极端天气下新型电力系统灵活性资源规划方法

王振国; 罗华峰; 郑文哲; 倪恬; 侯慧; 林湘宁; 潘娅英

doi:10.19585/j.zjdl.202604002

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极端天气下新型电力系统灵活性资源规划方法

“新型电力系统电力气象应用技术”专栏 | 更新时间：2026-07-31

- 极端天气下新型电力系统灵活性资源规划方法
- A flexibility resource planning method for modern power systems under extreme weather conditions
- 浙江电力 2026年45卷第4期页码：12-26
- 作者机构：
  
  1.国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，杭州 310014
  2.武汉理工大学自动化学院，武汉 430070
  3.华中科技大学电气与电子工程学院，武汉 430074
  4.浙江省气象服务中心，杭州 310000
- 作者简介：
  
  王振国（1989），男，工学博士，高级工程师，主要从事电网防灾减灾的研究工作。
  倪恬（1997），男，博士研究生，主要从事电力系统规划的研究工作。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(U22B20106);浙江省自然科学基金(LZJMY25D050006);国网浙江省电力有限公司科技项目(B311DS24001A)
- DOI：10.19585/j.zjdl.202604002
  中图分类号：
- 收稿：2025-04-18，
  
  修回：2025-06-16，
  
  网络首发：2026-04-24，
  
  纸质出版：2026-04-25
- 稿件说明：
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王振国,罗华峰,郑文哲等.极端天气下新型电力系统灵活性资源规划方法[J].浙江电力,2026,45(04):12-26.

WANG Zhenguo,LUO Huafeng,ZHENG Wenzhe,et al.A flexibility resource planning method for modern power systems under extreme weather conditions[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2026,45(04):12-26.
王振国,罗华峰,郑文哲等.极端天气下新型电力系统灵活性资源规划方法[J].浙江电力,2026,45(04):12-26. DOI： 10.19585/j.zjdl.202604002.

WANG Zhenguo,LUO Huafeng,ZHENG Wenzhe,et al.A flexibility resource planning method for modern power systems under extreme weather conditions[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2026,45(04):12-26. DOI： 10.19585/j.zjdl.202604002.

摘要

传统电力系统灵活性资源规划多聚焦于常规天气场景，难以应对极端天气频发与高比例可再生能源接入带来的挑战。为此，提出一种极端天气下灵活性资源规划方法。首先，将极端天气划分为环境型与灾害型两类，并针对其特性提出退役火电机组转型备用机组、移动储能车提供应急供电等差异化技术方案。其次，构建源-荷-储多种灵活性资源在各类天气下的协同优化调节模型，并采用全年不平衡风险系数等五项指标评估系统灵活性。进而，以投资与运行成本最小为目标建立优化模型，考虑投资与运行约束条件，通过线性化处理简化求解过程。最后，基于湖北省全年电力与气象数据进行算例分析，结果表明：所提方法在极端天气下引入灵活性资源可使系统不平衡风险系数降低，削减系统总成本，有效提升了新型电力系统的灵活性与经济性。

Abstract

Existing power system flexibility resource planning primarily focuses on normal weather scenarios， proving inadequate to address challenges posed by frequent extreme weather events and high-penetration renewable energy integration. To address this challenge， this paper proposes a novel flexibility resource planning method for extreme weather conditions. First， extreme weather is categorized into environmental-type and disaster-type events， with tailored solutions such as repurposing retired thermal units as standby generators and deploying mobile energy storage vehicles for emergency power supply. Second， a coordinated optimization model for generation， load， and storage flexibility resources under different weather conditions is developed. System flexibility is evaluated using five metrics including annual imbalance risk coefficient. Third， an optimization model is developed to minimize investment and operational costs， with their constraints incorporated， and the solution process is simplified by linearization. Case study based on Hubei Province's power and meteorological data shows that the proposed method， by introducing flexibility resources under extreme weather conditions， reduces system imbalance risk coefficient and decreases total system costs， thereby enhancing flexibility and economic efficiency of modern power systems.

关键词

Keywords

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