水風(fēng)光多能互補(bǔ)運(yùn)行關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀及展望

余意 李俊賢 蔣定國 鄧友漢 陳靜

摘 要：在全球能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型背景下，水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)作為現(xiàn)代能源體系關(guān)鍵組成部分，正日益受到重視。探討了我國水風(fēng)光資源分布情況，并分析了互補(bǔ)基地建設(shè)規(guī)劃。剖析了水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)在規(guī)劃期資源評(píng)估與系統(tǒng)集成、運(yùn)行期預(yù)報(bào)調(diào)度與高效運(yùn)行、消納期電力交易與市場營銷等關(guān)鍵階段技術(shù)挑戰(zhàn)?？偨Y(jié)了當(dāng)前在資源評(píng)估方法創(chuàng)新、系統(tǒng)集成優(yōu)化、智能調(diào)度系統(tǒng)開發(fā)以及儲(chǔ)能技術(shù)應(yīng)用等方面最新研究進(jìn)展，并對(duì)未來研究趨勢進(jìn)行了前瞻性展望，研究成果可為相關(guān)領(lǐng)域研究和實(shí)踐提供參考和借鑒。

關(guān)鍵詞：水風(fēng)光互補(bǔ)；多能互補(bǔ)系統(tǒng)；資源評(píng)估；運(yùn)行調(diào)度；電力交易

中圖分類號(hào)：X171；TV74 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

在全球能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型背景下，水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)作為一種創(chuàng)新能源整合策略，正日益成為現(xiàn)代能源體系關(guān)鍵組成部分。該系統(tǒng)通過整合水能、風(fēng)能和太陽能等可再生能源資源，提升能源利用效率，同時(shí)促進(jìn)環(huán)境可持續(xù)性。這種互補(bǔ)系統(tǒng)構(gòu)建不僅響應(yīng)了國際社會(huì)減少溫室氣體排放、應(yīng)對(duì)氣候變化承諾，也是實(shí)現(xiàn)能源安全、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和提升居民生活質(zhì)量的重要途徑[1]。

水風(fēng)光互補(bǔ)系統(tǒng)核心優(yōu)勢在于其能源類型互補(bǔ)性，即不同能源在時(shí)間和空間上互補(bǔ)的特性[2]。風(fēng)能和太陽能間歇性和不穩(wěn)定性可以通過水能調(diào)節(jié)作用得到有效平衡，從而提供更穩(wěn)定電力供應(yīng)。在當(dāng)前能源體系中，水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)重要性日益凸顯。隨著全球?qū)稍偕茉葱枨笤鲩L和對(duì)化石燃料依賴減少，該系統(tǒng)提供了一種清潔、經(jīng)濟(jì)且可持續(xù)能源供應(yīng)替代方案。有助于提升能源效率，降低成本，并推動(dòng)能源技術(shù)革新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)[3]。

為了促進(jìn)水風(fēng)光多能互補(bǔ)技術(shù)的發(fā)展，本文深入探討了水風(fēng)光多能互補(bǔ)運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀，剖析了水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)當(dāng)前面臨的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)，全面總結(jié)了最新研究進(jìn)展，并結(jié)合行業(yè)發(fā)展方向?qū)ρ芯口厔葸M(jìn)行了前瞻性研判，以期為促進(jìn)水風(fēng)光清潔能源發(fā)展與實(shí)踐提供指導(dǎo)。

1 我國水風(fēng)光資源分布與互補(bǔ)基地建設(shè)規(guī)劃

1.1 我國水風(fēng)光資源分布特點(diǎn)

我國水風(fēng)光資源豐富且具有多樣性，但同時(shí)也面臨著時(shí)空分布不均、生態(tài)環(huán)境保護(hù)以及地域發(fā)展差異等多重挑戰(zhàn)[4]。在資源開發(fā)與利用過程中，必須全面權(quán)衡資源特性、生態(tài)保護(hù)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，以實(shí)現(xiàn)資源可持續(xù)利用。

（1）水能資源。在空間分布上呈現(xiàn)出顯著不均衡性，主要集中在西部地區(qū)，尤其是大江大河上游流域，這些區(qū)域水能資源對(duì)于實(shí)現(xiàn)水電資源梯級(jí)開發(fā)和優(yōu)化配置具有關(guān)鍵意義。在時(shí)間分布上，受季風(fēng)氣候影響，河流水量在年際和年內(nèi)分布呈現(xiàn)顯著不均勻性，豐水期與枯水期流量差異巨大，需要通過建設(shè)調(diào)節(jié)性水庫來平衡水量。

