陶思鈺，葛曉慧，陳 健

（1.浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院，杭州 310027；2.國(guó)網(wǎng)浙江省電力公司電力科學(xué)研究院，杭州 310014）

0 引言

目前并入大電網(wǎng)的DG（分布式電源）多為單一的發(fā)電系統(tǒng)，如光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電機(jī)組等，尚無法有效利用資源和及時(shí)滿足用戶的用電需求。此外，由于可再生能源發(fā)電的不可控性，將其直接接入電網(wǎng)會(huì)影響配電網(wǎng)的電能質(zhì)量。研究表明，含多種形式的發(fā)電系統(tǒng)及儲(chǔ)能單元的混合型微網(wǎng)可以充分利用自然資源，形成能量互補(bǔ)和調(diào)控，經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境效益較好。

杭州是中國(guó)東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省會(huì)城市，有著較大的負(fù)荷需求，但煤炭等化石能源資源匱乏。隨著城市的不斷發(fā)展，能源供應(yīng)日益呈現(xiàn)供不應(yīng)求的狀況。錢塘江與杭州城區(qū)臨近，光照、風(fēng)力和水能等可再生能源豐富，在錢塘江南岸進(jìn)行微網(wǎng)建設(shè)，可有效緩解當(dāng)?shù)仉娔芄?yīng)問題，具有較好的節(jié)能減排效果。

對(duì)于微網(wǎng)優(yōu)化配置問題，國(guó)內(nèi)外均有相關(guān)研究。文獻(xiàn)[1，2]對(duì)含可再生能源的獨(dú)立微網(wǎng)進(jìn)行系統(tǒng)配置優(yōu)化計(jì)算，對(duì)不同配置組合及影響系統(tǒng)配置和運(yùn)行參數(shù)的因素進(jìn)行分析，但沒有考慮并網(wǎng)型微網(wǎng)；文獻(xiàn)[3]運(yùn)用改進(jìn)遺傳算法，對(duì)海島分布式微網(wǎng)系統(tǒng)展開案例計(jì)算，為微網(wǎng)建設(shè)提供了決策參考；文獻(xiàn)[4]研究了DG定容問題，同時(shí)考慮了有功網(wǎng)損、電壓改善程度和環(huán)境改善程度這3個(gè)重要指標(biāo)，將DG優(yōu)化定容問題轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)非線性規(guī)劃問題，但僅針對(duì)單個(gè)DG，沒有考慮組成微網(wǎng)后DG之間的相互影響。

本文結(jié)合杭州市自然資源情況，采用優(yōu)化軟件HOMER對(duì)含多種形式微電源的并網(wǎng)型微網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)配置，以期達(dá)到投資運(yùn)行費(fèi)用最少、效益最高的目標(biāo)。

1 系統(tǒng)建模

1.1 優(yōu)化軟件

HOMER（Hybrid Optimization Model for Electric Renewable）是專門針對(duì)可再生發(fā)電系統(tǒng)配置分析的仿真軟件，可以仿真并網(wǎng)和獨(dú)立的微網(wǎng)系統(tǒng)。HOMER基于技術(shù)和經(jīng)濟(jì)特性來比較不同的設(shè)計(jì)方案，在備選方案中尋求經(jīng)濟(jì)最優(yōu)解，還可以幫助分析輸入數(shù)據(jù)的變化及不確定性所帶來的影響。

1.2 自然資源

杭州的太陽能資源分布表現(xiàn)為南部和東部多、北部和西部少，城區(qū)的太陽能資源較為豐富。在杭州的東部和南部，可以考慮利用太陽能發(fā)電[5]。據(jù)中國(guó)風(fēng)能網(wǎng)介紹，與中國(guó)西部等風(fēng)能資源豐富的地區(qū)相比，除部分區(qū)域外，杭州各地年平均風(fēng)速較?。?.0～2.0 m/s），東北部平原地區(qū)則較大（2.0 m/s以上），特別是錢塘江口南岸的濱海平原年平均風(fēng)速在3.0 m/s以上，對(duì)風(fēng)能資源開發(fā)利用較為有利[4]。

此外，由于錢塘江具有豐富的水能資源，可進(jìn)行小水電建設(shè)。文獻(xiàn)[6]分析了錢塘江的水資源情況，指出其徑流季節(jié)和年季變化較大的特性并給出了不同時(shí)段平均徑流量數(shù)據(jù)，可據(jù)此數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。

