基于多时间尺度嵌套的梯级水电可承载风光资源规模分析

引言：梯级水电可承载风光资源规模是指在一定技术与运行条件下，水电站可配合并消纳的风电与光伏发电最大装机容量。通过计算梯级水电的承载能力，可进一步保障电力系统的稳定运行，提高能源利用率，也能为不同能源的配比调整提供参考依据。但以往在计算时，经常因过于复杂的风光出力特性以及多约束条件的相互耦合，造成计算结果失准。为解决此类问题，文章提出可运用多时间尺度嵌套分析法，全面考虑能源系统在不同时间维度的运行规律，以此保证计算结果具有应用价值。

1 多时间尺度嵌套分析框架构建

多时间尺度嵌套分析是指用于研究复杂系统内，不同时间尺度中，过程相互作用的分析手段，其主要原理在于，将系统分解成毫秒级、小时级等不同时间跨度的子工程，通过分析子过程的嵌套关系、具体影响，捕捉系统中快变与慢变过程的耦合规律，在实际应用时需要将水电站中，涉及的时间尺度划分为分钟-小时级、日-周级、月-年级。其中分钟-小时级尺度，需要更多地关注电力系统的实时运行状态，包括风光功率波动，梯级水电对系统的调节效果，能否维持系统频率稳定。而日-周级尺度则应聚焦于日、周的负荷预测，考虑梯级水电的水量平衡，评估风光资源的变化趋势，致力于多能源的科学分配。至于月-年级尺度则要围绕能源规划与资源配置，深入探究梯级水电的来水情况、风光资源的发展潜力，以此确定适合的装机规模。

2 梯级水电与风光资源运行特性分析

2.1 梯级水电运行特性

梯级水电简单来说，便是由多个水电站借助河流串联组成的发电系统，本身具有较为出众的调节性能，可结合系统负荷变化以及风光资源的出力状况，第一时间调整发电功率。在分钟-小时级尺度上，可凭借水库的调节库容，实现风光功率波动的平抑。在日-周级尺度上，则可依靠改善梯级水电站间的水量分配，促进发电效益提升。而在月-年级尺度上，则应充分考虑河流的来水规律，编制针对性的水库调度计划[1]。

2.2 风光资源运行特性

风能与太阳能的出力具有极强的间歇性与随机性特征，其中风力发电功率在一定程度上受风速、风向影响，往往会在一天内伴有较大的波动。而光伏发电功率则主要由太阳辐射强度与日照时间决定，一般情况下，白天发电功率较高，夜间基本无出力。此类特性，导致风光资源在大规模接入电网时，需要依靠电源进行调节。

3 容量耦合模型构建

容量耦合模型是指用于量化系统相互作用强度的数学模型，为简化研究，文章将做出以下假设：忽略电力传输阶段的损耗，不考虑设备故障对系统运行的干扰。在模型建立时，需要优先确定容量耦合关系，结合上文阐述的多时间尺度嵌套分析模型，在分钟-小时级、日-周级、月-年级尺度下，考虑梯级水电的调节能力，确定其平抑风光功率波动的最大容量，根据水电站的负荷需求以及发电计划，计算风光资源的合理配置容量，以满足系统供电需求为首要目标。最后基于梯级水电的水资源承载性能，确定可承载的风光资源装机规模[2]。

假设水电站中，梯级水电总装机容量为 P_h ，风光资源总装机容量为 P_w+s ws ，则

不同时间尺度下，具体的约束关系可采用以下公式进行表示。分钟-小时级： 日-周级： P_h^m+P_w+s^m≥L_m 月-年级： P_w+s^l≤αP_h^l 其中， P_h^s,P_h^m,P_h^l 分别用于表示为分钟-小时级、日-周级、月-年级时间

尺度下，梯级水电的有效发电容量。而 1 则用于表示为分钟-小时级时

间尺度下，风光资源的功率波动量、调节系数。至于 ws P_w+s^m P_w+s^l ws 分别为表示日-周级、月-年级时间尺度下，风光资源的装机容量。 L_m 为日-周级时间尺度下的平均负荷需求， 表示为月-年级时间尺度下，风光资源装机容量与梯级水电装机容量的比例系数。

4 优化配置模型建立

4.1 目标函数

优化配置模型是指借助数学建模 + 算法设计，在给定的约束条件下，实现资源、结构等要素的合理调整，以系统发电成本最小、能源利用率最大为目标。目标函数为：

minC  Ch  Cws

其中， C,C_h∙C_w+sη,E_w+s∙E_total

total 分别表示系统发电总成本、梯级水电成本、风光资源成本、能源利用效率、风光资源发电量、系统总发电量。

4.2 约束条件

约束条件主要包括：功率平衡约束，需要保证在不同时间尺度下，系统的发电功率满足负荷需求；水量平衡约束，是指梯级水电满足上下游水库的水量平衡要求；装机容量约束，要求装机容量控制在技术与经济可行范围内；环境约束，是指综合考虑能源开发对环境的影响，避免开发规模过大，破坏生态平衡。

4.3 求解方法

基于遗传算法、粒子群优化算法，实现上述模型的求解，此类算法的特点在于具有显著的全局搜索能力、适应性较广，即便在复杂约束条件下，仍能快速遍历最优解。在求解时，需考虑不同时间尺度的特点，设置相应的迭代次数，从而提高求解准确性。

5 案例分析

5.1 案例选取与数据收集

为验证上述方法的可行性与有效性，文章将以某流域梯级水电系统作为研究对象，并深入调查其周边风光资源情况。整理流域梯级水电站的装机容量、库容、地区风速、太阳辐射强度数据信息。

5.2 模型应用与结果分析

之后将收集的数据录入容量耦合模型、优化配置模型，依托人工智能算法求解，最终发现，分钟-小时级、日-周级、月-年级尺度下，梯级水电可平抑风光功率波动，能够依照日、周负荷变化，确定风光资源的配置容量。在进一步融合水资源承载能力后，确定可承载的风光资源装机规模上限。同时，也能基于分析结果，判断不同因素对可承载规模的影响。

结论：综上所述，通过对基于多时间尺度嵌套的梯级水电可承载风光资源规模分析方法开展研究讨论，并以实际案例验证相关论点。最终发现，依托容量耦合模型+优化配置模型，结合人工智能算法，能够更精确地计算风光资源的配置容量，为后续的能源规划以及装机规模确定，提供数据支持，也能为可再生资源的协同发展提供决策参考，证明相关技术措施具有一定的推广价值。

参考文献：

[1]杨锦鑫,刘恩圆.基于多时间尺度的华南地区气温与臭氧浓度时空特征及关联分析[J].广州大学学报(自然科学版),2024,23(06):1-16.

[2]陈文涛,王万斌.灵活性资源协调规划下的风光火储联合外送调度多目标优化模 型[J].微型电脑应用,2024,40(05):153-157.