張節(jié)潭 ，李春來，郭樹鋒，楊立濱，尹 旭

（1.國網(wǎng)青海省電力公司經(jīng)濟技術(shù)研究院，西寧 810000；2.國網(wǎng)青海省電力公司清潔能源發(fā)展研究院，西寧 810000；3.深圳合縱能源技術(shù)有限公司，深圳 511458）

0 引言

隨著我國社會經(jīng)濟的飛速發(fā)展，全球能源消耗也在逐步的增加，傳統(tǒng)不可再生資源的儲量已經(jīng)越來越少，這也引起了世界范圍對能源的關(guān)注，將可再生資源的研究列為重要研究問題之一?，F(xiàn)今，風能與太陽能是使用較為廣泛的清潔可再生能源，經(jīng)過對其處理得到了風能發(fā)電系統(tǒng)與太陽能發(fā)電系統(tǒng)，通過發(fā)電系統(tǒng)產(chǎn)生電能，電能是一種經(jīng)濟、實用、清潔并容易控制與轉(zhuǎn)換的能源形態(tài)，是居民生活的必須品。但是風能發(fā)電系統(tǒng)與太陽能發(fā)電系統(tǒng)具備各自的缺陷，發(fā)電功能較差，為此，將風能發(fā)電系統(tǒng)與太陽能發(fā)電系統(tǒng)各自優(yōu)勢進行有效結(jié)合，構(gòu)成了彌補了風能發(fā)電系統(tǒng)與太陽能發(fā)電系統(tǒng)對于環(huán)境、天氣變化的依賴情況，利用風力渦輪機與太陽能電池板將風能與太陽能轉(zhuǎn)換為電能，并將其存儲于電池組，通過輸電系統(tǒng)傳送給用戶負載的風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)[1]。風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)具有不確定性，導致其不能提供持續(xù)穩(wěn)定的可控功率，為了保障居民用電的需求，評估風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)的短期功率效益。

就現(xiàn)有的研究成果來看，現(xiàn)有的風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)的短期功率效益評估方法具有評估清晰度較差的缺陷，為了解決上述問題，基于模糊算法設(shè)計風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)的短期功率效益評估方法[2]。模糊算法是一種智能算法，主要應(yīng)用于由于客觀原因?qū)е聼o法對研究對象進行深入研究的情況，該算法并不是模糊計算，實質(zhì)上是一個逐次求精的過程。通過模糊算法的應(yīng)用，可以極大的減少評估誤差，提高短期功率效益評估清晰度[3]。

1 風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)的短期功率效益評估方法設(shè)計

1.1 風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)短期功率模型構(gòu)建

風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

如圖1所示，在風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)中，風力發(fā)電與太陽能光伏發(fā)電元件均是不可控的，其短期功率數(shù)學模型是隨機分布的時間序列，采用PWG(t)與PPV(t)表示時刻t風力發(fā)電與太陽能光伏發(fā)電的短期功率。

風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)模型主要是以風力發(fā)電與太陽能光伏發(fā)電短期功率時間序列為基礎(chǔ)，使總有短期功率輸出保持恒定，依據(jù)一定控制規(guī)則對儲能元件充放電。為此，風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)模型本質(zhì)上是儲能元件的控制模型[4]。

模型構(gòu)建思路為：當風力發(fā)電與太陽能光伏發(fā)電短期功率小于負荷需求參考值Pref(t)時，短期功率缺額采用蓄電池進行補充，直到電池容量為最小值Cbatmin為止；當風力發(fā)電與太陽能光伏發(fā)電短期功率大于負荷需求參考值Pref(t)時，依據(jù)能源不浪費的規(guī)定，系統(tǒng)將富余能量以充電形式存儲于蓄電池內(nèi)，直到電池容量為最大值Cbatmax，系統(tǒng)停止充電，多余的短期功率輸出[5]。

風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)模型構(gòu)建約束條件是時刻t負荷的短期功率缺額，其計算公式為：

其中，Pref(t)表示的是時刻t系統(tǒng)輸出短期功率參考值；PWG(t)表示的是時刻t風力發(fā)電的短期功率輸出值；PPV(t)表示的是時刻t光伏發(fā)電的短期功率輸出值。

時刻t電池的初始容量為：

其中，Cbat(t)與Cbat(t-1)表示的是時刻t與t-1的初始容量；δ表示的是自放電電流率；Pbat(t)表示的是電池的短期功率輸出值；表示的是電池的充電效率，常規(guī)情況下取值范圍為[0.65，0.85]。

基于上述公式計算結(jié)果，可以得到時刻t系統(tǒng)實際輸出短期功率值為：

針對風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)輸出短期功率，將每分鐘的蓄電池短期功率與儲能總量關(guān)系分為三種情況，分別如下：

1）當系統(tǒng)輸出短期功率小于參考值時，蓄電池短期功率與時刻t+1初始容量計算方法為：

2）當系統(tǒng)輸出短期功率等于參考值時，蓄電池短期功率與時刻t+1初始容量計算方法為：

3）當系統(tǒng)輸出短期功率大于參考值時，蓄電池短期功率與時刻t+1初始容量計算方法為：

通過上述過程完成了風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)短期功率模型的構(gòu)建，為下述系統(tǒng)短期功率效益指標選取提供模型支撐[6]。