（2）風(fēng)能資源。風(fēng)能潛力較大區(qū)域主要集中在三北地區(qū)、東部沿海地區(qū)、青藏高原以及云貴高原部分地區(qū)。這些地區(qū)地形開闊、植被稀疏，風(fēng)速大且風(fēng)向穩(wěn)定，因此具有較大風(fēng)能開發(fā)潛力。在時(shí)間分布上，風(fēng)能資源季節(jié)性差異顯著，春季風(fēng)能資源最為豐富，冬季次之，秋季較少，夏季最少。

（3）太陽能資源。分布特點(diǎn)表現(xiàn)為“高原地區(qū)優(yōu)于平原地區(qū)，西部地區(qū)優(yōu)于東部地區(qū)”。西藏、青海、新疆、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古高原等地總輻射量和日照時(shí)間均位居全國前列，是太陽能資源最為豐富的區(qū)域。相比之下，四川盆地、兩湖地區(qū)、秦巴山地等地太陽能資源則相對(duì)較低。在全國范圍內(nèi)，太陽輻射總量在不同季節(jié)間存在明顯變化，大多數(shù)地區(qū)在夏季接收到太陽輻射量最多，冬季最少。

1.2 我國水風(fēng)光多能互補(bǔ)基地規(guī)劃與建設(shè)

我國在“十四五”期間，為了推動(dòng)可再生能源高質(zhì)量發(fā)展，規(guī)劃了一系列水風(fēng)光一體化基地。這些基地主要依托水電資源豐富的流域，通過整合水力發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電等資源，實(shí)現(xiàn)能源互補(bǔ)和優(yōu)化調(diào)度，以提高能源利用效率和電網(wǎng)穩(wěn)定性。具體規(guī)劃有：云南省“水風(fēng)光儲(chǔ)”一體化多能互補(bǔ)基地建設(shè)，包括加快金沙江、瀾滄江等國家水電基地建設(shè)，以及推進(jìn)煤電一體化基地建設(shè)，以化解電力結(jié)構(gòu)性矛盾；國家能源局規(guī)劃七大陸上新能源基地，包括新疆可再生能源基地、黃河上游可再生能源基地、河西走廊可再生能源基地、黃河幾字灣可再生能源基地、松遼可再生能源基地、冀北可再生能源基地、黃河中下游綠色能源廊道可再生能源基地等；兩個(gè)水風(fēng)光綜合開發(fā)基地，分別位于云貴川和藏東南地區(qū)，主要依托西南水電基地，推動(dòng)水風(fēng)光聯(lián)合開發(fā)運(yùn)行；五大海上風(fēng)電基地，主要分布在山東半島、長三角、閩南、粵東和北部灣，規(guī)劃建設(shè)千萬千瓦級(jí)海上風(fēng)電集群化基地，實(shí)現(xiàn)集中連片開發(fā)[5-6]。

2 水風(fēng)光多能互補(bǔ)運(yùn)行關(guān)鍵技術(shù)問題

在構(gòu)建水風(fēng)光多能互補(bǔ)運(yùn)行體系時(shí)，面臨的關(guān)鍵技術(shù)問題包括資源評(píng)估、系統(tǒng)集成、預(yù)報(bào)調(diào)度、高效運(yùn)行以及電力交易與市場營銷等。在規(guī)劃階段，應(yīng)全面評(píng)估水、風(fēng)、光等可再生能源資源，以確保系統(tǒng)集成方案的合理性和成本效益。在運(yùn)行期，需應(yīng)對(duì)包括準(zhǔn)確預(yù)測天氣條件和優(yōu)化調(diào)度策略在內(nèi)的技術(shù)挑戰(zhàn)，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)高效運(yùn)行[7]。在電力消納階段，需克服構(gòu)建有效電力交易機(jī)制和策劃市場營銷策略的技術(shù)難題，以提升新能源電力消納率，保障其經(jīng)濟(jì)性和市場競爭力。解決這些技術(shù)問題對(duì)于促進(jìn)可再生能源大規(guī)模并網(wǎng)和有效利用具有重要意義。

2.1 規(guī)劃期資源評(píng)估與系統(tǒng)集成

水風(fēng)光資源精準(zhǔn)評(píng)估與系統(tǒng)集成是構(gòu)建高效、可靠和可持續(xù)水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，對(duì)于確保項(xiàng)目成功實(shí)施、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、提高系統(tǒng)性能和降低風(fēng)險(xiǎn)具有不可替代的作用[2]。在水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)規(guī)劃階段，資源評(píng)估復(fù)雜性、系統(tǒng)集成兼容性、智能調(diào)度與控制、儲(chǔ)能技術(shù)集成、環(huán)境影響評(píng)估以及經(jīng)濟(jì)性分析等構(gòu)成了關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)。

