基于水電調節的多能互補發電系統研究綜述

徐連琛，金曉輝，練金城，劉德民，4，劉小兵，唐 雯，李 珍

（1．西華大學 流體及動力機械教育部重點實驗室，四川省成都市 610039；2．天津港航工程有限公司，天津市 300000；3．牡丹江水文水資源中心，黑龍江省牡丹江市 157000；4．東方電機有限公司研究試驗中心，四川省德陽市 618000）

0 引言

為應對全球環境問題帶來的一系列的挑戰，2020年國家發展改革委提出要加快突破風光水儲互補的技術瓶頸[1]。風電及光伏發電的大規模裝機時代即將到來，作為火電和核電的補充，風光水等新能源電站在裝機總容量中的占比越來越高。據國家統計局統計2020年風電及光伏的裝機容量同比增長分別高達34.6%和24.1%[2]。

風電以及光伏發電存在一定的隨機性、波動性、反調峰性且難以預測[3]。需要調節性能較強的水電及專門的大容量儲能裝置進行調節。利用水電優良的調節性能及儲能裝置的儲存與釋放對電網中的波動進行時空調節，減小其并網對電網穩定運行的影響[4]。目前所運用的典型的技術如圖1所示[5]。

圖1 典型儲能技術Figure 1 Typical energy storage technology

在上述的這些儲能方式中，抽水蓄能是應用最廣泛的大型儲能裝置，抽水蓄能電站啟停速度快，運行范圍廣，能很有效地應付負荷的變化[6]。

新能源電站之間的運行具有良好的互補作用，在日際運行中，白天陽光充足，光電出力強，而夜間風力充足，風電出力強。在年際運行中，夏秋兩季降水充沛但風力不足，冬春兩季風力較強但缺乏降水，水能不足。因而新能源電站的運行過程具有明顯的互補性。同時水電機組作為優質的調節電源以及水電先行建設的場地和送出通道優勢，通過風光水儲耦合互補，可同時解決風電光伏的消納問題和水電棄水問題，對提高新能源的消納比例、提升現有輸電線路利用率具有重要意義[7]。正因為常規水電與抽水蓄能電站在新能源電站運行過程中重要的調節作用，因而研究基于水能調節的多能互補發電系統能夠有效地減小大量的新能源電站并網造成的不穩定問題，具有重要的研究意義。

1 各能源現狀及特性

1.1 各能源特點及發展現狀

風能是一種存儲量巨大且分布極其廣泛的可再生能源。風能間歇且波動，同時還具有反調峰特性。其反調峰特性主要表現為在日間負荷較大時，出力因風速降低而達不到預期。風能的隨機性使其大規模并網成為電網運行的不穩定因素，其總容量一般要求不超過電網總容量的10%。有功調節能力是大規模風電場所必須具備的能力之一，當風能充足時，電場需有能力快速調節機組出力以參與電網的調節。風機同樣具有啟停較快的優點，但由于其不穩定的特性，單獨參與調節時調節能力較差。

我國風電事業起步較晚，20世紀50～60年代時對風電機組進行了一些探索性的研究，但由于國內技術的落后以及西方國家的長期技術封鎖，在風電技術上未能取得實質性的成果。70年代末期，在國家的支持之下，研究人員開始研究小型離網風力發電機以解決偏遠山區及艱苦海島地區的供電問題，1996年國家計委推出一系列的發展計劃標志著我國風電事業進入了規模化發展的階段[8，9]。截至2010年，我國風電裝機容量已躍居世界第一位[10]。截至2020年，陸上風電總裝機容量達到了2.71億kW[11]。隨著陸上風電資源的大規模開發，優質風能資源區電廠逐漸飽和，風電發展的目光開始著眼于海上風電建設。由于海上風電存在不占用土地，風力穩定發電量大等優點，已經成為當今世界風電建設與發展的新方向[12]。海上風電機組的發電時間更長[13]，發電總量更大。國內第一個大型海上風電場于2008年投入運行。2020年，我國海上風電新增裝機容量306萬kW，截至2020年底，海上風電裝機容量達到939萬kW。

