宋旭日，葉林

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，北京100083）

分布式發(fā)電是在用戶現(xiàn)場或者靠近用電現(xiàn)場配置容量較小的發(fā)電機(jī)組（一般低于50 MW），以滿足特定用戶的需要，支持現(xiàn)存配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，或者同時(shí)滿足這兩個(gè)方面的要求。分布式電源（DG）通常包括：太陽能發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、微水發(fā)電、燃料電池、生物發(fā)電及儲(chǔ)能裝置等。分布式發(fā)電是對大電網(wǎng)的輔助和補(bǔ)充，在意外災(zāi)害發(fā)生時(shí)持續(xù)供電，彌補(bǔ)大電網(wǎng)安全運(yùn)行的不足，可以有效地實(shí)現(xiàn)能源的梯級利用，提高電力系統(tǒng)供電的可靠性與靈活性[1-2]。

國內(nèi)外學(xué)者針對DG引入電力系統(tǒng)后產(chǎn)生的各方面影響進(jìn)行了評估分析，以求DG配置價(jià)值的最大化[3-4]。利用遺傳算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，其中包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)的型號(hào)和容量以及光伏電池的容量和傾角對系統(tǒng)供電可靠性和成本的影響，該算法在一定程度上提高了問題尋優(yōu)的速度，但仍然未能保證解的全局收斂性[5-7]。從節(jié)能環(huán)保角度出發(fā)，建立了綜合經(jīng)濟(jì)、環(huán)保型模型求解分布式電源配置方案[8]。提出一種基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的風(fēng)光互補(bǔ)混合供電系統(tǒng)容量優(yōu)化配置模型，但對于分布式發(fā)電系統(tǒng)都沒有進(jìn)行微網(wǎng)系統(tǒng)級的研究，因而無法全面地體現(xiàn)分布式發(fā)電的優(yōu)越性[9]。

本文以遠(yuǎn)離供電中心、與輸電系統(tǒng)弱連接的偏遠(yuǎn)配電網(wǎng)為研究系統(tǒng)。引入啟發(fā)式算法，以分布式發(fā)電投資、運(yùn)行費(fèi)用、向輸電系統(tǒng)直接購電費(fèi)用以及考慮環(huán)境因素費(fèi)用總和最小為優(yōu)化目標(biāo)，分別對并網(wǎng)型和離網(wǎng)型2種情況進(jìn)行規(guī)劃和運(yùn)行的綜合分析，從而確定各DG類型的最優(yōu)投入容量。

1 風(fēng)/光/柴多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)簡介

如圖1所示，分布式發(fā)電系統(tǒng)由不同型號(hào)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)、太陽能電池、同步發(fā)電機(jī)（柴油發(fā)電機(jī)等）和蓄電池組成。各發(fā)電系統(tǒng)具有不同的成本，對用戶供電可靠性也不同，各個(gè)發(fā)電系統(tǒng)相互補(bǔ)充，彌補(bǔ)各自獨(dú)立發(fā)電的不足之處，向電網(wǎng)提供更加穩(wěn)定的電能，從而極大提高了分布式發(fā)電的供電可靠性[10-11]。

圖1 分布式發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

風(fēng)/光/柴多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)主要由太陽電池陣列、風(fēng)力發(fā)電機(jī)、柴油發(fā)電機(jī)、蓄電池組和負(fù)荷所組成。其中太陽電池陣列輸出的是直流電，輸出電壓和電流一般隨著太陽電池上輻射強(qiáng)度和電池板傾角的變化而變化，輸出直流經(jīng)過逆變器給交流負(fù)載供電。風(fēng)力發(fā)電機(jī)輸出的是三相交流電，輸出功率隨風(fēng)速大小變化而不斷變化，可通過現(xiàn)場總線直接給負(fù)荷供電。柴油發(fā)電作為系統(tǒng)備用電源，可以彌補(bǔ)風(fēng)力發(fā)電和太陽能發(fā)電的隨機(jī)性和不均勻性。

太陽能和風(fēng)能均受天氣變化的影響，為充分利用新能源的同時(shí)保證負(fù)荷的供電可靠性，系統(tǒng)中需要加入儲(chǔ)能裝置，鉛酸蓄電池由于其相對較低的價(jià)格，使其成為系統(tǒng)的主要儲(chǔ)能設(shè)備。在太陽能和風(fēng)能資源豐富時(shí)，可對蓄電池進(jìn)行充電儲(chǔ)能，反之蓄電池給系統(tǒng)供電。太陽能電池的輸出為直流電可直接用于蓄電池的充電。

