寧夏地區(qū)風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置的研究

徐爽，唐浩

(1.銀川能源學(xué)院，寧夏銀川，750021；2.寧夏回族自治區(qū)地震局，寧夏銀川，750021)

0 引言

近年來(lái)，環(huán)境惡化越來(lái)越嚴(yán)重，尤其是化石能源的燃燒，產(chǎn)生的尾氣給環(huán)境造成了很大的影響。但是，人們要生存，要發(fā)展就離不開(kāi)能源，為此，很多的國(guó)家開(kāi)始研究清潔能源，需要從技術(shù)上進(jìn)行突破，開(kāi)發(fā)既能取之不盡用之不竭，又能夠?qū)Νh(huán)境沒(méi)有危害，或者危害比較少的能源。在這樣的背景下，人們開(kāi)發(fā)出了風(fēng)能發(fā)電站、核能發(fā)電站、太陽(yáng)能發(fā)電站，以及水能發(fā)電站等，這些發(fā)電站為當(dāng)?shù)兀约叭珖?guó)輸送了源源不斷的電能，改善了人們生活的質(zhì)量，促進(jìn)了整個(gè)社會(huì)的進(jìn)步。然而，由于這些發(fā)電站采用的是單一的發(fā)電方式，對(duì)環(huán)境的要求非常嚴(yán)格。例如風(fēng)能發(fā)電站需要在風(fēng)能非常豐富的地區(qū)建立電站，核能需要在水資源豐富，外界影響較少，并且人比較少的地方；太陽(yáng)能需要建在日照時(shí)間很長(zhǎng)的地區(qū)；水能發(fā)電站需要建在水資源非常豐富的地方等等。但是，人們生活的地方很多都不能滿足這些嚴(yán)格的要求，即使當(dāng)?shù)赜胸S富的太陽(yáng)能、水能、風(fēng)能等資源。因此，通過(guò)合理地將幾個(gè)發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合將是一種全新的選擇，可以在全國(guó)大范圍進(jìn)行推廣。

在微電網(wǎng)中，儲(chǔ)能是最重要的環(huán)節(jié)之一。普通儲(chǔ)能可分為功率型儲(chǔ)能和能量型儲(chǔ)能。前者(如超級(jí)電容器)功率密度高，響應(yīng)速度快，但充放電時(shí)間短，成本較高;后者(如壓縮空氣)儲(chǔ)能等，能量釋放時(shí)間長(zhǎng)，成本較低，但功率響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)，不適合頻繁充放電。在風(fēng)能和太陽(yáng)能混合發(fā)電系統(tǒng)中，既有瞬時(shí)沖擊功率，又有長(zhǎng)期儲(chǔ)能釋放要求。與此同時(shí)，系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性也需要加以考慮。單一的儲(chǔ)能不能更好地滿足技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的要求。因此，不同類(lèi)型儲(chǔ)能的混合使用，不僅可以發(fā)揮各類(lèi)型儲(chǔ)能的優(yōu)勢(shì)，還可以彌補(bǔ)其在某些方面的不足，發(fā)揮“揚(yáng)長(zhǎng)避短”的作用。因此，混合儲(chǔ)能系統(tǒng)已成為可再生能源利用和分布式能源供應(yīng)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。對(duì)于混合儲(chǔ)能系統(tǒng)而言，如何進(jìn)行功率分配和容量配置對(duì)整個(gè)微電網(wǎng)系統(tǒng)的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)有著重要的影響。研究人員對(duì)電池和超級(jí)電容器混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的研究最多。例如，文獻(xiàn)通過(guò)低通濾波方法、頻譜分析方法、傅里葉變換方法對(duì)電池和超級(jí)電容器的功率進(jìn)行分配，并對(duì)其容量進(jìn)行配置。