太陽能同樣是儲量巨大且分布廣泛的清潔能源。可利用量遠超風能、水能。由于光伏發電本身的特點，只能在白天發電，其日出力特性存在明顯的波動。且氣象因素也對其存在影響，使得電站出力產生波動。陰雨天氣、云層厚度等都會影響到光伏電站的出力情況。與風電類似，光伏發電也具有季節性的特點，同時其季節性特征也與地域有關，由于光伏電站裝機容量以及氣象條件的限制，光伏電站不適于對電網短時間的大負荷的變化進行有功調節。1995年，兩個功率分別為10kW和20kW的光伏電站在西藏自治區建成[14]。截至2020年，全國光伏發電累計裝機容量達到253.43GW，同比增長24.1%[15]。

相較于風電及光伏發電，水力發電技術發展較早且比較成熟，且水電因其調節性能在電網中的作用無可替代。水電因徑流量的影響，具有明顯的季節性特點。水電機組啟停速度快，運行范圍廣，調節能力強，可以針對電網波動進行及時的調節。我國水力資源極其豐富且分布較廣，水電可開發量巨大，1910年于昆明建成了第一座水電站——龍石壩水電站，其擴建后的裝機容量為6000kW[16]。在建的白鶴灘水電站預計于2022年完工，裝機容量為1600萬kW。抽水蓄能電站自20世紀50年代開啟了快速發展的進程，60～80年代進入了建設的黃金期[17]。2021年5月，國產首臺700m以上揚程的抽水蓄能機組在敦化投入試運行。截至2020年，我國水電總裝機容量達3.8億kW，其中常規水電3.4億kW，抽水蓄能4000萬kW。

1.2 各能源特性

風輪從風中吸收的功率可以用式（1）表示：

式中：P——風輪輸出的功率；

CP——風輪的功率系數；

A——風輪掃略面積；

ρ——空氣密度；

v——風速；

R——風輪半徑。

其中CP的最大理論值約為0.593，也就是貝茨極限。風輪機的有效功率見式（3）：

式中：K——單位換算系數；

Ca——空氣高度密度換算系數；

Ct——空氣密度修正系數；

η——風輪機全效率，一般取25%～50%。

風電的不穩定性導致其對電網調峰調頻具有重要的影響。侯佑華、房大中[18]等通過對內蒙古電網風電的研究，得到了風電有功功率波動及出力情況，見圖2和圖3。

圖2 風電功率變化概率分布Figure 2 Probability distribution of wind power changes

圖3 風電出力情況Figure 3 Wind power output

高德賓等[19]通過對2008年東北電網風電的研究，指出東北電網風電特性隨季節變化明顯。春季出力最大，秋冬季較大，夏季出力最小。同時風電場也存在明顯的晝夜特性，風電場晝夜發電量對比情況見圖4[20]。

圖4 風電場晝夜發電對比Figure 4 Day and night power generation comparison of wind power plants

光伏系統的輸出功率見式（4）：

式中：fPV——光伏降額因子；

YPV——光伏陣列容量；

IT——接收的實時太陽能輻射水平；

IS——標準太陽能輻射量， IS=1kW/m2。

由于風電出力反調峰特性的存在，在風電出力較高但電網負荷較小的時段就會出現棄風現象[21，22]。而光伏發電相較風電，其受光照強度影響較大，且與組件的光敏特性有關，同時其晝夜發電量與電網用電負荷的匹配性優于風電[23，24]。當風電夜間出力分布小于10%，白天出力在40%～90%范圍內的概率不低于10%，且出力正午達到最大出力時，為光伏發電的理想狀態[25]。吳振威等[26]通過對某光伏電站日出力特性的研究指出光伏電站短時波動可能超過50%，其日出力曲線如圖5所示。黎嘉明[27]等通過對甘肅某電站的研究，得到隨時間變化的電站出力頻率分布圖，見圖6。作者提出光伏發電往往具有雙峰值、非單調的特點，在短時云層擾動及日地運動的影響下會出現出力的波動。風光等可再生能源波動從秒級時間尺度到分鐘級時間尺度對電力系統的影響主要在調峰調頻方面，水電機組啟停速度快，對負荷響應迅速，因而在調峰調頻上具備快速反應能力[28]，馬吉明[29]等通過對青海省電網運行的研究，提出風光等間歇性能源的大規模入網會增大等效負荷的峰谷差，對電網的總負荷和調節能力的要求隨之增大，可能出現在棄光棄風的同時還要外購電力的矛盾狀態，這種矛盾狀態可通過引入抽水蓄能電站進行解決。圖7為新能源入網之后的等效負荷圖，圖8為典型的日調度圖。

