汪磊 汪沛 章芳情 郭江
摘 要：风电、光伏在电网中占比越来越高，到2050年，风光总装机容量预计将占全国电源的70%，为保障风光接入后电网稳定运行，需借助水电资源进行消纳。但风光电的波动性需水电机组频繁参与调节，会导致水电机组调节动态特性发生变化。为量化评估风光接入下水电机组调节性能，构建了能反映水电机组调节性能的指标体系，借助模糊综合评价法客观综合评价风光接入下水电机组调节性能。所提方法可为风光新能源并网提供理论支撑，更好地助力水风光多能互补领域的发展。
关键词：水风光多能互补；
水电机组；
调节性能；
模糊综合评价法
中图分类号：TK73；
TK01 文献标志码：A
0 引 言
“双碳”背景下，新能源的发展成为重中之重。我国风光资源丰富，其中，在我国东北、华北、西北地区，分布着80%的风电资源；
而北部、西部地区，分布着85%的光电资源。2030年，我国风光的总装机容量将占全国电源的38%，2050年，占比会升至70%，风光资源将成为电网发电的主力军。风电和光电具有较强的不稳定性和波动性，其大规模并网给电网稳定性带来挑战。
水、风、光具有天然互补性，不同于其他国家，我国水电资源丰富，蕴藏量理论上达676 GW，水电装机容量一直稳居世界第一，但径流和地形条件使其进一步开发受到制约，另外，风光资源在电网中占比的提升使得水电从以前的电源提供者角色逐步转化为电源提供和电源调节并重的角色。目前，我国在长江上游、西南集中建设了超大体量的水电基地，足以匹配风光装机容量。且水电具有运行灵活、启停迅速的特点，能发挥填谷、调峰等功能，对维持电网频率、电压稳定具有重要作用。
风光并入电网产生了对水电调节灵活性的需求，而水电机组频繁参与调节，会导致机组运行疲劳，进而产生转轮裂纹等损伤；
另外，风光的不稳定性会导致水电机组调节动态特性发生变化，因此，评估风光接入后水电机组调节性能是保证电网安全稳定运行的重要前提。国内外学者对风光接入的水电机组调节能力评价进行了较多研究。尚欣[1]通过构建水电机组经济性指标、稳定性指标、安全性指标综合评价水电机组性能。郭定宇[2]从指标曲线相似度和开机状态指标两个方面对水电机组开机进行综合评价。程远楚等[3]对水电机组参与一次调频的性能进行综合评价，并重点从一次调频稳定性和响应速度方面进行评价指标的构建。申建建等[4]构建了灵活性下调不足期望、下调不足概率、下调裕量期望、上调不足期望等6个水风光系统灵活性量化指标，并考虑了机组特性、来水情况等不同条件下水风光系统灵活性的变化。但这些研究均针对水电机组本身或水风光系统整体进行评价[5-8]，并没有针对风光接入特定条件下水电机组调节性能的评价，故在水风光多能互补的背景下，构建风光接入下水电机组调节性能评价体系至关重要[9-10]。
1 评价指标
为全面综合评估风光接入下水电机组调节性能，从水电机组波动率、爬坡率、最短启停时间、响应时间、最大波动幅度、机组额定容量、一次调频响应速度、一次调频稳定性、超调量、水头损失等方面进行评价指标的构建[11-13]。
（1）水电机组波动率
式中：n为离散时间序列{ti}的总数；
γi为水电机组出力在ti时刻的变化量；
FR为波动率，其值越大代表振荡越大，稳定性越差，反之则稳定性越好。
对于爬坡事件R（i，j），对任意Pe，e∈（i，j），且任意Pi-1、Pj+1，均满足R（i-1，j）=0且R（i，j+1）=0。
爬坡事件可表示为
（2）水电机组爬坡率
爬坡率表示单位时间内机组出力变化，用RR表示。
爬坡次数用N表示。
一次爬坡可表示为
式中：Pj-Pi和tj-ti分别为第m次爬坡的幅值和时长。
（3）水电机组最短启停时间
最短启停时间为机组启停一次所需最短时间，用tmin表示。
式中：tsj和tsi分别为机组停机时刻和机组启动时刻。
（4）水电机组响应时间
响应时间是指机组对系统发出命令的响应时间，用tR表示。
式中：tRj和tRi为表示机组响应时刻和命令发出时刻。
（5）水电机组最大波动幅度
最大波动幅度为机组波动最大幅值，用A表示。
式中：Pmax和Pmin分别为波动的极大值和极小值。
（6）水电机组调速器一次调频响应速度
水电机组调速器的动态响应时间为
式中：bt是暂态转差系数；
bp是永态转差系数；
Td是缓冲时间常数。
（7）水电机组一次调频稳定性
一次调频稳定性用出力保证系数α表示。
式中：P0为频率没稳定在50±0.05 Hz范围的初始出力；