利用改進(jìn)粒子群算法、遺傳算法等啟發(fā)式智能算法，在一定約束條件下，以?xún)?chǔ)能成本最低為目標(biāo)，搜索最優(yōu)功率和容量。此外，還有文獻(xiàn)利用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)電池和超級(jí)電容器的功率進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)和蒙特卡羅模擬，以?xún)?yōu)化容量分配。該組合形式具有變工況性能好、易于控制等優(yōu)點(diǎn)。然而，由于這兩種儲(chǔ)能方式的容量成本較高，只能開(kāi)發(fā)一種規(guī)模較小的儲(chǔ)能系統(tǒng)。也有學(xué)者對(duì)壓縮空氣與超級(jí)電容器混合儲(chǔ)能系統(tǒng)或飛輪儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行了研究。該混合動(dòng)力系統(tǒng)具有大容量和長(zhǎng)期儲(chǔ)能釋放能力，并能吸收沖擊載荷。然而,由于壓縮空氣能源儲(chǔ)存的響應(yīng)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng),進(jìn)行變工調(diào)節(jié)效果較差，以及充電和放電的電容性能不穩(wěn)定，充放電的時(shí)間都較短，并且容易耗費(fèi)大量的資金，導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)能持續(xù)幾個(gè)小時(shí)以上的工作能力差，儲(chǔ)能成本高。

因此，本文提出了一種改進(jìn)的粒子群算法來(lái)優(yōu)化風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)，這種系統(tǒng)能夠產(chǎn)生很大的發(fā)電效益，并且使用的成本比較低廉，技術(shù)難度較低，適合大規(guī)模推廣。一方面，通過(guò)粒子群算法改變成本最低的問(wèn)題；另一方面，對(duì)發(fā)電容量配置進(jìn)行改進(jìn)，降低能量的損失，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定、持續(xù)進(jìn)行。

1 風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)模型

在當(dāng)前石油資源越來(lái)越短缺的情況下，利用風(fēng)能和太陽(yáng)能是最佳的選擇。但是，單一的使用風(fēng)能和單一使用太陽(yáng)能對(duì)于環(huán)境的要求比較苛刻。由于我國(guó)很多地方的風(fēng)能和太陽(yáng)能都存在晝夜變化明顯的問(wèn)題，如何能夠開(kāi)發(fā)一種實(shí)現(xiàn)風(fēng)能與太陽(yáng)能合理利用的風(fēng)光互補(bǔ)系統(tǒng)意義將非常重大。當(dāng)前，已經(jīng)有一些機(jī)構(gòu)研發(fā)了風(fēng)光互補(bǔ)系統(tǒng)，這種系統(tǒng)能夠白天利用太陽(yáng)能，晚上利用風(fēng)能。但是，由于技術(shù)還不夠成熟，在穩(wěn)定性方面還存在問(wèn)題，并且當(dāng)前都是講求經(jīng)濟(jì)和效益的社會(huì)。既不能只講求經(jīng)濟(jì)而忽略效益，也不能只講求效益而忽略經(jīng)濟(jì)。總之，兩者都要兼顧，這就給風(fēng)光互補(bǔ)系統(tǒng)的研發(fā)帶來(lái)了很大的壓力。人們已經(jīng)研發(fā)了幾種比較典型的風(fēng)光蓄互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)，例如直流風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)、交流風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)，以及混合互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)。直流風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)是絕大多數(shù)組網(wǎng)中使用最多的，這種方式對(duì)于技術(shù)的要求相對(duì)來(lái)說(shuō)簡(jiǎn)單一些。交流風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)由于需要使用多種技術(shù)，技術(shù)難度大，所以，這只在一些比較重要的地區(qū)得到了應(yīng)用。混合互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)是未來(lái)將要重點(diǎn)研發(fā)的，這個(gè)由于技術(shù)比較新，還處于不穩(wěn)定階段，使用的并不是很多。不過(guò)，這種混合的方式技術(shù)難度適中，成本也比較低廉，適合大規(guī)模推廣。系統(tǒng)主要由風(fēng)力發(fā)電機(jī)，光伏電池板，蓄電池組，逆變器，整流器，直流母線等組成。

風(fēng)光-太陽(yáng)能混合發(fā)電系統(tǒng)主要以相關(guān)研究和有效氣象信息為基礎(chǔ)，合理有效地利用風(fēng)能和太陽(yáng)能光伏發(fā)電的互補(bǔ)性來(lái)發(fā)電。在陽(yáng)光明媚的日子里，光照強(qiáng)度和風(fēng)速相對(duì)較低的時(shí)候，太陽(yáng)能就可以用來(lái)發(fā)電。當(dāng)夜晚與雨天的溫差較大，風(fēng)力較大時(shí)，可以利用風(fēng)能發(fā)電。這兩種可再生能源在地域和時(shí)間上具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性。這樣，風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)既可以降低設(shè)備成本，又可以滿足連續(xù)供電的要求。風(fēng)光-太陽(yáng)能混合發(fā)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，主要由風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏陣列、光伏電池、電荷控制器和逆變器組成。控制裝置主要是由電荷控制器和逆變器在16位微處理器上獨(dú)立運(yùn)行，在上位機(jī)上依靠RS-485通信的系統(tǒng)。