圖5 某光伏電站某日出力曲線Figure 5 The output curve of the spot energy power station

圖6 某光伏電站出力持續時間分布圖Figure 6 Distribution of output duration of a photovoltaic power station

圖7 逐月可調節電量及等效負荷圖Figure 7 Monthly adjustable power and equivalent load diagram

圖8 典型日調度圖（一）Figure 8 Typical daily dispatch diagram（No.1）

圖8 典型日調度圖（二）Figure 8 Typical daily dispatch diagram（No.2）

水電機組的輸出功率與水頭和水力損失等因素有關，作用于轉輪上的水流所具有的有效功率見式（5）：

式中：γ——水的容重；

H——工作水頭；

Qe——有效流量；

He——有效工作水頭；

ηs——水力效率。

水電各類型機組啟動及爬峰速度匯總見表1[30]。

表1 水電各類型機組啟動及爬峰速度匯總表Table 1 Starting speed and peak climbing speed of various types of units

電網的無功功率平衡和有功功率的平衡同樣重要。無功功率的變化會影響電網的電壓穩定性，進而影響電能的質量。保持電壓穩定同時也可以保證電力系統的穩定性。風力發電機在并網運行時需要從電網系統中吸收無功，致使電網系統中的無功水平降低，導致系統電壓降低。可能造成電網風電接入點及其鄰近母線上電壓越限，甚至會導致電網系統出現電壓崩潰乃至解列。因而在風電大規模并網運行時，需要對電網進行無功調節，以穩定電網電壓保證電網安全穩定運行，抽水蓄能機組在水輪機工況和水泵工況下均具有較強的調相功能，同時較為靈活，是電力系統維持無功功率水平的重要保障[30]。

2 不同能源之間的互補性研究

近幾年，國內多能互補的工程在探索中不斷發展，在多能互補上積累了不少經驗，其中風水互補、水光互補及風光水互補為目前的研究熱點。

2.1 風水互補研究

水電與風電具有良好的互補特性。由于水庫的存在，上游來水量的短時波動被水庫蓄水能力消除，使得水電機組具有良好的容量特性。當風電出力預期較大時，可減少水電出力，當風電出力預期較小時，可增大水電出力，良好的調度能力可以使得水電對風電的日波動特性進行平抑。在季節尺度上，水電同風電也有良好的互補特性。冬春枯水期，風力較強，風電場需要巨大的調節能力，此時水電可通過調節出力來滿足風電的調節需求，而在豐水期，水電機組調節能力有限，但夏秋季節風力也有限，對水電的調節能力要求不高，水電有限的調節能力即可滿足需求。

風水互補發電原理是利用水電出力可短時迅速調節的能力來實時補償風電的隨機性、間歇性輸出[31]。暢建霞等[32]提到在水力發電的補償性輸出的疊加下，風水聯合運行可以平抑風電的隨機性和間歇性，獲得較為穩定的電能。國內外對于風水互補的主要研究內容集中于互補發電系統的優化調度和控制方法兩個方面。

風水互補發電系統的優化調度是在滿足發電側與負荷側實時供需平衡需求的前提下，同時盡量保證電力系統的可靠性、經濟性與環保性。李杏等[33]對風水互補中風電的隨機性進行了數學描述，假設風場的風速服從如公式（6）的雙參數的Weibull分布。

式中：u——自然風速，m/s；

k——形狀系數；

c——尺度系數，m/s。

其擬合出的風速概率密度分布與實際風速概率密度分布對比及風速與風電場輸出功率關系見圖9，圖中Pwn為輸出功率，Pwr為額定輸出功率，uco表示切出風速，uR為額定風速，uci為切入風速，u為位于與風機輪轂相同高位置的風速。

圖9 風速概率密度及風速與風電場輸出功率曲線Figure 9 Wind speed probability density and wind speed and wind farm output power

黃春雷等[34]基于效益最大化的角度建立了考慮水電調峰對風電消納貢獻的水電年度運行目標函數，見式（7）。

式中：EH,t——水電站t時段的發電量；

Eb,t——保證電量；

Pmax,t——t時段水電站預想出力；

γt——t時段日負荷率。

曾鳴等[35]基于風力發電預測和市場電價的不確定性提出了一種協調計劃，大幅降低了棄風率并提高了現有輸電線路的利用率。Kern J D等[36]從發電流量和經濟效益兩個角度對風電互補前提下的水電站及水庫運行的影響進行了研究。Gebretsadik Y 等[37]通過對兩個非洲國家的風水互補模型進行研究，得出水電可以平抑風電出力的間歇性，這兩個國家經風水互補之后風電滲透率提高約45%。

