计及新能源容量配置的水风光基地一体化运行研究

闫坤 胡浩 何尧玺 陈雪 康喆 张亚军 胡文

摘 要：随着全球对清洁、可持续能源需求的增长，水、风、光等可再生能源在能源转型中扮演关键角色。传统上这些能源往往独立运行，难以实现最优协同。水风光基地的一体化运行，可以解决资源波动和电网接纳问题。研究表明，一体化运行可充分发挥水电调峰能力，减少风光波动，提高新能源利用率；电量分配方案的选择应综合考虑外送水电站调峰能力及电网稳定性。通过新能源容量配置的深入研究，以期为提供清洁能源在能源系统中的高效利用提供理论基础和实践指导。

关键词：容量配置；新能源利用；一体化运行；水风光基地

中图分类号：TM73；TV7 文献标志码：A

0 引 言

随着全球对清洁、可持续能源的需求不断增长，新能源的开发和利用成为能源转型的关键战略[1]。

水、风、光等可再生能源作为主要的清洁能源形式，在能源系统中的重要性日益凸显[2]。

传统上，水电、风电和光伏等新能源在能源系统中往往是独立运行的，受限于资源波动和电网接纳能力，难以实现最优的协同运行[3]。为了更好地发挥这些清洁能源的优势，如何实现水风光基地的一体化运行成为当前能源领域的研究热点[4-7]。

然而，实现水风光基地的一体化运行并非简单的问题。其中一个重要挑战是如何合理配置新能源的容量，以满足系统对电能的需求，确保在不同条件下实现最优的运行策略[8]。

通过对水风光基地一体化运行策略的研究，深入探讨不同新能源容量配置下水风光基地的运行特性，并评估其对经济效益的影响，以期为清洁能源在能源系统中的高效利用提供科学的理论基础和实践指导。

1 计算原则

1.1 水文年选取

根据水电站近十年实际运行情况，选取来水最枯、最丰年份，并依据最丰、最枯年份流域实际水文特性测算水电站与风电、光伏打捆后新能源的最小和最大弃电率。此外，计算近十年水电站的各月平均出力，测算水电站与风电、光伏打捆后新能源平均弃电率。

1.2 水风光一体化出力约束

若水电不参与风光调峰，根据电力系统安全稳定导则要求，送出线路1回故障后，剩余线路应满足全部电力送出，因此要求水风光总出力不大于水电站N-1回送出线路输电容量（N为水电送出线路回路数），且风光在平均年综合弃电率不大于5%。

1.3 水电站枯期留存电量

T3、T4、T2水电站电能按如下消纳方案：T3水电站枯水期留存电量，四川与云南按照国家规定的比例消纳，T4水电站枯水期及T2水电站枯期在四川留存电量均按国家规定执行。

2 电量分配方案

金下四川侧水电近区光伏及风电年内出力特性的“丰”“枯”恰好与水电的“枯”“丰”在时间上对应，水电与风光具有较好的互补关系，水风光互补运行后，可以充分发挥水电调峰能力，减少风光出力波动，提高新能源利用率。因此，提出风光容量配置模式为：水风光互补运行后，水电外送电量及枯期留川电量保持不变，风光全部电量留川消纳。

水风光一体化运行后，由于水电与风光消纳市场分别为省外和省内，需要对水风光一体化出力曲线进行切割，分配每个时刻的内送与外送电量，划分水电外送曲线及风光内送曲线，进而确定风光最大内送电力，即其对送出通道能力的要求。

2.1 方案1

水风光一体化运行后，将水电站出力曲线直接作为水电站外送曲线，外送电量全部由水电组成。此方案较为简单直接，便于实施，但外送水电站调峰能力原则上属于受端电网，若直接将水电调峰后实际发电曲线外送，可能影响受端电网调峰，因此提出第二种电量分配方案。

2.2 方案2

一体化运行后，按照水电站原发电曲线外送，在水电实际出力小于原送电电力时，通过风光外送将电力补平；在水电实际出力大于原送电电力时，水电随风光一并送往省内，水电实际外送电量以及风光内送电量总量不变。

3 水风光基地一体化运行案例研究

3.1 水文年选取

根据T3左岸水电站（以下简称“T3Z电站”）2013—2022年实际运行情况，来水最枯的年份为2022年，最丰的年份为2018年，依据2022年、2018年流域实际水文特性分别测算T3Z电站与风电、光伏打捆后新能源的最小和最大弃电率。此外，计算2013—2022年水电站的各月平均出力作为T3Z电站近十年的平均出力，用来测算水电站与风电、光伏打捆后新能源的平均弃电率。

