李 成, 楊 秀, 何海國, 汪志浩, 唐 偉
(1.國網浙江長興縣供電公司,浙江湖州313000;2.上海電力學院,上海200090)
基于風光互補的獨立微網系統容量優化
李 成1, 楊 秀2, 何海國1, 汪志浩1, 唐 偉1
(1.國網浙江長興縣供電公司,浙江湖州313000;2.上海電力學院,上海200090)
相比單一的光伏或風能獨立供電系統,風光互補發電系統利用風能和太陽能的互補特性,其輸出功率波動小,能很好地適應環境的變化。針對獨立風光柴儲微電網電源容量優化配置問題,建立了設備初始投資成本、運行和維護成本、燃料成本和污染物治理費用經濟性模型,同時在優化過程中引入了停電懲罰費用與能量浪費懲罰費用模型,以總投資最少為目標函數,以供電可靠性、風光互補、蓄電池充放電次數等為約束條件,采用遺傳算法探討系統中各個電源在給定調度策略下最優容量配置。該方法充分利用風光互補特性,只需較小的蓄電池和柴油發電機容量即可保證高供電可靠性,并減少了蓄電池的充放電次數和放電深度。算例驗證了模型和算法的合理性。
微網系統;優化配置;經濟性;遺傳算法
隨著能源危機和環境問題的不斷出現,分布式發電成為世界范圍內的研究熱點。太陽能與風能存在隨機性、間歇性和能量波動大等特點,單獨的光伏發電或風力發電的輸出功率波動大,獨立運行時需要配置大容量的儲能和其他分布式能源才能滿足負荷的需求。
實際上,太陽能和風能在時間和地域上天然具有很強的互補性,與獨立風力發電或光伏發電相比,風光互補混合供電系統能使電力輸出更平穩、可靠,同時降低了對儲能和其他分布式能源的要求,是更經濟、可靠的選擇。文獻[1-3]研究了微網容量優化配置,在保證負荷供電可靠性的前提下,得到使系統成本最小的微源容量組合。但是,這些研究沒有考慮如何充分利用風光互補特性,較少考慮蓄電池的充放電次數約束條件,未考慮風能、太陽能的隨機性和波動性給分布式電源優化配置帶來的影響以及儲能的容量配置問題。
本文研究了孤島下微網電源容量優化配置方法,以總投資最少為目標函數,以供電可靠性、風光互補特性、蓄電池充放電次數等為約束條件,采用遺傳算法探討系統中各個電源在給定調度策略下最優容量配置。
如圖1所示,該微網系統由風力發電機組、光伏組件、柴油發電機、蓄電池、電負荷和變換器組成。微網孤島穩定運行時,公共連接點處斷路器處于斷開狀態,微網中各微源通過變換器共同為電負荷供電,滿足負荷需求。

圖1 微網系統結構
2.1 目標函數
本文的優化目標是在滿足系統供電可靠性的基礎上,考慮設備投資費用、運行和維護費用、燃料費用、懲罰費用、環保折算費用和發電補貼這6部分成本,使微網綜合投資費用最低。

(1)設備投資費用

(2)運行和維護費用

(3)燃料費用
本文中微源中只有柴油發電機存在燃料費用,其燃料能耗成本主要與其有功功率輸出有關,可表示為:

(4)懲罰費用
為了減少微源總出力高于負荷需求所造成的能量浪費和微源總出力低于負荷需求所造成的電力不足,本文引入了停電懲罰費用和能量浪費懲罰費用。


(5)環保折算費用
在柴油發電機的發電過程中,排放CO2、CO、SO2及各種氮化物,需要將柴油發電機對環境的影響統一到評估模型中,將環境影響折算成費用:

(6)發電補貼
對于風光柴儲微網系統而言,政府要對風力和光伏新能源發電給予相應的補貼。

2.2 評價指標
(1)蓄電池等效充放電次數
蓄電池失效的循環次數與放電深度的關系曲線如式(9):


圖2 某型號蓄電池循環壽命與放電深度的關系
據圖2所示蓄電池壽命曲線,本文采用等效充放電循環次數來計算,表達式如下:

(2)微電網可靠性
當風力發電機、光伏電池、蓄電池及柴油發電機可提供的能量不能滿足負荷需求時,本文負荷缺電率LPSP:

式中:T為評估周期,T=24 h,負荷缺電率LPSP越小,微網系統供電可靠性越高。
(3)風光互補特性

2.3 約束條件
(1)微源功率約束

(2)個數約束

(3)蓄電池電量約束

(4)蓄電池等效循環壽命約束

(5)供電可靠性約束

(6)風光互補特性約束

3.1 調度策略
調度策略為:(1)優先利用風機和光伏機組的出力,跟蹤控制最大功率輸出;(2)當風機和光伏的有功出力超過電負荷時,首先給蓄電池充電,同時監控蓄電池的充放電狀態,當蓄電池充滿時可以考慮切出部分發電成本較高的風機或光伏機組;(3)當風機和光伏的有功出力無法滿足微網中電負荷時,優先調用蓄電池來提供有功功率,如仍存在有功缺額則再調用柴油發電機來輸出有功功率;(4)若所有微源在出力范圍內仍不能滿足微網安全可靠運行,則按照負荷的重要性,切除非重要負荷,出現部分范圍的停電。
3.2 優化方法

