市場(chǎng)機(jī)制下光伏、小水電和抽水蓄能電站的系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置方法

原創(chuàng)2020-08-17 12:16·電氣技術(shù)

團(tuán)隊(duì)介紹

羅仕華，電子科技大學(xué)，碩士研究生，研究方向?yàn)榭稍偕茉窗l(fā)電規(guī)劃運(yùn)行，與能源系統(tǒng)中可再生能源整合優(yōu)化。作為學(xué)生核心成員參與國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“分布式光伏與梯級(jí)小水電互補(bǔ)聯(lián)合發(fā)電技術(shù)研究及應(yīng)用示范”（2018YFB0905200）。

胡維昊，電子科技大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師、“智慧電力與能源研究所”所長(zhǎng)。主要從事人工智能在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和可再生能源發(fā)電等研究。主持由國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃和國(guó)家自然科學(xué)基金等資助的縱向課題5項(xiàng)，作為課題負(fù)責(zé)人和核心成員參與由國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、丹麥國(guó)家戰(zhàn)略研究基金、歐盟地平線2020戰(zhàn)略規(guī)劃基金和中丹可再生能源合作基金等資助的國(guó)家級(jí)縱向課題15項(xiàng)。

發(fā)表論文170余篇（含SCI檢索論文80余篇，中科院一區(qū)/二區(qū)論文50余篇），發(fā)表的論文被引用2400余次，h-index為26（Google 學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)），獲IEEE會(huì)議最佳論文3次。

擔(dān)任IET Renewable Power Generation副編輯（Associate Editor）、Journal of Modern Power System and Clean Energy專(zhuān)刊和《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》專(zhuān)刊特約主編、IEEE Transactions on Power Systems專(zhuān)刊客座編輯等，并擔(dān)任亞洲能源與電氣工程研討會(huì)IEEE AEEES 2020大會(huì)主席、亞洲智能電網(wǎng)國(guó)際會(huì)議IEEE ISGT Asia 2019程序委員會(huì)主席、IEEE電力電子學(xué)會(huì)成都分會(huì)主席、中國(guó)電工技術(shù)學(xué)會(huì)人工智能與電氣應(yīng)用專(zhuān)委會(huì)副秘書(shū)長(zhǎng)等學(xué)術(shù)職務(wù)。獲中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，教育部科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。

黃琦，教授，博導(dǎo)，成都理工大學(xué)副校長(zhǎng)，IET Fellow，教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才，四川省學(xué)術(shù)技術(shù)帶頭人，四川省青年科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，主要從事廣域測(cè)量與控制技術(shù)、智能電網(wǎng)先進(jìn)測(cè)量與測(cè)試技術(shù)、能源交易與信息支撐技術(shù)等方面研究。

承擔(dān)國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目多項(xiàng)，以第一完成人榮獲中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)科技一等獎(jiǎng)、教育部科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)和四川省科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)各1項(xiàng)。已獨(dú)立或合作發(fā)表學(xué)術(shù)論文200余篇，其中SCI檢索90余篇，EI、ISTP檢索150余篇，申報(bào)專(zhuān)利100余項(xiàng)。

現(xiàn)為國(guó)家科技部能源領(lǐng)域十三五規(guī)劃專(zhuān)家組成員，國(guó)際科技合作重點(diǎn)項(xiàng)目計(jì)劃咨詢(xún)?cè)u(píng)價(jià)專(zhuān)家，四川省能源化工領(lǐng)域十四五規(guī)劃專(zhuān)家組長(zhǎng)。擔(dān)任ISGT Asia 2019 大會(huì)主席，International Conference on Smart Grid and Clean Energy Technologies程序委員會(huì)主席和Energy Engineering、電測(cè)與儀表、智能電網(wǎng)、智能電網(wǎng)前沿期刊等期刊編委。

導(dǎo)語(yǔ)

