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摘要
本研究通过整合随机动态规划（SimSEE）调度模拟、容量停运概率表（COPT）构建以及PowerFactory网络验证，评估了厄瓜多尔国家互联系统（SNI）在大量可再生能源接入下的发电充足性与可靠性。研究结果表明，尽管可再生能源增加了年发电量，但无法解决高峰时段的电力缺口，特别是在当地时间19:00的晚高峰时段，由于严重的时序错配，太阳能光伏（PV）出力为零而需求达到峰值。我们将水电可用性划分为枯水期和丰水期。评估了涵盖2026年和2030年的八种情景。在2030年枯水期用电高峰期间，缺电概率（LOLP）达到3.919%。我们的研究结果证实，运行风险高度集中在低水位月份，这表明对电池储能系统（BESS）、抽水蓄能和可靠热力备用电源的投资至关重要。
发电充足性; COPT; LOLP; 水电可用性; 可再生能源并网; 厄瓜多尔; 随机动态规划
1. 引言
厄瓜多尔的电力系统目前正处于关键的转型阶段。可再生能源的可用容量直接取决于气象条件，如水流量、太阳辐射或风速[1,2]。因此，这些资源的季节性对电力供应能力有显著影响，特别是在旱季（当地称为estiaje，本文将其定义为以自然河流流量和水库入流量减少为特征的关键水文时期）[2]. 这种固有的变动性要求对传统的可靠性评估方法进行调整，以纳入自然资源的随机模型 [1].
与此同时，风能和太阳能等可再生能源（VRE）的扩展得到了广泛推广。然而，目前的规划框架往往忽视了这些资源在时间上的错位：太阳能光伏（PV）发电在当地时间19:00至21:00之间输出为零，而这正是由于居民照明和制冷需求导致全国读档曲线达到每日峰值的时间。因此，系统可靠性取决于高峰时段的可靠容量可用性，而非仅仅取决于总装机容量。可靠容量定义为发电资产在峰值负荷条件下，考虑强制停运和主要资源限制后，能够以高概率可靠地向电网提供的最大功率输出。因此，发电充足性分析成为电力系统可靠性分析中必须考虑的关键过程。该分析允许验证系统在不同运行场景下是否具备满足电力需求所需的容量，同时考虑发电机组强制停运、可再生能源固有的波动性以及未来系统增长预测等因素。此类研究中最广泛使用的工具之一是COPT（容量停运概率表）法，它由描述当一个或多个发电机组发生强制停运时系统不可用容量状态的概率分布组成[3,4]。COPT方法已被广泛应用于主要由热力机组组成的系统，其中假设机组具有二元行为（即在役或停役）。然而，当引入使用可再生能源的发电机组时，这种分析就不再充分，因为可用功率直接取决于自然资源的行为，例如水电站的流量、光伏电站的太阳辐射或风电场的风速。在这些情况下，有必要调整该方法并引入能够代表资源固有变动性的随机模型[1].
在建模发电能力时，采用基于COPT的离散方法，这些方法反映了机组部分或全部不可用的概率。这些表格考虑了诸如强制停运率（FOR，在发电中代表不可用性）以及与主要资源相关的统计分布等参数。根据系统规模和涉及机组的特性，可以使用二项分布、齐次马尔可夫过程或蒙特卡洛模拟来构建这些表格[5从运行角度来看，蒙特卡洛技术已被证明在复杂系统中获取稳定结果方面非常有效，甚至能够评估静态和动态状态下的电网脆弱性[6].
这种综合方法能够利用更新的电网运行数据库，真实地模拟各种运行场景下的系统可靠性指标 [7].
虽然厄瓜多尔的ISO（CENACE）在年度规划中应用了随机对偶动态规划（SDDP），但其粗略的月度区块无法捕捉剧烈的周和日变化[2]。此外，SDDP的高额商业授权费用限制了学术灵活性。为了量化SNI中实际发电缺口风险，本研究实施了一套稳健的工作流程，结合了SimSEE（一个通过随机动态规划（SDP）执行马尔可夫随机调度开源平台）[8,9]、统计COPT建模以及PowerFactory电网验证[7,10,11]，纳入最佳维护计划以合理确定储备规模[12].
