多目标短期最优调度模型：用于梯级水力-风能-太阳能系统，并结合抽水蓄能水电站与调水工程

《Journal of Energy Storage》：Multi-objective short-term optimal dispatch model for cascade hydropower-wind-solar systems coupled with pumped-storage hydropower station and water diversion project

　　摘要
级联水电-风能-太阳能系统（CHWSS）、抽水蓄能电站（PSHS）和调水工程（WDP）的协同运行代表了应对可再生能源整合和水资源分配不均双重挑战的有前景路径。然而，这一集成系统的运行机制尚未得到充分理解，目前还缺乏针对此类复杂系统的统一调度框架。本研究提出了一个多目标短期最优调度模型，将CHWSS、PSHS和WDP整合在一个优化框架内。首先分析了该混合系统的协同运行机制。为处理风能和太阳能输出的不确定性，开发了一种改进的蚁群聚类算法，该算法融入了变异操作符和Calinski–Harabasz指数。该调度模型同时最大化清洁能源的吸收量，并最小化剩余电网负荷的峰谷差，并被重新构建为混合整数线性规划（MILP）问题，通过CPLEX进行求解。以中国西南部的一个工程项目为基础进行了案例研究。结果表明，所提出的模型有效地平衡了清洁能源的吸收和电网削峰需求。调水工程作为一种灵活的负荷，增强了填谷能力，但也减少了可用的净可再生能源量，因此在实际调度决策中需要谨慎考虑这种权衡。这种方法为高可再生能源渗透率下的综合水能系统的协同运行提供了实用路径。

引言
为应对气候变化（由碳排放增加引发），世界各国逐步提出了碳中和计划或目标[1]。2020年，中国宣布了其“双碳”目标，即到2030年实现碳排放峰值，到2060年实现全面碳中和[2]。促进清洁能源的发展，特别是风能和太阳能的发展，已成为实现低碳能源转型的关键策略[3][4]。如图1所示，近年来中国的风能和太阳能装机容量迅速增加。到2024年，中国已提前六年超过了其气候愿景峰会承诺的容量，总装机容量超过12亿千瓦[5]。然而，风能和太阳能的固有不确定性、波动性和间歇性对电力系统的安全性和稳定性构成了重大挑战[6][7]。尽管级联水电站（CHSs）具有很强的调节灵活性，但其容量仍然不足以匹配可再生能源安装的快速增长，因此需要补充储能系统，如重力储能、飞轮储能、电化学储能和抽水储能[8]。其中，抽水蓄能电站（PSHS）因其巨大的规模优势、稳健的调节能力和成熟的技术路径而被广泛认为是促进可再生能源整合的最佳解决方案[9][10]。中国政府已实施政策要求，要求可再生能源项目必须包含一定比例的储能设施。此外，区域计划现在也包括了2024年的明确抽水储能安装目标，如图2所示。

与此同时，全球水资源分布仍然极不均衡，大约一半的世界人口每年至少有一部分时间面临严重的水资源短缺[11]。调水工程（WDP）已被广泛认为是解决这些挑战的关键方案。中国已经规划和建设了许多此类项目，如图3所示。然而，在地形复杂的地区，如中国西南部，由于高山和深谷的存在，建设面临巨大的工程挑战和高昂的建设成本。为解决这一问题，中国2023年5月发布的《国家水网建设规划纲要》（https://www.gov.cn/）提倡水电站基地和国家水网的协同发展，以实现水能系统的整合。PSHS和WDP在地形要求和水流模式方面具有显著的协同作用。通过将PSHS战略性地定位在河流和调水系统之间作为水力枢纽，PSHS的上游水库可以同时为WDP提供水源。这种双重用途的配置降低了抽水高度，降低了建设复杂性，并优化了总体资源分配。因此，所提出的由PSHS支撑的CHWSS和WDP集成方案为可再生能源整合和水资源分配这两个挑战提供了一致解决方案，这是本研究的核心科学贡献。

现有研究主要集中在不同互补形式（如水电-风能-太阳能、风能-太阳能-储能等）的调度策略上。常用的优化目标包括最小化可再生能源的弃电量[12]、减少功率波动[13]、最大化发电收入[14]以及最小化运营成本[15]。在水电-风能-太阳能协同研究中，Liu等人[16]提出了一个考虑风能-太阳能相关性的削峰模型，并使用机会约束编程最小化剩余负荷的峰谷差。Liu等人[17]开发了一个考虑多阶段部分限制的短期协同水电-风能-太阳能最优调度模型。关于水电-风能-太阳能-储能混合系统，抽水储能增强了调节灵活性。Mumtaz等人[18]和Tica等人[19]系统评估了将级联水电站转换为混合抽水蓄能电站的好处。Zhang等人[20]将电力系统单元的承诺与泵-涡轮机控制系统相结合，以协调抽水储能单元的调节灵活性和运行稳定性。Zhao等人[21]证明，三相和变速（四相）单元在提高系统灵活性和减少碳排放方面优于传统固定速单元。Liu等人[22]表明，在级联水库之间集成抽水储能可以有效改善风能-太阳能的适应性和总发电量，通过减轻水力耦合和单元振动区约束。Wang等人[23]在水电-风能-太阳能-抽水储能联合调度框架中纳入了变速单元的抽水输出步长约束，以增强可再生能源不确定性下的系统灵活性。Makdoomi等人[24]提出了一个最小化每日成本的抽水储能-光伏运行模型，评估了水库水位和太阳辐射的影响。Ma等人[25]为改造后的级联水电站混合PSHS开发了一个多时间尺度调度框架，并通过NSGA-II进行了优化。Teng等人[26]提出了一种基于数字孪生的优化框架，用于全尺寸变速抽水储能单元，显著提高了计算效率。

