华南理工科研团队：将先进数学优化方法应用于电力与能源系统优化调度

电力工业正经历着深度的转型和变革，新能源场站的规模化并网和综合能源系统的推广应用正在重塑我国能源版图。截至2021 年底，全国发电装机容量2.37692×109kW，其中新能源装机达6.3504×108kW，占总装机容量的26.72%，并网风电装机容量3.2848×108kW，占总装机容量的13.82%；并网光伏发电装机容量3.0656×108kW，占总装机容量的12.90%。2021 年，我国年总发电量8.53425×1012kW·h，新能源发电量9.8186×1011kW·h，占总发电量的11.5%。预计2030 年全国电源装机总容量将达到3.9×109kW 左右，非化石能源发电量占比有望达到50%左右。

与此同时，主动配电、用电/微网/综合能源园区也得到了快速发展。例如，根据《国家能源局关于公布首批多能互补集成优化示范工程的通知》(国能规划〔2017〕37 号)，建设23 个项目，其中，终端一体化集成供能系统17 个、风光水火储多能互补系统6 个；根据《国家能源局综合司关于公布整县(市、区)屋顶分布式光伏开发试点名单的通知》(国能综通新能〔2021〕84 号)，建设覆盖全国676 个县(市、区)、总规模高达1.7×108kW 左右的分布式光伏。

可见，传统电力系统正逐步演变为结构更加复杂的电力与能源系统。其优化调度仍然是系统优化运行和能量管理的基本内容，具体可描述为以新能源和负荷预测为基础，制订各种电源(冷源/热源/气源)的出力计划，以满足负荷的供应和系统的安全运行要求，同时预留足够的旋转备用容量以抵消负荷预测功率和新能源预测功率的误差。

▲ 电力与能源系统示意图

当前电力与能源系统的发展呈现出两端并进的态势，一是发输电侧大规模电力系统得到了进一步扩展；二是配电网侧综合能源系统的构建正逐渐向前推进。图展示了电力与能源系统的简要示意图

与传统电力系统相比，电力与能源系统调度运行面临着前所未有的挑战，具体表现为：

• 一是风力和光伏发电等新能源或集中接入输电网，或分布接入配电网、微电网和综合能源园区微网，其出力受天气因素影响具有强随机性、波动性和间歇性；

• 二是与常规电源不同，风电场和光伏电站位于室外，易受到极端天气的影响，世界范围内已发生了多起由极端天气引起的负荷中断供能和新能源场站停运事故，例如，2021 年2 月14～16 日，美国得克萨斯州出现了极端寒冷天气，连续多天的大风雪造成了约1.2×107kW 风电机组因冰冻无法转动而停运，光伏发电出力因大雪覆盖光伏板而比预报值降低了约1.8×106kW，导致了大量用户停电及中断供热的严重事故；

• 三是电网企业不仅需要关心其运行的安全性和经济效益，还需要密切配合国家正在实施的节能减排战略，尽量节约一次能源消耗和减少温室气体和污染气体的排放；

• 四是配电网由被动给用户分配电能转变为主动自律运行及与输电网协同运行，以及微电网的自治与并网运行；

• 五是园区微网中电/气/冷/热多种能源的互补运行与并网互动，气/冷/热管道的能量传输慢动态特性和储能特性，导致气/冷/热源与负荷及网损不满足实时平衡。

针对上述技术挑战，亟须以数学优化理论为基础发展相关的优化调度方法，为电力与能源系统优化调度问题提供理论和技术上的解决方案。

电力与能源系统优化调度

电力与能源系统优化调度是其优化运行和能量管理的基本内容，面临的主要问题包括考虑新能源出力不确定性的优化、多个目标的协调优化和多个调度主体的协调优化。电力与能源系统优化调度的多目标优化算法能够将多目标优化调度问题转化为多个单目标优化问题以获得多个满足Pareto 最优性的调度方案，不确定优化算法能够将不确定优化调度问题转化为确定性优化问题以获得满足在新能源出力不确定性波动条件下保持系统安全运行的调度方案，分布式优化算法能够将多区域优化调度问题转化为多个区域子优化问题的交替迭代计算以获得多区域协调优化调度方案。

自2011 年起，华南理工大学电力系统智能化调度与控制科研团队开始涉足电力与能源系统优化调度领域，致力于将先进数学优化方法应用于求解电力与能源系统优化调度领域的相关问题，已发表相关学术论文80 余篇。

▲ 某个实际RIES各子系统调度方案

以区域综合能源系统(regional integrated energy system，RIES)为研究对象，针对RIES 中的管道能量传输动态特性问题，研究考虑管道能量传输动态特性的RIES 的优化调度问题。考虑RIES 中供冷/热和供气系统管道传输能量的慢动态特性，提出了一种特征线法与数据驱动辨识修正参数相结合求解出管道动态PDE 的近似解析解，从而将PDE 转化成代数方程组，通过某个实际RIES 算例将计算结果与有限差分法对比，验证了该方法的高效性和准确性。考虑光伏/光热站出力的随机波动特性，提出了计及气、冷、热、电多类型储能的RIES 随机经济调度的随机存储器模型，可以充分发挥RIES 中供冷/热和供气系统慢动态特性下的管道存储功能。并提出了一种改进型ADP 算法，解决了传统ADP 算法无法求解考虑管道动态特性的RIES 随机经济调度模型的问题。图为通过某个实际RIES 算例验证了所提出方法的可行性，并且具有ADP 算法的优良计算性能。

（林舜江，刘明波著. 北京：科学出版社，2023.12）即是作者团队上述研究成果的系统梳理与总结。

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全书共分12 章，从内容划分上可归为四部分。

• 第1 章介绍电力与能源系统优化调度的概念和面临的挑战，以及多目标、不确定和分布式优化方法的基本原理。

• 第2～5 章介绍规模化新能源并网电力系统的多目标优化调度方法和随机经济调度方法。

• 第6～11 章介绍海上风电集群并网系统、主动配电系统、微电网、区域综合能源系统的优化调度方法，以及考虑管道能量传输动态的区域综合能源系统的优化调度方法和区域综合能源系统最优能量流计算方法。

• 第12 章介绍输配系统协调优化调度方法。

本书对所提出的各种调度方法均从模型建立到算法实现等方面进行了详细推导；在算例分析中，不仅采用了国际通用的标准试验系统作为算例，且采用了真实的省级电网、中心城市电网和配电网的实际运行数据作为算例。

本书成果得到了国家自然科学基金项目(编号：52077083、51977080 和51207056)、广东省自然科学基金项目(编号：2022A1515010332 和2015A030313233)、国家重点基础研究发展计划项目课题(编号：2013CB228205)和国家高技术研究发展计划项目课题(编号：2012AA050209)的资助。

本文摘编自《电力与能源系统优化调度》（林舜江，刘明波著. 北京：科学出版社，2023.12）一书“前言”，有删减修改，标题为编者所加。

ISBN 978-7-03-075598-8

责任编辑：陈 静 高慧元

本书可供各级从事电力系统分析运行与控制的工程技术人员、高等学校的研究生和科研院所的科研人员参考。

（本文编辑：刘四旦）

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