风光水互补发电系统研究综述

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.24231

发电技术 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (6): 1097-1111.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.24231

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风光水互补发电系统研究综述

罗斌¹, 白小龙¹, 臧天磊¹, 黄燕¹, 张琳¹, 李萌¹, 张雪霞², 蒋永龙²

^1.成都城电电力工程设计有限公司，四川省成都市 610000
^2.西南交通大学唐山研究院，河北省唐山市 063000

收稿日期:2024-10-29 修回日期:2024-12-30 出版日期:2025-12-31 发布日期:2025-12-25
通讯作者: 张雪霞
作者简介:罗斌(1972)，男，硕士，高级工程师，研究方向为电力系统及其自动化，360405508@qq.com；
黄燕(1989)，女，硕士，高级工程师，研究方向为电力系统暂态稳定分析，752546189@qq.com；
张琳(1985)，女，硕士，高级工程师，研究方向为通信，374086615@qq.com；
李萌(1992)，女，硕士，工程师，研究方向为电力系统及其自动化，317634517@qq.com；
张雪霞(1979)，女，博士，副教授，研究方向为电力系统及其自动化以及燃料电池技术与运用，本文通信作者，zhangxx@home.swjtu.edu.cn；
蒋永龙(2000)，男，硕士研究生，研究方向为电力系统优化调度，2068371882@qq.com。
基金资助:
国家自然科学基金项目(52377115);成都城电电力工程设计有限公司项目(B300-1402-23-000002)

Review of Research on Wind-Solar-Hydro Complementary Power Generation Systems

Bin LUO¹, Xiaolong BAI¹, Tianlei ZANG¹, Yan HUANG¹, Lin ZHANG¹, Meng LI¹, Xuexia ZHANG², Yonglong JIANG²

^1.Chengdu Chengdian Electric Power Engineering Design Co. , Ltd. , Chengdu 610000, Sichuan Province, China
^2.Tangshan Institute, Southwest Jiaotong University, Tangshan 063000, Hebei Province, China

Received:2024-10-29 Revised:2024-12-30 Published:2025-12-31 Online:2025-12-25
Contact: Xuexia ZHANG
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(52377115);Chengdu Chengdian Electric Power Engineering Co., Ltd. Project(B300-1402-23-000002)

摘要/Abstract

摘要：

目的以风光水为主的可再生能源发电是实现“双碳”目标的现实途径之一，因此有必要对日益成熟、渐成体系的风光水互补发电系统的研究进行综述。方法首先，概述了风光水互补发电系统的研究背景与工作原理。随后，回顾了风光水互补发电系统的研究进展，包括风光水多能源功率预测、配置比例评估、一体化调度、结合储能技术的风光水互补等研究。结果风光水预测在时间尺度上难以同步，且短期精度不如水电；容量配比主要采用比较优选法和直接求优法；一体化调度以不确定性建模为主流，智能优化算法在求解非线性问题上优于传统算法；储能技术中抽水蓄能与新型储能的混合配置最具发展前景。结论未来可从提升多尺度协同预测精度、增强水电及储能灵活调节能力、建设智能调度平台、优化建模求解算法4个方面寻求突破，以支撑我国“十四五”清洁能源体系建设。

关键词: 可再生能源, 新能源, 风光水系统, 互补发电, 功率预测, 配置比例, 优化调度, 储能

Abstract:

Objectives Renewable energy generation primarily using wind, solar, and hydro power is one of the practical approaches to achieving the dual carbon goals. Therefore, it is essential to review the research on the increasingly mature and gradually systematized wind-solar-hydro complementary power generation systems. Methods Firstly, the research background and working principle of the wind-solar-hydro complementary power generation systems are outlined. Subsequently, the research progress on the systems is reviewed, including wind-solar-hydro multi-energy power prediction, configuration ratio evaluation, integrated scheduling studies, and research on wind-solar-hydro complementarity combined with energy storage technologies. Results Wind-solar-hydro forecasting faces temporal scale synchronization challenges, with short-term accuracy inferior to hydropower forecasting. The comparison optimization method and the direct optimization method are mainly used to evaluate the capacity ratio. Integrated scheduling predominantly utilizes uncertainty modeling approaches, with intelligent optimization algorithms demonstrating superiority over conventional algorithms in solving nonlinear problems. Hybrid configurations of pumped storage and emerging energy storage technologies exhibit the most promising development prospects. Conclusions In the future, breakthroughs are required in four key areas: enhancing multi-scale coordinated forecasting accuracy, strengthening flexible regulation capabilities of hydropower and energy storage, constructing intelligent scheduling platforms, and optimizing modeling and solution algorithms, thereby supporting China’s 14th Five-Year Plan for clean energy system construction.

