摘要：本文针对含高渗透率新能源的电力系统备用容量优化配置的现状进行了研究，阐述了新能源接入对电力系统备用需求的影响，介绍了多种备用资源及其特性，深入分析了现有的备用容量优化配置方法及相关模型等，旨在为该领域的进一步研究与实践提供全面的参考依据。

关键词：高渗透率新能源；电力系统；备用容量；优化配置

一、引言

在应对气候变化和能源转型的大背景下，新能源发电技术得到了迅猛发展。新能源在电力系统中的高渗透率应用，一方面有助于减少对传统化石能源的依赖，实现节能减排目标；另一方面，其固有的间歇性、波动性和不确定性给电力系统的可靠运行带来了前所未有的挑战。电力系统备用容量作为保障系统在各种扰动下稳定供电的关键措施，在含高渗透率新能源的情境下，其优化配置方法成为电力工程领域研究的热点和难点。合理配置备用容量不仅能够提高电力系统的可靠性和安全性，还能在一定程度上促进新能源的有效消纳，提升电力系统的整体经济性和环境友好性。

二、新能源接入对电力系统备用需求的影响

（一）新能源出力的不确定性

新能源发电主要依赖于自然条件，如风能、太阳能等。风力发电的输出功率与风速密切相关，风速的随机性和间歇性导致风力发电功率呈现出剧烈的波动特性。例如，在不同季节、不同地理位置，风速的变化范围较大，且难以精确预测，使得风力发电在短时间内可能出现功率骤升或骤降的情况。同样，光伏发电受光照强度、天气状况（如云层遮挡、阴晴变化）等因素影响，其发电功率也具有显著的不确定性。这种新能源出力的不确定性使得电力系统在调度运行时难以准确预估发电总量，为了避免因发电不足而导致电力短缺，必须增加额外的备用容量来应对可能出现的功率缺额。

（二）新能源与负荷的时空匹配性

新能源发电的时空分布特性与电力负荷需求往往存在较大差异。从时间维度来看，新能源发电高峰时段可能与负荷高峰时段不一致。例如，太阳能发电主要集中在白天日照充足时段，而工业和居民用电负荷高峰可能在晚间，这种时间上的错配要求电力系统在新能源发电低谷且负荷高峰时具备足够的备用发电能力来满足用电需求。从空间维度来看，新能源资源分布不均衡，一些地区新能源丰富但本地负荷需求较小，需要通过输电网络将新能源电力输送到负荷中心，在输电过程中可能因线路故障等原因导致电力中断，因此在负荷中心也需要配置相应的备用容量以保障供电可靠性。

（三）新能源预测误差

尽管目前已有多种新能源发电功率预测方法，但受限于气象数据的准确性、预测模型的精度以及新能源发电系统本身的复杂性等因素，新能源发电功率预测仍存在一定的误差。预测误差可能导致电力系统调度计划与实际运行情况出现偏差，当预测发电功率高于实际值时，可能造成电力过剩，影响系统经济性；而当预测发电功率低于实际值时，若备用容量不足，则会引发电力供应不足的风险。因此，新能源预测误差的存在进一步增加了电力系统对备用容量的需求，以弥补因预测不准确而产生的功率缺口。

三、备用资源及其特性

（一）传统发电单元

传统发电单元如火力发电、水力发电等在电力系统中一直扮演着重要角色，在备用容量提供方面具有一定优势。火力发电单元具有稳定的发电功率输出，响应速度相对较快，能够在短时间内提供较大的备用容量，但其运行成本较高，且存在环境污染问题。水力发电单元的发电功率可调节性较强，通过水库蓄水和放水能够快速响应系统备用需求，且具有较好的经济性和环境友好性，但受水资源分布和季节变化的限制较大。传统发电单元在高新能源渗透率的电力系统中，依然是重要的备用资源之一，尤其是在应对长时间、大规模的电力短缺情况时发挥着关键作用。

（二）储能系统

储能系统作为一种新兴的备用资源，近年来得到了广泛关注和应用。常见的储能技术包括锂离子电池储能、铅酸电池储能、抽水蓄能、压缩空气储能等。锂离子电池储能具有能量密度高、充放电效率高、响应速度快等优点，能够快速灵活地进行充放电操作，有效平抑新能源发电的短期波动，在分布式电源侧和用户侧储能应用中较为广泛。抽水蓄能是一种较为成熟的大规模储能技术，其储能容量大、技术可靠性高，通过在电力负荷低谷时将水抽到高处水库，在负荷高峰时放水发电来实现能量的存储和释放，对电力系统的调峰、调频和备用等方面具有重要意义，但受地理条件限制较大，建设成本较高。储能系统的应用能够显著提高电力系统对新能源的消纳能力，增强系统的灵活性和可靠性，在含高渗透率新能源的电力系统备用容量配置中具有不可替代的作用。