楊瑾誠等[38]以黃河流域的八座梯級電站為對象，提出一種梯級風水互補運行的調度策略，緩解了風電出力波動，在減小棄風率的同時保障了庫容安全，其負荷預測曲線及功率輸出曲線見圖10。安源等[39]以黃河上游五座水電站及甘肅酒泉的風電站進行互補研究，建立了一種優化調度模型，其電站出力季節互補性及互補優化調度出力過程見圖11。

圖10 負荷預測曲線及功率輸出曲線Figure 10 Load forecast curve and power output curve

圖11 風電及水電的季節互補性及互補優化調度出力過程Figure 11 Seasonal complementarity of wind power and hydropower and the process of complementary optimal dispatch output

風電單獨上網時，棄風率高達70%，經風水互補優化后大幅降低至約4.1%。使得聯合系統的出力基本保持穩定，可滿足電網穩定性的要求，對風電的大規模并網運行提供了可行的方式。Chen等[40]基于風電的不確定性，建立了一種短期風水熱調度模型和模型求解的方法。Pimenta等[41]建立了一個基于巴西資源條件下的風水混合系統模型，通過改善水庫儲水以提高國家能源安全。張自寬等[42]以云南某大型水電站為例，通過六個風水互補系統方案的比較，發現基于月平均出力的情況分析得到的棄風率要低于基于水電站日運行調度情況下的棄風率，提出了風水互補發電系統的最佳容量配置方法。

焦健等[43]對風電水電互補系統進行了基于模糊控制的仿真計算，結果顯示風電獨立運行時發出的功率紊亂，具有較強的波動，不能直接接入電網。而通過風水互補之后，系統輸出功率相較獨立風電較為平穩，能夠順利并網。利用模糊控制對聯合系統進行優化，可以平抑風電短時波動，使得系統持續輸出穩定的電能。能克服風水蓄互補發電系統的效率低、規模小的缺點，為風電的大規模并網提供了另一種思路。李宏偉等[44]以云南電網為例提出一種優化風水互補系統的調度方式，對聯合系統中各子系統的調節速度進行分析，通過建模計算解決了風電出力變化超過電網調節速度的問題。田建偉等[45]對風電和水電各自的特點及互補特點進行了分析，并依此建立了遠距離大容量風水互補發電系統優化調度模型，結果表明，該系統可支持風電大規模并網發電，同時表明遠距離水電出力可以平抑風電出力的波動，但其對電網穩定性的影響還需深入研究。

對于風水互補過程中的機組振動問題，楊秀媛等[46]對風水聯合運行的計劃制定、協同優化控制和網絡約束等問題進行了深入的研究，在風水聯合運行的應用研究中出現了水電機組的壓力脈動及結構振動問題。水電機組壓力脈動及結構振動主要是因為風電的不穩定特性使水電負荷變化頻繁，機組運行工況頻繁切換，導致水電機組偏離設計工況運行，進入“振動區”，從而導致壓力脈動及結構振動的產生[47，48]。應在聯合運行過程中合理調整水電機組負荷，避免水電機組進入振動區運行。當水輪機發生壓力脈動及結構振動時，容易造成疲勞破壞，影響水電站以及電網的安全運行[49]。目前多能互補發電控制主要包括自動發電控制（automatic generation control，AGC）和自動電壓控制（automatic voltage control，AVC）兩種形式，優先通過風能等新能源機組進行無功調節，在難以滿足電網需求時，再調用水電機組進行無功調節，從而增加水電機組運行可靠性和穩定性[50，51]。楊三根等[52]通過對風水聯合調度情況下的AGC控制進行研究，建立了風水互補系統的AGC備用容量優化模型，經計算模擬得知模型有效，能充分運用水電特性進行調節。

