据统计，中国风、光清洁能源与西南水电将构成数以十亿级规模的清洁能源系统。依托西南地区大型水电基地，探索和发展风光水多能互补开发利用模式，充分发挥水电运行灵活、调节性能好的特点，将风光和水电（简称风光水）联合打捆外送，平抑大规模风光接入对于电网安全稳定运行的冲击，提高电网对风光的消纳能力，这对于解决清洁能源的消纳难题，推动建设清洁低碳、高效安全的能源体系具有重要意义^[1-2]。

如何应对大规模风光接入所带来的不确定性是多能互补系统研究的核心和难点。在诸多不确定性来源中，日前风光出力预测的不确定性是影响多能互补系统调度运行的主要因素之一。大型水电站普遍位于高山峡谷地带，受地形和天气的多变性和复杂性影响，其周边风、光电站日前出力预测普遍存在精度较低、可靠性不高等问题。以四川省冕宁光伏和德昌风电为例，日前预测出力和实际出力相对误差基本在100%以上，部分时段甚至超过200%。这样的偏差将造成多能互补系统日前发电计划（也称96点计划）与实际发电能力的严重不匹配，在实际电力生产中需要依靠水电系统相应地调整出力，以确保风光水系统实际打捆总出力满足日前发电计划的要求。水电站出力的大幅波动将造成库水位和下泄流量的显著变化，甚至出现发电破坏（发电能力不足，无法响应电网负荷指令要求）的情况，这对水库工程安全、流域水安全和电力生产安全构成极大的挑战和威胁。风光出力预测不确定性对于多能互补系统调度运行会产生什么样的影响，是确保系统安全、稳定、可靠运行需要回答的关键问题。

近年来，国内外学者围绕风光水多能互补系统开展了广泛研究，在容量优化配置^[3-6]、互补特性分析^[7-10]、调度运行方式^[11-14]等方面取得一定进展。Wei等^[15]提出了3种新型的不同类型负荷需求下的光水互补模式，并以生命周期净收益最大为目标优化光伏电站接入规模，分析了3种互补模式下的系统发电效益和对水库水量分配的影响。夏新华等^[16]在考虑风光水火时空互补特性基础上，建立了多能联合优化调度模型，对比分析了多能系统互补前后的发电效益、火电功率波动，但均未考虑风光预测的误差和不确定性。Li等^[17]建立以光水互补系统出力波动最小和发电效益最大为目标的长期优化模型，指导龙羊峡光水互补系统的长期运行决策，并分析了在不同水文年下光水的互补能力。黄炳翔等^[18]提出基于可信性理论的模糊约束规划模型，将风电、光伏、来水以及负荷模糊化，探究在不同可信度下的火电发电成本、碳排放交易收益和火电出力波动水平，但均未分析系统电源侧的风险。Bo等^[19]考虑光伏预测出力的不确定性，建立了以系统输出功率和水力发电机组状态为决策变量的鲁棒优化模型，采用3层嵌套方法对系统输出功率、发电机组状态和负荷调整策略进行优化，用于指导光水互补系统日前发电计划的编制，并分析电源侧的发电效益和出力可靠性。贺建波等^[20]建立兼顾风电入网风险的风水火联合优化调度模型，分析系统在不同风险水平下的系统经济效益和火电、水电的出力平稳性。综上，目前对于多能互补系统风光不确定的研究多聚焦于如何平抑风光出力的随机性、波动性和间隙性等方面，但对于风、光资源和出力预测不确定性的分析仍不多见，特别是风、光、水打捆形成电源组后，风光预测不确定性对于水库调度运行效益和风险的影响仍不清楚。

为此，作者重点研究大规模风光接入后，日前风光出力预测不确定性对于多能互补系统风险和效益的综合影响。首先，建立风光水多能互补系统的风险和效益评价指标体系。然后，建立多能互补系统短期优化调度模型，在日前风光出力预测结果基础上，优化生成风光水各电站次日调度运行过程，编制多能互补系统日前96点发电计划。根据风光实际出力情况，以满足发电计划为要求，逐时滚动更新水电站调度过程。最后，对比分析各电站计划和实际调度运行情况，评价日前风光出力预测不确定性对于多能互补系统风险与效益的综合影响。

