兼顾可靠性与经济性的风光火蓄多能系统容量配置方法.pdf

53耿新民等：兼顾可靠性与经济性的风光火蓄多能系统容量配置方法0引言随着风光接入电网占比的不断增加，电源端的不确定性、出力不可控性明显增强，风电、光伏发电等清洁能源面临的消纳问题也日益严重1-3。多能互补是国际上公认破解新能源消纳难题的可行途径之一，也便于我国因负荷与资源逆向分布决定的大规模跨区域送电4。容量配置优化作为多能互补项目规划设计阶段的重点研究内容，如何综合考虑各电源的发电特性和开发时序，合理规划容量配置并杜绝过度建设，对电网的安全稳定经济运行至关重要。近年来，关于多能系统容量配置优化的研究较多，但现有研究大多以单一技术或经济性指标为目标函数，侧重于提升送端的电能质量和经济性，忽略了外来电在受端的市场竞争力，导致部分已投运多能互补项目市场竞争力不足5-8。本文针对上述问题，建立了风光火蓄多能系统容量配置优化模型，主要边界条件是落地电价不能超过受端的燃煤标杆电价，并系统性地评估了不同容量配置方案下多能系统的供电可靠性和弃电率。算例应用验证了所提模型的有效性。1风光火蓄多能系统容量配置评价指标体系1.1风光火储联合外送系统结构以青海省海西州某基地为研究对象，设计的并网型风光火蓄联合外送系统结构如图 1 所示。系统主要由风电场、光伏电站、火电站、抽水蓄能电站、集控中心和大电网组成。抽水蓄能电站在风光大发时处于泵送模式，负荷高峰时处于发电模式。火电机组承担基荷和调峰任务，用于进一步增强多能系统的稳定性。1.2风光火蓄多能系统容量配置评价指标1.2.1供电可靠率供电保证率为风光火蓄互补发电系统满足负荷需求的概率，用 fRPS表示，计算公式为：111TLPSPtRPSLPSPTffT=（1）式中：fLPSP功率供应缺失率；T研究时间段总小时数；TLPSP多能系统实际出力小于系统负荷的小时数。供 电保证率越小，表示系统会长时间无法满足负 荷需求，对负荷侧的持续供电能力越低。兼顾可靠性与经济性的风光火蓄多能系统容量配置方法耿新民，许贝贝（西北农林科技大学水利与建筑工程学院，陕西省咸阳市712100）摘要：风光火蓄多能互补可有效缓解区域新能源大规模集中开发带来的弃电风险，其中如何进行合理的容量配置以充分发挥多能系统的互补效果是研究的重点。项目投资方不会追求系统高可靠性而忽略投资成本，但同时也需确保电能质量符合规范要求。本文以青海省海西州某基地为例，综合考虑多能系统电源出力特性和负荷侧电力需求，提出一种兼顾可靠性与经济性的多能系统容量配置方法，以外送基地落地电价最低为目标，通过8760h生产模拟优化抽水蓄能电站充放电功率；进一步地构建风光火蓄多能互补容量配置评价指标体系，量化不同容量配置方案下的供电可靠性和互补程度。研究结果可用于指导多能互补项目容量配置。关键词：风光火蓄；容量配置；落地电价；供电可靠性；经济性中图分类号：TV212文献标识码：A学科代码：570.99DOI：10.3969/j.issn.2096-093X.2023.05.009基金项目：国家自然科学基金（52109110）；广东省基础与应用基础研究基金（2021A1515110552）。54水电与抽水蓄能Hydropower and Pumped Storage第 9 卷 第 5 期（总第 51 期）2023 年 10 月 20 日Vol.9 No.5(Ser.51)Oct.,20,20231.2.2弃电率弃电率为相对负荷需求多发出的、无法被利用的电量占负荷需求的比例，用 fAEP表示，计算公式为：,11TREScur ttAEPTloadttPtfPt=（2）式中：,REScur tP基地新能源弃电功率；loadtPt 时刻系统负荷需求；t最小时间间隔，全文中均为 1h。弃电率越小，表示系统新能源得到了充分利用，弃风、弃 光或弃水现象越少。1.2.3源荷偏差率源荷偏差率为风光火蓄运行时段内的发电功率总和相对于系统负荷需求的波动率，用 fY表示，计算公式为：211()TwindPVcoalpsloadYttttttLfPPPPPPT=+（3）式中：LP 研究时间段内负荷需求的平均功率；t 时刻风电场、光伏电站、火电站和抽蓄电站的输出功率。源网偏差率越小，表示基地电源出力特性与受端的负荷特性互补性越强，能够更好地满足负荷需求。2模型建立2.1目标函数随着电力市场体系和市场化电价机制逐步完善，外送电在受端市场竞争日趋激烈。因此，本文以互补系统受端落地电价最小为目标，研究不同风电装机规模下基地抽水蓄能电站可接入光伏电站的最优规模。