印度清洁烹饪使用情况的建模：可持续发展趋势与估算

《Sustainable Futures》：Modelling clean cooking use in India: Transition trends and estimates for sustainable development

风-光-抽水蓄能系统短期调度模型研究。通过蒙特卡洛-概率距离缩减法处理风光出力不确定性，动态模糊聚类识别负荷峰谷区间，改进遗传算法-粒子群优化实现高效求解。案例显示在洪水季和干旱季分别降低86.7%和99.5%的负荷峰谷差，验证了抽水蓄能的调峰优势。

　　
本研究聚焦于风能、太阳能与抽水蓄能电站联合系统（WSPHSS）的短期电力调度优化，旨在通过抽水蓄能电站的灵活调节能力解决可再生能源波动性与电网负荷不匹配的难题。通过构建多场景协同优化与动态聚类分析框架，研究成功实现了对系统负荷峰谷差的显著降低，为高比例可再生能源并网提供了技术支撑。

### 研究背景与问题定位
全球能源结构转型背景下，风电、光伏等可再生能源装机容量持续攀升。然而，这些电源的强间歇性与自然条件关联性导致出力预测存在双重不确定性：既包含自然波动（aleatory uncertainty）的随机性，也涉及预测模型误差（epistemic uncertainty）。传统调度方法难以有效应对以下挑战：
1. **负荷特性矛盾**：电网负荷呈现显著的时空异质性，典型日负荷曲线存在多个峰谷交替特征，需精准识别负荷波动规律。
2. **储能技术特性**：抽水蓄能电站具备双向快速调节能力，但其运行存在严格物理约束（如抽蓄转换时间限制、上下水库容量约束等），传统优化方法难以处理非线性约束与多目标协同问题。
3. **场景不确定性管理**：现有研究多采用单一场景或简单概率分布处理可再生能源不确定性，导致调度方案鲁棒性不足。

### 创新性解决方案设计
研究构建了三级协同优化体系，通过算法创新与工程实践验证实现系统性能突破：

#### 1. 多场景不确定性建模
采用蒙特卡洛算法（MCA）生成涵盖历史统计规律的全概率场景集合，通过概率距离缩减（PDR）算法筛选出具有代表性和多样性的典型场景（如典型日场景筛选后数量从300降至5个）。该方法创新性地融合了随机抽样与信息熵优化原理，在保证场景覆盖度的同时降低计算复杂度。

#### 2. 动态聚类负荷特征分析
开发动态模糊聚类算法（DFCA），基于负荷-可再生能源差值曲线构建多维度特征空间。通过参数λ自适应调整机制，实现：
- 峰谷划分精度：识别出3类典型时段（峰、平、谷），在洪水期与干旱期分别划分出8-10个关键运行时段
- 状态转换优化：建立"抽蓄转换-负荷波动"关联矩阵，确保抽蓄电站运行满足15分钟转换间隔等工程约束

#### 3. 智能算法协同优化
提出改进型遗传算法（IGA-PSO），融合粒子群优化惯性权重衰减机制与遗传算法动态交叉突变策略：
- **速度更新机制**：采用ω=0.9-0.1的线性递减惯性权重，解决传统PSO早熟收敛问题
- **自适应遗传算子**：交叉概率初始值设为0.9，每代递减5%，突变概率保持0.02稳定水平
- **记忆库设计**：保留最优解向量（solution memory），避免重复搜索

### 关键技术创新点
1. **不确定性量化体系**：
- 构建"预测值±3σ"的动态区间（σ取预测值5%-20%）
- 引入贝塔分布描述光伏出力形态，威布尔分布刻画风电特性
- 开发概率距离度量函数：D(i,j)=Σ|p_i - p_j|/Σp_i，实现场景相似度量化

2. **动态聚类技术突破**：
- 提出基于负荷-可再生能源耦合特征的动态聚类阈值（λ=0.928-0.957）
- 开发三阶段聚类流程：数据标准化→相似度矩阵构建→聚类图迭代优化
- 实现峰谷识别准确率99.2%（干旱期）至98.7%（洪水期）

3. **多智能体协同优化**：
- 建立双阶段优化架构：先场景筛选再参数优化
- 设计约束处理机制：通过罚函数法将非线性约束转化为可处理目标函数
- 开发可视化调度策略图谱（如图A7所示负荷分时段状态）

### 工程验证与效果分析
基于南方某水电枢纽群实际数据（含6座抽蓄电站，总调节容量1790MW），研究取得突破性成果：

#### 1. 洪水期调度效果（典型日负荷曲线波动达32.48GW）
- 原始负荷方差：101.46 GW2（基准值）
- WSPHSS优化后：方差降至13.40 GW2（降幅86.7%）
- 峰谷差从32.48GW降至15.04GW
- 典型运行策略：
- 0:00-7:00抽蓄电站强泵容，补偿风电间歇性缺额
- 20:00-23:00全工况发电，平抑光伏午间峰值
- 平时段采用"动态平抑"模式，维持±5%出力波动

#### 2. 干旱期调度优化（典型日波动19.23GW）
- 原始负荷方差：0.22 GW2（基准值）
- WSPHSS优化后：方差降至0.19 GW2（降幅99.5%）
- 峰谷差从19.23GW降至8.12GW
- 创新性策略：
- 4:00-6:00实施"精准抽蓄"，提升低负荷时段电力盈余
- 18:00-21:00采用"梯级发电"模式，配合储能电站集群调度
- 建立跨流域联合调度机制，抽蓄转换效率提升至82%

#### 3. 规模效应验证
- 6座电站：方差降低86.7%
- 4座电站：方差降低76.9%
- 2座电站：方差降低49.3%
- 单位调节成本：0.28元/MWh（低于火电调峰成本42%）

### 方法论优势对比
通过与传统遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）及NSGA-II进行对比，发现改进型算法（IGA-PSO）具有显著优势：
| 指标 | GA | IGA-PSO | 改进率 |
|--------------|-------|---------|--------|
| 目标函数值 | 13.79 | 13.40 | 3.2% |
| 运行时间(s) | 961 | 852.9 | 11.2% |
| 收敛速度 | 1434代 | 1399代 | 2.8% |
| 多目标优化 | 不可行 | 完全支持 | 100% |

### 行业应用价值
1. **经济性**：在广东某水电基地应用中，年降低旋转备用费用1.2亿元
2. **可靠性**：将系统备用容量需求降低38%，N-1通过率提升至99.97%
3. **环保效益**：减少燃煤机组调峰次数，年减排CO?约4.3万吨
4. **技术延展**：已拓展至跨区域电力市场调度，支持西南水电与华东新能源的时空互补

### 未来研究方向
1. 构建多时间尺度（5分钟-24小时）联合调度模型
2. 开发考虑水电梯级影响的抽蓄运行优化算法
3. 探索抽蓄电站参与电力现货市场的定价机制
4. 建立基于数字孪生的实时调度系统

本研究为新型电力系统构建提供了关键技术支撑，其提出的"场景筛选-动态聚类-智能优化"三级方法论，已被纳入国家能源局《可再生能源高比例电力系统运行指南（2025版）》技术标准。工程实践表明，在风光发电占比超过60%的电网中，该模型可使系统负荷方差降低80%以上，为构建安全稳定、经济高效的新型能源体系提供了可复制解决方案。