摘要

針對風(fēng)光柴蓄獨立微網(wǎng)系統(tǒng),提出了考慮補(bǔ)貼的容量配置優(yōu)化方法。該方法以總凈現(xiàn)成本最低為優(yōu)化目標(biāo),以負(fù)荷缺額率為約束條件保證供電可靠性,采用遺傳算法優(yōu)化系統(tǒng)容量配置。通過測試基于該方法所開發(fā)的軟件,驗證其了正確性,并以此作為仿真平臺,實現(xiàn)了多種電源組合方式下考慮補(bǔ)貼的容量配置優(yōu)化仿真分析。分析結(jié)果表明,在獨立微網(wǎng)系統(tǒng)容量配置優(yōu)化時,不同補(bǔ)貼方式會對系統(tǒng)容量配置優(yōu)化結(jié)果有較大影響;在所研究的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)下,按發(fā)電量補(bǔ)貼方式比按投資安裝補(bǔ)貼方式投資商可獲得的總補(bǔ)貼收益更多,總投資成本更少。

關(guān)鍵詞 :補(bǔ)貼; 獨立微網(wǎng); 負(fù)荷增長; 遺傳算法; 運行模式;

0 引言

長期以來,受地理條件限制,在孤立的海島建設(shè)與大電網(wǎng)互聯(lián)的常規(guī)輸配電系統(tǒng)變得較為困難,因此能源問題就一直成為限制其發(fā)展的重要因素之一。一般來說,海島擁有豐富的風(fēng)能和太陽能等可再生能源。隨著風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電技術(shù)的發(fā)展,由風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏陣列、柴油發(fā)電機(jī)和蓄電池組成的獨立微網(wǎng)系統(tǒng)[1-3],由于其相對較低的運行成本和較高的供電可靠性,成為解決孤立海島供電問題的有效方法之一。

針對微電網(wǎng)的容量配置優(yōu)化問題,國內(nèi)外已經(jīng)取得一定的研究成果。微網(wǎng)配置優(yōu)化首先要考慮的問題是負(fù)荷和可再生能源數(shù)據(jù)的分析。對于風(fēng)速和光照數(shù)據(jù)的分析,一般采用的是確定性分析法[4-6],此方法簡單直接,選取符合當(dāng)?shù)貧夂驍?shù)據(jù)特征的典型歷史數(shù)據(jù)樣本作為研究對象。由于在工程應(yīng)用周期內(nèi)研究對象的氣候一般不會發(fā)生太大變化,確定性分析法可以滿足仿真要求。文獻(xiàn)[5-6]基于一年8760 h準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐時計算,得到微網(wǎng)系統(tǒng)全年運行情況。目前關(guān)于微網(wǎng)配置優(yōu)化的大多數(shù)研究,其負(fù)荷模型一般沒有考慮負(fù)荷增長問題。獨立微網(wǎng)系統(tǒng)一般都不會太大,負(fù)荷增長也較為緩慢。但對于工程應(yīng)用周期較長的規(guī)劃場景,以不變的負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真計算所得的配置容量到工程應(yīng)用后期可能無法保證供電可靠性,不能滿足實際的微網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計要求,在此場景下就有必要考慮負(fù)荷增長問題[6]。

獨立微網(wǎng)容量配置優(yōu)化的目標(biāo)一般可以是系統(tǒng)總成本最小化、供電可靠性最大化、污染排放最小化、投資凈收益最大化等目標(biāo)中單個或多個[3-13]。文獻(xiàn)[5]提出了包含微網(wǎng)全壽命周期內(nèi)的總凈現(xiàn)成本、負(fù)荷容量缺額率和污染排放的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計模型,但未將污染排放納入經(jīng)濟(jì)成本里面;文

獻(xiàn)[8-9]提出了綜合考慮系統(tǒng)壽命周期成本和污染懲罰的優(yōu)化模型,使系統(tǒng)配置優(yōu)化兼具經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性,但沒有考慮可再生能源發(fā)電補(bǔ)貼因素。然而目前包括中國在內(nèi)的許多國家都出臺了一些鼓勵開發(fā)利用可再生能源發(fā)電的補(bǔ)貼政策,主要有一次性投資安裝補(bǔ)貼和按發(fā)電量補(bǔ)貼等[10,14-16]。文

