基于果蠅算法的綜合能源系統容量優化配置研究

◇國網浙江省電力有限公司衢州供電公司 毛志斌 陳 琦 王威力 閆 晶 劉 珂

針對綜合能源系統容量控制問題，分析能夠實際應用于建設中的容量優化配置模型的影響因素，以實際用電情況和需求為基礎，構建多階段模型，并利用果蠅優化算法等完成模型的求解，從而得到綜合能源系統最優容量配置比例，為企業、園區等建設綜合能源系統提供參考和決策支撐。

1 引言

面對清潔高效用能和專變能源供需結構的需求，綜合能源系統應運而生，其對于推動能源結構轉型，推進我國能源革命具有重要意義。如何從荷端進行容量控制是建設綜合能源系統的首要問題。風電、光伏是目前技術較為成熟且應用較多的新能源電源，清潔環保，但出力不穩定波動大，需要與儲能搭配使用，減小對電網的沖擊，本文綜合能源系統主要針對風光儲的容量進行優化配置研究。

2 國內外現狀

綜合能源系統能源組合不同，但在目前的研究中，風力發電、光伏發電、蓄電池、氫儲能等是研究的熱點，國內外均對綜合能源系統的容量配置、運行可靠性、運行調度優化等方面進行研究。國內研究主要分為兩類：一類是將針對風光儲發電單元的研究，吳克河（2015）等以經濟性為優化目標，針對并網型風光儲發電單元研究額定容量下單元最優容量配置；另一類是考慮多種優化目標，主要包括經濟性和運行可靠性，趙軍超（2018）提出了以系統總成本、能量缺失率和系統輸出波動量的絕對值最小為目標的容量配置方法。國外研究開始較早，Omran W A（2011）研究利用儲能和光伏限功率控制組合的方式如何使經濟性最優；Sfikas EE（2015）構建多目標模型，同步優化分布式電源和儲能；并開發hybird軟件、Homer軟件、TRNSYS程序等。

3 綜合能源系統容量優化配置模型

3.1 容量優化配置模型

（1）判斷風電、光伏經濟性。

風電出力模型：

式中，Pr為 額定功率；v為實際風速；vci為切入風速；vco為切出風速；vr為額定風速。

光伏出力模型：

式中，Apv-單位光伏面板接收太陽光照輻射的面積，m2；G(t)-光照輻射數值，W/m2；ηpv-光伏組件能量轉換效率；ηinv-逆變器轉換效率。

經濟性判定：

假設風電運行年數為x年，則運行期間單位風電年NPV為：

其中，P指分時銷售電價，PG為 企業購電電價，PS是 政府補貼電價；Q1指風電年發電總量，Qs為企業每年的售電電量，k為新能源發電上網率。

假設光伏運行年數為y年，則運行期間電網光伏年NPV為：

（2）擬合風光出力曲線。

若風電經濟、光伏不經濟：輸入企業年用電負荷EL，與風電年出力曲線進行擬合。

風電年出力曲線=N wd*P wd（v）

若風電不經濟、光伏經濟：輸入企業年用電負荷EL，與光伏年出力曲線進行擬合。

光伏年出力曲線=N pv*P pv（t）

若風電與光伏均經濟：輸入企業年用電負荷EL，與光伏年出力曲線、風電年出力曲線進行擬合。

約束條件：發電單元各類設備總裝機容量由于場地限制等因素應限制在一定范圍之內：

（3）根據經濟性選擇最優風光配比。

建設期現金流量可表示為：

運營期現金流量可表示為：

現金流出由運行維護成本和購電成本組成，現金流入由上網售電收入和政府補貼組成。

退役期現金流量可表示為：

Rre系統壽命截止后的設備殘值收入。

（4）儲能出力模型。

儲能系統主要作用為削峰填谷平滑出力，在此儲能配置主要為滿足已配置容量光儲出力的穩定性，通過與光儲聯合出力曲線的擬合確定儲能容量，同時滿足如下約束：

儲能蓄電池剩余電量必須滿足容量上、下限要求：

3.2 基于果蠅算法的求解步驟

果蠅優化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA）是基于果蠅覓食行為的仿生學原理，開發的一種群體智能優化算法，可以進行全局搜索和全局尋優。和遺傳算法、粒子群優化算法相比，FOA除了擁有較好的全局搜索能力和收斂速度外，針對單目標連續問題，FOA還有參數少、進化方程簡單、易于應用、計算速度快成本低等優點，故本文選擇通過果蠅優化算法來求解。具體求解步驟如下所示。步驟1：輸入建設地區典型年的氣象環境條件數據，包括輻照強度曲線、光照時間曲線、風速曲線、溫度曲線等；調度期望功率輸出值Pref；準備投入建設的風電、光伏設備型號參數等。步驟2：通過聚類得到離散的全年氣象條件數據，判斷當地風電、光伏建設的經濟性。步驟3：通過經濟性判定，選擇風光建設組合（共三種），與目標用電曲線進行擬合。步驟4：進行風電、光伏容量優化配置，使用果蠅算法求解，得出全壽命周期凈現金總流出最小的配比組合。步驟5：根據已確定風光建設容量，結合入網功率和擬合曲線，求出儲能配置容量。

4 結語

綜合能源的利用常見形式有多能耦合的綜合能源系統、分布式能源等，本研究通過對綜合能源系統規劃方法進行梳理分析，和建設地區實際情況的研究，最終選擇多階段模型和果蠅優化算法，對綜合能源系統容量優化配置展開研究。鑒于在部分地區風電或光伏建設并不一定經濟可行，本研究在進行容量配置前首先進行經濟性判斷，為后續計算節約了時間和步驟。