（三）需求侧响应

需求侧响应是指通过激励或引导电力用户改变其用电行为，从而实现对电力系统负荷需求的调节。在备用容量方面，需求侧响应可分为可中断负荷和可调节负荷。可中断负荷是指在系统需要备用容量时，用户同意中断部分或全部用电负荷，以换取一定的经济补偿。可调节负荷则是指用户能够根据系统的指令或价格信号，调整其用电设备的功率或用电时间，如空调、热水器等设备的智能控制。需求侧响应的优势在于能够充分利用用户侧的资源，无需额外建设发电或储能设施，降低系统备用成本，同时提高用户参与电力市场的积极性和主动性。然而，需求侧响应的实施需要完善的市场机制、通信技术支持以及用户的积极配合，其响应能力和可靠性也受到用户用电习惯、设备特性等因素的影响。

四、备用容量优化配置方法及模型

（一）确定性优化方法

确定性优化方法基于已知的系统参数和确定性的约束条件来求解备用容量的最优配置。这类方法通常假设新能源发电功率、负荷需求等参数为确定值或采用典型场景来代表其变化情况。例如，以系统运行成本最小化为目标函数，考虑传统发电单元的发电成本、备用成本，储能系统的充放电成本以及需求侧响应成本等，同时满足功率平衡约束、传统发电单元运行约束、储能系统约束和需求侧响应约束等条件构建优化模型。常用的确定性优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划等。确定性优化方法的优点是计算效率较高，模型相对简单，能够在一定程度上得到较为直观的备用容量配置方案。然而，其缺点也较为明显，由于忽略了新能源的随机性和不确定性，在实际运行中可能导致备用容量配置不合理，当系统出现与假设情况不同的扰动时，难以保证系统的可靠性。

（二）随机优化方法

随机优化方法充分考虑了新能源发电功率、负荷需求等参数的随机性和不确定性。通过建立随机变量的概率分布模型，如采用正态分布、威布尔分布等来描述新能源发电功率的不确定性，将随机性因素纳入优化模型中。目标函数除了考虑系统运行成本外，还通常结合可靠性指标，如电力不足期望（LOLP）、电量不足期望（EENS）等，以确保在随机情况下系统的可靠性。约束条件与确定性优化方法类似，但需要考虑随机变量的影响。常用的随机优化算法有随机规划、机会约束规划等。随机优化方法能够更真实地反映电力系统的运行特性，得到的备用容量配置方案具有更好的鲁棒性和适应性。但由于需要处理大量的随机变量和概率分布信息，其计算复杂度较高，模型求解难度较大，对计算资源和数据要求也较高。

（三）鲁棒优化方法

鲁棒优化方法针对系统中的不确定性因素，采用一种保守的优化策略。它不依赖于不确定性参数的具体概率分布，而是考虑不确定性参数在一定范围内的所有可能取值，通过构建鲁棒优化模型来求解备用容量配置方案，使得在最不利的情况下系统仍能满足一定的性能要求。例如，在考虑新能源发电功率不确定性时，设定其波动范围的上下界，目标函数通常为在保证系统可靠性的前提下最小化备用容量或运行成本。鲁棒优化方法的优点是对不确定性的处理较为稳健，不需要精确的概率分布信息，计算复杂度相对随机优化方法较低。其缺点是可能会因过于保守而导致备用容量配置过多，增加系统运行成本，在实际应用中需要在可靠性和经济性之间寻找平衡。

五、结束语

本文对含高渗透率新能源的电力系统备用容量优化配置方法展开综述。阐述新能源接入致电力系统备用需求变化，包括出力不确定性、时空匹配性与预测误差影响。介绍传统发电单元、储能系统、需求侧响应等备用资源特性。分析确定性、随机、鲁棒优化方法及模型，对比其优缺点。最后展望未来研究方向，如多能源系统耦合、电力市场环境下交易与定价机制、分布式电源与微电网应用以及基于先进信息技术决策支持系统等，为该领域深入研究提供全面指引。

参考文献

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