張博智，盧 妍，譚 晨，周麗霞，丁澤宇，侯宏娟,5

（1.國網(wǎng)冀北電力有限公司計量中心，北京 100045；2.國網(wǎng)冀北電力有限公司秦皇島供電公司，秦皇島 066099；3.國網(wǎng)冀北電力有限公司，北京 100054；4.華北電力大學(xué)能源動力與機(jī)械工程學(xué)院，北京 102206；5.華北電力大學(xué)新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室，北京 102206）

煤炭、石油等化石燃料的過度使用造成了嚴(yán)重的環(huán)境問題。大力發(fā)展新能源是保護(hù)環(huán)境，實現(xiàn)“30·60”雙碳目標(biāo)的一個關(guān)鍵舉措。太陽能作為最具潛力的可再生能源發(fā)電方式之一受到了廣泛關(guān)注和大力發(fā)展。目前，太陽能發(fā)電主要有以下2 種型式：一種是光伏發(fā)電（photovoltaic，PV），另一種是聚光太陽能熱發(fā)電（concentrated solar power，CSP）。其中，光伏發(fā)電成本較低，但其受太陽能輻射資源影響較大，輸出功率具有波動性和間歇性。而聚光太陽能熱發(fā)電雖受限于較高的投資成本，但由于其通常配置有（相對于電儲能）價格低廉的儲熱設(shè)備，可實現(xiàn)較為穩(wěn)定的功率輸出[1]。太陽能光伏-光熱（PV-CSP）互補發(fā)電系統(tǒng)結(jié)合了PV 的低成本和CSP 的可調(diào)度特性，成為平衡太陽能發(fā)電質(zhì)量和成本的選擇之一。

目前，常見的PV-CSP 互補發(fā)電耦合方式有：1）利用PV 向CSP 發(fā)電系統(tǒng)的輔助設(shè)備供電[2]；2）通過對PV 和CSP 電站進(jìn)行功率分配，為用戶提供穩(wěn)定電能[3]；3）利用PV 系統(tǒng)的散熱，向CSP發(fā)電系統(tǒng)提供熱量[4]；4）利用分光技術(shù)合理分配光伏、光熱所接收的太陽光波長[5]。其中，第2 種僅通過運行和調(diào)度手段對PV 和CSP 進(jìn)行結(jié)合的非緊湊式PV-CSP 系統(tǒng)，是目前商業(yè)化程度最高的PV-CSP 互補發(fā)電方式[6]。本文針對該類PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行研究。

由于非緊湊式PV-CSP 系統(tǒng)內(nèi)PV 電站和CSP電站相對獨立且技術(shù)較為成熟，對該類系統(tǒng)的研究主要集中在容量配置優(yōu)化[7-10]和運行調(diào)度優(yōu)化[11-12]兩方面。周治等[7]基于青海地區(qū)氣象條件和電力負(fù)荷對PV-CSP 系統(tǒng)內(nèi)光伏、光熱容量配比進(jìn)行了研究，并從電力平衡的角度推薦了1:1 的裝機(jī)容量配比。Han 等人[8]采用電加熱器加強(qiáng)PV 電站和CSP電站之間的耦合深度，并討論了關(guān)鍵設(shè)備容量對互補系統(tǒng)供電可靠性和經(jīng)濟(jì)性的影響。為獲得最低發(fā)電成本，陳穎[9]基于遺傳算法對PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行了容量優(yōu)化，結(jié)果表明，運行中互補發(fā)電系統(tǒng)輸出功率的設(shè)定會影響容量優(yōu)化結(jié)果。綜上所述，針對PV-SCP 系統(tǒng)的容量優(yōu)化研究已引起學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，但目前研究多集中于以經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)的設(shè)備容量優(yōu)化，而較少考慮互補系統(tǒng)的供電可靠性。然而，供電可靠性是衡量含高比例可再生能源電網(wǎng)能否實施的重要指標(biāo)。

