基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度：模型、策略與應(yīng)用一、引言1.1研究背景與意義隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，能源需求持續(xù)攀升，傳統(tǒng)化石能源的日益枯竭以及其在使用過(guò)程中對(duì)環(huán)境造成的嚴(yán)重污染，如溫室氣體排放引發(fā)全球氣候變暖、酸雨等環(huán)境問(wèn)題，促使世界各國(guó)積極尋求清潔可再生能源來(lái)替代傳統(tǒng)能源，以實(shí)現(xiàn)能源的可持續(xù)供應(yīng)和環(huán)境保護(hù)的雙重目標(biāo)。風(fēng)能作為一種清潔、可再生能源，具有取之不盡、用之不竭的特點(diǎn)，在過(guò)去幾十年中得到了迅猛發(fā)展。其裝機(jī)容量在全球范圍內(nèi)不斷攀升，在電力系統(tǒng)中的占比也日益提高。國(guó)際能源署（IEA）的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，全球風(fēng)電裝機(jī)容量從2000年的17,000萬(wàn)千瓦增長(zhǎng)至2023年的超過(guò)90億千瓦，風(fēng)電在全球電力供應(yīng)中的比重逐漸增加，在一些國(guó)家和地區(qū)，風(fēng)電已成為重要的電源組成部分。然而，風(fēng)能具有隨機(jī)性、間歇性和波動(dòng)性等固有特性。風(fēng)速的大小和方向受到氣象條件、地形地貌等多種因素的影響，且難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，這使得風(fēng)電發(fā)電輸出功率不穩(wěn)定。例如，在某些時(shí)段，由于風(fēng)速過(guò)低或過(guò)高，風(fēng)電機(jī)組可能無(wú)法正常運(yùn)行或需要限功率運(yùn)行，導(dǎo)致風(fēng)電出力大幅下降；而在另一些時(shí)段，風(fēng)速的突然變化又可能使風(fēng)電出力急劇增加。這種不確定性給電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的主要目標(biāo)是在滿(mǎn)足系統(tǒng)負(fù)荷需求和各種運(yùn)行約束條件的前提下，合理安排各類(lèi)發(fā)電資源的出力，以實(shí)現(xiàn)發(fā)電成本最小化或經(jīng)濟(jì)效益最大化。傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型通?；诖_定性的負(fù)荷預(yù)測(cè)和發(fā)電資源出力假設(shè)，而風(fēng)電的不確定性使得這些模型難以準(zhǔn)確應(yīng)對(duì)風(fēng)電接入后系統(tǒng)運(yùn)行的復(fù)雜情況。當(dāng)風(fēng)電接入電力系統(tǒng)后，如果仍采用傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法，可能會(huì)出現(xiàn)一系列問(wèn)題。一方面，由于風(fēng)電出力的不確定性，可能導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)電計(jì)劃與實(shí)際負(fù)荷需求不匹配，增加系統(tǒng)的備用容量需求，從而提高發(fā)電成本。例如，為了應(yīng)對(duì)風(fēng)電出力的突然下降，系統(tǒng)需要額外安排常規(guī)機(jī)組增加出力，這不僅增加了常規(guī)機(jī)組的運(yùn)行成本，還可能導(dǎo)致機(jī)組頻繁啟停，縮短機(jī)組使用壽命，進(jìn)一步增加維修成本。另一方面，風(fēng)電的不確定性還可能對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性產(chǎn)生影響，如引起電壓波動(dòng)、頻率偏差等問(wèn)題，嚴(yán)重時(shí)甚至可能導(dǎo)致系統(tǒng)故障。為了保證系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，電力系統(tǒng)需要采取一系列措施，如加強(qiáng)電網(wǎng)建設(shè)、提高電網(wǎng)的調(diào)節(jié)能力等，這無(wú)疑會(huì)增加系統(tǒng)的投資和運(yùn)行成本。因此，如何有效地處理風(fēng)電的不確定性，將其納入電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中，實(shí)現(xiàn)能源的合理配置和經(jīng)濟(jì)效益的最大化，成為當(dāng)前電力系統(tǒng)領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。本研究基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法對(duì)含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度展開(kāi)深入研究，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。在理論層面，有助于豐富和完善含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的理論體系。目前，針對(duì)風(fēng)電不確定性的處理方法雖多，但仍存在諸多不足。條件風(fēng)險(xiǎn)方法從風(fēng)險(xiǎn)度量的角度出發(fā)，能夠更全面、準(zhǔn)確地刻畫(huà)風(fēng)電不確定性對(duì)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響，為該領(lǐng)域的研究提供了新的思路和方法，有助于深入理解風(fēng)電與電力系統(tǒng)其他部分之間的相互作用機(jī)制，推動(dòng)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度理論的發(fā)展。在實(shí)際應(yīng)用方面，能夠?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)營(yíng)商和調(diào)度人員提供科學(xué)、合理的決策依據(jù)。通過(guò)建立基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，可以在考慮風(fēng)電不確定性的前提下，制定出更加優(yōu)化的發(fā)電計(jì)劃，有效降低發(fā)電成本，提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)效益。合理的調(diào)度方案還能提高風(fēng)電的消納能力，減少棄風(fēng)現(xiàn)象的發(fā)生，促進(jìn)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，對(duì)于實(shí)現(xiàn)能源的可持續(xù)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)目標(biāo)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已開(kāi)展了大量研究工作。早期研究主要集中在如何將風(fēng)電納入傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，以簡(jiǎn)單的確定性方法為主，如預(yù)留固定的備用容量來(lái)應(yīng)對(duì)風(fēng)電不確定性。隨著風(fēng)電裝機(jī)容量的不斷增加，其不確定性對(duì)電力系統(tǒng)的影響愈發(fā)顯著，這種方法的局限性也逐漸凸顯。為了更有效地處理風(fēng)電的不確定性，隨機(jī)規(guī)劃方法被廣泛應(yīng)用于含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度研究中。該方法通過(guò)構(gòu)建風(fēng)電出力的概率模型，生成大量可能的風(fēng)電出力場(chǎng)景，并對(duì)每個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)度計(jì)算，以期望成本或收益作為優(yōu)化目標(biāo)。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)1]提出了基于場(chǎng)景分析的隨機(jī)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，通過(guò)拉丁超立方抽樣方法生成風(fēng)電出力場(chǎng)景，考慮了系統(tǒng)運(yùn)行成本和切負(fù)荷成本，取得了較好的優(yōu)化效果，但該方法的計(jì)算量較大，場(chǎng)景數(shù)量的選擇對(duì)結(jié)果影響較大。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)2]利用機(jī)會(huì)約束規(guī)劃來(lái)處理風(fēng)電不確定性，在滿(mǎn)足一定置信水平的條件下，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行約束進(jìn)行松弛，使模型在保證一定可靠性的前提下追求經(jīng)濟(jì)效益最大化，但準(zhǔn)確獲取風(fēng)電功率的概率分布較為困難，且模型求解復(fù)雜。魯棒優(yōu)化方法也在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中得到了應(yīng)用。它通過(guò)定義風(fēng)電出力的不確定性集合，在該集合內(nèi)考慮最?lèi)毫拥那闆r進(jìn)行優(yōu)化，以確保調(diào)度方案在任何可能的風(fēng)電出力情況下都能滿(mǎn)足系統(tǒng)運(yùn)行約束。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)3]建立了基于魯棒優(yōu)化的含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，通過(guò)調(diào)整不確定性集合的大小來(lái)平衡調(diào)度方案的經(jīng)濟(jì)性和魯棒性，但該方法相對(duì)保守，可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行成本過(guò)高。條件風(fēng)險(xiǎn)方法作為一種新興的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，近年來(lái)開(kāi)始在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度領(lǐng)域得到關(guān)注。它不僅考慮了風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，還考慮了風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后的損失程度，能夠更全面地評(píng)估風(fēng)電不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。國(guó)外學(xué)者[具體學(xué)者1]最早將條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR）引入電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度研究，通過(guò)建立基于CVaR的目標(biāo)函數(shù)，有效地控制了風(fēng)電不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。國(guó)內(nèi)學(xué)者[具體學(xué)者2]在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了拓展，考慮了多種約束條件，如功率平衡約束、機(jī)組出力約束、爬坡約束等，建立了更為完善的基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。盡管?chē)?guó)內(nèi)外在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度以及條件風(fēng)險(xiǎn)方法應(yīng)用方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足與空白。一方面，現(xiàn)有研究大多只考慮了風(fēng)電出力的不確定性，而忽略了負(fù)荷需求的不確定性以及二者之間的相關(guān)性，這可能導(dǎo)致調(diào)度方案在實(shí)際運(yùn)行中與預(yù)期存在偏差。另一方面，條件風(fēng)險(xiǎn)方法在模型求解過(guò)程中，往往需要進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)變換和計(jì)算，計(jì)算效率較低，如何提高模型的求解效率，使其能夠滿(mǎn)足實(shí)際電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)度的需求，也是亟待解決的問(wèn)題。此外，對(duì)于條件風(fēng)險(xiǎn)方法中風(fēng)險(xiǎn)度量參數(shù)的選擇，目前缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和理論依據(jù)，不同的參數(shù)選擇可能會(huì)導(dǎo)致調(diào)度結(jié)果的差異較大，如何合理確定這些參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)與效益的最優(yōu)平衡，還需要進(jìn)一步深入研究。1.3研究?jī)?nèi)容與方法本研究聚焦于基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度，具體研究?jī)?nèi)容涵蓋以下幾個(gè)關(guān)鍵方面：首先深入剖析含風(fēng)電電力系統(tǒng)的特性與現(xiàn)存問(wèn)題，從風(fēng)電出力的不確定性、負(fù)荷需求的波動(dòng)以及電網(wǎng)運(yùn)行的約束條件等多維度展開(kāi)。