团队介绍罗仕华，电子科技大学，硕士研究生，研究方向为可再生能源发电规划运行，与能源系统中可再生能源整合优化。作为学生核心成员参与国家重点研发计划项目“分布式光伏与梯级小水电互补联合发电技术研究及应用示范”（2018YFB0905200）。胡维昊，电子科技大学教授、博士生导师、“智慧电力与能源研究所”所长。主要从事人工智能在现代电力系统中的应用和可再生能源发电等研究。主持由国家重点研发计划和国家自然科学基金等资助的纵向课题5项，作为课题负责人和核心成员参与由国家重点研发计划、丹麦国家战略研究基金、欧盟地平线2020战略规划基金和中丹可再生能源合作基金等资助的国家级纵向课题15项。发表论文170余篇（含SCI检索论文80余篇，中科院一区/二区论文50余篇），发表的论文被引用2400余次，h-index为26（Google 学术数据），获IEEE会议最佳论文3次。担任IET Renewable Power Generation副编辑（Associate Editor）、Journal of Modern Power System and Clean Energy专刊和《电工技术学报》专刊特约主编、IEEE Transactions on Power Systems专刊客座编辑等，并担任亚洲能源与电气工程研讨会IEEE AEEES 2020大会主席、亚洲智能电网国际会议IEEE ISGT Asia 2019程序委员会主席、IEEE电力电子学会成都分会主席、中国电工技术学会人工智能与电气应用专委会副秘书长等学术职务。获中国仪器仪表学会科学技术一等奖1项，教育部科技进步二等奖1项。黄琦，教授，博导，成都理工大学副校长，IET Fellow，教育部新世纪优秀人才，四川省学术技术带头人，四川省青年科技创新团队负责人，主要从事广域测量与控制技术、智能电网先进测量与测试技术、能源交易与信息支撑技术等方面研究。承担国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等项目多项，以第一完成人荣获中国仪器仪表学会科技一等奖、教育部科技进步二等奖和四川省科技进步二等奖各1项。已独立或合作发表学术论文200余篇，其中SCI检索90余篇，EI、ISTP检索150余篇，申报专利100余项。现为国家科技部能源领域十三五规划专家组成员，国际科技合作重点项目计划咨询评价专家，四川省能源化工领域十四五规划专家组长。担任ISGT Asia 2019 大会主席，International Conference on Smart Grid and Clean Energy Technologies程序委员会主席和Energy Engineering、电测与仪表、智能电网、智能电网前沿期刊等期刊编委。导语本研究针对电力市场下的新能源发电技术，以经济性为目标，实现市场机制下混合能源系统的容量优化配置。项目研究背景近年来，在市场环境下进行电力改革已成为我国电力行业的发展趋势，同时，随着新能源技术的快速发展，如何将新能源电力引入现阶段的电力市场并提高新能源发电的经济性是当前新能源研究的一大课题。由多种可再生能源电站（风电、水电、光伏发电等）有机结合而成的混合能源系统则被视为实现这一目标的重要手段。此外，在一些可再生能源丰富但当地配电设施并不完善的地域，建立并网混合能源系统是补充用电需求、满足供电安全的有效方法。考虑到当前电力市场发电侧的激烈竞争，如何对混合能源系统进行容量优化配置使其在电力市场中更具竞争力是新能源企业与投资的关键。目前对混合能源系统的研究主要集中在风光混合系统的运行及容量优化问题上，考虑到我国西部省份丰富的水力资源以及水光互补特性，将水电这一成熟的清洁能源整合到系统中无疑对混合能源系统在我国的发展具有重要意义。本研究依托于国家重点研发计划在四川小金县示范区的水光储系统，探讨存在外部大电网供电基础上并网的水光储系统容量配置问题。