极端天气下高比例可再生能源电力系统供需失衡韧性提升策略——基于中国青海省的案例研究

针对极端天气导致可再生能源电力系统供需失衡问题，研究人员构建了包含极端天气概率模型、源-荷相关性模型及时序生产模拟（COS）的分析框架，以青海省为例揭示了极端寒冷情景下光伏出力下降37.6%、负荷反增14%的严峻挑战，提出需求侧分级减载优先、火电滚动叠加等经济性韧性提升策略，为高比例可再生能源系统应对气候风险提供重要参考。

　　

随着全球气候变化加剧，极端天气事件频发对电力系统安全构成严峻挑战。在中国推进"双碳"目标的背景下，以可再生能源为主体的新型电力系统面临前所未有的压力——光伏电站遭遇暴雪、风机在极端低温下停转、用电负荷因异常气温剧烈波动，这些现象暴露出高比例可再生能源系统的气候脆弱性。2021年美国得州大停电事件更是敲响警钟：当极端天气同时冲击电源出力与用电需求时，传统电力系统往往束手无策。

中国青海省作为可再生能源占比超过90%的典型区域，其电力系统在极端寒冷天气中曾出现光伏平均出力骤降37.6%、用电负荷反增14%的"剪刀差"现象，最大负荷缺口高达系统峰值容量的40%。这一困境引发深思：如何经济高效地提升电力系统在极端天气下的韧性（Resilience）？针对这一重大课题，清华大学的研究团队构建了创新的分析框架，通过量化极端天气对源-荷双侧的耦合影响，提出了分级优化的韧性提升策略。

研究团队首先建立了包含14类典型极端天气情景的模拟系统，采用概率模型刻画气象要素的时空关联特征，结合生成对抗网络（GAN）技术构建源-荷联合出力场景。通过时序生产模拟（Chronological Operation Simulation, COS）技术，量化评估了不同极端天气条件下系统的失负荷量（Loss of Load, LOL）。关键技术突破在于：首次将极端天气持续时间、频率等时序特征纳入评估体系，并创新性地采用价值损失负荷（Value of Lost Load, VOLL）指标进行经济性分析。

研究结果显示三个关键发现：在极端寒冷情景下，青海电力系统出现"三重打击"——光伏出力下降37.6%、风电出力降低28.3%、负荷峰值反增14%；需求侧分级减载可削减42%的负荷缺口，且经济成本仅为新建火电的1/3；区域间电力互济配合长时储能（>8小时）能提升系统韧性58%。这些发现通过多维度验证：对比常规情景下源-荷曲线，采用Kendall相关性检验确认气象要素耦合强度（τ=0.67），并基于蒙特卡洛模拟验证策略的鲁棒性。

结论部分提出四级韧性提升路径：优先实施需求侧分级减载（按VOLL指标排序），其次滚动投建调峰火电，再通过优化跨区输电可调度容量实现区域互济，最终配置长时储能作为战略储备。该研究不仅为青海省制定《"十四五"能源规划》提供科学依据，更创新性地提出"气候适应性电力规划"理念——将极端天气概率模型嵌入传统电力规划流程，这一方法论对全球高比例可再生能源系统具有普适参考价值。正如论文强调的，在碳中和进程中，电力系统韧性提升不应追求绝对安全，而需在保障关键负荷与经济性间取得平衡，这对发展中国家尤其具有现实意义。