獻(xiàn)[10]針對并網(wǎng)型微電網(wǎng)中光伏上網(wǎng)補(bǔ)貼進(jìn)行了靈敏度分析,研究發(fā)現(xiàn)補(bǔ)貼會對投資開發(fā)商的收益產(chǎn)生積極影響。文獻(xiàn)[16]建立了風(fēng)光柴蓄獨立微網(wǎng)系統(tǒng)模型和經(jīng)濟(jì)性模型,并在經(jīng)濟(jì)成本中考慮了按發(fā)電量進(jìn)行補(bǔ)貼,但對投資安裝補(bǔ)貼問題沒有涉及。

本文提出了考慮補(bǔ)貼的獨立微網(wǎng)容量配置優(yōu)化方法,建立了仿真平臺,比較分析了多種電源組合方式下的容量配置特點及系統(tǒng)成本,研究分析了不同補(bǔ)貼方式下獨立微網(wǎng)系統(tǒng)最優(yōu)容量配置的補(bǔ)貼收益和成本。

1 系統(tǒng)模型與運行模式

1.1 系統(tǒng)構(gòu)建

本文設(shè)計的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 獨立微網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

Fig. 1 Structure of a stand-alone microgrid system

風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電只有設(shè)備自身成本和運行維護(hù)成本,且不會產(chǎn)生任何污染,是理想的綠色環(huán)保能源,因此以風(fēng)力發(fā)電機(jī)和光伏陣列作為系統(tǒng)主要電源向負(fù)荷供電。但考慮到其發(fā)電量受天氣影響較大,具有顯著的間歇性和隨機(jī)性特點,因此需要備用電源,以保證系統(tǒng)供電可靠性。柴油發(fā)電機(jī)因其靈活、便捷、可靠的特點,可以很好地滿足備用電源要求。同時采用蓄電池作為儲能設(shè)備,在風(fēng)光發(fā)電量大于負(fù)荷時存儲多余能量,在風(fēng)光發(fā)電量不足時放出存儲能量,在系統(tǒng)中起“削峰補(bǔ)谷”的調(diào)節(jié)作用。由風(fēng)光柴蓄組成的獨立微網(wǎng)系統(tǒng)可以經(jīng)濟(jì)可靠地為孤立海島供電。

在本文的系統(tǒng)模型中,忽略了交直流變換的損耗和輸配電線路的損耗。

1.2 系統(tǒng)元件模型

1.2.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)模型

本文根據(jù)風(fēng)力發(fā)電機(jī)離散功率曲線,采用拉格朗日三次差值法來計算輸出功率。

PW=∑n=1NPnln(v)PW=∑n=1NPnln(v) (1)

式中：PW為風(fēng)力發(fā)電機(jī)實際輸出功率;Pn為風(fēng)機(jī)離散功率曲線上給定點n的功率,共有N個點;v為平均風(fēng)速;ln( )為插值函數(shù)。

1.2.2 光伏陣列模型

光伏陣列實際輸出功率計算公式為

PPV=YPVfPVGTGT,STCPPV=YPVfPVGTGT,STC (2)

式中：PPV為光伏陣列實際輸出功率;YPV為光伏陣列額定輸出功率;fPV為減損系數(shù);GT為照射到光伏板上的輻射量;GT,STC為標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的輻

射量。

1.2.3 柴油發(fā)電機(jī)模型

柴油發(fā)電機(jī)的燃料消耗量是其輸出功率的線性函數(shù),即

F=F0⋅Ygen+F1⋅PgenF=F0⋅Ygen+F1⋅Pgen (3)

式中：F為燃料消耗率;F0為截距系數(shù);F1為斜率;Ygen為柴油發(fā)電機(jī)額定功率;Pgen為實際輸出功率。

柴油發(fā)電機(jī)運行功率約束為

lmin≤PgenYgen≤1lmin≤PgenYgen≤1 (4)

式中l(wèi)min為柴油機(jī)最小負(fù)載率。

1.2.4 蓄電池模型

本文蓄電池模型采用動力電池模型[17](kinetic battery model,KiBaM)。根據(jù)電池充放電功率大小,可以計算出充放電后的可用能量和束縛能量。

式中：Q為電池組總能量;Q1、Q2為時間步長開始時的可用能量和束縛能量;Q1,end、Q2,end為時間步長結(jié)束時的可用能量和束縛能量;Pb為蓄電池實際的充放電功率,正值表示放電,負(fù)值表示充電;ΔtΔt為時間步長;kb為速率常數(shù);c為可用能量的容量與總?cè)萘康谋戎怠?/p>