由于負(fù)荷電壓一般為交流電，使用逆變器將直流電壓轉(zhuǎn)換為負(fù)載要求的交流電壓,需要在太陽能電池的輸出端連接最大功率點(diǎn)跟蹤裝置MPPT(Maximum Power Point Tracking)及控制單元使太陽能電池的輸出保持在最大輸出功率。

1.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)（W ind T urbine,WT）模型簡介

風(fēng)力發(fā)電機(jī)是把風(fēng)的動(dòng)能轉(zhuǎn)換成機(jī)械能的機(jī)械裝置，通過大量實(shí)驗(yàn)表明，風(fēng)機(jī)的輸出功率與風(fēng)速之間的關(guān)系如下[11-12]：

式中，Pt為風(fēng)力發(fā)電機(jī)的輸出功率，W；Pr為風(fēng)力發(fā)電機(jī)額定功率,W；vci為切入風(fēng)速，m/s；vco為切出風(fēng)速，m/s；vr為額定風(fēng)速,m/s；v為實(shí)際風(fēng)速,m/s。

1.2 太陽能電池（Photovoltaic,PV）模型簡介

太陽能電池是將太陽能輻射轉(zhuǎn)換成電能的靜態(tài)裝置，輸出功率為直流電的形式，其大小取決于太陽能輻射量和溫度等條件，式（2）給出了太陽能電池板的輸出功率[13]：

式中，fpv為太陽能電池的轉(zhuǎn)換效率，%；Ypv為太陽能電池板額定容量,W；IT為太陽能電池板所接受的輻射量，kW/m2，Is=1kW/m2。根據(jù)所給地區(qū)的輻射量數(shù)據(jù)，即可計(jì)算出太陽能電池的輸出功率。

1.3 蓄電池（Storage Battery,SB）模型簡介

蓄電池作為儲(chǔ)能裝置，在分布式發(fā)電系統(tǒng)中起著平衡功率的作用，可以彌補(bǔ)風(fēng)力發(fā)電、太陽能發(fā)電的隨機(jī)性和不均勻性，提高了供電可靠性。在風(fēng)能和太陽能資源豐富的時(shí)候，系統(tǒng)對蓄電池進(jìn)行充電，但不能過充；同樣，在風(fēng)能和太陽能資源短缺的時(shí)候，蓄電池放電，保證負(fù)荷正常工作，但不能過放電。

蓄電池吸收的最大功率，用最大充電功率來決定是否蓄電池能夠全部吸收分布式發(fā)電發(fā)出的電能，蓄電池最大的功率為[14]：

式中，Q1為蓄電池的初始可利用電能，kW·h；Q為蓄電池初始總電能，kW·h；c為蓄電池容量比率，%；k為蓄電池比率常數(shù)，h-1；Δt為時(shí)間步長，h。

1.4 柴油發(fā)電機(jī)（Diesel Engine Generator,DEG）模型簡介

分布式發(fā)電系統(tǒng)中還可能包含有柴油發(fā)電機(jī)、微水發(fā)電機(jī)等同步發(fā)電單元，它們的能耗-功率輸出特性為[12]

式中，a、b、c為發(fā)電機(jī)組的相關(guān)參數(shù)。

2 多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化模型

由于分布式發(fā)電中太陽能、風(fēng)能波動(dòng)性較大并且具有很大的隨機(jī)性，準(zhǔn)確合理的匹配設(shè)計(jì)系統(tǒng)對分布式發(fā)電系統(tǒng)的推廣尤為重要，它是充分利用風(fēng)光資源在時(shí)間和空間分布上所呈現(xiàn)出的互補(bǔ)性的前提。系統(tǒng)匹配設(shè)計(jì)不合理將導(dǎo)致較高的系統(tǒng)供電成本和較差的性能表現(xiàn)，甚至根本不能體現(xiàn)出互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)自身的優(yōu)越性。準(zhǔn)確合理的匹配設(shè)計(jì)應(yīng)根據(jù)用戶所在地的地理位置、地形條件、氣象條件、組件（包括風(fēng)機(jī)、太陽能電池、蓄電池、柴油發(fā)電機(jī)、轉(zhuǎn)換器等）實(shí)際的工作特性以及用戶用電需求等來確定系統(tǒng)各部分容量，使系統(tǒng)各部分盡可能工作在理想狀態(tài)下[1]。

2.1 目標(biāo)函數(shù)

對于多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)，優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)主要是在滿足系統(tǒng)性能指標(biāo)的前提下，使系統(tǒng)投資、運(yùn)行、可靠性和環(huán)境治理等綜合成本最小，其目標(biāo)函數(shù)可以表示如下：