1.2 短期功率效益評估指標選取

以上述構(gòu)建模型為基礎(chǔ)選取系統(tǒng)短期功率效益評估指標，為最終系統(tǒng)短期功率效益評估做準備。

其中，T表示的是評估期；ELPS(t)表示的是時刻t的供電損失值；Pload(t)表示的是輸電線路功率；?t表示的是計算步長；表示的是計算參數(shù)。

其中，EWE(T)表示的是在滿足負荷要求和儲能元件充電要求的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)發(fā)電浪費的功率。

α表示的是短期功率偏差率方差，主要度量隨機變量與數(shù)學期望之間的偏離程度；β表示的是短期功率偏差率；γ表示的是評估期內(nèi)仿真步長功率峰谷斜率絕對值之和[10]。表達式為：

α越大，表示系統(tǒng)輸出短期功率與Pref(t)偏差程度更大；β越大，表示系統(tǒng)輸出短期功率變化速度越快。

上述過程完成了系統(tǒng)短期功率效益評估指標的選取，為短期功率效益評估的實現(xiàn)提供指標支撐[11]。

1.3 指標權(quán)重確定與量化

以上述選取的短期功率效益評估指標為基礎(chǔ)，采用層次分析法構(gòu)建判別矩陣，確定指標權(quán)重，并對指標進行量化處理[12]。具體過程如下所示。

檢測機構(gòu)的檢測人員必須具有足夠的專業(yè)知識才能勝任這份工作。檢測機構(gòu)要給予檢測人員的成長環(huán)境，根據(jù)他們自己的專業(yè)技能特別的給予培訓安排。檢測機構(gòu)要確保參與檢測工作環(huán)節(jié)的檢測人員專業(yè)技能過硬，檢測人員的檢測水平是檢測質(zhì)量的第一保證。檢測機構(gòu)要把檢測人員的上崗門檻提高，其專業(yè)素養(yǎng)和自身技能必須達到一定水平，檢測人員的受教育程度和專業(yè)水平及從業(yè)經(jīng)驗和實踐能力都必須合格的情況下才能擔任檢測工作人員一職。

每一個短期功率效益評估指標對評估結(jié)果的影響是不同的，為此使用權(quán)重表示指標對評估結(jié)果的影響程度。要想客觀的反映功率產(chǎn)生的效益，就需要精準的確定指標權(quán)重[13]。

首先，采用層次分析法構(gòu)建判別矩陣，表示為：

其中，元素aij等于1/aji，i，j表示的是短期功率效益評估指標。

判別矩陣比例標度表如表1所示。

表1 判別矩陣比例標度表

通過式(10)確定了短期功率效益評估指標權(quán)重。短期功率效益評估實質(zhì)上就是一個定量分析的過程，采用數(shù)字反映系統(tǒng)的短期功率效益，為此，將評估指標進行量化處理。采用AHP法對每一個指標構(gòu)建相應(yīng)的評估集，評估等級劃分為好、較好、一般、較差與非常差。通過評估等級的判斷，采用隸屬度函數(shù)將其轉(zhuǎn)換為隸屬度矩陣，實現(xiàn)評估指標的量化[14]。

1.4 短期功率效益評估結(jié)果清晰化

依據(jù)上述處理好的短期功率效益評估指標為基礎(chǔ)，基于模糊算法評估系統(tǒng)短期功率效益。具體過程如下所示。

基于模糊算法的系統(tǒng)短期功率效益評估流程如圖2所示。

圖2 基于模糊算法的系統(tǒng)短期功率效益評估流程圖

通過模糊算法得到的評估結(jié)果是一個模糊向量，但是在現(xiàn)實生活中，評估結(jié)果應(yīng)該是清晰的，為此，需要對評估結(jié)果進行清晰化，以此來確定評估級別[15]。

通過隸屬函數(shù)確定系統(tǒng)短期功率效益評估等級，隸屬函數(shù)為：

通過式(11)得到的結(jié)果確定評估等級，具體如表2所示。

表2 評估等級確定結(jié)果表

通過上述過程實現(xiàn)了風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)的短期功率效益評估，為居民提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)水平。

2 評估清晰度實驗分析

上述過程實現(xiàn)了風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)的短期功率效益評估方法的設(shè)計，但是對其是否能夠解決現(xiàn)有方法存在的問題，還無法確定，為此設(shè)計仿真對比實驗。

2.1 實驗準備

風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)短期功率受到多種因素的影響，為了保障實驗結(jié)果的準確性，對風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)參數(shù)進行相應(yīng)的設(shè)置，具體情況如表3所示。

表3 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置表

同時剔除評估指標中的異常值，評估指標離散程度圖如圖3所示。

圖3 評估指標離散程度圖

2.2 實驗結(jié)果分析

依據(jù)上述實驗準備參數(shù)與數(shù)據(jù)進行實驗，得到評估清晰度對比情況如表4所示。

表4 評估清晰度對比情況表

如表3數(shù)據(jù)顯示，提出方法的評估清晰度遠遠的高于現(xiàn)有方法，其最大值可以達到93.14%。

通過實驗結(jié)果顯示，與現(xiàn)有的風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)的短期功率效益評估方法相比較，提出的風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)的短期功率效益評估方法極大的提升了評估清晰度，充分說明提出的風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)的短期功率效益評估方法具備更好的評估性能。

3 結(jié)語

提出的風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)的短期功率效益評估方法極大的提升了評估清晰度，充分說明提出的風光互補自動化發(fā)電控制系統(tǒng)的短期功率效益評估方法具備更好的評估性能，為居民提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)水平。但是提出方法的評估清晰度依然存在著較大的上升空間，需要對提出方法進行進一步的優(yōu)化研究。