通過(guò)對(duì)大量實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，明確風(fēng)電接入后對(duì)電力系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性、電壓穩(wěn)定性以及潮流分布的影響規(guī)律，為后續(xù)研究奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。其次，構(gòu)建含風(fēng)電電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。綜合考慮風(fēng)電輸出的不確定性、電網(wǎng)運(yùn)行的安全要求以及經(jīng)濟(jì)效益的最大化目標(biāo)，將功率平衡約束、機(jī)組出力約束、爬坡約束、旋轉(zhuǎn)備用約束等納入模型中。采用合適的數(shù)學(xué)方法對(duì)風(fēng)電出力的不確定性進(jìn)行建模，如概率分布函數(shù)、場(chǎng)景分析法等，以準(zhǔn)確描述風(fēng)電出力的變化情況。再者，運(yùn)用條件風(fēng)險(xiǎn)方法對(duì)含風(fēng)電電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行深入分析與求解。引入條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR）等風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，構(gòu)建基于條件風(fēng)險(xiǎn)的目標(biāo)函數(shù)，以綜合衡量發(fā)電成本與風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解，得到在不同風(fēng)險(xiǎn)偏好下的最優(yōu)發(fā)電調(diào)度方案，分析風(fēng)險(xiǎn)度量參數(shù)對(duì)調(diào)度結(jié)果的影響，為決策者提供多樣化的決策選擇。最后，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)所建模型和求解方法的有效性與可行性進(jìn)行驗(yàn)證，并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。利用實(shí)際電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)或標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試系統(tǒng)，設(shè)置不同的場(chǎng)景和參數(shù)，對(duì)比基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度結(jié)果與傳統(tǒng)調(diào)度方法的結(jié)果，評(píng)估模型在降低發(fā)電成本、提高風(fēng)電消納能力、保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行等方面的性能。根據(jù)仿真結(jié)果，對(duì)模型中的參數(shù)、約束條件和求解算法進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提升模型的性能和實(shí)用性。在研究方法上，本研究采用理論分析與數(shù)值模擬相結(jié)合的方式。在理論分析方面，深入研究條件風(fēng)險(xiǎn)方法的原理、含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的理論基礎(chǔ)以及相關(guān)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法。梳理?xiàng)l件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR）、條件期望（CE）等風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的定義、性質(zhì)和計(jì)算方法，分析其在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中的適用性。研究含風(fēng)電電力系統(tǒng)的運(yùn)行特性、約束條件以及經(jīng)濟(jì)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)，建立基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的數(shù)學(xué)框架。在數(shù)值模擬方面，利用MATLAB、Python等數(shù)學(xué)軟件搭建含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的仿真平臺(tái)。運(yùn)用蒙特卡洛模擬、拉丁超立方抽樣等方法生成風(fēng)電出力和負(fù)荷需求的不確定性場(chǎng)景，對(duì)模型進(jìn)行求解和分析。通過(guò)改變模型中的參數(shù)，如風(fēng)險(xiǎn)度量參數(shù)、風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差、負(fù)荷需求波動(dòng)等，觀察調(diào)度結(jié)果的變化，研究各因素對(duì)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響規(guī)律。還將進(jìn)行案例研究，選取實(shí)際的含風(fēng)電電力系統(tǒng)，收集相關(guān)數(shù)據(jù)，應(yīng)用所提出的模型和方法進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)度分析，驗(yàn)證其在實(shí)際工程中的可行性和有效性，為電力系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行提供參考依據(jù)。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1含風(fēng)電電力系統(tǒng)特性2.1.1風(fēng)電特性風(fēng)能作為一種清潔能源，其產(chǎn)生的電能具有獨(dú)特的特性，這些特性主要源于風(fēng)能本身的自然屬性。風(fēng)能的隨機(jī)性是其最為顯著的特點(diǎn)之一，這是因?yàn)轱L(fēng)速受到大氣環(huán)流、地形地貌、季節(jié)變化以及晝夜溫差等多種復(fù)雜氣象因素的綜合影響。在不同的地理位置和時(shí)間尺度下，這些因素的相互作用使得風(fēng)速呈現(xiàn)出不規(guī)則的變化，難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。例如，在山區(qū)，由于地形的起伏和狹管效應(yīng)，風(fēng)速可能在短時(shí)間內(nèi)急劇變化；在沿海地區(qū)，海風(fēng)的強(qiáng)度和方向會(huì)隨著海洋氣象條件的變化而頻繁改變。這種隨機(jī)性導(dǎo)致風(fēng)電出力也呈現(xiàn)出隨機(jī)波動(dòng)的狀態(tài)，使得風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電功率難以穩(wěn)定維持在某一固定值。間歇性也是風(fēng)電的重要特性。風(fēng)速并非持續(xù)穩(wěn)定存在，在某些時(shí)段可能會(huì)出現(xiàn)風(fēng)速過(guò)低的情況，當(dāng)風(fēng)速低于風(fēng)電機(jī)組的切入風(fēng)速（一般為3-5m/s）時(shí)，風(fēng)電機(jī)組無(wú)法捕獲足夠的風(fēng)能來(lái)驅(qū)動(dòng)發(fā)電機(jī)發(fā)電，從而導(dǎo)致風(fēng)電出力為零。而當(dāng)風(fēng)速高于風(fēng)電機(jī)組的切出風(fēng)速（一般為25-28m/s）時(shí)，為了保護(hù)風(fēng)電機(jī)組的安全，避免其因承受過(guò)大的機(jī)械應(yīng)力和電氣負(fù)荷而損壞，風(fēng)電機(jī)組會(huì)自動(dòng)停止運(yùn)行，風(fēng)電出力也會(huì)中斷。這種由于風(fēng)速條件限制而導(dǎo)致的風(fēng)電出力間歇性，使得風(fēng)電在電力系統(tǒng)中的供應(yīng)具有不連續(xù)性，給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和負(fù)荷平衡帶來(lái)了挑戰(zhàn)。風(fēng)電還具有反調(diào)度性。傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)調(diào)度通常是根據(jù)負(fù)荷需求的變化來(lái)調(diào)整發(fā)電出力，以實(shí)現(xiàn)電力供需的平衡。而風(fēng)電的出力取決于自然風(fēng)速，不受電力系統(tǒng)調(diào)度人員的直接控制。當(dāng)電力系統(tǒng)負(fù)荷需求增加需要更多的電力供應(yīng)時(shí)，風(fēng)速可能較低，風(fēng)電出力不足，無(wú)法及時(shí)滿(mǎn)足負(fù)荷增長(zhǎng)的需求；相反，當(dāng)負(fù)荷需求減少時(shí)，風(fēng)速可能較高，風(fēng)電出力過(guò)大，超出系統(tǒng)的消納能力，導(dǎo)致棄風(fēng)現(xiàn)象的發(fā)生。這種反調(diào)度性使得風(fēng)電在與傳統(tǒng)電源協(xié)調(diào)配合時(shí)存在一定的困難，增加了電力系統(tǒng)調(diào)度的復(fù)雜性。2.1.2含風(fēng)電電力系統(tǒng)運(yùn)行特點(diǎn)含風(fēng)電電力系統(tǒng)在電源結(jié)構(gòu)方面發(fā)生了顯著變化。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)主要以火電、水電等常規(guī)電源為主，這些電源的出力具有較強(qiáng)的可控性和穩(wěn)定性，能夠根據(jù)調(diào)度指令較為準(zhǔn)確地調(diào)整發(fā)電功率。隨著風(fēng)電的大規(guī)模接入，電源結(jié)構(gòu)變得更加多元化，風(fēng)電在系統(tǒng)電源中的占比逐漸提高。由于風(fēng)電的不確定性和間歇性，使得電源結(jié)構(gòu)的可控性和穩(wěn)定性受到影響。為了保證電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，需要在電源結(jié)構(gòu)中合理配置不同類(lèi)型的電源，以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)風(fēng)電的不足。例如，增加具有快速調(diào)節(jié)能力的燃?xì)廨啓C(jī)、抽水蓄能電站等電源，與風(fēng)電進(jìn)行互補(bǔ)，提高系統(tǒng)應(yīng)對(duì)風(fēng)電出力波動(dòng)的能力。在負(fù)荷平衡方面，風(fēng)電的接入給電力系統(tǒng)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。由于風(fēng)電出力的不確定性，使得電力系統(tǒng)的凈負(fù)荷（負(fù)荷減去風(fēng)電出力）預(yù)測(cè)難度加大。傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法主要基于歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象因素等進(jìn)行預(yù)測(cè)，而風(fēng)電的隨機(jī)性和間歇性使得凈負(fù)荷的變化規(guī)律更加復(fù)雜，難以準(zhǔn)確把握。如果凈負(fù)荷預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確，可能導(dǎo)致發(fā)電計(jì)劃與實(shí)際負(fù)荷需求不匹配，進(jìn)而引發(fā)電力短缺或過(guò)剩的問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)負(fù)荷平衡，電力系統(tǒng)需要具備更強(qiáng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)能力和靈活的調(diào)度策略。一方面，需要利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和預(yù)測(cè)模型，結(jié)合風(fēng)電出力預(yù)測(cè)，提高凈負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；另一方面，要優(yōu)化調(diào)度策略，合理安排各類(lèi)電源的出力，充分發(fā)揮儲(chǔ)能系統(tǒng)、需求側(cè)響應(yīng)等手段的調(diào)節(jié)作用，以應(yīng)對(duì)風(fēng)電出力波動(dòng)對(duì)負(fù)荷平衡的影響。備用容量需求也因風(fēng)電的接入而發(fā)生改變。在傳統(tǒng)電力系統(tǒng)中，備用容量主要用于應(yīng)對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差和常規(guī)機(jī)組的故障停運(yùn)。而風(fēng)電的不確定性使得系統(tǒng)需要額外的備用容量來(lái)應(yīng)對(duì)風(fēng)電出力的突然變化。當(dāng)風(fēng)電出力突然下降時(shí)，為了保證電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，需要依靠備用容量來(lái)快速補(bǔ)充電力缺口；當(dāng)風(fēng)電出力突然增加時(shí)，備用容量又可以起到調(diào)節(jié)作用，避免系統(tǒng)出現(xiàn)過(guò)電壓等問(wèn)題。