1.3 微網(wǎng)元件模型

1.3.1 光伏模型

光伏發(fā)電量易受光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度等因素影響，首先要對(duì)入射到電池板上的光照輻射強(qiáng)度進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)考慮溫度和積塵等其他因素對(duì)發(fā)電量的修正，得到光伏陣列的發(fā)電量計(jì)算模型[7，8]。入射到電池板斜表面的太陽總輻射量HT由斜面直接輻射量HbT、空氣散射量HdT和地面反射量HrT組成，可表示為：

式中：H，Hd分別為水平面總輻射量和散射量；β為電池板的傾角；η為地面反射率；RB為傾斜面上的直接輻射分量與水平面上直接分量之比。

光伏發(fā)電量隨溫度的升高而減小，由工程經(jīng)驗(yàn)可知，溫度每升高1℃，光伏發(fā)電量減少0.4%，所以溫度對(duì)光伏發(fā)電的影響不可忽視，其發(fā)電量在第t小時(shí)內(nèi)組件平均溫度為T時(shí)可由溫度修正因子 ξt（t）進(jìn)行修正。

PV電池板在t小時(shí)內(nèi)的發(fā)電量為：

式中：EPV（t）為光伏單元在第t小時(shí)內(nèi)的發(fā)電量；PPV為光伏組件安裝容量（峰瓦）；ξ1，ξ2，ξ3分別為污濁系數(shù)、性能失配系數(shù)和老化系數(shù)。

1.3.2 風(fēng)機(jī)模型

風(fēng)機(jī)的發(fā)電量與其輸出的功率密切相關(guān)，文獻(xiàn)[9]對(duì)風(fēng)機(jī)的輸出功率特性曲線進(jìn)行擬合，為保證擬合后二項(xiàng)式的精度，采用了多段擬合方法。風(fēng)機(jī)的輸出特性擬合方程表達(dá)式為：

式中：P（v）是風(fēng)速為v時(shí)的風(fēng)機(jī)輸出功率，v取風(fēng)機(jī)輪轂高度處風(fēng)速[10]；vcin和vcout分別為風(fēng)機(jī)的切入和切出風(fēng)速；a1，a2，…，an；b1，b2，…，bn；c1，c2，…，cn為多項(xiàng)式擬合系數(shù)?？紤]到空氣密度對(duì)風(fēng)機(jī)發(fā)電量的影響，發(fā)電機(jī)組在第t小時(shí)內(nèi)的發(fā)電量可表示為：

式中：Ew（t）為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組在第t小時(shí)內(nèi)的發(fā)電量；ρ為空氣密度；vt為第t小時(shí)輪轂處的風(fēng)速；n為風(fēng)機(jī)臺(tái)數(shù)。

1.3.3 小水電模型

小水電出力可表示為：

式中：Ehyd（t）為水輪機(jī)在第t小時(shí)內(nèi)的發(fā)電量；ηhyd為水輪機(jī)效率系數(shù)；ρwater為水的密度；hnet為凈水頭；Qturbine（t）為第t小時(shí)流過水輪機(jī)的流量。

1.3.4 柴油發(fā)電機(jī)模型

柴油發(fā)電機(jī)是可控電源，有最低功率限制，可表示為：

式中：Pde-rate，Pde為柴油發(fā)電機(jī)額定功率和實(shí)際輸出功率；k為柴油發(fā)電機(jī)最低出力系數(shù)，一般取0.3。

耗油量F（L/kWh）是與其輸出功率相關(guān)的線性函數(shù)，可表示為：

式中：F0，F(xiàn)1是柴油消耗曲線截距系數(shù)，分別取0.08415 和0.246[11]。

1.3.5 蓄電池模型

蓄電池的荷電狀態(tài)（SOC）由上一時(shí)刻SOC和相鄰時(shí)刻內(nèi)充/放電功率決定，其充/放電狀態(tài)計(jì)算公式如下：

式中： SOC（t+Δt）和SOC（t）分別為 t+Δt和t時(shí)刻蓄電池組SOC值；δ為自放電率；Pbess（t）為相鄰時(shí)刻內(nèi)蓄電池功率，正表示充電，負(fù)表示放電；Cbess為蓄電池總?cè)萘浚籏b為充/放電效率，放電時(shí)其值假設(shè)為1，充電時(shí)0.65≤Kb≤0.85，其值與充電功率有關(guān)。

