根據(jù)國際可再生能源組織公布的數(shù)據(jù)，我國2019年風(fēng)電和光伏（風(fēng)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(fēng)電、光伏和水電（風(fēng)光水）清潔能源基地，其中雅礱江全流域規(guī)劃風(fēng)光電和水電總裝機容量均約為3000萬kW。風(fēng)、光發(fā)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(wǎng)調(diào)頻、調(diào)峰的壓力，極大地影響了電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運行，從而限制了電網(wǎng)對風(fēng)、光出力的消納能力。如此大規(guī)模的間歇性能源直接接入電網(wǎng)，勢必給電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運行帶來巨大的影響。因此，平緩風(fēng)、光出力的頻繁波動是保障流域大規(guī)模風(fēng)、光能源接入電網(wǎng)并安全、穩(wěn)定運行的關(guān)鍵。

水電能源調(diào)節(jié)速度快、能源可存儲，可以有效緩解由于風(fēng)光能源間歇性出力波動給電力系統(tǒng)帶來的負面影響，將水電與風(fēng)、光電聯(lián)合輸送到電網(wǎng)，是目前解決大規(guī)模風(fēng)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(fēng)電和光電多發(fā)，可以通過水電快速啟停的能力保障風(fēng)電和光電優(yōu)先入網(wǎng)；雨季時，風(fēng)電和光電少發(fā)，水電可以充分利用汛期來水多發(fā)[2]。利用水電與風(fēng)、光電的豐枯互補特性，能夠有效解決大規(guī)模風(fēng)、光電集中入網(wǎng)的消納難題，可以破解風(fēng)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(fā)電曲線改善為近乎直線的平穩(wěn)輸出，不僅可以保障電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運行，還能使優(yōu)質(zhì)清潔能源發(fā)揮最大效用[3]。

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

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

（2）風(fēng)光水電系統(tǒng)多目標協(xié)同運行問題。風(fēng)光水多能互補運行改變了梯級水電站的傳統(tǒng)調(diào)度方式，難以保證風(fēng)光水電系統(tǒng)長期綜合效益。因此，針對如何協(xié)調(diào)風(fēng)光水多能互補調(diào)度的長期發(fā)電效益，同時兼顧電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運行和水電站下游河道生態(tài)健康等目標，亟須提出適合風(fēng)光水電系統(tǒng)多目標協(xié)同運行的方法。

（3）風(fēng)光水電系統(tǒng)短期安全穩(wěn)定運行問題。在大規(guī)模風(fēng)光間歇性能源接入背景下，現(xiàn)有研究大多基于上述風(fēng)電或光電單一能源出力的確定性預(yù)報進行水電補償調(diào)度，較少考慮風(fēng)光聯(lián)合出力預(yù)報不確定性情況，風(fēng)電或光電單一能源出力預(yù)報不確定性到風(fēng)光聯(lián)合出力預(yù)報不確定性的動態(tài)演化機制，以及由于預(yù)報不確定性導(dǎo)致的水電補償后出力短缺的風(fēng)險。

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

（1）建立了適合評價風(fēng)光水三能源互補特性的方法，揭示了流域風(fēng)光水能長期電量補償和短期電力補償?shù)囊?guī)律，提出了基于機器學(xué)習(xí)理論的風(fēng)光水三能源短期典型日智能篩選方法，提高了復(fù)雜多變氣象條件下風(fēng)光水三能源典型日篩選的精度。定量評估了雅礱江流域風(fēng)光出力對水電出力的長期電量補償特性，可提高水電發(fā)電效益3%，以及雅礱江水電出力對風(fēng)光出力的短期電力補償特性，風(fēng)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(fēng)光水電出力互補特性評價結(jié)果的差異。

（2）建立了統(tǒng)籌風(fēng)光水電系統(tǒng)發(fā)電效益，電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運行和水電站下游生態(tài)健康的多目標調(diào)度模型，識別了高維決策變量動態(tài)可行域范圍，從數(shù)學(xué)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(fā)現(xiàn)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(fēng)光水電系統(tǒng)多目標問題求解時優(yōu)于MOSA-NSGA-Ⅲ算法的結(jié)論，解決了風(fēng)光水電系統(tǒng)長期調(diào)度方案集快速生成的難題，提高了風(fēng)光水電系統(tǒng)非劣解集在Pareto最優(yōu)前沿的收斂性和多樣性。

（3）發(fā)展了風(fēng)光水電系統(tǒng)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(fēng)光水電系統(tǒng)調(diào)度方案科學(xué)制定的隨機多屬性決策方法庫。定義了可行權(quán)重空間概念。在決策第一階段，提出了SMAA-VIKOR模型明晰指標權(quán)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(fēng)電或光電單一能源出力預(yù)報不確定性的動態(tài)演進通用鞅模型，構(gòu)建了耦合風(fēng)光出力預(yù)報不確定性動態(tài)演進的風(fēng)光水電系統(tǒng)短期隨機優(yōu)化調(diào)度模型。揭示了風(fēng)光聯(lián)合出力預(yù)報不確定性較風(fēng)電出力預(yù)報不確定性減小、較光電出力預(yù)報不確定性增加的規(guī)律，以及由于預(yù)報不確定性導(dǎo)致風(fēng)光水電系統(tǒng)聯(lián)合運行出力存在短缺的風(fēng)險過程。