论文所解决的问题及意义为填补目前以小水电站为主体的混合能源系统研究空白，本文建立在我国西南地区特有的资源：光伏电、小水电和抽水蓄能为主体的混合能源系统上，综合考虑新能源发电原理与历史全年数据，建立三个主体电站组成的混合能源系统模型。基于此，提出双层规划模型，探索混合能源系统投资成本与售电收益之间的关系，得出具有最大经济效益的系统容量优化配置。论文方法及创新点针对以光伏电站、小水电站和抽水蓄能电站为主体的混合能源系统，本研究首先建立包含三个主体电站的混合能源系统模型；其次，为平衡系统的投资成本及运行收益之间的博弈关系。本研究提出采用双层规划模型来解决混合能源系统的容量优化配置问题。其中：1）建立以系统投资成本最小为优化目标的上层目标函数，而在研究投资成本时，传统的研究方法中很少考虑投资成本规模效应，即生产规模增大带来的边际成本递减，本研究在计算混合能源系统建造总成本时，为更加精确地贴合实际将这一效应纳入了模型中；2）建立系统优化运行年售电收益最大为下层目标函数。相较于其他研究，本文采用了不同的上、下层求解算法。上层混合能源系统规划问题具有强非线性特性，启发式算法是当前解决该问题的较好选择。本文采用了线性递减惯性权重粒子群(Linearly Decreasing Inertia Weight, LDIW)算法对其进行求解，并对比其他算法证明其优越性，而下层运行问题则运用序列二次规划(Sequential Quadratic Programming, SQP)算法进行求解。利用LDIW算法和SQP算法求解文中的双层规划模型的具体流程图如图1所示。图1 混合能源系统双层规划模型求解流程研究人员通过展示混合能源系统中最优容量的小水电站在有储能方式与无储能方式下优化运行的结果对比（图2a）和有储能方式时最优容量的抽水蓄能电站的运行结果（图2b），证实双层规划模型优化系统运行的有效性，如图2所示。同时，通过有储能方式与无储能方式下混合能源系统在建造周期内获得的经济效益对比，表明容量优化配置方法的有效性，如图3所示。图2 (a)两种模式下小水电站优化运行结果 (b)有储能系统中抽水蓄能电站优化运行结果图3 两种模式下混合能源系统的经济效益为衡量本文中提出的双层规划模型中利用LDIW算法求解上层问题的优越性及效率，采用粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)求解并与之对比，见表1。表1 各算法结果对比结论本研究以面向电力市场的新能源发电技术为基础，建立由光伏电站、小水电站和抽水蓄能电站组成的混合能源系统模型，并基于该模型提出一种行之有效的混合能源系统容量优化配置方法。研究表明：1）以建设成本和运行收益作为上下层目标函数的双层规划模型，在对系统每小时运行优化的前提下研究系统的容量配置，同时考虑各个主体电站投资成本的规模效应，是提高电力市场下混合能源系统经济性的有效方法。2）相较于无储能方式的系统，具备抽水蓄能电站的混合能源系统不仅可以很大程度上缓解水电站弃水情况，而且还体现出更优良的经济性，在项目周期内获得的经济效益是无储能方式下的2.6倍。3）针对本文提出的双层规划模型，利用LDIW算法求解上层规划问题对比利用PSO算法、GA算法，无论是在计算时间还是求解最优解上都更具有优越性。引用本文罗仕华, 胡维昊, 黄琦, 韩晓言, 陈哲. 市场机制下光伏/小水电/抽水蓄能电站系统容量优化配置[J]. 电工技术学报, 2020, 35(13): 2792-2804. Luo Shihua, Hu Weihao, Huang Qi, Han Xiaoyan, Chen Zhe. Optimization of Photovoltaic/Small Hydropower/Pumped Storage Power Station System Sizing under the Market Mechanism. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(13): 2792-2804.