蓄電池存在SOC值約束和充放電功率約束：

式中：SOCmax，SOCmin分別為蓄電池SOC允許上下限；Pc_max和Pd_max分別為蓄電池充電功率和放電功率限值。

1.3.6 鍋爐

HOMER將鍋爐視為可滿足所有熱負(fù)荷的理想元件，系統(tǒng)的熱負(fù)荷基本全由其供應(yīng)。對(duì)鍋爐的燃料消耗量沒有限制。

2 仿真與分析

2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

仿真對(duì)象為含風(fēng)、光、柴、水、儲(chǔ)的并網(wǎng)型混合微網(wǎng)，如圖1所示，負(fù)荷則包括電負(fù)荷和熱負(fù)荷。該微網(wǎng)與外部大電網(wǎng)連接，可與外部大電網(wǎng)進(jìn)行功率交換。

圖1 并網(wǎng)型混合微網(wǎng)結(jié)構(gòu)

2.2 元件參數(shù)

負(fù)荷取杭州錢塘江南岸某小區(qū)日負(fù)荷曲線。該小區(qū)每日電負(fù)荷均值為7666 kWh，峰值為1399 kW。日熱負(fù)荷均值為500 kWh，峰值為51.07 kW，具體參數(shù)設(shè)置見表1。風(fēng)、光、水資源參數(shù)見表2—4。

表1 微網(wǎng)24 h電負(fù)荷和熱負(fù)荷

表5和表6分別給出了微網(wǎng)各元件費(fèi)用、容量和壽命等參數(shù)設(shè)置。其中風(fēng)機(jī)額定功率為10 kW，輪轂高度為25 m。選用額定電壓6 V、額定容量250 Ah的鉛酸蓄電池。

2.3 優(yōu)化配置結(jié)果與分析

由于HOMER采用窮舉法進(jìn)行計(jì)算分析，結(jié)果有上百種組合，現(xiàn)僅對(duì)其中5組優(yōu)化結(jié)果的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析。

表2 杭州月晴空指數(shù)和日輻射量

表3 錢塘江南岸月平均風(fēng)速

表4 錢塘江支流流量數(shù)據(jù)

由表7可知，相同類型組合下，不同容量配置的計(jì)算結(jié)果有較大差異?？傮w上可再生能源容量越大，柴油發(fā)電機(jī)運(yùn)行時(shí)間也越少，與實(shí)際設(shè)計(jì)原則相符。然而，總凈現(xiàn)成本最小的配置并不一定是最合理的選擇，適當(dāng)增加成本可以使蓄電池避免深度放電，有利于延長(zhǎng)蓄電池的使用壽命，或減少柴油發(fā)電機(jī)的運(yùn)行時(shí)間。所以，最終系統(tǒng)配置不僅由其總凈現(xiàn)成本決定，還要根據(jù)優(yōu)先考慮的因素并綜合其他各種因素來進(jìn)行選擇。

下面選擇總凈現(xiàn)成本最小的配置結(jié)果做進(jìn)一步分析，即方案1。第1年微網(wǎng)產(chǎn)生的費(fèi)用主要為初始設(shè)備投資，此后每年消耗近似等量的燃料費(fèi)用和少量運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用。在第10和15年時(shí)分別有少量設(shè)備需要更換，將產(chǎn)生一定的更換費(fèi)用；第20年時(shí)，由于大多數(shù)設(shè)備壽命已到，所以需要進(jìn)行大量更換，因此產(chǎn)生大量的更換費(fèi)用。在第25年時(shí)，該工程結(jié)束，此時(shí)可對(duì)設(shè)備進(jìn)行回收改造并獲得收益。

表5 微網(wǎng)各元件費(fèi)用設(shè)置

表6 微網(wǎng)各元件容量及壽命參數(shù)設(shè)置

不同元件所占費(fèi)用差異較大，光伏單元的初始投資和更換費(fèi)用是最高的，原因是建造的光伏單元容量較大；與此同時(shí)，光伏單元回收利用所產(chǎn)生的效益也是最高的。運(yùn)行費(fèi)用主要由向外電網(wǎng)購電的電費(fèi)組成，還包含少量變換器及其他元件的維護(hù)費(fèi)用。燃料費(fèi)用主要由柴油發(fā)電機(jī)和鍋爐產(chǎn)生。