本書的研究成果可直接應(yīng)用于指導(dǎo)我國大型風(fēng)光水電清潔能源基地短期調(diào)度計劃制定，具有顯著的社會效益和經(jīng)濟效益。

由于編寫時間倉促，作者的經(jīng)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(nèi)外研究進展 3
1.2.1 風(fēng)光水電出力互補特性分析 4
1.2.2 風(fēng)光水電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度研究 7
1.2.3 風(fēng)光水電系統(tǒng)多屬性決策 17
1.3 存在的問題剖析 19
1.4 研究內(nèi)容與技術(shù)路線 21
1.4.1 研究內(nèi)容 21
1.4.2 技術(shù)路線 23
第2章 流域風(fēng)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(fēng)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(qū)域概況 37
2.3.2 風(fēng)光水電出力長期互補性評價 38
2.3.3 風(fēng)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(jié) 50
第3章 風(fēng)光水電系統(tǒng)長期多目標建模及求解 51
3.1 多目標優(yōu)化問題數(shù)學(xué)描述 52
3.2 風(fēng)光水電系統(tǒng)多目標優(yōu)化調(diào)度模型 54
3.2.1 目標函數(shù) 54
3.2.2 約束條件 55
3.2.3 風(fēng)光水系統(tǒng)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(yīng)的改進NSGA-Ⅲ算法 63
3.3.3 基于約束重構(gòu)的改進NSGA-Ⅲ算法 66
3.4 實例研究 71
3.4.1 測試函數(shù) 71
3.4.2 研究區(qū)域 76
3.4.3 結(jié)果分析 77
3.5 本章小結(jié) 83
第4章 風(fēng)光水電系統(tǒng)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(fēng)光水電系統(tǒng)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(fēng)光水電系統(tǒng)群體決策第一階段 96
4.2.4 風(fēng)光水電系統(tǒng)群體決策第二階段 97
4.3 實例研究 101
4.3.1 抽樣方法優(yōu)選 102
4.3.2 效用函數(shù)的對比分析 104
4.3.3 風(fēng)光水電系統(tǒng)群體決策第一階段分析 105
4.3.4 風(fēng)光水電系統(tǒng)群體決策第二階段分析 108
4.4 本章小結(jié) 113
第5章 預(yù)報不確定性條件下風(fēng)光水電系統(tǒng)短期聯(lián)合運行及風(fēng)險分析 115
5.1 出力預(yù)報不確定性分析 115
5.1.1 風(fēng)速和太陽輻射預(yù)報不確定性隨時間的變化過程 116
5.1.2 預(yù)報演進的鞅模型 118
5.1.3 預(yù)報演進的通用鞅模型 119
5.1.4 基于通用鞅模型模擬風(fēng)光出力預(yù)報誤差隨時間演變的特性 120
5.1.5 預(yù)報不確定性度量 122
5.2 考慮實時修正的風(fēng)光水電系統(tǒng)隨機規(guī)劃模型 122
5.2.1 目標函數(shù) 123
5.2.2 約束條件 123
5.2.3 求解方法 125
5.2.4 隨機優(yōu)化調(diào)度風(fēng)險分析 125
5.3 實例研究 126
5.3.1 風(fēng)光預(yù)報不確定性演變分析 127
5.3.2 水電補償風(fēng)光聯(lián)合出力后對自身的影響 138
5.3.3 預(yù)報更新對于風(fēng)光水電系統(tǒng)的重要性 139
5.3.4 不同場景下水電補償風(fēng)光不穩(wěn)定出力的能力 143
5.4 本章小結(jié) 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(nèi)容 148
6.3.1 風(fēng)電和光電出力預(yù)報及其不確定性量化 149
6.3.2 多重不確定性條件下風(fēng)光水電系統(tǒng)多能互補短期調(diào)度 149
6.3.3 多重不確定性條件下風(fēng)光水電系統(tǒng)多屬性風(fēng)險決策 150
6.4 擬解決的關(guān)鍵科學(xué)問題 150
6.5 擬采取的研究方案 151
6.5.1 研究對象及技術(shù)路線 151
6.5.2 風(fēng)電和光電出力預(yù)報及其不確定性量化 152
6.5.3 多重不確定性條件下風(fēng)光水電系統(tǒng)多目標隨機優(yōu)化調(diào)度 158
6.5.4 多重不確定性條件下風(fēng)光水電系統(tǒng)隨機多屬性決策 165
參考文獻 167

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