团队介绍罗仕华，电子科技大学，硕士研究生，研究方向为可再生能源发电规划运行，与能源系统中可再生能源整合优化。作为学生核心成员参与国家重点研发计划项目“分布式光伏与梯级小水电互补联合发电技术研究及应用示范”（2018YFB0905200）。胡维昊，电子科技大学教授、博士生导师、“智慧电力与能源研究所”所长。主要从事人工智能在现代电力系统中的应用和可再生能源发电等研究。主持由国家重点研发计划和国家自然科学基金等资助的纵向课题5项，作为课题负责人和核心成员参与由国家重点研发计划、丹麦国家战略研究基金、欧盟地平线2020战略规划基金和中丹可再生能源合作基金等资助的国家级纵向课题15项。发表论文170余篇（含SCI检索论文80余篇，中科院一区/二区论文50余篇），发表的论文被引用2400余次，h-index为26（Google 学术数据），获IEEE会议最佳论文3次。担任IET Renewable Power Generation副编辑（Associate Editor）、Journal of Modern Power System and Clean Energy专刊和《电工技术学报》专刊特约主编、IEEE Transactions on Power Systems专刊客座编辑等，并担任亚洲能源与电气工程研讨会IEEE AEEES 2020大会主席、亚洲智能电网国际会议IEEE ISGT Asia 2019程序委员会主席、IEEE电力电子学会成都分会主席、中国电工技术学会人工智能与电气应用专委会副秘书长等学术职务。获中国仪器仪表学会科学技术一等奖1项，教育部科技进步二等奖1项。黄琦，教授，博导，成都理工大学副校长，IET Fellow，教育部新世纪优秀人才，四川省学术技术带头人，四川省青年科技创新团队负责人，主要从事广域测量与控制技术、智能电网先进测量与测试技术、能源交易与信息支撑技术等方面研究。承担国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等项目多项，以第一完成人荣获中国仪器仪表学会科技一等奖、教育部科技进步二等奖和四川省科技进步二等奖各1项。已独立或合作发表学术论文200余篇，其中SCI检索90余篇，EI、ISTP检索150余篇，申报专利100余项。现为国家科技部能源领域十三五规划专家组成员，国际科技合作重点项目计划咨询评价专家，四川省能源化工领域十四五规划专家组长。担任ISGT Asia 2019 大会主席，International Conference on Smart Grid and Clean Energy Technologies程序委员会主席和Energy Engineering、电测与仪表、智能电网、智能电网前沿期刊等期刊编委。
罗仕华，电子科技大学，硕士研究生，研究方向为可再生能源发电规划运行，与能源系统中可再生能源整合优化。作为学生核心成员参与国家重点研发计划项目“分布式光伏与梯级小水电互补联合发电技术研究及应用示范”（2018YFB0905200）。
胡维昊，电子科技大学教授、博士生导师、“智慧电力与能源研究所”所长。主要从事人工智能在现代电力系统中的应用和可再生能源发电等研究。主持由国家重点研发计划和国家自然科学基金等资助的纵向课题5项，作为课题负责人和核心成员参与由国家重点研发计划、丹麦国家战略研究基金、欧盟地平线2020战略规划基金和中丹可再生能源合作基金等资助的国家级纵向课题15项。发表论文170余篇（含SCI检索论文80余篇，中科院一区/二区论文50余篇），发表的论文被引用2400余次，h-index为26（Google 学术数据），获IEEE会议最佳论文3次。担任IET Renewable Power Generation副编辑（Associate Editor）、Journal of Modern Power System and Clean Energy专刊和《电工技术学报》专刊特约主编、IEEE Transactions on Power Systems专刊客座编辑等，并担任亚洲能源与电气工程研讨会IEEE AEEES 2020大会主席、亚洲智能电网国际会议IEEE ISGT Asia 2019程序委员会主席、IEEE电力电子学会成都分会主席、中国电工技术学会人工智能与电气应用专委会副秘书长等学术职务。获中国仪器仪表学会科学技术一等奖1项，教育部科技进步二等奖1项。
黄琦，教授，博导，成都理工大学副校长，IET Fellow，教育部新世纪优秀人才，四川省学术技术带头人，四川省青年科技创新团队负责人，主要从事广域测量与控制技术、智能电网先进测量与测试技术、能源交易与信息支撑技术等方面研究。承担国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等项目多项，以第一完成人荣获中国仪器仪表学会科技一等奖、教育部科技进步二等奖和四川省科技进步二等奖各1项。已独立或合作发表学术论文200余篇，其中SCI检索90余篇，EI、ISTP检索150余篇，申报专利100余项。现为国家科技部能源领域十三五规划专家组成员，国际科技合作重点项目计划咨询评价专家，四川省能源化工领域十四五规划专家组长。担任ISGT Asia 2019 大会主席，International Conference on Smart Grid and Clean Energy Technologies程序委员会主席和Energy Engineering、电测与仪表、智能电网、智能电网前沿期刊等期刊编委。