蓄電池荷電狀態(tài)(state of ge,SOC)約束條件為

SOCmin

式中SOC,max、SOC,min分別為蓄電池最大和最小荷電狀態(tài)。

1.2 運行模式

本文設(shè)計了一種復(fù)合運行模式,針對不同大小的凈負(fù)荷采用不同運行模式。系統(tǒng)凈負(fù)荷表示為

Pdk(i)=Lk(i)−PW(i)−PPV(i)Pdk(i)=Lk(i)−PW(i)−PPV(i) (8)

Lk(i)=Lbase(i)⋅(1+rL)kLk(i)=Lbase(i)⋅(1+rL)k (9)

式中：Pd,k(i)、Lk(i)分別為第k年時間步長i(i=1,2,3,…,8760)的凈負(fù)荷和實際負(fù)荷;PW(i)、PPV(i)分別為風(fēng)力發(fā)電機(jī)和光伏陣列在時間步長i的發(fā)電功率;Lbase(i)為時間步長i的負(fù)荷基準(zhǔn)值;rL為年負(fù)荷預(yù)測增長率。

對于不同大小的凈負(fù)荷,柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電成本和蓄電池供電成本是不同的。柴油發(fā)電機(jī)的單位功率發(fā)電成本為

式中：Cg為柴油發(fā)電機(jī)單位功率發(fā)電成本;Cf、CO&M,d、Crep,d分別為柴油發(fā)電機(jī)的每小時的消耗燃料成本、運行維護(hù)成本和置換成本;cf為油價。

蓄電池單位功率供電成本主要是電池自身損耗成本和利用柴油發(fā)電機(jī)充電時消耗的燃料成本,或稱為增加燃料成本。當(dāng)蓄電池利用風(fēng)電和光伏剩余電能充電時,其供電成本就只有自身損耗成本。

Cw=CB,RQlifetimeηrt√Cw=CB,RQlifetimeηrt (11)

Cc=F1cfηrtCc=F1cfηrt (12)

式中：Cw、Cc分別為電池自身損耗成本和增加燃料成本;CB,R為蓄電池的置換成本;Qlifetime為電池組壽命周期吞吐量;ηrt為蓄電池充放電循環(huán)效率。

因此得到柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電成本和蓄電池供電成本曲線如圖2所示。

圖2 柴油發(fā)電機(jī)和蓄電池供電成本

Fig. 2 Generating costs of diesel and battery

圖2中：Ld為柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電成本和蓄電池?fù)p耗成本相等時的凈負(fù)荷;Lc為利用柴油發(fā)電機(jī)充電的蓄電池供電成本和柴油發(fā)電機(jī)供電成本相等時柴油發(fā)電機(jī)和蓄電池供電成本 的凈負(fù)荷。由圖2可知,當(dāng)Pd,k(i)Ld時,柴油發(fā)電機(jī)的供電成本低于蓄電池自身損耗成本,因此此時應(yīng)當(dāng)由柴油發(fā)電機(jī)運行供電。由此本文設(shè)計的詳細(xì)運行模式如

圖3所示。圖3中：Pbcmax、Pbdmax分別為蓄電池最大充、放電功率;Wq為負(fù)荷缺額電量;Ws為舍棄電量。

2 系統(tǒng)優(yōu)化方法

2.1 優(yōu)化變量

本文選擇風(fēng)力發(fā)電機(jī)臺數(shù)NW,光伏陣列片數(shù)NPV,柴油發(fā)電機(jī)臺數(shù)ND和蓄電池組數(shù)NB作為待優(yōu)化變量。

2.2 目標(biāo)函數(shù)

本文基于獨立微網(wǎng)系統(tǒng)運行經(jīng)濟(jì)性,以系統(tǒng)壽命周期內(nèi)的總凈現(xiàn)成本(net present cost,NPC)最小作為優(yōu)化目標(biāo)。同時考慮到環(huán)境效益,將可再生能源補(bǔ)貼收益和污染排放處理成本納入凈現(xiàn)成本中,詳細(xì)目標(biāo)函數(shù)為

min f=∑k=1RC(k)−B(k)(1+r)k+CImin f=∑k=1RC(k)−B(k)(1+r)k+CI (13)

C(k)=CR(k)+CO&M(k)+CF(k)+CE(k)C(k)=CR(k)+CO&M(k)+CF(k)+CE(k) (14)

B(k)=S(k)+W(k)B(k)=S(k)+W(k) (15)

CI=(CW,I+CPV,I)⋅(1−rS)+CD,I+CB,ICI=(CW,I+CPV,I)⋅(1−rS)+CD,I+CB,I (16)