資源評(píng)估復(fù)雜性體現(xiàn)在需綜合考慮多種氣象因素，如風(fēng)速、光照強(qiáng)度和降水量等，這些因素受到地形、氣候和季節(jié)變化影響。開發(fā)能夠準(zhǔn)確預(yù)測資源時(shí)空分布和變化的高精度評(píng)估模型，是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)評(píng)估技術(shù)的挑戰(zhàn)[8]。系統(tǒng)集成兼容性問題涉及將具有不同物理特性、控制策略和維護(hù)要求的多種能源技術(shù)有效結(jié)合，以形成一個(gè)統(tǒng)一且穩(wěn)定的系統(tǒng)，這是確保系統(tǒng)可靠性的技術(shù)難題。智能調(diào)度與控制要求開發(fā)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)資源數(shù)據(jù)和預(yù)測信息動(dòng)態(tài)調(diào)整發(fā)電計(jì)劃的智能調(diào)度系統(tǒng)，這需要高度自動(dòng)化和智能化水平，以及對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制的深入理解。儲(chǔ)能技術(shù)集成是為了平衡風(fēng)能和太陽能間歇性，通常需要集成電池儲(chǔ)能或抽水蓄能等系統(tǒng)。選擇合適的儲(chǔ)能技術(shù)并有效集成到互補(bǔ)系統(tǒng)中，以提升系統(tǒng)靈活性和經(jīng)濟(jì)性，也是技術(shù)挑戰(zhàn)之一。環(huán)境影響評(píng)估要求在規(guī)劃期對(duì)互補(bǔ)系統(tǒng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)、水文條件和景觀可能造成的影響進(jìn)行全面評(píng)估，這需要綜合考慮多種環(huán)境因素，并采用先進(jìn)的評(píng)估方法。經(jīng)濟(jì)性分析在規(guī)劃階段至關(guān)重要，涉及對(duì)初始投資、運(yùn)營成本、維護(hù)費(fèi)用和預(yù)期收益的詳細(xì)評(píng)估，同時(shí)需要對(duì)市場動(dòng)態(tài)、政策變化和未來能源需求作出準(zhǔn)確判斷。

2.2 運(yùn)行期預(yù)報(bào)調(diào)度與高效運(yùn)行

預(yù)報(bào)調(diào)度與高效運(yùn)行對(duì)于水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)穩(wěn)定性、性能提升及經(jīng)濟(jì)效益增強(qiáng)具有核心作用。實(shí)時(shí)監(jiān)測和動(dòng)態(tài)調(diào)度風(fēng)能、太陽能和水能資源，不僅平衡了間歇性能源產(chǎn)出，提高了系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和適應(yīng)性，還支持了電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行，減少了環(huán)境影響，促進(jìn)了能源可持續(xù)發(fā)展[8]。在水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)運(yùn)行中，精準(zhǔn)資源預(yù)測、調(diào)度策略優(yōu)化、系統(tǒng)集成與控制、儲(chǔ)能技術(shù)管理、市場與政策適應(yīng)性、風(fēng)險(xiǎn)管理與應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制建立，以及對(duì)環(huán)境與社會(huì)影響的考量，構(gòu)成了一系列技術(shù)挑戰(zhàn)。

為提高風(fēng)能和太陽能產(chǎn)出預(yù)測準(zhǔn)確性，需開發(fā)結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和歷史記錄的高精度預(yù)測模型，但風(fēng)能和太陽能產(chǎn)出受到天氣條件的直接影響，如風(fēng)速、云層覆蓋、溫度和濕度等。這些因素的不確定性增加了資源預(yù)測難度。在資源預(yù)測基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)調(diào)度策略以實(shí)現(xiàn)能源最優(yōu)組合，涉及風(fēng)電、光伏和水電動(dòng)態(tài)平衡及儲(chǔ)能系統(tǒng)合理利用。系統(tǒng)集成與控制要求實(shí)現(xiàn)多種能源設(shè)備和控制系統(tǒng)的無縫對(duì)接，并通過智能控制實(shí)現(xiàn)能源最優(yōu)分配。儲(chǔ)能技術(shù)選擇和集成對(duì)平衡風(fēng)能和太陽能的間歇性至關(guān)重要，需考慮系統(tǒng)靈活性和經(jīng)濟(jì)性[9]。市場和政策響應(yīng)要求系統(tǒng)調(diào)度考慮電力市場價(jià)格波動(dòng)和政策變化，如補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠和市場準(zhǔn)入規(guī)則。風(fēng)險(xiǎn)管理與應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制建立對(duì)于減輕極端天氣、設(shè)備故障和市場波動(dòng)的影響至關(guān)重要。系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度需考慮環(huán)境影響，包括生態(tài)、水文和氣候因素，并促進(jìn)當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)的接受度和參與。