圖3 計算流程圖
4.1 數據來源
本文中單臺風機、光伏電池、柴油發電機的容量分別為0.3、0.2、0.5 kW,單個蓄電池的額定容量為1.2 kWh,額定功率1.2 kW,蓄電池初始剩余電量、最小剩余電量、最大剩余電量分別取0.5、0.1、1,蓄電池的充放電效率相等,取為90%,逆變器效率為90%,假設各個電源的使用年限均為15 a。電力不足懲罰系數、能量浪費懲罰系數,都為1.78元/kWh,柴油價格為7.36元/L(含運輸費用)。各微源的相關信息如表1所示[4],單個風機和光伏出力、電負荷的日負荷曲線如圖4所示。柴油發電機污染物排放數據、污染物價值標準、罰款等級如表2所示[5]。

表1 各個電源成本與運行管理系數

圖4 已知機組出力及電負荷

表2 柴油發電機的污染物排放系數及環境評價指標
4.2 微電網的經濟性分析
計算2種方案:(1)未考慮風光互補特性的傳統優化方案;(2)考慮風光互補特性的改進優化配置方案。2種方案的容量配置結果如表3所示,最優方案經濟成本如表4所示。

表3 微網系統最優配置結果

表4 系統設計方案經濟成本對比
對比方案1和方案2,顯然采用方案2是經濟的,其原因如下:方案2考慮了風光互補特性,雖然增加了系統對風機和光伏組件的容量配置,增大了設備投資成本。但是它降低了系統對蓄電池容量的配置,減少了柴油發電機的出力,大大降低了燃料成本;提高了微網供電可靠性,大幅降低了電力不足懲罰成本;減小了環保折算成本。隨著技術的進步,風能和光伏組件的成本有望大幅下降,柴油價格將繼續上漲,加上政府和企業對節能減排方面的重視,基于風光互補特性的微網經濟性將得到更大的體現。
考慮風光互補特性,最優配置結果下風機裝機容量為23.1 kW,光伏電池裝機容量為24.4 kW,蓄電池容量為31.2 kWh,柴油發電機容量為2 kW,此時的實際綜合成本費用最小為362.721元。風機容量和光伏電池容量很接近,這主要是因為所選地區典型日的風力資源和光照資源具有互補性,白天光照強時,風比較??;晚上沒有光照時,風能有所加強。因此二者容量很接近。
與可再生能源發電比較,柴油發電機在發電成本上存在很大優勢,在各個時刻其輸出功率不受自然條件的約束;但是柴油發電機在運行過程中會釋放出許多對環境有害的氣體,會增加環保折算成本,另外,目前柴油價格上漲等因素,也都限制了柴油發電機的配置容量。
微網中各微源功率輸出曲線見圖5。
由圖5可以看出,在1~4、10~12和23~24時段,由于風機和光伏電池發電功率大于負荷功率,需要蓄電池來吸收過剩功率,來配合風機和光伏共同維持和負荷之間的功率匹配。在5~9和16~20時段,風機和光伏電池發電功率低于負荷功率,出現了功率缺額,首先依靠蓄電池放電來彌補。在20~22時段,蓄電池由于能量或功率約束,無法達到負荷功率要求時,柴油發電機作為備用電源來提供剩余功率。
4.3 風光互補特性對柴油機和儲能的影響分析
在方案1和方案2下,柴油發電機的出力和蓄電池出力及其剩余電量的變化如圖6所示。可以看出在方案1下,柴油發電機在13~22時段,一直在以額定功率輸出。而在方案2中,柴油發電機僅僅在20~22時段才輸出功率,并且不全是以額定功率輸出。方案2下蓄電池的剩余電量一直高于方案1下蓄電池的荷電狀態,這可以提高蓄電池的等效充放電次數。在基準放電深度為50%,蓄電池失效循環次數為1 768次時,可以將蓄電池的等效充放電次數從23.03提高到43.46,大大提高了蓄電池的使用壽命。

圖6 風光互補特性對儲能和柴油機影響
相較于未考慮風光互補特性的情況,本文提出的方法,提升了微網系統的經濟性,提高了系統的供電可靠性,同時降低了系統中蓄電池的配置容量,延長了蓄電池的使用壽命。今后可進一步研究風光互補特性對并網下微網容量優化配置的影響。
[1]趙國波,劉天琪,李興源.分布式發電作為備用電源的優化配置[J].電力系統自動化,2009,33(1):85-89.
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Optimization allocation of standalone microgrid system capacity based on complementary characteristic of wind and solar

Compared with a single standalone photovoltaic or wind power systems,wind and solar complementary characteristics were used by hybrid wind-solar power generation system,the output power fluctuation was smaller,it could adapt to environmental changes.For the optimal sizing problem of solar-wind-diesel-battery hybrid microgrid, the economic model of optimal sizing was built with the objective that takes daily costs of equipment,operation and maintenance,fuels,environment protection into account.Meanwhile the blackout penalty fee and wasted energy penalty fee also were included in the economic model.The optimal capacity configurations of different power sources in the system were solved by genetic algorithm under optimal investment condition and considering constraints of the reliability of power supply,the complementary of wind and solar,battery charge and discharge times.The proposed method took fully advantage of the complementary characteristic of wind and solar, could achieve a high power supply reliability while require less battery capacity in standalone mode.Moreover, the depth of discharge and charge/discharge cycles of battery was reduced.The reasonableness of the proposed models was verified by case study results.
microgrid system;optimal allocation;economy;genetic algorithm
TM 61
A
1002-087(2016)03-0610-04
2015-08-27
李成(1988—),男,安徽省人,碩士生,主要研究方向為微網系統中儲能的優化配置及變電站運維。