1 风险效益评价指标

风光水多能互补系统是由不同类型、不同规模、不同外送方式电站共同组成的大型多源多网混合发电系统，构成了非常复杂的水力–电力时空耦合体系。作者主要从电力供给的可靠性、系统出力和水库运行的稳定性、发电效益的经济性三方面评估大规模风光接入背景下多能互补系统的风险和效益^[21-22]。

1.1 可靠性评价指标

电力供给的可靠性是互补后系统出力对负荷的满足度的能力评价量度，互补系统应尽可能使系统总出力曲线与负荷曲线相同^[23]。采用最大负荷缺失深度、失负荷概率、单次持续失负荷最大时长、累积缺负荷时长、累积缺失电量5项指标来评判系统电力供给的可靠性。

1）最大负荷缺失深度 ${L_{\max }}$ ：指负荷无法满足时，系统负荷与出力差值的最大值，表示如下：

$ {L_{\max }} = \mathop {\max }\limits_{i = 1,2,\cdots, T} \delta (i) \times \left( {{P^{\textit{z}}}(i) - {P^{{\textit{z}}'}}(i)} \right) $

(1)

$ {P^{\textit{z}}}(i) = {P^{\rm{s}}}(i) + {P^{\rm{w}}}(i) + {P^{\rm{h}}}(i) $

(2)

$ \delta (i){\rm{ = }}\left\{\!\!\!\! \begin{array}{l} 1, \;\;{P^{\textit{z}}}(i) > {P^{{\textit{z}}'}}(i); \\ 0, \;\;{P^{\textit{z}}}(i) \le {P^{{\textit{z}}'}}(i) \\ \end{array} \right. $

(3)

式中，T为总评价时段数，i为评价时段索引， ${P^{\rm{s}}}(i)$ 、 ${P^{\rm{w}}}(i)$ 、 ${P^{\rm{h}}}(i)$ 分别为光伏、风电、水电第i评价时段出力， ${P^{\text{z}}}(i)$ 、 ${P^{{\textit{z}}'}}(i)$ 分别为第i评价时段负荷需求、互补系统实际出力。

2）失负荷概率 ${L_{\rm{p}}}$ ：指未达到负荷需求的评价时段数占总评价时段数的比例，表示如下：

$ {L_{\rm{p}}} = \frac{{\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^T {\delta (i)} }}{T} \times 100\% $

(4)

3）单次持续失负荷最大时长 ${L_{\rm{last}}}$ ：指最长连续未达到负荷需求的评价时段数。

4）累积缺负荷时长 ${L_{\rm{sum}}}$ ：指评价时段内未达到负荷需求的评价时段总和。

5）累积缺失电量 ${J_{\rm{sum}}}$ ：指评价时段内未达到负荷需求的发电量缺额之和。

1.2 稳定性评价指标

风光等可再生能源接入后对互补系统的影响主要分为两部分：对电力系统稳定运行的影响和对水库稳定运行的影响。

1）对电力系统的影响

对电力系统的影响主要表现为对系统出力波动的影响。

风光输出功率具备较强的时间互补性^[24-26]，且水电可利用自身快速调节能力进一步平抑风光波动，使互补系统出力更加平稳。本文采用出力差异系数 $C{V^P}$ 作为风光水出力稳定性的评价指标，其表示为：

$ C{V^P} = \frac{{\sqrt {\dfrac{1}{n}{{\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {({P^{{\textit{z}}'}}(i) - \overline P )}^2 }}} }}{{\overline P }} $

(5)

$ \overline P = \frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {({P^{{\textit{z}}'}}(i))} $

(6)

式中，n为评价时段数， $\overline P $ 为n个评价时段内互补系统平均实际出力。

$C{V^P}$ 值越小，互补系统出力越平稳，且在平均值附近波动。

2）对水库的影响

多能互补系统中，水电通过快速增大或减小出力平抑风光出力的波动，这会导致水库水位和下泄流量短期内的频繁变化。水库水位波动过大会对水库的安全运行带来风险，下泄流量波动过大会对下游用水或防护保护对象带来风险。因此，采用以下指标来评判水库水位和下泄流量的波动性。

①水库水位稳定性指标

以前后评价时段水库水位差值绝对值的最大值作为评价指标。表示如下：

$ \nabla {{\textit{Z}}_{\max }} = \mathop {\max }\limits_{i =1, 2,\cdots ,n} \frac{{\left| {{\textit{Z}}(i) - {\textit{Z}}(i - 1)} \right|}}{{\Delta t}} $

(7)