2.2 水光互補研究

同風電類似，光伏發電出力特性也有明顯的隨機和波動的特點。水光互補的運行方式能夠平抑光伏發電的出力波動，使得其能夠達到并網條件，可顯著的減少棄光率。

Alexandre等[53]提出了一種評估水光互補系統子系統之間時間互補特性的方法，并研究了水光互補系統的理論性能極限。B. Fran?ois[54]等以某歐洲國家為例，研究了水光互補系統中短期調度所需的儲能系統容量。龍羊峽水光互補電站作為國內第一座大型的水光互補試驗電站也已經投入運行，對此國內外學者進行了諸多的研究。楊學偉[55]等通過對云南楚雄風光水互補系統在給定總有功和給定總負荷兩種不同工況進行分析，提出了一種互補系統的實時控制策略。馬吉明等[56-57]通過研究青海的水光互補，提出增建抽水蓄能電站以提高水電對光伏不穩定出力的補償能力。錢梓鋒等[58]通過對龍羊峽水互補工程在不同天氣類型下的分析，得出晴天對提升調峰能力作用明顯，互補后總出力在晴天時提升效果明顯，三種天氣情況下的總出力過程曲線見圖12。

圖12 不同天氣情況下水光互補總出力過程Figure 12 The total output process of water and light complementary under different weather conditions

張娉等[59]通過研究龍羊峽的水光互補，提出了三種不同運行方案，分析了不同方案下水光互補的影響及效益。田旭[60]等在分析水光互補調度時考慮了火電的參與，火電平均負荷及棄光率見圖13，提出從棄光率的角度來看，枯水年水光互補效果較好，平水年在汛期水光互補效果較差。在冬季，由于對火電的供暖需求較高，無法降低出力，水光互補系統出力受到了電力平衡的約束。在夏季汛期，水電機組滿負荷出力，難以對光伏電站進行調節，使得棄光率提升。明波等[61]建立了以調峰能力最大化為目標的日調節水光互補數學模型，對水光互補發電系統進行了分析，建立了一個能使系統出力在電網負荷最高時出力最大的目標函數，見式（8）。

圖13 火電平均負荷及棄光率Figure 13 Average load and curtailment rate of thermal power

式中：Nmax——調度期內系統負荷最大值；

Ns,i——水電機組s在i時段的出力；

Ng,i——光伏機組g在i時段的出力；

T——調度期總時長。

安源等[62]總結了國內外研究成果，對水光互補原理、優化調度模型、水電對光伏發電補償的衡量指標、棄光原因分析以及水光互補系統調峰能力分析。龐秀嵐等[63]以龍羊峽水光互補光伏電站為例，提出水光互補可以穩定光伏出力，且有利于當地自然環境，降低光電場區的蒸發量及風速，利于植被生長。劉娟楠等[64]從電量平衡角度核算了水光互補短期調度中，光伏對水電站運行的影響，得出水光互補后，龍羊峽及各梯級水庫和電站的流量及發電量變化不大，但互補系統的運行使得電網調控的難度明顯上升。

龔傳利等[65]提到龍羊峽電站通過跨越振動區策略設置有效地降低了機組運行過程中跨越振動區運行的次數。為光伏發電運行變化設置調節死區，在變化大于死區時，水電機組進行調節，避免了水電機組頻繁進行工況切換導致內部流動不穩定的現象，通過試驗得到跨越振動區策略設置在跨越振動區次數還可以維持電廠較高效益的結論。龐秀嵐等[66]提到龍羊峽電站進行了水光互補協調運行的AGC和AVC控制試驗，其中AGC試驗結果符合調度要求，不過由于無功補償裝置技術上的不足，AVC試驗雖滿足試驗要求但難以滿足大規模調度應用。黃鶴等[67]提到采用水光互補AGC系統可以使得光伏電站以最大功率運行，且在消耗最少水量的前提下使水電站發電量更大，同時能考慮水電機組的振動區及室蝕區等不可運行區。王明軍等[68]提到龍羊峽電站的水光互補AGC系統在出現電網波動時，可通過調節水電站的無功協調控制光伏電站無功補償設備，能夠保證電網的電壓處于合理水平，該系統設計目前已滿足調度要求，為日后的水光互補發展提供了調度經驗。目前針對水光互補過程中水電機組振動問題的研究較少，在日后的研究中仍當加以重視。

2.3 風光水互補研究

Jacobson[69]等針對風電、光伏的隨機性對電網造成的不利影響，研究并計算了一個風光水互補系統低成本的運行方案。羅毅等[70]研究了一種風光水互補發電模型，以功率波動幅度最小化的同時獲得最大化的效益為目標，并采用粒子群算法進行了求解。吳萬祿等[71]構建了一種風光蓄互補發電模型，并對該模型的四種調度策略進行了仿真分析，得出了不同調度策略的最佳應用范圍。王亮等[72]以青海某地區為例，驗證了其提出的一種風光水互補發電系統優化運行模型。