2.3 消納期電力交易與市場營銷

電力交易與市場營銷可幫助系統(tǒng)運(yùn)營商應(yīng)對(duì)市場波動(dòng)、政策變化和技術(shù)進(jìn)步帶來的挑戰(zhàn)，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和盈利能力[8]，對(duì)于提高新能源消納水平、實(shí)現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型和促進(jìn)能源系統(tǒng)優(yōu)化和升級(jí)具有深遠(yuǎn)影響。在水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)中，電力交易與市場營銷面臨的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)包括市場機(jī)制適應(yīng)性、價(jià)格波動(dòng)預(yù)測與管理、交易策略優(yōu)化、消費(fèi)者行為深入分析以及風(fēng)險(xiǎn)管理。在水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)中，電力交易與市場營銷領(lǐng)域面臨一系列的技術(shù)挑戰(zhàn)。具體而言：

現(xiàn)有電力市場結(jié)構(gòu)未能充分適應(yīng)可再生能源的間歇性和不穩(wěn)定性特性。設(shè)計(jì)和實(shí)施能夠激勵(lì)多能互補(bǔ)系統(tǒng)參與市場的機(jī)制，確保其經(jīng)濟(jì)性和競爭力，構(gòu)成技術(shù)挑戰(zhàn)。電力市場價(jià)格波動(dòng)對(duì)多能互補(bǔ)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益有顯著影響，開發(fā)能夠準(zhǔn)確預(yù)測市場動(dòng)態(tài)和價(jià)格變化的工具和策略，優(yōu)化電力交易，是提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵。需研發(fā)智能交易算法，根據(jù)實(shí)時(shí)市場數(shù)據(jù)和系統(tǒng)發(fā)電能力，動(dòng)態(tài)調(diào)整電力銷售策略，以實(shí)現(xiàn)收益最大化。深入了解和預(yù)測消費(fèi)者對(duì)可再生能源的電力需求和偏好，對(duì)于制定有效的市場營銷策略至關(guān)重要，這要求對(duì)消費(fèi)者行為進(jìn)行深入研究，并開發(fā)相應(yīng)市場分析工具。電力交易和市場營銷活動(dòng)面臨多種風(fēng)險(xiǎn)，包括市場風(fēng)險(xiǎn)、政策風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)等。如何識(shí)別、評(píng)估和控制這些風(fēng)險(xiǎn)，以保護(hù)系統(tǒng)運(yùn)營商利益，是一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。

3 水風(fēng)光多能互補(bǔ)運(yùn)行關(guān)鍵技術(shù)研究進(jìn)展

3.1 水風(fēng)光資源精準(zhǔn)評(píng)估方法

在水風(fēng)光資源精準(zhǔn)評(píng)估領(lǐng)域，研究人員采用了多種技術(shù)手段以提高評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性。遙感技術(shù)，尤其是衛(wèi)星遙感（如MODIS和Landsat），能夠提供大范圍、高分辨率的地表和大氣數(shù)據(jù)，已成為資源評(píng)估重要工具。通過分析衛(wèi)星圖像，研究者能夠監(jiān)測和評(píng)估水、風(fēng)、光資源的時(shí)空分布，盡管遙感數(shù)據(jù)分辨率和處理算法準(zhǔn)確性對(duì)評(píng)估結(jié)果有顯著影響[8]。

數(shù)值模擬技術(shù)，如WRF模型，通過模擬大氣和海洋動(dòng)態(tài)過程，為風(fēng)速和光照強(qiáng)度預(yù)測提供了科學(xué)依據(jù)[10]。這些模型能夠生成高時(shí)空分辨率資源分布圖，但其準(zhǔn)確性依賴于模型參數(shù)校準(zhǔn)和初始條件設(shè)定，且模型復(fù)雜性可能導(dǎo)致較高計(jì)算成本。

統(tǒng)計(jì)分析方法，如時(shí)間序列分析和相關(guān)性分析，利用歷史數(shù)據(jù)來識(shí)別資源變化模式和趨勢[11]。這種方法在缺乏實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)的情況下尤為有用，其局限性在于對(duì)新環(huán)境條件的適應(yīng)性不足，且可能無法捕捉到非線性和復(fù)雜性變化。