式中， ${\textit{Z}}(i)$ 、 ${\textit{Z}}(i - 1)$ 分别为第i评价时段和第i–1评价时段的水库水位， $\Delta t$ 为评价时段时长。

②下泄流量稳定性指标

与出力差异系数相似，以下泄流量差异系数 $C{V^Q}$ 为评价指标，表示如下：

$ C{V^Q} = \frac{{\sqrt {\dfrac{1}{n}\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {{{(Q(i) - \overline Q )}^2}} } }}{{\overline Q }} $

(8)

$ \overline Q = \frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {Q(i)} $

(9)

式中， $Q(i)$ 为第i评价时段水库的下泄流量， $\overline Q $ 为n个评价时段内水库平均下泄流量。

1.3 经济性评价指标

采用互补系统的总发电效益作为评判风光水互补发电系统经济性的指标，表示如下：

$ E = \sum\limits_{i = 1}^n {({P^{\rm{w}}}(i) \times {c^{\rm{w}}} + {P^{\rm{s}}}(i) \times {c^{\rm{s}}} + {P^{\rm{h}}}(i) \times {c^{\rm{h}}})} \times \Delta t $

(10)

式中， $E$ 为互补系统的总发电效益， ${c^{\rm{w}}}$ 、 ${c^{\rm{s}}}$ 、 ${c^{\rm{h}}}$ 分别为风电、光电、水电上网电价。

风电、光伏、水电出力的计算公式如下：

$ {P^{\rm{w}}}(i) \!=\! \left\{\!\!\! {\begin{array}{*{20}{l}} 0,\;\;\;{{v_{{\rm{in}}}} \ge v(i){\text{或}}{v_{{\rm{out}}}} \le v({{i}})};\\ {\dfrac{{P_{\!\!\!\! \rm{r}}^{\rm{w}}}}{{{v^3_{\rm{r}}} - {v^3_{{\rm{in}}}}}}v{{(i)}^3} \!+\! \dfrac{{P_{\!\!\!\!\rm{r}}^{\rm{w}}}}{{{v^3_{\rm{r}}} - {v^3_{{\rm{in}}}}}}{v^3_{{\rm{in}}}}},\;\;\;{{v_{{\rm{in}}}} \le v(i) \le {v_{\rm{r}}}};\\ {P_{\!\!\!\!\rm{r}}^{\rm{w}}},\;\;\;{{v_{\rm{r}}} \le v(i) \le {v_{{\rm{out}}}}} \end{array}} \right.\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\! $

(11)

式中， $P_{\!\!\!\!\rm{r}}^{\rm{w}}$ 为风机额定输出功率， $v(i)$ 为第i评价时段风机轮毂高度风速， ${v_{{\rm{in}}}}$ 为切入风速， ${v_{{\rm{out}}}}$ 为切出风速， ${v_{\rm{r}}}$ 为风机额定风速。

$ {P^{\rm{s}}}(i) = {P_{{\rm{stc}}}}\frac{{I(i)}}{{{I_{{\rm{stc}}}}}}\left[ {1 + \partial (t(i) - {t_{{\rm{stc}}}})} \right] $

(12)

式中： ${P_{{\rm{stc}}}}$ 为标准条件下光伏电池板的出力； ${I_{{\rm{stc}}}}$ 为标准条件所对应的辐照度，1 000 W/m²； ${t_{{\rm{stc}}}}$ 为标准条件下所对应的温度，25 ℃； $I(i)$ 为第i评价时段实测的辐照度； $\partial $ 为光伏电池板的功率温度系数，晶硅电池一般取–0.40%～–0.45%； $t(i)$ 为光伏电池板第i评价时段的温度。

$ {P^{\rm{h}}}(i) = k{Q^e}(i) \times H(i) $

(13)

式中， ${Q^e}(i)$ 为第i评价时段发电流量， $H(i)$ 为第i评价时段水电站发电水头， $k$ 为水电站出力系数。

2 风光水多能互补短期优化调度模型

1）目标函数

以风光水互补系统总发电效益最大为目标（见式（14）），建立风光水多能互补短期优化调度模型，利用风光预测出力结果进行系统日前发电计划编制。

$ \max E \!=\! \sum\limits_{i = 1}^n {({P^{\rm{w}}}(i) \times {c^{\rm{w}}} \!+\! {P^{\rm{s}}}(i) \times {c^{\rm{s}}} \!+\! {P^{\rm{h}}}(i) \times {c^{\rm{h}}})} \times \Delta t\!\!\!\!\!\!\!\!\! $