在發(fā)電系統(tǒng)中，一般分為離網(wǎng)和并網(wǎng)。但是，離網(wǎng)的發(fā)電效率并不是很高，所以，需要采用并網(wǎng)的方式。無(wú)論是風(fēng)力發(fā)電，還是光能發(fā)電，這都是采用并網(wǎng)發(fā)電。風(fēng)力機(jī)、并網(wǎng)逆變電源、風(fēng)力機(jī)控制器、變壓器、儀表等控制設(shè)備是構(gòu)成風(fēng)力并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的主要設(shè)備。風(fēng)力發(fā)電機(jī)的關(guān)鍵功能是將風(fēng)能轉(zhuǎn)換成電能,然后交流電源轉(zhuǎn)換成直流電源的風(fēng)力發(fā)電機(jī)控制器,然后轉(zhuǎn)化為電力,電網(wǎng)頻率相同的風(fēng)力渦輪機(jī)的發(fā)電逆變器送入電網(wǎng)。由此可見(jiàn)，風(fēng)電并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備為風(fēng)電并網(wǎng)逆變電源，風(fēng)能可選用專(zhuān)用的高壓計(jì)量箱，防止電能盜竊。針對(duì)竊電現(xiàn)象中可能出現(xiàn)的斷電和竊電現(xiàn)象，供電公司可結(jié)合干式組合變壓器和高壓計(jì)量箱進(jìn)行防竊電。在用電的遠(yuǎn)程控制方面，電力公司可以選擇用電采集系統(tǒng)來(lái)采集用電信息。當(dāng)用戶用電量有異常用電量信息時(shí)，用電量的采集和吸收通過(guò)光纖網(wǎng)絡(luò)、載波信道或無(wú)線信道傳輸報(bào)警信息。集電系統(tǒng)是反竊電技術(shù)的重要組成部分，在供電企業(yè)的供電監(jiān)控中起著重要的作用。因此，相關(guān)供電企業(yè)必須加強(qiáng)防盜技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用研究，提高用電監(jiān)管水平。

2 風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化模型

風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)同時(shí)利用風(fēng)能和光能，當(dāng)白天光能比較充分，而風(fēng)能缺乏的時(shí)候，光能系統(tǒng)起到核心的作用；當(dāng)晚上沒(méi)有光照后，太陽(yáng)能系統(tǒng)處于休眠狀態(tài)，而風(fēng)能系統(tǒng)起到核心的作用，保持整個(gè)風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)能夠一直保持運(yùn)轉(zhuǎn)發(fā)電的狀態(tài)。根據(jù)不同的外部環(huán)境，進(jìn)行不同的作業(yè)，保持在最低成本的狀態(tài)下，系統(tǒng)的發(fā)電效率最高這就需要對(duì)系統(tǒng)建立影響的模型；然后，在此基礎(chǔ)上對(duì)模型不斷進(jìn)行優(yōu)化。本文將會(huì)重點(diǎn)分析優(yōu)化目標(biāo)，以及風(fēng)光互補(bǔ)系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí)的關(guān)鍵指標(biāo)。

2.1 優(yōu)化目標(biāo)

優(yōu)化目標(biāo)是風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的核心，本文所做的工作就是通過(guò)各種方法最終達(dá)到目標(biāo)的最好化。風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化的主要工作有三點(diǎn)：第一，首先，需要保證無(wú)論是在白天，還是晚上，系統(tǒng)能夠正常工作，并且能夠產(chǎn)生電能；其次，整個(gè)系統(tǒng)在負(fù)電荷上必須得滿足實(shí)際的用電需求；第三，在前面兩個(gè)的基礎(chǔ)上再加入成本的因素，使得整個(gè)成本最低，效益最大化。因?yàn)轱L(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)是需要成本的，而整個(gè)系統(tǒng)除了滿足人們的日常用電外，更多的就是實(shí)現(xiàn)商業(yè)盈利。因此，成本問(wèn)題是一個(gè)關(guān)鍵性的問(wèn)題，系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)是:

2.2 系統(tǒng)運(yùn)行指標(biāo)

