ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ
．ｉｓｓｎ．１０００－１０２６．２０１２．０２．００７风电—抽水蓄能联合日运行优化调度模型
胡泽春１，丁华杰１，孔 涛２
（１．清华大学电机系，北京市１０００８４；２．华北电力科学研究院有限责任公司，北京市１０００４５
）摘要：基于日前负荷预测和风电出力预测，研究了风电—抽水蓄能联合日运行的优化方法，提出了电网消纳风电出力的新模式。以风电—抽水蓄能联合运行的效益最大化为目标，
考虑抽水蓄能机组的启停限制和发电—抽水工况转换限制，以二次约束表征机组启停约束和抽水蓄能电站运行工
况约束，建立了含全天９６个时段的混合整数规划模型，
并采用商业优化软件求解。基于实际抽水蓄能电站参数设计了算例系统。测试结果表明，抽水蓄能电站与风电场配合可大大降低风电出力随机性对电网运行的负面影响，经济和社会效益显著。关键词：风力发电；抽水蓄能；联合运行；机组启停约束；混合整数规划；风电消纳
收稿日期：２０１１－０４－０２；修回日期：２０１１－０９－２５。国家自然科学基金资助项目（５１１０７０６０
）。０ 引言
近年来，在全世界范围内风力发电发展迅速，中国已成为风电装机容量最大的国家。然而，风力发电出力的随机性和间歇性会对电网的安全和经济运行产生负面影响，并且随着风电穿透率的提高而
加剧［
１］
。目前，除了对风电场本身进行优化规划和设计
外，储能系统与风电场的配合受到了广泛关注。其中技术较为成熟的、单位容量成本相对较低、能够大规模存储的为抽水蓄能方式。针对抽水蓄能和风能配合并入大电网的问题，文献［２］研究了风力发电、火力发电、抽水蓄能这３种发电方式在由不同季节、电力需求、风电穿透率所组成的多情景下优化运行对系统成本的改善。文献［３］以电力市场环境下风电—抽水蓄能整体经济效益最优为目标，建立了双层优化模型，并比较了风力发电和一定容量的抽水蓄能电站联合运行与两者单独运行的经济收益。文
献［４］通过对风电—抽水蓄能联合运行进行优化，研究了在给定风电出力情形下抽水蓄能电站容量的优化方法。文献［５］以风电—水电联合运行后风电场效益最大为目标，将概率遍历搜索和局部弹性搜索
相结合，提高了优化计算的速度。文献［６］以最大化利用风能为目标，通过实例证明了抽水蓄能和风电
联合运行的有效性。文献［７－８］分析了风电—抽水蓄能联合运行对电网风电穿透率、潮流分布、静态稳定
性、经济效益等方面的改善作用。
国内外对于风电—抽水蓄能联合优化运行的研
究成果，大多只考虑了启停成本，忽略了实际的开停次数限制。此外，上述文献所选取的时间间隔多为
１ｈ，
考虑到风电的快速波动性以及水电调节的灵活性，该时间间隔过于宽泛［
９］
。已有的文献主要研究如何使风电场和水电站利
益最大化，而如何在尽量消纳风电出力的前提下，采用风电—抽水蓄能联合优化运行模式使其综合出力吻合系统负荷需求则是本文考虑的主要问题。国外电力市场参与者通过预测未来的负荷和电价来制定
对应的发电曲线［
３］
；国内电力部门则可依照相关的政策，统筹考虑风电出力、负荷需求和抽水蓄能调节
能力，在保证电网安全运行的前提下充分地利用风能。本文提出了风电—抽水蓄能联合运行申报次日出力计划的新模式，考虑抽水蓄能机组启停和运行工况限制等因素，建立了风电—抽水蓄能联合运行的优化调度模型。
１ 风电—抽水蓄能联合运行模式
本文提出的风电—抽水蓄能联合运行模式主要包含以下步骤。
步骤１：电网调度中心向风电场—抽水蓄能电站联合体下发次日该地区每隔１５ｍｉｎ的负荷预测曲线。
步骤２：风电场预测次日每隔１５ｍｉｎ的出力曲线。
步骤３：风电场—抽水蓄能电站联合体综合考虑
电价曲线、
抽水蓄能机组的运行成本、考核惩罚等因素，优化出力方案，并向调度中心申报次日出力占系
统负荷的比例η。
—
６３—第３６卷 第２期２０１２年１月２５日Ｖｏｌ．３６ Ｎｏ．２
Ｊａｎ．２５，２０１２
步骤４：调度中心收到风电场—抽水蓄能电站联
合体的出力计划，并安排其他机组的出力计划。需要说明的是，风电场—抽水蓄能电站联合体
向调度中心申报的η在各时间点是相同的，即申报的出力曲线完全跟随负荷的变化。实际出力若与申
报出力发生偏离，则根据偏离量的大小接受惩罚。风电场—抽水蓄能电站联合体申报的出力基于对风
电场的出力预测，可激励风电场提高风电预测的精度。
２ 风电—抽水蓄能联合优化模型
２．１ 目标函数
以风电—抽水蓄能联合运行的效益最大化为目标，考虑抽水蓄能电站中发电机组的启停成本和偏离出力计划的惩罚，目标函数为：
ｍａｘ∑９６
ｋ＝１
［πｋ（ｇｐ
ｋ＋ｇｗｋ－ｐｋ）－Ｃｓｕｎｓｕｋ－
Ｃｓｄｎｓｄｋ－ωπｋ｜ｇｐ
ｋ＋ｇｗｋ－ｐ
ｋ－Ｌｋ｜］（１）式中：ｋ表示时间序列，以１５ｍｉｎ为一个时间段，
ｋ＝１，２，…，９６；πｋ为ｋ时段的上网电价，
考虑不同时段电价的变化；ｇｐ
ｋ为ｋ时段抽水蓄能电站发电机组总出力；ｇｗｋ为ｋ时段风电机组出力；ｐｋ为ｋ时段
抽水蓄能电站水泵抽水总功率；Ｃｓｕ和Ｃｓｄ为水泵启／停成本；ｎｓｕｋ和ｎｓｄ
ｋ为ｋ时段启
／停水泵机组台数；ω为出力偏离的惩罚系数；Ｌｋ为ｋ时段风电场—抽水
蓄能电站联合体的计划出力。
目标函数中，第１项表示净上网电量的售电收益；
第２和第３项表示抽水蓄能机组启／停的成本；第４项表示对偏离计划出力的惩罚。
２．２ 联合运行的出力
对所提出的运行模式，按下式计算风电场—抽水蓄能电站联合体的计划出力：
Ｌｋ＝ＬＳｋ
∑９６
ｋ＝１
ｇ
ｐｗ
ｋ
∑９６ｋ＝１
Ｌ
Ｓｋ
η
（２
）式中：ｇｐ
ｗｋ为ｋ时段风电机组预测出力；ＬＳｋ为ｋ时段系统的总负荷；０＜η＜１。
２．３ 不等式约束
抽水蓄能电站库容约束：
Ｖｕｍｉｎ≤Ｖｕｋ≤Ｖｕ
ｍａｘ（３
）Ｖｄｍｉｎ≤Ｖｄｋ≤Ｖｄｍａｘ（４
）δｍｉｎ≤Ｖｕ９６－Ｖｕ
０≤δ
ｍａｘ（５）式中：Ｖｕｍｉｎ，Ｖｕｍａｘ，Ｖｄｍｉｎ，Ｖｄｍａｘ分别为上下水库的最小
和最大库容；Ｖｕｋ
和Ｖｄ
ｋ为ｋ时段上下水库的实际库容；Ｖｕ
０和Ｖｄ０为上下水库的初始库容；δｍｉｎ和δｍａｘ为每
天首末时段最小和最大变动库容。
式（３）和式（４）表示任意时段的上下２个水库库容应当在对应的最大和最小库容之间。为了保证次
日起始的库容，式（５）限制了上水库日初与日末的变化。在不计水流损失的情形下，上水库的库容变化
等于下水库的库容变化，因此可简化为一条不等式约束。抽水／发电约束为：
ｎｐ
ｋ≤Ｎ
（６
）ｎｐｋｐｍｉｎ≤ｐｋ≤ｎｐ
ｋｐｍａｘ
（７）ｇｍｉｎ≤ｇｐｋ≤（Ｎ－ｎｐ
ｋ－１）ｇｍａｘ或ｇｐｋ＝