(14)

2）约束条件

①水量平衡约束

$ V(i + 1) = V(i) + (I(i) - Q(i))\Delta t $

(15)

式中， $V(i + 1)$ 、 $V(i)$ 分别为水库在第i+1、i评价时段末的库容， $I(i)$ 为水库在i评价时段的入库流量。

②发电引用流量约束

$ {Q^e}(i) \le Q_{\max }^e $

(16)

式中， ${Q^e}(i)$ 为第i评价时段的发电流量， $Q_{\max }^e$ 为水电机组最大允许引用流量。

③下泄流量约束

为保证下游的防洪对象安全和生态安全，需要满足下泄流量约束：

$ {Q_{\min }} \le Q(i) \le {Q_{\max }} $

(17)

式中， ${Q_{\min }}$ 为下游最小生态需水流量， ${Q_{\max }}$ 为最大允许下泄流量。

④水库库容约束

$ {V_{{\rm{min}}}} \le V(i) \le {V_{{\rm{max}}}} $

(18)

式中： ${V_{{\rm{min}}}}$ 为水库死库容； ${V_{{\rm{max}}}}$ 为水库在第i时段的最大允许库容，汛期为防洪限制水位对应的库容，其他时期为正常蓄水位对应的库容。

⑤日水位变幅约束

$ \Delta {\textit{Z}} \le \Delta {{\textit{Z}}_{\max }} $

(19)

式中， $\Delta {\textit{Z}}$ 为1日水位变幅， $\Delta {{\textit{Z}}_{\max }}$ 为1日最大允许水位变幅。

⑥输送通道容量约束

风光水多能互补系统输送通道容量按原锦屏一级外送通道360×10⁴ kW设置，即接入风光之后，多能互补系统仍只利用原先锦屏一级水电的通道送出，并不改变其与电网其他电源之间的协同和竞争关系。

$ {P^{\rm{s}}}(i) + {P^{\rm{w}}}(i) + {P^{\rm{h}}}(i) \le {N_{\max }} $

(20)

式中， ${N_{\max }}$ 为输送通道约束。

3）求解算法

为得到风光水多能互补短期优化调度模型的全局最优解，采用动态规划算法进行求解。动态规划算法适用于多阶段决策过程最优化问题，它可以将复杂的初始问题简化成一系列简单化的结构相似的最优子问题，逐时段求解得到整个系统的最优决策方案^[27]。

3 风光水多能互补系统日前发电计划编制与实际调度过程模拟

风光水多能互补系统日前发电计划编制是一个需要考虑到水库径流，电站出力和电网需求等多方面的复杂决策过程。本文首先将日前风光出力预测结果输入到风光水多能互补短期优化调度模型中，优化生成次日风光水各电站运行过程，编制多能互补系统日前发电计划。在实际调度运行中遵循“以电定水”的原则，严格按照日前发电计划，用水电调节风光预测和实际出力的差值，根据风光实际出力过程逐时滚动更新水电站调度过程。

日前发电计划编制与实际调度过程模拟过程如图1所示。

1）将1日划分为n个时段，开始，i=1。

2）将第i～（i+n–1）时段风光预测出力、径流数据及第i时段初、第（i+n–1）时段末（即第i+n时段初）水库水位数据输入到风光水多能互补短期优化调度模型，采用动态规划算法制定日前发电计划。

3）结合第i～（i+n–1）时段风光实测出力、径流数据，“以电定水”逐时段更新水电站调度过程。

4）以更新后的第i+n–1时段末水库水位作为第i+n时段初发电计划制定的初始水位，i=i+n。

5）重复步骤2）、3）、4）直至满足i>T条件后，进行互补系统风险效益评价。

6）结束。

4 实例分析 4.1 研究区域

雅砻江流域水能资源丰富，是中国第3大水电开发基地，在其所流经的川西等地区同时具备良好的风电和光伏开发条件。2016年，雅砻江流域水电开发公司在现有22座水电开发方案基础上，进一步提出80个风电场和25个光伏电站的建设规划，届时风电、光伏、水电总装机容量将达到约6 000×10⁴ kW，成为世界上最大规模的多能互补清洁能源示范基地。

