多能互补新能源大基地的三阶段多模式优化运行研究

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.260103

发电技术 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (1): 26-37.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.260103

多能互补新能源大基地的三阶段多模式优化运行研究

严新荣¹^,², 董联鑫³, 赵大周³, 郑成航¹

^1.浙江大学能源工程学院，浙江省杭州市 310027
^2.中国华电集团有限公司，北京市西城区 100031
^3.华电电力科学研究院有限公司，浙江省杭州市 310030

收稿日期:2025-09-25 修回日期:2026-01-12 出版日期:2026-02-28 发布日期:2026-02-12
作者简介:严新荣(1972)，男，硕士，正高级工程师，研究方向为多能互补能源系统、火电机组灵活性、新能源及储能等，yanxinrong@chd.com.cn；
董联鑫(1997)，男，博士，中级工程师，研究方向为新能源大基地运行优化、灵活性资源协同控制等，lianxin_dong@163.com；
赵大周(1990)，男，硕士，高级工程师，研究方向为综合能源系统集成及运行优化等，dazhou-zhao@chder.com；
郑成航(1984)，男，博士，教授，研究方向为烟气多污染物超低排放、污染物与二氧化碳协同减排、能源系统建模与智能控制等，zhengch2003@zju.edu.cn。
基金资助:
国家重点研发计划项目(2022YFB4100800)

Research on Three-Stage and Multi-Mode Operation Optimization for Large-Scale Multi-Energy Complementary New Energy Bases

Xinrong YAN¹^,², Lianxin DONG³, Dazhou ZHAO³, Chenghang ZHENG¹

^1.College of Energy Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, Zhejiang Province, China
^2.China Huadian Corporation, Xicheng District, Beijing 100031, China
^3.Huadian Electric Power Research Institute Co. , Ltd. , Hangzhou 310030, Zhejiang Province, China

Received:2025-09-25 Revised:2026-01-12 Published:2026-02-28 Online:2026-02-12
Supported by:
National Key R&D Program of China(2022YFB4100800)

摘要/Abstract

摘要：

目的多能互补大基地中资源种类多元，新能源出力波动大、运行工况复杂、业主需求多样，实际运营优化面临较大的挑战，因此需要根据工程实际来设计开发风光火储耦合系统的运行方案。方法建立新能源大基地运行模型，以经济性、碳排放、负荷波动率、新能源消纳率为核心优化目标，综合考虑各种运行需求及不同时间尺度下的设备灵活性，研究多模式三阶段运行优化方案，并结合实际工程案例对全年典型日以及各季节典型日进行分析，验证方案的有效性。结果调度方法可有效平衡多元优化目标，兼顾设备灵活性与多样化需求，提升大基地运行的经济性与友好性。结论所提方案可有效解决大基地运行优化的多模式多阶段问题，建议运营方基于不同季节的新能源出力特性签订外送曲线合约来提高经济性。研究结果可为同类型新能源大基地的运营提供工程案例参考与技术支撑。

关键词: 多能互补, 新能源大基地, 风光火储, 新能源消纳率, 运行优化, 低碳转型, 运行模式

Abstract:

Objectives In large-scale multi-energy complementary bases, there are multiple types of resources, significant fluctuations in new energy output, complex operating conditions, and diverse demands of owners, leading to great challenges in the actual operation optimization. Therefore, it is necessary to design and develop operation scheme of the wind-solar-thermal-storage coupled system according to engineering practice. Methods The operation model of large-scale new energy bases is established. Taking economic efficiency, carbon emission, load fluctuation rate, and new energy accommodation rate as the core optimization objectives, this study examines the three-stage multi-mode operation optimization scheme by comprehensively considering various operation requirements and equipment flexibility under different time scales. Combined with actual engineering cases, the typical days of the year and each season are analyzed to verify the effectiveness of the scheme. Results The dispatching method can effectively balance multiple optimization objectives, give consideration to equipment flexibility and diverse requirements, and improve the economic efficiency and operational friendliness of large-scale new energy bases. Conclusions The proposed scheme can effectively solve the multi-mode and multi-stage problems of large-scale new energy base operation optimization. It is suggested that the operators sign power export curve contracts based on the output characteristics of new energy in different seasons to improve the economic efficiency. The research results can provide engineering case reference and technical support for operation of the same type of large-scale new energy bases.

