顏玉林，張籍，劉洋，郭文瑞，李平安，遲赫天，楊萌，邱殿凱

(1. 國網(wǎng)湖北省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，湖北 武漢 430077；2. 上海交通大學(xué) 機(jī)械與動力工程學(xué)院，上海 200240；3. 國網(wǎng)經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院有限公司，北京 102200)

氫氣直接燃燒或通過燃料電池發(fā)電的產(chǎn)物為水，能夠?qū)崿F(xiàn)真正的零碳排放，是目前已知能源中最清潔的一種，被譽(yù)為21世紀(jì)的終極能源[1]。隨著全球能源安全形勢和氣候問題日益嚴(yán)峻，世界各國持續(xù)增大對氫能行業(yè)的投資與科技研發(fā)力度，在碳中和背景下，基于可再生能源的“綠氫”相關(guān)技術(shù)成為行業(yè)聚焦的熱點之一[2]。其中，一體式再生燃料電池(unitized regenerative fuel cell，URFC)作為一種既可以在燃料電池(fuel cell，F(xiàn)C)模式下消耗氫氣發(fā)電，又可以在電解水(water electrolysis，WE)模式下消耗電能制取氫氣的電化學(xué)裝置，憑借其高比能量、清潔可再生的特性，在國內(nèi)外氫能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的大背景下，具有廣闊的應(yīng)用前景[3]。具體到電力系統(tǒng)方面，將URFC與風(fēng)力機(jī)(wind turbine，WT)、光伏(photovoltaic，PV)等新能源發(fā)電機(jī)組相結(jié)合，通過URFC實現(xiàn)電能與氫能的雙向靈活轉(zhuǎn)化，可以有效增強(qiáng)電力系統(tǒng)的靈活調(diào)節(jié)性能，助力改善新能源發(fā)電的間歇性和波動性[4-6]。

隨著分布式新能源的快速發(fā)展，近年來基于WT、PV等分布式能源打造的微電網(wǎng)系統(tǒng)已逐漸成為電力行業(yè)新的研究熱點[7]。在微電網(wǎng)系統(tǒng)的投資建設(shè)以及運(yùn)行維護(hù)過程中，選擇合理的調(diào)節(jié)手段(如機(jī)械儲能、電化學(xué)儲能等)，并科學(xué)確定容量配置，對于保障微電網(wǎng)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行、提升系統(tǒng)投資收益具有重要的現(xiàn)實意義。以URFC作為微電網(wǎng)調(diào)節(jié)手段，其雙向調(diào)節(jié)性能可以有效支撐削峰填谷，平滑電力波動。URFC系統(tǒng)的儲能上限不受電池本身影響，而取決于外置儲氫裝置規(guī)模(如儲氫罐容量等)，這極大地提升了其長時儲能與調(diào)節(jié)能力。URFC具有較寬的工作區(qū)間，啟停響應(yīng)快[8]，可有效保障微電網(wǎng)系統(tǒng)實時安全穩(wěn)定運(yùn)行。總體來看，與鋰離子電池等儲能技術(shù)相比，URFC較好地兼顧了調(diào)節(jié)功率與能量的平衡，使其在跨季節(jié)、大規(guī)模儲能的場景下具有相對較好的技術(shù)經(jīng)濟(jì)性。