發(fā)電量方面，相較于其他發(fā)電形式，風(fēng)力發(fā)電占總發(fā)電量的比例最小。因?yàn)楹贾蒿L(fēng)力資源較少，季節(jié)性強(qiáng)。綜合考慮各種成本因素，風(fēng)機(jī)的建設(shè)投入不宜過多。由于錢塘江有豐富的水能和太陽能資源，所以水電和光伏發(fā)電可在整個(gè)電力供應(yīng)中占較大比率。在夏、秋季（6—9月）不僅光照充足而且水流量大，而此時(shí)正值杭州用電高峰時(shí)期，充分利用太陽能和水能可以有效緩解大電網(wǎng)供電壓力，且具有節(jié)能減排的效果。由于電網(wǎng)電價(jià)相對(duì)較低，外電網(wǎng)在可再生能源發(fā)電量無法滿足用電負(fù)荷的情況下可作為主要的后備支持。柴油發(fā)電機(jī)也能起到后備的作用，但由于其需要消耗化石能源，且污染氣體排放量較高，從經(jīng)濟(jì)和環(huán)保角度考慮，在微網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)應(yīng)將其退出運(yùn)行。

表7 微網(wǎng)不同容量配置結(jié)果

表8給出了微網(wǎng)每年所排放的各種污染物。這些有害氣體對(duì)環(huán)境會(huì)產(chǎn)生不利影響，為實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，需要對(duì)其進(jìn)行處理，治理費(fèi)用可參考表9。排放量最大的是CO2，主要由柴油發(fā)電機(jī)、鍋爐和電網(wǎng)所產(chǎn)生。SO2和NOX也占了不小的比例，主要由燃料中的雜質(zhì)（氮、硫化物）燃燒產(chǎn)生，可通過選擇較優(yōu)質(zhì)的其他燃料，或?qū)θ剂线M(jìn)行脫硫、脫氮處理來加以改進(jìn)。CO和未充分燃燒的碳?xì)浠衔铮–HX）所占比例較小，對(duì)柴油發(fā)電機(jī)和鍋爐的燃燒裝置進(jìn)行改進(jìn)后可以減小其排放量。

表8 污染物排放

表9 污染物治理成本

2.4 敏感性分析

通過對(duì)風(fēng)速、光照等自然條件或裝機(jī)容量、最大未滿足負(fù)荷等參數(shù)的改變有助于確定輸入數(shù)據(jù)的變化及不確定性所帶來的影響。本節(jié)討論柴油價(jià)格和微網(wǎng)與接入電網(wǎng)的距離對(duì)NPC（總凈現(xiàn)成本）的影響。

2.4.1 柴油價(jià)格的影響

與獨(dú)立型微網(wǎng)不同，柴油價(jià)格的上漲并未顯著影響NPC的值。這是由于微網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)主要由外電網(wǎng)提供后備支持，柴油發(fā)電機(jī)出力較少。如圖2所示，當(dāng)柴油價(jià)格漲幅為125%時(shí)，NPC的價(jià)格僅增長(zhǎng)了7.7%。然而，值得注意的是，柴油價(jià)格的增長(zhǎng)可以顯著減少環(huán)境排放，如圖3所示，因?yàn)樵谶@種情況下供能的選擇會(huì)從柴油轉(zhuǎn)換為可再生能源，提高柴油價(jià)格至某一較高水平可以使NPC值減小。

圖2 凈現(xiàn)值-柴油價(jià)格變化曲線

圖3 CO2排放-柴油價(jià)格變化曲線

2.4.2 與主網(wǎng)距離和最優(yōu)經(jīng)濟(jì)距離的影響

如圖4所示，當(dāng)微網(wǎng)與外電網(wǎng)的距離非常近時(shí)，微網(wǎng)的NPC值會(huì)顯著減小。隨著與主網(wǎng)連接距離的增加，NPC值增加，但仍比未接入主網(wǎng)的情況要低。微網(wǎng)與主網(wǎng)之間的經(jīng)濟(jì)距離為175 km，當(dāng)微網(wǎng)與主網(wǎng)間的距離小于經(jīng)濟(jì)距離時(shí)，微網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行比獨(dú)立運(yùn)行更具有經(jīng)濟(jì)性。而當(dāng)微網(wǎng)與主網(wǎng)間的距離超過該經(jīng)濟(jì)距離時(shí)，微網(wǎng)獨(dú)立運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性更好。這一結(jié)果對(duì)微網(wǎng)選址及是否接入電網(wǎng)具有指導(dǎo)意義。