以金沙江下游T3Z、T2为例，T3Z风电资源主要位于昭觉县、美姑县以及雷波县，风电规划容量共87.6万kW，T2水电站近区风电资源主要位于会东县、宁南县、普格县以及布拖县，风电规划容量共145万kW，T3Z及T2电站近区风电资源总规模为232.6万kW。

3.2 电源侧一体化约束

T3Z电站具备季调节能力，水库蓄水可平抑来水的短期波动。当T3Z电站与近区光伏及风电电站联合运行时，可以利用水电站的快速调节能力弥补日内风电和光电的短期波动。

计算T3Z水电站与近区60 km以内新能源，包括876 MW风电及3 670 MW光伏一体化运行后，风光利用情况。最枯年水风光一体化运行未产生弃电；平均年光伏和风电均在8月和9月产生弃电，光伏弃电率为4.8%，风电弃电率为5.6%，风光综合弃电率为5%；最丰年光伏在7月、8月、9月和10月均产生弃电，光伏弃电率为19.4%，风电在9月和10月产生弃电，风电弃电率为16.7%，风光综合弃电率为19%。

图1与图2分别为平均年8月、12月典型日内水风光一体化运行出力曲线。可知，在白天7—17时光伏及风电大发时段，水电站出力减小，水风光联合出力曲线较为平缓；由于枯期风光出力水平更高，因此枯期水电站调峰深度更大，在午间新能源大发时段，水电站出力降低至0。

3.3 不同电量分配方案下风光最大电力计算

3.3.1 一体化运行后按照水电站实际发电曲线外送（方案1）

丰水期及枯水期风光内送曲线分别如图3、图4所示，丰水期风光内送最大值出现在7月，枯水期风光内送最大值出现在2月。

7月及2月的水电外送及风光内送曲线分别如图5、图6所示。在午间风光大发时段，由于调峰作用，水电站出力较小；在晚间风光出力较小时段，水电站出力较大。水电外送曲线较水风光一体化运行前发生较大变化，丰水期原外送曲线较为平缓，一体化运行后，在午间时段出现外送低谷，枯水期原外送曲线在午间及晚间时段均达到峰值，一体化运行后呈现明显反调峰特性，在午间时段出现外送低谷。

水风光一体化运行后，风光内送曲线日内峰值出现在午间时段，此时负荷也处于峰值，风光日内波动趋势无明显反调峰特性，丰水期风光内送峰值约为198万kW。

由于枯水期T3Z水电站留存部分电量，因此水风光内送峰值较大，达到约331万kW，其中包括水电留存16万kW，以及风光出力315万kW。

3.3.2 一体化运行后按照水电站原发电曲线外送（方案2）

研究采用2019年T3Z电站实际发电数据（近十年中出力最接近平均值的年份），基于8 760 h发电数据得到月平均出力曲线（见图7）。可知，丰水期T3Z水电发电曲线日内波动性较小，7—10月发电峰值均出现在晚间时段，电站出力约为装机容量的70%～90%，枯水期T3Z水电发电曲线日内波动性相对较大，峰值出现在午间及晚间时段，电站出力不大于装机容量的60%。

T3Z电站在枯水期（11—12月、1—5月）留存四川30%电量，留存后， T3Z水电站实际外送曲线如图8所示。

在维持水电站送电曲线不变的情况下，丰水期风光内送曲线及枯水期水风光内送曲线分别见图9、图10。

丰水期风光内送峰值出现在8月，枯水期水风光内送峰值出现在2月，8月及2月的水电外送及风光内送曲线分别见图11、图12。

综合来看，丰水期水电外送曲线较为平稳，维持水电送电曲线不变，由于送电峰值出现在午间时段，因此风光内送在午间处于低谷；晚间至早晨，水电外送相对较少，风光内送处于高峰时段。丰水期风光内送峰值约为143万kW。在枯水期，水电外送整体水平较低，日内波动性相较丰水期更大，外送峰值出现在午间及晚间时段，因此风光内送峰值出现在夜间时段，内送曲线存在明显的反调峰特性，枯水期水风光内送峰值较大，约为240万kW。

3.4 新能源容量配置的水风光基地一体化运行建议

（1）优化能源调度策略。优化能源调度策略是关键。在一体化运行下，可以通过充分利用水电站的灵活性和储能特性，合理安排风光发电的内送曲线，更好地协调水电站和风光发电，以更精准地实现负荷匹配。