传统的评估往往依赖于二元可用性状态，假设发电机组要么完全运行，要么处于强制停运状态。这种范式对于以水电和可再生能源为主的系统来说是不够的。水电站的可用性具有季节性——在雨季资源丰富，但在干旱期则严重受限。同样，太阳能设施表现出强烈的昼夜依赖性。传统的可靠性研究经常忽略这些事实，特别是在评估具有限制级网络约束的现实国家电网时。就此而言，厄瓜多尔的SNI被选为本研究旨在解决的方法论差距的典型案例。以往的可靠性研究通常使用平均统计容量系数来模拟可再生能源，从而未能捕捉到晚间用电高峰与太阳能发电完全缺失在时间上的重合这一现实。本文提出的方法通过按季节划分水电可用性、将光伏出力曲线与实际高峰时段对齐，并根据输电网络的物理约束验证发电调度，直接应对了这一不匹配问题。
我们的方法论贡献在于：（1）水力资源可用性的季节性划分（明确建模湿季与干季，而非年度平均值），（2）聚焦于晚间高峰错配的小时级太阳能提取（而非日或月度聚合），以及（3）三个阶段的紧密集成，各阶段环环相扣。与使用粗略月度区块且授权成本高昂的商业随机对偶动态规划（SDDP）工具相比，我们的框架引入了开源、高分辨率的小时级马尔可夫转移模型，并直接与交流潮流安全挂钩，为厄瓜多尔SNI等现实国家电网提供了明确的工程应用价值。2. 背景与方法
2.1. 充分性评估指标
系统充分性使用两个主要风险指标[3,4] 缺供概率（LOLP）衡量的是可用发电容量无法满足系统负荷的时间百分比。例如，3.9%的LOLP意味着系统每年大约有14天无法满足需求。缺供期望（LOLE）则将这一指标表示为每年出现发电缺口的预期天数或小时数。这些是全球系统运营商用于验证是否符合可靠性目标的标准指标。根据北美电力可靠性协会（NERC，美国华盛顿特区）制定的可靠性标准，允许的最大LOLP值为0.0274%，这相当于在十年内平均允许一整天的供应短缺[13]。该计算将包括水电、火电、风能和太阳能资源在内的可用发电能力，与系统负荷按小时或按天进行对比。任何容量低于需求的情况都会被记录为缺口，将所有模拟时段的这些事件汇总即可得出LOLP。准确模拟资源可用性是这些评估中的主要挑战。虽然火电机组的可用性可以基于历史强制停运率（FOR）进行直接建模，但可再生能源和水电的可用性受天气和水文条件影响，会引入显著的时间序列差异[1] 为了解决这个问题，传统的容量停运概率表（COPT）方法被扩展，以纳入可再生资源的季节性和小时可用性分布[10].2.2. 提出的方法工作流程
该分析依赖于一个三阶段框架，如图1所示:
图1。提出的集成随机调度与网络验证的概率充足性评估三阶段工作流程。
第一阶段——随机建模与最优调度（SimSEE）：电力系统模拟采用随机动态规划[9]。基础模型通过随机动态规划（SDP）结合每小时线性规划求解。水电站利用历史流量合成器反映丰/枯水期变化[2]，而每小时光伏和风电建模则针对峰值需求窗口。超过100个模拟年历捕捉了多样化的水文年份[7,10].
第二阶段——统计数据处理：我们将100多条模拟历史记录转换为统计容量可用性区间。为了保持计算的可处理性，并防止在处理大规模时间序列模拟输出时出现维度问题，系统状态使用统计分箱（斯特奇斯规则）被离散化为概率区间，从而无需穷举所有状态即可构建季节性容量停运概率表（COPT）矩阵。对于每种发电资源、情景和季节，我们计算了可用容量的概率分布，明确区分了枯水期和丰水期。对于太阳能资源，我们专门对数据进行了过滤，以考虑昼夜可用性，避免了每日平均值常见的失真。这一步骤将原始时间序列模拟数据转换为PowerFactory进行网络验证所需的统计矩阵[5].