從經(jīng)濟(jì)性方面來看，相較于傳統(tǒng)大電網(wǎng)，微電網(wǎng)系統(tǒng)的投資具有更明顯的商業(yè)屬性，系統(tǒng)投資回報率是投資者重點考慮的關(guān)鍵因素之一。由于微電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行通常涉及到自發(fā)電、外購電、負(fù)荷、儲能等多種系統(tǒng)變量，如何科學(xué)、合理地確定系統(tǒng)內(nèi)各類單元的容量配比與運(yùn)行模式，在保證微電網(wǎng)系統(tǒng)可靠運(yùn)行的前提下，充分提升其整體經(jīng)濟(jì)效益，依然是目前亟需解決的問題。近年來，已有學(xué)者開展了以電-氫耦合為調(diào)節(jié)技術(shù)的多能源系統(tǒng)配置研究，證實了氫儲能應(yīng)用于分布式可再生能源發(fā)電系統(tǒng)的顯著優(yōu)勢[9-11]。然而，現(xiàn)有研究多采用獨(dú)立的電解槽和FC進(jìn)行組合配置。相較于URFC，分離的裝置不僅增加了系統(tǒng)設(shè)計與搭建的復(fù)雜程度，也不利于系統(tǒng)整體投資建設(shè)成本的優(yōu)化降低。此外，對于系統(tǒng)最優(yōu)容量配比設(shè)計，現(xiàn)有研究也提出了多種優(yōu)化策略。文獻(xiàn)[12]以最小配置容量為優(yōu)化目標(biāo)，采用上下限約束法及加權(quán)移動平均控制法，實現(xiàn)了混合能源裝置接入微電網(wǎng)。文獻(xiàn)[13]提出采用分時段優(yōu)化策略來配置電池容量，充分利用風(fēng)光互補(bǔ)特性，并實現(xiàn)了儲能系統(tǒng)的并網(wǎng)運(yùn)行。文獻(xiàn)[14]利用離散傅里葉變換對微電網(wǎng)中產(chǎn)生的凈負(fù)荷功率進(jìn)行分解，建立兩階段混合能源容量優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，并提出應(yīng)由電網(wǎng)和混合能源裝置共同平抑電網(wǎng)的波動負(fù)荷。文獻(xiàn)[15]針對新能源發(fā)電出力的波動性，將滑動平均法和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解相結(jié)合，提出了一種混合儲能平滑新能源出力優(yōu)化配置方法。文獻(xiàn)[16]綜合考慮經(jīng)濟(jì)成本及碳排放，采用遺傳算法對微電網(wǎng)電源配置建立優(yōu)化模型，并通過改進(jìn)算法提高了模型的準(zhǔn)確性。然而，URFC作為兼顧電解制氫和氫氣發(fā)電2種運(yùn)行模式的電化學(xué)裝置，對微電網(wǎng)系統(tǒng)容量配置的優(yōu)化策略提出了新的要求，上述優(yōu)化路線存在方法復(fù)雜、計算偏差大等局限性。

針對上述問題，本文提出一種基于URFC的并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)，并以系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)最優(yōu)為標(biāo)準(zhǔn)，指導(dǎo)開展系統(tǒng)容量優(yōu)化配置。具體以湖北省某工業(yè)園區(qū)的微電網(wǎng)系統(tǒng)項目為研究對象，建立基于分布式WT、PV機(jī)組和URFC的并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)成本描述模型，引入綠色排放因子，采用凈現(xiàn)值(net present value，NPV)作為并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)投資合理性的經(jīng)濟(jì)評價指標(biāo)。針對不同季節(jié)的可再生能源資源(如光照、風(fēng)速等)的分布差異，提出氫電供應(yīng)因子用于協(xié)調(diào)并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)的能源調(diào)度。最后通過粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization，PSO)算法優(yōu)化微網(wǎng)系統(tǒng)各設(shè)備的容量，實現(xiàn)系統(tǒng)投資建設(shè)與運(yùn)營運(yùn)維成本最優(yōu)，從而實現(xiàn)合理的投資回報率。

1 基于URFC的并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)構(gòu)成

區(qū)別于傳統(tǒng)微電網(wǎng)系統(tǒng)，基于URFC的并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成如圖1所示，主要包含外部電網(wǎng)、新能源發(fā)電模塊(WT和PV機(jī)組)、電-氫雙向轉(zhuǎn)換系統(tǒng)(URFC和儲氫系統(tǒng))以及用電負(fù)荷。

圖1 基于URFC的并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Grid-connected microgrid system architecture based on URFC