P是频率没稳定在50±0.05 Hz范围后15～45 s的自动采样出力；
Pr是机组额定出力；
f是频率没稳定在50±0.05 Hz范围后15～45 s的采样频率；
fr是机组额定频率；
Δfsq是一次调频死区，当f＜50 Hz时，为正，反之为负。
（8）水电机组超调量
式中：σ 为超调量；
ξ为阻尼比。
（9）水电机组水头损失
式中：n为等截面段数；
m为局部阻力数。
2 评价体系构建
运用模糊综合评价法确定指标权重，根据权重和指标值计算得到评价值[14-15]。模糊综合评价法基于关键因素或指标确定评价集合，为每个评价指标确定其属性的取值范围，即评价集合；
根据评价集合构建模糊评价矩阵，矩阵中每一行表示一个评价指标，每一列表示一个评价对象，矩阵元素为对应评价指标对评价对象的评价值；
确定模糊权重，根据评价指标的重要程度，确定每个指标的模糊权重[16-19]，可通过专家咨询、模糊层次分析法等方法得出；
计算隶属函数，将模糊权重转化为隶属函数，以描述每个评价指标对应的权重分布；
求解综合评价，根据隶属函数，对模糊评价矩阵的每个元素进行模糊运算，得到综合评价的模糊结果：对模糊化处理后的结果进行解释与分析，探讨不同指标对结果的贡献程度，并根据结果提出改进措施或相应的决策[20-22]。
3.1 模糊矩阵的构建
针对评价指标构建模糊矩阵，记一级指标为A={a1，a2，…，an}，总数用n表示。二级指标记为B={b1，b2，…，bm}，总数为m。将二级指标对一级指标的隶属度表示为模糊矩阵R。
对各指标进行评价，将评价结果用评价集 V={v1，v2，…，vn}表示，n是评价结果总数。
2.2 权重确立
采用层次分析法评价指标集。将选取的水电机组调节性能指标分层，第一层为总目标，用一个指标表示，按照对目标的影响相关性将指标划分层次，并且各个层次指标之间满足支配关系[23]。按照层次划分的指标结构自上而下形成主导关系，指标结构底层是决策方案，中间层是约束条件。构建好指标结构后，需要依据指标结构对水电机组调节性能进行客观综合评价。为保证评价结果的可说服性，需广泛阅读本行业的学术成果，或者请国内外知名专家对指标依次评级，降低权重的主观性。对每层的指标两两比较，得到指标间的相对重要性，按照指标间相对重要性形成判断矩阵。判断矩阵的值按9标度法表示（表1）。
风光接入下水电机组调节性能判断矩阵为
形成指标集的判断矩阵后，计算各个指标的权重，计算式为
将计算得到的指标权重表示为W={w1，w2，…，wn}。为保证指标权重的适用性，将权重归一化表示，即
式中：wnew为归一化后的矩阵，即指标集的最终权重；
wmin为指标权重未归一化前的最小值；
wmax为指标权重未归一化前的最大值。
为检验指标权重的合理性，对权重进行一致性检验，计算一致性指标CR。
式中：RI表示平均一致性指标值，见表2。
2.3 评价值确定
确定各指标权重W和模糊矩阵后R后，计算其综合评定矩阵A：
将A进行归一化处理，并对其进行最终评定量化：
式中：F为风光接入下的水电机组调节性能综合评价值；
V T为评价集。
3 结束语
大规模风光并入电网产生了对水电调节灵活性的需求。风光的不稳定性会导致水电机组调节动态特性发生变化，为量化评估风光接入下水电机组调节性能，本文构建了风光接入下水电机组调节性能评价体系，从水电机组波动率、爬坡率、最短启停时间、响应时间、最大波动幅度、机组额定容量、一次调频响应速度、一次调频稳定性、超调量、水头损失等方面构建评价指标，运用模糊综合评价法构建评价体系以评价水电机组调节性能。研究成果为风光并网奠定了一定的理论基础。
参考文献：
[1]尚欣. 水电机组综合性能评估方法与运行优化研究[D].武汉：武汉大学，2019.
[2]郭定宇. 基于阶次分析的水电机组开机状态评价方法[D].武汉：武汉大学，2019.
[3]程远楚，陈婉，杨为城，等.水电机组一次调频性能评价探讨[J].水电自动化与大坝监测，2011，35（6）：23-26，43.
[4]申建建，王月，程春田，等.水风光互补系统灵活性需求量化及协调优化模型[J].水利学报，2022，53（11）：1291-1303.
[5]张彬桥，杨洋，刘雷，等.基于改进AHP及云模型的水轮机调节系统状态评价[J/OL].人民长江，[2024-01-14].http：//kns.ckni.net/kcms/detail/42.1202.TV.20231016.1724.002.html.
