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大规模风电接入下机组组合与旋转备用联合优化：模型、方法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在全球能源转型的大背景下，随着对清洁能源的需求不断增长以及环保意识的日益增强，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在电力系统中的比重迅速上升。国际能源署（IEA）的数据显示，过去十年间，全球风电装机容量以年均超过15%的速度增长，到2023年，全球风电累计装机容量已突破800GW。中国作为全球最大的风电市场之一，截至2023年底，风电装机容量达到380GW，占全国发电装机总量的15%以上。

大规模风电接入给电力系统带来了显著的环境和经济效益。从环境角度看，风电的大规模应用有助于减少碳排放和其他污染物排放，助力实现碳达峰、碳中和目标。根据相关研究，每增加1GW的风电装机容量，每年可减少约160万吨二氧化碳排放。从经济角度看，风电的发展促进了能源产业的多元化，带动了相关产业链的发展，创造了大量的就业机会和经济效益。

然而，风电固有的间歇性、波动性和不确定性，也给电力系统的安全稳定运行和经济调度带来了前所未有的挑战。风电出力依赖于风速，而风速受自然条件影响，具有随机性和不可控性，这使得风电出力难以准确预测。当风电出力大幅波动时，可能导致系统功率失衡，进而影响电网频率和电压的稳定性。若风电出力突然下降，可能使系统面临功率短缺的风险，引发电网频率下降；反之，若风电出力突然增加，可能导致局部电网电压过高，威胁电力设备的安全运行。

为了应对风电接入带来的不确定性，电力系统需要配置足够的旋转备用容量。旋转备用作为一种重要的应对手段，指的是在系统正常运行时，处于运行状态且可随时增加出力的发电机组容量。当风电出力不足或负荷突然增加时，旋转备用能够迅速补充功率缺额，维持系统的功率平衡和频率稳定。准确合理地确定旋转备用容量是保障电力系统安全稳定运行的关键，旋转备用容量过小，无法有效应对风电出力的不确定性，可能导致系统失稳；而旋转备用容量过大，则会增加系统的运行成本，降低能源利用效率。

机组组合（UnitCommitment,UC）作为电力系统短期发电计划的核心问题，旨在确定发电机组的启停状态和发电功率，以满足系统负荷需求和各种约束条件，实现发电成本最小化或其他优化目标。在大规模风电接入的背景下，传统的机组组合模型和方法已难以适应新的挑战。因为传统机组组合模型往往基于确定性的负荷预测和发电资源，未充分考虑风电的不确定性，导致制定的发电计划在面对风电出力波动时缺乏灵活性和鲁棒性。

将机组组合与旋转备用进行联合优化，成为解决大规模风电接入问题的关键途径。通过联合优化，可以综合考虑风电不确定性、负荷波动以及机组运行特性等因素，实现机组启停和旋转备用的协同优化，提高系统运行的安全性、可靠性和经济性。具体而言，联合优化能够在满足系统安全约束的前提下，合理安排机组的启停计划和发电功率，同时优化旋转备用的配置，降低系统运行成本，提高风电消纳能力，实现电力系统的高效、稳定运行。

本研究旨在深入探讨大规模风电接入下机组组合和旋转备用的联合优化问题，通过建立科学合理的数学模型和优化算法，实现电力系统在风电不确定性条件下的经济、可靠运行。这不仅有助于解决当前风电并网面临的实际问题，推动风电产业的健康发展，还能为电力系统的规划、运行和调度提供理论支持和技术指导，具有重要的理论意义和实际应用价值。

1.2国内外研究现状

随着风电在全球电力系统中所占比例的不断攀升，大规模风电接入下机组组合和旋转备用的联合优化问题成为了国内外学者研究的热点。

在国外，许多研究致力于通过先进的数学方法和模型来解决这一复杂问题。文献[文献1]提出了一种基于随机规划的联合优化模型，该模型将风电出力的不确定性用概率分布来描述，通过对不同场景下的系统运行进行模拟，实现机组组合和旋转备用的协同优化。在该模型中，考虑了多种约束条件，如功率平衡约束、机组出力限制约束、旋转备用约束等，以确保系统运行的安全性和可靠性。通过算例分析，验证了该模型在降低系统运行成本和提高风电消纳能力方面的有效性。文献[文献2]则采用了鲁棒优化方法，该方法能够在不确定因素的最坏情况下保证系统的安全运行。针对风电出力的不确定性，该方法通过构建鲁棒约束来限制系统在不确定性环境下的风险，使得优化结果更加稳健。研究表明，鲁棒优化方法在应对风电不确定性方面具有显著优势，能够有效提高系统的可靠性。

在国内，相关研究也取得了丰硕的成果。文献[文献3]建立了考虑风电预测误差和负荷波动的机组组合与旋转备用联合优化模型。该模型采用了场景分析法，将风电出力和负荷的不确定性转化为多个离散的场景，通过对不同场景下的系统运行进行优化，得到满足多种场景需求的机组组合和旋转备用方案。在实际应用中，该模型能够根据实时的