圖4 凈現(xiàn)值-微網(wǎng)與主網(wǎng)距離變化曲線

在資源（光照強(qiáng)度、平均風(fēng)速、柴油價(jià)格等）相同的前提下，光伏發(fā)電模塊的功率越大，微網(wǎng)的單位發(fā)電成本越高。由于目前生產(chǎn)光伏電池的成本還較高，在保證有效利用太陽能資源的前提下，要合理選取太陽能發(fā)電模塊的功率大小。

各模塊的發(fā)電量與自然資源的狀況有緊密聯(lián)系。杭州為亞熱帶季風(fēng)氣候，夏季高溫多雨，東南風(fēng)向；冬季寒冷干燥，西北風(fēng)向[5]。在6—8月份時(shí)陽光輻射量較大，錢塘江徑流量也較大，在這幾個(gè)月中，光伏發(fā)電和水力發(fā)電占的比重相對(duì)較多。相較于其他可再生能源，風(fēng)能資源比較匱乏，年平均風(fēng)速較低，季節(jié)性較強(qiáng)，考慮到安裝及維護(hù)成本，風(fēng)機(jī)臺(tái)數(shù)設(shè)置不宜過多。

要合理控制外電網(wǎng)的輸入功率。如果外電網(wǎng)輸入的電量過大，會(huì)造成一定量污染氣體排放，這樣就違背了以利用可再生能源為主的環(huán)保要求。在軟件仿真時(shí)，可以采用提高電價(jià)，或設(shè)定可再生能源占有較大的比例，以達(dá)到系統(tǒng)設(shè)計(jì)的預(yù)期目的。

3 結(jié)語

通過對(duì)杭州市的日照、風(fēng)速等氣象數(shù)據(jù)的分析，初步確定在可再生能源資源豐富的錢塘江南岸開展微網(wǎng)建設(shè)，并對(duì)其并網(wǎng)運(yùn)行情況進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)和敏感性分析。全面考慮了微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性、環(huán)境友好性等因素，可供并網(wǎng)型微網(wǎng)的前期規(guī)劃時(shí)參考。

[1]葛曉慧，周金輝，張雪松.含可再生能源的獨(dú)立微電網(wǎng)優(yōu)化配置研究[J].浙江電力，2012（12）∶1-4.

[2]徐大明，康龍?jiān)?，曹秉?風(fēng)光互補(bǔ)獨(dú)立供電系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].太陽能學(xué)報(bào)，2006，27（9）∶919-922.

[3]舒杰，張先勇，沈玉梁，等.可再生能源分布式微網(wǎng)電源規(guī)劃方法及應(yīng)用[J].控制理論與應(yīng)用，2010，27（5）∶675-680.

[4]鄭漳華，艾芊，顧承紅，等.考慮環(huán)境因素的分布式發(fā)電多目標(biāo)優(yōu)化配置[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2009，29（13）∶23-28.

[5]周春雨，范遼生，潘文卓，等.杭州氣象與低碳城市研究[J].杭州科技，2010（2）∶47-50.

[6]尤愛菊，韓曾萃，張揚(yáng)波，等.錢塘江河口水資源供需分析及有效利用對(duì)策[J].水利學(xué)報(bào)，2007（S1）∶393-398.

[7]BROGAN M，WILAMOWSK，XIANG Li.Fuzzy System based on maximum power point tracking for PV System[J].ICCON Proeeedings，2002（4）∶3280-3284.

[8]BOROWY BOGDAN S，SALAMEH ZIYZD M.Methodology for optimally sizing the combination of a battery bank and PV array in a wind/PV hybrid system[J].IEEE Transaction on Energy Conversion，1996，11（2）∶367-375.

[9]AI BIN，YANG HONGXIN，SHEN HUI,et al.Computer aided design for PV/Wind hybrid system[J].Photovoltaic Energy Conversion，2004（6）∶2411-2414.

[10]艾斌，李健，劉玉琴，等.小型戶用風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)匹配的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)[J].內(nèi)蒙古大學(xué)學(xué)報(bào)，2000（31）∶261-271.

[11]DUFO-LOPEZ R，BERNAL-AGUSTIN J L.Multi-objective design of PV-wind-diesel-hydrogen-battery systems[J].Renewable Energy，2008，33（12）∶2559-2572.