建立目标函数：minwsgpsfLLLLT=+（4）O&M0111/(1)(1)(1)(1)s.t.NNNRnnNnnnnnnw s gw s gVCDPIrrrrLE=+=（5）0111(1)(1)(1)(1)NNNRnnnnNnnnnnnpspsVATDPIrrrrLP=+=（6）/,w s gw s gw s gtotalps lossLELEE=（7）,pspspstotalps lossLPLEE=（8）,ps lossps Pps TEEE=（9）式中：wsgLLL、风电、光电、火电资本金内部收益率 8%时上网电价折算的加权电价；psL抽水蓄能电站资本金内部收益率 6.5%时容量电价折算的加权电价；T基地外送的输配电价；Lw、Ls、Lg风电、光电、火电资本金内部收益率 8%时的上网电价；Ew、Es、Eg风电、光电、火电的年上网电量；Lps抽水蓄能电站资本金内部收益率 6.5%时的容量电价；Pps抽水蓄能电站装机容量；Etotal直流输电量；Eps,loss、Eps,P、Eps,T抽水蓄能电站损失电量、抽水电量和发风电场光伏电站火电站集控中心上水库水泵水轮机调压室下水库抽水蓄能电站风光火蓄互补系统大电网图 1风光火蓄联合外送系统结构Figure 1The structure of wind-photovoltaic-thermal-pumped storage combined transmission systems55耿新民等：兼顾可靠性与经济性的风光火蓄多能系统容量配置方法电量；I0项目初始投资；r内部收益率；N投资回收期；VR固定资产残值；CO&M年运行维护费用；Dn第 n 年的折旧；Pn第 n 年的利息。2.2约束条件2.2.1功率平衡约束loadwindPVcoalpsGpsPAtttttttPPPPPPP=+（10）式中：psGpsPttPP、t 时刻抽水蓄能电站的发电功率和抽水功率；AtPt 时刻的弃水、弃风和弃光量。2.2.2风电出力约束 max,0windwindi ti tPP（11）式中：max,windi tPt 时刻风机 i 的最大出力；,windi tPt 时刻风机 i 输出功率。风电出力模型见文献 9。2.2.3光电出力约束 max0PVPVtPP（12）式中：Pmax PV光伏的最大出力。光电出力模型见文献 10。2.2.4火电机组约束（1）机组出力约束：（13）式中：minmaxcoalcoaliiPP、火电机组 i 的最大和最小出力。（2）爬坡约束：（14）式中：,updowni ti tVV、t 时刻火电机组 i 的向上和向下爬坡速率。最小启停时间约束：()()()()min,1,1,min,1,1,00coalcoalcoalcoali ti ton i ton icoalcoalcoalcoali ti toff i toff iBBTTBBTT （15）式中：,1coalcoali ti tBB、t 和 t-1 时刻火电机组 i 运行状态的 0 1 变量，0 代表停机，1 代表运；,1,1coalcoalon i toff i tTT、机组 i 运行/停机状态到 t-1 时刻的连 续运行/停机时长；minmin,coalcoalon ioff iTT、机组 i 最小运行/停机时长。2.2.5抽水蓄能机组约束机组出力约束：（16）式中：,psGpsPi ti tBB、t 时段抽水蓄能机组 i 在发电工况和抽 水工况下运行状态的 0 1 变量；maxminpsGpsGiiPP、抽水蓄能机组 i 在发电工况下的最大和最小出力；maxminpsPpsPiiPP、抽水蓄能机组 i 在抽水工况下的最大和最小出力；N抽水蓄能机组总数。（1）水量平衡约束：（17）式中：1uuttVV+、t 和 t+1 时刻上水库的蓄水量；1ddttVV+、t 和 t+1 时刻下水库的蓄水量；psGpsPttQQ、t 时刻抽水蓄能机组在发电、抽水工况下的流量。（2）库容约束：（18）式中：V minu、V maxu上水库的最大和最小库容；V mind、V maxd下水库的最大和最小库容。（3）启停约束：,11,11max,max,TTpsG upsG dpsGi ti tittTTpsP upsP dpsPi ti tittSSNSSN=（19）式中：,psG upsG di ti tSS、t 时刻抽水蓄能机组 i 发电工况下开机/停机动作的 0 1 变量；,psP upsP di ti tSS、t 时刻抽水蓄能机组 i 抽水工况下开机/停机动作的 0 1 变量；psGpsPiiNN、抽水蓄能机组 i 在发电和抽水工况下的日内最大启停次数。（4）出力/水量转化效率约束：,psGpsGwpsGi tii tpsPwpsPpsPi ti tiPghQPghQ=（20）式中：psGpsPii、抽水蓄能机组 i 的发电、抽水效率；w水的密度；g重力加速度；56水电与抽水蓄能Hydropower and Pumped Storage第 9 卷 第 5 期（总第 51 期）2023 年 10 月 20 日Vol.9 No.5(Ser.51)Oct.,20,2023h抽水蓄能电站的平均水头高度。2.3求解方法本文容量配置模型通过 8760h 生产模拟得到相关指标，其中涉及抽水蓄能机组抽发限制、火电出力约束等，是一个多维数、多时段的非连续优化问题。为了求解方便，简化认为各机组在采样时间内（1h）功率恒定，开启关闭过程为瞬时动作，并以 0 1 变量来描述风、光、火、蓄机组的启动关闭状态，连续变量描述风、光、火、蓄机组各时段的出力，故本模型可归纳为混合整数线性规划问题。