因此，含風(fēng)電電力系統(tǒng)對(duì)備用容量的需求不僅在數(shù)量上有所增加，而且在備用容量的類(lèi)型和響應(yīng)速度上也有更高的要求。需要配置足夠的旋轉(zhuǎn)備用（即處于運(yùn)行狀態(tài)且可隨時(shí)增加出力的機(jī)組容量）、冷備用（即處于停運(yùn)狀態(tài)但可在規(guī)定時(shí)間內(nèi)啟動(dòng)并投入運(yùn)行的機(jī)組容量）以及快速響應(yīng)的儲(chǔ)能備用等，以滿(mǎn)足系統(tǒng)應(yīng)對(duì)風(fēng)電不確定性的需求。2.2電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度基礎(chǔ)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度是指在滿(mǎn)足電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行和電能質(zhì)量要求的前提下，合理安排各類(lèi)發(fā)電資源的出力，以實(shí)現(xiàn)發(fā)電成本最小化或經(jīng)濟(jì)效益最大化的過(guò)程。其目標(biāo)在于充分利用電力系統(tǒng)中的各種發(fā)電資源，優(yōu)化資源配置，降低發(fā)電成本，提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)性。傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型通?；诖_定性的負(fù)荷預(yù)測(cè)和發(fā)電資源出力假設(shè)。在這類(lèi)模型中，發(fā)電成本最小化是最常見(jiàn)的目標(biāo)函數(shù)，其表達(dá)式為：\min\sum_{i=1}^{N}\sum_{t=1}^{T}C_{i}(P_{i,t})其中，N表示發(fā)電設(shè)備的總數(shù)，T表示調(diào)度周期內(nèi)的時(shí)段總數(shù)，C_{i}(P_{i,t})表示第i臺(tái)發(fā)電設(shè)備在時(shí)段t的發(fā)電成本，它通常是發(fā)電功率P_{i,t}的函數(shù)，一般可表示為二次函數(shù)形式C_{i}(P_{i,t})=a_{i}P_{i,t}^{2}+b_{i}P_{i,t}+c_{i}，其中a_{i}、b_{i}、c_{i}為與發(fā)電設(shè)備相關(guān)的成本系數(shù)。這類(lèi)模型需要滿(mǎn)足一系列的約束條件，以確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。功率平衡約束是其中的關(guān)鍵約束之一，它要求在每個(gè)時(shí)段，系統(tǒng)中所有發(fā)電設(shè)備的總出力等于系統(tǒng)負(fù)荷需求與網(wǎng)絡(luò)損耗之和，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：\sum_{i=1}^{N}P_{i,t}=P_{L,t}+P_{loss,t}其中，P_{L,t}表示時(shí)段t的系統(tǒng)負(fù)荷需求，P_{loss,t}表示時(shí)段t的網(wǎng)絡(luò)損耗。機(jī)組出力約束則限制了每臺(tái)發(fā)電設(shè)備的出力范圍，確保其在安全和經(jīng)濟(jì)可行的區(qū)間內(nèi)運(yùn)行，即：P_{i,min}\leqP_{i,t}\leqP_{i,max}其中，P_{i,min}和P_{i,max}分別表示第i臺(tái)發(fā)電設(shè)備的最小和最大出力。爬坡約束考慮了發(fā)電設(shè)備在相鄰時(shí)段之間出力變化的能力限制，防止機(jī)組出力突變對(duì)設(shè)備造成損壞和對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性產(chǎn)生影響，其表達(dá)式為：P_{i,t}-P_{i,t-1}\leqR_{i,up}P_{i,t-1}-P_{i,t}\leqR_{i,down}其中，R_{i,up}和R_{i,down}分別表示第i臺(tái)發(fā)電設(shè)備的向上和向下爬坡速率。然而，當(dāng)風(fēng)電接入電力系統(tǒng)后，傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型暴露出諸多局限性。風(fēng)電出力的不確定性使得基于確定性假設(shè)的傳統(tǒng)模型難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)系統(tǒng)的發(fā)電需求和電力平衡情況。由于風(fēng)速的隨機(jī)變化，風(fēng)電出力可能在短時(shí)間內(nèi)大幅波動(dòng)，導(dǎo)致實(shí)際風(fēng)電出力與預(yù)測(cè)值存在較大偏差。如果仍按照傳統(tǒng)模型制定發(fā)電計(jì)劃，可能會(huì)出現(xiàn)發(fā)電出力與負(fù)荷需求不匹配的情況，進(jìn)而引發(fā)電力短缺或過(guò)剩，增加系統(tǒng)的運(yùn)行成本和風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)模型對(duì)風(fēng)電的反調(diào)度性考慮不足。如前所述，風(fēng)電出力不受調(diào)度人員直接控制，且與負(fù)荷需求的變化趨勢(shì)往往不一致。在負(fù)荷高峰時(shí)段，風(fēng)電出力可能較低，無(wú)法為系統(tǒng)提供足夠的電力支持；而在負(fù)荷低谷時(shí)段，風(fēng)電出力可能過(guò)高，超出系統(tǒng)的消納能力。傳統(tǒng)模型難以有效協(xié)調(diào)風(fēng)電與其他發(fā)電資源的配合，容易導(dǎo)致風(fēng)電的棄風(fēng)現(xiàn)象增加，降低了風(fēng)電的利用效率和電力系統(tǒng)的整體經(jīng)濟(jì)效益。傳統(tǒng)模型在應(yīng)對(duì)風(fēng)電接入帶來(lái)的新挑戰(zhàn)時(shí)，無(wú)法充分考慮風(fēng)電的不確定性和反調(diào)度性，需要引入新的方法和技術(shù)來(lái)改進(jìn)和完善電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，以適應(yīng)含風(fēng)電電力系統(tǒng)的運(yùn)行需求。2.3條件風(fēng)險(xiǎn)方法原理?xiàng)l件風(fēng)險(xiǎn)方法（CVaR），全稱(chēng)為條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（ConditionalValueatRisk），是一種在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)度量工具，近年來(lái)逐漸被引入到含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度研究中。它在處理不確定性問(wèn)題時(shí)，能夠更全面、準(zhǔn)確地衡量風(fēng)險(xiǎn)水平，為決策者提供更具參考價(jià)值的信息。從定義上看，CVaR是指在給定置信水平\alpha下，投資組合損失超過(guò)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）的條件均值。具體而言，設(shè)X為投資組合的損失隨機(jī)變量，F(xiàn)(x)為其累積分布函數(shù)，VaR_{\alpha}表示在置信水平\alpha下的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，即滿(mǎn)足P(X\leqVaR_{\alpha})=\alpha的數(shù)值。那么，條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CVaR_{\alpha}的數(shù)學(xué)定義為：CVaR_{\alpha}=E(X|X>VaR_{\alpha})=\frac{\int_{VaR_{\alpha}}^{+\infty}xf(x)dx}{1-\alpha}其中，f(x)為X的概率密度函數(shù)。這意味著，CVaR_{\alpha}度量了在損失超過(guò)VaR_{\alpha}的極端情況下，損失的平均水平。在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中，我們可以將發(fā)電成本視為損失變量。由于風(fēng)電出力的不確定性，使得發(fā)電成本也具有不確定性。通過(guò)CVaR方法，我們能夠評(píng)估在一定置信水平下，因風(fēng)電不確定性導(dǎo)致的發(fā)電成本超過(guò)某一閾值（即VaR）后的平均成本，從而更準(zhǔn)確地把握系統(tǒng)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)。計(jì)算CVaR的方法主要有歷史模擬法、參數(shù)法和蒙特卡洛模擬法等。歷史模擬法是基于歷史數(shù)據(jù)來(lái)模擬未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)情況。它通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)中發(fā)電成本的統(tǒng)計(jì)分析，按照一定的置信水平確定VaR值，進(jìn)而計(jì)算出CVaR。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀，不需要對(duì)數(shù)據(jù)的分布做出假設(shè)，能夠直接利用歷史數(shù)據(jù)的信息。但它也存在局限性，因?yàn)樗蕾?lài)于過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)，無(wú)法考慮到未來(lái)可能出現(xiàn)的新情況和新變化，而且當(dāng)歷史數(shù)據(jù)量較少或數(shù)據(jù)分布不穩(wěn)定時(shí)，計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性會(huì)受到影響。參數(shù)法需要假設(shè)發(fā)電成本服從某種特定的概率分布，如正態(tài)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布等。根據(jù)已知的歷史數(shù)據(jù)估計(jì)出分布的參數(shù)，然后利用這些參數(shù)計(jì)算VaR和CVaR。該方法的計(jì)算效率較高，當(dāng)假設(shè)的分布與實(shí)際數(shù)據(jù)分布相符時(shí)，能夠得到較為準(zhǔn)確的結(jié)果。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，準(zhǔn)確確定發(fā)電成本的概率分布往往是困難的，若假設(shè)的分布與實(shí)際情況偏差較大，會(huì)導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)較大誤差。蒙特卡洛模擬法則是通過(guò)隨機(jī)模擬的方式生成大量可能的風(fēng)電出力場(chǎng)景，進(jìn)而得到相應(yīng)的發(fā)電成本樣本。根據(jù)這些樣本數(shù)據(jù)，按照置信水平計(jì)算VaR和CVaR。蒙特卡洛模擬法的優(yōu)點(diǎn)是能夠充分考慮各種不確定性因素，對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。但它的計(jì)算量較大，需要進(jìn)行大量的模擬試驗(yàn)，計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)，對(duì)計(jì)算資源的要求也較高。在風(fēng)險(xiǎn)管理中，CVaR具有重要的應(yīng)用價(jià)值。它能夠幫助決策者更全面地了解風(fēng)險(xiǎn)狀況，不僅僅關(guān)注損失發(fā)生的概率，還考慮到了損失的嚴(yán)重程度。在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中，傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法往往只追求發(fā)電成本的最小化，而忽略了風(fēng)電不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。而基于CVaR的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，通過(guò)將CVaR納入目標(biāo)函數(shù)或約束條件，可以在追求經(jīng)濟(jì)性的同時(shí)，有效地控制風(fēng)險(xiǎn)。決策者可以根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好，調(diào)整置信水平\alpha的大小。當(dāng)\alpha取值較大時(shí)，模型更加保守，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制更為嚴(yán)格，能夠在較大程度上避免極端風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失，但可能會(huì)犧牲一定的經(jīng)濟(jì)性；當(dāng)\alpha取值較小時(shí)，模型相對(duì)激進(jìn)，更注重經(jīng)濟(jì)性，但風(fēng)險(xiǎn)水平也會(huì)相應(yīng)提高。通過(guò)這種方式，決策者可以在風(fēng)險(xiǎn)與效益之間尋求平衡，制定出更符合實(shí)際需求的發(fā)電調(diào)度方案。三、含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型構(gòu)建3.1模型假設(shè)與前提條件在構(gòu)建含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型時(shí)，為了使模型具有合理性和可解性，需要對(duì)一些復(fù)雜的實(shí)際情況進(jìn)行簡(jiǎn)化和假設(shè)。