一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法

1.本发明属于多能互补技术领域，更具体地，涉及一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法。


背景技术：

2.全球可再生能源年新增装机容量在2021年增长6%，达到近295gw，其中风电和光伏等间歇性可再生能源则是增长主体，但由于其资源本身的强间歇性和强随机性，新能源的规模化发展和电网高效消纳利用之间的矛盾日益突出。作为规模最大的储能方式，抽水蓄能凭借其调节快速等优势成为解决高比例新能源消纳问题的主要举措，有关抽蓄和新能源联合运行系统的研究也变得更加普遍，例如风-抽蓄，光伏-抽蓄和风-光-抽蓄等。与传统抽水蓄能电站运行相比，抽蓄机组在风-光-抽水蓄能互补系统中为保障电力供需平衡和电网运行的可靠性，需进行更加灵活的调度控制，其运行模式逐渐转变为更频繁的“两发两抽”甚至“三发两抽”的模式，这在大幅度缓解电力系统供需矛盾的同时，也导致了更复杂的机组工作模式、更频繁的机组启停和工况转换、更高强度的机组振动，这不仅会损伤机组，降低水资源利用和发电效率，也影响机组发电的调节特性，抽水蓄能机组的设备可靠性面临着巨大的挑战。
3.随着研究的深入和风电光伏的大规模发展，为提高电力系统灵活性，一系列与抽水蓄能电站及机组相关的研究难点日益凸显，更强的调节能力、更快的响应速度和更高的灵活性将是抽水蓄能技术发展的趋势。部分学者开始重点关注：（1）抽蓄和多能互补系统的可靠性问题；（2）抽水蓄能的机组尺寸设计和机组组合问题；（3）水电灵活性提升等问题。然而，针对新能源消纳率及抽水蓄能机组不同调控参与度对抽水蓄能机组运行强度的研究，目前还是一个空白。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法，以探究在设定新能源消纳率下抽蓄机组运行调节强度，此外还可以分析高灵活性需求对抽水蓄能机组调节强度的影响机制，为抽水蓄能和新能源基地的资源开发以及风-光-抽水蓄能互补系统的运行管理提供参考。
5.本发明提供一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法，包括以下步骤：建立抽水蓄能机组调节强度的评价指标体系，获得各指标对应的权重信息；基于所述评价指标体系和所述权重信息，构建抽水蓄能机组调节强度的量化评估模型；以新能源消纳率的偏差值最小为目标建立目标函数，基于所述目标函数建立风-光-抽水蓄能联合系统的日前优化调度模型；设定新能源消纳率的目标值，获取风-光-抽水蓄能联合系统的参数信息；将所述新能源消纳率的目标值和所述参数信息输入至所述风-光-抽水蓄能联合
系统的日前优化调度模型，在约束条件下得到优化运行结果信息；将所述优化运行结果信息输入至所述抽水蓄能机组调节强度的量化评估模型，得到抽水蓄能机组调节强度的量化评估信息。
6.优选的，所述评价指标体系包括以下指标：机组启停次数、机组发电运行小时数、机组综合利用小时数、机组调节里程和机组振动区运行时长。
7.优选的，所述机组综合利用小时数的计算方式如下：式中，为机组综合利用小时数，和分别为抽水蓄能电站在i时刻的发电功率和抽水功率，为机组的额定装机功率，t表示一天24小时；所述机组调节里程的计算方式如下：式中，为机组调节里程，为机组在i+1时刻的发电功率；所述机组振动区运行时长中的振动区的定义如下：式中，和分别为机组振动运行区下限值和上限值占额定出力的百分比。
8.优选的，采用层次分析法获得ahp指标权重值，采用熵权法获得熵权指标权重值，将所述ahp指标权重值和所述熵权指标权重值进行非线性加权，得到各指标对应的综合权重值，所述综合权重值作为所述权重信息。
9.优选的，所述新能源消纳率的偏差值表示为：式中，表示新能源消纳率的实际优化值，表示新能源消纳率的目标值；式中，、、分别表示风、光、抽水蓄能电站在i时段的发电功率，
表示风光电场在i时段的原始出力，t表示一天24小时。