整個(gè)風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)屬于一個(gè)比較大的系統(tǒng)，系統(tǒng)在運(yùn)行的時(shí)候需要關(guān)注一些核心的指標(biāo)，便于對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析。負(fù)荷缺電率是系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的核心指標(biāo)，它所指的是負(fù)荷的缺電量與負(fù)荷總需求量的百分比。無(wú)論是負(fù)荷缺電量，還是負(fù)荷總需求量都是一個(gè)變化的量，其總比值也隨著發(fā)生相應(yīng)的變化。其中，負(fù)荷的缺電量會(huì)根據(jù)電路總體的變化，對(duì)每個(gè)部分的負(fù)荷的缺電量進(jìn)行一個(gè)累積求和。負(fù)荷缺電率簡(jiǎn)稱(chēng)LPSP，其計(jì)算公式如下：

式中PH(ti)、Pf(ti)、Pg(ti)、Pc(ti)分別為ti時(shí)刻負(fù)荷、風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏電池板、蓄電池組的功率;M為給定時(shí)間段內(nèi)選取的采樣點(diǎn)數(shù)。顯然，LPSP 越小說(shuō)明供電可靠性越高。

除了上面介紹的負(fù)荷缺電率指標(biāo)外，還有一個(gè)也是比較重要的指標(biāo)，也就是能量浪費(fèi)率。眾所周知，能量進(jìn)行轉(zhuǎn)化的時(shí)候并不是全部都進(jìn)行了轉(zhuǎn)化，而是轉(zhuǎn)化了一部分，還有一部分能量損失了，我們稱(chēng)能量的損失為能量浪費(fèi)率。它的具體定義為：在一定的時(shí)間內(nèi)，風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)損失浪費(fèi)的能量占負(fù)荷總需求電量的百分比，其簡(jiǎn)稱(chēng)為SPSP。在實(shí)際的環(huán)境中，可能由于天氣，線路材料，以及其他方面的原因?qū)е孪到y(tǒng)實(shí)際的能量浪費(fèi)會(huì)比較大。因此，整個(gè)風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)需要格外注意外部環(huán)境造成的能量浪費(fèi)。SPSP的計(jì)算公式為：

式中，m為給定時(shí)間段內(nèi)選取的采樣點(diǎn)數(shù)。SPSP越小說(shuō)明風(fēng)光蓄互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的互補(bǔ)特性越好，資源的浪費(fèi)越少。

2.3 約束條件

風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的各個(gè)部分需要有機(jī)結(jié)合在一起，通過(guò)內(nèi)部之間的控制進(jìn)行運(yùn)作。為了保證整個(gè)系統(tǒng)的可靠運(yùn)行，需要對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行一定的約束。具體來(lái)說(shuō)，需要注意以下的三點(diǎn)：第一，首先，需要考慮的因素是魯棒性的問(wèn)題，如果系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)電壓不穩(wěn)定就容易造成可靠性的缺失；其次，如果風(fēng)能發(fā)電機(jī)組和光能發(fā)電機(jī)組在實(shí)際運(yùn)行的時(shí)候不能很好繼續(xù)銜接，那么也容易出現(xiàn)發(fā)電不穩(wěn)定的情況；第二，需要嚴(yán)格遵守規(guī)定的一些指標(biāo)，不能超過(guò)規(guī)定的指標(biāo)而造成資源的大量浪費(fèi)，因?yàn)檎麄€(gè)系統(tǒng)的能量浪費(fèi)是可以進(jìn)行調(diào)節(jié)的；第三，發(fā)電機(jī)組發(fā)電后需要對(duì)電量進(jìn)行存儲(chǔ)，這就需要蓄電池發(fā)揮其作用；蓄電池能夠進(jìn)行充電和放電，但是，為了保證系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性，還需要對(duì)其充電和放電進(jìn)行必要的限制。總體來(lái)說(shuō)，需要關(guān)注缺電率、能量浪費(fèi)率，以及蓄電池充電和放電約束。

電力系統(tǒng)半線性與全線性最優(yōu)潮流模型//衛(wèi)志農(nóng),朱梓榮,趙靜波,劉建坤,孫國(guó)強(qiáng),臧海祥//(14):107

