高比例可再生能源并网下梯级水电站蓄能调度图构建方法研究

《Water》：Stored-Energy-Based Operation Rules for Cascaded Hydropower to Support High-Renewable Integration

　　

高比例风电和光伏（PV）并网重塑了年内剩余能量需求，改变了水电发电空间和运行模式。常规中长期调度方法难以协调可再生能源消纳、供电可靠性与季节性水电利用之间的关系。本研究提出了一种高比例可再生能源并网下梯级蓄能调度图方法，并推导了相应的调度图。研究建立了考虑可再生能源消纳和火电最小出力约束的梯级水电发电空间量化模型，描述了可再生能源扩张对水电发电空间逐年压缩的作用机制。随后识别了四个关键控制点，包括消落期末、汛期末、蓄满完成点和年末，并通过逐阶段递推与闭环迭代确定这些控制点处的适宜蓄能区间。进一步利用多场景蓄能轨迹的上下包络线构建了分区调度图，并根据蓄能分区制定了出力调整规则。该方法以乌江流域九座梯级水电站在2035年高比例可再生能源情景下进行了验证。结果表明，水电发电空间收缩主要发生在汛前至汛期，2035年4月和5月乌江梯级发电空间上限降至装机容量的19%至24%，消落期末控制点因此需从4月下旬提前至3月下旬。采用所提调度图后，2035年正常来水条件下梯级总发电量从27.80 TWh增加至28.45 TWh，可再生能源弃电量从2.43 TWh降至1.22 TWh，降幅达49.8%。所提方法将复杂的运行边界转化为实用的分区蓄能控制规则，支撑了高比例可再生能源并网下的梯级水电中长期运行。

一、研究背景与问题

随着风电和光伏（PV）的大规模并网，电力系统的电源结构和运行方式发生了深刻变化。可再生能源出力具有波动性、不确定性和间歇性，高比例并网后系统运行需要在月、季、年等时间尺度上协调电力与电量的平衡。水电具备快速启停、灵活调节和跨季节能量转移能力，是平抑可再生能源波动的重要资源。然而，大规模风电和光伏并网使得汛期水电出力与可再生能源出力高度重叠，加剧了输电通道竞争和弃电风险；枯水期水电出力不足又可能叠加可再生能源低出力，增大供电可靠性压力。核心问题在于水电发电与可再生能源出力在时间上的错配。

常规中长期调度以水电为中心、以发电为导向，很少考虑为可再生能源预留发电空间，难以根据剩余能量需求主动调整蓄能消落时机。已有研究多集中于单一水库或单一水电站与其风光基地的源侧互补，缺乏梯级尺度蓄能协调描述；多数研究从项目级发电侧视角出发，以发电量最大或弃电最小为目标，鲜有从系统功率平衡和可再生能源消纳角度调整梯级水电年度蓄能消落安排。因此，亟需明确高比例可再生能源并网下梯级蓄能调度图关键控制点和边界应如何响应可再生能源扩张，推动水电从被动适应转向主动支撑系统级可再生能源消纳。

二、研究内容与结论

针对上述问题，研究人员提出了一种高比例可再生能源并网下中长期梯级蓄能调度图构建方法。该方法量化了可再生能源驱动的水电发电空间压缩，调整了关键控制点，并通过轨迹模拟和包络线构建推导了分区调度规则。研究以乌江流域九座梯级水电站为对象，在2035年高比例可再生能源情景下进行了验证。结果表明，水电发电空间收缩主要发生在汛前至汛期，2035年4月和5月乌江梯级发电空间上限降至装机容量的19%至24%，消落期末控制点因此需从4月下旬提前至3月下旬。采用所提调度图后，2035年正常来水条件下梯级总发电量从27.80 TWh增加至28.45 TWh，可再生能源弃电量从2.43 TWh降至1.22 TWh，降幅达49.8%。研究将复杂的系统运行边界转化为实用的分区蓄能控制规则，支撑了高比例可再生能源并网下的梯级水电中长期运行。