Key words: renewable energy, new energy, wind-solar-hydro power system, complementary power generation, power prediction, configuration ratios, optimal scheduling, energy storage

中图分类号:

TK 01

罗斌, 白小龙, 臧天磊, 黄燕, 张琳, 李萌, 张雪霞, 蒋永龙. 风光水互补发电系统研究综述[J]. 发电技术, 2025, 46(6): 1097-1111.

Bin LUO, Xiaolong BAI, Tianlei ZANG, Yan HUANG, Lin ZHANG, Meng LI, Xuexia ZHANG, Yonglong JIANG. Review of Research on Wind-Solar-Hydro Complementary Power Generation Systems[J]. Power Generation Technology, 2025, 46(6): 1097-1111.

图/表 6

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政策文件	发布时间	涉及风光水互补发电的内容
《关于开展“风光水火储一体化”“源网荷储一体化”的指导意见（征求意见稿）》	2020年8月	文件指出，要因地制宜开展风光水互补发电、强化电源侧灵活调节作用、优化各类电源规模配比、加强市场机制建设和政策引导、引入一定比例储能等，这些措施将对推动能源供给结构改革、增强各类能源互补协同能力至关重要
《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》	2020年10月	“十四五”期间要重点发展含风光水互补发电的能源基地就有4个，分布在风光水资源丰富的金沙江上下游流域、黄河上游流域及雅砻江流域，这些举措有力推动了风光水互补发电技术的研发与应用
《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》	2021年10月	纲要强调，对过度开发的小水电项目进行全面清理与整治，同时应充分利用黄河上游水电站及电网系统的调控优势，为风能、太阳能资源充裕的青海、甘肃、四川等地提供支持，助力其构建风光水多能互补的电力系统
《“十四五”能源领域科技创新规划》	2021年12月	规划着重于大规模高占比可再生能源的开发应用，研发更高效、更经济的可再生能源先进发电利用技术，支撑风光水多能互补系统的建设和高效运行，强调加快电网基础设施建设，提高电网对清洁能源的接纳和配置能力
《新型电力系统发展蓝皮书》	2023年6月	蓝皮书强调风光水储等多种能源的互补与协调发展，指出风光水等可再生能源将成为电量的主要提供者，储能作为重要支撑，通过科学统筹源网荷储各环节，共同发力，实现电力系统的安全高效运行
《2024年能源工作指导意见》	2024年3月	巩固扩大风电光伏良好发展态势，在条件具备地区组织实施“驭风”和“沐光”行动，编制主要江河流域风光水综合清洁能源基地规划，制定长江流域水电规划利用方案，为后续大型水电项目工程开展做好准备工作

政策文件	发布时间	涉及风光水互补发电的内容
《关于开展“风光水火储一体化”“源网荷储一体化”的指导意见（征求意见稿）》	2020年8月	文件指出，要因地制宜开展风光水互补发电、强化电源侧灵活调节作用、优化各类电源规模配比、加强市场机制建设和政策引导、引入一定比例储能等，这些措施将对推动能源供给结构改革、增强各类能源互补协同能力至关重要
《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》	2020年10月	“十四五”期间要重点发展含风光水互补发电的能源基地就有4个，分布在风光水资源丰富的金沙江上下游流域、黄河上游流域及雅砻江流域，这些举措有力推动了风光水互补发电技术的研发与应用
《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》	2021年10月	纲要强调，对过度开发的小水电项目进行全面清理与整治，同时应充分利用黄河上游水电站及电网系统的调控优势，为风能、太阳能资源充裕的青海、甘肃、四川等地提供支持，助力其构建风光水多能互补的电力系统
《“十四五”能源领域科技创新规划》	2021年12月	规划着重于大规模高占比可再生能源的开发应用，研发更高效、更经济的可再生能源先进发电利用技术，支撑风光水多能互补系统的建设和高效运行，强调加快电网基础设施建设，提高电网对清洁能源的接纳和配置能力
《新型电力系统发展蓝皮书》	2023年6月	蓝皮书强调风光水储等多种能源的互补与协调发展，指出风光水等可再生能源将成为电量的主要提供者，储能作为重要支撑，通过科学统筹源网荷储各环节，共同发力，实现电力系统的安全高效运行
《2024年能源工作指导意见》	2024年3月	巩固扩大风电光伏良好发展态势，在条件具备地区组织实施“驭风”和“沐光”行动，编制主要江河流域风光水综合清洁能源基地规划，制定长江流域水电规划利用方案，为后续大型水电项目工程开展做好准备工作

