恭喜SGO课题组廖诗武博士和韩杏宁博士题为“Chronological Operation Simulation Framework for Regional Power System Under High Penetration of Renewable Energy Using Meteorological Data”的论文被国际能源领域的著名期刊Applied Energy（2016年最新的影响因子为7.182）接收。

电力系统时序运行模拟是含高比例可再生能源电力系统分析和规划的基本工具，同时也是量化电力系统的可再生能源接纳能力、分析电力系统运行可能造成的环境影响的必要工具。电力系统时序运行模拟为科学研究者提供了可靠的电力系统运行分析工具，同时也能够为电力系统运行的实际参与者（包括独立运营商、供电公司、输电系统运营商等）、可再生能源投资者以及能源政策制定者提供运行和决策的参考。目前，如Balmorel、EnergyPLAN等时序运行模拟工具在全球范围内得到了广泛的应用，国内外学者利用这些时序运行模拟工具开展了大量可再生能源并网的相关研究。虽然这些工具提供了对电力系统进行时序运行模拟的可行方法，但是现有电力系统时序运行模拟工具仍存在两个不足：无法对计划中的风电、光伏项目进行分析，以及用于灵活性紧张的电力系统时求解速度慢、易无解。这两个不足极大地限制了时序运行模拟的应用范围。

对含可再生能源电力系统进行时序运行模拟，风电、光伏等可再生能源的出力数据不可或缺。但是对于计划建设以及建设中的风电、光伏项目，或是对未来可再生能源发展场景进行评估时，普遍存在没有可用的历史出力数据的问题。同时对于已建成的风电、光伏项目，高时间精度（如小时级或更高）的出力数据也难以从公开渠道获得。这一数据问题极大制约了对含高比例可再生能源电力系统的运行分析，因此从其他数据计算得到高时间精度的风电光伏出力数据是准确模拟含高比例可再生能源的电力系统运行的重要前提。

除了严重依赖于准确的可再生能源出力数据之外，电力系统时序运行模拟还面临着计算耗时长、易无解的问题。如中国东北电网（由辽宁、吉林、黑龙江和内蒙古东部电网组成）的典型区域电力系统，往往拥有数百台发电机，庞大的0/1变量使得全年运行的直接求解十分困难，因此必须采用逐时段滚动的方式进行分步求解，即是以较短的时段为单位（如一天或连续几天），将前一时段的仿真结果作为新一时段的初始条件然后进行求解，不断滚动重复这一过程，从而得到全年运行模拟的结果。滚动模拟的方法解决了大规模区域电力系统运行模拟的求解问题，但是仍需要数小时乃至数天的时间来完成全年的运行模拟计算。与此同时，在含高比例可再生能源的电力系统中，由于灵活性的缺乏，这种滚动模拟的方式可能在任意时段遇到无解的问题，一旦遇到无解将无法获得全年的运行结果。

为了克服传统电力系统时序运行模拟依赖于可再生能源历史出力数据且求解速度慢、易无解的问题，论文“Chronological Operation Simulation Framework for Regional Power System Under High Penetration of Renewable Energy Using Meteorological Data”提出了一种基于气象及地理数据的区域电力系统时序运行模拟框架，该框架利用气象和地理数据计算得到可再生能源出力，并将其用于含时序分解及自动回滚的电力系统全年运行模拟。论文所提出的仿真框架包含以下三个阶段：数据准备、运行模拟以及结果输出。数据准备利用NASA提供的包含小时级风速、光照及地表温度的全球气象数据计算得到小时级风电、光伏出力以及热电联产机组热负荷数据。所有数据都准备完成后，运行模拟阶段利用时序分解技术和自动回滚机制来并行滚动求解全年运行模拟，该阶段所提出的求解技术能够有效加快全年时序运行模拟的求解速度并避免无解情况出现。仿真完成后，结果输出阶段完成并行计算数据的合并、统计及输出。论文通过与实际风电场标杆风机的出力数据及光伏电站的出力数据对比，验证了所提出的从气象数据计算得到可再生能源出力数据的准确性。同时，利用所提时序运行模拟框架仿真得到的中国西北电网2015年时序运行模拟结果与国家能源局、国家电网公布的实际运行统计结果相比，误差在6.8%之内，有效验证了文章提出的区域电力系统时序运行模拟框架的可行性和准确性。

Chronological Operation Simulation Framework for Regional Power System Under High Penetration of Renewable Energy Using Meteorological Data

Shiwu Liao, Wei Yao, Xingning Han, Jinyu Wen, Shijie Cheng

Abstract: Chronological operation simulation (COS) is an essential tool for planning and analyzing power systems under high penetration of renewable energy. Conventional COS methods heavily depend on the availability of renewable power output data to obtain accurate results, and often require hours or even days of computational time while the sequential simulation could easily get infeasible for power systems with intensive flexibility. To cover the absence of output data for newly proposed wind and solar projects and accelerate the computation speed, this paper proposes a novel COS simulation framework for regional power systems with high penetration of renewable energies using meteorological data. The proposed simulation framework consists of the following three steps: data preparation, modeling and solving, and result output. In the data preparation step, wind, solar power output profiles and heat demands are converted from public accessible meteorological data. Then in the modeling and solving step, a unit commitment based COS model for simulating the hourly operation of power and heat sectors is proposed, and the proposed model is solved with a time domain partitioning (TDP) and a rollback mechanism to accelerate the computation speed as well as avoiding infeasible solutions. The accuracy of the wind and solar power output converted from meteorological data is verified through comparing with measured power output. Moreover, the feasibility and accuracy of utilizing the proposed COS framework to simulate the operation of a real regional power system is also verified through the 2015 annual operation statistics of the Northwest China Grid.