評(píng)估軟件和工具，如WindPro、WAsP、PVsyst等，結(jié)合地形數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和設(shè)備性能參數(shù)，進(jìn)行風(fēng)能和太陽能資源評(píng)估。水能資源評(píng)估則通過水文模型和水文測量數(shù)據(jù)，評(píng)估河流流量、水位和水能潛力。

地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)用于整合和分析空間數(shù)據(jù)，幫助規(guī)劃者可視化資源分布，識(shí)別資源豐富的區(qū)域，并評(píng)估資源開發(fā)環(huán)境影響和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)通過訓(xùn)練大量歷史數(shù)據(jù)，提高資源評(píng)估的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力。盡管AI模型可解釋性較差，且對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量均有較高要求，但它們在提高評(píng)估精度方面顯示出了巨大潛力。

現(xiàn)場測量和監(jiān)測，包括風(fēng)速計(jì)、太陽輻射計(jì)和水文站觀測數(shù)據(jù)，在資源評(píng)估早期階段至關(guān)重要，可以用于驗(yàn)證模型和算法準(zhǔn)確性。

以上這些方法和技術(shù)通常結(jié)合使用，以提高評(píng)估準(zhǔn)確性和可靠性。隨著技術(shù)發(fā)展，新評(píng)估工具和方法不斷涌現(xiàn)，為水風(fēng)光資源的精準(zhǔn)評(píng)估提供了更多可能性。

3.2 多能系統(tǒng)容量配比方法

水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)的容量配比方法研究是一個(gè)多學(xué)科交叉領(lǐng)域，涉及能源系統(tǒng)優(yōu)化、資源評(píng)估、調(diào)度策略、經(jīng)濟(jì)分析等多個(gè)方面。在優(yōu)化模型發(fā)展方面，研究人員已經(jīng)開發(fā)了包括線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃和多目標(biāo)優(yōu)化在內(nèi)的多種數(shù)學(xué)優(yōu)化模型，這些模型不僅考慮了成本和可靠性，還兼顧了環(huán)境影響和能源政策，為確定最優(yōu)容量配比提供了理論支持[12]。資源評(píng)估技術(shù)的改進(jìn)，尤其是遙感技術(shù)和數(shù)值模擬技術(shù)的應(yīng)用，使得風(fēng)能、太陽能和水能資源評(píng)估更加精確，為容量配比的確定提供了可靠數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在調(diào)度策略研究方面，經(jīng)濟(jì)調(diào)度、安全約束經(jīng)濟(jì)調(diào)度和風(fēng)險(xiǎn)管理調(diào)度等策略被廣泛探討，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)高效運(yùn)行和成本風(fēng)險(xiǎn)平衡。經(jīng)濟(jì)性分析在容量配比決策中扮演著重要角色，研究人員通過考慮初始投資、運(yùn)營成本、維護(hù)費(fèi)用和預(yù)期收益，以及市場動(dòng)態(tài)和政策變化，對(duì)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行全面評(píng)估。

環(huán)境影響評(píng)估的引入，反映了可持續(xù)發(fā)展理念在多能互補(bǔ)系統(tǒng)中受到重視。研究人員開始關(guān)注生態(tài)系統(tǒng)、水文條件和景觀影響，以及溫室氣體排放等環(huán)境因素，以確保系統(tǒng)的長期可持續(xù)性[10]。政策和法規(guī)遵從性研究則確保了多能互補(bǔ)系統(tǒng)在設(shè)計(jì)和運(yùn)行過程中符合當(dāng)?shù)?、國家和國際層面的政策要求。風(fēng)險(xiǎn)管理方面，研究人員開發(fā)了多種風(fēng)險(xiǎn)管理工具和方法，以識(shí)別和評(píng)估項(xiàng)目實(shí)施過程中可能面臨的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)和政策風(fēng)險(xiǎn)，并提出了相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)緩解措施。

集成平臺(tái)開發(fā)為多能互補(bǔ)系統(tǒng)的高效集成和運(yùn)行提供了技術(shù)支持，實(shí)現(xiàn)了不同能源系統(tǒng)之間的信息共享和協(xié)調(diào)，提高了系統(tǒng)運(yùn)行效率。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用則為容量配比研究帶來了新視角，通過提高預(yù)測準(zhǔn)確性和自適應(yīng)性，增強(qiáng)了系統(tǒng)的智能化水平。實(shí)證研究和案例分析為容量配比方法有效性提供了實(shí)踐驗(yàn)證，并為實(shí)際水風(fēng)光多能互補(bǔ)項(xiàng)目提供了指導(dǎo)。