3算例分析3.1算例及数据说明本文算例根据青海省海西州风光水资源禀赋和抽水蓄能电站选点规划情况构造。其中，风电装机容量有 60 万 kW、70 万 kW、80 万 kW 三种方案，火电装机容量 132 万 kW，抽水蓄能电站装机容量 140 万 kW。数据说明为：基地近区光伏资源丰富、风电资源相对较少。该基地外送时间为 9:00 22:00，其余时刻发电量用于满足本地负荷需求。模型不考虑网架约束，风速、光照强度为该基地 2019 年全年小时级数据。风、光、火电源贷款利率 4.9%，内部收益率 8%，项目运营期 20a，建设贷款年限 20a，风电造价 400 万元/MW，光伏造价 330 万元/MW，火电造价 400 万元/MW。抽水蓄能电站贷款利率 4.9%，内部收益率 6.5%，项目运营期 40a，建设贷款年限 40a，抽水蓄能造价 785 万元/MW。抽水蓄能电站抽水电价按燃煤发电基准价的 75%执行取 0.2353 元/（kWh）。基地项目电量拟通过特高压直流通道外送至江苏、浙江等华东省份消纳，参考输电距离相近的祁韶直流（约 2000km）线损率约 4.2%，输配电价取 0.0637 元/（kWh）。新能源弃电率不高于 5%，功率供应缺失率不高于 10%。3.2结果分析为了验证所提本文所提模型 M1 的有效性，设立对照组模型 M2、M3。其中，M2、M3 与 M1 约束条件及求解方法都相同，但 M2 目标函数为新能源上网电量最大，M3 目标函数为源网偏差率最小。不同方案下互补发电系统优化配置结果和落地电价见表 1 和表 2。因为外送负荷曲线固定，受端需电量确定，方案 1 3 随着风电装机容量的增加，最佳光伏装机规模降低。对比模型 M1，M2 模型下方案1 3 最佳光伏规模分别增加 405MW、365MW、340MW，落 地 电 价 增 加 0.0016 元/（kWh）、0.0014 元/（kWh）、0.0013 元/（kWh）；M3 模型下方案 1 3 最佳光伏规模分别增加 90MW、55MW、50MW，落地电价增加 0.0001 元/（kWh）。从基地电源上网电量分析，方案 1 3 基地电源直流送电量逐渐增加，M1 模型下直流送电量分别为 121.198亿 kWh、122.057 亿 kWh、122.916 亿 kWh；弃电量分别为 0.0848 亿 kWh、1.093 亿 kWh、1.282 亿 kWh。从容量配置评价指标分析，M1 模型下方案 13 基地供电保证率分别为 90.74%、91.12%、91.19%；弃电率分别为 1.44%、1.82%、2.09%；源网偏差率分别为 0.129%、0.128%、0.128%。此外，随着风电规模的增加，基地综合上网电价逐渐降低，故配置更多的风电有利于外送电价降低。表 1不同方案下互补发电系统优化配置结果Table1Optimizationconfigurationresultsofmulti-energysystemunderdifferentschemes风电装机模型最佳光伏规模/MW新能源电量/（亿 kWh）直流送电量/（亿 kWh）弃电量/（亿 kWh）容量配置评价指标/%fRPSfAEPfY600MWM1251057.943121.1980.84890.741.440.129M2291562.843121.2453.31195.945.000.149M3260059.186121.2021.23991.972.050.127700MWM1246058.993122.0571.09391.121.820.128M2282563.406122.0723.32995.784.990.146M3251559.757122.0591.32991.822.180.127800MWM1240560.010122.9161.28291.192.090.128M2274564.117122.9303.37095.534.990.144M3245560.704122.9181.49891.922.410.12757耿新民等：兼顾可靠性与经济性的风光火蓄多能系统容量配置方法图 2 以方案 1 为例，分析了光伏装机变化对容量配置模型可靠性和经济性指标的影响。由仿真结果可知，随着光伏装机的增加，弃风率和弃光率增加；负荷供应缺失率减小；源网偏差率先减小后增加。事实上，容量配置模型各指标情况都取决于调节性电源和新能源的装机配比，若新能源装机过大，出力波动幅度加大，弃电率和源网偏差率较大；若新能源装机过小，部分时刻不能满足负荷要求，供电保证率和弃电率较小。