本文建立了PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，并提出一種針對PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)的綜合考慮互補系統(tǒng)供電可靠性及經(jīng)濟(jì)性多目標(biāo)容量優(yōu)化方法；基于帶精英策略的非支配排序遺傳算法（non-dominated sorting genetic algorithms-II，NSGA-II），對系統(tǒng)內(nèi)光伏組件數(shù)量、蓄電池容量、儲熱系統(tǒng)容量、鏡場面積和電加熱器額定功率進(jìn)行了優(yōu)化，獲得了相應(yīng)的帕累托最優(yōu)解集；并在此基礎(chǔ)上，通過理想點法獲得最優(yōu)折衷解，分析了電負(fù)荷及關(guān)鍵設(shè)備容量參數(shù)對PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)性能的影響。

1 PV-CSP 系統(tǒng)介紹

1.1 光伏光熱互補發(fā)電系統(tǒng)

PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)示意如圖1 所示。該互補發(fā)電系統(tǒng)包含光伏發(fā)電系統(tǒng)、塔式太陽能熱發(fā)電系統(tǒng)、電加熱器以及蓄電池等設(shè)備?；パa發(fā)電系統(tǒng)內(nèi)光伏和光熱電站除了在電網(wǎng)側(cè)進(jìn)行耦合外，也可通過電加熱器將部分或全部光伏棄光功率回收轉(zhuǎn)化為熱能存入塔式電站的儲熱系統(tǒng)中，實現(xiàn)光伏和光熱電站之間深度耦合。同時，在互補發(fā)電系統(tǒng)中配置蓄電池，有利于穩(wěn)定光伏電站出力，提高用戶負(fù)荷滿足率，但由于電儲能成本較高會增加互補系統(tǒng)的投資成本。

圖1 光伏光熱互補發(fā)電系統(tǒng)示意Fig.1 Schematic diagramof the PV-CSP hybrid system

1.2 系統(tǒng)運行策略

互補發(fā)電系統(tǒng)的運行策略流程如圖2 所示。與光伏發(fā)電相比，光熱電站由于配有較低成本的大規(guī)模儲熱系統(tǒng)，可通過儲熱系統(tǒng)對系統(tǒng)出力進(jìn)行靈活調(diào)度，因此互補發(fā)電系統(tǒng)在運行過程中優(yōu)先保證光伏出力。圖2 中Ppv_ideal為光伏理想發(fā)電功率，即考慮蓄電池放電后光伏系統(tǒng)最大對外輸出功率；PCSP_ideal為光熱理想發(fā)電功率，即考慮儲熱系統(tǒng)放熱后光熱系統(tǒng)最大對外輸出功率；Pload為用戶電負(fù)荷。

根據(jù)Ppv_ideal、PCSP_ideal和Pload的關(guān)系，有以下3 種運行模式。

模式1：光伏發(fā)電（含蓄電池放電）和光熱發(fā)電（含儲熱系統(tǒng)放熱）無法滿足電網(wǎng)電負(fù)荷，均保持當(dāng)前可能的最大功率輸出。

模式2：單獨光伏出力即可滿足電網(wǎng)電負(fù)荷，光熱電站出力為0。此時，若有多余的光伏發(fā)電量則將其儲存在蓄電池中，若蓄電池已儲滿，則通過電加熱器轉(zhuǎn)換為熱能進(jìn)行儲存。光熱電站內(nèi)儲熱系統(tǒng)正常運行。

模式3：光伏出力（含蓄電池放電）無法滿足用戶電負(fù)荷，所缺電負(fù)荷由光熱電站承擔(dān)。此時，若光熱電站內(nèi)有多余太陽能熱則將其存入儲熱系統(tǒng)。

2 光伏光熱互補發(fā)電系統(tǒng)模型建立

對光伏光熱互補發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行建模，包括光伏發(fā)電系統(tǒng)、塔式太陽能熱發(fā)電系統(tǒng)和電加熱器。

2.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)