3.3 水風(fēng)光有功功率預(yù)報(bào)技術(shù)

在提高準(zhǔn)確性和可靠性方面，水風(fēng)光有功功率預(yù)報(bào)技術(shù)研究取得了顯著成就，為電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行和優(yōu)化能源管理提供了重要支撐。這一領(lǐng)域研究主要集中于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)報(bào)方法、集成預(yù)報(bào)系統(tǒng)、短期和長期預(yù)報(bào)結(jié)合、預(yù)報(bào)誤差分析和校正，以及實(shí)證研究和案例分析等方面[13]。

數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型應(yīng)用，如WRF模型，能夠預(yù)測風(fēng)速、光照強(qiáng)度等關(guān)鍵氣象參數(shù)，從而更精確地預(yù)測風(fēng)能和太陽能有功功率輸出。通過與地面觀測數(shù)據(jù)相結(jié)合，這些模型能夠提供更高精度的預(yù)報(bào)結(jié)果，為電網(wǎng)調(diào)度提供更為可靠的依據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的引入[14]，使得有功功率預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性得到了顯著提升。研究人員利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等算法，學(xué)習(xí)和描述歷史數(shù)據(jù)中的模式及其隱含的復(fù)雜非線性關(guān)系。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法使得預(yù)測更為精確且具有實(shí)時(shí)性。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步，大量歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)被用于訓(xùn)練預(yù)報(bào)模型，這種方法能夠捕捉到資源變化的細(xì)微特征，進(jìn)而提高預(yù)報(bào)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性[8]。集成預(yù)報(bào)系統(tǒng)將多種預(yù)報(bào)模型結(jié)果進(jìn)行融合，通過考慮不同模型偏差和不確定性，提升預(yù)報(bào)整體性能。

短期和長期預(yù)報(bào)結(jié)合策略滿足了不同時(shí)間尺度調(diào)度的需求。短期預(yù)報(bào)主要用于實(shí)時(shí)調(diào)度，長期預(yù)報(bào)則有助于規(guī)劃和資源分配。這種策略使得調(diào)度更為靈活且具有前瞻性。

為了減少預(yù)報(bào)誤差，研究人員開發(fā)了預(yù)報(bào)誤差分析和校正技術(shù)。通過識(shí)別和量化預(yù)報(bào)中的偏差，對(duì)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，從而提高實(shí)際預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。實(shí)證研究和案例分析進(jìn)一步驗(yàn)證了有功功率預(yù)報(bào)技術(shù)的有效性，并有助于根據(jù)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化預(yù)報(bào)模型[15]。

此外，有功功率預(yù)報(bào)技術(shù)在電網(wǎng)集成中的應(yīng)用也受到了研究者關(guān)注[16]。如何將預(yù)報(bào)結(jié)果用于電網(wǎng)調(diào)度和運(yùn)行策略制定，以及如何與儲(chǔ)能系統(tǒng)和需求側(cè)管理相結(jié)合，以提高電網(wǎng)靈活性和穩(wěn)定性，成為研究的重點(diǎn)方向。

3.4 水風(fēng)光多資源隨機(jī)模擬技術(shù)

在多能互補(bǔ)系統(tǒng)規(guī)劃、設(shè)計(jì)、運(yùn)行和市場參與中，隨機(jī)模擬技術(shù)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。它幫助研究者模擬資源組合性能，優(yōu)化系統(tǒng)配置，預(yù)測資源變化，支持實(shí)時(shí)調(diào)度和風(fēng)險(xiǎn)管理。政策制定者利用模擬結(jié)果評(píng)估政策影響，為可再生能源政策提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)，研究者評(píng)估系統(tǒng)在不同市場條件下的經(jīng)濟(jì)性，為市場參與者提供決策支持。

水風(fēng)光多資源隨機(jī)模擬技術(shù)研究進(jìn)展致力于提升模擬準(zhǔn)確性和實(shí)用性，以支持多能互補(bǔ)系統(tǒng)的全面管理。研究人員開發(fā)了多種隨機(jī)模擬方法，如蒙特卡羅模擬、馬爾科夫鏈模型和概率密度函數(shù)（PDF）方法[17]，這些方法有效捕捉了風(fēng)速、光照強(qiáng)度和水流等資源的不確定性和波動(dòng)性，為系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供了更為真實(shí)的輸入數(shù)據(jù)[18-20]。隨著多能互補(bǔ)系統(tǒng)興起，研究人員探索了將風(fēng)能、太陽能和水能等不同資源模擬結(jié)果進(jìn)行聯(lián)合處理的方法，這涉及資源間相關(guān)性和聯(lián)合概率分布建模，實(shí)現(xiàn)了多資源同步模擬。