10.优选的，所述约束条件包括：系统约束条件、风电约束条件、光伏约束条件和抽水蓄能电站约束条件；所述系统约束条件包括系统有功功率平衡约束和旋转备用约束；所述抽水蓄能电站约束条件包括抽水蓄能电站出力约束和水库库容约束；所述抽水蓄能电站出力约束表示为：所述抽水蓄能电站出力约束表示为：所述抽水蓄能电站出力约束表示为：式中，为抽水蓄能电站在i时段的出力，和分别为抽水蓄能电站在i时段的出力下限和出力上限；、分别表示风、光电场在i时段的出力；、分别为i时段上、下水库的储能值；、分别为抽水蓄能电站抽水功率、发电功率的上限；、分别为抽水蓄能电站的发电效率、抽水效率，t为时段长；所述水库库容约束包括上下水库的库容约束和水库储能随时间的变化约束；所述上下水库的库容约束表示为：式中，、分别为上、下水库的储能上限；、分别为上、下水库的储能下限；所述水库储能随时间的变化约束表示为：式中，、分别为i+1时段上、下水库的储能值，为抽水蓄能电站在i
时段的抽水功率，为抽水蓄能电站在i时段的发电功率。
11.优选的，所述风-光-抽水蓄能联合系统的日前优化调度模型采用混沌粒子群算法进行运算求解。
12.优选的，设定的所述新能源消纳率的目标值位于在区间内；为在没有配置抽水蓄能电站时，按照最大程度满足电网负荷的需求的原则，风光打捆上网的初始最佳消纳率；为以新能源消纳率的实际优化值最大化计算得到目标函数，并利用所述风-光-抽水蓄能联合系统的日前优化调度模型实现系统的最优运行，得到的系统在设定情形下能够达到的最大消纳率。
13.优选的，通过在区间内选取多个采样点，获得在不同的新能源消纳率的目标值下对应的抽水蓄能机组调节强度的量化评估信息。
14.优选的，所述风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法还包括：对在不同的新能源消纳率的目标值下获得的抽水蓄能机组调节强度的量化评估信息进行二次拟合，得到抽水蓄能机组调节强度的变化趋势信息。
15.本发明中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本发明提供的风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法包括构建抽水蓄能机组调节强度的量化评估模型和风-光-抽水蓄能联合系统的日前优化调度模型，将新能源消纳率的目标值和风-光-抽水蓄能联合系统的参数信息输入至日前优化调度模型中得到优化运行结果信息，将优化运行结果信息输入至量化评估模型得到抽水蓄能机组调节强度的量化评估信息。本发明弥补了新能源消纳率及抽水蓄能机组不同调控参与度对抽水蓄能机组运行强度的研究空白，能够对风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度进行评估，为多能互补系统运行管理提供参考。其中，本发明在构建量化评估模型时考虑源网协调和抽水蓄能机组的运行特性，构建了抽水蓄能机组调节强度的评价指标体系，并获得各指标对应的权重信息。本发明提供的评估方法重点考虑了新能源消纳需求，提出的调节强度评价指标体系涉及电源侧和电网侧，还可以对在不同的新能源消纳率的目标值下获得的抽水蓄能机组调节强度的量化评估信息进行二次拟合，得到抽水蓄能机组调节强度的变化趋势信息，以探究不同新能源消纳率下的抽蓄机组运行调节强度，分析高灵活性需求对抽水蓄能机组调节强度的影响机制，为抽水蓄能和新能源基地的资源开发以及风-光-抽水蓄能互补系统的运行管理提供参考。
附图说明
16.图1为本发明提供的一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法的原理流程图；图2为本发明提供的一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法中的评价指标体系；图3为本发明提供的一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法中
指标权重的确定方法；图4为本发明实施例1提供的一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法中风光出力和负荷用电情况；其中，图4中的(a)为小时级风电出力，图4中的(b)为小时级光伏出力，图4中的(c)为小时级风光打捆出力，图4中的(d)为小时级电网负荷；图5为本发明实施例1提供的一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法的多天调节强度指标物理量结果；其中，图5中的(a)为消纳率-启停次数关系图，图5中的(b)为消纳率-发电运行小时数关