根據國際可再生能源組織公布的數據，我國2019年風電和光伏（風光）裝機容量分別為2.1億kW和2.05億kW，位居全球第一，占比分別達到33.82%和35.14%[1]。我國將以黃河上游、金沙江中游和雅礱江水電站為依托，建立多個大型風電、光伏和水電（風光水）清潔能源基地，其中雅礱江全流域規劃風光電和水電總裝機容量均約為3000萬kW。風、光發電受自然條件制約，其出力時空分布不均，具有波動性、隨機性和間歇性的特點，加劇了電網調頻、調峰的壓力，極大地影響了電網的安全、穩定運行，從而限制了電網對風、光出力的消納能力。如此大規模的間歇性能源直接接入電網，勢必給電網的安全、穩定運行帶來巨大的影響。因此，平緩風、光出力的頻繁波動是保障流域大規模風、光能源接入電網并安全、穩定運行的關鍵。

水電能源調節速度快、能源可存儲，可以有效緩解由于風光能源間歇性出力波動給電力系統帶來的負面影響，將水電與風、光電聯合輸送到電網，是目前解決大規模風光能源出力未被有效利用這一問題的較好辦法：枯季時，一般風電和光電多發，可以通過水電快速啟停的能力保障風電和光電優先入網；雨季時，風電和光電少發，水電可以充分利用汛期來水多發[2]。利用水電與風、光電的豐枯互補特性，能夠有效解決大規模風、光電集中入網的消納難題，可以破解風光出力的波動性、隨機性和間歇性等弊端，將之前頻繁波動的發電曲線改善為近乎直線的平穩輸出，不僅可以保障電網安全、穩定運行，還能使優質清潔能源發揮最大效用[3]。

流域中風光水多能互補運行除了受風、光出力不確定性擾動影響外，還受電網和電站多重安全穩定運行的約束條件限制[3]，其優化調度面臨以下亟待突破和解決的關鍵科學問題。

（1）流域中的風光水三能源互補特性規律揭示的問題。此時傳統用于揭示兩種能源互補特性規律的方法不再適用，亟須提出適合評價三能源互補特性規律的方法，同時揭示流域中的風光水三能源在不同時間尺度的互補特性。

（2）風光水電系統多目標協同運行問題。風光水多能互補運行改變了梯級水電站的傳統調度方式，難以保證風光水電系統長期綜合效益。因此，針對如何協調風光水多能互補調度的長期發電效益，同時兼顧電網安全、穩定運行和水電站下游河道生態健康等目標，亟須提出適合風光水電系統多目標協同運行的方法。

（3）風光水電系統短期安全穩定運行問題。在大規模風光間歇性能源接入背景下，現有研究大多基于上述風電或光電單一能源出力的確定性預報進行水電補償調度，較少考慮風光聯合出力預報不確定性情況，風電或光電單一能源出力預報不確定性到風光聯合出力預報不確定性的動態演化機制，以及由于預報不確定性導致的水電補償后出力短缺的風險。

本書依托中國博士后科學基金第70批面上資助二等 “碳達峰碳中和形勢下風光水多能互補短期優化調研”（2021M702313）、國家自然科學基金重點基金“雅礱江流域風光水多能互補運行的優化調度方式研究”（U1765201），針對流域大規模風光水能資源高效利用和最大化風光水能資源的綜合效益問題，提出了“風光水能出力長、短期互補特性分析-長期多目標優化調度-長期多屬性決策-短期安全運行”的統一框架，主要特色和貢獻如下。

（1）建立了適合評價風光水三能源互補特性的方法，揭示了流域風光水能長期電量補償和短期電力補償的規律，提出了基于機器學習理論的風光水三能源短期典型日智能篩選方法，提高了復雜多變氣象條件下風光水三能源典型日篩選的精度。定量評估了雅礱江流域風光出力對水電出力的長期電量補償特性，可提高水電發電效益3%，以及雅礱江水電出力對風光出力的短期電力補償特性，風光棄電率和出力短缺率減小幅度分別可達到18%和28%，剖析了不同時間計算步長對風光水電出力互補特性評價結果的差異。

（2）建立了統籌風光水電系統發電效益，電網安全、穩定運行和水電站下游生態健康的多目標調度模型，識別了高維決策變量動態可行域范圍，從數學角度（MOSA-NSGA-Ⅲ算法）和物理角度（CR-NSGA-Ⅲ算法）提出了兩種不同改進思想的NSGA-Ⅲ算法。發現了CR-NSGA-Ⅲ算法較大程度地避免了可行解遭到破壞的情況，得出了CR-NSGA-Ⅲ算法在風光水電系統多目標問題求解時優于MOSA-NSGA-Ⅲ算法的結論，解決了風光水電系統長期調度方案集快速生成的難題，提高了風光水電系統非劣解集在Pareto最優前沿的收斂性和多樣性。

