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    金沙江、雅礱江、大渡河流域水風光互補性分析

    2023-09-23 13:56:08章雅雯毛玉鑫陶湘明李基棟朱燕梅
    水力發(fā)電 2023年9期
    關(guān)鍵詞:雅礱江大渡河互補性

    章雅雯,毛玉鑫,陶湘明,李基棟,朱燕梅,胡 楊

    (1.四川大學(xué)水利水電學(xué)院,四川 成都 610065;2.水力學(xué)與山區(qū)河流開發(fā)保護國家重點實驗室,四川 成都 610065;3.中國長江電力股份有限公司,湖北 宜昌 443000;4.中國電建集團成都勘測設(shè)計研究院有限公司,四川 成都 610072;5.四川農(nóng)業(yè)大學(xué)水利水電學(xué)院,四川 雅安 625014)

    0 引 言

    金沙江、雅礱江、大渡河流域水能資源豐富,是我國重要的水電基地和“風光水儲一體化”基地[1]。研究三江流域水風光互補性,對于把握水風光電源的多維發(fā)電特性及多能源之間的互補規(guī)律,優(yōu)化“風光水儲一體化”基地配置,推動新型電力系統(tǒng)建設(shè)意義重大。

    風、光等新能源受風速、太陽輻射、地理位置等環(huán)境氣象因素影響[2]而具有發(fā)電不可控[3]的特點,需要依賴調(diào)節(jié)性電源來平抑風光波動,保證風光電源的安全并網(wǎng)。水風光互補是一種重要的清潔的能源互補方式,國內(nèi)外諸多學(xué)者已經(jīng)對水風光能源的互補性開展了研究,并取得了初步研究成果。朱非林等[4]針對龍羊峽水電站及其近區(qū)風光資源的出力互補性開展了定量分析。周清平等[5]聚焦烏江流域?qū)λL光一體化互補特性進行了定性分析。韓柳等[6]結(jié)合西北電網(wǎng)風光水火電源的實際運行數(shù)據(jù),開展了多電源出力相關(guān)性研究。以上學(xué)者針對某一流域或某電站開展了水風光等多電源互補性規(guī)律研究[7],但尚未有人聚焦大電網(wǎng),分析流域水風光發(fā)電及互補性,且尚未涉及不同流域之間的橫向比較。本研究聚焦四川電網(wǎng)金沙江、雅礱江、大渡河三江流域水風光清潔能源,開展水風光多時間尺度發(fā)電特性分析,研究流域水風光能源多元組合多時間尺度互補規(guī)律,探討跨流域多能源互補性。

    1 研究方法

    對于含有多種電源的發(fā)電系統(tǒng),為量化各電源之間的互補能力,可以通過相關(guān)性強弱判斷互補性強弱。兩個隨機變量之間的關(guān)聯(lián)程度強弱可用相關(guān)系數(shù)表述,相關(guān)系數(shù)約大,則關(guān)聯(lián)程度越強,反之,關(guān)聯(lián)程度越弱,意味著互補性越強[8]。目前,相關(guān)系數(shù)主要有Pearson、Kendall、Spearman等3種[9]??紤]到各相關(guān)系數(shù)的優(yōu)缺點和適用性不同,本研究以上3種方法及總相關(guān)系數(shù)4種指標度量水風光互補性,各方法可以相互印證。

    1.1 Pearson線性相關(guān)系數(shù)

    Pearson線性相關(guān)系數(shù)可表示為

    (1)

    式(1)只能反應(yīng)變量和變量之間的線性相關(guān)性。當ρ=0時,我們稱序列xi、yi之間沒有相關(guān)性;當ρ>0時,我們稱變量xi、yi之間為正相關(guān)性;當ρ<0時,我們稱變量xi、yi之間為負相關(guān)性,且如果ρ的絕對值越靠近1,那么變量xi、yi之間的線性相關(guān)性就越強[10]。在正態(tài)假設(shè)的情況下,ρ也可以對非線性的變量進行描述。如果同時對xi、yi的單調(diào)性進行一樣的線性變化,那么最終的ρ值將保持不變;如果進行的是非線性的變換,那么ρ值大小將發(fā)生變化。