（2）增加智能调控技术。引入智能调控技术是提高系统响应速度的有效途径。采用人工智能和大数据分析，可以更准确地预测风光发电波动情况，实时调整水电站的运行参数，提高系统的灵活性和能源利用效率。

（3）加强跨区域协调。跨区域协调是实现更全面、平稳的能源调度的必要步骤。通过加强不同区域之间的协调合作，共享能源信息和资源，减少对传统发电的依赖，促进可再生能源的大规模应用。

（4）推动储能技术应用。推动储能技术应用是应对风光发电波动性的关键措施。电池储能和抽水蓄能等技术的研究与推广，可以在低风、弱光或高负荷时段存储能量，在高风、强光或低负荷时段释放能量，提高电力系统的稳定性。

（5）提升政策支持与市场机制。政策支持与市场机制的建立有助于创造良好的发展环境。通过制定支持可再生能源发展的政策，建立灵活的市场机制，激励投资者和能源公司参与一体化运行，推动清洁能源的应用和发展。政府的激励政策，尤其是对高效能源调度和减少碳排放方面的奖励，将进一步促进创新和可持续发展。

4 结束语

深入探讨了清洁能源系统中水、风、光等多种能源形式的协同运行模式。结果表明，水风光一体化运行可以充分发挥水电的调峰能力，减少风光的出力波动，提高新能源利用率。在不同水文年下，一体化运行呈现出不同的特性，具有很好的适应性和灵活性。两种电量分配方案均可在一定程度上减少新能源的弃电率。研究成果可为未来新能源系统的规划与建设提供参考，为推动清洁能源的可持续发展和能源领域的智能化、高效化提供理论基础和实践指导。

参考文献：

[1] 王宜林.统筹能源安全与绿色转型加快推动新时代能源高质量发展[J].世界石油工业，2023，30（6）：1-5.

[2] 陈锁，王奎，冷佳，等.风光水互补发电系统发电效率分析[J].四川水力发电，2023，42（增刊1）：5-7，51.

[3] 李伟楠，王现勋，梅亚东，等.基于趋势场景缩减的水风光协同运行随机模型[J].华中科技大学学报（自然科学版），2019，47（8）：120-127.

[4] 吴淳，范国福，龚兰强，等.基于流域梯级水电站的水风光可再生能源基地研究[J].电工技术，2022（19）：45-47.

[5] 王义民，刘世帆，李婷婷，等.雅砻江能源基地水风光互补短期调度运行模式对比研究[J].水利学报，2023，54（4）：439-450.

[6] 袁湘华.澜沧江流域水风光多能互补基地建设实践探索研究[J].水电与抽水蓄能，2022，8（2）：12-15.

[7] 吴世勇，周永，王瑞，等.雅砻江流域建设风光水互补千万千瓦级清洁能源示范基地的探讨[J].四川水力发电，2016，35（3）：105-108.

[8] 徐政，徐文哲，张哲任，等.大型陆上水风光综合基地交直流组网送出方案研究[J].浙江电力，2023，42（6）：3-13.

Integrated Operation of Hydro-wind-solar Bases with New Energy Capacity Allocation

YAN Kun1，HU Hao2，HE Yaoxi1，CHEN Xue2，KANG Zhe1，ZHANG Yajun1，HU Wen1

（1. China Yangtze Power Co.，Ltd.，Wuhan 430010，China；2. Southwest Electric Power Design Institute Co.，Ltd.，China Power Engineering Consulting Group，Chengdu 610056，China）

Abstract：Renewable energy sources such as hydro，wind，and solar are of critical importance in the global transition towards clean and sustainable energy as demands escalate. Traditionally，these energy sources have been operated independently，and thus posing challenges to their optimal synergy. The integrated operation of hydro-wind-solar base offers a solution to resource variability and grid acceptance. Our findings demonstrate that integrated operation maximizes the peak shifting capacity of hydropower，reduces the volatility of wind and solar，and improves the utilization rate of new energy. The peak-shifting capacity of dispatched hydropower stations and the grid stability should be considered in selecting power distribution schemes. The thorough examination of new energy capacity allocation is expected to provide a theoretical basis and practical guidance for the efficient utilization of clean energy.

Key words：capacity allocation；new energy utilization；integrated operation；hydro-wind-solar base

基金项目：长电新能有限责任公司项目（4223020056）

作者简介：闫 坤，男，高级工程师，硕士，主要研究方向为新能源及水电发电技术。 E-mail：yan_kun@ctg.com.cn

通信作者：胡 浩，男，高级工程师，硕士，主要从事电力系统规划设计工作。E-mail：huhao@swepdi.com