０（８）（１－ε）Ｌｋ≤ｇｐ
ｋ＋ｇｗｋ－ｐｋ≤（１＋ε）Ｌｋ
（９）∑９６
ｋ＝１
（
ｎｓｕ
ｋ
＋ｎｓｄ
ｋ）≤２
Ｎ（１０
）式中：Ｎ为抽水蓄能电站所有可用的可逆式抽水—
发电机组数；ｐｍａｘ和ｐｍｉｎ为单台水泵抽水功率上下限；ｇｍａｘ和ｇｍｉｎ为机组出力的上下限；
ε为给定负荷的偏离系数；ｎｐ
ｋ为ｋ时段工作水泵总数。在机组启／停方面，式（６）
要求任意时段的抽水机组台数小于总机组台数；式（７）给出了任意时段抽水功率的上下限。发电与抽水不同，由于发电机组的启／停成本很小（没有计入模型），因此并没有引入
专门的变量来表征每一时段的发电机组数量。式（８
）给出的下限是单台发电机组的最小出力，上限是发电机组出力的最大值。发电与抽水状态是互斥
的，通过引入半连续变量［１０］
可将出力变量的取值范
围表示为｛０，［ｇｍｉｎ，（Ｎ－ｎｐ
ｋ－１）ｇｍａｘ］
｝。考虑到实际机组工况转换的限制，以１５ｍｉｎ为优化间隔，
在上一时段抽水的机组不能在当前时段发电。式（９）
约束了净出力对计划出力的偏离程度，模型将约束和罚函数结合起来，算例部分将具体讨论。式（１０）为抽水蓄能电站水泵机组的总启停次数约束。２．４ 等式约束
Ｖｕｋ＝Ｖｕｋ－１＋ｆｕｐ（
ｐｋ，Ｈｋ）－ｆｄｏｗｎ（ｇｐ
ｋ，Ｈｋ）（１１） Ｖｄｋ＝Ｖｕｋ－１－ｆｕｐ（
ｐｋ，Ｈｋ）＋ｆｄｏｗｎ（ｇｐ
ｋ，Ｈｋ）（１２）ｎｐｋ＋１＝ｎｐ
ｋ＋ｎｓｕｋ＋１－ｎｓｄｋ＋
１（１３）式中：Ｈｋ为ｋ时段水库的水头；ｆｕｐ（ｐｋ，Ｈｋ）和ｆｄｏｗｎ（ｇｐ
ｋ，
Ｈｋ）分别为以抽水功率和扬程为自变量的向上抽水流量函数和以发电功率和水头为自变量的向下放水流量函数，在计算时可以进行线性化
处理［
１１］
。式（１１）和式（１２
）表示了上下水库库容在相邻时段间的变化关系；式（１３）表示了相邻时段间抽水机组台数的变化关系。
２．５ 二次约束
一般认为，整个抽水蓄能电站在发电的时候就应当停止抽水，反之亦然。因为对于同样的净出力，
—
７３—·绿色电力自动化· 胡泽春，等 风电－抽水蓄能联合日运行优化调度模型
同时进行的抽水和发电量越多，浪费的资源也就越
多。因此，一些文献将抽水和发电２个过程解耦分
别进行考虑［１２］
，也有通过设置一个旗变量（ｆｌａｇ）
来指示当前是处于抽水还是发电状态［
３］
的方法。在任一时刻，机组启动和关闭的台数至少有一个为０。
出于优化问题求解的考虑，设计了如式（１４）所示的约束：
∑９６
ｋ＝１
（
ｎｓｕ
ｋ
ｎｓｄｋ
＋ｐｋｇｐ
ｋ）≤０（１４
）式中：ｎｓｕｋ，ｎｓｄｋ，ｐｋ，ｇｐ
ｋ均为决策变量，且均为非负数，因此每个时段的累加项都必须等于０，可满足变量
间互斥的要求。
上述模型是含有半连续变量和二次约束的混合整数规划问题，可以采用成熟的优化软件ＩＢＭ
ＩＬＯＧ Ｃｐ
ｌｅｘ［１０］
进行求解。３ 算例分析
３．１ 算例系统
以美国巴斯康蒂抽水蓄能电站［１３］
的参数和中国某地区某日２４ｈ的９６点风电机组出力及典型日负荷曲线构造算例，对所提出的风电—抽水蓄能联合优化方法进行测试。
巴斯康蒂抽水蓄能电站安装了７台额定功率为
３００ＭＷ的可逆式水泵—水轮机组，
详细参数见附录Ａ。研究地区的风电机组出力和负荷曲线如图１所示，其中风电机组出力曲线是基于实际风电场的出力曲线放大得到的
。
图１ 地区风电机组出力和总负荷
Ｆｉｇ．１ Ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ａｎｄ ｔｏｔａｌ ｌｏａｄ ｏｆ ａｎ ａｒｅａ ｓｙ
ｓｔｅｍ３．２ 计算参数的选取与设置
３．２．１ 抽水及发电功率范围
当前文献多将水泵抽水的功率作为定值处理［３，１２］
；文献［１１
］则考虑了可逆式水泵—水轮机组出力的变化，但范围较窄。结合附录Ａ中的实际参数，本文中单台水泵抽水功率上下限ｐｍａｘ和ｐｍｉｎ分别取４２０ＭＷ和３７０ＭＷ。水轮机带动的发电机出力范围较宽，最小出力
可达额定出力的３０％［１４
］。在文献［１５
］中，发电机实际正常运行时的最小出力为额定出力的５０％。本文设定发电机最小出力为额定容量的４０％。３．２．２ 水库库容
根据附录Ａ给出的数据，可以推算出上水库的
Ｖｕｍｉｎ和Ｖｕ
ｍａｘ分别为１
６０４．５万ｍ３和４ ３８０．０万ｍ３；下水库的Ｖｄｍｉｎ和Ｖｄｍａｘ分别为９
８９．０万ｍ３和３ ７６４．０万ｍ３，可调用库容２
７７５．０万ｍ３。取可调用库容的５％作为每天首末的库容变动极限，即δｍｉｎ
为－１４０．０万ｍ３，δｍａｘ为１
４０．０万ｍ３
。３．２．３ 启停机组的单价
对于机组（主要指水泵抽水）启停的单价确定，不同的文献取值不同，不同国家和地区在处理方法上也有差异。
以目前华东电网为例，水电机组按电力调度指令要求在２４ｈ内完成启停机进行调峰（
即机组连续运行时间小于２４ｈ），每台机组每次按２０元／ＭＷ
的补偿标准进行补偿。
国外一些文献则对启动和停机的单价单独设置变量［３－
４］，其取值标准来自瑞典学者的调研报告［
１６］，抽水蓄能电站每次启动收费约２ ０００元。考虑到抽水蓄能电站机组日运行并不一定经历
完整启停过程的特点，
本文将启动和停机分别计费，每次启动和停机费用均按３ ０００元计算。３．２．４ 电价与出力偏离惩罚
国内的峰谷电价根据各地的发电成本、
经济发展水平等因素综合确定，因此不同地区间的峰谷电
价相差很大，
没有统一的定值。本文计算时取０９：００—２３：００电价为０．８元／（ｋＷ·ｈ）；在２３：００—
次日０９：００电价为０．４元／（ｋＷ·ｈ）［１７］
。惩罚系数的设置是为减少实际出力与上报出力
之间的偏离。对出力的偏离量，需要系统提供相应容量的发电备用；出力偏差越大，需要的备用容量也越大。根据美国ＰＪＭ市场对调频、
同步备用和电能平均价格的统计结果，将ω取为０．４４。在文献［１８
］中，此参数的取值为０．５。
３．３ 计算结果与分析
３．３．１ 风电场独立运行
没有抽水蓄能电站的配合，风电场可获得的收益按下式计算：
∑９６
ｋ＝１
（
πｋｇｗ
ｋ
－ωπｋ｜ｇｗ
ｋ－Ｌｋ｜）（１５
）其中，按式（２）计算Ｌｋ时η取１
。通过计算，风电机组出力可以获得的收益收入为２ ７８４万元，惩罚费用为７１４万元。与Ｌｋ组成的计划出力曲线最
大偏差为２
６９７ＭＷ，最大相对偏差为１３９．８％。—
８３—２０１２，３６（２
）
３．３．２ 风电场与抽水蓄能电站配合
当只考虑风电场和抽水蓄能电站配合的经济效
益，而不对出力偏离加以限制（即不考虑约束式（９））时，得到的优化结果如图２所示。此时总收益为
３