锦屏一级电站是雅砻江下游5级电站中的龙头电站，装机容量360×10⁴ kW，具有较强的调节性能。根据《雅砻江流域风光水能开发规划》，锦屏一级电站将接入209×10⁴ kW光伏和104.9×10⁴ kW风电，形成总规模673.9×10⁴ kW的风光水多能互补系统，相关参数及接入风光规模见表1。

4.2 数　据

1）研究收集锦屏一级水库2017年逐小时入库径流数据。

2）日前风电预测出力和实测出力分别由风电场附近气象预测风速和测风塔实测风速经式（11）计算得到，日前光伏预测出力和实测出力分别由光伏电站附近气象预测辐射强度和环境监测仪实测辐射强度经式（12）计算得到。

3）电价取四川省2017年风、光、水上网电价。以日为调度期，时为调度时段建立逐日发电计划模型（n=24），滚动更新至2017全年（T=365×24），评价全年互补系统的风险与效益。

4.3 结果分析

对比分析锦屏一级风光水系统在日前发电计划和实际发电过程中的差异，分别从电力供给的可靠性、系统出力和水库运行的稳定性、发电效益的经济性3个方面，评价风光预测不确定性对于系统风险和效益的影响。需要说明的是，根据国家清洁能源发展及四川省电力调度相关政策和要求，文中风光出力为全部接入，即不弃风、不弃光，仅允许发生汛期弃水。

1）可靠性评价

表2为全年尺度上互补系统的可靠性评价结果，图2～5分别为累积缺负荷时长及累积缺失电量图、互补系统出力缺额图、四季典型日负荷追踪图和互补系统实际发电流量图。

分析结果可以得到如下结论：

①由表2可知，互补系统年内失负荷概率 ${L_{\rm{p}}}$ 仅为2.74%，最大负荷缺失深度 ${L_{\max }}$ 为202.32 MW，仅为其通道容量的5.63%，在全年尺度上互补系统可靠性较好。

②结合图2和3可知，互补系统可靠性指标呈现明显的季节性特征：在春季（图4（a））、秋季（图4（c））、冬季（图4（d））互补系统实时追踪负荷，而在夏季（图4（b））则会出现失负荷的情况，尤其是在5月初至7月末，累积缺负荷时长及累积缺失电量分布集中，且此时段内频繁出现互补系统出力不能满足负荷的情况，该时段失负荷天数占全年失负荷天数的96%以上。

③结合图5分析原因：9月至次年4月水库水位较高，水库调节性能好，可以通过提高电站发电流量增大出力和发电量，从而实时追踪负荷需求，保证互补系统的可靠性；而在5月至8月水库水位较低，电站水头效益低，发电流量已达到最大值，电站不能通过增大发电流量加大出力来满足负荷需求，出现互补系统实际出力不能满足日前发电计划的情况，系统可靠性降低。

综上可知，在汛期水库水位较低时，互补系统可靠性较低。

2）稳定性评价

图6为互补前后出力差异系数。

可见，互补系统的出力差异系数整体上明显小于风电与光伏的出力差异系数，表明互补系统的出力较之风、光单独运行更为稳定，风光水之间具有良好的出力互补性。在7月初至10月末，互补后系统出力差异系数基本为0，这是由于汛期来水丰富，水电调节风光出力波动的能力强，此时段互补系统出力恒定且基本占满水电站输送通道（图4（c））。由此可见，在互补系统中可以通过水电的调度平抑风光的出力波动。

图7为互补前后水库水位波动对比。

互补前后水库水位波动可分为3种情况：①互补后的水位波动大于互补前的水位波动。在10月至次年4月间，互补后的水位波动大于互补前的水位波动，现选取此类情况中的最大水位波动日24 h水库水位波动（图8）做具体分析。由图8可知，互补前水库水位基本保持不变，互补后水库水位日内波动明显，但其峰谷差仅0.13 m，较水位变幅约束可忽略不计。②互补后的水位波动与互补前的水位波动相近。在5月初至7月中旬，水库经历放水、蓄水过程，水位波动虽大但互补前后的水位波动相近。③互补后的水位波动小于互补前的水位波动。在8月下旬至10月上旬，此时段水库已蓄满但来水仍较多，仅利用来水发电就可平抑风光的出力波动，此时水库水位保持在正常蓄水位不变且无波动。总的来说，风光接入对锦屏一级水库的水库水位波动影响较小。