(1)缺電率是一個(gè)很關(guān)鍵的指標(biāo)，很多的風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)就是由于缺點(diǎn)率不好，導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定，輸電的質(zhì)量并不是很高。因此，為了使整個(gè)系統(tǒng)能夠持續(xù)穩(wěn)定供電，需要缺點(diǎn)率滿足以下條件：

(2)能量的損失也是一個(gè)很關(guān)鍵的問(wèn)題，以往的做法是提高電壓，對(duì)材料進(jìn)行改進(jìn)，但是，這個(gè)需要的成本更多。為了使得成本更低，需要能量損失控制在一個(gè)范圍，具體的條件如下：

(3)風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)所產(chǎn)生的電能還需要進(jìn)行存儲(chǔ)，這個(gè)一般是存儲(chǔ)在蓄電池組里，為了最大化使用率，需要充放電控制在一個(gè)合理的范圍，具體如下：

SOCmin和SOCmax蓄電池組荷電狀態(tài)的上下限，一般取0.1和0.9。

3 算法改進(jìn)

前人的研究主要集中在粒子群算法上，這種算法已經(jīng)非常常見(jiàn)了，無(wú)論是在火力發(fā)電廠，水電發(fā)電廠，核電發(fā)電廠，還是風(fēng)能與光能發(fā)電廠，基本上都能夠看到該算法的身影。該算法比較簡(jiǎn)單，也比較高效，備受人們的關(guān)注。然而，這種算法也存在一些弊端，例如實(shí)際的轉(zhuǎn)化效率并不是很高，能量的浪費(fèi)有點(diǎn)大。此外，利用該算法會(huì)造成系統(tǒng)的整個(gè)成本的偏高。因此，也有許多的研究者提出了一些改進(jìn)的算法，但是，效果都不是很明顯。有的研究者設(shè)計(jì)的改進(jìn)的粒子群算法效果好，但是，魯棒性比較差，不能很好平衡整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行。本文將會(huì)詳細(xì)介紹標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法，以及它的改進(jìn)算法。

3.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法

這種算法是20世紀(jì)提出來(lái)的，當(dāng)時(shí)主要是學(xué)習(xí)了鳥(niǎo)類(lèi)的飛行，以及魚(yú)類(lèi)的群體特征后，通過(guò)數(shù)學(xué)建模而得到了此算法。這種算法能夠?qū)Ψ蔷€性問(wèn)題的最優(yōu)解進(jìn)行求解，從而能夠很好解決實(shí)際的問(wèn)題。標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法非常簡(jiǎn)單，但是，卻很高效，在收斂性方面表現(xiàn)很好，無(wú)論是在仿真模擬中，還是在實(shí)際的應(yīng)用中都獲得了最佳的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)要好于其他的算法，因此，該算法備受人們的青睞。粒子群算法的公式里能夠確定速度的大小和方向；然后，設(shè)置約束條件，加入懲罰函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行控制；最后，求得最優(yōu)的解。

粒子群優(yōu)化算法屬于隨機(jī)搜索算法，能夠反映群體變化的具體情況。在這種算法中，它比較關(guān)注是否會(huì)與個(gè)體發(fā)生交叉；其次，會(huì)對(duì)個(gè)體的速度進(jìn)行計(jì)算，然后進(jìn)行速度的配置工作；最后，確定總體的目標(biāo)，并不斷通過(guò)改進(jìn)環(huán)境去接近總體的目標(biāo)。這種算法的實(shí)質(zhì)就是解決優(yōu)化問(wèn)題，而要求解最優(yōu)的解是該算法的關(guān)鍵。每個(gè)粒子都是一個(gè)潛在的解，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的函數(shù)可以確定最優(yōu)的值，粒子隨著最優(yōu)的粒子進(jìn)行搜索。這樣，每個(gè)粒子能夠知道自己當(dāng)前的位置，當(dāng)前的速度，以及自己與群體中最優(yōu)中心的距離。