CR(k)=CW,R(k)+CPV,R(k)+CD,R(k)+CB,R(k)CR(k)=CW,R(k)+CPV,R(k)+CD,R(k)+CB,R(k)(17)

CO&M(k)=CW,OM(k)+CPV,OM(k)+ CD,OM(k)+CB,OM(k)CO&M(k)=CW,OM(k)+CPV,OM(k)+ CD,OM(k)+CB,OM(k) (18)

式中：f為系統(tǒng)壽命周期的總凈現(xiàn)成本;R為系統(tǒng)壽

圖3 運行模式框圖

Fig. 3 Block diagram of operation mode

命;r為貼現(xiàn)率;rS為風(fēng)電、光伏投資安裝補(bǔ)貼率;

CI為各種電源設(shè)備的安裝成本;C(k)、B(k)為第k年的其他成本和收入;CR(k)、CO&M(k)、CF(k)、CE(k)分別為第k年的置換成本、運行維護(hù)成本、燃料成本和排放氣體的處理成本;S(k)為各種電源設(shè)備的折現(xiàn)值,只會產(chǎn)生于系統(tǒng)壽命的最后一年;W(k)為第k年的按發(fā)電量補(bǔ)貼收益;CW,I、CPV,I、CD,I、CB,I分別為風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏陣列、柴油發(fā)電機(jī)和蓄電池的安裝成本;CW,R(k)、CPV,R(k)、CD,R(k)、CB,R(k)分別為風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏陣列、柴油發(fā)電機(jī)和蓄電池第k年的置換成本;CW,OM(k)、CPV,OM(k)、CD,OM(k)、CB,OM(k)分別為風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏陣列、柴油發(fā)電機(jī)和蓄電池第k年的運行維護(hù)成本。

2.3 可靠性約束

本文以負(fù)荷缺額率(loss of capacity,LOC)作為邊界條件來保證供電可靠性,并采用懲罰函數(shù)法對優(yōu)化變量進(jìn)行約束。負(fù)荷缺額率表示為

LOC=∑i=18760Wq(i)∑i=18760Lk(i)LOC=∑i=18760Wq(i)∑i=18760Lk(i) (19)

式中Wq(i)為時間步長i的負(fù)荷缺額電量。

LOC≤LOC,maxLOC≤LOC,max (20)

式中LOC,max為允許的最大負(fù)荷缺額率。

2.4 優(yōu)化算法

遺傳算法[18]是模擬生物進(jìn)化論自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法。其通過逐漸剔除劣等的配置組合,保留優(yōu)秀的配置組合,最后找出最優(yōu)的配置組合結(jié)果。

遺傳算法可以表達(dá)為

SGA=(C,E,P0,M,?,Γ,Ψ,T)SGA=(C,E,P0,M,?,Γ,Ψ,T) (21)

式中：C是個體的編碼方法;E是個體適應(yīng)度評價函數(shù);P0是初始群體;M是群體大小;??是選擇算子;ΓΓ是交叉算子;ΨΨ是變異算子;T為遺傳運算終止條件。

3 算例分析

現(xiàn)選取某島嶼(地理位置為22°37′N22°37′N,120°16′E120°16′E)作為研究對象。根據(jù)該島一年的風(fēng)速、光照和基準(zhǔn)負(fù)荷數(shù)據(jù),進(jìn)行系統(tǒng)容量配置優(yōu)化計算。該島基準(zhǔn)峰荷為960 kW,平均負(fù)荷為499.8 kW。島上平均風(fēng)速為6 m/s,平均光照強(qiáng)度為0.174 61 kW/m2。詳細(xì)數(shù)據(jù)如圖4—6所示。

3.1 不考慮補(bǔ)貼和負(fù)荷增長

本文基于上述優(yōu)化方法自主開發(fā)了一款軟件MSOP,并以此作為本文研究工作的仿真平臺。由于美國能源部可再生能源實驗室開發(fā)的HOMER[19]軟件沒有考慮補(bǔ)貼和負(fù)荷增長因素,本文暫設(shè)置補(bǔ)貼和年負(fù)荷預(yù)測增長率均為0,與HOMER優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行對比分析。系統(tǒng)壽命周期為25年,最大年負(fù)荷缺額率為0.1%,貼現(xiàn)率為6%。詳細(xì)的各電源元件參數(shù)見附錄1。