2.1.1 光伏組件發(fā)電模型

光伏發(fā)電系統(tǒng)是通過具有光伏效應(yīng)的半導(dǎo)體材料將光能轉(zhuǎn)化為電能。本文對光伏系統(tǒng)的模擬計算參考威斯康星大學(xué)太陽能實驗室的光伏發(fā)電模型[13]。單個光伏組件的發(fā)電功率為：

式中：npv為光伏組件個數(shù)；Apv為單個光伏組件面積，m2；IGI為光伏組件表面上的總太陽輻射，W/m2；ηINV為逆變器效率，取0.978；fpv為光伏板污染、陰影等損失產(chǎn)生的降額因子，取0.8；ηpv為光伏組件發(fā)電效率。ηpv可由下式計算：

式中：γ為溫度系數(shù)，1/℃；TC為光伏組件實際運行溫度；ηpv,ref為標(biāo)準(zhǔn)測試條件下光伏組件效率；TC,ref為標(biāo)準(zhǔn)測試條件下光伏組件運行溫度，℃。標(biāo)準(zhǔn)測試條件為太陽總輻射強(qiáng)度為1 000 W/m2，光伏組件運行溫度為25 ℃。

從式(2)中可知，光伏組件實際運行溫度TC是影響光伏效率的關(guān)鍵因素，可由實際運行環(huán)境和額定工作溫度條件（太陽總輻射強(qiáng)度為800 W/m2，環(huán)境溫度為20 ℃，風(fēng)速為1 m/s）下電氣參數(shù)計算得出：

式中：TA為實際運行條件下環(huán)境溫度，℃；TC,noct和TA,noct分別為額定工作溫度條件下光伏組件運行溫度和環(huán)境溫度，℃；IGI和IGI,noct分別為實際運行條件和額定工作溫度條件下的太陽總輻射強(qiáng)度，W/m2；UL和UL,noct分別為光伏組件散熱系數(shù)；τα為光伏組件傳遞吸收因子。

2.1.2 蓄電池模型

t時刻蓄電池的可用電荷量為：

式中：E為蓄電池的可用電荷量，MW·h；Pin和Pout分別為蓄電池充放電功率，MW；ηin和ηout分別為蓄電池充放電效率，取0.94；Δt為仿真時間間隔，取1 h；下標(biāo)t和t-1 分別為第t時和第t-1 時。

2.2 塔式太陽能熱發(fā)電系統(tǒng)

2.2.1 聚光-集熱系統(tǒng)模型

塔式太陽能聚光-集熱系統(tǒng)由定日鏡場、吸熱塔和吸熱器組成，本文采用放射狀柵格法對定日鏡場進(jìn)行布置，并采用錐體光學(xué)法計算鏡場效率。詳細(xì)計算方法見文獻(xiàn)[14]。圖3 展示了50 MW 塔式太陽能發(fā)電機(jī)組在太陽能倍數(shù)（solar multiple，SM）為1 時的定日鏡場布置結(jié)果。

圖3 50 MW 塔式太陽能發(fā)電機(jī)組定日鏡場布置（SM=1）Fig.3 Layout of the heliostat field of 50 MW solar tower power plant (SM=1)

定日鏡場光學(xué)效率ηopt定義如下：

式中：ρ為定日鏡反射效率；cosθ為余弦效率；fsb為定日鏡的陰影遮擋因子；fint為吸熱器的截斷效率；fat為反射光線的大氣透過率。

吸熱器內(nèi)熔融鹽獲得的熱量為：

式中：ACSP為定日鏡面積；IDNI為太陽直射輻射強(qiáng)度，W/m2；ηre為吸熱器效率，取0.88。

2.2.2 汽輪機(jī)模型

在太陽能熱發(fā)電變工況計算過程中，運行工況的變化會引起汽輪機(jī)蒸汽流量和主、再熱蒸汽壓力以及各級抽汽壓力發(fā)生變化。模型采用弗留格爾公式進(jìn)行抽汽點壓力計算：