3.2 改進(jìn)粒子群算法

很多的學(xué)者已經(jīng)對(duì)粒子群算法進(jìn)行了改進(jìn)，主要是對(duì)與速度有關(guān)的公式進(jìn)行一些改進(jìn)，具體來(lái)說(shuō)，在公式原有的基礎(chǔ)上添加二階振蕩，主要目的是解決粒子單一的問(wèn)題，其次，也能夠增強(qiáng)其實(shí)際的搜索能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也顯示，通過(guò)這種方式改進(jìn)的粒子群算法實(shí)際的效果是不錯(cuò)的，收斂性比較好，優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)的粒子群算法。粒子先前速度對(duì)當(dāng)前速度的影響程度受到慣性權(quán)重大小的決定。通過(guò)調(diào)整慣性權(quán)重的大小可以協(xié)調(diào)全局搜索能力和局部搜索能力。為典型的慣性權(quán)重遞減策略，這種策略下迭代初期全局搜索能力較強(qiáng)，若在初期搜索不到最優(yōu)點(diǎn)，隨著ω遞減，局部搜索能力加強(qiáng)搜索結(jié)果容易陷入到局部最優(yōu)。一旦陷入局部最優(yōu)中就很難跳出來(lái)。為了克服這種不足，提出非線性動(dòng)態(tài)的慣性權(quán)重方法，即:

通過(guò)這種改進(jìn)后，可以很好解決原有的粒子群算法存在的缺陷，減少能量的損失，以及最大化接近優(yōu)化的目標(biāo)，使得利用率得到了很大的提升。

4 實(shí)例分析

本文提出的改進(jìn)的粒子群算法是在標(biāo)準(zhǔn)的粒子群算法上進(jìn)行的改進(jìn)，主要針對(duì)的是標(biāo)準(zhǔn)的粒子群算法存在的不足。風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)屬于大型的系統(tǒng)，對(duì)于發(fā)電量，以及系統(tǒng)的穩(wěn)定性要求非常高。此外，由于整個(gè)系統(tǒng)能量的浪費(fèi)是可以進(jìn)行調(diào)節(jié)的，而標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法對(duì)于能量損失的約束并不是很強(qiáng)，這樣就造成了不必要能量的大量損失。然而，系統(tǒng)提出的要求是最小化成本，這就需要對(duì)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)。本文已經(jīng)完成了對(duì)算法的改進(jìn)工作，為了驗(yàn)證算法的有效性，本文也進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)的配置環(huán)境為：CPU為英特爾i7，MATLAB軟件進(jìn)行仿真。

4.1 系統(tǒng)參數(shù)

該風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)建在寧夏某地區(qū)，該地區(qū)地理位置離市區(qū)比較遠(yuǎn)，屬于平原地帶，擁有豐富的風(fēng)能和太陽(yáng)能。白天該地區(qū)的光照比較充分，有4-5級(jí)的風(fēng)，晚上的風(fēng)力達(dá)到了6級(jí)以上，安裝風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)是合理的。在白天的時(shí)候，太陽(yáng)能電池板能夠持續(xù)產(chǎn)生電能，并且風(fēng)能機(jī)也能產(chǎn)生穩(wěn)定的電能。在晚上由于沒(méi)有光照，只能依靠風(fēng)能機(jī)組進(jìn)行持續(xù)供電。該風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)性能較好，運(yùn)行穩(wěn)定，輸電質(zhì)量比較高，不會(huì)對(duì)環(huán)境造成負(fù)面影響。整個(gè)機(jī)組的裝機(jī)容量屬于中型，達(dá)到了1330兆瓦，最近三年的發(fā)電情況比較穩(wěn)定，常年維持在49億千瓦時(shí)。系統(tǒng)負(fù)載最大電量不足LPSPmax率取0.06。系統(tǒng)最大能源浪費(fèi)率是0.26。

4.2 算例仿真分析

在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的時(shí)候，需要對(duì)實(shí)驗(yàn)的環(huán)境進(jìn)行配置。本實(shí)驗(yàn)需要提前進(jìn)行環(huán)境的配置，使用的平臺(tái)是MATLAB。在實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)備階段，需要進(jìn)行初始化的操作，由于參數(shù)的值會(huì)隨機(jī)分配，這樣對(duì)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果并不是很好。因此，本文提出的策略是利用概率的方式取代隨機(jī)的方式，這樣就避免了隨機(jī)化的數(shù)值不合理的問(wèn)題。此外，由于算法的參數(shù)比較多，如果訓(xùn)練的次數(shù)過(guò)少，并不能使得模型的表現(xiàn)足夠好。因此，本文提出的方法是至少訓(xùn)練500次。對(duì)于每一個(gè)參數(shù)，都進(jìn)行測(cè)試，并利用GPU加速，獲取每一個(gè)參數(shù)下的最優(yōu)數(shù)據(jù)，并記錄此時(shí)參數(shù)的具體值；最后，記錄最優(yōu)的參數(shù)組合，訓(xùn)練500次獲得數(shù)據(jù)，然后，重復(fù)做20次實(shí)驗(yàn)，將實(shí)驗(yàn)的數(shù)值取平均值作為最終的結(jié)果。此外，當(dāng)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)誤差太大時(shí)，需要進(jìn)行必要的去噪工作，將一些偏差太不合理的數(shù)據(jù)剔除掉，提高模型實(shí)際的處理效果。