整個微電網(wǎng)系統(tǒng)以WT和PV機(jī)組作為主要電力供給，URFC作為電能與氫能轉(zhuǎn)換裝置，助力協(xié)調(diào)微電網(wǎng)系統(tǒng)的實時電力供需平衡。在風(fēng)能和太陽能充裕的時間段，URFC切換至WE工作模式，將新能源發(fā)電系統(tǒng)的過剩電量轉(zhuǎn)換為氫能，并由儲氫系統(tǒng)儲存；在風(fēng)能和太陽能匱乏的時間段，除依靠外部電網(wǎng)供電外，URFC可切換至FC工作模式，將儲存的氫氣轉(zhuǎn)換為電能。采用上述運(yùn)行模式，不僅可以實現(xiàn)園區(qū)電力可靠供應(yīng)，還可最大程度地降低微電網(wǎng)系統(tǒng)的全生命周期碳排放，實現(xiàn)可觀的環(huán)境效益。

該系統(tǒng)優(yōu)先利用新能源系統(tǒng)自發(fā)電量和URFC發(fā)電滿足用電需求，電網(wǎng)購電次之。因此，合理配置WT、PV和URFC等裝置的容量，分析并制定最優(yōu)的系統(tǒng)運(yùn)行模式，是保證該并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)高效、穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的關(guān)鍵。

1.1 URFC功率模型

在FC模式下，在URFC電池兩極分別通入H2和O2發(fā)生氧化還原反應(yīng)生成水，并對外輸出電能；在WE模式下，通過外部的電能輸入，發(fā)生析氫、析氧反應(yīng)，在電池兩極分別析出H2和O2并加以儲存[17-18]。2種工作模式可自由切換，在WE模式下可將微電網(wǎng)系統(tǒng)中的冗余電能轉(zhuǎn)換為氫能儲存，F(xiàn)C模式下可將氫能轉(zhuǎn)化為電能輸出，氫能與電能之間的轉(zhuǎn)換效率是決定電池運(yùn)行成本的關(guān)鍵。

URFC在FC模式和WE模式下的性能均由不同電流加載情況下的極化行為決定。URFC在不同電流下的電壓可表示為可逆電勢活化過電位、歐姆過電位和濃差過電位之和(在FC模式下，過電位為負(fù)；在WE模式下，過電位為正)，即

Ucell=E+ΔVa++ΔVa-+ΔVc-+ΔVc++ΔVomic.

(1)

式中：Ucell為URFC輸出電壓；E為可逆電勢；ΔVa-、ΔVa+分別為發(fā)生在負(fù)極、正極催化層的活化過電位；ΔVc-、ΔVc+分別為負(fù)極、正極的濃差過電位；ΔVomic為歐姆過電位。

工作效率是URFC的主要評價指標(biāo)之一，

ηFC=Ucell/E，

(2)

ηWE=E/Ucell.

(3)

式(2)、(3)中：ηFC為FC模式的發(fā)電效率；ηWE為WE模式的電解效率。

URFC系統(tǒng)在FC模式下的輸出功率

PU_FC=IηDCUcell，

(4)

在WE模式下的輸入功率

PU_WE=IηDCUcell.

(5)

式(4)、(5)中：I為輸出電流；ηDC為DC/DC轉(zhuǎn)化效率。

1.2 WT機(jī)組數(shù)學(xué)模型

WT機(jī)組的實際輸出功率與當(dāng)?shù)貙崟r風(fēng)速和機(jī)組額定輸出功率有關(guān)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為[19]：

(6)

式中：PWT(v)為WT機(jī)組的實際輸出功率；v0為WT起始工作風(fēng)速；vp為WT額定工作風(fēng)速；vc為WT截止工作風(fēng)速；v為實際風(fēng)速；PWT，o為WT額定輸出功率；ηWT為WT機(jī)組的發(fā)電效率。

1.3 PV機(jī)組數(shù)學(xué)模型

PV機(jī)組采用單晶硅PV板串聯(lián)的形式。PV機(jī)組的實際輸出功率與當(dāng)?shù)氐膶崟r光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度及機(jī)組的額定功率相關(guān)[19]：

PPV(Gc，Tc)=

PPV，0ηPV(Gc/Go)[1+k(Tc-To)].