式中：Di和D′分別為變工況前后汽輪機(jī)第i級組入口蒸汽流量，kg/s；pi和分別為變工況前后汽輪機(jī)第i級組和第i+1 級組抽汽點壓力，MPa。

2.2.3 儲熱系統(tǒng)模型

儲熱系統(tǒng)采用雙罐熔融鹽儲熱。對于塔式太陽能電站，由于熔融鹽直接作為換熱工質(zhì)且運行溫度較高，采用直接式雙罐熔融鹽儲熱，熱罐熔融鹽溫度為565 ℃，冷罐熔融鹽溫度為280 ℃。t時刻儲熱系統(tǒng)熱平衡關(guān)系為：

式中：Qstate,t為第t時刻儲熱系統(tǒng)儲存熱量，MW·h；Qstate,t+1為第t+1 時刻儲熱系統(tǒng)儲存熱量，MW·h；Qin,t為第t時刻存入的太陽能熱量，MW·h；Qout,t為第t時刻放出熱量，MW·h；Qb,t為第t時刻電加熱器加熱量，MW·h。

2.3 電加熱器模型

電加熱器可以將棄光電量轉(zhuǎn)換為熔鹽的熱能并儲存在塔式太陽能電站的儲熱罐中。

式中：Pb為電加熱器消耗的棄光功率，MW；ηb為電加熱器的效率，取0.98。

2.4 互補發(fā)電系統(tǒng)年性能模擬

評估互補發(fā)電系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和可靠性，需要進(jìn)行系統(tǒng)年性能模擬。在計算系統(tǒng)年性能時，以系統(tǒng)待優(yōu)化關(guān)鍵設(shè)備容量參數(shù)和年氣象、負(fù)荷數(shù)據(jù)為輸入，通過1.2 節(jié)所述運行策略及本節(jié)所建互補發(fā)電系統(tǒng)模型對系統(tǒng)逐時光伏發(fā)電功率Ppv、光熱發(fā)電功率PCSP等運行參數(shù)進(jìn)行計算，模擬流程如圖4 所示。

圖4 PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)年運行性能模擬流程Fig.4 Flow chart of annual operation performance simulation for the PV-CSP hybrid system

3 容量優(yōu)化模型

3.1 評價指標(biāo)

本文對于光伏光熱互補發(fā)電系統(tǒng)主要從兩方面進(jìn)行評估，即平準(zhǔn)化度電成本和負(fù)載缺電率。

3.1.1 平準(zhǔn)化度電成本

平準(zhǔn)化度電成本（levelized cost of energy，LLCOE）是指在項目生命周期內(nèi)的發(fā)電成本，可用來衡量系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性[3]：

式中：I0為互補發(fā)電系統(tǒng)初始投資成本，元；Cl為互補發(fā)電系統(tǒng)第l年成本，元；Wl為第l年互補發(fā)電系統(tǒng)年發(fā)電量，kW·h；r和L分別為折現(xiàn)率（5%）和互補系統(tǒng)壽命（25 年）。

I0、Cl和Wl可由下式計算：

式中：IPV、ICSP、ITES、IEES和IEH分別為光伏、光熱、儲熱、蓄電池和電加熱器的投資成本（元），可由單位功率投資成本（見表1）乘以設(shè)備容量計算得出；CO&M_PV和CO&M_CSP分別為光伏和光熱的運維成本，成本數(shù)據(jù)見表1[8]，元；dPV為光伏組件衰減率，取0.6%。本文蓄電池壽命為10 年，因此第11 年和第21 年需要更換蓄電池（式(12)）。

表1 光伏光熱互補發(fā)電系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)參數(shù)Tab.1 Economic parameters of the PV-CSP hybrid system

3.1.2 負(fù)載缺電率

互補發(fā)電系統(tǒng)在全年的運行中，會出現(xiàn)總輸出并不能很好地滿足用戶負(fù)荷的情況。失配情況的時長越多，互補發(fā)電系統(tǒng)的可靠性越差，所以需要用負(fù)載缺電率來衡量該互補發(fā)電系統(tǒng)的可靠性。負(fù)載缺電率（loss of power supply probability，LLPSP）可以表示為：

