考虑新能源随机性的电力调度系统多目标决策模型构建

引言

太阳能、风能等新能源清洁、可再生，对减轻传统能源供应负担、降低环境污染程度和达成可持续发展目标具有至关重要的意义。电力调度系统需同时兼顾经济性、安全性与新能源消纳多重目标，而新能源出力受风速、光照等自然条件影响，具有显著随机性，给调度决策带来巨大挑战。传统调度模型多基于确定性假设，未充分考虑新能源随机性，易导致调度方案与实际工况脱节，引发弃风弃光、电网频率异常波动等问题。探索模型构建目标、随机性影响及优化路径，对提升调度系统适应性、保障电网稳定运行具有重要意义。

一、考虑新能源随机性的电力调度系统多目标决策模型构建核心目标

1.1 以降低运行成本为导向的调度经济性目标

以降低运行成本为导向的调度经济性目标，是模型构建的基础目标。电力调度的经济性需综合考虑发电成本、输电损耗成本与备用成本：在新能源高比例并网场景下，需优先调度低成本的新能源发电，减少火电等常规能源的开机容量，降低燃料消耗成本；同时，通过优化机组组合与出力分配，减少输电线路的功率损耗，降低损耗成本；针对新能源随机性，合理配置备用容量，避免因备用过剩增加成本，或备用不足引发事故。

1.2 以维持电网稳定为核心的调度安全性目标

以维持电网稳定为核心的调度安全性目标，是模型构建的关键目标。电网安全需确保频率、电压稳定及线路传输功率不超限：新能源随机性易导致发电与负荷失衡，引发电网频率波动，如风电出力骤降时，若未及时补充功率，频率可能低于安全阈值；电压方面，新能源场站多位于偏远地区，出力波动易造成局部电压偏差；线路传输功率若因新能源出力波动超出限值，可能触发保护装置动作，导致线路跳闸。

1.3 以提升能源利用率为重点的新能源消纳目标

以提升能源利用率为重点的新能源消纳目标，是模型构建的重要目标。新能源消纳率低会造成能源浪费，还可能制约新能源产业发展：新能源随机性是导致消纳困难的主要原因，如风电出力高峰时，若电网无法及时吸纳，需强制弃风；光伏出力午间骤增时，若负荷需求不足，易出现弃光现象。模型需通过多维度优化提升消纳能力，如优化新能源场站与电网的衔接方式，减少并网瓶颈；利用储能系统存储新能源富余出力，在负荷高峰时释放。

二、新能源随机性对电力调度系统多目标决策的主要影响维度

2.1 风能与太阳能出力波动对调度方案可行性的影响

风能与太阳能出力波动对调度方案可行性的影响，是新能源随机性的核心影响维度。风光出力受自然条件影响呈间歇性、波动性特征，如风电出力随风速变化在短时间内大幅增减，光伏出力因云层移动出现骤升骤降。基于确定性假设制定的调度方案，若遇到风光出力大幅波动，会出现发电与负荷不匹配的情况：例如方案按预测风电出力安排常规机组停机，实际风电出力骤降时，电网功率缺口无法及时填补，导致调度方案失效；或实际风光出力远超预测，电网无法吸纳，被迫弃风弃光。这种波动会破坏调度方案的可行性，增加电网运行风险。

2.2 新能源出力预测误差对决策精度的干扰

新能源出力预测误差对决策精度的干扰，是新能源随机性的重要影响维度。当前新能源出力预测依赖气象数据与预测模型，受预测技术限制，存在一定误差，如预测风速与实际风速偏差会导致风电出力预测不准，云层覆盖预测失误会影响光伏出力预测精度。预测误差会使调度决策与实际工况偏离：若预测出力高于实际，调度方案可能减少常规机组出力，导致实际供电不足；若预测出力低于实际，方案可能保留过多常规机组，造成新能源富余无法消纳，增加运行成本。

2.3 极端天气引发的新能源随机性加剧对调度响应的挑战

极端天气引发的新能源随机性加剧对调度响应的挑战，是新能源随机性的突出影响维度。台风、暴雨、暴雪等极端天气会导致新能源出力随机性显著增强，如台风天气下风速骤升骤降，风电出力剧烈波动。极端天气还可能损坏新能源场站设备，进一步加剧出力不确定性。此时，调度系统需快速响应，但传统调度模型难以应对这种突发性、高强度的随机性，易出现响应滞后：如未能及时调整常规机组出力或调用备用容量，可能引发电网频率崩溃、线路过载跳闸等严重事故，对调度响应速度与灵活性提出更高挑战。

三、考虑新能源随机性的电力调度系统多目标决策模型优化实施路径

3.1 基于概率统计与机器学习的新能源随机性量化方法改进

基于概率统计与机器学习的新能源随机性量化方法改进，是模型优化的基础路径。传统量化方法多采用简单概率分布描述随机性，精度不足。改进需结合两类技术：概率统计方面，通过分析历史风光出力数据，构建更贴合实际的概率分布模型（如 Weibull 分布描述风速特性），量化出力波动范围与概率；机器学习方面，利用 LSTM、随机森林等算法，结合气象数据构建高精度预测模型，减少预测误差，并通过预测误差的概率分布，量化不确定性。

3.2 结合调度场景动态调整的多目标权重分配机制构建

结合调度场景动态调整的多目标权重分配机制构建，是模型优化的关键路径。传统模型多采用固定权重分配，无法适配不同调度场景。需构建动态权重机制：根据场景特征调整权重，如用电高峰时段，电网安全风险高，提升安全性权重；新能源出力高峰时段，侧重消纳目标，提高消纳权重；负荷低谷且新能源出力稳定时，可适当提升经济性权重。通过建立场景识别模型，自动判断当前调度场景，并匹配对应的权重方案，使模型决策更贴合实际场景需求，平衡多目标关系。

3.3 适配多目标优化的高效求解算法（如启发式算法）改进

适配多目标优化的高效求解算法改进，是模型优化的重要路径。传统求解算法在处理多目标、多约束问题时，易出现求解效率低、难以找到最优解的问题。需改进启发式算法：如改进粒子群优化算法，引入非支配排序机制，快速筛选出兼顾经济性、安全性、消纳目标的 Pareto 最优解；优化遗传算法的交叉、变异算子，提升算法在处理随机性约束时的搜索能力，避免陷入局部最优；结合并行计算技术，缩短大规模调度问题的求解时间。

四、结论

考虑新能源随机性的电力调度多目标决策模型，需聚焦经济性、安全性、新能源消纳三大核心目标，应对风光出力波动、预测误差、极端天气加剧随机性的影响，通过随机性量化改进、动态权重分配、求解算法优化实现模型优化。推广这一模型，对提升电力调度合理性、保障电网稳定运行、推动新能源高比例并网具有重要现实意义，为新能源时代电力调度系统升级提供可行路径。

参考文献：

[1]沈祝萍,张浩淼.新能源配电网电力调度优化方法[J].中国新技术新产品,2025,(15):51-53.

[2] 周蕴文. 探讨新能源配电网电力调度优化方法[J]. 电工材料,2024,(06):27-29.

[3]肖俊明,高洪洋,朱永胜,等.考虑新能源接入的电力多目标优化调度[J].计算机工程与应用,2019,55(23):241-247.