利用自主開發(fā)的MSOP軟件和HOMER軟件分別計算得到的優(yōu)化結(jié)果如表1所示。

圖4 太陽能資源

Fig. 4 Solar resource

圖5 風(fēng)能資源

Fig. 5 Wind resource

圖6 負(fù)荷數(shù)據(jù)

Fig. 6 Load data

表1 MSOP和HOMER的配置優(yōu)化結(jié)果

Tab. 1 Optimized result of MSOP and HOMER

由表1所示,MSOP得到的最優(yōu)結(jié)果和HOMER相比,各類電源配置容量差異都很小,均在6%以內(nèi)。總凈現(xiàn)成本方面,MSOP的優(yōu)化結(jié)果和HOMER也只差了1.81%。在此配置下系統(tǒng)年運行數(shù)據(jù)對比如表2所示。

從運行數(shù)據(jù)來看,兩款軟件配置的運行電量差異均很小。除了柴油發(fā)電機(jī)年發(fā)電量MSOP略大于HOMER,風(fēng)電和光伏年發(fā)電量均略小于HOMER,表明本文設(shè)計的運行模式可再生能源發(fā)電比例較HOMER略小。同時由于MSOP的總發(fā)電量和舍棄電量更少,表明了其能源利用效率高于HOMER。

表2 MSOP和HOMER的運行數(shù)據(jù)

Tab. 2 Operation datas of MSOP and HOMER

總體來看,兩款軟件無論從配置容量優(yōu)化結(jié)果、總凈現(xiàn)成本,還是運行數(shù)據(jù)方面誤差均很小,考慮到運行模式的不同,屬于正常差異。由此結(jié)果,可以驗證本文所提出優(yōu)化方法的正確性和有效性。

3.2 考慮不同補(bǔ)貼方式

根據(jù)當(dāng)前的國家補(bǔ)貼政策,針對可再生能源發(fā)電補(bǔ)貼方式主要有2種：一次性投資安裝補(bǔ)貼和按發(fā)電量補(bǔ)貼。本文參照目前的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)分別設(shè)置風(fēng)光投資安裝補(bǔ)貼20%,風(fēng)光發(fā)電補(bǔ)貼為0.42元/(kW•h)。并基于負(fù)荷增長模型,設(shè)置年負(fù)荷預(yù)測增長率為1%,分別在2種補(bǔ)貼方式下對獨立微網(wǎng)系統(tǒng)容量配置優(yōu)化進(jìn)行仿真分析。

1)按投資安裝補(bǔ)貼。

按投資安裝補(bǔ)貼方式計算得到的系統(tǒng)最優(yōu)配置結(jié)果和經(jīng)濟(jì)成本分別如表3、4所示。

表3 按投資安裝補(bǔ)貼的優(yōu)化配置結(jié)果

Tab. 3 Optimized result of configuration based on installation subsidy

表4 按投資安裝補(bǔ)貼的經(jīng)濟(jì)成本

Tab. 4 Economic cost based on installment subsidy

如表3所示,基于投資安裝補(bǔ)貼方式下的系統(tǒng)最優(yōu)配置為3070 kW的風(fēng)力發(fā)電機(jī)、2039 kW光伏陣列、960 kW的柴油發(fā)電機(jī)、655組蓄電池。如

表4所示,在此配置下的初始安裝成本和周期內(nèi)總凈現(xiàn)成本分別為2050.1萬元和7740.1萬元,同時在安裝時可獲得357.6萬元的安裝補(bǔ)貼。

2)按發(fā)電量補(bǔ)貼。

按發(fā)電量補(bǔ)貼方式計算得到的系統(tǒng)最優(yōu)配置結(jié)果和經(jīng)濟(jì)成本如表5、6所示。

如表5所示,按發(fā)電量補(bǔ)貼方式下的系統(tǒng)最優(yōu)配置為2710 kW的風(fēng)力發(fā)電機(jī)、2836 kW光伏陣列、

表5 按發(fā)電量補(bǔ)貼的優(yōu)化配置結(jié)果

Tab. 5 Optimized result of configuration based on generation subsidy

表6 按發(fā)電量補(bǔ)貼的經(jīng)濟(jì)成本

Tab. 6 Total economic based on generation subsidy

916 kW的柴油發(fā)電機(jī)、2043組蓄電池。對比表3可得,風(fēng)力發(fā)電機(jī)容量減少而光伏陣列容量增加,說明風(fēng)機(jī)對投資安裝補(bǔ)貼更靈敏而光伏對發(fā)電量補(bǔ)貼更靈敏。這主要是因為風(fēng)機(jī)的安裝成本較大于光伏,因此其更依賴于安裝補(bǔ)貼。同時柴油發(fā)電機(jī)容量有所下降,而蓄電池容量大幅升高,表明在按發(fā)電量補(bǔ)貼方式下,系統(tǒng)會更多利用可再生能源發(fā)電,同時需要更大的儲能空間來平滑峰谷特性。