式中：N[(Ppv+PCSP)

3.2 優(yōu)化算法

為了綜合考慮PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)供電可靠性和經(jīng)濟(jì)性，本文將負(fù)載缺電率和平準(zhǔn)化度電成本作為優(yōu)化目標(biāo)，采用帶精英策略的非支配排序的遺傳算法（NSGA-II）對PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備容量進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。其容量優(yōu)化計算流程如圖5 所示。

圖5 基于NSGA-II 的容量優(yōu)化流程Fig.5 Capacity optimization procedure based on NSGA-II

PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)中待優(yōu)化的容量參數(shù)取值范圍見表2。綜合考慮算法的收斂性和收斂速度，NSGA-II 的迭代次數(shù)和種群數(shù)量分別取40 和150。

表2 PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)中關(guān)鍵設(shè)備容量參數(shù)取值范圍Tab.2 Key equipment capacity parameters ranges of the PV-CSP hybrid system

3.3 理想點法

為綜合考慮系統(tǒng)供電可靠性及經(jīng)濟(jì)性，采用理想點法進(jìn)行容量配置的選擇，獲得最優(yōu)折衷解。理想點法示意如圖6 所示，其基本思路是選擇帕累托前沿上與理想點Fmin(F1,min,F2,min)幾何距離最近的點作為最優(yōu)折衷解[15]。幾何距離可由“歸一化距離”表示，其計算方法如下：

圖6 理想點法示意Fig.6 Schematic diagram of the ideal point method

式中：X為帕累托前沿上的點對應(yīng)的容量配置方案；Fi為第i個目標(biāo)函數(shù)。

4 案例分析

4.1 案例描述

以張北地區(qū)（東經(jīng)114.7°，北緯41.2°）某PVCSP 互補發(fā)電系統(tǒng)為例，對互補發(fā)電系統(tǒng)內(nèi)光伏裝機(jī)容量、蓄電池額定容量、電加熱器額定功率、儲熱系統(tǒng)儲熱時長以及太陽能倍數(shù)進(jìn)行優(yōu)化研究。張北地區(qū)典型年逐時氣象數(shù)據(jù)如圖7 所示。全年總直射輻射（DNI）為1 729.80 kW·h/m2，總?cè)椛洌℅HI）為1 568.33 kW·h/m2。本文采用某50 MVA 變壓器電負(fù)荷數(shù)據(jù)作為互補發(fā)電系統(tǒng)承擔(dān)的電負(fù)荷數(shù)據(jù)（圖8）。該互補發(fā)電系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)計參數(shù)見表3。

圖7 張北地區(qū)典型年逐時氣象數(shù)據(jù)Fig.7 Hourly meteorological data in typical year in Zhangbei

圖8 光伏光熱互補發(fā)電系統(tǒng)逐時電負(fù)荷Fig.8 Hourly power load of the PV-CSP hybrid system

表3 光伏光熱互補發(fā)電系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)計參數(shù)Tab.3 Key design parameters of the PV-CSP hybrid system

4.2 優(yōu)化結(jié)果

基于張北地區(qū)氣象及負(fù)荷數(shù)據(jù)和系統(tǒng)設(shè)計參數(shù)，根據(jù)前文所述年性能模擬流程（圖4），采用NSGA-II 算法按圖5 優(yōu)化流程對案例中PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化計算，所得的帕累托最優(yōu)解集如圖9 所示。從圖9 可知，互補發(fā)電系統(tǒng)的LLPSP和LLCOE互相制約。該帕累托前沿線上最左側(cè)的點為(0.92,26.38)，是互補系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)解，其相應(yīng)的太陽能倍數(shù)、電加熱器額定功率、儲熱時長、光伏裝機(jī)容量和蓄電池容量分別為1.9 MW、40 MW、12 h、34 MW 和0。該帕累托前沿線上最右側(cè)的點為(1.73,0.68)，是互補發(fā)電系統(tǒng)供電可靠性最優(yōu)的解，其相應(yīng)的太陽能倍數(shù)、電加熱器額定功率、儲熱時長、光伏裝機(jī)容量和蓄電池容量分別為2.9 MW、36 MW、20 h、150 MW 和271 MW·h。