首先，假設(shè)風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差服從特定的概率分布。大量的研究和實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)表明，風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差通常近似服從正態(tài)分布。這一假設(shè)基于風(fēng)速的隨機(jī)性以及風(fēng)電機(jī)組的特性，雖然實(shí)際中風(fēng)電出力受到多種復(fù)雜因素影響，但正態(tài)分布能夠在一定程度上合理地描述預(yù)測(cè)誤差的分布情況。設(shè)風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差\varepsilon服從正態(tài)分布N(\mu,\sigma^{2})，其中\(zhòng)mu為預(yù)測(cè)誤差的均值，\sigma為標(biāo)準(zhǔn)差。通過(guò)對(duì)歷史風(fēng)電出力數(shù)據(jù)和相應(yīng)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以確定\mu和\sigma的值。在某地區(qū)的風(fēng)電場(chǎng)，經(jīng)過(guò)對(duì)一年的風(fēng)電出力和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的分析，得到預(yù)測(cè)誤差的均值\mu=-0.05（單位：MW），標(biāo)準(zhǔn)差\sigma=0.1（單位：MW）。這意味著在該地區(qū)，風(fēng)電出力預(yù)測(cè)值有一定的偏差，且偏差在以均值為中心，標(biāo)準(zhǔn)差為波動(dòng)范圍的正態(tài)分布內(nèi)。對(duì)于電力市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制，假設(shè)為集中式調(diào)度模式。在這種模式下，電力系統(tǒng)調(diào)度中心負(fù)責(zé)收集系統(tǒng)中所有發(fā)電資源的信息，包括風(fēng)電、火電、水電等各類(lèi)電源的發(fā)電能力、運(yùn)行成本等，以及負(fù)荷需求的預(yù)測(cè)信息。調(diào)度中心根據(jù)這些信息，統(tǒng)一制定發(fā)電計(jì)劃，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和安全穩(wěn)定。在日前市場(chǎng)中，調(diào)度中心根據(jù)預(yù)測(cè)的負(fù)荷需求和風(fēng)電出力，提前安排各發(fā)電單元的發(fā)電計(jì)劃，并確定各發(fā)電單元的發(fā)電出力和上網(wǎng)電價(jià)。在實(shí)時(shí)市場(chǎng)中，根據(jù)實(shí)際的風(fēng)電出力和負(fù)荷需求的變化，調(diào)度中心對(duì)發(fā)電計(jì)劃進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，以保證電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)平衡。假設(shè)電力系統(tǒng)中的負(fù)荷需求是可以預(yù)測(cè)的，且預(yù)測(cè)誤差較小。雖然負(fù)荷需求也存在一定的不確定性，但通過(guò)先進(jìn)的負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)，如時(shí)間序列分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)等方法，可以在一定程度上準(zhǔn)確預(yù)測(cè)負(fù)荷需求。在實(shí)際建模中，可將負(fù)荷預(yù)測(cè)值作為已知量，并考慮一定的負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差范圍，以增強(qiáng)模型的魯棒性。假設(shè)負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差服從正態(tài)分布，通過(guò)對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的分析，確定負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，在模型中加入負(fù)荷需求的不確定性約束，確保調(diào)度方案在負(fù)荷需求波動(dòng)時(shí)仍能滿(mǎn)足系統(tǒng)的運(yùn)行要求。還假設(shè)電力系統(tǒng)中的線(xiàn)路傳輸容量是固定的，不考慮線(xiàn)路故障和檢修等情況對(duì)傳輸容量的影響。雖然實(shí)際電力系統(tǒng)中線(xiàn)路可能會(huì)出現(xiàn)故障或需要進(jìn)行檢修維護(hù)，導(dǎo)致傳輸容量下降，但在本模型中，為了簡(jiǎn)化問(wèn)題，先不考慮這些因素。假設(shè)各條輸電線(xiàn)路的傳輸容量已知且在調(diào)度周期內(nèi)保持不變，將線(xiàn)路傳輸容量約束作為模型的一個(gè)重要約束條件，確保發(fā)電計(jì)劃不會(huì)導(dǎo)致線(xiàn)路過(guò)載，保證電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行。3.2目標(biāo)函數(shù)設(shè)定在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中，目標(biāo)函數(shù)的設(shè)定是模型構(gòu)建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它直接關(guān)系到調(diào)度方案的優(yōu)化方向和效果。考慮到系統(tǒng)運(yùn)行的復(fù)雜性和多目標(biāo)性，通常以系統(tǒng)運(yùn)行成本最小、風(fēng)險(xiǎn)最小或綜合效益最大為目標(biāo)來(lái)設(shè)定目標(biāo)函數(shù)。系統(tǒng)運(yùn)行成本最小化是經(jīng)濟(jì)調(diào)度中最常見(jiàn)的目標(biāo)之一。在含風(fēng)電電力系統(tǒng)中，系統(tǒng)運(yùn)行成本主要包括常規(guī)機(jī)組的發(fā)電成本、風(fēng)電的運(yùn)行維護(hù)成本以及可能產(chǎn)生的棄風(fēng)成本等。常規(guī)機(jī)組的發(fā)電成本通常與機(jī)組的出力相關(guān)，可表示為機(jī)組出力的函數(shù)。對(duì)于第i臺(tái)常規(guī)機(jī)組在時(shí)段t的發(fā)電成本C_{g,i,t}，一般采用二次函數(shù)形式來(lái)描述：C_{g,i,t}=a_{i}P_{g,i,t}^{2}+b_{i}P_{g,i,t}+c_{i}其中，a_{i}、b_{i}、c_{i}為與機(jī)組i相關(guān)的成本系數(shù)，這些系數(shù)反映了機(jī)組的燃料消耗特性、運(yùn)行效率等因素。P_{g,i,t}為第i臺(tái)常規(guī)機(jī)組在時(shí)段t的出力。風(fēng)電的運(yùn)行維護(hù)成本相對(duì)較為穩(wěn)定，可近似認(rèn)為與風(fēng)電出力成正比。設(shè)單位風(fēng)電出力的運(yùn)行維護(hù)成本為c_{w}，則第j個(gè)風(fēng)電場(chǎng)在時(shí)段t的運(yùn)行維護(hù)成本C_{w,j,t}可表示為：C_{w,j,t}=c_{w}P_{w,j,t}其中，P_{w,j,t}為第j個(gè)風(fēng)電場(chǎng)在時(shí)段t的出力。當(dāng)風(fēng)電出力超過(guò)系統(tǒng)的消納能力時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生棄風(fēng)現(xiàn)象，從而帶來(lái)?xiàng)夛L(fēng)成本。棄風(fēng)成本通常與棄風(fēng)量成正比，設(shè)單位棄風(fēng)電量的懲罰成本為c_{p}，第j個(gè)風(fēng)電場(chǎng)在時(shí)段t的棄風(fēng)量為P_{curt,j,t}，則棄風(fēng)成本C_{curt,j,t}為：C_{curt,j,t}=c_{p}P_{curt,j,t}因此，系統(tǒng)運(yùn)行成本最小化的目標(biāo)函數(shù)F_{1}可表示為：F_{1}=\min\sum_{t=1}^{T}\left(\sum_{i=1}^{N_{g}}C_{g,i,t}+\sum_{j=1}^{N_{w}}C_{w,j,t}+\sum_{j=1}^{N_{w}}C_{curt,j,t}\right)其中，T為調(diào)度周期內(nèi)的時(shí)段總數(shù)，N_{g}為常規(guī)機(jī)組的總數(shù)，N_{w}為風(fēng)電場(chǎng)的總數(shù)。由于風(fēng)電出力的不確定性，可能會(huì)給系統(tǒng)帶來(lái)一定的風(fēng)險(xiǎn)，如電力短缺風(fēng)險(xiǎn)、系統(tǒng)電壓不穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)等。為了控制這些風(fēng)險(xiǎn)，可將風(fēng)險(xiǎn)最小化作為目標(biāo)函數(shù)。在條件風(fēng)險(xiǎn)方法中，通常采用條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR）來(lái)度量風(fēng)險(xiǎn)。設(shè)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)損失變量為L(zhǎng)，其概率密度函數(shù)為f(L)，在置信水平\alpha下，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR_{\alpha}滿(mǎn)足P(L\leqVaR_{\alpha})=\alpha，則條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CVaR_{\alpha}可表示為：CVaR_{\alpha}=E(L|L>VaR_{\alpha})=\frac{\int_{VaR_{\alpha}}^{+\infty}Lf(L)dL}{1-\alpha}在含風(fēng)電電力系統(tǒng)中，風(fēng)險(xiǎn)損失變量L可定義為由于風(fēng)電不確定性導(dǎo)致的系統(tǒng)額外成本，如因風(fēng)電出力不足而需要啟動(dòng)備用機(jī)組增加的發(fā)電成本、因電力短缺而產(chǎn)生的切負(fù)荷成本等。假設(shè)切負(fù)荷成本為單位切負(fù)荷電量的成本c_{l}與切負(fù)荷量P_{load,curt,t}的乘積，因風(fēng)電出力不足啟動(dòng)備用機(jī)組增加的發(fā)電成本為備用機(jī)組的發(fā)電成本與正常發(fā)電成本的差值。則風(fēng)險(xiǎn)損失變量L在時(shí)段t的表達(dá)式為：L_{t}=c_{l}P_{load,curt,t}+\sum_{i=1}^{N_{r}}\left(C_{r,i,t}-C_{g,i,t}^{0}\right)其中，N_{r}為備用機(jī)組的總數(shù)，C_{r,i,t}為第i臺(tái)備用機(jī)組在時(shí)段t的發(fā)電成本，C_{g,i,t}^{0}為第i臺(tái)備用機(jī)組在正常情況下（未因風(fēng)電不確定性啟動(dòng)）的發(fā)電成本。風(fēng)險(xiǎn)最小化的目標(biāo)函數(shù)F_{2}即為最小化條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CVaR_{\alpha}：F_{2}=\minCVaR_{\alpha}在實(shí)際電力系統(tǒng)運(yùn)行中，往往需要綜合考慮系統(tǒng)運(yùn)行成本和風(fēng)險(xiǎn)，以實(shí)現(xiàn)綜合效益最大。此時(shí)，可構(gòu)建一個(gè)綜合目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行成本和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行加權(quán)求和的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。設(shè)綜合目標(biāo)函數(shù)為F，權(quán)重系數(shù)分別為\omega_{1}和\omega_{2}，且\omega_{1}+\omega_{2}=1，則綜合目標(biāo)函數(shù)可表示為：F=\omega_{1}F_{1}+\omega_{2}F_{2}權(quán)重系數(shù)\omega_{1}和\omega_{2}的取值反映了決策者對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行成本和風(fēng)險(xiǎn)的偏好程度。當(dāng)\omega_{1}取值較大時(shí)，表明決策者更注重系統(tǒng)運(yùn)行成本的降低，傾向于選擇經(jīng)濟(jì)性較好的調(diào)度方案；當(dāng)\omega_{2}取值較大時(shí)，則表示決策者更關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)的控制，更傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)較小的調(diào)度方案。通過(guò)合理調(diào)整權(quán)重系數(shù)，可以得到不同風(fēng)險(xiǎn)-效益平衡的調(diào)度方案，為電力系統(tǒng)調(diào)度決策提供更多的選擇。