７１２万元，惩罚费用为４２．８万元，启停成本为４．２万元。图２中出力曲线偏离计划出力曲线最大
值为６６０．９ＭＷ，最大相对误差为２８％
。
图２ 无偏离约束的净出力曲线
Ｆｉｇ．２ Ｎｅｔ ｐｏｗｅｒ ｏｕｔｐ
ｕｔ ｃｕｒｖｅ ｗｉｔｈｏｕｔ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｌｉｍｉｔ与没有抽水蓄能电站相配合的结果相比，收益上升了３３．３％，同时惩罚费用显著降低（减小了９４．０％）
，主要原因如下。１
）抽水蓄能电站存储低谷电价时的风电，在高峰电价时送入电网。
图３表明，抽水蓄能电站在低谷电价时段抽水增加上水库库存，而在高峰电价时段发电调峰
。
图３ 各时段上水库库存情况
Ｆｉｇ．３ Ｗａｔｅｒ ｖｏｌｕｍｅ ｉｎ ｔｈｅ ｕｐｐ
ｅｒ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ２
）抽水蓄能电站的配合显著改善了输出功率与负荷曲线变化趋势相符的程度，减轻电网的调控压力，使得出力偏离的惩罚费用大大减少。３．３．３ 考虑出力偏离约束的优化
由图３可以看出，尽管风电场出力的整体趋势跟随负荷，但在某些时段仍存在较大的偏离。此处考虑出力偏离约束式（９
），提高净出力和计划出力的相符程度。设ε为１０％，
即净出力与计划出力相对误差的绝对值不超过１０％，
优化结果如图４所示
。图４ １０％偏离约束下的净出力曲线Ｆｉｇ．４ Ｎｅｔ ｐｏｗｅｒ ｏｕｔｐ
ｕｔ ｃｕｒｖｅ ｗｉｔｈ １０％ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｌｉｍｉｔ此时，总收益为３
７０４万元，惩罚费用为２１．８万元，启停成本为４．２万元。净出力最大偏离２２１．２ＭＷ，最大相对误差为１０％。与没有出力偏
离约束的情形相比较，收益下降０．２％，惩罚费用降幅明显，下降４９．１％。增加出力偏离约束可以使风
电场—抽水蓄能电站联合体的综合出力更加平滑且与负荷变化趋势更加相符。
３．３．４ 约束可行性
为了得到更好的负荷跟随效果，可进一步减小ε，
但可能出现优化模型无解的情况。若将ε减小至５％，
则找不到可行解。可考虑放宽以下２个约束。１
）放开抽水与发电状态的互斥。为平衡风电机组出力的波动，在技术条件允许的情况下，不设置抽水蓄能电站机组状态互斥约束。
２）提高机组启停次数。若放松启停次数限制到日最多启停２次，则风电—抽水蓄能联合运行的结果可以在经济效益、跟踪负荷等方面得到进一步改善。
设定ε＝５％，放开启停互斥的约束，得到的优化结果如图５所示
。
图５ ５％偏离约束下的净出力曲线
Ｆｉｇ．５ Ｎｅｔ ｐｏｗｅｒ ｏｕｔｐ
ｕｔ ｃｕｒｖｅ ｗｉｔｈ ５％ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｌｉｍｉｔ—
９３—·绿色电力自动化· 胡泽春，等 风电－抽水蓄能联合日运行优化调度模型
在引入出力偏离约束的情况下，获得收益３
６８９万元，惩罚费用为１３．４万元，启停成本为４．２万元。最大偏离１０９．８ＭＷ，
最大相对误差为５％。与ε取１０％相比，收益下降０．４％，
惩罚费用的降幅明显，下降约３８．５％。因为随着抽水与发电
状态互斥约束的放开，
在同样启停次数的限制下，整体的偏差都明显减小。从图６可以看出，在机组一启一停的限制下，发电与抽水状态重合时段较多
。
图６ 一启一停条件下的抽水蓄能电站抽水和发电功率
Ｆｉｇ．６ Ｐｕｍｐｉｎｇ ＆ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ ｐｏｗｅｒ ｗｉｔｈ ｕｎｉｔ ｓｔａｒｔｕｐａｎｄ ｓｈｕｔｄｏｗｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ
ｎｏ ｍｏｒｅ ｔｈａｎ ｏｎｃｅ ａ ｄａｙ当同时增大启停次数至日内最多启停２次时，优化结果如图７所示，获得收益３
７０７万元，惩罚费用为１４．３万元，启停成本为８．４万元。最大偏离１１０．５ＭＷ，
最大相对误差为５％，达到偏离设定的上界。与日内最多启停１次的优化结果相比，虽然
启停成本增加了１倍，
偏离惩罚费用也有所增加，但总收益上升了０．５％，
发电和抽水同时进行的情况也大幅度减少（见图８
）
。图７ ２次启停约束下的净出力曲线
Ｆｉｇ．７ Ｎｅｔ ｐｏｗｅｒ ｏｕｔｐｕｔ ｗｉｔｈ ｕｎｉｔ ｓｔａｒｔｕｐ
ａｎｄｓｈｕｔｄｏｗｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ
ｎｏ ｍｏｒｅ ｔｈａｎ ｔｗｉｃｅ ａ ｄａｙ表１汇总了几种测试情景的优化结果。可以看
出，通过与抽水蓄能电站配合，风电场出力的可控程度显著增加。对考虑２次启停约束的情景，最大偏离下降了９５．９％，最大相对偏离下降了９６．４％，因出力偏离计划值导致的惩罚费用下降了９８．０％；与风电场独立运行相比，总收益上升了约３３．２％
。图８ ２次启停约束下的抽水蓄能电站抽水和发电功率
Ｆｉｇ．８ Ｐｕｍｐｉｎｇ ＆ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ
ｐｏｗｅｒ ｗｉｔｈ ｕｎｉｔ ｓｔａｒｔｕｐａｎｄ ｓｈｕｔｄｏｗｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ
ｎｏ ｍｏｒｅ ｔｈａｎ ｔｗｉｃｅ ａ ｄａｙ表１ 各情景下优化结果比较Ｔａｂ．１ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｏｐ
ｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｓｃｅｎａｒｉｏｓ情景总收益／万元惩罚费
用／万元启停成
本／万元
最大偏离／ＭＷ
最大相对偏离／％
仅风电
２ ７８４ ７１４．０ ２ ６９７．０ １３９．８风电－抽水蓄
能联合运行３ ７１２ ４２．８ ４．２ ６６０．９ ２８．０１０％偏离约束３ ７０４ ２１．８ ４．２ ２２１．２ １０．０５％偏离约束３ ６８９ １３．４ ４．２ １０９．８ ５．０２次启停约束
３ ７０７
１４．３
８．４ １１０．５
５．０
在风电—抽水蓄能联合运行的多种情景下，随
着偏离约束的收紧、启停及抽水—发电互斥约束的放松，整体上表现为总收益升高、惩罚费用减少、最