在MATLAB中對(duì)采用典型線性遞減策略的粒子群算法和非線性動(dòng)態(tài)改進(jìn)慣性權(quán)重策略的粒子群算法進(jìn)行仿真，設(shè)定種群規(guī)模大小為50，微粒的維數(shù)為25，最大迭代次數(shù)為400，慣性權(quán)重初始值ωstart=0.9，終止慣性權(quán)重ωend=0.4，k取5。學(xué)習(xí)因子取標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)因子c1=c2=2。圖1為不同權(quán)重下適應(yīng)度值隨迭代次數(shù)的變化曲線，從圖中可以看出，采用典型的線性慣性權(quán)重策略的粒子群算法在迭代300次后趨于收斂，而采用非線性動(dòng)態(tài)改進(jìn)慣性權(quán)重的粒子群算法在迭代400次后趨于收斂，避免了過(guò)早的陷入局部極值中。根據(jù)目標(biāo)函數(shù)和約束條件以及各項(xiàng)參數(shù)運(yùn)用非線性動(dòng)態(tài)改進(jìn)慣性權(quán)重的粒子群算法進(jìn)行求解。得到的優(yōu)化結(jié)果如表1所示。

圖1 不同權(quán)重策略下適應(yīng)度值隨迭代次數(shù)的變化曲線

表1 未優(yōu)化時(shí)、線性?xún)?yōu)化時(shí)、非線性?xún)?yōu)化時(shí)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

從表中的數(shù)據(jù)可以分析出，當(dāng)使用了改進(jìn)的粒子群算法后，風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)容量配置好了很多，在投入成本和維修成本上都明顯下降了，進(jìn)而導(dǎo)致總的目標(biāo)成本的下降。此外，我們也對(duì)比了在線性和非線性條件下的粒子群算法的優(yōu)劣。總體來(lái)看，投入成本線性的要低一點(diǎn)，但是，在維修成本上，非線性要稍微低一點(diǎn)。從具體的比例來(lái)看，兩者投入成本相差不會(huì)超過(guò)2%，但是，維修成本線性占比要明顯高出20%。然而，非線性的浪費(fèi)率不足15%，而線性的能量浪費(fèi)率偏高，達(dá)到了25%。綜合來(lái)看，風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)選擇非線性的要好一些，這樣能量的損失可以降低很多，嚴(yán)格來(lái)說(shuō)總成本降低了0.9%，能量損失下降了10%。本文所采用的改進(jìn)的粒子群算法總體效果很成功，尤其是非線性的粒子群算法更加可靠，能夠極大降低成本，減少能量損失，適合大規(guī)模推廣。

5 結(jié)束語(yǔ)

當(dāng)前，寧夏地區(qū)的風(fēng)能資源和太陽(yáng)能資源都比較豐富，然而，風(fēng)能會(huì)隨著晝夜交替季節(jié)的變化而呈現(xiàn)周期性的變化；太陽(yáng)能也會(huì)隨著晝夜和季節(jié)的變化而變化，這樣就造成了發(fā)電量的不足，或者不穩(wěn)定的問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)。該系統(tǒng)是在粒子群算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行的改進(jìn)，主要是為了降低系統(tǒng)的成本，以及提高資源的利用率和降低能量的損失。在設(shè)計(jì)出改進(jìn)的粒子群算法后，本文除了利用公式的推導(dǎo)證明其有效性外，還進(jìn)行了仿真性實(shí)驗(yàn)。通過(guò)仿真結(jié)果可以看出，改進(jìn)的粒子群算法確實(shí)提升效果明顯，顯著降低了投入成本和維修成本。在整個(gè)系統(tǒng)的能量損失上也明顯得到改善，電能的利用效率也得到了提升。總體來(lái)說(shuō)，本文所提出的優(yōu)化還是比較成功的，下一步將會(huì)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)際能量轉(zhuǎn)化進(jìn)行研究，再次提升其轉(zhuǎn)化率。