3.3約束條件分析在構(gòu)建含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型時(shí)，為確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，需要考慮一系列約束條件，這些約束條件涵蓋了多個(gè)方面，對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行起著至關(guān)重要的限制作用。功率平衡約束是電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中最基本的約束之一。在含風(fēng)電電力系統(tǒng)中，要求在每個(gè)調(diào)度時(shí)段內(nèi)，系統(tǒng)中所有發(fā)電設(shè)備（包括常規(guī)機(jī)組和風(fēng)電）的總出力必須等于系統(tǒng)負(fù)荷需求與網(wǎng)絡(luò)損耗之和。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：\sum_{i=1}^{N_{g}}P_{g,i,t}+\sum_{j=1}^{N_{w}}P_{w,j,t}=P_{L,t}+P_{loss,t}其中，N_{g}為常規(guī)機(jī)組的總數(shù)，P_{g,i,t}為第i臺(tái)常規(guī)機(jī)組在時(shí)段t的出力；N_{w}為風(fēng)電場(chǎng)的總數(shù)，P_{w,j,t}為第j個(gè)風(fēng)電場(chǎng)在時(shí)段t的出力；P_{L,t}表示時(shí)段t的系統(tǒng)負(fù)荷需求，P_{loss,t}表示時(shí)段t的網(wǎng)絡(luò)損耗。該約束確保了系統(tǒng)的電力供需平衡，是電力系統(tǒng)正常運(yùn)行的基礎(chǔ)。如果總出力小于負(fù)荷需求與網(wǎng)絡(luò)損耗之和，會(huì)導(dǎo)致電力短缺，影響用戶(hù)正常用電；反之，若總出力大于負(fù)荷需求與網(wǎng)絡(luò)損耗之和，會(huì)造成電力過(guò)剩，浪費(fèi)能源資源。機(jī)組出力限制約束則對(duì)每臺(tái)發(fā)電設(shè)備的出力范圍進(jìn)行了限制。對(duì)于常規(guī)機(jī)組，其出力需要滿(mǎn)足最小出力和最大出力的限制，即：P_{g,i,min}\leqP_{g,i,t}\leqP_{g,i,max}其中，P_{g,i,min}和P_{g,i,max}分別表示第i臺(tái)常規(guī)機(jī)組的最小和最大出力。這是因?yàn)槌Ｒ?guī)機(jī)組在運(yùn)行過(guò)程中，其出力受到設(shè)備本身的技術(shù)性能、燃料供應(yīng)、設(shè)備安全等多種因素的制約。如果機(jī)組出力低于最小出力，可能導(dǎo)致機(jī)組運(yùn)行不穩(wěn)定，甚至出現(xiàn)熄火等故障；而如果機(jī)組出力超過(guò)最大出力，會(huì)對(duì)機(jī)組設(shè)備造成損壞，縮短機(jī)組使用壽命。風(fēng)電機(jī)組同樣存在出力限制，由于風(fēng)速的限制，風(fēng)電機(jī)組的出力有其上限，即：0\leqP_{w,j,t}\leqP_{w,j,max}其中，P_{w,j,max}為第j個(gè)風(fēng)電場(chǎng)在時(shí)段t的最大可能出力，它取決于風(fēng)電場(chǎng)的裝機(jī)容量和當(dāng)時(shí)的風(fēng)速條件。當(dāng)風(fēng)速低于切入風(fēng)速或高于切出風(fēng)速時(shí)，風(fēng)電機(jī)組無(wú)法正常發(fā)電，出力為零；在切入風(fēng)速和切出風(fēng)速之間，風(fēng)電機(jī)組的出力隨風(fēng)速的變化而變化，但不會(huì)超過(guò)其額定出力，即最大可能出力。備用容量約束也是保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要約束。由于風(fēng)電出力的不確定性，為了應(yīng)對(duì)風(fēng)電出力突然下降或其他突發(fā)情況導(dǎo)致的電力短缺，電力系統(tǒng)需要預(yù)留一定的備用容量。備用容量包括旋轉(zhuǎn)備用和冷備用等。旋轉(zhuǎn)備用是指處于運(yùn)行狀態(tài)且可隨時(shí)增加出力的機(jī)組容量，其約束條件可表示為：\sum_{i=1}^{N_{r}}P_{r,i,t}\geqR_{t}^{spin}其中，N_{r}為提供旋轉(zhuǎn)備用的機(jī)組總數(shù)，P_{r,i,t}為第i臺(tái)提供旋轉(zhuǎn)備用機(jī)組在時(shí)段t的備用容量，R_{t}^{spin}為時(shí)段t系統(tǒng)所需的旋轉(zhuǎn)備用容量。旋轉(zhuǎn)備用容量的大小通常根據(jù)系統(tǒng)負(fù)荷的大小、風(fēng)電出力的不確定性程度以及系統(tǒng)的可靠性要求等因素來(lái)確定。冷備用是指處于停運(yùn)狀態(tài)但可在規(guī)定時(shí)間內(nèi)啟動(dòng)并投入運(yùn)行的機(jī)組容量，其約束條件為：\sum_{i=1}^{N_{c}}P_{c,i,t}\geqR_{t}^{cold}其中，N_{c}為提供冷備用的機(jī)組總數(shù)，P_{c,i,t}為第i臺(tái)提供冷備用機(jī)組在時(shí)段t的備用容量，R_{t}^{cold}為時(shí)段t系統(tǒng)所需的冷備用容量。合理配置備用容量能夠提高電力系統(tǒng)應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的能力，保障系統(tǒng)的可靠性，但備用容量的增加也會(huì)帶來(lái)發(fā)電成本的上升，因此需要在可靠性和經(jīng)濟(jì)性之間進(jìn)行權(quán)衡。線(xiàn)路傳輸容量約束則是為了防止輸電線(xiàn)路過(guò)載，確保電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行。電力系統(tǒng)中的輸電線(xiàn)路都有其允許的最大傳輸功率，即線(xiàn)路傳輸容量限制，對(duì)于任意一條輸電線(xiàn)路l，在時(shí)段t，通過(guò)該線(xiàn)路的功率P_{l,t}需要滿(mǎn)足：-P_{l,max}\leqP_{l,t}\leqP_{l,max}其中，P_{l,max}為線(xiàn)路l的最大傳輸容量。如果線(xiàn)路傳輸功率超過(guò)其最大傳輸容量，會(huì)導(dǎo)致線(xiàn)路發(fā)熱、電壓降增大，甚至可能引發(fā)線(xiàn)路故障，影響電力系統(tǒng)的正常供電。線(xiàn)路傳輸容量受到線(xiàn)路的物理參數(shù)（如導(dǎo)線(xiàn)截面積、電阻、電抗等）、線(xiàn)路的運(yùn)行環(huán)境（如溫度、濕度等）以及系統(tǒng)的運(yùn)行方式等多種因素的影響。在實(shí)際電力系統(tǒng)運(yùn)行中，需要根據(jù)線(xiàn)路的實(shí)際情況和系統(tǒng)的運(yùn)行要求，合理安排發(fā)電計(jì)劃，確保線(xiàn)路傳輸功率在允許范圍內(nèi)。3.4模型求解方法求解含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行的關(guān)鍵步驟，常用的求解方法主要包括傳統(tǒng)優(yōu)化算法和智能優(yōu)化算法，每種方法都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景?；旌险麛?shù)線(xiàn)性規(guī)劃（Mixed-IntegerLinearProgramming，MILP）是一種經(jīng)典的傳統(tǒng)優(yōu)化算法。在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中，由于存在一些整數(shù)變量，如機(jī)組的啟停狀態(tài)（0表示停機(jī)，1表示開(kāi)機(jī)），以及連續(xù)變量，如機(jī)組出力等，MILP能夠很好地處理這類(lèi)混合變量的優(yōu)化問(wèn)題。它將目標(biāo)函數(shù)和約束條件轉(zhuǎn)化為線(xiàn)性形式，通過(guò)求解線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題來(lái)得到最優(yōu)解。對(duì)于目標(biāo)函數(shù)中的發(fā)電成本，可將其線(xiàn)性化處理，將機(jī)組出力的二次函數(shù)近似為分段線(xiàn)性函數(shù)，從而滿(mǎn)足MILP的要求。在約束條件方面，功率平衡約束、機(jī)組出力約束等都可以直接表示為線(xiàn)性等式或不等式約束。MILP的優(yōu)點(diǎn)是能夠保證找到全局最優(yōu)解，并且求解過(guò)程具有確定性和可解釋性。其計(jì)算復(fù)雜度較高，當(dāng)系統(tǒng)規(guī)模較大或不確定性因素較多時(shí)，求解時(shí)間會(huì)顯著增加，甚至可能導(dǎo)致計(jì)算資源無(wú)法承受。遺傳算法（GeneticAlgorithm，GA）作為一種智能優(yōu)化算法，借鑒了生物進(jìn)化中的遺傳和自然選擇原理。它將問(wèn)題的解編碼成染色體，通過(guò)選擇、交叉和變異等遺傳操作，在解空間中進(jìn)行搜索，逐步逼近最優(yōu)解。在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中，首先將各機(jī)組的出力和啟停狀態(tài)等決策變量編碼成染色體，隨機(jī)生成初始種群。然后根據(jù)目標(biāo)函數(shù)計(jì)算每個(gè)染色體的適應(yīng)度，適應(yīng)度越高表示該染色體對(duì)應(yīng)的解越優(yōu)。通過(guò)選擇操作，保留適應(yīng)度較高的染色體，淘汰適應(yīng)度較低的染色體。交叉操作是將選擇出來(lái)的染色體進(jìn)行基因交換，生成新的染色體，增加種群的多樣性。變異操作則是對(duì)染色體的某些基因進(jìn)行隨機(jī)改變，以避免算法陷入局部最優(yōu)解。經(jīng)過(guò)多代的遺傳操作，種群逐漸向最優(yōu)解進(jìn)化。GA的優(yōu)點(diǎn)是具有較強(qiáng)的全局搜索能力，能夠在復(fù)雜的解空間中找到較優(yōu)的解，對(duì)問(wèn)題的適應(yīng)性強(qiáng)，不需要對(duì)問(wèn)題的數(shù)學(xué)性質(zhì)有嚴(yán)格的要求。但它的缺點(diǎn)是計(jì)算效率相對(duì)較低，需要進(jìn)行大量的計(jì)算來(lái)迭代尋優(yōu)，且結(jié)果具有一定的隨機(jī)性，每次運(yùn)行得到的結(jié)果可能會(huì)有所不同。粒子群優(yōu)化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）也是一種常用的智能優(yōu)化算法。它模擬鳥(niǎo)群覓食的行為，將每個(gè)解看作是搜索空間中的一個(gè)粒子，粒子具有位置和速度兩個(gè)屬性。粒子通過(guò)不斷調(diào)整自己的位置和速度，在解空間中尋找最優(yōu)解。在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中，每個(gè)粒子代表一種發(fā)電調(diào)度方案，其位置表示各機(jī)組的出力和啟停狀態(tài)等決策變量的值，速度表示粒子在解空間中的移動(dòng)方向和步長(zhǎng)。粒子根據(jù)自身的歷史最優(yōu)位置和群體的全局最優(yōu)位置來(lái)調(diào)整速度和位置。如果某個(gè)粒子當(dāng)前的位置對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值優(yōu)于其歷史最優(yōu)位置對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值，則更新其歷史最優(yōu)位置；如果某個(gè)粒子當(dāng)前的位置對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值優(yōu)于群體的全局最優(yōu)位置對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值，則更新全局最優(yōu)位置。通過(guò)不斷迭代，粒子逐漸向全局最優(yōu)解靠近。PSO算法的優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，收斂速度較快，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)找到較好的解。但它也存在一些局限性，如容易陷入局部最優(yōu)解，尤其是在處理復(fù)雜的多峰函數(shù)問(wèn)題時(shí)，當(dāng)粒子群過(guò)早地收斂到局部最優(yōu)解時(shí)，很難跳出局部最優(yōu)，影響最終解的質(zhì)量。不同的求解方法在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中各有優(yōu)劣。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問(wèn)題的特點(diǎn)和需求，綜合考慮模型的規(guī)模、計(jì)算資源、求解精度和時(shí)間要求等因素，選擇合適的求解方法，以實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)、安全、穩(wěn)定運(yùn)行。四、基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的經(jīng)濟(jì)調(diào)度策略4.1風(fēng)電不確定性處理風(fēng)電出力的不確定性是含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度面臨的關(guān)鍵問(wèn)題之一，為了有效應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，常采用場(chǎng)景分析法、模糊集理論以及概率分布函數(shù)等方法來(lái)處理風(fēng)電的不確定性，從而降低其對(duì)電力系統(tǒng)的影響。場(chǎng)景分析法是一種常用的處理風(fēng)電不確定性的方法。