大偏离减少的特点。文献［４］给出了风电场—抽水蓄能电站联合体在全年每个月的收益。本文以上计算选取的风电机组出力和负荷功率均为某地区９月
份典型日的数据。使用２次启停、５％偏离约束得到的收益作为代表值，计算通过风电场与抽水蓄能电站配合在９月份获得的月度新增收益。将此结果与文献［４
］中９月份的收益作比较，按相同的比例推算其他１１个月份的收益，
结果如表２所示。全年可增加的总收益约为２６亿元。巴斯康蒂抽水蓄能电站
的工程建设成本为１６．５亿美元［１３］
，按１美元兑换６．５元人民币的汇率计算，
仅需４至５年即可收回抽水蓄能电站的投资成本。
表２ 风电－抽水蓄能联合运行的月度收益增加值
Ｔａｂ．２ Ｍｏｎｔｈｌｙ ｐｒｏｆｉｔ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆ ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ａｎｄ ｐｕｍｐｅｄ－ｓｔｏｒａｇ
ｅ ｐｌａｎｔ月份１ ２ ３ ４ ５ ６收益／亿元２．７８ ２．９４ １．２４ ２．９２ １．６７ ２．８４月份７
８
９
１０
１１
１２收益／亿元
１．２２ ０．
９２ ２．９４ ２．５０ ２．９３
１．３８
—
０４—２０１２，３６（２
）
４ 结语
本文提出了风电—抽水蓄能联合运行的模式，要求风电场与抽水蓄能电站综合出力跟随负荷变化；以风电场—抽水蓄能电站联合体总的效益最大化为目标建立了一日９６个时段的日优化模型。模型中考虑了抽水蓄能电站库容、机组启停次数和运行工况转换等限制条件。
算例分析表明，风电—抽水蓄能联合运行能够利用抽水蓄能电站将负荷低谷时段的富余风电转化为负荷高峰时段的紧缺电能，较好地跟踪了负荷的变化并提高了总体的经济性。通过增加抽水蓄能电站机组的启停次数、取消抽水—发电状态互斥的限制，可以进一步提高风电场—抽水蓄能电站联合体的经济效益和负荷跟踪特性。
本文优化方法基于日前对风电机组出力和负荷功率的预测值，如何建立考虑风电和负荷预测误差的优化模型将是下一步的工作。
附录见本刊网络版（ｈｔｔｐ：／／ａｅｐｓ．ｓｇｅｐｒｉ．ｓｇｃｃ．ｃｏｍ．ｃｎ／ａｅｐｓ／ｃｈ／ｉｎｄｅｘ．ａｓｐｘ）。
参考文献
［１］王卿然，谢国辉，张粒子．含风电系统的发用电一体化调度模型［Ｊ］．电力系统自动化，２０１１，３５（５）：１５－１８．
ＷＡＮＧ Ｑｉｎｇｒａｎ，ＸＩＥ Ｇｕｏｈｕｉ，ＺＨＡＮＧ Ｌｉｚｉ．Ａｎ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ｄｉｓｐａｔｃｈ ｍｏｄｅｌ ｗｉｔｈ ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ［Ｊ］．Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２０１１，３５（５）：１５－１８．［２］ＰＥ Ｘ，ＲＥＺ－ＤＩ Ｘ，ＡＺ Ｊ Ｉ，ｅｔ ａｌ．Ｏｐｔｉｍａｌ ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍ ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄ ｓｉｚｉｎｇ ｏｆ ｐｕｍｐｅｄ－ｓｔｏｒａｇｅ ｐｏｗｅｒ ｐｌａｎｔｓ ｉｎ ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｗｉｎｄ ｅｎｅｒｇｙ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ７ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ ｔｈｅ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｒｋｅｔ（ＥＥＭ），Ｊｕｎｅ ２３－２５，２０１０，Ｍａｄｒｉｄ，Ｓｐａｉｎ．
［３］ＧＡＲＣＩＡ－ＧＯＮＺＥＬＥＺ Ｊ，ｄｅ ｌａ ＭＵＥＬＡ Ｒ Ｍ Ｒ，ＳＡＮＴＯＳ ＬＭ，ｅｔ ａｌ．Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｊｏｉｎｔ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｗｉｎｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄｐｕｍｐｅｄ－ｓｔｏｒａｇｅ ｕｎｉｔｓ ｉｎ ａｎ ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ ｍａｒｋｅｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓｏｎ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００８，２３（２）：４６０－４６８．
［４］ＣＡＳＴＲＯＮＵＯＶＯ Ｅ Ｄ，ＬＯＰＥＳ Ｊ Ａ Ｐ．Ｏｐｔｉｍａｌ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄｈｙｄｒｏ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｉｚｉｎｇ ｏｆ ａ ｗｉｎｄ－ｈｙｄｒｏ ｐｏｗｅｒ ｐｌａｎｔ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｐｏｗｅｒ ＆Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００４，２６（１０）：７７１－７７８．
［５］潘文霞，范永威，杨威．风－水电联合优化运行分析［Ｊ］．太阳能学报，２００８，２９（１）：８０－８４．
ＰＡＮ Ｗｅｎｘｉａ，ＦＡＮ Ｙｏｎｇｗｅｉ，ＹＡＮＧ Ｗｅｉ．Ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｗｉｎｄ ｐａｒｋ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｗａｔｅｒ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｅｎｅｒｇｉａｅ Ｓｏｌａｒｉｓ Ｓｉｎｉｃａ，２００８，２９（１）：８０－８４．
［６］刘德有，谭志忠，王丰．风电－抽水蓄能联合运行系统的模拟研究［Ｊ］．水电能源科学，２００６，２４（６）：３９－４２．
