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深度 | 考虑补贴的独立微网容量配置优化方法

2018-07-24 14:48来源:《电网技术》杂志作者:潘文霞 李建成 方坤豪关键词:微电网可再生能源微网容量配置优化收藏点赞

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摘要

针对风光柴蓄独立微网系统,提出了考虑补贴的容量配置优化方法。该方法以总净现成本最低为优化目标,以负荷缺额率为约束条件保证供电可靠性,采用遗传算法优化系统容量配置。通过测试基于该方法所开发的软件,验证其了正确性,并以此作为仿真平台,实现了多种电源组合方式下考虑补贴的容量配置优化仿真分析。分析结果表明,在独立微网系统容量配置优化时,不同补贴方式会对系统容量配置优化结果有较大影响;在所研究的补贴标准下,按发电量补贴方式比按投资安装补贴方式投资商可获得的总补贴收益更多,总投资成本更少。

关键词 : 补贴; 独立微网; 负荷增长; 遗传算法; 运行模式;

0 引言

长期以来,受地理条件限制,在孤立的海岛建设与大电网互联的常规输配电系统变得较为困难,因此能源问题就一直成为限制其发展的重要因素之一。一般来说,海岛拥有丰富的风能和太阳能等可再生能源。随着风力发电和光伏发电技术的发展,由风力发电机、光伏阵列、柴油发电机和蓄电池组成的独立微网系统[1-3],由于其相对较低的运行成本和较高的供电可靠性,成为解决孤立海岛供电问题的有效方法之一。

针对微电网的容量配置优化问题,国内外已经取得一定的研究成果。微网配置优化首先要考虑的问题是负荷和可再生能源数据的分析。对于风速和光照数据的分析,一般采用的是确定性分析法[4-6],此方法简单直接,选取符合当地气候数据特征的典型历史数据样本作为研究对象。由于在工程应用周期内研究对象的气候一般不会发生太大变化,确定性分析法可以满足仿真要求。文献[5-6]基于一年8760 h准稳态数据进行逐时计算,得到微网系统全年运行情况。目前关于微网配置优化的大多数研究,其负荷模型一般没有考虑负荷增长问题。独立微网系统一般都不会太大,负荷增长也较为缓慢。但对于工程应用周期较长的规划场景,以不变的负荷数据进行仿真计算所得的配置容量到工程应用后期可能无法保证供电可靠性,不能满足实际的微网规划设计要求,在此场景下就有必要考虑负荷增长问题[6]。

独立微网容量配置优化的目标一般可以是系统总成本最小化、供电可靠性最大化、污染排放最小化、投资净收益最大化等目标中单个或多个[3-13]。文献[5]提出了包含微网全寿命周期内的总净现成本、负荷容量缺额率和污染排放的多目标优化设计模型,但未将污染排放纳入经济成本里面;文

献[8-9]提出了综合考虑系统寿命周期成本和污染惩罚的优化模型,使系统配置优化兼具经济性和环保性,但没有考虑可再生能源发电补贴因素。然而目前包括中国在内的许多国家都出台了一些鼓励开发利用可再生能源发电的补贴政策,主要有一次性投资安装补贴和按发电量补贴等[10,14-16]。文

献[10]针对并网型微电网中光伏上网补贴进行了灵敏度分析,研究发现补贴会对投资开发商的收益产生积极影响。文献[16]建立了风光柴蓄独立微网系统模型和经济性模型,并在经济成本中考虑了按发电量进行补贴,但对投资安装补贴问题没有涉及。

本文提出了考虑补贴的独立微网容量配置优化方法,建立了仿真平台,比较分析了多种电源组合方式下的容量配置特点及系统成本,研究分析了不同补贴方式下独立微网系统最优容量配置的补贴收益和成本。

1 系统模型与运行模式

1.1 系统构建

本文设计的系统结构如图1所示。

图1 独立微网系统结构

Fig. 1 Structure of a stand-alone microgrid system

风力发电和光伏发电只有设备自身成本和运行维护成本,且不会产生任何污染,是理想的绿色环保能源,因此以风力发电机和光伏阵列作为系统主要电源向负荷供电。但考虑到其发电量受天气影响较大,具有显著的间歇性和随机性特点,因此需要备用电源,以保证系统供电可靠性。柴油发电机因其灵活、便捷、可靠的特点,可以很好地满足备用电源要求。同时采用蓄电池作为储能设备,在风光发电量大于负荷时存储多余能量,在风光发电量不足时放出存储能量,在系统中起“削峰补谷”的调节作用。由风光柴蓄组成的独立微网系统可以经济可靠地为孤立海岛供电。

在本文的系统模型中,忽略了交直流变换的损耗和输配电线路的损耗。

1.2 系统元件模型

1.2.1 风力发电机模型

本文根据风力发电机离散功率曲线,采用拉格朗日三次差值法来计算输出功率。

PW=∑n=1NPnln(v)PW=∑n=1NPnln(v) (1)

式中:PW为风力发电机实际输出功率;Pn为风机离散功率曲线上给定点n的功率,共有N个点;v为平均风速;ln( )为插值函数。

1.2.2 光伏阵列模型

光伏阵列实际输出功率计算公式为

PPV=YPVfPVGTGT,STCPPV=YPVfPVGTGT,STC (2)

式中:PPV为光伏阵列实际输出功率;YPV为光伏阵列额定输出功率;fPV为减损系数;GT为照射到光伏板上的辐射量;GT,STC为标准测试条件下的辐

射量。

1.2.3 柴油发电机模型

柴油发电机的燃料消耗量是其输出功率的线性函数,即

F=F0⋅Ygen+F1⋅PgenF=F0⋅Ygen+F1⋅Pgen (3)

式中:F为燃料消耗率;F0为截距系数;F1为斜率;Ygen为柴油发电机额定功率;Pgen为实际输出功率。

柴油发电机运行功率约束为

lmin≤PgenYgen≤1lmin≤PgenYgen≤1 (4)

式中lmin为柴油机最小负载率。

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