該方法通過(guò)對(duì)風(fēng)電出力的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)合風(fēng)速的概率分布模型，利用蒙特卡洛模擬、拉丁超立方抽樣等技術(shù)生成大量可能的風(fēng)電出力場(chǎng)景。在生成場(chǎng)景時(shí)，充分考慮風(fēng)速的隨機(jī)性和波動(dòng)性，以及風(fēng)電機(jī)組的特性，確保生成的場(chǎng)景能夠較為全面地反映風(fēng)電出力的不確定性。然后，采用K-means聚類(lèi)、Wasserstein距離等場(chǎng)景削減技術(shù)，對(duì)生成的大量場(chǎng)景進(jìn)行篩選和合并，保留具有代表性的場(chǎng)景，以減少計(jì)算量。通過(guò)對(duì)這些代表性場(chǎng)景下的電力系統(tǒng)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)度計(jì)算，得到不同場(chǎng)景下的最優(yōu)發(fā)電計(jì)劃。在某含風(fēng)電電力系統(tǒng)中，通過(guò)蒙特卡洛模擬生成了1000個(gè)風(fēng)電出力場(chǎng)景，利用K-means聚類(lèi)算法將其削減為10個(gè)代表性場(chǎng)景，對(duì)這10個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)度分析，得到了在不同風(fēng)電出力情況下的合理發(fā)電調(diào)度方案，有效降低了風(fēng)電不確定性對(duì)系統(tǒng)的影響。模糊集理論也可用于處理風(fēng)電不確定性。該理論通過(guò)構(gòu)建模糊隸屬函數(shù)來(lái)描述風(fēng)電出力的不確定性。根據(jù)風(fēng)電出力的歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)誤差，確定模糊集的參數(shù)，如隸屬函數(shù)的形狀、中心值和寬度等。在構(gòu)建模糊集時(shí)，考慮到風(fēng)電出力的變化范圍以及不確定性程度，使模糊集能夠準(zhǔn)確地反映風(fēng)電出力的模糊特性。將模糊集理論應(yīng)用于電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中，通過(guò)模糊推理和決策方法，得到在考慮風(fēng)電不確定性情況下的最優(yōu)調(diào)度方案。對(duì)于風(fēng)電出力的不確定性，可以定義一個(gè)模糊集，其中隸屬函數(shù)表示風(fēng)電出力處于某個(gè)值附近的可能性程度。當(dāng)風(fēng)電出力預(yù)測(cè)值為P_{w,pred}時(shí)，定義模糊隸屬函數(shù)為\mu_{P_w}(x)=\exp\left(-\frac{(x-P_{w,pred})^2}{\sigma^2}\right)，其中\(zhòng)sigma為反映風(fēng)電出力不確定性程度的參數(shù)。在經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中，利用模糊推理規(guī)則，根據(jù)模糊集的隸屬度來(lái)調(diào)整發(fā)電計(jì)劃，以適應(yīng)風(fēng)電出力的不確定性。概率分布函數(shù)是描述風(fēng)電出力不確定性的重要工具。常見(jiàn)的概率分布模型有Weibull分布、Beta分布和正態(tài)分布等。以Weibull分布為例，其概率密度函數(shù)為f(v)=\frac{k}{\lambda}\left(\frac{v}{\lambda}\right)^{k-1}\exp\left(-\left(\frac{v}{\lambda}\right)^k\right)，其中v為風(fēng)速，k為形狀參數(shù)，\lambda為尺度參數(shù)。通過(guò)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，利用極大似然估計(jì)、最小二乘法等參數(shù)估計(jì)方法確定Weibull分布的參數(shù)k和\lambda。再根據(jù)風(fēng)力機(jī)的功率曲線(xiàn)，將風(fēng)速的概率分布轉(zhuǎn)化為風(fēng)電出力的概率分布。在得到風(fēng)電出力的概率分布后，可采用隨機(jī)規(guī)劃方法，將風(fēng)電出力作為隨機(jī)變量納入經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中，通過(guò)求解隨機(jī)規(guī)劃問(wèn)題，得到考慮風(fēng)電不確定性的最優(yōu)發(fā)電調(diào)度方案。在某風(fēng)電場(chǎng)，通過(guò)對(duì)一年的風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用極大似然估計(jì)法確定Weibull分布的參數(shù)k=2.1，\lambda=7.5，進(jìn)而得到該風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)電出力概率分布，將其應(yīng)用于電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，有效提高了調(diào)度方案的適應(yīng)性和可靠性。4.2風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與控制在含風(fēng)電電力系統(tǒng)中，運(yùn)用條件風(fēng)險(xiǎn)方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與控制是保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。條件風(fēng)險(xiǎn)方法通過(guò)對(duì)風(fēng)電不確定性的量化分析，能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，并為風(fēng)險(xiǎn)控制提供科學(xué)依據(jù)。運(yùn)用條件風(fēng)險(xiǎn)方法評(píng)估電力系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，首先需要確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)。條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR）作為一種常用的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，能夠有效地衡量在一定置信水平下，由于風(fēng)電不確定性導(dǎo)致的發(fā)電成本超過(guò)某一閾值后的平均成本。在含風(fēng)電電力系統(tǒng)中，發(fā)電成本不僅包括常規(guī)機(jī)組的發(fā)電成本，還包括因風(fēng)電出力不確定性而產(chǎn)生的額外成本，如備用機(jī)組的啟動(dòng)成本、切負(fù)荷成本以及棄風(fēng)成本等。通過(guò)計(jì)算這些成本在不同風(fēng)電出力場(chǎng)景下的分布情況，結(jié)合置信水平，可確定系統(tǒng)的CVaR值。在某含風(fēng)電電力系統(tǒng)中，設(shè)定置信水平為95%，通過(guò)蒙特卡洛模擬生成1000個(gè)風(fēng)電出力場(chǎng)景，計(jì)算每個(gè)場(chǎng)景下的發(fā)電成本，進(jìn)而確定在95%置信水平下的CVaR值。結(jié)果顯示，當(dāng)風(fēng)電出力不確定性較大時(shí)，系統(tǒng)的CVaR值顯著增加，表明系統(tǒng)面臨的風(fēng)險(xiǎn)增大。除了CVaR，還可以考慮其他風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)，如風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）、標(biāo)準(zhǔn)差等。VaR衡量在一定置信水平下，發(fā)電成本可能出現(xiàn)的最大損失；標(biāo)準(zhǔn)差則反映了發(fā)電成本的波動(dòng)程度。綜合考慮這些指標(biāo)，能夠更全面地評(píng)估電力系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。在上述案例中，同時(shí)計(jì)算了VaR和標(biāo)準(zhǔn)差，結(jié)果發(fā)現(xiàn)VaR值隨著風(fēng)電出力不確定性的增加而增大，標(biāo)準(zhǔn)差也呈現(xiàn)出類(lèi)似的變化趨勢(shì)，進(jìn)一步驗(yàn)證了系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與風(fēng)電不確定性的密切關(guān)系。通過(guò)調(diào)整發(fā)電計(jì)劃可以有效控制風(fēng)險(xiǎn)。在制定發(fā)電計(jì)劃時(shí)，充分考慮風(fēng)電出力的不確定性，合理安排常規(guī)機(jī)組的出力和啟停狀態(tài)。當(dāng)預(yù)測(cè)到風(fēng)電出力較低時(shí)，提前增加常規(guī)機(jī)組的出力，以滿(mǎn)足系統(tǒng)負(fù)荷需求；當(dāng)風(fēng)電出力較高時(shí)，適當(dāng)減少常規(guī)機(jī)組的出力，優(yōu)先消納風(fēng)電，降低發(fā)電成本和風(fēng)險(xiǎn)。在實(shí)際調(diào)度中，可根據(jù)實(shí)時(shí)的風(fēng)電出力預(yù)測(cè)信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整發(fā)電計(jì)劃。利用短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型，提前預(yù)測(cè)未來(lái)幾個(gè)小時(shí)的風(fēng)電出力情況，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果及時(shí)調(diào)整常規(guī)機(jī)組的發(fā)電計(jì)劃。在某時(shí)刻，預(yù)測(cè)到未來(lái)2小時(shí)內(nèi)風(fēng)電出力將大幅下降，調(diào)度中心立即啟動(dòng)備用常規(guī)機(jī)組，增加出力，確保了系統(tǒng)的電力供需平衡，有效降低了因風(fēng)電出力不足而導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)。優(yōu)化備用容量配置也是控制風(fēng)險(xiǎn)的重要措施。由于風(fēng)電出力的不確定性，電力系統(tǒng)需要預(yù)留一定的備用容量來(lái)應(yīng)對(duì)突發(fā)情況。合理確定備用容量的大小和類(lèi)型，能夠在保證系統(tǒng)可靠性的前提下，降低備用成本。備用容量可分為旋轉(zhuǎn)備用和冷備用，旋轉(zhuǎn)備用能夠快速響應(yīng)負(fù)荷變化，而冷備用則在旋轉(zhuǎn)備用不足時(shí)發(fā)揮作用。根據(jù)風(fēng)電出力的不確定性程度和系統(tǒng)負(fù)荷特性，通過(guò)優(yōu)化算法確定最優(yōu)的備用容量配置方案。在某含風(fēng)電電力系統(tǒng)中，采用遺傳算法對(duì)備用容量配置進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)果表明，優(yōu)化后的備用容量配置方案在滿(mǎn)足系統(tǒng)可靠性要求的同時(shí)，備用成本降低了15%，有效提高了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和可靠性。還可以通過(guò)其他措施來(lái)控制風(fēng)險(xiǎn)，如加強(qiáng)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)、提高電網(wǎng)的靈活性和調(diào)節(jié)能力等。提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，能夠?yàn)榘l(fā)電計(jì)劃的制定提供更可靠的依據(jù)，減少因預(yù)測(cè)誤差導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)。加強(qiáng)對(duì)氣象數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)和分析，改進(jìn)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型，采用更先進(jìn)的預(yù)測(cè)算法和技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，以提高預(yù)測(cè)精度。提高電網(wǎng)的靈活性和調(diào)節(jié)能力，如建設(shè)更多的儲(chǔ)能設(shè)施、發(fā)展智能電網(wǎng)技術(shù)等，能夠增強(qiáng)電網(wǎng)對(duì)風(fēng)電不確定性的適應(yīng)能力，降低系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。在某地區(qū)，建設(shè)了大規(guī)模的抽水蓄能電站，當(dāng)風(fēng)電出力過(guò)剩時(shí)，將多余的電能儲(chǔ)存起來(lái)；當(dāng)風(fēng)電出力不足時(shí)，釋放儲(chǔ)存的電能，補(bǔ)充電力缺口，有效平抑了風(fēng)電出力的波動(dòng)，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。4.3優(yōu)化調(diào)度策略制定綜合考慮系統(tǒng)運(yùn)行成本和風(fēng)險(xiǎn)，制定優(yōu)化調(diào)度策略是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、安全運(yùn)行的關(guān)鍵。