第3阶段——POWERFACTORY集成与模拟：生成的COPT表和读档曲线已导入PowerFactory的概率可靠性模块[11]。为了确保大规模时序状态概率采样过程中的数值稳定性并防止收敛问题，交流潮流计算采用鲁棒的牛顿-拉夫逊算法进行迭代求解，并设定严格的收敛容差。这一关键步骤验证了可用发电量在严格遵守电压限制和输电线路容量等电网约束的前提下，是否能物理上满足负荷需求，从而确保理论容量能够转化为实际交付的电能[6]。作为一个实际的联合应用案例，考虑厄瓜多尔SNI在严重旱季期间的情况（estiajeSimSEE首先捕捉Paute等关键多水库流域在数百个水文年下的随机枯水情况；这些输出随后被转化为反映真实资源可用性的多状态COPT矩阵；最后，PowerFactory执行交流潮流模拟，以验证输电走廊是否能在需求高峰期间将这些受限电力输送至负荷中心，而不会触发电压崩溃或局部过载。这展示了该工作流程的独特技术价值，将能源调度不确定性与物理电网安全联系起来。2.3. 情景定义
本研究评估了八种不同的运行情景，通过结构化分离来隔离关键变量：两个规划周期（2026年和2030年）、两种水文极端情况（旱季和雨季）以及两种读档条件（最大需求和平均需求）。
该矩阵有效地分离了系统性风险的三个独立驱动因素：
这种实验设计提供了实用的见解，能够针对即时运行可靠性和中期战略规划进行有针对性的评估，同时专门隔离旱季的影响。
热力强制停机率（FOR）、计划维护时间表以及来自主电力计划（PME）的发电扩展计划，已与这些时间跨度内的更新需求预测明确整合在一起。3. 定量结果
3.1. 按场景划分的充足性指标
这些充足性指标汇总在表1中，显示出系统可靠性存在严重的季节性差异。
表1。各模拟场景下的失负荷概率（LOLP）和失负荷期望（LOLE）。
最关键的运行状态出现在2030年旱季的最大需求期间，呈现出3.919%的LOLP，相当于每年有14.30天系统面临发电缺口。2026年的近期展望也表现出显著的脆弱性，在峰值需求期间风险为3.282%（每年约12天）。形成鲜明对比的是，雨季情景保持高度可靠。在2026年的平均需求下，风险降至0.00%，即使在2030年最严峻的雨季条件下，LOLP仍保持在0.142%的微不足道水平（代表每年12.48小时的缺口）。
这些结果反映的是结构性现实，而非统计噪声。当季节性降雨补充厄瓜多尔的水库时，在雨季（3月至8月），像帕乌特级联电站这样的主要设施几乎以最佳容量运行，无缝覆盖了晚间用电高峰。然而，在estiaje（9月至2月）期间，河流流量减少严重限制了水电和整个系统的灵活性。3.2. 旱季脆弱性
在旱季，河流流量急剧下降，使水电站从容量限制转变为水能限制。由于帕乌特系统驱动着国家电力容量，持续全功率运行在物理上变得不可能，迫使系统依赖热力备用和可再生能源。这进一步加剧了系统压力，因为晚间高峰（19:00–21:00）恰逢太阳能零输出。虽然热力机组旨在弥补这一缺口，但其可用性受限于老化的基础设施和燃料物流，任何单一故障都可能使电网陷入赤字。图2a 和图2b 分别阐明了2026年和2030年这些严峻的运营限制。
图2。干旱季节最大需求下，总备用发电量（纵轴单位为MW）与累积概率百分比（横轴0%至100%）的概率分布，显示了由此得出的LOLP：() 近期展望2026年。() 中期展望2030年。b) Medium-term horizon 2030.