    1.2 Kendall秩相關(guān)系數(shù)

    如果一個二維隨機向量(x,y)有(x1,y1)和(x2,y2)兩個相互獨立且與之同分布的觀測值,那么x和y之間的Kendall秩相關(guān)系數(shù)τ可表示為

    τ=P((x1-x2)(y1-y2)>0)-P((x1-x2)(y1-y2)<0)

    (2)

    式中,(P((x1-x2)(y1-y2)>0)為和諧概率;P((x1-x2)(y1-y2)<0)為不和諧概率。

    假設(shè)(xi,yi),i=1,2,…,n是樣本中所得的觀測值,那么這一系列向量的Kendall秩相關(guān)系數(shù)可表示為

    (3)

    式中,c為和諧觀測對數(shù);f為不和諧對數(shù)。

    1.3 Spearman秩相關(guān)系數(shù)

    對于線性關(guān)系的隨機變量和服從正態(tài)分布的非線性變量的描述,采用線性相關(guān)系數(shù)有較好效果[11]。若變量為非線性、或服從非正態(tài)分布,采用線性相關(guān)系數(shù)來描述就會存在比較大的誤差。本研究所分析對象為風電場、光伏電站和水電站出力,它們都具有非線性出力的特點,且光伏出力與正弦波相似,不符合線性或者正態(tài)性假設(shè)。這時,如果再用線性相關(guān)系數(shù)表述其相關(guān)性便缺少可信度。為更準確可靠地描述水風光多電源間的出力相關(guān)性,可使用Spearman秩相關(guān)系數(shù)。

    Spearman秩相關(guān)系數(shù)可定義如下:假設(shè)抽取樣本x1,x2,…,xn都是從容量為n的一元總體中獲得,然后將此樣本中的xi(i=1,2,…,n)變成秩化向量,記為Ri,Ri表示第i個秩統(tǒng)計量,其中i=1,2,…,n。把R1,R2,…,Rn的總稱叫做秩統(tǒng)計量。用公式表達Spearman秩相關(guān)系數(shù)qxy為

    (4)

    由秩的定義可知

    (5)

    代入式(4)可得

    (6)

    式中,di=Ri-Si,i=1,2,3,…,n為第i個數(shù)據(jù)對的位次值之差。

    可以看出,-1≤qxy≤1。當兩個向量完全相等時,其值為1,此時兩個向量為完全的正相關(guān);當兩個向量完全相反時,其值為-1,此時兩個向量為完全互補。

    1.4 總相關(guān)系數(shù)

    此外,還有借助互信息的相關(guān)性度量方式,即總相關(guān)系數(shù)I,計算式為

    (7)

    總相關(guān)系數(shù)I是兩變量間的共有信息,共有信息越多,相關(guān)關(guān)系越強。

    2 案例分析

    2.1 流域水風光資源概況

    四川省是中國第二大水能資源儲量地,約占全國水資源總量的22.4%,水力資源技術(shù)可開發(fā)量和全年發(fā)電量分別為1.48億kW和6 764億kW·h[12]。金沙江、雅礱江、大渡河3個流域富集四川省79.4%的水能資源,其技術(shù)可開發(fā)利用量分別為4 050萬、3 930萬、3 800萬kW,共計11 769萬kW。

    除水能資源,“三江”流域風光能源儲量也相當豐富,風電和光伏分別占新能源總規(guī)劃的12%和88%,風光規(guī)劃規(guī)??傆? 860萬kW,風電和光伏分別為1 060萬、7 800萬kW。從各流域來看,雅礱江流域資源量最為豐富,光伏資源占比為53.65%,風電資源占50.69%,風光占三江總風光資源53.9%。金沙江流域有著僅次于雅礱江的風光資源,光伏、風電、風光資源各占三江總資源的27.07%、35.09%、27.21%,其中金沙江的風光資源主要分布在金沙江下游。大渡河流域的風光資源屬于三江中最少的,僅占三江風光資源的18.89%。四川省主要流域光伏、風電占比分別如圖1、2所示。

