弱调节梯级水电系统源荷不确定性下的多目标双层调度框架：经济收益、调峰能力与漫坝风险的协同优化

针对弱调节梯级水电系统(WRCHP)在源荷不确定性下面临的经济收益、调峰能力与安全风险的协同难题，研究人员构建了多目标双层风险-经济调度模型(MBREDM)，整合CVaR风险量化、动态水位控制与机组振动区规避策略，在YZ流域实证中揭示了多目标权衡规律，为水电系统安全-经济-灵活运行提供了创新解决方案。

　　

随着全球气候变化加剧，极端降雨事件频发使得水电大坝安全面临严峻挑战。与此同时，风电、光伏等波动性可再生能源(VRE)占比提升导致电力系统源荷双重不确定性加剧，这对以灵活调节著称的水电系统提出了更高要求。然而，占全球水电装机重要比例的弱调节梯级水电系统(Weakly Regulated Cascade Hydropower Plants, WRCHP)因库容有限、调节能力弱，既难以应对突发的洪水风险，又难以满足电网调峰需求，还面临经济效益最大化的压力。近年来老挝Xe-Pian Xe-Namnoy、乌兹别克斯坦Sardoba等水电站的溃坝事故更凸显了该问题的紧迫性。

针对这一复杂挑战，西安理工大学等机构的研究团队在《Renewable Energy》发表研究，创新性地提出了多目标双层风险-经济调度模型(Multi-Objective Bilevel Risk-Economic Dispatch Model, MBREDM)。该研究通过拉丁超立方采样(LHS)和K-means++聚类生成源荷典型场景，引入条件风险价值(CVaR)量化调峰风险，提出基于日最高水位动态控制的"应急时间"指标评估漫坝风险，并在YZ流域ZM、JC水电站实证中实现了安全-经济-灵活的多目标协同优化。

关键技术方法包括：1)采用LHS生成1000组风电/光伏/负荷不确定性场景，通过K-means++聚类降维；2)建立包含CVaR的残差负荷方差风险指标；3)开发基于动态水位控制的应急时间计算模型；4)构建双层优化框架协调厂级-机组级决策。

典型场景生成与风险量化
通过场景分析揭示了源荷不确定性特征，CVaR指标有效捕捉了极端情景下的电网风险。结果显示调峰需求与来水波动呈强相关性，验证了风险量化模型的敏感性。

多目标优化结果
在ZM/JC水电站的实证表明：经济收益与调峰能力存在显著权衡关系，当调峰性能提升15%时，发电收益下降8.2%；而将应急时间控制在4小时以上可使漫坝风险降低63%，但会牺牲部分调节灵活性。

关键影响因素
机组振动区规避使发电水耗增加3.5%；前池水位每升高1米，应急时间缩短17分钟；辅助服务补偿可提升经济收益12.7%，凸显了多目标协调的必要性。

讨论与结论
该研究首次系统解决了WRCHP在源荷不确定性下的多目标协调难题：1)创新的应急时间指标实现了漫坝风险的量化评估；2)CVaR框架提升了系统应对极端场景的能力；3)双层模型协调了厂级经济-安全目标与机组级高效运行需求。提出的调度策略可使WRCHP在保证安全前提下，调峰能力提升20%的同时维持经济收益损失不超过10%，为全球类似水电站提供了可复用的方法论框架。研究还发现，在汛期采用"水位预降+动态控制"组合策略，可额外获得11%的风险缓冲空间，这一发现对气候变化下的水电安全管理具有重要指导价值。