在模擬技術(shù)發(fā)展中，研究人員區(qū)分長期資源趨勢和短期資源波動(dòng)，通過結(jié)合長期統(tǒng)計(jì)特性和短期隨機(jī)波動(dòng)，顯著地提高了模擬結(jié)果的實(shí)用性和準(zhǔn)確性[12]。為了確保模擬結(jié)果的可靠性，研究人員通過與實(shí)際觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，對(duì)模擬模型進(jìn)行驗(yàn)證和校正，這種方法有助于識(shí)別模型偏差，并根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù)。

3.5 多能系統(tǒng)互補(bǔ)調(diào)度控制技術(shù)

多能互補(bǔ)系統(tǒng)調(diào)度控制技術(shù)是確保系統(tǒng)高效運(yùn)行的關(guān)鍵，近年來這一領(lǐng)域的研究取得了顯著進(jìn)展。研究人員開發(fā)了基于人工智能的調(diào)度算法，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[21]，這些算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)資源數(shù)據(jù)和系統(tǒng)狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整各能源的設(shè)備出力，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)運(yùn)行。在調(diào)度控制中，研究人員采用了多目標(biāo)優(yōu)化策略，旨在同時(shí)考慮系統(tǒng)成本、可靠性、環(huán)境影響和能源政策等多個(gè)目標(biāo)，在多種約束條件下實(shí)現(xiàn)綜合效益最大化。

為了提高調(diào)度的準(zhǔn)確性和前瞻性，研究人員將資源預(yù)測技術(shù)與調(diào)度控制緊密結(jié)合[8]，通過實(shí)時(shí)更新資源預(yù)測數(shù)據(jù)，調(diào)度系統(tǒng)能夠提前作出調(diào)整，以應(yīng)對(duì)資源變化帶來的挑戰(zhàn)。儲(chǔ)能系統(tǒng)在多能互補(bǔ)系統(tǒng)中扮演著關(guān)鍵角色，研究人員探索了如何將儲(chǔ)能系統(tǒng)（如電池、抽水蓄能等）與風(fēng)電、光伏等間歇性能源集成，以平滑輸出波動(dòng)，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。

需求側(cè)管理（DSM）策略也被納入多能互補(bǔ)系統(tǒng)的調(diào)度控制中，通過激勵(lì)用戶在低電價(jià)時(shí)段增加用電，或在高電價(jià)時(shí)段減少用電，有效地平衡供需，減少系統(tǒng)運(yùn)行壓力[19]。在電力市場中，研究人員分析了如何將市場機(jī)制與調(diào)度策略相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)配置，包括電力交易、綠色證書交易和可再生能源配額制度等。

面對(duì)市場風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，研究人員開發(fā)了風(fēng)險(xiǎn)管理工具，以評(píng)估和減輕這些風(fēng)險(xiǎn)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響，這些工具包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型和應(yīng)急響應(yīng)計(jì)劃[10]。

3.6 多能系統(tǒng)市場交易方法

多能源系統(tǒng)市場交易方法研究聚焦于整合多樣化能源資源、優(yōu)化市場機(jī)制以及提升交易透明度和效率。研究人員在市場機(jī)制設(shè)計(jì)上提出了現(xiàn)貨市場、長期合同和綠色證書交易等多種方案，以適應(yīng)多能源系統(tǒng)的獨(dú)特需求，促進(jìn)能源高效利用和推動(dòng)環(huán)境友好型能源的發(fā)展[22]。在競價(jià)策略方面，研究人員充分考慮不同能源類型價(jià)格波動(dòng)、供需關(guān)系和環(huán)境影響，開發(fā)了使能源供應(yīng)商和消費(fèi)者利益最大化的競價(jià)策略。

面對(duì)多能源系統(tǒng)帶來的價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，研究人員開發(fā)了一系列風(fēng)險(xiǎn)管理工具，包括期貨、期權(quán)和掉期合約等，幫助市場參與者有效對(duì)沖價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，需求側(cè)響應(yīng)（DSR）策略也被研究人員廣泛探討，通過激勵(lì)用戶在電價(jià)低時(shí)增加用電或在電價(jià)高時(shí)減少用電，平衡多能源系統(tǒng)供需，增強(qiáng)電網(wǎng)穩(wěn)定性。