(7)

式中：PPV(Gc，Tc)為PV機(jī)組的實際輸出功率；PPV，0為PV機(jī)組的額定功率；Go為標(biāo)準(zhǔn)條件下太陽輻照度；Gc為所在地區(qū)實時太陽輻照度；k為功率溫度系數(shù)；To為標(biāo)準(zhǔn)條件下溫度；Tc為所在地區(qū)實時溫度；ηPV為PV機(jī)組的發(fā)電效率。

2 并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)NPV優(yōu)化方法

在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，NPV是將項目全生命周期內(nèi)所投入的凈現(xiàn)金流量折現(xiàn)到項目建設(shè)初期的數(shù)目。NPV為正值表示該項目盈利，具有投資可實施性；NPV為負(fù)值則表示項目盈利水平較低，不適合投資。

2.1 并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)NPV函數(shù)

對于基于分布式新能源及URFC的并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)投資者，其成本主要包括各類設(shè)備的初始投資成本、設(shè)備運(yùn)營和維護(hù)成本、外購電成本，其收益主要包括向微電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)用戶的售電收益、向外部電網(wǎng)的售電收益以及環(huán)境效益。微電網(wǎng)投資者在保證系統(tǒng)內(nèi)用戶的穩(wěn)定電力供應(yīng)前提下，尋求最優(yōu)的投資策略。值得注意的是，由于受到季節(jié)性影響，光照強(qiáng)度、風(fēng)速等在不同季節(jié)的分布存在明顯差異，如何配置不同季節(jié)條件下的微電網(wǎng)系統(tǒng)電力供給(自發(fā)電、外購電)組成，以實現(xiàn)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)，是優(yōu)化微電網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵。

綜合考慮微電網(wǎng)系統(tǒng)的多種成本構(gòu)成，其NPV可表示為：

(8)

Ry=[(a+1)y-1]/[a(1+a)y].

(9)

式(8)、(9)中：下標(biāo)ydt表示第y年第d日第t時段的參數(shù)；y為生命周期年數(shù)；N為生命周期上限值；a為年利率；Ry為折算系數(shù)，主要作用是消除正常通貨膨脹對資產(chǎn)評估的影響；Lydt為系統(tǒng)每小時用電量；Sydt為購電價格，當(dāng)日不同時段(低谷、平段、高峰、尖峰)的價格不同；Gr，ydt為綠色排放因子；Dydt為每小時向外部電網(wǎng)售電量；S0為售電價格；My為發(fā)電機(jī)組第y年所需的維護(hù)和運(yùn)營成本；C0為初始投資成本；λ為氫電供應(yīng)因子。

2.1.1 運(yùn)營和維護(hù)成本

運(yùn)營及維護(hù)成本M包括WT、PV機(jī)組及URFC系統(tǒng)運(yùn)維的人工成本Mu、物資成本Re。考慮整個生命周期中發(fā)電機(jī)組的部件使用壽命，M可表示為：

M=∑(Mui+Rei)Ci，i∈{WT，PV，URFC}.

(10)

式中Ci為i類分布式能源設(shè)備(用下標(biāo)i表示，下同)的系統(tǒng)容量。

分布式能源單位容量所需年維修及運(yùn)行費(fèi)用見表1。

表1 分布式能源單位容量所需年維修及運(yùn)行費(fèi)用Tab.1 Annual maintenance and operating costs per unit capacity of distributed energy

2.1.2 初始投資成本

初始投資成本C0包括WT、PV發(fā)電機(jī)組及URFC系統(tǒng)設(shè)備的購置費(fèi)用Ir、系統(tǒng)配套零件的購置費(fèi)用Id和系統(tǒng)設(shè)備的安裝費(fèi)用Iu，即

C0=∑(Iri+Idi+Iui)Ci，i∈{WT，PV，URFC}.

