风_光_柴多能互补发电系统优化配置研究

第27卷第5期2011年5月

文章编号：1674-3814（2011）05-0066-07

电网与清洁能源

Power System and Clean Energy

中图分类号：TM 61

Vol.27No.5

May 2011文献标志码：A

风/光/柴多能互补发电系统优化配置研究

宋旭日，叶林

（中国农业大学信息与电气工程学院，北京100083）

Optimization Configuration of Wind/Solar/DieselHybrid

Power Generation System

SONG Xu-ri, YE Lin

(Collegeof Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China )

ABSTRACT ：This

paper

presents

a

model

to

realize

optimization of the wind/solar/dieselhybrid power generation system. While meeting the basic requirements of power systems, the minimum cost of the objective function is calculated considering investment and operating costs of

distributed

generation as well as environmental factors by means of Heuristic Algorithm.Comprehensive analysis of planning and running for on/offgrid are used to identify the optimum capacity. Simulation results show that the model can be used to comprehensively distributed

assess

the and

economical the

performance

of

generation

corresponding

optimal

configuration under different operation situations, thus greatly improve the reliability and economic feasibility of power systems. KEY WORDS:distributed generation (DG);Heuristic Algorithm (HA);micro gird; optimization configuration; loss of load probability (LOLP)

摘要：为实现风/光/柴多能互补发电系统的经济运行，应用启发式算法以分布式发电投资、运行费用、向输电系统直接购电费用以及考虑环境因素费用总和最小为优化目标，分别对并网型和离网型两种情况进行规划和运行的综合分析，从而确定各DG 类型的最优投入容量。研究结果表明:该模型可以全面评估分布式发电的经济性能，并对不同运行方式给出相应的最优配置方案，从而极大地提高系统的供电可靠性和经济可行性。

关键词：分布式发电技术（DG ）（HA ）; 启发式算法; 微网; 优化配置; 失负荷概率（LOLP ）

同时满足这两个方面的要求。分布式电源（DG ）通常

包括：太阳能发电、风力发电、微水发电、燃料电池、生物发电及储能装置等。分布式发电是对大电网的辅助和补充，在意外灾害发生时持续供电，弥补大电网安全运行的不足，可以有效地实现能源的梯级利用，提高电力系统供电的可靠性与灵活性[1-2]。

国内外学者针对DG 引入电力系统后产生的各方面影响进行了评估分析，以求DG 配置价值的最大化[3-4]。利用遗传算法进行多目标优化，其中包括风力发电机的型号和容量以及光伏电池的容量和倾角对系统供电可靠性和成本的影响，该算法在一定程度上提高了问题寻优的速度，但仍然未能保证解的全局收敛性[5-7]。从节能环保角度出发，建立了综合经济、环保型模型求解分布式电源配置方案[8]。提出一种基于改进微分进化算法的风光互补混合供电系统容量优化配置模型，但对于分布式发电系统都没有进行微网系统级的研究，因而无法全面地体现分布式发电的优越性[9]。

本文以远离供电中心、与输电系统弱连接的偏

以分布式远配电网为研究系统。引入启发式算法，

发电投资、运行费用、向输电系统直接购电费用以及考虑环境因素费用总和最小为优化目标，分别对并网型和离网型2种情况进行规划和运行的综合分析，从而确定各DG 类型的最优投入容量。

分布式发电是在用户现场或者靠近用电现场配置容量较小的发电机组（一般低于50MW ），以满足

特定用户的需要，支持现存配电网的经济运行，或者———————————————————

基金项目：国家“十一五”科技支撑计划研究项目（）2006BAJ04B04; 教育部新世纪优秀人才资助计划（NCET-08-0543）; 教育部科学技术重点研究项目（109017）

。

1风/光/柴多能互补发电系统简介

如图1所示，分布式发电系统由不同型号的风力

发电机、太阳能电池、同步发电机（柴油发电机等）和蓄电池组成。各发电系统具有不同的成本，对用户供电可靠性也不同，各个发电系统相互补充，弥补各自独立发电的不足之处，向电网提供更加稳定的电能，