项目研究背景近年来，在市场环境下进行电力改革已成为我国电力行业的发展趋势，同时，随着新能源技术的快速发展，如何将新能源电力引入现阶段的电力市场并提高新能源发电的经济性是当前新能源研究的一大课题。由多种可再生能源电站（风电、水电、光伏发电等）有机结合而成的混合能源系统则被视为实现这一目标的重要手段。此外，在一些可再生能源丰富但当地配电设施并不完善的地域，建立并网混合能源系统是补充用电需求、满足供电安全的有效方法。考虑到当前电力市场发电侧的激烈竞争，如何对混合能源系统进行容量优化配置使其在电力市场中更具竞争力是新能源企业与投资的关键。目前对混合能源系统的研究主要集中在风光混合系统的运行及容量优化问题上，考虑到我国西部省份丰富的水力资源以及水光互补特性，将水电这一成熟的清洁能源整合到系统中无疑对混合能源系统在我国的发展具有重要意义。本研究依托于国家重点研发计划在四川小金县示范区的水光储系统，探讨存在外部大电网供电基础上并网的水光储系统容量配置问题。
论文所解决的问题及意义为填补目前以小水电站为主体的混合能源系统研究空白，本文建立在我国西南地区特有的资源：光伏电、小水电和抽水蓄能为主体的混合能源系统上，综合考虑新能源发电原理与历史全年数据，建立三个主体电站组成的混合能源系统模型。基于此，提出双层规划模型，探索混合能源系统投资成本与售电收益之间的关系，得出具有最大经济效益的系统容量优化配置。
论文方法及创新点针对以光伏电站、小水电站和抽水蓄能电站为主体的混合能源系统，本研究首先建立包含三个主体电站的混合能源系统模型；其次，为平衡系统的投资成本及运行收益之间的博弈关系。本研究提出采用双层规划模型来解决混合能源系统的容量优化配置问题。其中：1）建立以系统投资成本最小为优化目标的上层目标函数，而在研究投资成本时，传统的研究方法中很少考虑投资成本规模效应，即生产规模增大带来的边际成本递减，本研究在计算混合能源系统建造总成本时，为更加精确地贴合实际将这一效应纳入了模型中；2）建立系统优化运行年售电收益最大为下层目标函数。相较于其他研究，本文采用了不同的上、下层求解算法。上层混合能源系统规划问题具有强非线性特性，启发式算法是当前解决该问题的较好选择。本文采用了线性递减惯性权重粒子群(Linearly Decreasing Inertia Weight, LDIW)算法对其进行求解，并对比其他算法证明其优越性，而下层运行问题则运用序列二次规划(Sequential Quadratic Programming, SQP)算法进行求解。利用LDIW算法和SQP算法求解文中的双层规划模型的具体流程图如图1所示。图1 混合能源系统双层规划模型求解流程研究人员通过展示混合能源系统中最优容量的小水电站在有储能方式与无储能方式下优化运行的结果对比（图2a）和有储能方式时最优容量的抽水蓄能电站的运行结果（图2b），证实双层规划模型优化系统运行的有效性，如图2所示。同时，通过有储能方式与无储能方式下混合能源系统在建造周期内获得的经济效益对比，表明容量优化配置方法的有效性，如图3所示。图2 (a)两种模式下小水电站优化运行结果 (b)有储能系统中抽水蓄能电站优化运行结果图3 两种模式下混合能源系统的经济效益为衡量本文中提出的双层规划模型中利用LDIW算法求解上层问题的优越性及效率，采用粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)求解并与之对比，见表1。表1 各算法结果对比
结论本研究以面向电力市场的新能源发电技术为基础，建立由光伏电站、小水电站和抽水蓄能电站组成的混合能源系统模型，并基于该模型提出一种行之有效的混合能源系统容量优化配置方法。研究表明：1）以建设成本和运行收益作为上下层目标函数的双层规划模型，在对系统每小时运行优化的前提下研究系统的容量配置，同时考虑各个主体电站投资成本的规模效应，是提高电力市场下混合能源系统经济性的有效方法。2）相较于无储能方式的系统，具备抽水蓄能电站的混合能源系统不仅可以很大程度上缓解水电站弃水情况，而且还体现出更优良的经济性，在项目周期内获得的经济效益是无储能方式下的2.6倍。3）针对本文提出的双层规划模型，利用LDIW算法求解上层规划问题对比利用PSO算法、GA算法，无论是在计算时间还是求解最优解上都更具有优越性。
引用本文罗仕华, 胡维昊, 黄琦, 韩晓言, 陈哲. 市场机制下光伏/小水电/抽水蓄能电站系统容量优化配置[J]. 电工技术学报, 2020, 35(13): 2792-2804. Luo Shihua, Hu Weihao, Huang Qi, Han Xiaoyan, Chen Zhe. Optimization of Photovoltaic/Small Hydropower/Pumped Storage Power Station System Sizing under the Market Mechanism. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(13): 2792-2804.
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