4. 电源侧规划建模

电源侧规划建模的任务，是把“建什么、建多大、什么时候能发多少、要花多少钱、受什么限制”这五件事，用可计算的数学形式表达出来。源网荷储协同规划中，电源侧不是单一类型，而是常规机组、新能源场站、分布式电源三类对象并存，它们的物理特性、成本结构和约束条件差异很大，必须分类建模、统一接口，才能进入同一个优化模型。

一、三类电源的建模定位

常规机组（火电、水电、燃气）的核心特征是可控：出力可由调度指令决定，但受最小技术出力、爬坡率、启停时间约束，且存在燃料成本与启停成本。新能源场站（集中式风电、光伏）的核心特征是不可控但可预测：出力由资源条件决定，规划中通常用典型日或时序出力曲线表达，投资以单位容量造价为主，运行边际成本近似为零。分布式电源（屋顶光伏、小型风机、微型燃气轮机、储能配套）的核心特征是分散接入、就近消纳：单点容量小、数量多，建模时往往按集群聚合，并需考虑接入点容量与配电网约束。

三者的规划决策变量也不同：常规机组决策“建不建、建多大、何时投运”，新能源场站决策“装机容量与布点”，分布式电源决策“集群容量与接入位置”。统一到规划模型中，它们共享同一组投资决策变量框架，但出力模型与约束表达各自独立。

二、出力模型的表达方式

常规机组出力用运行状态变量与出力变量联合表达。设机组 i 在时段 t 的启停状态为 u_i,t∈{0,1}，出力为 p_i,t，则：

u(i,t) * Pmin(i) <= p(i,t) <= u(i,t) * Pmax(i)
-Rdown(i) <= p(i,t) - p(i,t-1) <= Rup(i)
启动/停机逻辑: u(i,t) - u(i,t-1) = y(i,t) - z(i,t)
最小运行/停机时间: 连续运行时段数 >= Ton(i)

新能源场站出力采用资源—容量—出力三层映射：先由资源数据得到归一化出力系数曲线 c_t（风电为风速—功率曲线转换，光伏为辐照—温度修正），再乘以装机容量 C_j，得到可用出力上限：

0 <= p(j,t) <= c(j,t) * C(j)
弃电变量: p_curt(j,t) = c(j,t)*C(j) - p(j,t) >= 0

分布式电源按集群 k 聚合，出力模型与新能源类似，但需增加接入容量约束与就地消纳约束：集群总容量不超过配变或馈线可接入容量，且净出力不超过本地负荷与可外送能力之和。

三、投资成本与运行成本的表达

规划模型的目标函数中，电源侧成本分为投资成本和运行成本两部分。投资成本按等年值法折算：

C_inv = Σ_i [ c_i * C_i * CRF(r, n_i) ]
CRF(r,n) = r(1+r)^n / [(1+r)^n - 1]

其中 c_i 为单位容量造价，C_i 为装机容量，CRF 为资本回收系数，r 为折现率，n 为寿命期。运行成本中，常规机组包含燃料成本（通常用分段线性或二次函数表达）与启停成本；新能源场站运行成本近似为零，但可计入运维成本；分布式电源可计入运维与燃料（若含微型燃气轮机）成本。

四、运行约束的统一表达

三类电源进入协同规划模型时，需统一为“投资—出力—约束”三元组。常规机组约束包括出力上下限、爬坡、最小启停时间、备用容量；新能源场站约束包括可用出力上限、弃电非负、并网功率因数；分布式电源约束包括接入容量、就地消纳、反向潮流限制。系统级还需叠加功率平衡约束：

Σ p(i,t) + Σ p(j,t) + Σ p(k,t) + p_ess(t) = Load(t) + Loss(t)

该式将电源侧与负荷侧、储能侧耦合，是协同规划的核心等式约束。

五、建模中的关键处理技巧

第一，时序聚合。全年 8760 小时直接进入优化模型计算量过大，工程上常用典型日聚类（如 8 个典型日 × 24 小时）或时序分段，保留资源与负荷的时序相关性。第二，线性化处理。火电燃料成本二次函数可用分段线性化，新能源出力系数曲线可离散为若干区间，保证模型为混合整数线性规划（MILP），便于求解。第三，不确定性处理。新能源出力的随机性可用场景法、鲁棒优化或机会约束表达，规划阶段通常采用多场景期望值或最恶劣场景校核。

六、建模成果的检查要点

完成电源侧建模后，应检查：投资变量与出力变量是否一一对应；每类电源的约束是否完整（常规机组是否含最小启停时间，新能源是否含弃电非负，分布式是否含接入容量）；成本项是否覆盖投资年值与运行成本；功率平衡等式是否与负荷、储能侧接口一致。只有这些要素齐备，电源侧模型才能与电网侧、负荷侧、储能侧协同求解，得到可执行的规划方案。