水电站新能源发电功率预测与调度系统

引言

电力系统中新能源发电比重持续增加，其间歇性与波动性给系统稳定运行带来挑战，水电站作为重要的调节性电源，具有启停迅速与调节灵活的特点，是平抑新能源出力波动的理想选择，准确的功率预测是实现水电站与新能源协调调度的基础，而智能调度系统则是保障系统安全经济运行的关键。现有研究多关注单一新能源的功率预测，缺乏水电站与多种新能源联合运行的系统性分析，构建高精度的功率预测模型与优化的调度算法，对于提升电力系统新能源消纳能力具有重要意义。

1​新能源发电功率预测模型构建

1.1 基于 LSTM 的深度学习预测算法

LSTM 神经网络在处理新能源发电功率时序数据方面展现出显著优势，其独特的门控机制使得模型能够有效捕获风电与光伏发电的长期依赖关系，算法采用三层 LSTM 结构 [1]，每层包含 128 个神经元，通过遗忘门与输入门及输出门的协同作用，实现对历史功率数据中关键特征的筛选与记忆，训练过程中采用 Adam 优化器，学习率设置为 0.001，批量大小为 32，训练轮次为 200 次，模型输入层接收 72 小时历史功率数据与气象参数及时间特征，输出层预测未来 72 小时的发电功率。通过 dropout 技术防止过拟合，正则化参数设置为 0.2，实验结果显示，LSTM 模型在不同天气条件下的预测精度均保持在 90% 以上，相比传统时间序列方法提升了8.3 个百分点（见表 1)

表1 不同预测算法性能对比

1.2 多源气象数据融合与特征提取

气象数据融合技术通过整合数值天气预报与卫星遥感及地面观测站数据，为功率预测提供高质量输入特征，系统建立了包含风速与风向及太阳辐射强度及温度与湿度以及气压等 16 个关键气象要素的多维特征空间，数据预处理模块采用 3σ 准则剔除异常值，利用线性插值方法填补缺失数据，通过 Z-score标准化消除不同量纲影响。特征工程环节运用主成分分析降维技术，将原始 16维特征压缩至 8 维，保留 95.2% 的原始信息量，时空相关性分析表明，距离水电站50 公里范围内的气象数据对功率预测贡献最大，权重系数达到 0.85，融合后的气象数据时间分辨率达到 15 分钟，空间分辨率为 1 公里，显著提升了预测模型的输入数据质量，使得功率预测精度较单一数据源提升了6.8 个百分点。

2​水电站与新能源协调调度机制

2.1 多目标优化调度数学模型

多目标优化调度模型综合考虑经济性与安全性及环保性三个维度，构建了水电站与新能源联合运行的数学优化框架。目标函数包括发电成本最小化与系统备用容量最大化与碳排放量最小化三个子目标，采用加权求和法进行多目标转换 [2]，约束条件涵盖功率平衡约束与水电站出力约束及新能源出力约束以及输电线路容量约束与水库水位约束等。数学模型的核心优化函数表达式为：

式中， P_h,t 为水电站在时刻的出力， P_re,t 为新能源在时刻的出力， P_load,t 为负荷需求， C_t 为发电成本系数， w_I 、 w₂ 、 w₃ 分别为经济性与安全性及环保性权重系数。

2.2 实时调度决策算法设计

实时调度决策算法采用滚动时域优化策略，每 15 分钟更新一次调度计划，确保系统能够快速响应新能源出力变化与负荷波动，算法核心采用动态规划与启发式搜索相结合的混合优化方法，通过状态空间分解降低计算复杂度，决策变量包括水电站各机组启停状态与出力分配及水库调度策略，算法同时考虑机组爬坡约束与最小运行时间约束[3]。系统建立了三级调度架构：超短期调度（15分钟）处理实时平衡，短期调度（4 小时）优化机组组合，中期调度（24 小时）制定总体策略，当新能源功率预测误差超过 10% 时，算法自动启动应急调节模式，水电站在 3 分钟内响应出力调整指令，实际运行数据显示算法平均求解时间为 8.7 秒，调度指令执行成功率达到 98.6% ，系统频率偏差控制在 ±0.2Hz 范围内，满足电网安全稳定运行要求（见表2）。

表2 调度算法性能指标对比

3​系统集成与性能验证

3.1 预测调度系统架构设计

预测调度系统采用分层分布式架构，包含数据采集层与预测计算层及调度优化层与执行控制层四个功能模块，数据采集层通过 SCADA 系统实时获取水电站运行参数与新能源发电数据及气象信息，数据采样频率为 1 秒，预测计算层部署在高性能计算集群上，配置NVIDIA V100 GPU 加速深度学习模型训练与推理过程。调度优化层运用分布式计算技术，将大规模优化问题分解并行求解，计算效率提升了 60% ，执行控制层通过工业以太网连接，响应时间小于100 毫秒，系统配备双机热备份机制，年可用率达到 99.7% （见图 1）。

图1 水电站新能源发电功率预测与调度系统架构

3.2 实验验证与效果分析

实验选取装机容量 800MW 水电站，配套风电场 300MW 与光伏电站200MW，系统运行12 个月统计数据表明功率预测平均精度达到 92.3% ，风电预测精度为 89.7% ，光伏预测精度为 94.8%_o 。水电站与新能源联合运行后，整体发电效率提升 15.7% ，年发电量增加 2.1 亿千瓦时，调峰能力增强 23.4% ，新能源消纳率从 86.2% 提升至 97.8% 。年运行成本节约 1240 万元，年减少二氧化碳排放 12.6 万吨，电压合格率达到 99.2% ，频率稳定性提升 31% ，为大规模新能源并网运行提供了可靠的技术保障。

结语

水电站新能源发电功率预测与调度系统通过深度学习算法与多目标优化技术的有机结合，实现了对新能源出力的精准预测与水电站的智能调度，实验验证表明系统功率预测精度显著提升，水电站调节能力得到充分发挥，整体发电效率与系统稳定性明显改善。该系统为解决大规模新能源并网技术难题提供了有效方案，对推动清洁能源的规模化应用具有重要价值，随着人工智能技术的发展与电力市场机制的逐步完善，系统在多时间尺度预测精度与多能源协调优化等方面仍有进一步提升空间，这也是未来研究的重要方向。

参考文献：

[1] 李波 , 郭晓强 , 乔尚游 , 周益正 . 新能源电站多变负荷工况下发电功率预测仿真 [J]. 计算机仿真 ,2025,42(4):69-72+98.

[2] 顾慧杰 , 方文崇 , 周志烽 , 朱文 , 马光 , 李映辰 . 一种基于 CSO-LSTM的新能源发电功率预测方法 [J]. 计算机科学 ,2025,52(S1):747-757.

[3] 袁兴德 , 曾垂宽 , 彭喆 , 杨东升 , 梁卉林 . 集中式新能源功率预测系统设计与实现 [J]. 太阳能 ,2025(1):60-69.