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从而极大提高了分布式发电的供电可靠性[10-11]。

额定功率,W ；v ci 为切入风速，m/s；v co 为切出风速，m/s；v r 为额定风速,m/s；v 为实际风速,m/s。1.2

太阳能电池（Photovoltaic,PV ）模型简介太阳能电池是将太阳能辐射转换成电能的静态装置，输出功率为直流电的形式，其大小取决于）给出了太阳能太阳能辐射量和温度等条件，式（2电池板的输出功率[13]：

P pv =f pv Y pv

I ≤

T s

（2）

式中，f pv 为太阳能电池的转换效率，%；Y pv 为太阳能电池板额定容量,W ；I T 为太阳能电池板所接受的辐射

图1分布式发电系统结构示意图

风/光/柴多能互补发电系统主要由太阳电池阵

风力发电机、柴油发电机、蓄电池组和负荷所组列、

成。其中太阳电池阵列输出的是直流电，输出电压和电流一般随着太阳电池上辐射强度和电池板倾角的变化而变化，输出直流经过逆变器给交流负载供电。风力发电机输出的是三相交流电，输出功率随风速大小变化而不断变化，可通过现场总线直接

可以弥给负荷供电。柴油发电作为系统备用电源，

补风力发电和太阳能发电的随机性和不均匀性。

太阳能和风能均受天气变化的影响，为充分利用新能源的同时保证负荷的供电可靠性，系统中需要加入储能装置，铅酸蓄电池由于其相对较低的价格，使其成为系统的主要储能设备。在太阳能和风能资源丰富时，可对蓄电池进行充电储能，反之蓄电池给系统供电。太阳能电池的输出为直流电可直接用于蓄电池的充电。

由于负荷电压一般为交流电，使用逆变器将直流电压转换为负载要求的交流电压, 需要在太阳能电池的输出端连接最大功率点跟踪装置MPPT (MaximumPower Point Tracking) 及控制单元使太阳能电池的输出保持在最大输出功率。

（Wind T urbine,WT ）模型简介1.1风力发电机

风力发电机是把风的动能转换成机械能的机械装置，通过大量实验表明，风机的输出功率与风速之间的关系如下[11-12]：

0，v ＜v ci , v ≥v co

P t =av 2+bv +c ，v ci ≤v ＜v r

P r ，v r ≤v ＜v co

≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤

量，kW/m2，I s =1kW/m2。根据所给地区的辐射量数据，即可计算出太阳能电池的输出功率。1.3

蓄电池（Storage Battery,SB ）模型简介

蓄电池作为储能装置，在分布式发电系统中起

着平衡功率的作用，可以弥补风力发电、太阳能发电的随机性和不均匀性，提高了供电可靠性。在风能和太阳能资源丰富的时候，系统对蓄电池进行充电，但不能过充；同样，在风能和太阳能资源短缺的时候，蓄电池放电，保证负荷正常工作，但不能过放电。

蓄电池吸收的最大功率，用最大充电功率来决定是否蓄电池能够全部吸收分布式发电发出的电能，蓄电池最大的功率为[14]：

1-e +c (k Δt -1+e) 式中，·Q 1为蓄电池的初始可利用电能，kW h ；Q 为蓄

P batt,cmax,kbm =

kQ 1e

-k Δt

+Qkc (1-e

-k Δt

)

-k Δt -k Δt

（3）

电池初始总电能，·kW h ；c 为蓄电池容量比率，%；k 为蓄电池比率常数，h -1；Δt 为时间步长，h 。（Diesel Engine Generator,DEG ）1.4柴油发电机模型简介

分布式发电系统中还可能包含有柴油发电机、微水发电机等同步发电单元，它们的能耗-功率输出特性为[12]

C f_syn(p it )=ap it +bp it +c

式中，a 、b 、c 为发电机组的相关参数。

2

（4）

2多能互补发电系统优化模型

由于分布式发电中太阳能、风能波动性较大并

（1）

且具有很大的随机性，准确合理的匹配设计系统对分布式发电系统的推广尤为重要，

它是充分利用风

式中，P t 为风力发电机的输出功率，W ；P r 为风力发电机

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光资源在时间和空间分布上所呈现出的互补性的

前提。系统匹配设计不合理将导致较高的系统供电成本和较差的性能表现，甚至根本不能体现出互补发电系统自身的优越性。准确合理的匹配设计应根据用户所在地的地理位置、地形条件、气象条件、组

