新闻网讯（通讯员朱语欣）近日，能源类期刊Energy Conversion and Management（《能源转换与管理》，Impact Factor=10.4）在线发表我校水资源工程与调度全国重点实验室、水利水电学院周研来教授课题组在抽水蓄能电站调度方向取得的新成果。论文题目为“Optimizing pumped-storage power station operation for boosting power grid absorbability to renewable energy”（“提升电网可再生能源消纳能力的抽水蓄能电站优化调度研究”），周研来教授为该论文的第一作者和通讯作者，2023级博士生朱语欣为第二作者。
“双碳”目标下风电、光伏、生物质能源等新能源得到大规模发展，但其固有的波动性、随机性特点对区域电网的平稳经济运行形成了挑战。发挥抽水蓄能电站的储能功效可降低新能源并网带来的不利影响，科学有序推动“双碳”目标下新型电力系统转型。
该研究对标问题焦点，提出一种基于蚱蜢集群智能算法的抽水蓄能电站调峰填谷短期调度方法（图1）。考虑水-风-光-生物质能等新能源的优先消纳，以剩余负荷波动最小为调度目标，研究构建了抽水蓄能电站削峰填谷优化调度模型，提取三种典型剩余负荷场景，采用蚱蜢集群智能算法高效求解调度模型，获得了可平抑剩余负荷波动性的优化调度方案（图2），综合评估了优化调度方案的发电量、发电效益和碳减排效益（图3）。
与现行调度规程和调度技术相比，该研究提出的优化调度方案不仅能有效平抑电网剩余负荷波动性（波动指标降低14%以上），而且可显著提高抽水蓄能电站调度的协同效益（发电量、发电效益和二氧化碳减排量分别提高61%、58%和62%）。研究通过优化抽水蓄能电站调度，充分发挥其吸纳新能源、调峰填谷、增发提效等灵活调节作用，科学助力新能源快速发展、新型电力系统构建。
该研究工作获“十四五”国家重点研发计划项目课题“水工程协同联合水资源调度技术”（2021YFC3200303）支持。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0196890423011731
图1 抽水蓄能电站调峰填谷短期调度方法
a. 抽水蓄能电站削峰填谷调度模型. b. 蚱蜢集群智能算法（GOA）.
图2 情景S1-S3下优化调度方案和现行调度方案的剩余负荷波动指标(RLV)
S1：最小日负荷，S2：中值日负荷，S3：最大日负荷
图3 情景S1-S3下优化调度方案和现行调度方案的发电量、能耗和发电效益
S1：最小日负荷，S2：中值日负荷，S3：最大日负荷
（供图：水资源工程与调度全国重点实验室、水利水电学院 学生编辑：周诗睿 编辑：张丽平）
