歐嘉文 許又丹 吳薛偉 王茜茹

(中國農(nóng)業(yè)大學(xué),北京 100083)

風(fēng)光蓄互補發(fā)電系統(tǒng)電源容量優(yōu)化配置

歐嘉文 許又丹 吳薛偉 王茜茹

(中國農(nóng)業(yè)大學(xué),北京 100083)

風(fēng)力、光伏發(fā)電隨時間、空間的變化趨勢具有良好的互補性,故可建立風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)改善二者的隨機(jī)性、波動性與間歇性等不利特性。為彌補風(fēng)光輸出的上述不利特性,可在風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)中配置儲能裝置,組成風(fēng)/光/蓄微電網(wǎng),進(jìn)行經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定地供電。[4]

在對風(fēng)/光/蓄微電網(wǎng)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)評估時充分考慮各分布式電源的全生命周期成本的優(yōu)化配置研究還較為少見。本文采用遺傳算法,考慮在滿足供電可靠性條件下,全生命周期成本最小為其中優(yōu)化子目標(biāo),取各電源裝機(jī)數(shù)量、蓄電池充放電次數(shù)等作為約束條件,提出一種改進(jìn)容量優(yōu)化配置模型。最后以某一實地為例,對方案進(jìn)行仿真和計算,驗證所提出的優(yōu)化方法。

風(fēng)光蓄互補發(fā)電 微電網(wǎng) 全生命周期

1 風(fēng)/光/蓄微電網(wǎng)各部分?jǐn)?shù)學(xué)模型

1.1 風(fēng)/光/蓄微電網(wǎng)的基本結(jié)構(gòu)

風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中分布式電源為風(fēng)力發(fā)電機(jī)和光伏陣列,蓄電池作為儲能元件。當(dāng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏陣列提供的電能大于負(fù)載所需,則給蓄電池充電儲存能量;當(dāng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏陣列不能滿足負(fù)載時,蓄電池放電為負(fù)載供電。

1.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)模型

風(fēng)力發(fā)電是利用風(fēng)力機(jī)將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能,然后通過風(fēng)力發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)換為電能。大量實驗表明,風(fēng)機(jī)的輸出功率與實際風(fēng)速及風(fēng)力發(fā)電機(jī)的輸出特性有關(guān)。因此,風(fēng)力發(fā)電機(jī)的數(shù)學(xué)模型為

1.3 光伏發(fā)電模型

光伏發(fā)電是利用光伏陣列將光能轉(zhuǎn)化為電能。光伏陣列的輸出功率與光照度、溫度等自然條件有關(guān)。光伏陣列的功率輸出為

式中, fPV為光伏系統(tǒng)的功率降額因數(shù),表示光伏系統(tǒng)實際輸出功率與額定條件下輸出功率的比值; YPV為光伏陣列容量(kW); IT為地表水平面實測光照度; IS為標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的光照度; ∝P為功率溫度系數(shù); Tcell為當(dāng)前光伏電池的表面溫度(℃); Tcell, STC為標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的光伏電池溫度。

1.4 蓄電池充放電模型

當(dāng)風(fēng)力和光伏出力不足時,蓄電池放電,系統(tǒng)的功率關(guān)系為

當(dāng)風(fēng)力和光伏出力充足時,系統(tǒng)多余的功率蓄電池充電,系統(tǒng)的功率關(guān)系為

2 風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)的容量優(yōu)化配置模型

2.1 優(yōu)化配置目標(biāo)函數(shù)

本文綜合建立了全生命周期成本、負(fù)荷缺電率(loss of power supply probability,LPSP)、風(fēng)光互補特性和能源浪費率4個指標(biāo)最小為優(yōu)化子目標(biāo)的多目標(biāo)規(guī)劃模型。目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式為

式中： FCOST為風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)年投資運行費用; fLPSP為負(fù)荷缺電率; fWASTE為能源浪費率; DL為風(fēng)光互補特性。

2.2 優(yōu)化配置的子目標(biāo)

2.2.1 全生命周期成本

借鑒微電源經(jīng)濟(jì)性計算HOMER軟件[1],本文基于全生命周期的風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)投資運行費用為分別為微電源種類、個數(shù)和第 i類微電源的最大個數(shù); eij為0-1變量,決定第 i類第 j個微電源安裝與否;