由于电网和水网的耦合运行仍处于早期发展阶段，相关研究数量有限。例如，Zhang等人[27]提出了一个集成发展模型，将PSHS与WDPs相结合，展示了其在生态保护、经济效率、可再生能源整合（特别是风能和太阳能）以及朝着“双碳”目标进展方面的优势。Li等人[28]采用了一种统一的水转移成本比较方法，评估了专门用于WDPs的PSHS和混合抽水储能设施的成本。他们的比较分析表明，两种运营模式都能有效降低整体水转移成本。Zhao等人[29]以中国阴沅调水项目为例，提出了PSHS与水转移基础设施之间的协同运行机制。这种方法不仅提高了洪水资源的利用效率，还增强了可再生能源的吸收能力，并减少了水转移费用。此外，Liu等人[30]开发了一种将抽水储能与调水系统相结合的新运营框架，并通过初步的案例估计进行了验证，突出了其在增强可再生能源整合和满足水转移路线灌溉需求方面的双重好处。

如表1所示，现有研究主要集中在独立电力系统内CHSs、PSHSs和可再生能源电站的协同运行上。然而，很少有研究探讨将WDPs与这些发电设施相结合的联合运行机制。此外，在调度中明确考虑可再生能源不确定性也较为少见。因此，本文提出了一个多目标短期最优调度模型，用于级联水电-风能-太阳能系统（CHWSS）、抽水蓄能电站（PSHS）和调水工程（WDP）的协同运行。本文的贡献包括：
(1) 首次探索了通过PSHS协调CHWSS和WDP的联合调度框架，其中PSHS作为级联水电与调水系统之间的耦合枢纽。两个主要目标是最大化清洁能源的吸收量和最小化剩余电网负荷的峰谷差。同时详细建模了考虑CHSs、涡轮机单元、抽水储能设施、调水基础设施和电网互联要求的约束条件。
(2) 开发了一种改进的蚁群聚类算法，其中包括变异操作符，以应对风能和太阳能输出的不确定性。在每次迭代中，向当前的最佳路径引入随机变异以探索进一步改进。此外，引入了Calinski-Harabasz（CH）指数来替代原始的欧几里得距离度量，这可以同时捕捉簇内凝聚力和簇间分离。
(3) 基于中国西南部的一个工程项目进行了案例研究，并验证了其有效性。单元级建模提高了调度的细粒度和服务可行性。为了平衡解决方案的准确性和效率，通过线性加权方法将原始模型转换为单目标公式。此外，通过线性化约束条件，构建了一个MILP模型，该模型可以在商业优化软件中快速求解，确保结果稳定且准确。

本文的后续部分如下所述：第2节介绍了CHWSS与PSHS和WDP的集成运行模式，为模型构建提供了基础。第3节描述了用于风能和太阳能输出不确定性的改进蚁群优化算法，为后续优化生成输入。第4节介绍了包括目标函数、约束条件和解决方法在内的短期最优调度模型。第5节提供了案例研究的详细分析和讨论，最后一部分总结了本研究。

**CHWSS与PSHS和WDP的集成运行模式**
CHWSS与PSHS和WDP的混合系统如图4所示。PSHS建在合适的地形位置，使用现有水电站的水库作为其下游水库，其上游水库也作为WDP的水源。与单独运行相比，这种集成方法具有三个显著优势：

**利用改进的蚁群聚类算法对风能和太阳能进行不确定性建模**
本研究提出了一种改进的蚁群聚类算法，将历史风能-太阳能情景简化为有限的一组代表性确定性案例，从而在减轻随机不确定性的同时捕捉基本的可变性。算法的核心原理是在信息素矩阵的引导下将H个样本划分为K个簇，通过确定最小化由距离度量定义的目标函数的簇中心。然而，传统算法…

**目标函数**
包括CHWSS、PSHS和WDP在内的混合系统的集成运行面临竞争性的水资源需求，如水电发电、电网调节和供水义务。必须满足供水需求，因此将其作为强制性约束。此外，集成运行旨在在减少电网削峰负担的同时最大化清洁能源的输送。

**工程背景**
基于中国西南部的一个实际项目构建了案例研究。PSHS从二级水电站的上游水库取水，而WDP从PSHS的上游水库取水，形成了一个与周围风能和太阳能协调的混合系统。混合系统的网络拓扑结构如图6所示，横截面拓扑结构如图7所示。CHSs的参数列在表2中。

**结论**
本研究开发了一个多目标短期最优调度模型，用于级联水电-风能-太阳能系统（CHWSS）、抽水蓄能电站（PSHS）和调水工程（WDP）的协同运行。中国西南部的实际案例研究验证了该模型的有效性，并得出以下结论：
(1) 该工作首次探索了通过PSHS协调CHWSS和WDP的联合调度框架，其中PSHS作为耦合枢纽…

**作者贡献声明**
Lai Zhenming：撰写——原始草稿、软件、方法论。
Luo Bin：撰写——审阅与编辑、验证。
Chen Yongcan：监督。
Zhang Bingxue：资源、验证。
Hu Zhaohua：监督、资源。
Nie Zhuang：撰写——审阅与编辑。
Long Xin：验证、项目管理。滕玉飞：数据整理与概念化。
利益冲突声明：
作者声明不存在可能影响本文研究结果的已知财务利益冲突或个人关系。
致谢：
本项工作得到了国家重点研发计划（智能电网专项，项目编号2024ZD0801600）、四川省重大科技项目（项目编号2025ZDZX0033）以及天府永兴实验室重点支持计划（项目编号2023KJGG15）的资助。
作者名单：赖振明、罗斌、陈永灿、张炳雪、胡兆华、聂壮、龙鑫、滕玉飞
单位：清华大学水利水电工程国家重点实验室，北京100084