(11)

分布式能源單位容量初始投資成本見表2。

表2 分布式能源單位容量初始投資成本Tab.2 Initial investment cost per unit capacity of distributed energy

2.1.3 綠色排放因子

傳統(tǒng)火力發(fā)電廠在發(fā)電的同時會排放大量溫室氣體與有害氣體，造成一系列氣候和環(huán)境問題。在全球可持續(xù)發(fā)展與碳中和背景下，WT、PV等新能源發(fā)電系統(tǒng)的環(huán)境價值持續(xù)凸顯。為體現(xiàn)新能源發(fā)電機(jī)組綠色排放的優(yōu)勢，本研究提出綠色排放因子，具體為將傳統(tǒng)火力發(fā)電的尾氣排放費(fèi)用轉(zhuǎn)換為對新能源發(fā)電機(jī)組的激勵。綠色排放因子可表示為：

Gr，ydt=∑i(∑jGjSj)Ciδi，

i∈{WT，PV，微型燃?xì)廨啓C(jī)，柴油發(fā)電機(jī)}，

j∈{NOx，CO2，CO，SO2}.

(12)

式中：Gj為分布式能源產(chǎn)生單位電量所造成的溫室與有害氣體j的排放量(見表3)；Sj為溫室與有害氣體j的處理費(fèi)用(市場單價)(見表4)；δi為i類發(fā)電機(jī)組實際發(fā)電量修正值。

表3 分布式能源產(chǎn)生單位電量所造成的溫室與有害氣體排放量[20] Tab.3 Hazardous emissions per kWh of electricity generated from distributed energy

表4 溫室與有害氣體的處理成本[20] Tab.4 Costs consumed to treat hazardous gases

2.1.4 氫電供應(yīng)因子

氫電供應(yīng)因子λ為并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)自發(fā)電量占負(fù)荷用電量的權(quán)重。主要針對不同季度風(fēng)光資源供給情況來確定微電網(wǎng)自發(fā)電量與從外部電網(wǎng)購電量的占比，以實現(xiàn)微電網(wǎng)系統(tǒng)效益最優(yōu)。

2.2 邊界條件

a)微電網(wǎng)系統(tǒng)需保證持續(xù)穩(wěn)定的電能供應(yīng)，即

∑Wi+Wgrid≥L.

(13)

式中：Wi為i類發(fā)電機(jī)組每小時發(fā)電量；Wgrid為從電網(wǎng)外購電量；L為微電網(wǎng)系統(tǒng)每小時用電量。

由于儲氫系統(tǒng)的局限性，URFC仍然存在供電上限，所以在建設(shè)微電網(wǎng)過程中要設(shè)定合理的閾值Lc以應(yīng)對突發(fā)事故，可表示為

PU_FC+Wgrid≥Lc.

(14)

式中PU_FC為URFC在FC模式下的功率。

b)電網(wǎng)中，URFC是氫氣主要消耗源及制造源。URFC在FC模式下消耗的氫氣量應(yīng)不大于在WE模式下電解產(chǎn)生的氫氣量，微電網(wǎng)系統(tǒng)才能在不依靠外購氫氣的基礎(chǔ)上實現(xiàn)穩(wěn)定運(yùn)行，即

∑(WAηWEηFC-PU_FC)≥0.

(15)

式中WA為可再生能源機(jī)組產(chǎn)生的過剩電量。

c)URFC在WE模式下的功率PU_WE需滿足新能源機(jī)組余電消納需求，即

PU_WEηWE-(PWT+PPV-Lλ)≥0.