本研究針對(duì)電力市場(chǎng)下的新能源發(fā)電技術(shù)，以經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)機(jī)制下混合能源系統(tǒng)的容量?jī)?yōu)化配置。

項(xiàng)目研究背景

近年來(lái)，在市場(chǎng)環(huán)境下進(jìn)行電力改革已成為我國(guó)電力行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)，隨著新能源技術(shù)的快速發(fā)展，如何將新能源電力引入現(xiàn)階段的電力市場(chǎng)并提高新能源發(fā)電的經(jīng)濟(jì)性是當(dāng)前新能源研究的一大課題。由多種可再生能源電站（風(fēng)電、水電、光伏發(fā)電等）有機(jī)結(jié)合而成的混合能源系統(tǒng)則被視為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的重要手段。

此外，在一些可再生能源豐富但當(dāng)?shù)嘏潆娫O(shè)施并不完善的地域，建立并網(wǎng)混合能源系統(tǒng)是補(bǔ)充用電需求、滿(mǎn)足供電安全的有效方法?？紤]到當(dāng)前電力市場(chǎng)發(fā)電側(cè)的激烈競(jìng)爭(zhēng)，如何對(duì)混合能源系統(tǒng)進(jìn)行容量?jī)?yōu)化配置使其在電力市場(chǎng)中更具競(jìng)爭(zhēng)力是新能源企業(yè)與投資的關(guān)鍵。

目前對(duì)混合能源系統(tǒng)的研究主要集中在風(fēng)光混合系統(tǒng)的運(yùn)行及容量?jī)?yōu)化問(wèn)題上，考慮到我國(guó)西部省份豐富的水力資源以及水光互補(bǔ)特性，將水電這一成熟的清潔能源整合到系統(tǒng)中無(wú)疑對(duì)混合能源系統(tǒng)在我國(guó)的發(fā)展具有重要意義。

本研究依托于國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃在四川小金縣示范區(qū)的水光儲(chǔ)系統(tǒng)，探討存在外部大電網(wǎng)供電基礎(chǔ)上并網(wǎng)的水光儲(chǔ)系統(tǒng)容量配置問(wèn)題。

論文所解決的問(wèn)題及意義

為填補(bǔ)目前以小水電站為主體的混合能源系統(tǒng)研究空白，本文建立在我國(guó)西南地區(qū)特有的資源：光伏電、小水電和抽水蓄能為主體的混合能源系統(tǒng)上，綜合考慮新能源發(fā)電原理與歷史全年數(shù)據(jù)，建立三個(gè)主體電站組成的混合能源系統(tǒng)模型。

基于此，提出雙層規(guī)劃模型，探索混合能源系統(tǒng)投資成本與售電收益之間的關(guān)系，得出具有最大經(jīng)濟(jì)效益的系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置。

論文方法及創(chuàng)新點(diǎn)

針對(duì)以光伏電站、小水電站和抽水蓄能電站為主體的混合能源系統(tǒng)，本研究首先建立包含三個(gè)主體電站的混合能源系統(tǒng)模型；其次，為平衡系統(tǒng)的投資成本及運(yùn)行收益之間的博弈關(guān)系。

本研究提出采用雙層規(guī)劃模型來(lái)解決混合能源系統(tǒng)的容量?jī)?yōu)化配置問(wèn)題。其中：

1）建立以系統(tǒng)投資成本最小為優(yōu)化目標(biāo)的上層目標(biāo)函數(shù)，而在研究投資成本時(shí)，傳統(tǒng)的研究方法中很少考慮投資成本規(guī)模效應(yīng)，即生產(chǎn)規(guī)模增大帶來(lái)的邊際成本遞減，本研究在計(jì)算混合能源系統(tǒng)建造總成本時(shí)，為更加精確地貼合實(shí)際將這一效應(yīng)納入了模型中；

2）建立系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行年售電收益最大為下層目標(biāo)函數(shù)。