朱燕梅等[73]基于水風光的互補特性以金沙江上游典型水風光電站為例進行日內聯合發電計算，初步證明水電可以在日內對風光出力波動進行調節。張歆蒴等[74]通過對雅礱江下游某風光水互補基地進行研究，從盡可能減少棄光和棄風的角度出發，將提高梯級水電蓄能作為目標，建立了一個互補發電模型，簡要討論了風光水協調運行對梯級水電調度運行造成的影響，結果表明梯級水電可以有效調節補償大規模的風電和光電出力波動，模型中風電光伏接入點的功率波動并沒有得到有效緩解。典型日風光互補優化結果見圖14。

圖14 典型日風光互補優化結果Figure 14 Wind-solar hybrid optimization results on a typical day

陳麗媛等[75]通過建模提出一種風—光—水互補發電系統調度策略，建立了以最低成本為目標的優化模型，其目標函數見式（9）。

式中：i=1，2，3——風電，光伏，水電；

Mi，Ci、Pi——數量，成本和有功功率；

u(Pi)——操作成本；

kcoe——補償系數；

PEENS——未達預期值的系統功耗；

et=1，0——電網并網與否；

pg——并網電價；

Pgridt——電網供應的電量；

αk——污染物排放系數；

βk——污染物處理費用；

Qgridk——第k種污染物排放量。

以功率平衡為約束條件，仿真計算得到風電、光伏、水電裝機容量的分配為31%、15%和30%，不足部分需電網提供。

常瑞莉等[76]以某裝機容量1200MW的水電站為例，設計并配置了一套經濟性最好的配置方案。吳虹劍等[77]通過對風光水儲微網配置的研究，提出風光水電裝機容量分別占總容量的21.66%、28.51%和50.32% 時，各子系統出力及綜合效益達到最優點。袁簡等[78]為某水電站配置風光發電裝置，在建立分布式電源容量配置模型之后并設置三個評估指標：新能源互補性、供電可靠性、波動性。對比有無設置評估指標的分布式電源容量配置問題，結果表明：研究新能源互補發電系統的容量配置問題，除了建立基本的目標函數和約束條件外，額外設置評估指標能夠更好地提高系統的供電可靠，有效應對外界因素引起的功率波動以及負荷缺點現象。上述研究中風光水的聯合運行大多從中長期調度策略的角度出發側重于系統運行成本與經濟效益的考慮，將風光水電源作為一個綜合電力集合進行整體調峰發電效果的討論，沒有對風電光伏出力波動平抑進行單獨的考量。

葉林等[79]針對風光水互補發電系統的特性評價指標進行研究，從各子系統和聯合系統兩個角度出發，構建了一種全新的評價指標，指出系統的運行性能與季節變化有一定關系。李樹林等[80]對風光蓄互補發電系統進行了研究，指出互補系統可以優化系統運行情況。仿真實驗結果表明，互補系統在接入電網后可有效降低棄風率，同時火電出力降低且峰谷差變小。降低了電網的整體運行成本。在考慮風光相關性后，互補系統中風光子系統出力提高，抽水蓄能系統出力降低，抽水蓄能機組得以承擔其他電網給予的任務，考慮相關性前后的風電利用率及各子系統出力情況見圖15。

圖15 考慮相關性前后的風電利用率及各子系統出力情況Figure 15 The utilization rate of wind power and the output of each subsystem considering the correlation

3 結論

本文根據國內外學者對于基于水電調節的多能互補發電系統的研究進行了總結，得出以下結論：

（1） 新能源電站之間具有良好的互補特性。

（2） 風電及光電大規模并網運行會導致電網運行不穩定，同時傳統水電及抽水蓄能電站優良的調節能力能夠有效地減小大量的新能源電站并網造成的不穩定問題。

（3） 在水電與風電光電聯合運行過程中，水電機組由于頻繁的工況切換且經常運行在偏工況下導致機組振動現象的產生，目前針對這方面的研究還較少，需要對風光水聯合運行條件下的水電機組的振動現象進行深入的研究。

（4） 在水電與風電光電聯合運行中，最佳容量配置問題及最優的調度運行方式仍需繼續深入的研究。