引言
随着 “双碳” 目标推进，风能、太阳能等新能源装机容量快速增长，但因其间歇性、波动性特点，大规模并网易引发电网电压波动、频率不稳定等问题。风光储多能互补系统通过风能、太阳能与储能设备的协同运行，可平抑出力波动，但传统调度方式存在响应滞后、优化目标单一等缺陷，难以适应复杂电网环境。新能源数字化平台整合物联网、大数据、人工智能等技术，实现风光资源预测、设备状态监测、能量调度的智能化，为多能互补系统的动态调度与协同优化提供了新路径。
当前研究中，动态调度多聚焦于短期出力平衡，协同优化多以经济性为单一目标，忽视了系统稳定性与环保性的协同提升。本文基于新能源数字化平台，构建多时间尺度动态调度模型，提出融合经济性、稳定性、环保性的协同优化算法，通过数字化平台实现实时数据交互与决策迭代，为风光储多能互补系统的高效运行提供技术支撑。
一、新能源数字化平台架构与风光储系统特性
（一）新能源数字化平台的技术架构
新能源数字化平台采用 “云 - 边 - 端” 三层架构：终端层部署于风电场、光伏电站、储能站等现场，包含传感器（风速、光照强度、电池 SOC 等）、智能控制器、边缘计算设备，实现实时数据采集（采样频率达 1Hz）与本地快速决策；边缘层负责数据预处理（如异常值剔除、数据压缩）、短期预测（0-4 小时）与设备协同控制，降低云端计算压力；云端层构建数字孪生系统，集成全量数据（历史运行数据、气象数据、电网调度指令等），通过大数据分析与 AI 算法实现中长期调度优化（4-24 小时）、设备健康管理与全局决策。平台采用标准化通信协议（如 MQTT、OPC UA），确保不同厂商设备的数据互通，数据传输时延控制在 50ms 以内，满足实时调度需求。
（二）风光储多能互补系统的运行特性
风能与太阳能存在显著的时空互补性：夜间风能出力较高时，太阳能出力为零；白天太阳能出力峰值时段，风能可能处于低谷。储能系统（如锂电池、钒液流电池）可平抑这种波动，锂电池响应速度快（毫秒级），适合短时功率调节；钒液流电池循环寿命长（10000 次以上），适合长时间储能。三者协同运行时，需关注三个特性：出力随机性，风速、光照强度的突变可导致风光出力在 10 分钟内波动 ±20%；储能约束，电池 SOC（荷电状态）需维持在 20%-80% 以延长寿命，充放电功率受限于额定容量；电网交互性，系统需跟踪电网调度指令，在保证本地负荷供电的同时，实现与主网的友好互动（如提供调峰、调频服务）。
二、风光储多能互补系统的动态调度体系
（一）多时间尺度调度模型
构建 “超短期 - 短期 - 中长期” 三级调度模型：超短期调度（15 分钟 - 1 小时）以功率平衡为目标，基于边缘层的实时数据（如当前风光出力、储能 SOC、负荷需求），通过模型预测控制（MPC）算法调整储能充放电功率，平抑风光出力波动，使系统总出力波动率控制在 ±5% 以内。MPC 算法的预测 horizon 设为 60 分钟，控制 horizon 设为 15 分钟，每 5 分钟滚动优化一次，确保对功率波动的快速响应。
短期调度（1-4 小时）结合云端的气象预测数据（风速、光照强度误差≤10%），优化风光出力计划与储能充放电策略，确保满足负荷需求的同时，减少弃风弃光。该时间尺度下，需考虑储能的充放电效率，如锂电池的充放电效率约为 90%，钒液流电池约为 75%，在优化过程中需将这些损耗纳入约束条件。
中长期调度（4-24 小时）根据电网日前调度指令，制定风光储的日运行计划，最大化清洁能源消纳，同时预留 10% 的储能容量应对突发工况。在制定计划时，需结合分时电价机制，在电价低谷时段增加储能充电量，在电价高峰时段增加储能放电量，提高系统的经济性。
（二）动态调度策略