剩余價值的計算公式如下：

式中, TE為原件運行年限; TG為風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)運行年限。

2.2.2 負(fù)荷缺電率

負(fù)荷缺電率 fLPSP定義為

式中, N為選取的采樣區(qū)間的點數(shù)。 fLPSP越小,供電可靠性越高。

2.2.3 風(fēng)光互補特性

本文利用風(fēng)電、光伏的輸出功率和相對于負(fù)荷功率的波動率 DL來表征風(fēng)光互補特性。

2.2.4 能源浪費率

能源浪費率 fWASTE定義為

式中, N為選取的采樣區(qū)間的點數(shù)。

2.3 多目標(biāo)權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)化

本文利用判斷矩陣法將多目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)函數(shù)

判斷矩陣法的核心是根據(jù)各目標(biāo)之間的等級關(guān)系確定判斷矩陣,形成準(zhǔn)則如表1所示。

針對風(fēng)光畜的容量優(yōu)化問題,可將兩個目標(biāo)根據(jù)重要性分等級：負(fù)荷缺電率之間反映供電可靠性,作為第1等級目標(biāo);全生命周期成本作為反映當(dāng)前方案經(jīng)濟(jì)性的重要考核指標(biāo),將其作為第2等級目標(biāo);風(fēng)光互補特性反映了風(fēng)電、光伏的輸出功率曲線與負(fù)荷曲線的接近程度,將其作為第3等級目標(biāo);能源浪費率作為第4等級目標(biāo)。結(jié)合上述分析,取判斷數(shù)形成判斷矩陣

2.4 優(yōu)化配置約束條件

2.4.1 供電可靠性

負(fù)荷供電的可靠性水平用負(fù)荷缺電率來衡量,要求負(fù)荷缺電率小于制定的標(biāo)準(zhǔn)值

經(jīng)過矩陣處理后,得到目標(biāo)權(quán)重矢量

式中,Lλ為負(fù)荷允許的最大缺電率。

2.4.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)的相關(guān)約束

由于地理環(huán)境等限制,使得具備建立風(fēng)光互補供電系統(tǒng)的建設(shè)面積會受到一定限制,因此風(fēng)機(jī)數(shù)量應(yīng)小于最大裝機(jī)容量。

2.4.3 蓄電池充放電約束

本文對鉛酸蓄電池建模,采用動態(tài)充放電模型,考慮鉛酸蓄電池的壽命因素,對系統(tǒng)運行過程中蓄電池的充放電作了限制

表1 判斷矩陣形成準(zhǔn)則

表2 最小成本下系統(tǒng)優(yōu)化配置結(jié)果

2.4.4 蓄電池的充放電次數(shù)約束

鉛酸蓄電池的充放電次數(shù)和放電深度對其壽命影響很大,因此需要對其放電次數(shù)和放電深度進(jìn)行限制為充放電功率,其中

式中, SOC為蓄電池的荷電狀態(tài),其中為給定值;為循環(huán)充放電次數(shù),其中為給定值。

3 基于遺傳算法的容量優(yōu)化配置求解方法

遺傳算法是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法。本文利用遺傳算法,通過變異、交叉、迭代來尋找最優(yōu)解。

3.1 染色體編碼策略

本文首先根據(jù)風(fēng)機(jī)與光伏等相關(guān)約束,選取風(fēng)機(jī)與光伏數(shù)量范圍,在該范圍下計算蓄電池數(shù)量并設(shè)置初始種群的性質(zhì)。對于該范圍下的風(fēng)機(jī)光伏數(shù)量,計算出有N種組合方式,將其作為種群數(shù)量。每個個體的染色體上有三個基因,分別為風(fēng)機(jī)數(shù)量、光伏數(shù)量和蓄電池數(shù)量。