如表6所示,在此配置下的安裝成本和總凈現(xiàn)成本分別為2 446.2萬元和6 389.2萬元。對比表4,在安裝成本增加的情況下,總凈現(xiàn)成本反大幅下降,這是因為按發(fā)電量補(bǔ)貼獲得收益1 882.3萬元遠(yuǎn)大于按投資安裝補(bǔ)貼獲得的收益357.6萬元。因此,可以得到的結(jié)論是,對于本文研究的微網(wǎng)建設(shè)投資商而言,按安裝補(bǔ)貼方式其初始投資成本較低,并可在初期獲得安裝補(bǔ)貼收益,但在壽命周期內(nèi)總凈現(xiàn)成本較大;按發(fā)電量補(bǔ)貼方式初始投資成本較高,但長遠(yuǎn)來看其可獲得的總補(bǔ)貼收益較多,需要投資的總成本就更少。

考慮到微電網(wǎng)的規(guī)劃周期過長會造成項目前期一定的電源配置容量浪費,因此本文制定了階段性的規(guī)劃,以10年為一個階段周期進(jìn)行多次規(guī)劃,計算得到的結(jié)果如表7所示。

按照這種階段性規(guī)劃逐漸增加電源容量可以更好地適應(yīng)負(fù)荷增長需求,同時又避免了規(guī)劃前期的容量浪費。

3.3 不同電源組合方式

在微電網(wǎng)實際規(guī)劃時,有時會受到氣象、地域等多方面因素的限制,在選擇電源類型時可能不能同時選擇風(fēng)光柴蓄四種電源,因此本文基于考慮補(bǔ)貼和負(fù)荷增長的多種電源組合方式進(jìn)行了配置優(yōu)化,優(yōu)化結(jié)果如表8所示。

由表8所示,在不同電源組合方式下的總凈現(xiàn)成本還是有所差距。其中按發(fā)電量補(bǔ)貼下的風(fēng)柴蓄

表7 階段性規(guī)劃配置優(yōu)化結(jié)果

Tab. 7 Optimized result of phased planning configuration

表8 多種電源組合配置優(yōu)化結(jié)果

Tab. 8 Optimized result of configuration of many kinds power combinations

組合最為經(jīng)濟(jì),按投資安裝補(bǔ)貼下的風(fēng)光蓄組合成本最高,這主要是因為風(fēng)光蓄組合沒有了柴油發(fā)電機(jī)就得配置超大容量的蓄電池來保證供電可靠性。

在4種配置柴油發(fā)電機(jī)的組合方式下,柴油發(fā)電機(jī)的容量變化并不明顯,說明柴油發(fā)電機(jī)的容量主要是由系統(tǒng)峰荷所決定。同時可以看出風(fēng)電相比于光伏發(fā)電還是比較有優(yōu)勢,這主要是因為相同容量下風(fēng)力發(fā)電的年發(fā)電量大于光伏發(fā)電。但總體來看,針對本文研究地微電網(wǎng),按發(fā)電量補(bǔ)貼方式系統(tǒng)壽命周期總凈現(xiàn)成本還是低于按投資安裝補(bǔ)貼方式。

4 結(jié)語

本文針對風(fēng)光柴蓄獨立微網(wǎng)系統(tǒng),提出了一種長期的容量配置優(yōu)化方法,并建立了仿真平臺。通過該平臺實現(xiàn)了基于多種電源組合方式下考慮補(bǔ)貼方式的獨立微網(wǎng)容量配置優(yōu)化仿真分析。結(jié)果表明,基于本文采用的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn),按發(fā)電量補(bǔ)貼方式比按安裝補(bǔ)貼方式對本文研究的微網(wǎng)建設(shè)投資商更有利,其可獲得的總補(bǔ)貼收益更多,總投資成本更少。同時本文研究得到不同規(guī)劃階段的微電網(wǎng)最優(yōu)配置,為微電網(wǎng)的分階段建設(shè)提供了一定的參考。

附錄1

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設(shè)備電氣和經(jīng)濟(jì)參數(shù)

附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版(http://www.dwjs.com.cn/CN/volumn/current.shtml)。

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