[发明专利]一种风光储互补发电系统优化配置方法

摘要

本发明公开了一种风光储互补发电系统的优化配置方法。首先，确立各发电单元的电源数学模型，包括风力发电机模型、光伏电池板模型及储能蓄电池模型；然后建立该系统的评价体系，包括全年负荷缺电率、能量浪费率、能量波动率及综合成本；最后利用全年负荷缺电率作为约束条件并简单附加各发电单元的数量约束，利用遗传算法和权重系数变化法相结合的方法对系统进行多目标的优化求解，从而获得最佳系统配置。本发明可在满足约束条件的要求下同时对综合成本、能量浪费率及系统能量波动率进行优化，进而获得较为理想的风光储互补系统各电源的优化组合，从而提高能源利用率，减少投资成本，使系统输出电量与负荷需求更加匹配。

主权项

1.一种风光储互补发电系统的优化配置方法，其特征在于，包括如下步骤：1)建立系统中各发电单元的电源数学模型，包括风力发电机模型、光伏电池板模型和储能蓄电池模型；所述风力发电机模型为：其中i为天数且i＝1，2，…，n，n为整数；h为每个时间间隔长度；N_f为风力发电机数量；P_wt为风力发电机输出功率，其与风速V的关系模型为：式中，Vin为切入风速，Vout为切除风速，Vr为风力发电机额定风速，Pwtr为风力发电机额定输出功率；所述风速V首先通过概率密度函数进行模拟：然后通过下面的公式进行校正：式中，k和c为Weibull分布的两个参数，k为形状参数，c为尺度参数；V、V0分别为风机在H、H0高度处的风速；所述光伏电池板模型：Wpv(i)＝Npv×PPH×PpvN，其中i＝1，2，…，n，n为整数，Npv为光伏电池板数量，PPH为等效连续工作小时数，PPVN为光伏电池板额定功率；2)利用电源数学模型，建立系统评价体系；根据具体的天气数据，从而获得各个发电单元每天的发电量以及蓄电池每天所储存的电量情况，并根据所建立的系统评价体系，计算出系统的全年负荷缺电率、能量浪费率、能量波动率以及综合成本的数值；3)利用权重系数法与罚函数相结合的方式获得适应度函数，并带入遗传算法中进行迭代计算，获得满足要求的系统优化配置方案；所述适应度函数min f＝σ+CB，其中罚函数为：式中，LPSP为全年负荷缺电率；CB为权重系数变换法在多目标优化遗传算法中的体现：CB＝ω1·Ca+ω2·LEP+ω3·Kl式中，ω1、ω2、ω3为综合成本、能源浪费率及系统能量波动率的加权系数；LEP为能量浪费率，Kl为能量波动率；Ca为综合成本，包括初始投资、系统运维费用以及元件置换费用：Ca＝Cini+COM+CR＝[Nf·Cf+Npv·Cpv+Nbat·Cbat]+[COM_f·tf+COM_pv·tpv+COM_bat·tbat]+[Cf,R+Cpv.R+Cba.tR]其中，Cf、Cpv、Cbat分别为风力发电机、光伏电池板及蓄电池的单价，Nf、Npv、Nbat分别为风力发电机、光伏电池板及蓄电池的数量，COM_f、COM_pv、COM_bat分别为单位时间内风力发电、光伏发电及蓄电池充放电的运行维护成本；tf、tpv、tbat分别为风力发电部分、光伏发电部分及蓄电池部分的工作时长；Cf,R、Cpv,R、Cbat,R分别为风力发电机、光伏电池板及蓄电池的置换成本。