系图，图5中的(c)为消纳率-机组调节里程关系图，图5中的(d)为消纳率-机组总综合利用小时数关系图，图5中的(e)为消纳率-振动区运行时长关系图；图6为本发明实施例1提供的一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法对应的消纳率-经济效益关系图；图7为本发明实施例1提供的一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法的多天调节强度量化评估结果；图8为本发明实施例2提供的一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法的多天调节强度指标物理量结果；其中，图8中的(a)为消纳率-启停次数关系图，图8中的(b)为消纳率-发电运行小时数关系图，图8中的(c)为消纳率-机组总综合利用小时数关系图，图8中的(d)为消纳率-机组调节里程关系图，图8中的(e)为消纳率-振动区运行时长关系图；图9为本发明实施例2提供的一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法对应的消纳率-经济效益关系图。
具体实施方式
17.为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
18.本发明提供一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法，参见图1，包括以下步骤：步骤（1）：建立抽水蓄能机组调节强度的量化评估模型。
19.step 1.1：构建抽水蓄能机组调节强度的评价指标体系。
20.参见图2，基于目的性、规范性、全面性、简明性、可比性的指标选取原则，考虑源网协调和抽水蓄能机组的运行特性，主要确定以下5个指标：（1）机组启停次数。
21.不考虑电站的机组组合和启停策略，以抽水蓄能电站为一个机组单元，根据机组出力情况，计算启停机次数n，认定机组发生一次启停的条件如下：式中，为i时刻抽水蓄能电站的出力，和分别表示机组处于发电和抽水状态。
22.（2）机组发电运行小时数。
23.根据抽水蓄能机组发电情况，计算发电运行小时数，认为机组处于发电运行状态的条件如下：（3）机组综合利用小时数。
24.机组的综合利用小时数为发电和抽水利用小时之和，计算方法如下：式中，为抽水蓄能电站机组综合利用小时数；和分别为抽水蓄能电站（即抽水蓄能机组）在i时刻的发电功率和抽水功率；t表示一天24h；为抽水蓄能机组的额定装机功率。
25.（4）机组调节里程。
26.引入调节里程来量化机组为遵循调度指令所体现的工作量，具体计算方法如下：式中，为机组调节里程，为机组在i+1时刻的发电功率。
27.（5）机组振动区运行时长。
28.采用一维线性的简单振动区划分，所述机组振动区运行时长中的振动区的定义如下：式中，和分别为机组振动运行区下限值和上限值占额定出力的百分比。
29.step1.2：确定指标权重量化方法。
30.参见图3，本发明采用主客观相结合的指标权重确定方法，对采用层次分析法获得的ahp指标权重值和采用熵权法获得的熵权指标权重值进行非线性加权，得到各指标对应的综合权重值，所述综合权重值作为所述权重信息。
31.step1.2.1：基于相关系数筛选法的ahp分析法。
32.ahp分析法具体包括以下四个步骤：（1）构造专家判断矩阵。邀请专家主观评价各指标之间的重要性关系，根据1～9比较标度建立判断矩阵。
33.（2）计算权重矩阵。计算各专家判断矩阵的最大特征值及对应的特征向量，利用下式计算一致性比例cr，判断各专家主观意见是否具有一致性，若cr《0.1则一致性检验通过，各专家矩阵的特征向量即为相应的指标权重向量，组成权重矩阵，如下式所示：所示：所示：式中，ci为一致性指标；n为的阶数，并对应指标个数；ri与n有关，如表1所示；m为专家人数，为专家的权重向量。
34.表1 判断矩阵的随机一致性指标参考值（3）筛选专家矩阵。按照下式所述的相关系数法，计算各专家权重的相关系数及相关系数矩阵d，判断并保留意见一致性高的专家意见，确定最终的权重矩阵。
[0035]35.式中，。
[0036]
根据淘汰比例表（即表2），按比例将偏离程度较大的专家剔除，得到修正后的权重矩阵。
[0037]
式中，为专家与其他专家权重意见的一致程度，值越大表示判断越一致，应予以保留。