太阳能电池、蓄电池、柴油发电机、转件（包括风机、

换器等）实际的工作特性以及用户用电需求等来确定系统各部分容量，使系统各部分尽可能工作在理想状态下[1]。2.1目标函数

对于多能互补发电系统，优化设计目标主要是在满足系统性能指标的前提下，使系统投资、运行、可靠性和环境治理等综合成本最小，其目标函数可以表示如下：

min f =ΣΣ(C fij -C rij ) P i +C OM +Σe t p gt P gridt +

i =1j =1m

t =1

3

M i

8760

）输电容量约束[17]：电网传输功率P gridt 最大不4

能超过输电网允许传输最大容量P gmax ：

（9）P gridt ≤P gmax

2.3启发式算法

多能互补发电系统优化配置的确定，要受到地

气象条件（风速、光照等）、组件（风机、太阳理位置、

能电池、柴油发电机等）实际的工作特性以及负荷特性的影响，在给定以上参数的条件下，应用启发式算法[2,17]，根据仿真得到的各组可行方案，比较其总投资费用，选择投资费用最少的方案为系统最优配置。具体算法流程如图

2所示。

ΣβΣ+α

k =1

k

x =1

Σ

n

xk

Q dg +e t αgridk Q grid

Σ

（5）

式中，太阳能电池、柴油发电机的M i 为风力发电机、

太阳能电池、柴油发电安装总数；C fi 为风力发电机、

机的单位容量投资费用，太阳能$；C ri 为风力发电机、电池、柴油发电机单位容量的替代费用，$；P i 为风力发电机、太阳能电池、柴油发电机容量，W ；C OM 为整个系统的运行费用，决定分布式发电是$；e t 为0~1变量，否并网；p gt 、P gridt 为t 时段电网电价和输电网的供电功率，（包含CO 2、）的W ；k 为所排放的污染物SO 2、NOx 等类型编号；αxk 为不同电能生产方式所对应的各种污染物排放系数；βk 为第k 项污染物的环境价值，$/kg,见附录A 表1；Q 为某种发电方式的污染物排放量，kg 。2.2约束条件

为实现目标函数，需要满足以下约束条件。）功率平衡约束：每小时电网输出功率P grid 和分布1

式发电输出功率P dg 之和等于对应小时总负荷需求P L ：

（6）P grid +P dg =P L

）分布式电源运行约束：分布式电源容量P DG 2

须在最大容量P DGmax 范围内：

（7）P DG ≤P DGmax

）供电可靠性约束：考虑分布式发电元件停运3概率，系统必须满足一定的供电可靠性，本文将失负荷概率（LOLP ）控制在2%以内。

（8）LOLP ≤2%

式中,LOLP 为失负荷概率，指的是统计期间内用户停电的总小时数与统计期间总供电小时数的比值[15-16]。

图2启发式算法流程图

3算例分析

本文应用HOMER 软件建模仿真，来确定分布式发电系统中各部分的最优配置。HOMER 软件是美国国家新能源实验室（NREL ）开发的软件，主要用于设计和优化小型混合发电系统。它包含了一定数量的能源组件模型，基于成本和资源可利用性来进行适当的技术选择。HOMER 主要是对能源、经济限制和控制方法的要求进行分析。它也要求输入组件类型、组件数量、成本、效率和使用寿命等等。在一定范围内给某个变量取值进行敏感分析，可以得出这个变量对系统配置的影响[16-17]。

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本文针对某地区（北纬19°，经度0°）搭建模型进行仿真，该地区年平均风速5.758m/s，月平均太阳

·年辐射量为5.18kW/m2，日平均负荷为85kW h/d，

系统由分布式发电系统（包度负荷峰值为12.1kW ，

括风力发电机、太阳能电池、柴油发电机）和电网供电，分布式发电系统与电网弱连接，柴油发电机作为备用机组，供给一定的负荷，保证供电可靠性。相关分布式发电单元参数见表1。

表1

各类型分布式发电单元参数

类型WT PV DEG

容量/kW 1282

投资费用/替代费用/·($kW -1) [1**********]0

·($kW -1) [1**********]0

运行费用400($/y)50($/y)0.08($/h)

