考虑备用可用性(Reserve Availability)的高比例可再生能源电力系统备用规划方法

《Applied Sciences》：Reserve Planning Method for a Renewable-Energy-Dominated Power System Considering Reserve Availability

　　

传统备用规划方法往往因忽略可再生能源(RES)的不确定性与输电约束、无法正确评估备用可用性(Reserve Availability)，在平衡系统经济性与可靠性方面存在不足。为此，研究人员提出了一种面向高比例可再生能源电力系统的新型备用规划方法，特别考虑了备用可用性。首先，该方法在复合系统评估(Composite System Assessment, CSA)层面上采用统一可靠性—经济学模型评估备用可用性，并利用条件成本—效益分析(Conditional Cost–Benefit Analysis, CCBA)优化可靠性—成本权衡。研究人员采用基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)的分层优化方法求解规划问题，协同优化备用容量的配置与分配，使综合效益最大化。此外，分析量化了RES渗透率与风险偏好(Risk Preference)对备用容量及其分配的影响。基于IEEE RTS?79的测试结果表明，所提方法能有效评估备用可用性，综合效益最高提升19.5%，期望缺供电量(Expected Energy Not Supplied, EENS)降低73.8%；RES渗透率升高与更强风险偏好分别可使备用容量增加42.4%与76.0%。

论文解读：《考虑备用可用性的高比例可再生能源电力系统备用规划方法》

一、研究背景与意义

随着风电、光伏等可再生能源(Renewable Energy Sources, RES)的大规模并网，电力系统的不确定性与波动性显著增强。传统中长期备用规划多采用确定性准则（如最大单机容量或峰荷百分比）或仅基于发电充裕性评估(Generation Adequacy Assessment, GAA)的概率性方法，未考虑输电网络约束及机组随机停运对备用可调用性(Deliverability)的影响，导致"备用不可用(Reserve Unavailability)"——即备用虽已配置却因输电阻塞或机组状态无法实际送达缺电负荷母线。现有复合系统评估(Composite System Assessment, CSA)层面的短期可调度性校验难以直接推广至中长期规划，且传统单变量优化忽略机组级备用分配差异。因此，有必要建立适用于中长期规划的CSA层面框架，将备用可用性(Reserve Availability)纳入评估，并结合风险偏好进行可靠性—经济性协同优化。该文发表于《Applied Sciences》。

二、主要关键技术方法

研究人员以IEEE RTS?79测试系统为算例，采用非序贯蒙特卡洛模拟(Non?Sequential Monte Carlo Simulation, NSMCS)抽样系统元件状态（含发电机与输电线路），对每个抽样状态求解直流最优潮流(DC Optimal Power Flow, DCOPF)最小化切负荷量以评估实际可送达备用及可靠性指标（期望缺供电量EENS、失负荷期望LOLE）。引入条件成本—效益分析(Conditional Cost–Benefit Analysis, CCBA)，通过条件因子γ反映规划人员对极端小概率高损失事件的风险偏好(Risk Preference)，计算条件可靠性成本与条件可靠性效益。构建以条件综合效益最大为目标的多元优化模型，同时优化总备用容量及各机组备用分配量，采用带动态加速系数自适应调整与容量量化（10 MW粒度）的粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)分层优化——外层PSO搜索候选备用方案，内层NSMCS+DCOPF评估适应度（条件综合效益），迭代至收敛。

三、研究结果

4.1 考虑备用可用性的CSA层面备用规划(Reserve Planning at the CSA Level Considering Reserve Availability)

研究人员设置四组对照：GAA层面无输电约束(Case 1)、CSA含线路停运约束(Case 2)、CSA含线路容量约束(Case 3)、CSA同时含线路停运与容量约束(Case 4)。结果表明，逐步加入输电约束后最优备用容量由650 MW(Case 1)增至860 MW(Case 4)，较GAA层面提高32.3%。统一在CSA层面校核发现，从Case 1到Case 4的EENS与LOLE持续下降，证明计入输电约束更能反映系统真实需求并提高可靠性评估准确性；其中传输容量约束对边际可靠性效益影响最为显著。

4.2 基于多变量优化问题的备用规划(Reserve Planning Based on a Multi-Variable Optimization Problem)

对比单一机组集中配置备用(Cases 5–7)与多机组协同分配备用(Case 8)。集中配置时，机组接入母线拓扑连通性更好(Unit 2 @Bus 23优于Unit 1 @Bus 18)及边际成本更低可获得更大可行备用容量；多变量优化下总备用容量为990 MW，分散至多台机组，较最优集中配置(Case 6, 860 MW)备用容量提升15.1%，最大条件综合效益提升19.5%，EENS降至3.23×10³MWh/年，LOLE降至22 h/年，验证了机组级分散分配可改善备用可用性及系统可靠性。

4.3 不同RES渗透率与风险偏好下的备用规划(Reserve Planning Considering Different RES Penetration Levels and Risk Preference)

保持γ=0.5，RES渗透率为10%、20%、40%时，最优备用容量由990 MW增至1410 MW(+42.4%)，条件综合效益同步上升，说明RES渗透率升高带来的不确定性增大需增设备用。固定RES渗透率10%，γ由1减至0.1（风险偏好增强，更关注尾部分布极端事件），备用容量由750 MW增至1320 MW(+76.0%)，EENS与LOLE随γ减小而降低（后期改善速率放缓），表明低γ值驱动系统配置更充裕备用以应对小概率高损失故障。

四、讨论与结论

研究人员得出结论：

(1) 建立了CSA层面的备用规划框架，结合NSMCS与DCOPF评估可靠性—经济性指标，相较传统GAA层面方法，CSA层面确定的所需备用容量可提高32.3%。

(2) 基于多变量优化的分散式备用分配策略较最优集中式配置备用容量增加15.1%，EENS降低73.8%，最大条件综合效益提高19.5%，有效提升备用可用性。

(3) RES渗透率升高与更强风险偏好均显著提高备用需求：RES渗透率由10%升至40%备用容量增加42.4%；风险偏好参数γ由1变为0.1备用容量增加76.0%。

该研究为高比例可再生能源电力系统的中长期备用规划提供了兼顾备用可送达性、风险偏好及机组级优化分配的实用框架，对提升新型电力系统可靠性与经济性具有理论与应用价值。