(16)

3 結(jié)果與分析

本研究以湖北某工業(yè)園區(qū)作為研究對象，采用該地區(qū)的風(fēng)速、太陽輻照強(qiáng)度等作為微電網(wǎng)優(yōu)化模型的輸入?yún)?shù)，全年共計8 760組數(shù)據(jù)。該地區(qū)2021年全年電力負(fù)荷曲線如圖2所示，根據(jù)當(dāng)?shù)胤謺r電價政策計算購電成本與售電收入。上層模型主要根據(jù)分布式能源系統(tǒng)容量模型及運(yùn)行邊界條件建立，下層模型主要應(yīng)用PSO算法在MATLAB中進(jìn)行求解。

圖2 湖北某工業(yè)園區(qū)風(fēng)速、太陽輻照強(qiáng)度及負(fù)荷曲線Fig.2 Wind speed，radiation intensity and load data of an industrial park in Hubei

3.1 NPV計算結(jié)果

湖北省地處亞熱帶，為亞熱帶季風(fēng)氣候，光照充足，風(fēng)力充沛。季風(fēng)氣候的4個季節(jié)存在明顯的區(qū)別，這直接影響PV、WT的發(fā)電能力及微電網(wǎng)模型的優(yōu)化。微電網(wǎng)系統(tǒng)容量與NPV優(yōu)化結(jié)果如圖3所示。

圖3 微電網(wǎng)系統(tǒng)容量與NPV優(yōu)化結(jié)果Fig.3 Capacity and NPV optimization results of the microgrid system

圖3(a)為各個季度分布式能源系統(tǒng)容量優(yōu)化結(jié)果，WT機(jī)組的裝機(jī)容量比PV機(jī)組高4.4 MW，這是因為該工業(yè)園區(qū)在夜間仍具有一定規(guī)模的用電量需求，但是期間光照輻射強(qiáng)度為0，PV機(jī)組的出力特征不利于全天候的電力電量供需平衡。同時，該地區(qū)風(fēng)力資源全天分布較為均勻，配置更多的WT機(jī)組可更好地解決因新能源資源分時供給不均而導(dǎo)致的電力供需矛盾。

圖3(b)為全年及各季度NPV優(yōu)化結(jié)果。整體來看，全年及各季度NPV均為正值，表明該項目具有投資可行性。具體來看，受該地區(qū)可再生能源資源與用電情況的季節(jié)性特征影響，春季NPV明顯較低，夏季NPV相對最高。為進(jìn)一步提升全年NPV總值，對季度NPV優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行展開分析：春季的用電負(fù)荷明顯低于其他季節(jié)，而售電所產(chǎn)生利潤為微電網(wǎng)系統(tǒng)的主要利潤來源，因此春季的利潤更低；夏季同時擁有較多的可再生能源資源與用電負(fù)荷，因此夏季利潤最高。值得注意的是，冬季的可再生能源資源匱乏，但用電負(fù)荷較高，在不改變其他條件的情況下，需要提高新能源發(fā)電系統(tǒng)裝機(jī)容量才能滿足微電網(wǎng)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。但是，增加發(fā)電系統(tǒng)容量，除了增加初始投資成本外，將導(dǎo)致新能源發(fā)電機(jī)組在其他3個季節(jié)產(chǎn)生更多的過剩電量，過剩電量可轉(zhuǎn)換成氫能儲存或出售給電網(wǎng)以增加微電網(wǎng)系統(tǒng)利潤。因此，冬季是制約微電網(wǎng)系統(tǒng)配置的關(guān)鍵，調(diào)整冬季微電網(wǎng)系統(tǒng)自發(fā)電量占用電量的比例，或可為NPV提供進(jìn)一步優(yōu)化空間。

3.2 氫電供應(yīng)因子敏感分析

為解決上述提出的矛盾，本研究引入氫電供應(yīng)因子λ，代表冬季微電網(wǎng)系統(tǒng)自發(fā)電量占用電量的比例，其他季節(jié)不受影響，即λ=1時冬季負(fù)荷電量全部由微電網(wǎng)系統(tǒng)供應(yīng)。考慮氫電供應(yīng)因子λ后，微電網(wǎng)系統(tǒng)容量及NPV的優(yōu)化結(jié)果如圖4所示。

圖4 考慮氫電供應(yīng)因子λ后微電網(wǎng)系統(tǒng)容量及NPV的優(yōu)化結(jié)果Fig.4 Optimization results of capacity and NPV of the microgrid system with consideration of λ