表 2不同方案下互补发电系统落地电价Table2Landpriceofcomplementarypowergenerationsystemsunderdifferentschemes风电装机模型上网电价折算电价落地电价LwLsLgLpsLwLsLgLpsf f600MWM10.23150.22020.3889768.00.02490.09060.19370.09020.4622M20.23270.22270.3898769.00.02490.09320.19200.09000.46380.0016M30.22860.21540.3866765.50.02520.08420.19840.09070.46230.0001700MWM10.22850.21480.3857763.00.02930.07930.19870.09010.4610M20.22340.22260.3896767.50.02880.08990.19090.08920.46240.0014M30.22910.21560.3564764.00.0292008090.19740.08990.46110.0001800MWM10.22920.21530.3859762.50.03320.07680.19690.08930.4599M20.23430.22250.3898766.50.03270.08660.18960.08850.46120.0013M30.22990.21610.3866763.50.03310.07840.19560.08920.46000.0001240250260270280290300310024681012 弃光率 弃风率 负荷供应缺失率弃风/光率及负荷供应缺失率/%光伏装机容量/万kW0.120.140.160.18 源网偏差率源网偏差率/%图 2不同光伏装机下互补发电系统可靠性和经济性指标Figure 2Reliability and economic indicators of multi-energy system under different photovoltaic installations以基地电量外送至华东省份消纳进行市场竞争力分析。目前，华东四省一市的燃煤标杆电价分别为：浙江省0.4153 元/（kWh）、江 苏 省 0.3910 元/（kWh）、安 徽省 0.3844 元/（kWh）、福建省 0.3932 元/（kWh）、上海市 0.4155 元/（kWh）。若考虑电价在火电标杆电价基础上浮 20%，则电价分别为：浙江省 0.4984 元/（kWh）、58水电与抽水蓄能Hydropower and Pumped Storage第 9 卷 第 5 期（总第 51 期）2023 年 10 月 20 日Vol.9 No.5(Ser.51)Oct.,20,2023江 苏 省 0.4692 元/（kWh）、安徽 省 0.4613 元/（kWh）、福建省 0.4718 元/（kWh）、上海市 0.4986 元/（kWh）。方案 3 模型 M1 下该基地落地电价为 0.4599 元/（kWh），高于四省一市的燃煤标杆电价。但是考虑到基地清洁能源电量占比较高且火电电价上浮将成为常态，M1 模型落地电价具有明显的竞争力。进一步，图 3 分析了风光电站双重不确定对电价及相关指标的影响。图 3（a）、（b）、（c）、（d）分别描述了电价、供电保证率、弃电率、源网偏差率指标随风光装机的变化趋势，可得三者与电价之间存在竞争性关系，有折中解，不存在各目标的最优解。新能源配置得过多或过少都会导致外送电价升高，且新能源内部增加风电装机比例有利电价的降低。由式（7）、式（8）可知，各电源加权电价取决于电源装机和发电量两个参数。以方案 1 为例，随着光伏装机从150 300MW，基地综合上网电价先减小后增加，火电机组利用小时数从 5424h 减少到 4287h。0.4720.4720.4710.4710.4700.4700.4690.4690.4680.4680.4670.4670.4670.4660.4660.4650.4650.4640.4640.4640.4630.4710.4700.4700.4690.4690.4680.4680.4680.4670.4670.4660.4660.4650.4650.4640.4640.4640.4630.4630.4630.4620.4700.4690.4690.4680.4680.4670.4670.4660.4660.4650.4650.4640.4640.4640.4630.4630.4620.4620.4620.4610.4610.4680.4680.4670.4670.4660.4660.4650.4650.4650.4640.4640.4630.4630.4630.4620.4620.4620.4610.4610.4610.4600.4670.4670.4660.4660.4650.4650.4640.4640.4640.4630.4630.4620.4630.4620.4610.4610.4610.4600.4600.4600.4590.4660.4660.4650.4650.4640.4640.4630.4630.4630.4620.4620.4620.4610.4610.4610.4600.4600.4600.4590.4590.4590.4650.4650.4640.4640.4630.4630.4