基于新能源数字化平台的实时数据交互，动态调度策略包含三个环节：预测环节，云端层利用 LSTM（长短期记忆网络）模型预测风光出力（24 小时预测准确率≥85%），结合历史负荷数据预测本地用电需求。LSTM 模型采用 3 层隐藏层结构，每层包含 128 个神经元，输入特征包括历史出力数据、气象数据（温度、湿度、气压）、日期类型等，通过 dropout 技术防止过拟合，模型训练采用 Adam 优化器，学习率设为 0.001。
决策环节，根据预测结果与电网指令，在不同时间尺度下求解最优调度方案，超短期优先保证功率平滑，短期优先满足负荷平衡，中长期优先考虑经济性。决策过程中需考虑设备的运行约束，如风机的最低运行风速为 3m/s，最高运行风速为 25m/s，超出此范围需停机；光伏组件的工作温度范围为 - 40℃至 85℃，温度过高会导致效率下降，需在调度中适当降低出力预期。
执行环节，边缘层将调度指令分解为设备控制信号（如风机变桨角、光伏逆变器输出功率、储能充放电指令），通过终端层的智能控制器实现精准控制，控制误差≤2%。风机变桨角的控制精度可达 ±0.5°，光伏逆变器的输出功率控制精度可达 ±1% 额定功率，储能充放电功率的控制精度可达 ±0.5% 额定功率。
（三）应急调度机制
针对极端天气（如台风、沙尘暴）或设备故障，建立应急调度机制：当风光出力突降 50% 以上时，边缘层立即启动储能放电，10 秒内补充功率缺口，同时向云端层发送告警信息；当储能 SOC 低于 20% 时，自动削减非关键负荷（如路灯、景观照明），削减顺序根据负荷优先级确定，优先保障医疗、通信等关键负荷，削减过程需在 30 秒内完成。
当设备故障（如光伏逆变器跳闸）时，云端层快速重构拓扑，通过风光储的功率重分配维持系统稳定。如某一光伏阵列因逆变器故障停运，云端层可计算出功率缺口，并指令风机增加出力、储能放电弥补缺口，同时调整其他光伏阵列的出力上限，避免过载。
应急状态下，平台可通过 5G 通信向调度中心发送告警信息，请求主网支援，响应时间≤30 秒。告警信息包含故障类型、功率缺口、预计恢复时间等关键信息，便于调度中心制定支援方案。同时，平台会启动应急记录功能，详细记录故障发生时间、处理过程、系统状态等数据，为后续的故障分析与调度策略优化提供依据。
三、风光储多能互补系统的协同优化技术
（一）多目标优化模型构建
协同优化以 “经济性、稳定性、环保性” 为三维目标：经济性指标包括度电成本（LCOE），涵盖设备折旧、运维费用、购售电成本。设备折旧采用直线折旧法，风机的折旧年限为 20 年，光伏组件为 25 年，储能系统为 10 年；运维费用根据设备类型按容量计算，风机约为 0.02 元 /kWh，光伏约为 0.01 元 /kWh，储能约为 0.03 元 /kWh；购售电成本结合分时电价与主网交换功率计算。
稳定性指标包括电压偏差（≤±5%）、频率波动（≤±0.2Hz）、供电可靠率。电压偏差通过监测并网点电压与额定电压的差值计算；频率波动通过频率变送器实时监测，记录 1 分钟内的最大频率偏差；供电可靠率通过系统停电时间与总运行时间的比值计算，目标值≥99.5%。
环保性指标为碳减排量，基于风光发电量与替代火电的碳排放差值计算，火电的碳排放因子取 0.6tCO₂/MWh，风光发电的碳排放因子取 0.01tCO₂/MWh（仅考虑设备生产与运输过程的碳排放）。
约束条件包括：风光出力上限（不超过最大可发功率）、储能充放电功率约束（≤额定功率）、SOC 上下限（20%-80%）、与主网交换功率限制（≤联络线容量）。此外，还需考虑设备的爬坡率约束，风机的最大爬坡率为 10% 额定功率 / 分钟，光伏的最大爬坡率为 15% 额定功率 / 分钟，储能的最大爬坡率为 100% 额定功率 / 分钟。
（二）改进多目标优化算法