关键	细分	举例
建模方法	时序模拟法^{[50-51,64,73]}	通过模拟系统在不同时间尺度下的运行状态来构建模型，包括滚动调度、动态模拟、情景分析等
	确定性建模法^[52-53]	基于已知且确定的输入参数构建模型，包括线性规划、非线性规划、混合整数规划等
	不确定性建模法^{[54-63,65-72,74-85]}	考虑风光水出力、负荷需求等参数的不确定性，包括场景分析、随机规划、模糊规划、鲁棒优化等
调度模型类型	多目标优化^{[50-65,69-72]}	在多个相互冲突的目标之间寻求平衡，如非支配解集多目标优化法等
	分层优化^[80-85]	上层关注系统级优化目标，如系统总成本最小化、净负荷波动最小化等，下层关注设备级优化目标，如各发电单元的运行成本最小化、弃电率最小化等
	场景分析^{[54-56,60-63,66-68,73-75]}	利用蒙特卡洛模拟、场景抽样等技术生成场景，随后构建基于场景的调度模型并进行求解
	随机优化^[76-79]	通过随机变量描述风光水出力的不确定性，随后构建相应的随机优化模型并进行求解
优化目标	经济性优化^{[50-56,58-60,72,74-85]}	如运维成本/全生命周期成本最小化、售电收益/辅助服务市场收益最大化等
	可靠性优化^{[53-55,60,75-81]}	如负荷满足率最大化、备用容量充足性提升、频率/电压稳定性提升等
	环境效益优化^{[55,57-61,73]}	如碳排放/其他污染物排放最小化、可再生能源利用率最大化等
约束条件	系统平衡约束^[50-85]	实时电力平衡约束、每调度时段风光水总出力与负荷需求相等
	运行约束^[50-85]	发电单元运行约束，包括风电/光伏/水电等运行约束
	经济稳定约束^[50-85]	频率/电压等稳定性约束、成本-收益约束等
	其他约束^{[50-54,59-62,65,71-81,84-85]}	碳/污染物排放约束、传输容量约束、水资源利用约束等
协同互补类型	多能源类型协同互补^[50-85]	风光水自然互补、储能协同互补、跨流域水电互补、多能互补微电网等
	多时间尺度协同互补^{[53-56,60-61,78-82]}	日前、日内、中长期等时间尺度调度互补
	多区域层级协同互补^{[60-61,70,83-85]}	集中式调度协同(区域/国家调度协同等)和分布式调度协同(微电网自治调度协同、局部电网分布式调度协同等)
求解算法	经典优化算法^{[51-53,58-60,64-70,78-80]}	包括线性规划、非线性规划、动态规划、随机规划、鲁棒优化算法、MILP等
求解算法	智能优化算法^{[50,54-57,61-63,71-77,81-85]}	包括遗传算法、多目标粒子群算法、贪心算法、差分进化算法、模拟退火算法、机器学习、神经网络、深度学习、支持向量机等