[6]熊涛，周建中，付文龙，等.基于模糊层次分析法的抽水蓄能机组调速系统状态综合评估[J].水电能源科学，2016，34（9）：170-172.
[7]郭永政，王焕河，付文龙，等.基于灰色层次分析法的抽水蓄能机组油系统状态综合评估[J].水电能源科学，2022，40（8）：165-168.
[8]唐小波. 高水头大型水电机组调节性能提升研究与应用[C]//中国水力发电工程学会梯级调度控制专业委员会2023年年会论文集.重庆，2023：85-94.
[9]段然. 复杂工况下水电机组状态评估及劣化趋势预测方法研究[D].武汉：华中科技大学，2022.
[10]李欢欢. 水轮发电机组安全评价及其调节特性对互补发电效益影响研究[D].杨凌：西北农林科技大学，2021.
[11]吴凤娇. 混流式水轮机调节系统的非线性状态预测与稳定控制研究[D].杨凌：西北农林科技大学，2019.
[12]许颜贺. 抽水蓄能机组调速系统参数辨识及控制优化研究[D].武汉：华中科技大学，2017.
[13]谢加荣，蔡卫江，邢红超，等.抽水蓄能机组调速系统健康状态评估[J].水电能源科学，2020，38（4）：134-137，196.
[14]王涛，黄海，马龙浩，等.基于层次分析-模糊综合评价法的隧道爆破效果评估[J].工业建筑，2023，53（增刊2）：592-595.
[15]董怡华，张雪莹，张新月，等.基于层次分析-模糊综合评价法的辽河流域农田面源污染治理技术评价[J].环境工程，2023，41（12）：150-157.
[16]张少露.基于模糊评价法构建小型水库标准化管理评价体系[J].水资源开发与管理，2023，9（6）：51-55.
[17]胡宇浩. 基于SCADA数据的风电机组健康状态评价及故障预警[D].北京：华北电力大学，2023.
[18]汤烈超，刘雄洁，赵鑫.基于AHP-模糊综合评价法的城市轨道交通车站行车值班员能力综合评价研究[J].运输经理世界，2023（13）：7-10.
[19]史瑞静，樊小朝，竟静静.新疆光伏利用水平综合评价指标体系研究分析[J].水力发电，2023，49（6）：77-82.
[20]牛广利，胡雨新，胡蕾，等.工程安全综合评价模型研究及数字孪生应用[J/OL].人民长江，[2024-01-14].http：//kns.ckni.net/kcms/detail/42.1202.TV.20240105.1709004.html.
[21]张磊，李延，谷思庭，等.新型电力系统配电自动化安全可信防护模型及评价体系[J].微电子学与计算机，2023（12）：70-80.
[22]武曼曼，李俊宏，李林林.水利工程社会影响后评价指标体系构建及应用[J].水电能源科学，2024（1）：88-92.
[23]王晗玥，付乐融，刘星，等.风电场站等值模型综合评价体系[J/OL].电力自动化设备，[2024-01-14] .http：//doi.org/10.16081/j.epae.202312004.
Evaluation Method for Regulation Performance of Hydropower Unit Integrated with Wind and Photovoltaic Power
WANG Lei1，2，WANG Pei3，ZHANG Fangqing3，GUO Jiang3
（1.Joint Laboratory of Water-Wind-Solar Multi-energy Complementation，Wuhan 430014，China；
2. China Yangtze Power Co.，Ltd.，Wuhan 430010，China；
3. School of Power and Mechanical Engineering，Wuhan University，Wuhan 430072，China）
Abstract：In response to carbon peaking and carbon neutrality policy，the proportion of wind and photovoltaic power in the grid will increase. By 2050，the total installed capacity of wind and photovoltaic power is estimated to account for 70% of China"s power supply. To ensure the stable operation of the grid after wind power integration，it is necessary to utilize hydropower resources for balancing. The volatility of wind and solar power requires frequent involvement of hydroelectric units for regulation，which changes the dynamic characteristics of hydroelectric unit regulation. To quantitatively evaluate the regulation performance of hydropower units integrated with wind and photovoltaic power，we established an evaluation system for the regulation performance of hydropower units. First，we constructed an index system that reflects the regulation performance of hydropower units. Subsequently，by using the fuzzy comprehensive evaluation method，we comprehensively evaluated the regulation performance of hydropower units integrated with wind and photovoltaic power. The proposed method in this paper provides theoretical support for the grid connection of wind and photovoltaic energy，and contributes to the development of hydro-wind-solar energy complementary integration.
Key words：hydro-wind-solar energy complementary；
hydropower units；
adjustment performance；
evaluation system；
fuzzy comprehensive evaluation method
基金项目：湖北省科技重点研发计划项目（2022AAA007）
作者简介：汪 磊，男，工程师，本科，主要研究方向为多能互补系统关键技术。E-mail：wang_lei10@ctg.com.cn
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