[0038]
表2 淘汰比例表（4）计算指标权重。对筛选后的权重矩阵列项向量进行求取平均值和进行归一化处理即可得到对应权重，其中。
[0039]
step 1.2.2：熵权法。
[0040]
熵权法具体包括以下5个步骤：（1）构建评价指标特征值矩阵。对于待评估的各个调节强度评价指标，基于联合系统的优化调度结果，计算出指标物理量组成特征值矩阵：式中，为评价对象数量；n为评价指标数量；为与第i个评估对象相对应的第个指标的特征值。
[0041]
（2）矩阵标准化。由于各指标量纲之间的差异，需要对正向、负向指标分别进行一致标准化处理，得到标准化矩阵。
[0042]
对于正向指标：对于负向指标：式中，a为随意选取的一个较小参数，防止计算结果为0。
[0043]
（3）矩阵归一化。计算每个评估对象的各项指标的特征值比重，得到归一化矩阵。
[0044]
（4）计算指标熵值及相对重要性。基于归一化矩阵对第项调节强度指标熵值及相对重要性进行计算。
[0045][0045]
（5）计算调节强度指标熵权。计算第项调节强度指标对应的熵权值。
[0046]
step 1.2.3：非线性加权综合评估。
[0047]
本发明采用非线性加权综合评估法，结合ahp法和熵权法的权重计算结果，计算综合权值，具体计算方法如下：式中，为指标的组合权重值，为ahp指标权值值，为熵权指标权重值。
[0048]
步骤（2）：建立风-光-抽水蓄能联合系统的日前优化调度模型。
[0049]
step 2.1：确定目标函数。
[0050]
本发明直接从新能源消纳率的角度构建目标函数，建立起风光-抽水蓄能联合系统的日前优化调度模型，计算在不同目标消纳率的情况下联合系统的优化运行结果。
[0051]
所述新能源消纳率的偏差值表示为：式中，表示新能源消纳率的实际优化值，表示新能源消纳率的目标值；表示新能源消纳率的目标值；
式中，、、分别为风、光、抽水蓄能电站在i时段的发电功率（即直接上网功率）；为抽水蓄能电站i时段的出力；为水泵i时段的抽水功率；为风光电场在i时段的原始出力；t表示一天24小时。
[0052]
step2.2：确定约束条件。
[0053]
step2.2.1：设置系统约束条件。
[0054]
（1）系统有功功率平衡约束。
[0055]
式中，为i时段按计划调度的负荷值。
[0056]
（2）旋转备用约束。
[0057]
式中，、分别表示i时段风、光电场出力；、分别为抽水蓄能电站i时段的出力上下限；、分别为系统在i时段的正、负旋转备用要求，这里可取为总负荷的5%。
[0058]
step 2.2.2：设置风电、光伏约束条件。
[0059]
考虑风光发电以及上网过程中的出力受到电场实际发电或预测出力的约束。
[0060][0060][0060]
式中，和分别为风电和光伏弃电量。
[0061]
step2.2.3：设置抽水蓄能电站约束条件。
[0062]
抽水蓄能电站运行调节受到电站各机组出力以及水库储能等因素和条件的限制。
[0063]
（1）抽水蓄能电站出力约束（1）抽水蓄能电站出力约束
式中，、分别为i时段上、下水库的储能值；、分别为抽水蓄能电站（即机组）抽水功率、发电功率的上限；、分别为抽水蓄能电站的发电效率和抽水效率，t为时段长，可取1h。
[0064]
（2）水库库容约束。
[0065]
（2.1）上下水库的库容约束：式中，、分别为上下水库的储能上限；、分别为上下水库的储能下限，这里均以能量的形式给出。
[0066]
（2.2）水库储能随时间的变化约束：式中，、分别为i+1时段上、下水库的储能值，为抽水蓄能电站在i时段的抽水功率，为抽水蓄能电站在i时段的发电功率。
[0067]
step 2.3：确定优化算法模型。
[0068]
本发明使用混沌粒子群算法（cpso）算法，结合粒子群算法和混沌算法的优点，利用混沌原理生成初始种群，以改善pso算法的寻优和收敛效果。该算法模型包括以下步骤：step2.3.1：采用混沌理论初始化种群。
[0069]
采用下式所示的单峰映射原理生成混沌序列，生成初始种群。
[0070][0070]
式中，表示t时刻生成的混沌序列，表示t+1时刻生成的混沌序列；λ为控
制参数，当时为完全混沌状态；表示生成的初始种群，、分别表示决策变量取值的最大值、最小值。
[0071]
step 2.3.2：运用pso算法优化。
[0072]