关键	细分	举例
建模方法	时序模拟法^{[50-51,64,73]}	通过模拟系统在不同时间尺度下的运行状态来构建模型，包括滚动调度、动态模拟、情景分析等
	确定性建模法^[52-53]	基于已知且确定的输入参数构建模型，包括线性规划、非线性规划、混合整数规划等
	不确定性建模法^{[54-63,65-72,74-85]}	考虑风光水出力、负荷需求等参数的不确定性，包括场景分析、随机规划、模糊规划、鲁棒优化等
调度模型类型	多目标优化^{[50-65,69-72]}	在多个相互冲突的目标之间寻求平衡，如非支配解集多目标优化法等
	分层优化^[80-85]	上层关注系统级优化目标，如系统总成本最小化、净负荷波动最小化等，下层关注设备级优化目标，如各发电单元的运行成本最小化、弃电率最小化等
	场景分析^{[54-56,60-63,66-68,73-75]}	利用蒙特卡洛模拟、场景抽样等技术生成场景，随后构建基于场景的调度模型并进行求解
	随机优化^[76-79]	通过随机变量描述风光水出力的不确定性，随后构建相应的随机优化模型并进行求解
优化目标	经济性优化^{[50-56,58-60,72,74-85]}	如运维成本/全生命周期成本最小化、售电收益/辅助服务市场收益最大化等
	可靠性优化^{[53-55,60,75-81]}	如负荷满足率最大化、备用容量充足性提升、频率/电压稳定性提升等
	环境效益优化^{[55,57-61,73]}	如碳排放/其他污染物排放最小化、可再生能源利用率最大化等
约束条件	系统平衡约束^[50-85]	实时电力平衡约束、每调度时段风光水总出力与负荷需求相等
	运行约束^[50-85]	发电单元运行约束，包括风电/光伏/水电等运行约束
	经济稳定约束^[50-85]	频率/电压等稳定性约束、成本-收益约束等
	其他约束^{[50-54,59-62,65,71-81,84-85]}	碳/污染物排放约束、传输容量约束、水资源利用约束等
协同互补类型	多能源类型协同互补^[50-85]	风光水自然互补、储能协同互补、跨流域水电互补、多能互补微电网等
	多时间尺度协同互补^{[53-56,60-61,78-82]}	日前、日内、中长期等时间尺度调度互补
	多区域层级协同互补^{[60-61,70,83-85]}	集中式调度协同(区域/国家调度协同等)和分布式调度协同(微电网自治调度协同、局部电网分布式调度协同等)
求解算法	经典优化算法^{[51-53,58-60,64-70,78-80]}	包括线性规划、非线性规划、动态规划、随机规划、鲁棒优化算法、MILP等
求解算法	智能优化算法^{[50,54-57,61-63,71-77,81-85]}	包括遗传算法、多目标粒子群算法、贪心算法、差分进化算法、模拟退火算法、机器学习、神经网络、深度学习、支持向量机等

储能类型	使用寿命/(a/次)	循环效率/%	能量密度/(W⋅h/kg)	功率密度/(W/kg)	应用时间	响应时间	应用场景
抽水储能	30~60	60~85	0.5~1.5	0.5~1.5	日级	小时级	削峰填谷、系统备用等
压缩空气	20~60	60~95	35~60	0.5~2.0	日级	分钟级	辅助微电网运行、调峰稳压等
氢储能	5~15	30~50	500~3 000	—	数日级	分钟级	新能源消纳、大规模长时储能等
锂电池	3 000~5 000	90~98	150~500	2 000~11 000	小时级	秒级	负荷平衡、频率调节、削峰填谷等
铅酸电池	500~2 500	85~95	50~70	50~500	小时级	秒级	可作备用电源、新能源消纳等
液流电池	9 000~11 000	70~85	20~50	0.5~3.0	小时级	秒级	促进新能源并网、长时储能等
钠硫电池	3 000~15 000	75~95	200~500	150~230	小时级	秒级	可作应急电源、缓解电网阻塞等
超导磁储能	20 000~90 000	85~96	1 000~5 000	10 000~50 000	分钟级	毫秒级	应急备用、提供电压支撑等
超级电容	9 000~11 000	85~98	10~30	3 000~20 000	分钟级	毫秒级	削峰填谷、用于分布式消纳等
电储热	5~30	30~60	80~250	80~120	分钟级	秒级	促进新能源消纳、提高能源利用率等

风光水互补发电系统研究综述

Review of Research on Wind-Solar-Hydro Complementary Power Generation Systems

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摘要/Abstract

引用本文

图/表 6

参考文献 92

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