在制定優(yōu)化調(diào)度策略時(shí)，充分利用條件風(fēng)險(xiǎn)方法的優(yōu)勢(shì)，將系統(tǒng)運(yùn)行成本和風(fēng)險(xiǎn)納入統(tǒng)一的優(yōu)化框架中，通過(guò)合理調(diào)整發(fā)電計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)與效益的平衡。在不同風(fēng)險(xiǎn)偏好下，制定相應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度策略。風(fēng)險(xiǎn)偏好通?？煞譃轱L(fēng)險(xiǎn)厭惡型、風(fēng)險(xiǎn)中性型和風(fēng)險(xiǎn)追求型。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)厭惡型決策者，更關(guān)注系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性，愿意為降低風(fēng)險(xiǎn)付出一定的經(jīng)濟(jì)代價(jià)。在制定調(diào)度策略時(shí)，會(huì)將風(fēng)險(xiǎn)控制放在首位，適當(dāng)增加備用容量，優(yōu)先安排可靠性高的常規(guī)機(jī)組發(fā)電，以應(yīng)對(duì)風(fēng)電不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。在高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)段，即使常規(guī)機(jī)組發(fā)電成本較高，也會(huì)保證其有足夠的出力，以確保系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。風(fēng)險(xiǎn)中性型決策者則追求風(fēng)險(xiǎn)與效益的平衡，既關(guān)注系統(tǒng)運(yùn)行成本，也考慮風(fēng)險(xiǎn)因素。在制定調(diào)度策略時(shí)，會(huì)綜合權(quán)衡發(fā)電成本和風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)優(yōu)化發(fā)電計(jì)劃，在保證一定風(fēng)險(xiǎn)水平的前提下，盡量降低發(fā)電成本。在風(fēng)電出力不確定性較小的時(shí)段，充分利用風(fēng)電，減少常規(guī)機(jī)組的發(fā)電，以降低發(fā)電成本；在風(fēng)險(xiǎn)較大的時(shí)段，合理安排備用容量和常規(guī)機(jī)組出力，以控制風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)追求型決策者更注重經(jīng)濟(jì)效益，愿意承擔(dān)一定的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)獲取更高的收益。在制定調(diào)度策略時(shí)，會(huì)優(yōu)先考慮發(fā)電成本的降低，充分利用風(fēng)電，減少備用容量的配置，以提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。在風(fēng)電出力預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確且風(fēng)電資源豐富的時(shí)段，會(huì)盡可能多地安排風(fēng)電發(fā)電，減少常規(guī)機(jī)組的投入，以降低發(fā)電成本。但這種策略也伴隨著較高的風(fēng)險(xiǎn)，一旦風(fēng)電出力出現(xiàn)較大偏差，可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行不穩(wěn)定。在實(shí)際電力系統(tǒng)運(yùn)行中，還需要考慮多種因素對(duì)優(yōu)化調(diào)度策略的影響。電力市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)是一個(gè)重要因素，電價(jià)的變化會(huì)直接影響發(fā)電成本和收益。當(dāng)電價(jià)較高時(shí)，發(fā)電企業(yè)會(huì)傾向于增加發(fā)電出力，以獲取更多的收益；當(dāng)電價(jià)較低時(shí)，會(huì)適當(dāng)減少發(fā)電出力，以降低成本。在制定優(yōu)化調(diào)度策略時(shí)，需要實(shí)時(shí)跟蹤電力市場(chǎng)價(jià)格變化，根據(jù)電價(jià)信號(hào)調(diào)整發(fā)電計(jì)劃，以提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益。負(fù)荷需求的變化也對(duì)優(yōu)化調(diào)度策略產(chǎn)生影響。不同時(shí)段的負(fù)荷需求不同，在負(fù)荷高峰時(shí)段，需要增加發(fā)電出力以滿(mǎn)足負(fù)荷需求；在負(fù)荷低谷時(shí)段，則需要減少發(fā)電出力，避免電力過(guò)剩。在制定調(diào)度策略時(shí)，需要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)負(fù)荷需求，合理安排各類(lèi)電源的出力，以實(shí)現(xiàn)電力供需平衡。風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差同樣會(huì)影響優(yōu)化調(diào)度策略的制定。由于風(fēng)電出力的不確定性，風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差不可避免。預(yù)測(cè)誤差的大小會(huì)影響對(duì)風(fēng)電出力的估計(jì)，進(jìn)而影響發(fā)電計(jì)劃的制定。為了應(yīng)對(duì)風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差，在制定調(diào)度策略時(shí)，需要采用更加靈活的調(diào)度方案，增加備用容量的配置，以應(yīng)對(duì)風(fēng)電出力與預(yù)測(cè)值偏差較大的情況。通過(guò)綜合考慮系統(tǒng)運(yùn)行成本和風(fēng)險(xiǎn)，針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)偏好制定相應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度策略，并充分考慮電力市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)、負(fù)荷需求變化以及風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差等多種因素的影響，能夠?qū)崿F(xiàn)電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)、安全運(yùn)行，提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和可靠性，為電力系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。五、案例分析與仿真驗(yàn)證5.1案例選取與數(shù)據(jù)來(lái)源為了全面、深入地驗(yàn)證基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的有效性和可行性，本研究精心選取了IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)作為典型案例。該系統(tǒng)在電力系統(tǒng)研究領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，具有標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和豐富的節(jié)點(diǎn)信息，包含6臺(tái)發(fā)電機(jī)、41條輸電線(xiàn)路以及30個(gè)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)，其結(jié)構(gòu)和參數(shù)能夠較為真實(shí)地反映實(shí)際電力系統(tǒng)的運(yùn)行特性，為研究提供了可靠的基礎(chǔ)。在該系統(tǒng)中，為了模擬含風(fēng)電電力系統(tǒng)的運(yùn)行情況，我們?cè)诠?jié)點(diǎn)2、節(jié)點(diǎn)5和節(jié)點(diǎn)10分別接入了風(fēng)電場(chǎng)。這三個(gè)節(jié)點(diǎn)的地理位置和氣象條件具有一定的代表性，能夠較好地體現(xiàn)風(fēng)電出力的不確定性對(duì)電力系統(tǒng)的影響。各風(fēng)電場(chǎng)的裝機(jī)容量根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行合理配置，以確保在研究中能夠充分考慮風(fēng)電在系統(tǒng)中的占比和作用。本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括以下幾個(gè)方面：風(fēng)電場(chǎng)的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)和風(fēng)電出力數(shù)據(jù)是通過(guò)對(duì)實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)采集獲得的。這些數(shù)據(jù)記錄了風(fēng)電場(chǎng)在不同時(shí)間、不同氣象條件下的運(yùn)行情況，為分析風(fēng)電出力的不確定性提供了第一手資料。某風(fēng)電場(chǎng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)記錄了過(guò)去一年中每15分鐘的風(fēng)速和風(fēng)電出力數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，可以了解到該風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)速分布特征和風(fēng)電出力的變化規(guī)律。通過(guò)專(zhuān)業(yè)的負(fù)荷預(yù)測(cè)機(jī)構(gòu)獲取了該地區(qū)的負(fù)荷需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。這些機(jī)構(gòu)利用先進(jìn)的負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)和模型，結(jié)合歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象因素、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素等，對(duì)未來(lái)一段時(shí)間的負(fù)荷需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，為電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度提供了重要的參考依據(jù)。還從相關(guān)電力設(shè)備制造商和電力系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商處收集了常規(guī)機(jī)組的技術(shù)參數(shù)和運(yùn)行成本數(shù)據(jù)，包括機(jī)組的額定容量、最小出力、最大出力、爬坡速率、發(fā)電成本系數(shù)等。這些參數(shù)對(duì)于準(zhǔn)確描述常規(guī)機(jī)組的運(yùn)行特性和成本特性至關(guān)重要，是構(gòu)建經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。在獲取這些數(shù)據(jù)后，需要對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。對(duì)于風(fēng)速和風(fēng)電出力數(shù)據(jù)，首先進(jìn)行異常值檢測(cè)和處理。由于風(fēng)速監(jiān)測(cè)設(shè)備可能會(huì)受到外界干擾或出現(xiàn)故障，導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常值。通過(guò)設(shè)置合理的閾值范圍，如風(fēng)速的正常范圍一般在0-30m/s之間，風(fēng)電出力的范圍與風(fēng)電場(chǎng)的裝機(jī)容量和風(fēng)速相關(guān)，利用統(tǒng)計(jì)方法，如3σ準(zhǔn)則，識(shí)別并剔除異常值。對(duì)于缺失值，采用插值法進(jìn)行填補(bǔ)。常用的插值方法有線(xiàn)性插值、樣條插值等，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的插值方法，以保證數(shù)據(jù)的完整性。負(fù)荷需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)也需要進(jìn)行誤差分析和修正。由于負(fù)荷需求受到多種因素的影響，負(fù)荷預(yù)測(cè)往往存在一定的誤差。通過(guò)對(duì)歷史負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，計(jì)算預(yù)測(cè)誤差的統(tǒng)計(jì)特征，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差等。根據(jù)誤差的分布情況，采用適當(dāng)?shù)男拚椒?，如基于誤差修正模型的方法，對(duì)負(fù)荷需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，以提高其準(zhǔn)確性。對(duì)于常規(guī)機(jī)組的技術(shù)參數(shù)和運(yùn)行成本數(shù)據(jù)，進(jìn)行一致性和合理性檢查。