在风电-光伏-水电系统中实现发电量最大化与碳排放最小化的帕累托最优解。

2. **不确定性建模创新**：
- **概率分布建模**：如Yin等（2024）采用copula函数生成风电场景组合，通过降维技术减少计算复杂度。
- **区间约束技术**：Lu等（2023）建立区间优化模型，通过扩大决策变量范围应对预报误差。
- **鲁棒优化框架**：Qiu等（2024）开发双层鲁棒模型，外层通过ε约束控制保守性，内层采用分布式优化提升实时响应。

3. **技术融合趋势**：
- **AI算法改进**：如EPO算法（Emperor Penguin Optimization）在电池调度中较传统PSO收敛速度提升40%，计算精度提高25%（表5）。
- **数字孪生技术**：结合MATLAB/Simulink构建虚实映射系统，实现水电调度与气象、电网数据的动态耦合（图7）。
- **市场机制集成**：引入碳价、电价波动因子，构建多目标优化模型（如[71]），推动可再生能源消纳。

#### 四、技术路径对比分析
| 技术类型 | 优势领域 | 典型算法 | 适用场景 | 局限性 |
|----------------|--------------------------|-------------------|------------------------------|---------------------------|
| 经典优化 | 线性/凸问题 | MILP、动态规划 | 确定性参数条件下的精确求解 | 非线性约束处理能力弱 |
| AI算法 | 非线性/高维优化 | PSO、NSGA-II | 短时调度、多目标权衡 | 局部最优风险、参数敏感度高 |
| 混合算法 | 复杂系统协同优化 | GA-PSO、C&CG | 跨时间尺度调度、多能源耦合 | 需要算法协同设计 |
| 软件工具 | 快速原型开发 | HOMER、GAMS | 实验性研究、参数敏感性分析 | 模型定制化不足 |

#### 五、典型应用场景
1. **微电网调度（离网系统）**：
- 采用BESS（电池储能系统）与微型燃气轮机联合调度，通过PSO算法实现负荷跟随（LF）策略，在巴西圣保罗案例中降低30%柴油发电依赖（图7）。
- 关键约束：SOC（荷电状态）阈值（如±20%）、柴油机组启停成本（公式32）。

2. **集中式水风光互补系统**：
- 通过长期水库调度（如季节性水位调节）与短期储能充放电协同，实现风光出力波动平滑。
- 案例：三峡集团在云南水电基地应用DP算法，将弃风率从12%降至5%（公式9-11）。

3. **多时间尺度嵌套优化**：
- 构建滚动优化框架（图8），例如：2025年某水电基地采用"年规划-月滚动-日优化"三层架构，通过参数传递实现跨尺度协同。
- 技术难点：不同时间尺度数据粒度差异（分钟级气象数据与年尺度水文数据），需开发适配的转换算法。

#### 六、现存挑战与突破方向
1. **技术瓶颈**：
- **数据壁垒**：气象、水文、市场数据的时空分辨率不匹配（如小时级风光出力预报与日尺度水库调度模型）。
- **模型泛化性**：现有算法多针对特定能源组合（如水电-风电），跨系统移植误差率达15%-25%。
- **生命周期成本**：储能设备衰减率（年均2%-5%）未被纳入优化模型，导致长期经济性评估偏差。

2. **前沿研究方向**：
- **数字孪生与实时优化**：构建包含机器学习预测模型的数字孪生体，实现分钟级出力预测与调度策略动态调整（如Wu等2024年提出的LSTM-PSO混合框架）。
- **生态约束建模**：在水库调度中引入鱼类洄游窗口期、河道生态流量阈值等约束（如公式30扩展项）。
- **多主体协同机制**：设计包含碳市场交易、电力现货市场、绿证交易的混合优化模型（如[71]提出的三维协同调度框架）。

#### 七、行业实践启示
1. **经济性优化**：
- 通过碳价敏感性分析（如每吨CO?价提高10元，系统总成本下降1.8%）调整优化权重。
- 案例：某省风电场通过日前市场交易，实现弃风收益增加1200万元/年。

2. **可靠性提升**：
- 构建"风光出力-负荷需求-储能容量"三维波动矩阵，采用鲁棒优化确定安全备用量（如柴油机组启停间隔≥4小时）。
- 实施动态爬坡约束（公式23），将风机出力调节速率限制在5%/分钟以内。

3. **环境合规**：
- 集成碳交易数据（如欧盟CBAM机制），在优化模型中设置碳配额约束（如CE成本因子α=0.0005元/kWh）。
- 建立生态流量保障模块，确保水库调度符合《水电工程生态调度导则》要求。

#### 八、未来技术路线图
1. **基础理论**：
- 开发多尺度耦合不确定性量化模型（如Wen等2024年提出的滚动式概率云模型）。
- 构建跨能源耦合机理数据库（涵盖15种可再生能源类型、20种储能技术参数）。

2. **关键技术突破**：
- 深度学习与强化学习的融合：采用DRL（深度强化学习）实现自适应调度策略，某微电网试点项目已降低人工干预频率至周均1.2次。
- 数字孪生平台建设：集成SCADA、气象卫星、市场数据源，构建秒级响应的虚拟调度系统。

3. **产业应用场景**：
- 新能源配建：要求光伏+储能+氢能的配比达到1:1:0.3，实现全生命周期碳排放降低45%。
- 黑启动能力：离网系统需在电网故障后15分钟内维持关键负荷供电，储能容量需满足72小时最低需求。

#### 九、总结
该研究系统揭示了HRESs最优调度的技术演进路径：从单一经济目标到多目标协同，从确定性模型到不确定性量化，从经典优化到AI驱动混合算法。未来需重点突破多时间尺度数据融合、全生命周期成本建模、生态约束量化三大技术瓶颈。建议企业建立"调度策略-设备运维-碳资产管理"三位一体的优化体系，并关注欧盟《可再生能源指令》等政策变化带来的市场机遇。