630.4620.4620.4620.4610.4610.4610.4600.4600.4600.4590.4590.4590.4580.4580.4640.4640.4630.4630.4630.4620.4620.4620.4610.4610.4610.4600.4600.4600.4590.4590.4590.4590.4580.4580.4580.4630.4630.4630.4620.4620.4620.4610.4610.4610.4600.4600.4600.4600.4590.4590.4590.4590.4580.4580.4580.4580.4630.4620.4620.4620.4610.4610.4610.4610.4600.4600.4600.4600.4600.4590.4590.4590.4590.4590.4580.4580.4580.4620.4620.4620.4620.4610.4610.4610.4610.4600.4600.4600.4600.4600.4590.4590.4590.4590.4590.4590.4580.4580.4620.4620.4620.4620.4610.4610.4610.4610.4610.4600.4600.4600.4600.4600.4600.4600.4590.4590.4590.4590.4590.4620.4620.4620.4620.4620.4620.4610.4610.4610.4610.4610.4610.4610.4600.4600.4600.4600.4600.4600.4600.4600.4630.4630.4630.4630.4620.4620.4620.4620.4620.4620.4620.4620.4610.4610.4610.4610.4610.4610.4610.4610.4610.4640.4640.4630.4630.4630.4630.4630.4630.4630.4630.4630.4630.4630.4630.4620.4620.4620.4620.4620.4620.4620.4650.4650.4650.4650.4650.4640.4640.4640.4640.4640.4640.4640.4640.4640.4640.4640.4640.4640.4640.4640.4640.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4650.4650.4650.4650.4650.4650.4680.4680.4680.4680.4680.4680.4680.4680.4680.4680.4680.4670.4670.4670.4670.4670.4670.4670.4670.4670.4670.4700.4700.4700.4700.4700.4690.4690.4700.4700.4690.4690.4700.4690.4700.4690.4690.4690.4690.4690.4690.4690.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4720.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.4740.47460646872768084889296100150170190210230250270290310330350光伏装机/万kW风电装机/万kW0.45750.45950.46150.46350.46550.46750.46950.47150.4735f(a)电价72.873.373.774.074.675.175.475.776.076.476.777.177.477.778.178.478.879.179.579.780.074.775.175.475.776.376.777.077.377.878.178.378.679.179.379.679.980.380.680.981.181.576.176.476.877.277.878.378.678.979.379.779.980.180.580.881.181.481.882.082.282.582.877.878.178.678.979.579.980.380.580.881.181.481.882.082.482.682.983.283.683.784.084.379.479.880.280.681.281.481.882.282.582.883.083.282.583.884.184.484.784.985.285.385.881.381.782.082.482.983.383.683.984.184.484.684.785.285.585.886.186.486.686.987.187.483.083.483.784.284.685.085.285.585.786.086.386.686.887.187.487.