Key words: multi-energy complementation, new energy base, wind-solar-thermal-storage, new energy accommodation rate, operation optimization, low-carbon transformation, operation mode

中图分类号:

TK 019

严新荣, 董联鑫, 赵大周, 郑成航. 多能互补新能源大基地的三阶段多模式优化运行研究[J]. 发电技术, 2026, 47(1): 26-37.

Xinrong YAN, Lianxin DONG, Dazhou ZHAO, Chenghang ZHENG. Research on Three-Stage and Multi-Mode Operation Optimization for Large-Scale Multi-Energy Complementary New Energy Bases[J]. Power Generation Technology, 2026, 47(1): 26-37.

图/表 10

参考文献 29

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序号	参数	数值
1	电储能SOC最大值/最小值	0.95/0.05
2	电储能储/放效率	0.95/0.95
3	热储能SOC最大值/最小值	0.97/0.05
4	热储能储/放效率	0.95/0.47
5	售电均价/[元/(kW⋅h)]	0.274
6	动力煤价/(元/t)	320
7	弃风弃光价格/[元/(kW⋅h)]	0.2
8	机组最小启/停时间/h	5/5
9	热储能最小启/停时间/h	4/4

序号	参数	数值
1	电储能SOC最大值/最小值	0.95/0.05
2	电储能储/放效率	0.95/0.95
3	热储能SOC最大值/最小值	0.97/0.05
4	热储能储/放效率	0.95/0.47
5	售电均价/[元/(kW⋅h)]	0.274
6	动力煤价/(元/t)	320
7	弃风弃光价格/[元/(kW⋅h)]	0.2
8	机组最小启/停时间/h	5/5
9	热储能最小启/停时间/h	4/4

指标	运行模式
指标	经济	低碳	波动平抑	新能源消纳
净收益/万元	5 312.02	4 142.61	5 136.61	5 124.02
碳排放/t	30 218.63	19 969.13	28 485.62	32 269.84
交易收益/万元	5 887.43	4 556.52	5 723.94	5 915.68
弃风弃光量/(MW⋅h)	8.96	0	0	0
购电量/(MW⋅h)	765.44	30 203.83	549.83	17.34
火电发电量/(MW⋅h)	37 295.17	6 084.09	35 263.40	40 326.12
储能调节成本/万元	194.41	318.49	186.11	419.40
单位成本/[元/(MW⋅h)]	50.89	149.33	52.83	66.71
单位碳排放/[t/(MW⋅h)]	0.25	0.17	0.25	0.27

指标	运行模式
指标	经济	低碳	波动平抑	新能源消纳
净收益/万元	5 312.02	4 142.61	5 136.61	5 124.02
碳排放/t	30 218.63	19 969.13	28 485.62	32 269.84
交易收益/万元	5 887.43	4 556.52	5 723.94	5 915.68
弃风弃光量/(MW⋅h)	8.96	0	0	0
购电量/(MW⋅h)	765.44	30 203.83	549.83	17.34
火电发电量/(MW⋅h)	37 295.17	6 084.09	35 263.40	40 326.12
储能调节成本/万元	194.41	318.49	186.11	419.40
单位成本/[元/(MW⋅h)]	50.89	149.33	52.83	66.71
单位碳排放/[t/(MW⋅h)]	0.25	0.17	0.25	0.27

指标	春季	夏季	秋季	冬季
净收益/万元	4 113.87	5 214.28	4 431.81	3 242.18
碳排放/t	42 679.91	31 544.22	41 221.40	57 706.29
交易收益/万元	4 768.85	5 832.23	5 081.61	3 795.49
弃风弃光量/(MW⋅h)	259.47	129.99	90.17	0
购电量/(MW⋅h)	22 267.17	1 322.39	15 000.30	41 812.59
火电发电量/(MW⋅h)	39 432.84	38 603.72	42 151.53	46 000.00
储能调节成本/万元	226.61	205.39	243.78	158.51
单位成本/[元/(MW⋅h)]	151.75	59.12	124.99	225.14
单位碳排放/[t/(MW⋅h)]	0.36	0.27	0.35	0.49

多能互补新能源大基地的三阶段多模式优化运行研究

Research on Three-Stage and Multi-Mode Operation Optimization for Large-Scale Multi-Energy Complementary New Energy Bases

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图/表 10

参考文献 29

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