圖9 PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化的帕累托最優(yōu)解集Fig.9 Pareto optimal schemes for capacity optimization of the PV-CSP hybrid system

對于經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)解，互補發(fā)電系統(tǒng)的平準(zhǔn)化度電成本LLCOE為0.92 元，但其負(fù)載缺電率LLPSP高達(dá)26.38%，供電可靠性差。而對于供電可靠性最優(yōu)解，互補發(fā)電系統(tǒng)的LLPSP降低至0.68%，但其成本也大幅提升，LLCOE為1.73 元，超過了目前單獨光熱電站標(biāo)桿上網(wǎng)電價（1.15 元）。因此，本文采用理想點法，綜合考慮互補發(fā)電系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和供電可靠性，獲得了相應(yīng)的最優(yōu)折衷解。計算獲得的歸一化帕累托前沿和最優(yōu)折衷解如圖10 所示。

圖10 歸一化帕累托前沿和最優(yōu)折中解Fig.10 Normalized Pareto front and optimal compromise solution

最優(yōu)折衷解對應(yīng)的LLPSP和LLCOE分別為1.06 元/(kW·h)和5.57%，其相應(yīng)的太陽能倍數(shù)、電加熱器額定功率、儲熱時長、光伏裝機(jī)容量和蓄電池容量分別為2.5 MW、74 MW、20 h、82 MW 和0。

4.3 敏感性分析

4.3.1 電負(fù)荷變化

為了分析電負(fù)荷的變化對PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化結(jié)果影響，本文通過對50 MVA 變壓器電負(fù)荷按比例放大、縮小來改變互補發(fā)電系統(tǒng)所承擔(dān)電負(fù)荷，并對不同電負(fù)荷條件下互補發(fā)電系統(tǒng)的容量參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化獲得的帕累托最優(yōu)解集和最優(yōu)折衷解分別如圖11 和表4 所示。

圖11 不同電負(fù)荷條件下PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化帕累托最優(yōu)解集Fig.11 Pareto optimal schemes for capacity optimization of the PV-CSP hybrid system at different power loads

表4 不同電負(fù)荷條件下PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化最優(yōu)折衷解Tab.4 Optimal compromise solution for capacity optimization of the PV-CSP hybrid system at different power loads

從圖11 可以看出，互補發(fā)電系統(tǒng)所承擔(dān)的電負(fù)荷越大，帕累托前沿曲線上的最小LLCOE越小，而最小LLPSP越大。這是由于電負(fù)荷的增大增加了互補發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電空間，相同容量參數(shù)下互補發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電量提高，因而經(jīng)濟(jì)性變好。但是發(fā)電空間的增加也增加了互補發(fā)電系統(tǒng)不滿足負(fù)荷需求的時間。尤其是當(dāng)互補發(fā)電系統(tǒng)承擔(dān)的電負(fù)荷超過50 MW 時，超出的部分無法單獨通過光熱機(jī)組來滿足，互補發(fā)電系統(tǒng)的供電可靠性大幅下降（如圖11中1.4 倍和1.8 倍電負(fù)荷所示）。綜合表4 中的不同電負(fù)荷條件下的最優(yōu)折衷解對應(yīng)的LLCOE和LLPSP，在本文案例所對應(yīng)的資源和電負(fù)荷條件下，推薦采用互補發(fā)電系統(tǒng)中CSP電站的額定發(fā)電功率作為互補發(fā)電系統(tǒng)承擔(dān)的電負(fù)荷。