687.988.188.388.588.885.185.485.786.186.586.887.187.487.687.888.188.488.688.888.989.289.489.689.890.090.286.987.387.688.088.488.688.889.089.389.589.789.990.190.390.490.790.991.091.291.391.688.989.289.489.790.090.290.590.690.890.991.291.191.491.791.892.092.192.392.492.692.890.690.891.091.291.491.691.892.092.192.492.592.692.792.993.193.393.693.793.893.994.092.092.292.592.792.993.093.293.493.693.793.892.694.194.394.494.594.694.794.995.195.293.493.693.893.994.194.394.494.694.894.995.195.195.295.395.595.695.795.895.996.196.294.694.895.195.295.495.695.795.895.996.096.196.296.396.496.496.696.796.896.897.097.095.895.996.096.196.396.596.596.696.796.796.896.997.097.197.197.297.397.497.497.597.695.996.896.997.097.197.297.297.397.497.597.597.697.797.897.897.998.098.097.898.298.297.497.597.697.697.797.897.897.998.098.098.198.198.298.398.398.398.498.598.598.598.697.997.998.098.198.198.298.398.398.498.598.598.598.698.698.698.698.698.798.798.798.798.298.398.398.398.498.598.698.698.698.698.698.798.798.798.798.898.898.898.898.898.998.598.598.698.698.698.798.798.798.798.898.898.898.898.898.998.998.998.998.999.099.098.798.798.798.798.898.898.898.998.998.998.998.998.999.099.099.099.199.199.199.199.160646872768084889296100150170190210230250270290310330350光伏装机/万kW风电装机/万kW72768084889296100fRPS(b)供电保证率图 3风光电站双重不确定下电价及相关指标值（一）Figure 3Electricity price and related index values of wind and solar power plants under dual uncertainty（a：Electricity price；b：Power supply guarantee rate；c：Abandonment rate；d：Source network deviation rate）（No.1）59耿新民等：兼顾可靠性与经济性的风光火蓄多能系统容量配置方法 4结论本文所提风光火蓄多能系统容量配置模型以受端落地电价最小为优化目标，同时考虑功率供应缺失率和弃电率约束。对比模型 M2，方案 3 下 M1 模型可降低基地落地电价 0.0016元/（kWh），有效改善了基地项目在市场竞争中经济性不高、与受端省份电源相比处于劣势地位的情况。进一步地全面分析了风光电站双重不确定下电价及相关指标值变化情况，新能源装机比例过高或过低都会导致基地落地电价的升高，且新能源中配置更多的风电，有利于电价降低；抽水蓄能作为调节资源相对于火电成本优势明显，在电源侧应主要依托抽水蓄能协助基地新能源送出和消纳。参考文献1 孙玉树，杨敏，师长立，等.储能的应用现状和发展趋势分析J.