三、主要技术方法

研究人员采用的主要技术方法包括：（1）发电空间量化模型：基于电力和电量平衡，利用负荷需求、可再生能源出力和火电最小出力计算水电发电空间上下限，描述可再生能源对水电发电空间的压缩作用；（2）关键控制点蓄能区间确定：识别消落期末、汛期末、蓄满完成点和年末四个关键控制点，采用逐阶段递推和闭环迭代确定各控制点的适宜蓄能区间；（3）调度图构建框架：通过多来水情景蓄能轨迹的上下包络线构建分区调度图，制定基于蓄能分区的出力调整规则。研究数据来源于贵州省2025年实测8760小时负荷数据、风电和光伏出力数据，以及贵州省能源局发布的中长期新能源发展规划。

四、研究结果

（一）不同规划年水电发电空间分析

研究人员利用发电空间量化模型计算了2025年、2030年和2035年的逐月水电发电空间。系统尺度结果表明，水电发电空间上限随规划年推进逐步下降，收缩集中在汛前至汛期，尤其是4月和5月。2035年4月系统水电发电空间从2025年的7644 MW降至2571 MW，降幅超过66%。乌江梯级尺度上，2030年4月发电空间上限为3509 MW，仍高于现有规则下均衡消落所需出力，现有调度框架尚可维持；但2035年4月和5月上限分别降至1652 MW和2091 MW，仅占梯级总装机容量的19%和24%，严重压缩改变了基本运行逻辑，4月下旬完成消落的传统策略已不可行，消落期末控制点需提前至3月下旬。

（二）不同规划年水电蓄能调度图分析

研究人员利用调度图构建方法重新计算了2035年关键控制点蓄能区间并构建了调度图。火电负荷率是影响水电发电空间和消落深度的重要参数，经53%至56%四种方案比较，正常和偏丰来水条件下推荐54%，偏枯来水条件下推荐55%。与现有规则相比，所提方法将消落期末从4月下旬提前至3月下旬，两条调度线均低于现有规则，表明枯水期消落更深、发电更多；汛期开始后，所提调度线逐渐高于现有规则，正常蓄能区带变宽，反映了发电空间受限导致的被动蓄能；汛后至枯水期消落更大，将部分水电电量从汛前和汛期转移至枯水期，强化了枯水期供电和系统调节能力。

（三）调度图应用效果验证

研究人员在2035年正常来水条件下比较了现有规则和所提调度图的运行效果。所提方法在1月至3月完成主要蓄能消落，4月和5月主动降低水电出力，避免了与风电和光伏争夺压缩的发电空间。2035年正常来水条件下，所提方法梯级总发电量为28.45 TWh，较现有规则的27.80 TWh增加0.65 TWh；水电弃电量从2.43 TWh降至1.22 TWh，降幅达49.8%。HJD水库水位过程表明，提前消落并未削弱汛期蓄水恢复能力，8月下旬水位仍超过1138 m。

五、讨论与结论

研究讨论指出，高比例可再生能源并网下水电发电空间收缩主要发生在汛前至汛期，低剩余能量需求与高可再生能源出力叠加压缩了可用发电空间，要求提前完成消落。所提方法通过逐阶段递推、年末验证和闭环迭代确定关键控制点蓄能区间，将年度运行周期划分为均衡消落、被动蓄升和主动调整三个阶段，建立了关键控制点与分期调度策略相衔接的调度图构建流程。所提调度图通过时间重构实现了水电与可再生能源的错峰协调：枯水期可再生能源出力相对较低时增加水电出力和水库消落，低剩余能量需求时段降低出力为可再生能源预留空间，汛期根据来水动态调整蓄能。未来研究可考虑径流预报不确定性、源网荷储耦合约束和多时间尺度调度衔接，并探索发电结构和输电能力变化下调度控制边界的自适应更新，以提高所提框架的鲁棒性和可移植性。