图9为互补前后下泄流量差异系数。互补系统的下泄流量差异系数整体上大于互补前下泄流量差异系数。结合图10可知，在11月至次年8月上旬，互补系统基本无弃水，此时下泄流量约等于发电流量，水电调节出力补偿风光出力波动，发电流量随之调动频繁，因此互补后下泄流量波动加剧，导致互补前后水库下泄流量差异系数相差较大。图11显示了11月某典型日24 h水库下泄流量变化。

由图11可见互补前水库下泄流量变化小，下泄流量峰谷差为220 m³/s，互补后下泄流量波动明显加剧，日内下泄流量峰谷差可达700 m³/s，这可能会给水库安全运行带来隐患。8月中旬至10月上旬，互补系统有弃水，此时下泄流量为发电流量与弃水流量之和，水电调节出力补偿风光出力波动，发电流量增加或减小，弃水流量随之相应变化但二者之和不变，因此互补前后水库下泄流量差异系数相近。总的来说，风光接入会明显加剧锦屏一级水库在枯期下泄流量波动，汛期影响较小。

风光水互补前后下泄流量对比如图12所示。互补前后系统下泄流量整体上相近，但在8月中旬至10月上旬，由于来水足够丰富且水库水位较高，又考虑优先全额接入风光以及水库的库容限制，造成水库水量集中下泄，此时段互补系统的下泄流量较互补前的下泄流量最大增加了47.06%，若水库承担下游防护任务，可能会造成巨大风险。

3）经济性评价

表3、4分别为互补前后年发量、发电效益对比表。互补后发电量比互补前发电量增加28.07×10⁸ kW·h，发电效益增加22.05亿元；但由于风光电价高于水电，系统发电量虽只提高13.7%，发电效益却提高37.13%。风光计划发电量52.40×10⁸ kW·h，实际发电量39.02×10⁸ kW·h，风光累积缺失电量13.38×10⁸ kW·h，经水电补偿后互补系统累积缺失电量仅为0.22×10⁸ kW·h，其与互补系统实际总发电量相对误差仅为0.094%，表明由风光不确定性造成的累积缺失电量基本能被水电填补。因此，风光水之间具有良好的电量及效益互补优势。

5 结　论

重点探讨日前风光出力预测的不确定性对于多能互补系统风险和效益的综合影响。首先，从可靠性、稳定性和经济性3个方面提出风光水多能互补系统调度运行风险和效益评价体系；建立多能互补系统短期优化调度模型，在日前风光出力预测结果基础上，编制系统日前发电计划；根据风光实际出力情况，滚动更新和模拟水电站实际调度过程。对比分析各电站计划和实际调度运行情况，评价日前风光出力预测不确定性对于多能互补系统风险与效益的综合影响。本文以雅砻江流域锦屏一级多能互补系统为实例进行研究，得到以下结论：

1）互补系统在全年尺度上具有良好的可靠性，但在水库水位较低时，因水头效益低，水电平抑风光出力波动能力变弱，系统出力无法实时追踪负荷，该时期失负荷天数占全年失负荷天数的96%以上，系统可靠性较低。

2）风光水之间具有良好的出力互补性，互补系统出力较之风、光单独运行更为稳定；风光的接入对水库水位波动影响较小，但对水库下泄流量影响较大，主要表现为：在汛期水库来水丰富且水库水位较高时，会出现水量集中下泄的情况，此时互补系统的下泄流量较互补前的下泄流量最大增加了47.06%，这给下游用水部门或保护对象带来一定的风险；在枯期水库下泄流量的波动加剧，其日内下泄流量峰谷差可达700 m³/s，这可能会给水库安全运行带来隐患。

3）风光水互补运行后，互补系统累积缺失电量仅为0.22×10⁸ kW·h，其与互补系统实际总发电量相对误差仅为0.094%，水电基本能够填补由风光预测不确定性造成的电量差额，并且将系统的发电效益提高了37.13%。

除了外部诸多因素以外，风光预测不确定性对于多能互补系统的影响还与系统本身特性有密切的关系。首先，锦屏一级电站与互补风光电站装机容量配比接近1∶1，加之四川省不弃风光的要求，这对于水电系统调度要求较高，影响也相应较大，未来可进一步探讨不同配比和互补方案下系统的风险和效益情况。其次，本文中锦屏一级电站调节性能较强，具有较好的多能互补效果，未来可进一步研究季调节、日调节等不同调节性能电站，以及流域梯级多电站系统在接入风光后的整体风险和效益。