ＬＩＵ Ｄｅｙｏｕ，ＴＡＮ Ｚｈｉｚｈｏｎｇ，ＷＡＮＧ Ｆｅｎｇ．Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｃｏｍｂｉｎｅｄｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ａｎｄ ｐｕｍｐｅｄ ｓｔｏｒａｇｅ ｐｏｗｅｒ［Ｊ］．ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｐｏｗｅｒ，２００６，２４（６）：３９－４２．
［７］ＴＵＯＨＹ Ａ，Ｏ ＭＡＬＬＥＹ Ｍ．Ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｐｕｍｐｅｄ ｓｔｏｒａｇｅ ｏｎｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｗｉｎｄ ｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｐｏｗｅｒ ＆Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｇｅｎｅｒａｌ
Ｍｅｅｔｉｎｇ，Ｊｕｌｙ ２６－３０，２００９，Ｃａｌｇａｒｙ，ＡＢ，Ｃａｎａｄａ．
［８］ＣＯＮＴＡＸＩＳ Ｇ，ＶＬＡＣＨＯＳ Ａ．Ｏｐｔｉｍａｌ ｐｏｗｅｒ ｆｌｏｗ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｗｉｎｄ ｐａｒｋｓ ａｎｄ ｐｕｍｐ ｓｔｏｒａｇｅ ｈｙｄｒｏ ｕｎｉｔｓ ｕｎｄｅｒｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｎｅｗａｂｌｅ ｅｎｅｒｇｙ ｓｏｕｒｃｅｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｐｏｗｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｏｃｉｅｔｙ ＷｉｎｔｅｒＭｅｅｔｉｎｇ，Ｊａｎｕａｒｙ ２３－２７，２０００，Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ．
［９］张伯明，吴文传，郑太一，等．消纳大规模风电的多时间尺度协调的有功调度系统设计［Ｊ］．电力系统自动化，２０１１，３５（１）：１－６．
ＺＨＡＮＧ Ｂｏｍｉｎｇ，ＷＵ Ｗｅｎｃｈｕａｎ，ＺＨＥＮＧ Ｔａｉｙｉ，ｅｔ ａｌ．Ｄｅｓｉｇｎｏｆ ａ ｍｕｌｔｉ－ｔｉｍｅ ｓｃａｌｅ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄ ａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ａｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｎｇ ｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅ ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２０１１，３５（１）：１－６．［１０］ＩＢＭ ＩＬＯＧ ＣＰＬＥＸ ｆｏｒ ＭＡＴＬＡＢ２００９［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１０－１２－１２］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｌａｍｓａｄｅ．ｄａｕｐｈｉｎｅ．ｆｒ／～ｒｏｕｙｅｒ／ｃｐｌｅｘ１２１／ｍａｔｌａｂ／ｈｅｌｐ／ｃｐｌｅｘ＿ｍａｔｌａｂ．ｈｔｍｌ．
［１１］ＷＯＬＬＥＮＢＥＲＧ Ａ Ｊ Ｗ Ｂ．Ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ＆ｃｏｎｔｒｏｌ［Ｍ］．２ｎｄ ｅｄ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｔｓｉｎｇｈｕａ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２００３．
［１２］ＦＥＮＧ Ｇ，ＨＡＬＬＡＭ Ａ，ＣＨＩＥＮ－ＮＩＮＧ Ｙ．Ｗｉｎｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｗｉｔｈ ｐｕｍｐ ｓｔｏｒａｇｅ ｕｎｉｔ ｂｙ ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｐｏｗｅｒ ＆Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｏｃｉｅｔｙ ＧｅｎｅｒａｌＭｅｅｔｉｎｇ，Ｊｕｌｙ ２６－３０，２００９，Ｃａｌｇａｒｙ，ＡＢ，Ｃａｎａｄａ．
［１３］ＦＯＳＴＩＡＫ Ｒ Ｊ，ＴＨＯＭＰＳＯＮ Ｗ Ｌ．Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｔｈｅＢａｔｈ Ｃｏｕｎｔｙ ｐｕｍｐｅｄ－ｓｔｏｒａｇｅ ｐｒｏｊｅｃｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ ｏｎＰｏｗｅｒ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ，１９８２，１０１（９）：３１６６－３１７２．［１４］梅祖彦．抽水蓄能发电技术［Ｍ］．北京：机械工业出版社，２０００．［１５］熊涛．宜兴抽水蓄能电站水泵水轮机性能与结构特点［Ｊ］．水电站机电技术，２０１０（５）：１３－１５．
ＸＩＯＮＧ Ｔａｏ．Ｔｈｅ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ａｎｄ ｄｅｓｉｇｎ ｆｅａｔｕｒｅ ｏｆ ｔｕｒｂｉｎｅｓ ｉｎＹｉｘｉｎｇ Ｐｕｍｐｅｄ－Ｓｔｏｒａｇｅ Ｐｏｗｅｒ Ｓｔａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｈｙｄｒｏ ＰｏｗｅｒＳｔａｔｉｏｎ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１０（５）：１３－１５．