2.2 約束條件

為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)，需要滿足以下約束條件。

1）功率平衡約束：每小時(shí)電網(wǎng)輸出功率Pgrid和分布式發(fā)電輸出功率Pdg之和等于對應(yīng)小時(shí)總負(fù)荷需求PL：

2）分布式電源運(yùn)行約束：分布式電源容量PDG須在最大容量PDGmax范圍內(nèi)：

3）供電可靠性約束：考慮分布式發(fā)電元件停運(yùn)概率，系統(tǒng)必須滿足一定的供電可靠性，本文將失負(fù)荷概率（LOLP）控制在2%以內(nèi)。

式中,LOLP為失負(fù)荷概率，指的是統(tǒng)計(jì)期間內(nèi)用戶停電的總小時(shí)數(shù)與統(tǒng)計(jì)期間總供電小時(shí)數(shù)的比值[15-16]。

4）輸電容量約束[17]：電網(wǎng)傳輸功率Pgridt最大不能超過輸電網(wǎng)允許傳輸最大容量Pgmax：

2.3 啟發(fā)式算法

多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置的確定，要受到地理位置、氣象條件（風(fēng)速、光照等）、組件（風(fēng)機(jī)、太陽能電池、柴油發(fā)電機(jī)等）實(shí)際的工作特性以及負(fù)荷特性的影響，在給定以上參數(shù)的條件下，應(yīng)用啟發(fā)式算法[2,17]，根據(jù)仿真得到的各組可行方案，比較其總投資費(fèi)用，選擇投資費(fèi)用最少的方案為系統(tǒng)最優(yōu)配置。具體算法流程如圖2所示。

(1)開展教師下企業(yè)的活動(dòng)，讓教師更加深刻地了解各個(gè)行業(yè)的具體行業(yè)規(guī)范和思政要求，并使教師收集豐富的教學(xué)資料。

圖2 啟發(fā)式算法流程圖

3 算例分析

本文應(yīng)用HOMER軟件建模仿真，來確定分布式發(fā)電系統(tǒng)中各部分的最優(yōu)配置。HOMER軟件是美國國家新能源實(shí)驗(yàn)室（NREL）開發(fā)的軟件，主要用于設(shè)計(jì)和優(yōu)化小型混合發(fā)電系統(tǒng)。它包含了一定數(shù)量的能源組件模型，基于成本和資源可利用性來進(jìn)行適當(dāng)?shù)募夹g(shù)選擇。HOMER主要是對能源、經(jīng)濟(jì)限制和控制方法的要求進(jìn)行分析。它也要求輸入組件類型、組件數(shù)量、成本、效率和使用壽命等等。在一定范圍內(nèi)給某個(gè)變量取值進(jìn)行敏感分析，可以得出這個(gè)變量對系統(tǒng)配置的影響[16-17]。

本文針對某地區(qū)（北緯19°，經(jīng)度0°）搭建模型進(jìn)行仿真，該地區(qū)年平均風(fēng)速5.758 m/s，月平均太陽輻射量為5.18 kW/m2，日平均負(fù)荷為85 kW·h/d，年度負(fù)荷峰值為12.1 kW，系統(tǒng)由分布式發(fā)電系統(tǒng)（包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)、太陽能電池、柴油發(fā)電機(jī)）和電網(wǎng)供電，分布式發(fā)電系統(tǒng)與電網(wǎng)弱連接，柴油發(fā)電機(jī)作為備用機(jī)組，供給一定的負(fù)荷，保證供電可靠性。相關(guān)分布式發(fā)電單元參數(shù)見表1。

表1 各類型分布式發(fā)電單元參數(shù)

3.1 系統(tǒng)并網(wǎng)運(yùn)行分析

假設(shè)大電網(wǎng)全年正常運(yùn)行，電網(wǎng)電價(jià)固定0.05$/kW，正常情況下電網(wǎng)的最大輸電功率為60 kW。分布式發(fā)電系統(tǒng)：風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率為12 kW，上限為5臺(tái)；太陽能電池板最大功率為8 kW，系統(tǒng)最優(yōu)解見表2。

表2 并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)可行方案

通過比較以上方案總費(fèi)用成本，方案1成本最低，選為最優(yōu)解，此時(shí)系統(tǒng)的優(yōu)化配置為太陽能發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、電網(wǎng)供電所占比例分別為8%、57%、35%?？偼顿Y成本為$64164，單位成本電價(jià)最低，為0.180$/kWh。并網(wǎng)條件下各發(fā)電單元出力情況見圖3。