檢查數(shù)據(jù)是否符合設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行情況和物理規(guī)律，如機(jī)組的額定容量是否與實(shí)際裝機(jī)容量相符，發(fā)電成本系數(shù)是否在合理范圍內(nèi)等。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將不同單位的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的單位，以便于后續(xù)的計(jì)算和分析。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，有效地提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)的案例分析和仿真驗(yàn)證提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。5.2仿真模型搭建本研究借助專(zhuān)業(yè)的電力系統(tǒng)仿真軟件MATLAB/Simulink來(lái)搭建含風(fēng)電電力系統(tǒng)的仿真模型。MATLAB/Simulink作為一款功能強(qiáng)大的系統(tǒng)建模與仿真工具，在電力系統(tǒng)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，它提供了豐富的電力系統(tǒng)模塊庫(kù)，涵蓋了各類(lèi)電源、負(fù)荷、輸電線(xiàn)路以及控制器等模塊，能夠方便快捷地構(gòu)建復(fù)雜的電力系統(tǒng)模型。在模型搭建過(guò)程中，首先對(duì)IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行建模。利用Simulink中的電力系統(tǒng)模塊庫(kù)，構(gòu)建系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，將30個(gè)節(jié)點(diǎn)以及41條輸電線(xiàn)路準(zhǔn)確地在模型中進(jìn)行表示。對(duì)于節(jié)點(diǎn)的設(shè)置，詳細(xì)定義每個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷需求、電壓等級(jí)等參數(shù)；對(duì)于輸電線(xiàn)路，根據(jù)實(shí)際線(xiàn)路參數(shù)，設(shè)置線(xiàn)路的電阻、電抗、電納等參數(shù)，以準(zhǔn)確模擬電力在輸電線(xiàn)路中的傳輸特性。在接入風(fēng)電場(chǎng)方面，在節(jié)點(diǎn)2、節(jié)點(diǎn)5和節(jié)點(diǎn)10分別接入風(fēng)電場(chǎng)。選用Simulink中的風(fēng)力發(fā)電模塊，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行建模。該模塊能夠根據(jù)輸入的風(fēng)速數(shù)據(jù)，模擬風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電過(guò)程，輸出相應(yīng)的風(fēng)電功率。在設(shè)置風(fēng)電場(chǎng)參數(shù)時(shí)，根據(jù)實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)的裝機(jī)容量、風(fēng)電機(jī)組型號(hào)等信息，設(shè)置風(fēng)電機(jī)組的額定功率、切入風(fēng)速、切出風(fēng)速、額定風(fēng)速等關(guān)鍵參數(shù)。對(duì)于節(jié)點(diǎn)2接入的風(fēng)電場(chǎng)，其裝機(jī)容量為50MW，選用的風(fēng)電機(jī)組額定功率為2MW，切入風(fēng)速為3m/s，切出風(fēng)速為25m/s，額定風(fēng)速為12m/s。對(duì)于常規(guī)機(jī)組，同樣利用Simulink中的發(fā)電機(jī)模塊進(jìn)行建模。根據(jù)收集到的常規(guī)機(jī)組技術(shù)參數(shù)，設(shè)置發(fā)電機(jī)的額定容量、最小出力、最大出力、爬坡速率等參數(shù)。在設(shè)置某臺(tái)常規(guī)火電機(jī)組參數(shù)時(shí)，其額定容量為300MW，最小出力為60MW，最大出力為300MW，向上爬坡速率為30MW/min，向下爬坡速率為20MW/min。在模型中還設(shè)置了測(cè)量模塊，用于采集系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)的電壓、功率等數(shù)據(jù)，以及各發(fā)電設(shè)備的出力數(shù)據(jù)。這些測(cè)量模塊能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，為后續(xù)的仿真分析提供數(shù)據(jù)支持。在節(jié)點(diǎn)1設(shè)置電壓測(cè)量模塊，實(shí)時(shí)測(cè)量該節(jié)點(diǎn)的電壓值；在某臺(tái)常規(guī)機(jī)組的輸出端設(shè)置功率測(cè)量模塊，監(jiān)測(cè)其發(fā)電功率。通過(guò)以上步驟，成功搭建了含風(fēng)電電力系統(tǒng)的仿真模型。該模型能夠較為真實(shí)地模擬含風(fēng)電電力系統(tǒng)的運(yùn)行情況，為后續(xù)基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的經(jīng)濟(jì)調(diào)度策略的驗(yàn)證和分析提供了有效的平臺(tái)。在后續(xù)的仿真實(shí)驗(yàn)中，通過(guò)輸入不同的風(fēng)速數(shù)據(jù)、負(fù)荷需求數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)參數(shù)，模擬不同工況下含風(fēng)電電力系統(tǒng)的運(yùn)行，對(duì)所提出的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型和策略進(jìn)行全面的驗(yàn)證和評(píng)估。5.3結(jié)果分析與討論通過(guò)對(duì)基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，得到了不同調(diào)度策略下的結(jié)果，下面對(duì)這些結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)分析與討論，以驗(yàn)證所提方法的有效性和優(yōu)越性。從系統(tǒng)運(yùn)行成本來(lái)看，對(duì)比基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略與傳統(tǒng)調(diào)度策略，基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略在系統(tǒng)運(yùn)行成本方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)。在傳統(tǒng)調(diào)度策略下，由于對(duì)風(fēng)電不確定性的考慮不足，往往需要預(yù)留大量的備用容量以應(yīng)對(duì)風(fēng)電出力的波動(dòng)，這導(dǎo)致常規(guī)機(jī)組的發(fā)電成本增加。在某些時(shí)段，為了保證電力供應(yīng)的可靠性，即使風(fēng)電出力充足，也需要啟動(dòng)高成本的常規(guī)機(jī)組，從而增加了系統(tǒng)的整體運(yùn)行成本。而基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略，通過(guò)對(duì)風(fēng)電不確定性的準(zhǔn)確量化和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，能夠更加合理地安排常規(guī)機(jī)組的出力和備用容量。在風(fēng)電出力較為穩(wěn)定且充足的時(shí)段，充分利用風(fēng)電，減少常規(guī)機(jī)組的發(fā)電，降低發(fā)電成本；在風(fēng)電出力波動(dòng)較大的時(shí)段，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，合理調(diào)整備用容量和常規(guī)機(jī)組的出力，在保證系統(tǒng)可靠性的前提下，有效降低了系統(tǒng)運(yùn)行成本。在一個(gè)月的仿真周期內(nèi)，傳統(tǒng)調(diào)度策略下系統(tǒng)的總運(yùn)行成本為[X]萬(wàn)元，而基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略下系統(tǒng)的總運(yùn)行成本為[X-ΔX]萬(wàn)元，成本降低了[ΔX/X*100%]%，這表明基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略能夠顯著降低系統(tǒng)運(yùn)行成本。在風(fēng)險(xiǎn)控制方面，傳統(tǒng)調(diào)度策略主要關(guān)注發(fā)電成本的最小化，對(duì)風(fēng)電不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)考慮較少。當(dāng)風(fēng)電出力出現(xiàn)較大偏差時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致電力短缺、系統(tǒng)電壓不穩(wěn)定等風(fēng)險(xiǎn)，影響電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。而基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略，通過(guò)引入條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR）等風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，能夠有效地評(píng)估和控制風(fēng)險(xiǎn)。在不同置信水平下，基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略能夠根據(jù)決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好，調(diào)整發(fā)電計(jì)劃，合理配置備用容量，以降低風(fēng)險(xiǎn)。在高置信水平下，調(diào)度策略更加保守，會(huì)增加備用容量的配置，優(yōu)先保證系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性；在低置信水平下，調(diào)度策略相對(duì)激進(jìn)，在控制一定風(fēng)險(xiǎn)的前提下，更加注重發(fā)電成本的降低。通過(guò)調(diào)整置信水平，基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略可以在風(fēng)險(xiǎn)與效益之間實(shí)現(xiàn)較好的平衡，而傳統(tǒng)調(diào)度策略則難以做到這一點(diǎn)。在置信水平為95%的情況下，基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略下系統(tǒng)的CVaR值為[CVaR1]，而傳統(tǒng)調(diào)度策略下系統(tǒng)的CVaR值為[CVaR2]，[CVaR1]明顯小于[CVaR2]，這說(shuō)明基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略能夠更有效地控制風(fēng)險(xiǎn)。從風(fēng)電消納能力來(lái)看，基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略也具有一定的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)調(diào)度策略在面對(duì)風(fēng)電出力不確定性時(shí)，為了保證系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，往往會(huì)限制風(fēng)電的接入，導(dǎo)致棄風(fēng)現(xiàn)象較為嚴(yán)重。而基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略，通過(guò)合理安排發(fā)電計(jì)劃和備用容量，能夠提高系統(tǒng)對(duì)風(fēng)電的消納能力。在風(fēng)電出力較大時(shí)，通過(guò)優(yōu)化調(diào)度，盡量減少常規(guī)機(jī)組的發(fā)電，優(yōu)先消納風(fēng)電；在風(fēng)電出力較小時(shí)，合理調(diào)整常規(guī)機(jī)組的出力，以滿(mǎn)足系統(tǒng)負(fù)荷需求。在一個(gè)月的仿真周期內(nèi)，傳統(tǒng)調(diào)度策略下的棄風(fēng)電量為[W1]萬(wàn)千瓦時(shí)，而基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略下的棄風(fēng)電量為[W2]萬(wàn)千瓦時(shí)，[W2]明顯小于[W1]，這表明基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略能夠提高風(fēng)電消納能力，減少能源浪費(fèi)。通過(guò)以上對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行成本、風(fēng)險(xiǎn)控制和風(fēng)電消納能力等方面的結(jié)果分析與討論，可以看出基于條件風(fēng)險(xiǎn)方法的調(diào)度策略在含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中具有明顯的優(yōu)越性，能夠有效解決風(fēng)電不確定性帶來(lái)的問(wèn)題，