    圖1 四川省主要流域光伏規(guī)劃規(guī)模占比

    圖2 四川省主要流域風電規(guī)劃規(guī)模占比

    2.2 流域水風光發(fā)電特性分析

    2.2.1 水電發(fā)電特性

    大渡河、雅礱江、金沙江三個流域梯級水電總裝機容量依次為2 139.6萬、1 920萬kW和3 918萬kW;豐、平、枯典型年多年平均出力分別為1 050.9萬、1 133.4萬kW和1 846.7萬kW;年平均發(fā)電量依次為922.5億、993.9億kW·h以及1 618.3億kW·h。除此之外,大渡河流域豐水期(6月~10月)以及枯水期(12月~翌年4月)平均出力分別是1 481.1萬kW和698.8萬kW;雅礱江流域豐水期及枯水期平均出力分別為1 221.1萬、1 065.9萬kW;金沙江流域豐水期和枯水期平均出力分別為2 108.6萬、1 722.1萬kW。

    “三江”流域水電梯級水電站典型年發(fā)電特性指標據(jù)統(tǒng)計如表1所示,梯級電站出力特征曲線如圖3所示。

    圖3 “三江”流域水電站出力

    表1 “三江”流域水電梯級年內(nèi)發(fā)電特性

    根據(jù)表1中數(shù)據(jù)分析可得,綜合而言,大渡河

    流域豐枯出力比最大,金沙江流域次之,雅礱江流域最??;同流域而言,豐水年豐枯出力比最大,枯水年豐枯出力比最小。

    由圖3可知,大渡河流域水電出力年內(nèi)波動最大,出力系數(shù)峰谷差為0.45,出力最大出現(xiàn)在9月,最小值出現(xiàn)在次年4月;雅金沙流域水電年內(nèi)出力波動性較大,但豐、平、枯出力變化趨勢一致,系數(shù)峰谷差為0.31,出力最大值出現(xiàn)在9月,最小值出現(xiàn)在次年5月。

    雅礱江流域水電年內(nèi)出力曲線較為平緩,波動性最小,出力系數(shù)峰谷差為0.22,出力最大值出現(xiàn)在9月,最小值出現(xiàn)在6月。

    2.2.2 風光發(fā)電特性

    統(tǒng)計金沙江、雅礱江、大渡河“三江”流域風電出力特性指標如表2所示。統(tǒng)計“三江”流域風光出力特性,繪制出力系數(shù)曲線如圖4所示。

    圖4 “三江”流域典型風光電站出力特性曲線

    表2 “三江”流域風光電站出力特性指標

    根據(jù)圖4可知,綜合而言“三江”流域風電出力波動強于光伏出力,流域內(nèi)光伏出力變化不大,風電出力波動劇烈。風電出力最穩(wěn)定的是大渡河流域,出力系數(shù)峰谷差為0.28,出力最小值出現(xiàn)在8月,出力最大值出現(xiàn)在1月;其次是雅礱江流域,峰谷差為0.43,出力最小值出現(xiàn)在7月,最大值出現(xiàn)在3月;最后是金沙江流域,峰谷差為0.63,出力最小值出現(xiàn)在7月,最大值出現(xiàn)在2月。風電年利用小時數(shù)最大的是大渡河流域,金沙江流域次之,雅礱江流域最少。光伏出力最穩(wěn)定的是金沙江流域,峰谷差為0.05,出力最大值出現(xiàn)在4月,最小值出現(xiàn)在10月;其次是大渡河流域,峰谷差為0.08,出力最大值出現(xiàn)在3月,最小值出現(xiàn)在8月;最后是雅礱江流域,峰谷差為0.11,出力最大值出現(xiàn)在7月,最小值出現(xiàn)在3月。光伏年利用小時數(shù)最多的是大渡河流域,其次是雅礱江流域,金沙江流域最少。