高电压技术，2020，46（1）：80-89图 3风光电站双重不确定下电价及相关指标值（二）Figure 3Electricity price and related index values of wind and solar power plants under dual uncertainty（a：Electricity price；b：Power supply guarantee rate；c：Abandonment rate；d：Source network deviation rate）（No.2）0.010.010.010.010.010.010.010.010.020.020.020.030.030.030.040.040.050.050.080.110.140.010.010.010.010.010.010.020.020.020.020.030.030.030.040.060.170.130.160.200.310.280.010.010.010.010.020.010.020.020.020.030.040.070.110.150.190.220.260.300.340.380.410.020.020.020.020.020.020.020.050.090.130.170.210.250.280.330.360.400.440.500.550.610.020.020.020.040.070.120.150.190.240.270.310.351.170.450.510.560.620.670.730.900.830.050.090.130.180.220.260.300.340.390.450.510.650.630.680.740.800.860.920.981.051.130.200.240.290.330.380.450.510.580.640.700.760.830.890.941.021.101.171.261.351.441.530.350.420.500.570.640.710.770.840.910.981.061.141.231.321.421.521.621.721.821.912.020.620.690.770.850.941.041.121.201.291.391.501.601.711.811.922.042.152.272.382.612.630.951.051.151.251.351.471.581.701.821.942.062.442.422.422.552.682.822.953.083.213.341.391.511.651.801.942.072.212.332.472.602.742.893.033.173.313.453.583.723.874.024.162.052.202.362.522.672.822.963.113.273.423.574.513.884.044.194.344.494.654.804.955.102.843.023.193.373.563.733.894.064.234.384.544.704.865.025.175.335.485.625.775.926.063.803.974.164.364.544.724.895.075.245.405.565.725.886.056.216.366.526.686.847.007.164.835.045.245.445.645.836.006.196.376.546.716.887.057.227.397.567.737.898.058.218.376.556.246.466.676.897.087.277.467.647.827.998.178.348.518.688.849.009.169.469.489.647.367.597.818.038.248.448.628.818.999.169.349.519.689.8610.0210.1910.3610.5310.6910.8611.038.849.059.279.499.709.8910.0710.2510.4310.6010.7710.9511.1311.3111.4911.6611.8312.0012.1612.3212.4910.3610.5710.7910.9911.1911.3811.5611.7411.9312.1112.2812.4612.6312.8012.9713.1413.3013.4613.6113.7713.9211.8712.0812.2912.5012.7112.9013.0813.2613.4313.6013.7713.9414.1114.2714.4314.5814.7414.8915.0315.1815.3213.4013.6113.8214.0214.2214.4014.5714.7414.9115.0715.2315.3915.5515.7015.8515.9916.1416.2816.4116.5516.6860646872768084889296100150170190210230250270290310330350光伏装机/万kW风电装机/万kW(c)弃电率(d)源网偏差率0246810121416fAEP0.1820.1800.1790.1770.1760.1740.1730.1720.1700.1690.1680.1670.1650.1640.1630.1610.1600.1580.1570.1560.1550.1790.1770.1760.1740.1730.1710.1700.1690.1670.1660.1640.1630.1620.1600.1590.1580.