相較于其他研究，本文采用了不同的上、下層求解算法。上層混合能源系統(tǒng)規(guī)劃問(wèn)題具有強(qiáng)非線性特性，啟發(fā)式算法是當(dāng)前解決該問(wèn)題的較好選擇。

本文采用了線性遞減慣性權(quán)重粒子群(Linearly Decreasing Inertia Weight, LDIW)算法對(duì)其進(jìn)行求解，并對(duì)比其他算法證明其優(yōu)越性，而下層運(yùn)行問(wèn)題則運(yùn)用序列二次規(guī)劃(Sequential Quadratic Programming, SQP)算法進(jìn)行求解。

利用LDIW算法和SQP算法求解文中的雙層規(guī)劃模型的具體流程圖如圖1所示。

圖1 混合能源系統(tǒng)雙層規(guī)劃模型求解流程

研究人員通過(guò)展示混合能源系統(tǒng)中最優(yōu)容量的小水電站在有儲(chǔ)能方式與無(wú)儲(chǔ)能方式下優(yōu)化運(yùn)行的結(jié)果對(duì)比（圖2a）和有儲(chǔ)能方式時(shí)最優(yōu)容量的抽水蓄能電站的運(yùn)行結(jié)果（圖2b），證實(shí)雙層規(guī)劃模型優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行的有效性，如圖2所示。

同時(shí)，通過(guò)有儲(chǔ)能方式與無(wú)儲(chǔ)能方式下混合能源系統(tǒng)在建造周期內(nèi)獲得的經(jīng)濟(jì)效益對(duì)比，表明容量?jī)?yōu)化配置方法的有效性，如圖3所示。

圖2 (a) (b)

圖3 兩種模式下混合能源系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益

為衡量本文中提出的雙層規(guī)劃模型中利用LDIW算法求解上層問(wèn)題的優(yōu)越性及效率，采用粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法、遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)求解并與之對(duì)比，見(jiàn)表1。

表1 各算法結(jié)果對(duì)比

結(jié)論

本研究以面向電力市場(chǎng)的新能源發(fā)電技術(shù)為基礎(chǔ)，建立由光伏電站、小水電站和抽水蓄能電站組成的混合能源系統(tǒng)模型，并基于該模型提出一種行之有效的混合能源系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置方法。

研究表明：

1）以建設(shè)成本和運(yùn)行收益作為上下層目標(biāo)函數(shù)的雙層規(guī)劃模型，在對(duì)系統(tǒng)每小時(shí)運(yùn)行優(yōu)化的前提下研究系統(tǒng)的容量配置，同時(shí)考慮各個(gè)主體電站投資成本的規(guī)模效應(yīng)，是提高電力市場(chǎng)下混合能源系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的有效方法。

2）相較于無(wú)儲(chǔ)能方式的系統(tǒng)，具備抽水蓄能電站的混合能源系統(tǒng)不僅可以很大程度上緩解水電站棄水情況，而且還體現(xiàn)出更優(yōu)良的經(jīng)濟(jì)性，在項(xiàng)目周期內(nèi)獲得的經(jīng)濟(jì)效益是無(wú)儲(chǔ)能方式下的2.6倍。

3）針對(duì)本文提出的雙層規(guī)劃模型，利用LDIW算法求解上層規(guī)劃問(wèn)題對(duì)比利用PSO算法、GA算法，無(wú)論是在計(jì)算時(shí)間還是求解最優(yōu)解上都更具有優(yōu)越性。

引用本文

羅仕華, 胡維昊, 黃琦, 韓曉言, 陳哲. 市場(chǎng)機(jī)制下光伏/小水電/抽水蓄能電站系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2020, 35(13): 2792-2804. Luo Shihua, Hu Weihao, Huang Qi, Han Xiaoyan, Chen Zhe. Optimization of Photovoltaic/Small Hydropower/Pumped Storage Power Station System Sizing under the Market Mechanism. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(13): 2792-2804.