采用改进 NSGA-Ⅲ（非支配排序遗传算法 Ⅲ）求解优化问题：针对传统算法收敛速度慢的问题，引入自适应交叉算子与变异算子，根据种群多样性动态调整算子概率（交叉概率 0.7-0.9，变异概率 0.01-0.1）。当种群多样性较高时，降低交叉概率与变异概率，加快收敛速度；当种群多样性较低时，提高交叉概率与变异概率，增加种群多样性。
加入精英保留策略，将每代最优解存入外部档案，外部档案的容量设为 100，当档案满时，采用拥挤度排序删除较差的解，确保算法收敛到帕累托最优前沿。通过模糊决策从帕累托最优集中选取最终方案，兼顾三个目标的平衡，模糊决策的隶属度函数采用三角形函数，根据目标的重要性设置权重，经济性、稳定性、环保性的权重分别设为 0.4、0.3、0.3。
算法在数字化平台的云端层部署，采用 GPU 加速计算，单次求解时间≤1 分钟，满足实时优化需求。为提高算法的鲁棒性，对初始种群进行拉丁超立方抽样，确保种群的均匀性与代表性。
（三）基于数字孪生的协同优化验证
在新能源数字化平台中构建风光储系统的数字孪生体，通过物理模型与数据驱动模型的融合，精确模拟系统运行状态（误差≤3%）。物理模型用于描述设备的机理特性，如风机的功率曲线、光伏组件的 I-V 特性；数据驱动模型基于历史运行数据训练，用于修正物理模型的误差，提高模拟精度。
协同优化方案生成后，先在数字孪生环境中验证其可行性：模拟不同气象条件下的系统响应，如连续阴雨天气下储能的充放电策略是否满足负荷需求，极端高温天气下光伏组件的温度升高是否导致出力下降过多；测试极端工况下的稳定性，如风速骤增时风机的降载控制是否导致电压波动超标，储能系统突发故障时系统的功率平衡能力。
通过虚拟验证的方案再下发至物理系统执行，降低现场调试风险，验证时间从传统的 24 小时缩短至 2 小时。数字孪生体还可用于模拟不同优化参数对系统性能的影响，如调整储能 SOC 的上下限，分析其对系统经济性与稳定性的影响，为优化参数的设置提供依据。
四、案例应用与效果分析
（一）案例概况
某新能源微电网项目包含 100MW 风电场、50MW 光伏电站、20MW/40MWh 锂电池储能系统，接入新能源数字化平台实现智能调度。本地负荷包括居民用电（约 30MW）、工业负荷（约 50MW），与主网通过 110kV 联络线连接，允许功率交换范围为 - 20MW（向主网送电）至 20MW（从主网购电）。项目实施前，系统弃风弃光率达 15%，度电成本 0.58 元 /kWh，供电可靠率 97.8%。
（二）应用效果
采用本文提出的动态调度与协同优化技术后，运行数据显示：弃风弃光率降至 4.2%，得益于超短期调度对出力波动的平抑与中长期调度对清洁能源消纳的优先考虑；度电成本降至 0.49 元 /kWh，通过优化储能充放电策略，减少了从主网的购电成本（峰谷电价差利用）；供电可靠率提升至 99.6%，应急调度机制有效应对了 3 次设备故障与 2 次极端天气；碳减排量较传统运行模式增加 12%，年减排 CO₂约 5 万吨。数字孪生验证环节发现并修正了 3 处调度策略缺陷，如储能充放电深度超限问题，避免了现场设备损伤。
五、结论
新能源数字化平台为风光储多能互补系统的动态调度与协同优化提供了高效技术载体。通过构建多时间尺度调度模型、改进多目标优化算法、引入数字孪生验证，可显著提升系统的经济性、稳定性与环保性。案例应用表明，该技术能有效降低弃风弃光率、降低度电成本、提高供电可靠性，具有重要的工程应用价值。未来需持续攻克预测精度、算法实时性等技术瓶颈，推动风光储多能互补系统在新型电力系统中发挥更大作用，助力 “双碳” 目标实现。
参考文献
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