3.2 優(yōu)化配置流程

(1)輸入待優(yōu)化配置的地區(qū)的風(fēng)力、光伏、溫度、地區(qū)面積和負(fù)荷等數(shù)據(jù)。

(2)獲得初始風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏陣列數(shù)據(jù)范圍。

(3)編碼。

(4)產(chǎn)生初始化種群,設(shè)置迭代次數(shù)。

(5)進(jìn)行蓄電池數(shù)量計算。

(6)計算適應(yīng)度函數(shù),對違反約束條件的個體,在適應(yīng)度函數(shù)后添加罰函數(shù)。

4 算例分析

4.1 算例

應(yīng)用本文所提的算法模型,對表1及圖1所示的實際數(shù)據(jù)進(jìn)行互補發(fā)電系統(tǒng)的優(yōu)化配置。表1給出的數(shù)據(jù)為某地區(qū)一年中4天(96小時)的負(fù)載、風(fēng)力、光照、溫度等數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)內(nèi)部峰荷為37.19kW,平均負(fù)荷為17.46kW,且一年中電荷負(fù)載的起伏比較大。

下面結(jié)合說明本程序的計算原理：

由于本文的規(guī)劃模型適用于偏遠(yuǎn)地區(qū),土地資源豐富,不用考慮占地面積的約束,系統(tǒng)的規(guī)劃主要受微電網(wǎng)所在地區(qū)的可再生能源資源的限制,因此本文對以下三種情形進(jìn)行計算：(1)微電網(wǎng)的備選能源僅考慮風(fēng)機(jī)和蓄電池,此種情形適用于風(fēng)力資源豐富而光能資源相對缺乏的地區(qū);(2)微電網(wǎng)的備選電源僅考慮光伏陣列和蓄電池,此種情形適用于光能資源豐富而風(fēng)力資源相對缺乏的地區(qū);(3)微電網(wǎng)的備選能源全部考慮分機(jī)、光伏陣列和蓄電池,此種情形適用于風(fēng)、光資源都十分豐富的地區(qū)應(yīng)用。

在以上三種情形下,應(yīng)用本程序,表2給出了最小投資成本目標(biāo)下,采用遺傳算法求解得到的三種情形的微電網(wǎng)優(yōu)化配置結(jié)果。

4.2 算例分析

(1)表3中可以看出,在風(fēng)力資源和光能資源都充足的條件下,能以最少的成本實現(xiàn)系統(tǒng)的優(yōu)化配置,所以,該系統(tǒng)用在風(fēng)光資源充足的地區(qū)最合適。

(2)當(dāng)風(fēng)、光資源只有一種時,充足的光照比充足的風(fēng)能更加節(jié)省系統(tǒng)投資。

(3)本文的成本只考慮風(fēng)機(jī)、光伏電池、蓄電池的購買成本(價格),并未考慮其安裝、運輸?shù)荣M用,實際應(yīng)用時應(yīng)結(jié)合當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況進(jìn)行考慮。

5 結(jié)語

本文提出一種基于遺傳算法的風(fēng)光蓄互補發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置方案。從節(jié)約投資成本的角度出發(fā),綜合考慮了風(fēng)機(jī)、光伏電池、蓄電池的設(shè)備花費、供電可靠性、缺電率等因素,建立了多目標(biāo)優(yōu)化,計及儲能電源充放電、微電網(wǎng)系統(tǒng)全年離網(wǎng)孤島運行充裕性為約束條件,通過遺傳算法快速、有效地找出最佳配置組合的微電網(wǎng)系統(tǒng)電源配置方案。通過對某處實際數(shù)據(jù)進(jìn)行算例分析,得出了如下結(jié)論：

(1)本系統(tǒng)在風(fēng)力、光能資源豐富的地區(qū)能充分利用資源、發(fā)揮最大效果、實現(xiàn)投資成本的最小化。

(2)從節(jié)約投資成本的角度來看,光照資源豐富的地區(qū)比風(fēng)力資源豐富的地區(qū)更加適合發(fā)展微電網(wǎng)。

(3)微電網(wǎng)能夠利用當(dāng)?shù)氐淖匀荒茉催M(jìn)行發(fā)電,并結(jié)合蓄電池的充放電功能實現(xiàn)獨立系統(tǒng)的穩(wěn)定供電。這種充分利用自然資源、節(jié)能環(huán)保、安全穩(wěn)定的供電系統(tǒng)應(yīng)該大力推廣發(fā)展。

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