寿命20a 25a 25000h

从图3可以看出, 风/光/电网三种发电形式在各个

系统总的年发电量为40965kW ·月份的出力情况。h ，

·太阳能电池的其中风机的年发电量是23236kW h ，

年发电量是3152kW ·电网供电为14577kW ·h ，h 。由于该地区处于亚热带，年度的太阳能辐射量基本不变，所以太阳能电池的出力情况基本趋于平稳。对于风机，冬春季风能较大，风机出力较多，系统主要由风机供电，电网与太阳能电池起辅助作用。夏秋季风能较小，此时风机与大电网联合供电，太阳能电池起辅助作用。图4给出了年度负荷峰值日的系统负荷分布示意图。

3.1

系统并网运行分析

假设大电网全年正常运行，电网电价固定0.05$/kW，正常情况下电网的最大输电功率为60kW 。分布式发电系统：风力发电机功率为12kW ，上限为5台；太阳能电池板最大功率为8kW ，系统最优解见表2。

图4年度负荷峰值日系统运行图

风选为最优解，此时系统的优化配置为太阳能发电

、

电网供电所占比例分别为8%、

总投力发电、57%、35%。

资成本为$64164，单位成本电价最低，为0.180$/kWh。并网条件下各发电单元出力情况见图3。

图3并网条件下各发电单元出力情况

以年度负荷峰值日（8月10日）为例进行分析。图4（a ）图4（b ）分别给出了系统交流负荷、总供电量

分布以及系统未满足负荷曲线，由图4(a)可以看出，

式发电并网运行，分布式发电与电网总的供电量大于系统交流负荷，保证了系统的供电可靠性。图4（b ）中分别给出了太阳能电池板、风力发电机、电网供电量。在年度负荷峰值日，6点-18点太阳能电池板与电网联合供电，由于处于夏季，风机出力很小，其余时间主要由电网供电，充分体现了分布式发电与电网供电良好的互补性。3.2系统离网运行分析

分布式发电是对大电网的辅助和补充，弥补大电网安全运行的不足，可以有效的实现能源的梯级利用，提高电力系统供电的可靠性与灵活性。而在意外灾害发生时要与大电网解耦，运行在离网模式下，即孤岛模式，此时分布式发电单独给系统供电，以下主要分析分布式发电的离网运行特性。

分布式发电离网运行，系统由风力发电机、太

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阳能电池板、柴油发电机组成，风力发电机功率为

上限为5台，太阳能电池板最大功率为8kW ，12kW ，

柴油发电机功率为2kW ，上限为3台，柴油发电机在电网停运时作为备用机组，供给一定的负荷，保证供电可靠性。

离网运行的优化结果为太阳能电池板功率为风力发电机一台、柴油发电机两台，此时系统2kW 、

占发电总量的0.9%。系统交未满足负荷为273kWh ，

流主负荷和未满足负荷分布见图5。

从图6可知，太阳能电池板倾角大小直接影响太阳能电池出力情况，从而影响整个系统的失负荷概率。随着太阳能电池板倾角的不断增大，太阳能电池出力先减小而后增大，15°为其转折点。而对于失负荷概率，在18°时，其值达到最大，约为0.008，之后逐渐减小并最终保持平稳在0.0075。综合考虑太阳能电池出力和失负荷概率，太阳能电池倾角大于35°以后，出力情况以及失负荷概率基本保持不变。所以，把太阳能电池板倾角35°作为一个阈值，并选其为最优倾角。3.3

敏感性分析

敏感性分析就是计算某个变量对优化配置结果的影响，比如柴油价格、风速变化、太阳辐射量变化等等这些都是关键因素，需对其进行敏感性分析。对所给定的值都将重复仿真和优化，这样就可以看出输入量变化时引起的结果改变，以此来确定该变量的重要性和敏感性。主要分析风速变化对系统的影响见图7。柴油价格对系统的影响见图8

