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3微电网规划设计方法
微电网规划设计的目的是在对负荷需求和可再生能源资源情况进行充分分析预测的基础上,依据特定的目标和系统约束条件,确定系统结构及设备配置(包括设备类型、设备容量),尽可能实现系统经济性、环保性及能源利用效率等量化指标的优化。
有别于常规配电网的规划,微电网的规划设计问题与其运行优化策略具有高度的耦合性,规划时必须充分考虑运行优化方法的影响,基于系统全生命周期内的运行信息对微电网进行综合优化规划与设计。微电网规划设计的研究主要包含三个方面:可再生能源与负荷需求分析、建模方法和优化算法。
3.1 可再生能源与负荷需求分析
实现微电网合理规划设计的前提是对可再生能源和负荷需求的分布特性进行准确的分析,主要分析手段包括基于历史数据的方法[4]和概率统计方法[5,6]等。前者简单直接,利用风速、光照强度与负荷等信息的全年历史数据,对微电网的运行情况进行序贯分析。这种方法在获取小时级的现场历史气象信息时的难度较大,特别是对于偏远地区。
在概率统计相关类方法中,一种是基于风、光等的月或典型年历史统计信息和分布特性,结合蒙特卡洛方法对可再生能源的全年变化信息进行随机生产模拟[5]。当在规划时考虑复杂的运行优化策略时,这类方法将增加规划设计时的计算负担。为此,可利用随机过程的方法建立风、光及负荷等的Markov转移模型[6],以较少的状态数替代时序分析,可有效降低计算量。另外,从典型日变化模式的角度出发,结合风、光、负荷等的统计特性,建立它们各自的离散状态集,通过聚类方法从风、光与负荷的历史数据提炼出典型的系统运行场景,针对这些典型日变化模式场景集进行系统规划设计,既可以保证方案的合理性,又可以降低计算负担,同时还可以依据各场景出现的概率进行方案的概率评估[7]。
3.2 规划设计建模方法
针对微电网规划设计的建模工作,主要是在满足用户用能要求的前提下,从技术、经济和环境等不同角度,选定合理的优化变量、目标函数和约束条件。
在优化变量选择方面,主要考虑分布式电源、储能装置与冷/热/电联供系统所含设备等的类型与容量,鉴于微电网规划设计方案与运行优化策略的强耦合性,运行策略及其相关的一些参数也可作为待决策的变量。具体建模时,一种方式是将所有变量统一到同一目标函数下[8];另一种是将各层次的变量区别对待,采用两阶段的建模方式[9],即第一阶段主要确定设备的类型、位置和容量,第二阶段主要确定系统的运行策略及其相关的参数。在第二阶段的研究中,根据可再生能源与负荷的建模方式不同,可采用基于全年历史数据的序贯优化方法[5],也可有采用典型运行场景的优化方法[8,9]。
微电网规划设计目标包含实现系统成本的最小化、投资收益的最大化、污染物排放的最小化、系统供电可靠性的最大化等目标中的单个或者多个[10]。在采用单一目标函数时,主要考虑系统经济性指标的最优化,相关经济性指标由设备初始投资、设备运行维护费用、燃料费用、设备更换费用、因资产处置过程中产生的残值以及卖电收益等构成,覆盖项目的全生命周期。在采用多目标函数时,可以考虑经济性、环保性与可靠性等目标的不同组合。
对于环保性目标,可以直接计算相关分布式电源的污染物排放总量,也可以将计算得到的排放量按一定的排污惩罚折算为经济性指标。而对于系统供电可靠性的评估,需要计及微电网自身的一些特点。
由于微电网含有发、配、用环节,需综合考虑各个环节的系统可靠性指标。发电环节主要倾向于发电容量的充裕度评估[11],可靠性指标主要有缺供电时间期望(Loss of Load Expectation,LOLE)、缺供能量期望(Lossof Energy Expectation,LOEE)等,而配用电环节可借鉴传统配电网的可靠性评价指标[13]。类似配电网的可靠性评估方法,微电网的供电可靠性也主要采用蒙特卡洛模拟法和解析法两种[11,12]。在解析法求解中,主要通过将分布式电源、储能系统等的运行状态离散化,以枚举系统整体的运行方式。类似于对环保性指标的处理,除了直接将可靠性作为目标函数外,也可将其折算为经济性指标。
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