圖3 并網(wǎng)條件下各發(fā)電單元出力情況

從圖3可以看出,風(fēng)/光/電網(wǎng)三種發(fā)電形式在各個(gè)月份的出力情況。系統(tǒng)總的年發(fā)電量為40965 kW·h，其中風(fēng)機(jī)的年發(fā)電量是23236 kW·h，太陽能電池的年發(fā)電量是3152 kW·h，電網(wǎng)供電為14577 kW·h。由于該地區(qū)處于亞熱帶，年度的太陽能輻射量基本不變，所以太陽能電池的出力情況基本趨于平穩(wěn)。對于風(fēng)機(jī)，冬春季風(fēng)能較大，風(fēng)機(jī)出力較多，系統(tǒng)主要由風(fēng)機(jī)供電，電網(wǎng)與太陽能電池起輔助作用。夏秋季風(fēng)能較小，此時(shí)風(fēng)機(jī)與大電網(wǎng)聯(lián)合供電，太陽能電池起輔助作用。圖4給出了年度負(fù)荷峰值日的系統(tǒng)負(fù)荷分布示意圖。

圖4 年度負(fù)荷峰值日系統(tǒng)運(yùn)行圖

以年度負(fù)荷峰值日（8月10日）為例進(jìn)行分析。圖4（a）圖4（b）分別給出了系統(tǒng)交流負(fù)荷、總供電量以及系統(tǒng)未滿足負(fù)荷曲線，由圖4(a)可以看出，分布式發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行，分布式發(fā)電與電網(wǎng)總的供電量大于系統(tǒng)交流負(fù)荷，保證了系統(tǒng)的供電可靠性。圖4（b）中分別給出了太陽能電池板、風(fēng)力發(fā)電機(jī)、電網(wǎng)供電量。在年度負(fù)荷峰值日，6點(diǎn)-18點(diǎn)太陽能電池板與電網(wǎng)聯(lián)合供電，由于處于夏季，風(fēng)機(jī)出力很小，其余時(shí)間主要由電網(wǎng)供電，充分體現(xiàn)了分布式發(fā)電與電網(wǎng)供電良好的互補(bǔ)性。

3.2 系統(tǒng)離網(wǎng)運(yùn)行分析

分布式發(fā)電是對大電網(wǎng)的輔助和補(bǔ)充，彌補(bǔ)大電網(wǎng)安全運(yùn)行的不足，可以有效的實(shí)現(xiàn)能源的梯級利用，提高電力系統(tǒng)供電的可靠性與靈活性。而在意外災(zāi)害發(fā)生時(shí)要與大電網(wǎng)解耦，運(yùn)行在離網(wǎng)模式下，即孤島模式，此時(shí)分布式發(fā)電單獨(dú)給系統(tǒng)供電，以下主要分析分布式發(fā)電的離網(wǎng)運(yùn)行特性。

分布式發(fā)電離網(wǎng)運(yùn)行，系統(tǒng)由風(fēng)力發(fā)電機(jī)、太陽能電池板、柴油發(fā)電機(jī)組成，風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率為12 kW，上限為5臺(tái)，太陽能電池板最大功率為8 kW，柴油發(fā)電機(jī)功率為2 kW，上限為3臺(tái)，柴油發(fā)電機(jī)在電網(wǎng)停運(yùn)時(shí)作為備用機(jī)組，供給一定的負(fù)荷，保證供電可靠性。

離網(wǎng)運(yùn)行的優(yōu)化結(jié)果為太陽能電池板功率為2 kW、風(fēng)力發(fā)電機(jī)一臺(tái)、柴油發(fā)電機(jī)兩臺(tái)，此時(shí)系統(tǒng)未滿足負(fù)荷為273 kWh，占發(fā)電總量的0.9%。系統(tǒng)交流主負(fù)荷和未滿足負(fù)荷分布見圖5。

圖5 系統(tǒng)交流主負(fù)荷和未滿足負(fù)荷分布

由圖5可知，系統(tǒng)缺電主要發(fā)生在7、8、9三個(gè)月中，主要原因是7、8、9月份處于平均風(fēng)速最低的月份，同時(shí)夏季也是用電負(fù)荷高峰期，風(fēng)機(jī)出力遠(yuǎn)不能滿足負(fù)荷需求，而系統(tǒng)中太陽能發(fā)電所占比例較小，綜合導(dǎo)致夏季系統(tǒng)負(fù)荷丟失較多。為解決離網(wǎng)運(yùn)行條件下系統(tǒng)負(fù)荷丟失較多的情況，可以加大太陽能電池板、風(fēng)力發(fā)電機(jī)、柴油發(fā)電機(jī)容量等，但增加了系統(tǒng)剩余不可用電量。綜合考慮，在太陽能電池板中加入最大功率點(diǎn)追蹤裝置（MPPT），這樣既可以增加發(fā)電量又可以避免系統(tǒng)剩余電量的產(chǎn)生，仿真結(jié)果見圖6。