    2.3 流域內(nèi)水風光互補性

    分別對“三江”流域水風、水光、風光出力相關(guān)性進行分析得Pearson、Kendall、Spearman相關(guān)系數(shù),同時,利用Pearson系數(shù)計算“三江”流域總相關(guān)系數(shù)I如表3所示。

    表3 “三江”流域出力相關(guān)系數(shù)

    對表中數(shù)據(jù)進行分析,大渡河、雅礱江、金沙江三個流域的水風、水光相關(guān)系數(shù)整體呈現(xiàn)負值,即具有互補性,而風光相關(guān)系數(shù)整體呈現(xiàn)正值,具有同步性。

    綜合而言,“三江”流域內(nèi)部水風光多種電源之間水風、水光兩兩具有互補性,風光之間具有同步性。大渡河流域光伏年利用小時數(shù)最大,雅礱江流域次之,金沙江流域最小。金沙江流域光伏最穩(wěn)定,風電波動最大。

    2.4 跨流域水風光互補性

    分別對“三江”流域進行水風、水光、風光出力跨流域相關(guān)性分析可得Pearson、Kendall、Spearman相關(guān)系數(shù),通過Pearson系數(shù)計算“三江”流域總相關(guān)系數(shù)I,結(jié)果如表4~6所示。

    表4 雅礱江-大渡河跨流域出力相關(guān)系數(shù)

    表5 金沙江-大渡河跨流域出力相關(guān)系數(shù)

    表6 雅礱江-金沙江跨流域出力相關(guān)系數(shù)

    對表中數(shù)據(jù)進行分析,就單一電源而言,三江流域兩兩之間的水電、風電、光伏相關(guān)系數(shù)為正值,具有同步性。

    對多電源進行分析,查表中數(shù)據(jù)可得,大渡河流域水電與金沙江流域的風電、光伏以及雅礱江流域的風電光伏相關(guān)系數(shù)均為負值,兩兩之間具有互補性;大渡河流域風電與雅礱江流域的水電、光伏以及金沙江流域的水電光伏相關(guān)系數(shù)也均為負值,兩兩之間也具有互補性,同樣也可分析驗證大渡河流域光伏與雅礱江、金沙江流域水電和風電之間的互補性。

    對金沙江流域和雅礱江流域多電源進行分析可得,金沙江流域水電與雅礱江流域的風電、光伏之間具有互補性;金沙江流域風電與雅礱江流域水電具有互補性,與雅礱江流域光伏則具有相關(guān)性;金沙江流域光伏與雅礱江流域水電之間具有互補性,與雅礱江流域風電之間具有同步性。

    綜合而言,“三江”流域跨流域單一電源間具有同步性,對多電源進行分析,“三江”流域之間水風、水光、風光電源兩兩具有互補性。

    3 結(jié) 語

    本文依據(jù)水風光中長期和短期尺度的歷史發(fā)電出力曲線,建立互補性評價指標體系研究水風光多種能源之間的發(fā)電互補性,通過對四川省金沙江、雅礱江、大渡河“三江”流域案例分析計算,驗證了流域內(nèi)水風光多種能源之間發(fā)電互補性,得出以下結(jié)論:

    (1)大渡河梯級水電站豐枯出力比最大,金沙江梯級電站次之,雅礱江流域水電站最小;雅礱江流域水電年利用小時數(shù)最大,大渡河流域次之,金沙江流域最??;金沙江流域年發(fā)電量最大,雅礱江流域次之,大渡河流域最小。

    (2)大渡河流域風電年利用小時數(shù)最大,金沙江流域次之,雅礱江流域最小;大渡河流域光伏年利用小時數(shù)最大,雅礱江流域次之,金沙江流域最小。金沙江流域光伏最穩(wěn)定,風電波動最大。

    (3)“三江”流域內(nèi)部水風光多電源之間具有互補性;跨流域之間,水電、風電、光電同一電源之間具有同步性,而多種電源之間具有互補性。

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