（3）發展了風光水電系統群體決策的兩階段隨機多屬性決策的理論與方法，突破了群體決策時由于信息不完備而難以有效進行決策的瓶頸，豐富了不確定性條件下風光水電系統調度方案科學制定的隨機多屬性決策方法庫。定義了可行權重空間概念。在決策第一階段，提出了SMAA-VIKOR模型明晰指標權重空間；在決策第二階段，引入直覺模糊層次分析法，提出了IFAHP-SMAA-VIKOR模型允許決策群體表達模糊主觀偏好，獲得越來越明確的決策支持信息，增強了群體決策者的信心。

（4）提出了描述風電或光電單一能源出力預報不確定性的動態演進通用鞅模型，構建了耦合風光出力預報不確定性動態演進的風光水電系統短期隨機優化調度模型。揭示了風光聯合出力預報不確定性較風電出力預報不確定性減小、較光電出力預報不確定性增加的規律，以及由于預報不確定性導致風光水電系統聯合運行出力存在短缺的風險過程。

本書的研究成果可直接應用于指導我國大型風光水電清潔能源基地短期調度計劃制定，具有顯著的社會效益和經濟效益。

由于編寫時間倉促，作者的經驗和水平有限，書中難免存在不妥之處，懇請讀者和專家批評指正。

前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與選題意義 1
1.2 國內外研究進展 3
1.2.1 風光水電出力互補特性分析 4
1.2.2 風光水電系統優化調度研究 7
1.2.3 風光水電系統多屬性決策 17
1.3 存在的問題剖析 19
1.4 研究內容與技術路線 21
1.4.1 研究內容 21
1.4.2 技術路線 23
第2章 流域風光水電出力互補特性研究 25
2.1 互補特性評價 25
2.1.1 風光水電出力計算 26
2.1.2 兩種能源出力互補性評價指標 28
2.1.3 三種能源出力互補性評價指標 30
2.2 典型日智能篩選模型 32
2.2.1 K-Means算法概述 33
2.2.2 K-Means-DTW算法概述 34
2.3 實例研究 37
2.3.1 研究區域概況 37
2.3.2 風光水電出力長期互補性評價 38
2.3.3 風光水電出力短期互補性評價 41
2.3.4 長期和短期互補性評價差異分析 48
2.4 本章小結 50
第3章 風光水電系統長期多目標建模及求解 51
3.1 多目標優化問題數學描述 52
3.2 風光水電系統多目標優化調度模型 54
3.2.1 目標函數 54
3.2.2 約束條件 55
3.2.3 風光水系統出力計算 57
3.3 不同改進策略的NSGA-Ⅲ算法對比研究 58
3.3.1 原始NSGA-Ⅲ算法 58
3.3.2 基于多算子自適應的改進NSGA-Ⅲ算法 63
3.3.3 基于約束重構的改進NSGA-Ⅲ算法 66
3.4 實例研究 71
3.4.1 測試函數 71
3.4.2 研究區域 76
3.4.3 結果分析 77
3.5 本章小結 83
第4章 風光水電系統兩階段隨機多屬性決策研究 85
4.1 多屬性決策問題描述 86
4.2 基于SMAA理論的風光水電系統多屬性決策 86
4.2.1 SMAA-2模型 88
4.2.2 VIKOR模型 94
4.2.3 風光水電系統群體決策第一階段 96
4.2.4 風光水電系統群體決策第二階段 97
4.3 實例研究 101
4.3.1 抽樣方法優選 102
4.3.2 效用函數的對比分析 104
4.3.3 風光水電系統群體決策第一階段分析 105
4.3.4 風光水電系統群體決策第二階段分析 108
4.4 本章小結 113
第5章 預報不確定性條件下風光水電系統短期聯合運行及風險分析 115
5.1 出力預報不確定性分析 115
5.1.1 風速和太陽輻射預報不確定性隨時間的變化過程 116
5.1.2 預報演進的鞅模型 118
5.1.3 預報演進的通用鞅模型 119
5.1.4 基于通用鞅模型模擬風光出力預報誤差隨時間演變的特性 120
5.1.5 預報不確定性度量 122
5.2 考慮實時修正的風光水電系統隨機規劃模型 122
5.2.1 目標函數 123
5.2.2 約束條件 123
5.2.3 求解方法 125
5.2.4 隨機優化調度風險分析 125
5.3 實例研究 126
5.3.1 風光預報不確定性演變分析 127
5.3.2 水電補償風光聯合出力后對自身的影響 138
5.3.3 預報更新對于風光水電系統的重要性 139
5.3.4 不同場景下水電補償風光不穩定出力的能力 143
5.4 本章小結 145
第6章 展望 147
6.1 存在問題 147
6.2 下一步研究目標 148
6.3 下一步研究內容 148
6.3.1 風電和光電出力預報及其不確定性量化 149
6.3.2 多重不確定性條件下風光水電系統多能互補短期調度 149
6.3.3 多重不確定性條件下風光水電系統多屬性風險決策 150
6.4 擬解決的關鍵科學問題 150
6.5 擬采取的研究方案 151
6.5.1 研究對象及技術路線 151
6.5.2 風電和光電出力預報及其不確定性量化 152
6.5.3 多重不確定性條件下風光水電系統多目標隨機優化調度 158
6.5.4 多重不確定性條件下風光水電系統隨機多屬性決策 165
參考文獻 167

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