［１６］ＮＩＬＳＳＯＮ Ｏ，ＳＪＥＬＶＧＲＥＮ Ｄ．Ｈｙｄｒｏ ｕｎｉｔ ｓｔａｒｔ－ｕｐ ｃｏｓｔｓ ａｎｄｔｈｅｉｒ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｏｆ Ｓｗｅｄｉｓｈｐｏｗｅｒ ｐｒｏｄｕｃｅｒｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ ｏｎ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ，１９９７，１２（１）：３８－４４．
［１７］李强，袁越，李振杰，等．考虑峰谷电价的风电－抽水蓄能联合系统能量转化效益研究［Ｊ］．电网技术，２００９，３３（６）：１３－１８．
ＬＩ Ｑｉａｎｇ，ＹＵＡＮ Ｙｕｅ，ＬＩ Ｚｈｅｎｊｉｅ，ｅｔ ａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｅｎｅｒｇｙｓｈｉｆｔｉｎｇ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｏｆ ｈｙｂｒｉｄ ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ａｎｄ ｐｕｍｐｅｄ ｈｙｄｒｏｓｔｏｒａｇｅ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｐｅａｋ－ｖａｌｌｅｙ ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ ｐｒｉｃｅ［Ｊ］．Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００９，３３（６）：１３－１８．
［１８］ＫＯＲＰＡＳ Ｍ，ＨＯＬＥＮ Ａ Ｔ．Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｏｆ ｈｙｄｒｏｇｅｎｓｔｏｒａｇｅ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｔｏ ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｉｎ ａ ｐｏｗｅｒ ｍａｒｋｅｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ ｏｎ Ｅｎｅｒｇｙ Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ，２００６，２１（３）：７４２－７４９．
胡泽春（１９７９—），男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：电力系统优化规划与经济运行、智能电网。Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｅｃｈｈｕ＠ｍａｉｌ．ｔｓｉｎｇｈｕａ．ｅｄｕ．ｃｎ
丁华杰（１９８９—），男，硕士研究生，主要研究方向：风电与抽水蓄能电站的联合优化运行。
孔 涛（１９８０—），男，博士，工程师，主要研究方向：电网发展评估、电力供需分析、电源规划。
（下转第５７页 ｃｏｎｔｉｎｕｅｄ ｏｎ ｐａｇｅ ５７）
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１
４
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·绿色电力自动化· 胡泽春，等 风电－抽水蓄能联合日运行优化调度模型
２００２，３８（２）：５３３－
５４２．［８］ＧＵＥＲＲＥＲＯ Ｊ Ｍ，ｄｅ ＶＩＣＵＮＡ Ｌ Ｇ，ＭＡＴＡＳ Ｊ，ｅｔ ａｌ．Ｏｕｔｐ
ｕｔｉｍｐｅｄａｎｃｅ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｐａｒａｌｌｅｌ－ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ＵＰＳ ｉｎｖｅｒｔｅｒｓ ｗｉｔｈｗｉｒｅｌｅｓｓ ｌｏａｄ－ｓｈａｒｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ ｏｎ ＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２００５，５２（４）：１１２６－
１１３５．［９］ＧＵＥＲＲＥＲＯ Ｊ Ｍ，ｄｅ ＶＩＣＵＮＡ Ｌ Ｇ，ＭＡＴＡＳ Ｊ，ｅｔ
ａｌ．Ｗｉｒｅｌｅｓｓ－ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｆｏｒ ｐａｒａｌｌｅｌ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ－ｇ
ｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｉｎｖｅｒｔｅｒｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２００６，５３（５）：１４６１－１４７０．［１０］ＧＵＥＲＲＥＲＯ Ｊ Ｍ，ｄｅ ＶＩＣＵＮＡ Ｌ Ｇ，ＭＡＴＡＳ Ｊ，ｅｔ
ａｌ．Ａｗｉｒｅｌｅｓｓ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｔｏ ｅｎｈａｎｃｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｐ
ａｒａｌｌｅｌｉｎｖｅｒｔｅｒｓ ｉｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ ｏｎＰｏｗｅｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２００４，１９（５）：１２０５－
１２１３．［１１
］姚玮，陈敏，牟善科，等．基于改进下垂法的微电网逆变器并联控制技术［Ｊ］．电力系统自动化，２００９，３３（６）：７７－
８０．ＹＡＯ Ｗｅｉ，ＣＨＥＮ Ｍｉｎ，ＭＯＵ Ｓｈａｎｋｅ，ｅｔ ａｌ．Ｐａｒａｌｌｅｌｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｏｆ ｍｉｃｒｏｇｒｉｄ ｉｎｖｅｒｔｅｒｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄｄｒｏｏｐ ｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００９，３３（６）：７７－