将产生的初始种群运用粒子群算法（pso）的理论，进行迭代计算，以求解最优粒子。
[0073]
步骤（3）：根据系统的风光消纳需求，设定新能源消纳率的目标值。
[0074]
由于风光资源以及电网负荷的波动，会导致每天的消纳率变化范围和程度不一致，因此为保证计算的高效性和准确性，需确定典型日的消纳率变化范围。
[0075]
step3.1：确定最小消纳率。
[0076]
在没有配置抽水蓄能电站时，按照最大程度满足电网负荷的需求的原则，风光打捆上网的初始最佳消纳率。
[0077]
step3.2：确定最大消纳率。
[0078]
不考虑其他因素，以消纳率最大化计算得到目标函数，并利用所建立的优化调度模型实现系统的最优运行，得到该系统在设定情形下能够达到的最大消纳率。
[0079]
step3.3：设定消纳率场景参数。
[0080]
在区间，设置多个采样点，探究不同消纳率情况下的机组运行强度和联合系统的运行状态。
[0081]
步骤（4）：计算风-光-抽水蓄能联合系统在设定的新能源消纳率的目标值下的优化运行结果。
[0082]
step 4.1：获取风、光、抽水蓄能各子系统的相关参数数据。
[0083]
所述参数数据主要包括：风电、光伏电场的装机容量；风电和光伏的小时级出力数据；电网负荷小时级数据；抽水蓄能电站装机容量和机组单机额定容量；上下库水库库容；抽水蓄能机组振动区划分情况。
[0084]
step4.2：基于设定的新能源消纳率的目标值，结合所述参数数据，利用日前优化调度模型实现风-光-抽水蓄能混合系统的优化运行，在约束条件下计算得到各指标的物理结果（即得到优化运行结果信息）。
[0085]
步骤（5）：量化评估抽水蓄能机组调节强度。
[0086]
将所述优化运行结果信息输入至所述抽水蓄能机组调节强度的量化评估模型，得到抽水蓄能机组调节强度的量化评估信息。即基于量化评估模型和步骤（4）中计算出的各指标结果（即各项调节强度指标对应的指标特征值），评估所设定的消纳率需求下的抽水蓄能机组调节强度。
[0087]
step5.1：计算ahp法确定的各指标权重。
[0088]
step 5.2：基于步骤（4）计算出的指标结果，计算熵权法的指标权重。
[0089]
step 5.3：基于非线性加权法，计算各指标组合权重，给不同消纳率下的调节强度
打分。
[0090]
本发明中，第i个新能源消纳率目标值对应的方案得到的调节强度量化评估结果可以采用下式表示，还可将得到的综合评分转化为更直观的百分制形式。
[0091][0091]
式中，为方案i（即第i个新能源消纳率目标值对应的方案）的原始综合评分，为第项调节强度指标对应的指标特征值，为指标的组合权重值，n为指标个数，为方案i的最终综合评分，f为评价对象（方案）的数量。
[0092]
下面结合数据对本发明做进一步的说明。
[0093]
首先，构建抽水蓄能机组调节强度的评价指标体系，主要包括以下5个指标：机组启停次数、机组发电运行小时数、机组综合利用小时数、机组调节里程、机组振动区运行时长。
[0094]
其次，获取实施例的系统参数。以某地区可再生能源结构为研究基础，根据其2021年6月份的风光出力数据，设定不同新能源消纳率情况下的优化调度场景。6月份的风电场和光伏电站原始出力情况以及负荷用电情况如附图4所示，其中图4中的(a)为小时级风电出力，图4中的(b)为小时级光伏出力，图4中的(c)为小时级风光打捆出力，图4中的(d)为小时级电网负荷。设定风电装机5350mw，光伏装机3150mw，抽水蓄能装机800mw，抽水蓄能水库最大储能量为3000mw，最小储能量为500mw，假设抽水蓄能电站初始库容为1200mw。风电和光伏电厂原始出力数据以及用户负荷数据均为实测值。此外，确定机组在45%~60%额定出力区间进行负荷调节时，视为进入振动区。
[0095]
确定系统各约束条件对应的约束值和系统参数如表3所示。
[0096]
表3 系统参数设定其中，风光发电下限均为0；上下库的库容条件相同；基于现有抽水蓄能电站的运行情况，一般，这里取电站综合效率为78%，发电效率大于抽
水效率。
[0097]
设定cpso算法种群规模为400，最大迭代次数为100，惯性因子范围0.4~0.9，自我学习因子和社会学习因子范围分别为2.5~1.5和1.5~2.5。
[0098]
最后，基于以上内容进行实施例的具体结果分析。
[0099]