圖6 綜合敏感度分析

從圖6可知，太陽能電池板傾角大小直接影響太陽能電池出力情況，從而影響整個(gè)系統(tǒng)的失負(fù)荷概率。隨著太陽能電池板傾角的不斷增大，太陽能電池出力先減小而后增大，15°為其轉(zhuǎn)折點(diǎn)。而對于失負(fù)荷概率，在18°時(shí)，其值達(dá)到最大，約為0.008，之后逐漸減小并最終保持平穩(wěn)在0.0075。綜合考慮太陽能電池出力和失負(fù)荷概率，太陽能電池傾角大于35°以后，出力情況以及失負(fù)荷概率基本保持不變。所以，把太陽能電池板傾角35°作為一個(gè)閾值，并選其為最優(yōu)傾角。

3.3 敏感性分析

敏感性分析就是計(jì)算某個(gè)變量對優(yōu)化配置結(jié)果的影響，比如柴油價(jià)格、風(fēng)速變化、太陽輻射量變化等等這些都是關(guān)鍵因素，需對其進(jìn)行敏感性分析。對所給定的值都將重復(fù)仿真和優(yōu)化，這樣就可以看出輸入量變化時(shí)引起的結(jié)果改變，以此來確定該變量的重要性和敏感性。主要分析風(fēng)速變化對系統(tǒng)的影響見圖7。柴油價(jià)格對系統(tǒng)的影響見圖8。

圖7 風(fēng)速敏感性分析曲線

圖8 柴油價(jià)格敏感性分析曲線

斜率表示敏感程度，圖7中隨風(fēng)速不斷增加，風(fēng)機(jī)出力隨之增加，使得系統(tǒng)總投資和失負(fù)荷概率都不斷下降，當(dāng)風(fēng)速達(dá)到8 m/s時(shí)，系統(tǒng)總投資降到了$80000同時(shí)失負(fù)荷概率將為0.01。從風(fēng)速-失負(fù)荷概率曲線可以看出，風(fēng)速在5～6 m/s之間時(shí)失負(fù)荷概率變化較大，這與風(fēng)機(jī)切入風(fēng)速有關(guān)。圖8中，系統(tǒng)總投資與柴油價(jià)格成線性關(guān)系，斜率表示柴油價(jià)格對系統(tǒng)總投資的靈敏度影響。從圖7、圖8中可以看出，柴油價(jià)格對系統(tǒng)影響與風(fēng)速變化對系統(tǒng)的影響正好相反，柴油價(jià)格越低對系統(tǒng)參數(shù)影響越小。

4 結(jié)論

本文建立了計(jì)及供電可靠性和環(huán)境影響的DG優(yōu)化配置模型，綜合評估了發(fā)電成本、輸配電損失和環(huán)保成本，并根據(jù)運(yùn)行方式的不同及用戶不同的可靠性要求，得到相應(yīng)的最優(yōu)配置。

并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)，多能互補(bǔ)系統(tǒng)總年發(fā)電量40965 kW·h，其中風(fēng)力發(fā)電為23236 kW·h，太陽能發(fā)電為3152 kW·h，電網(wǎng)供電為14577 kW·h，此時(shí)系統(tǒng)的優(yōu)化配置為風(fēng)力發(fā)電、太陽能發(fā)電、電網(wǎng)供電各占57%、8%、35%。這就可以充分利用當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)力資源，并且在相同功率條件下,風(fēng)力發(fā)電的價(jià)格遠(yuǎn)低于太陽能發(fā)電，從而可以大大節(jié)約總投資成本。離網(wǎng)運(yùn)行時(shí)，各發(fā)電單元容量優(yōu)化配置分別為風(fēng)機(jī)容量12 kW、太陽能電池容量2 kW、柴油發(fā)電機(jī)容量4 kW。

另外，針對太陽能電池板傾角、風(fēng)速變化、柴油價(jià)格進(jìn)行了敏感性分析，結(jié)果表明優(yōu)化參數(shù)設(shè)計(jì)可以使風(fēng)能和太陽能電池具有良好的互補(bǔ)性，從而提高系統(tǒng)的供電可靠性。

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