4.3.2 容量參數(shù)變化

本節(jié)采用Saltelli 提出的一階靈敏度指標(biāo)Sk來量化容量參數(shù)對系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和供電可靠性的影響，并進(jìn)行排序。一階靈敏度指標(biāo)的詳細(xì)計算方法見文獻(xiàn)[16]。容量參數(shù)對系統(tǒng)LLCOE和LLPSP的影響程度分別見表5 和表6。在最優(yōu)折衷解容量配置下，互補發(fā)電系統(tǒng)LLCOE和LLPSP隨蓄電池容量變化情況如圖12 所示。從表5 和表6 可以看出，CSP 電站內(nèi)儲熱系統(tǒng)的儲熱時長是對PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和供電可靠性影響最大的容量參數(shù)。因此，在進(jìn)行PV-CSP 系統(tǒng)設(shè)計時，應(yīng)優(yōu)先考慮調(diào)整儲熱系統(tǒng)儲熱量。由圖12 可見，對于互補發(fā)電系統(tǒng)LLCOE，蓄電池容量是影響程度第二的容量參數(shù)。蓄電池容量由0 增加到300 MW·h 時，互補發(fā)電系統(tǒng)的LLCOE由1.05 元/(kW·h)增加到1.51 元/(kW·h)。另一方面，蓄電池容量對LLPSP影響較小。蓄電池容量由0 增加到300 MW·h 時，互補發(fā)電系統(tǒng)的LLPSP僅由5.58%降低到了3.86%。因此，互補發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化結(jié)果中，為降低互補發(fā)電系統(tǒng)LLCOE蓄電池容量基本為0。對于互補發(fā)電系統(tǒng)的LLPSP，光伏裝機(jī)容量是影響程度第二的容量參數(shù)，增加光伏裝機(jī)容量會降低互補發(fā)電系統(tǒng)的LLPSP。

表5 PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)容量參數(shù)對LLCOE 影響排序Tab.5 Factor prioritizations of capacity parameters for LLCOE of the PV-CSP hybrid system

表6 PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)容量參數(shù)對LLPSP 影響排序Tab.6 Factor prioritizations of capacity parameters for LLCOE of the PV-CSP hybrid system

圖12 最優(yōu)折衷解配置條件下PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)LLCOE和LLPSP 隨蓄電池的變化情況Fig.12 The variation of LLCOE and LLPSP of the PV-CSP hybrid system with accumulator capacity based on optimal compromise solution configuration

5 結(jié)論

1）本文提出一種針對光伏光熱（PV-CSP）互補發(fā)電系統(tǒng)的多目標(biāo)容量優(yōu)化方法，旨在尋找綜合考慮互補發(fā)電系統(tǒng)平準(zhǔn)化度電成本（LLCOE）和負(fù)載缺電率（LLPSP）的最優(yōu)折衷解。

2）以張北地區(qū)的PV-CSP 互補發(fā)電系統(tǒng)為例，本文采用所提優(yōu)化方法對其進(jìn)行了容量優(yōu)化，獲得了帕累托最優(yōu)解集，進(jìn)而通過理想點法獲得了最優(yōu)折衷解。最優(yōu)折衷解對應(yīng)的互補發(fā)電系統(tǒng)LLCOE和LLPSP分別為1.05 元/(kW·h)和5.57%，相應(yīng)的太陽能倍數(shù)、電加熱器額定功率、儲熱時長、光伏裝機(jī)容量和蓄電池容量分別為2.5 MW、46 MW、20 h、82 MW 和0。

3）增加互補發(fā)電系統(tǒng)所承擔(dān)電負(fù)荷可以降低LLCOE，但會增加LLPSP。對于LLCOE，容量參數(shù)影響程度順序為：儲熱時長>蓄電池容量>太陽能倍數(shù)>光伏裝機(jī)容量>電加熱器額定功率。對于LLPSP，容量參數(shù)影響程度順序為：儲熱時長>光伏裝機(jī)容量>太陽能倍數(shù)>蓄電池容量>電加熱器額定功率。