８０．［１２
］张尧．基于逆变器并联系统的网络控制技术及其相关问题的研究［Ｄ］．杭州：浙江大学，２０１０．
［１３
］张尧，马皓，雷彪，等．基于下垂特性控制的无互联线逆变器并联动态性能分析［Ｊ］．中国电机工程学报，２００９，２９（３）：４２－４８．ＺＨＡＮＧ Ｙａｏ，ＭＡ Ｈａｏ，ＬＥＩ Ｂｉａｏ，ｅｔ ａｌ．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｄｙｎａｍｉｃｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｆｏｒ ｐａｒａｌｌｅｌ ｏｐ
ｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｖｅｒｔｅｒｓ ｗｉｔｈｏｕｔ ｗｉｒｅｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓ［Ｊ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＣＳＥＥ，２００９，２９（３）：４２－
４８．董 亮（１９８１—），男，通信作者，博士研究生，主要研究方向：
电力电子技术及其应用、电力电子建模与控制技术。Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｅｏｎｄｏｎｇ＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ张 尧（１９７９—），男，博士，主要研究方向：电力电子技术及其应用、电力电子先进控制技术。
马 皓（１９６９—），男，教授，主要研究方向：电力电子技术及其应用、电力电子先进控制技术、电力电子系统故障诊断。
Ａ Ｎｏｖｅｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｔｒａｔｅｇｙ
Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｐｈａｓｅ Ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｇｒｉｄ ＰａｒａｌｌｅｌＩｎｖｅｒｔｅｒｓ Ｗｉｔｈｏｕｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ
ＷｉｒｅｓＤＯＮＧ Ｌｉａｎｇ，ＺＨＡＮＧ Ｙａｏ，ＭＡ Ｈａｏ，ＺＨＡＮＧ Ｚｈｏｎｇ
ｃｈａｏ（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００２７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｐａｒａｌｌｅｌ ｉｎｖｅｒｔｅｒｓ ｗｉｔｈｏｕｔ ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｗｉｒｅｓ ｉｎ ａｎ ＡＣ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｓｙｓｔｅｍｓ ｉｓ ａｎａｌｙｓｅｄ，ａｎｄ ａｎｏｖｅｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｐａｒａｌｌｅｌ ｉｎｖｅｒｔｅｒｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐｈａｓｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｅｃｈｎｉｑ
ｕｅ ｉｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｎ ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｖｏｌｔａｇｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｉｎｖａｒｉａｎｔ ｉｎ ｓｔｅａｄｙ ｓｔａｔｅ，ｉｔ ａｌｓｏ ｅｎｓｕｒｅｓ ｇｏｏｄ ｄｙｎａｍｉｃ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅｒｏｏｔ ｌｏｃｕｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ
ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｄｉｇｉｔａｌｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｎｄ ｐｈａｓｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ，ｍｅｔｈｏｄｓ ｔｏ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｅｌｉｍｉｎａｔｅ ｚｅｒｏ ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ ａｒｅ ａｌｓｏｇｉｖｅｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｖａｌｉｄａｔｅ ｔｈｅ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｖａｌｉｄｉｔｙ
ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｓｔｒａｔｅｇｙ．Ｔｈｉｓ ｗｏｒｋ ｉｓ ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ
Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ（Ｎｏ．５０７７７０５６）．Ｋｅｙ
ｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ；ｍｉｃｒｏｇｒｉｄ；ｉｎｖｅｒｔｅｒ；ｐａｒａｌｌｅｌ；ｐｈａｓｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ；ｄｒｏｏｐ櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧ｃｏｎｔｒｏｌ（上接第４１页 ｃｏｎｔｉｎｕｅｄ ｆｒｏｍ ｐａｇ
ｅ ４１）Ａ Ｊｏｉｎｔ Ｄａｉｌｙ
Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｗｉｎｄ Ｐｏｗｅｒ ａｎｄ Ｐｕｍｐｅｄ－ｓｔｏｒａｇｅ ＰｌａｎｔＨＵ Ｚｅｃｈｕｎ１，ＤＩＮＧ Ｈｕａｊ
ｉｅ１，ＫＯＮＧ Ｔａｏ２
（１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｔｓｉｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ
１０００８４，Ｃｈｉｎａ；２．Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ
１０００４５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｄａｙ－
ａｈｅａｄ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍ ｌｏａｄ ａｎｄ ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ｏｕｔｐｕｔ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｆｏｃｕｓｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅｄａｉｌｙ ｊｏｉｎｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ａｎｄ ｐｕｍｐｅｄ－ｓｔｏｒａｇｅ ｐｌａｎｔｓ，ａｎｄ ａ ｎｅｗ ｍｏｄｅ ｏｆ ｊｏｉｎｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａ ｍｉｘｅｄ－
ｉｎｔｅｇｅｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎ ｉｓ ｂｕｉｌｔ ｔｏ ｍａｘｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｄａｉｌｙ ｐｒｏｆｉｔ ｏｆ ｔｈｅ ｗｉｎｄ ｆａｒｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｕｍｐｅｄ－ｓｔｏｒａｇｅ ｐｌａｎｔ，ｗｈｅｒｅ ｔｈｅ ｔｉｍｅｉｎｔｅｒｖａｌ ｉｓ １５ｍｉｎｕｔｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ｏｆ ｕｎｉｔ ｓｔａｒｔｕｐ－ｓｈｕｔｄｏｗｎ ｔｉｍｅｓ ａｒｅ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ．Ｔｈｅ ｓｔａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｕｎｉｔｓ ｉｓ ｔａｋｅｎ ｉｎｔｏｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ ｂｙ ａｑｕａｄｒａｔｉｃ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ．Ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎ ｉｓ ｓｏｌｖｅｄ ｂｙ ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｕｎｄｅｒ ＭＡＴＬＡＢｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ａ ｔｅｓｔ ｃａｓｅ ｉｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ａ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｐｕｍｐｅｄ－ｓｔｏｒａｇｅ ｐｌａｎｔ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔ ｔｈｅ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｗｉｎｄ ｆａｒｍ ａｎｄ ｐｕｍｐｅｄ－ｓｔｏｒａｇｅ ｐｌａｎｔ ｇｒｅａｔｌｙ ｒｅｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｒａｎｄｏｍ ｗｉｎｄｐｏｗｅｒ ｏｕｔｐｕｔ ｏｎ ｔｈｅ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ａｃｈｉｅｖｅ ｓｉｇ
ｎｉｆｉｃａｎｔ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄ ｓｏｃｉａｌ ｂｅｎｅｆｉｔｓ．Ｔｈｉｓ ｗｏｒｋ ｉｓ ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ
Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ（Ｎｏ．５１１０７０６０）．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ；ｐｕｍｐｅｄ－ｓｔｏｒａｇｅ；ｊｏｉｎｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ；ｕｎｉｔ ｓｔａｒｔｕｐ－ｓｈｕｔｄｏｗｎ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ；ｍｉｘｅｄ－ｉｎｔｅｇｅｒ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ；ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ｉｎｔｅｇ
ｒａｔｉｏｎ—
７５—·绿色电力自动化· 董 亮，等 微电网无互联线逆变器并联系统新型相位调节法