為了驗(yàn)證市場機(jī)制和競價(jià)策略的有效性，研究人員構(gòu)建了市場仿真模型，模擬多能源系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況，為市場設(shè)計(jì)和策略優(yōu)化提供實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

技術(shù)集成對(duì)市場競價(jià)交易的影響也受到了研究人員的重視。儲(chǔ)能技術(shù)、智能電網(wǎng)和需求響應(yīng)技術(shù)等的發(fā)展，為多能源系統(tǒng)市場交易開辟了新的可能性。

4 研究展望

水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)運(yùn)行關(guān)鍵技術(shù)研究正朝著多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域發(fā)展，這些領(lǐng)域的進(jìn)步將共同推動(dòng)系統(tǒng)性能提升和可持續(xù)性增強(qiáng)。在資源評(píng)估與預(yù)測方面，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展使得數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測方法成為研究核心。研究人員正致力于利用歷史氣象數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)以及機(jī)組性能數(shù)據(jù)，構(gòu)建更精確的預(yù)測模型。這些模型通過多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，整合氣象、地形、機(jī)組性能等多方面信息，以提高預(yù)測模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

優(yōu)化調(diào)度與控制技術(shù)是提升系統(tǒng)性能的關(guān)鍵領(lǐng)域。研究人員兼顧能源產(chǎn)出、系統(tǒng)成本和環(huán)境影響等多重因素，正在構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型。智能控制技術(shù)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能優(yōu)化算法，正被廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)調(diào)度與控制中。深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用使得系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測和智能調(diào)控，顯著提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性[23]。

儲(chǔ)能技術(shù)對(duì)于解決風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)的間歇性問題至關(guān)重要。研究人員致力于提高儲(chǔ)能裝置能量密度和壽命，同時(shí)降低成本。探索不同儲(chǔ)能方式協(xié)同優(yōu)化策略，以及儲(chǔ)能與調(diào)度控制結(jié)合，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)[24]。通過優(yōu)化儲(chǔ)能充放電策略，可以顯著提高系統(tǒng)整體性能和運(yùn)行效率。

在系統(tǒng)集成與優(yōu)化方面，研究人員正努力解決不同能源類型之間的耦合問題，以實(shí)現(xiàn)多種能源互補(bǔ)的利用和協(xié)同優(yōu)化[11]。智能傳感和通信技術(shù)進(jìn)步為系統(tǒng)集成與優(yōu)化提供了新的解決方案。物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等技術(shù)集成應(yīng)用，使得系統(tǒng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和遠(yuǎn)程控制成為可能，進(jìn)而提高系統(tǒng)可靠性和可維護(hù)性。

市場與政策研究關(guān)注于分析國內(nèi)外市場動(dòng)態(tài)和政策變化，評(píng)估這些變

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Key Technologies for Hydro-wind-solar Multi-energy Complementary Operation：Research Status and Prospect

YU Yi1，2，LI Junxian3，JIANG Dingguo1，2，DENG Youhan1，2，CHEN Jing1，2

（1. China Yangtze Power Co.，Ltd.，Wuhan 430010，China；2. Science and Technology Research Institute of China Three Gorges Corporation，Beijing 101100，China；3.China Three Gorges Renewables （Group）Co.，Ltd.，Beijing 101100，China）

Abstract：In the background of global energy structural transformation，the hydro-wind-solar multi-energy complementary? system，as an essential part of modern energy systems，is receiving increasing attentions.? In this paper we examine the distribution of water and wind resources in China and analyze the construction planning for complementary bases. We further scrutinize the technological challenges encountered in critical stages of the hydro-wind-solar multi-energy complementary systems. These challenges include resource assessment and system integration during planning，forecasting and dispatching and efficient operation in operation period，and power trading and marketing during consumption. Additionally，we summarize the latest research progresses in resource assessment methods，system integration and optimization，intelligent dispatch system development，and energy storage technology application. Finally，we offer insights into future research trends. This work serves as an important reference for both research and practical applications in related fields.

Key words：hydro-wind-solar complementary；multi-energy complementary system；resource assessment；operation scheduling；electricity trading

基金項(xiàng)目：湖北省科技重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2022AAA007）

作者簡介：余 意，男，工程師，博士，主要從事水風(fēng)光多能互補(bǔ)系統(tǒng)聯(lián)合調(diào)度與控制技術(shù)及相關(guān)電碳市場理論方法研究。E-mail：yu_yi3@ctg.com.cn