此外，PowerFactory网络验证显示，核心230千伏走廊（如Paute–Milagro输电路径）的输电拥塞和电压限制在旱季高峰期会引发局部容量瓶颈，使得系统供应脆弱性略高于纯发电能力计算值。3.3. 雨季动态
相反，在雨季（3月至8月），充沛的水文条件使水库得以蓄满，将最大需求下的失负荷概率（LOLP）降至0.14%–0.77%。这些发现凸显了SNI极端的季节性不对称：厄瓜多尔面临的并非全年永久性容量短缺，而是集中在低水位月份的严重季节性缺口。4. 讨论与建议
既定的技术标准规定了严格的可靠性限制，例如NERC的0.0274% LOLP阈值，但电网正面临严重的性能退化，且运行状态远超可接受的风险范围。预计到2030年LOLP将达到3.9%，这表明厄瓜多尔国家互联系统（SNI）正处于极度脆弱的运行区域。此外，为2026年计算出的3.28%风险表明，必须立即采取战略措施以防止大规模供应短缺。
为解决时间上的发电缺口，我们建议进行三项战略投资：
1. 电池储能系统 (BESS)：部署4至6小时的BESS设施（1-2 GWh）对于将白天的太阳能盈余转移到晚间高峰至关重要，可在晚间提供高达1 GW的可靠发电量estiaje.
2. 抽水蓄能：利用厄瓜多尔的水力基础设施，通过扩大水库容量，在非高峰时段抽水，并在高负荷的晚间时段放水，提供了一种高效的长时储能解决方案[14].
3. 火电机组现代化：淘汰低效的老旧机组，转而采用快速爬坡、高效的联合循环电厂，可确保在长期干旱期间提供可靠的可调度备用电源和基荷稳定性。
这些建议与实现运营灵活性和维护规划的成功策略相一致[12]。经过严格的随机评估，结果强调了保持充足的备用裕度以吸收运营波动且不损害可靠性的必要性[6,12].5. 方法论局限性
本研究承认存在三个主要局限性。首先，SimSEE中的初始随机调度是基于单节点（铜板）模型，暂时忽略了区域内的输电拥塞，尽管PowerFactory随后强制执行了网络验证限制[8,11]。未来的综合可靠性研究可将输电约束直接纳入经济调度阶段。其次，PowerFactory中的需求曲线采用每年两个固定静态水平（最大值和平均值）来表示。现实世界的负荷曲线呈现复杂的每小时动态变化，这些变化将随着国家电气化和工业政策的发展而演变[7]. 第三，虽然储能和需求侧响应被确定为必要的规划解决方案，但它们并未在调度算法中进行协同优化。后续研究应纳入限制级BESS运行策略，以量化确切的储能容量需求。尽管存在这些局限性，基本结论依然稳固：SNI的发电充足性风险主要由枯水期水文条件与高峰时段读档曲线的交集所驱动[2因此，所识别的发电充足性风险从根本上说是容量与时间的不匹配，而不仅仅是输电或需求预测的问题。
虽然传统的SDDP模型在长期多年水资源管理轨迹方面表现出色，但它们缺乏捕捉傍晚太阳能掉落所需的日内小时级粒度。相反，我们的SimSEE-COPT-PowerFactory框架成功捕捉了这些剧烈的日间梯度和网络约束，尽管在交流网络验证前的初始随机调度期间，以单节点简化为代价。6. 结论
本文提出了一种综合工作流程，用于评估水电主导型电网在可再生能源渗透率不断提高时的发电充足性。应用于厄瓜多尔SNI电网的概率评估得出了明确的见解：运行风险在旱季高度集中，如果需求增长而没有按比例增加可靠容量，到2030年LOLP将达到3.9%的峰值。
SNI电网正经历从能源受限运行模式向容量受限模式的结构性转型。虽然整合不可调度太阳能发电改善了年度能源指标，但它本质上无法在estiaje [10]期间弥补峰值缺口。为了保证电网的长期韧性，能源政策必须优先考虑：
如果没有这些战略性投资，SNI在未来的旱季将面临日益加剧的读档风险。相反，通过实施这些技术，系统可以在继续向可持续能源矩阵转型的同时，确保其可靠性目标[8].
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