实施例1：针对多天的消纳情况，根据步骤（3）中描述的方法，确定每天的消纳率参数后，进行步骤（4）的优化计算，各场景对应的指标结果随消纳率变化的情况如附图5所示，其中图5中的(a)为消纳率-启停次数关系图，图5中的(b)为消纳率-发电运行小时数关系图，图5中的(c)为消纳率-机组调节里程关系图，图5中的(d)为消纳率-机组总综合利用小时数关系图，图5中的(e)为消纳率-振动区运行时长关系图。此外，为了更好的联系实际生产，本发明还计算得到消纳率-经济效益关系图如图6所示，印证了消纳越多新能源发电效益越高。
[0100]
接下来进行对抽水蓄能机组的量化评估工作。
[0101]
首先使用ahp法计算各指标权重，邀请6位专家依据表4的示例对5个调节强度指标进行判断，给出各指标权重的相对重要性意见，建立如表5所示的判断矩阵。
[0102]
表4 判断矩阵示例表5 各位专家判断矩阵
依据步骤（1）建立的量化评估模型，计算各场景的指标权重结果，并进行综合打分。由于分析的场景数量过多，为方便理解，这里选取其中某一天的案例作为示例，展示ahp和熵权法等分析指标权重的计算情况，其他场景的计算与此类似。
[0103]
（1）主客观结合的组合权重。
[0104]
可以得出该天ahp和熵权法的指标权重、组合权重和综合评分如表6、表7所示。
[0105]
表6 调节强度指标组合权重（2）各场景综合评分（即在不同新能源消纳率的目标值下得到抽水蓄能机组调节强度的量化评估信息）。
[0106]
表7 不同消纳率场景下机组调节强度的综合评分基于此，可以得出多天场景的抽水蓄能机组调节强度的综合量化评估结果。计算出的各场景评分以及利用matlab中的二次拟合函数得到的各天拟合趋势情况如附图7所示，其中量化评估分数越高，表示机组调节强度越大。
[0107]
附图7所示的结果表明：（1）对于该实施例的能源现状，抽水蓄能机组的运行调节强度整体呈现随消纳程度增大而递增的趋势。针对特定的日期（风光资源一定），调节强度随消纳率的变化情况比较复杂，呈现非线性的变化规律，且具有一定的波动性。（2）不同日期，消纳率的变化范围以及程度也有所不同，调节强度的变化程度总体区别比较明显，这是
由于风光波动性和负荷需求等存在差异。
[0108]
从宏观上看，该结果可以为不同新能源基地的资源开发和抽水蓄能机组的运行调控提供一定的参考意见。
[0109]
实施例2：针对某天的消纳情况，根据步骤（3）中所述方法，确定该天的消纳率参数后，进行步骤（4）的优化计算，各场景对应的指标结果随消纳率变化的情况如附图8所示，其中图8中的(a)为消纳率-启停次数关系图，图8中的(b)为消纳率-发电运行小时数关系图，图8中的(c)为消纳率-机组总综合利用小时数关系图，图8中的(d)为消纳率-机组调节里程关系图，图8中的(e)为消纳率-振动区运行时长关系图。
[0110]
图8可以清晰地展现在不同消纳率情况下抽水蓄能机组调节强度各评估指标的实际物理量变化情况：随着设定的消纳率增大，联合系统中抽水蓄能机组的启停次数、发电运行小时、综合利用小时数、调节里程等逐渐增大；但涉及振动区的变化规律不明显，有待进一步研究。此外，为了更好的联系实际生产，本发明还计算得到消纳率-经济效益关系图如图9所示，印证了消纳越多新能源发电效益越高。
[0111]
结合各指标的具体变化情况，有助于从微观上分析抽水蓄能机组调节强度的变化机理，把控机组调节性能和可靠性之间的平衡，更好地服务多能互补系统的运行管理。
[0112]
本发明提供的一种风光蓄联合系统中抽水蓄能机组调节强度的评估方法至少包括如下技术效果：（1）本发明基于源网协调和新能源消纳率，提出的一种抽水蓄能机组调节强度量化评估模型，可用于评估在设定的新能源消纳需求下抽水蓄能机组的运行调节强度。
[0113]
（2）在宏观层面，本发明提供的方法可用于探究不同新能源消纳率需求下多能互补系统中抽水蓄能机组的调节强度。
[0114]
（3）在微观层面，本发明提供的方法可用于分析高新能源消纳需求对抽水蓄能机组运行调节强度的影响机制。
[0115]
（4）通过对抽水蓄能机调节强度的分析，有助于实现新能源消纳和抽蓄电站可靠运行之间的平衡，可为抽水蓄能和可再生能源基地的资源开发，以及多能互补系统的运行管理提供参考。
[0116]
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。