圖4(b)為λ對不同季節(jié)以及全年NPV的影響。當(dāng)λ<0.8時，全年NPV隨λ增大呈上升的趨勢，這是因為微電網(wǎng)售電利潤隨λ增加而增加。在成本方面，如圖4(a)所示，主要通過調(diào)整外購電量來實現(xiàn)微電網(wǎng)電力電量供需平衡，WT、PV機(jī)組及URFC裝機(jī)容量基本保持穩(wěn)定，初始投資成本基本不變。當(dāng)λ=0.8時，全年NPV達(dá)到最大值。當(dāng)λ>0.8時，全年NPV隨λ增大呈下降趨勢，這是因為微電網(wǎng)系統(tǒng)的WT、PV機(jī)組及URFC裝機(jī)容量逐漸增加，導(dǎo)致初始投資成本升高，額外的過剩電量帶來的利潤增長低于初始投資成本的增長。因此，當(dāng)λ=0.8，即冬季外購電量占負(fù)荷電量的20%時，微電網(wǎng)系統(tǒng)的全年NPV將達(dá)到最大值。

3.3 系統(tǒng)輸出功率變化趨勢

對微電網(wǎng)系統(tǒng)某一日內(nèi)分布式新能源能源發(fā)電機(jī)組輸出功率進(jìn)行分析，如圖5所示：凌晨時段，由于光照輻射匱乏，系統(tǒng)主要由URFC(FC模式)和WT機(jī)組供電；日間時段，隨著光照輻射強(qiáng)度及風(fēng)速增加，WT機(jī)組和PV機(jī)組成為供電主力，并產(chǎn)生過剩電量，過剩電量由URFC(WE模式)轉(zhuǎn)換為氫能；夜間時段，隨著光照輻射強(qiáng)度降低至0，URFC(FC模式)及和WT機(jī)組再次成為系統(tǒng)供電主力。可見，此微電網(wǎng)系統(tǒng)可通過URFC在不同工作模式之間的靈活切換，適應(yīng)不同時段新能源機(jī)組發(fā)電出力特征，實現(xiàn)微電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

4 結(jié)論

本文將URFC引入并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)，結(jié)合URFC效率與功率參數(shù)，建立基于URFC的微電網(wǎng)系統(tǒng)的成本/容量描述模型。提出綠色排放因子的概念，將傳統(tǒng)火電廠尾氣排放處理成本轉(zhuǎn)換為對新能源發(fā)電的激勵，突出新能源發(fā)電機(jī)組在環(huán)境方面的優(yōu)勢。結(jié)論如下：

a)采用NPV作為微電網(wǎng)系統(tǒng)投資合理性的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，并通過PSO算法對分布式設(shè)備進(jìn)行系統(tǒng)容量優(yōu)化。以湖北某工業(yè)園區(qū)為研究對象的分析結(jié)果表明，該地區(qū)以URFC為核心的并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)具有投資可行性。

b)分析新能源資源季度特征對微電網(wǎng)系統(tǒng)容量和NPV的影響，引入氫電供應(yīng)因子對冬季微電網(wǎng)系統(tǒng)與電網(wǎng)的負(fù)荷供應(yīng)策略進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明：當(dāng)氫電供應(yīng)因子為0.8時為最優(yōu)控制策略，即冬季微電網(wǎng)系統(tǒng)80%的用電量由自發(fā)電量提供，其余20%從外部電網(wǎng)購入，在此條件下，微電網(wǎng)系統(tǒng)全年NPV達(dá)到最大值。

c)微電網(wǎng)系統(tǒng)的首要供能設(shè)備隨時段變化。日間時段，輻射強(qiáng)度及風(fēng)速較高，WT機(jī)組和PV機(jī)組為主要供能系統(tǒng)；凌晨及夜間時段，URFC(FC模式)和WT機(jī)組成為主要供能系統(tǒng)。URFC可適應(yīng)不同時段新能源機(jī)組發(fā)電出力特征，實現(xiàn)微電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。