。

图5

系统交流主负荷和未满足负荷分布

由图5可知，系统缺电主要发生在7、8、9三个月中，主要原因是7、8、9月份处于平均风速最低的月份，同时夏季也是用电负荷高峰期，风机出力远不能满足负荷需求，而系统中太阳能发电所占比例较小，综合导致夏季系统负荷丢失较多。为解决离网运行条件下系统负荷丢失较多的情况，可以加大太阳能电池板、风力发电机、柴油发电机容量等，但增加了系统剩余不可用电量。综合考虑，在太阳能电池板中加入最大功率点追踪装置（MPPT ），这样既可以增加发电量又可以避免系统剩余电量的产生，仿真结果见图6。

图7风速敏感性分析曲线

图6

综合敏感度分析图8柴油价格敏感性分析曲线

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电网与清洁能源

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斜率表示敏感程度，图7中随风速不断增加，风机出力随之增加，使得系统总投资和失负荷概率都系统总投资降到了不断下降，当风速达到8m/s时，$80000同时失负荷概率将为0.01。从风速-失负荷概率曲线可以看出，风速在5～6m/s之间时失负荷概率变化较大，这与风机切入风速有关。图8中，系统总投资与柴油价格成线性关系，斜率表示柴油价格图8中可以看对系统总投资的灵敏度影响。从图7、

出，柴油价格对系统影响与风速变化对系统的影响正好相反，柴油价格越低对系统参数影响越小。

4结论

本文建立了计及供电可靠性和环境影响的DG

优化配置模型，综合评估了发电成本、输配电损失和环保成本，并根据运行方式的不同及用户不同的可靠性要求，得到相应的最优配置。

并网运行时，多能互补系统总年发电量40965kW ·h ，·太阳能发电为3152kW ·其中风力发电为23236kW h ，h ，电网供电为14577kW ·h ，此时系统的优化配置为风力发电、太阳能发电、电网供电各占57%、8%、这就可以充分利用当地的风力资源，并且在相35%。

同功率条件下, 风力发电的价格远低于太阳能发电，从而可以大大节约总投资成本。离网运行时，各发电单元容量优化配置分别为风机容量12kW 、太阳能电池容量2kW 、柴油发电机容量4kW 。

另外，针对太阳能电池板倾角、风速变化、柴油价格进行了敏感性分析，结果表明优化参数设计可以使风能和太阳能电池具有良好的互补性，从而提高系统的供电可靠性。

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———————————————————

收稿日期：2010-09-07。作者简介：

宋旭日（1987—），男，硕士研究生，研究方向为基于新能源发电的多能互补系统优化配置及其并网运行;

叶林（1968—），男，教授，博士生导师，研究方向为电力系统自动化、新能源发电及并网、电力系统建模与仿真等。

（编缉

附录A 部分算例数据

徐花荣）

利用太阳能辐射强度预测、风速预测、太阳能电池和风力发电的模型，可得到分布式发电中不同发电单元的发电预测情况。本文计算分析中所需要的相关数据如下：

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宋旭日，等:风/光/柴多能互补发电系统优化配置研究Vol.27No.5

图A1

全年风速数据

图A3全年负荷数据

表A1污染物排放量及其治理费用

污染物类型治理费用（$/kg）污染物排放系数（·）g/kWh

WT PV DE

CO 20.002

875

00649990

SO 20.75000.2062.74

NOx 1.00009.891.34

图

（上接第65页）

A2太阳能辐射数据

Grid

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 动。其动态响应效果较为理想。

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4结论

本文详细分析了风力发电系统的运行特性，将

模糊PID 控制策略引入风力发电机定子电压控制系

统。采用MATLAB 软件对1.5MW 风力发电机组的仿真表明模糊控制与PID 控制相结合的模糊自适应响应速度快，实时性高，取得了较好的控PID 控制，

制效果。本文的工作有利于提高额定风速以下风力发电系统风能捕获的及时性与可靠性，实现系统的优化运行。

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收稿日期：2010-10-22。作者简介：赵

辉（1963—），男，教授，博士生导师，研究方向：控制理论

与控制工程，智能控制等；

李斌（1985—），男，硕士研究生，研究方向：风力发电智能控制；朱利强（1986—），男，学士，助理工程师；

刘俊杰（1986—），男，硕士研究生，研究方向：电机控制, 电力电子技术。

（编缉徐花荣

）