市場機制下光伏、小水電和抽水蓄能電站的系統容量優化配置方法

原創2020-08-17 12:16·電氣技術

團隊介紹

羅仕華，電子科技大學，碩士研究生，研究方向為可再生能源發電規劃運行，與能源系統中可再生能源整合優化。作為學生核心成員參與國家重點研發計劃項目“分布式光伏與梯級小水電互補聯合發電技術研究及應用示范”（2018YFB0905200）。

胡維昊，電子科技大學教授、博士生導師、“智慧電力與能源研究所”所長。主要從事人工智能在現代電力系統中的應用和可再生能源發電等研究。主持由國家重點研發計劃和國家自然科學基金等資助的縱向課題5項，作為課題負責人和核心成員參與由國家重點研發計劃、丹麥國家戰略研究基金、歐盟地平線2020戰略規劃基金和中丹可再生能源合作基金等資助的國家級縱向課題15項。

發表論文170余篇（含SCI檢索論文80余篇，中科院一區/二區論文50余篇），發表的論文被引用2400余次，h-index為26（Google 學術數據），獲IEEE會議最佳論文3次。

擔任IET Renewable Power Generation副編輯（Associate Editor）、Journal of Modern Power System and Clean Energy專刊和《電工技術學報》專刊特約主編、IEEE Transactions on Power Systems專刊客座編輯等，并擔任亞洲能源與電氣工程研討會IEEE AEEES 2020大會主席、亞洲智能電網國際會議IEEE ISGT Asia 2019程序委員會主席、IEEE電力電子學會成都分會主席、中國電工技術學會人工智能與電氣應用專委會副秘書長等學術職務。獲中國儀器儀表學會科學技術一等獎1項，教育部科技進步二等獎1項。

黃琦，教授，博導，成都理工大學副校長，IET Fellow，教育部新世紀優秀人才，四川省學術技術帶頭人，四川省青年科技創新團隊負責人，主要從事廣域測量與控制技術、智能電網先進測量與測試技術、能源交易與信息支撐技術等方面研究。

承擔國家重點研發計劃項目、國家自然科學基金等項目多項，以第一完成人榮獲中國儀器儀表學會科技一等獎、教育部科技進步二等獎和四川省科技進步二等獎各1項。已獨立或合作發表學術論文200余篇，其中SCI檢索90余篇，EI、ISTP檢索150余篇，申報專利100余項。

現為國家科技部能源領域十三五規劃專家組成員，國際科技合作重點項目計劃咨詢評價專家，四川省能源化工領域十四五規劃專家組長。擔任ISGT Asia 2019 大會主席，International Conference on Smart Grid and Clean Energy Technologies程序委員會主席和Energy Engineering、電測與儀表、智能電網、智能電網前沿期刊等期刊編委。

導語

本研究針對電力市場下的新能源發電技術，以經濟性為目標，實現市場機制下混合能源系統的容量優化配置。

項目研究背景

近年來，在市場環境下進行電力改革已成為我國電力行業的發展趨勢，同時，隨著新能源技術的快速發展，如何將新能源電力引入現階段的電力市場并提高新能源發電的經濟性是當前新能源研究的一大課題。由多種可再生能源電站（風電、水電、光伏發電等）有機結合而成的混合能源系統則被視為實現這一目標的重要手段。

此外，在一些可再生能源豐富但當地配電設施并不完善的地域，建立并網混合能源系統是補充用電需求、滿足供電安全的有效方法。考慮到當前電力市場發電側的激烈競爭，如何對混合能源系統進行容量優化配置使其在電力市場中更具競爭力是新能源企業與投資的關鍵。

目前對混合能源系統的研究主要集中在風光混合系統的運行及容量優化問題上，考慮到我國西部省份豐富的水力資源以及水光互補特性，將水電這一成熟的清潔能源整合到系統中無疑對混合能源系統在我國的發展具有重要意義。

本研究依托于國家重點研發計劃在四川小金縣示范區的水光儲系統，探討存在外部大電網供電基礎上并網的水光儲系統容量配置問題。

論文所解決的問題及意義

為填補目前以小水電站為主體的混合能源系統研究空白，本文建立在我國西南地區特有的資源：光伏電、小水電和抽水蓄能為主體的混合能源系統上，綜合考慮新能源發電原理與歷史全年數據，建立三個主體電站組成的混合能源系統模型。

基于此，提出雙層規劃模型，探索混合能源系統投資成本與售電收益之間的關系，得出具有最大經濟效益的系統容量優化配置。

論文方法及創新點

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

本研究提出采用雙層規劃模型來解決混合能源系統的容量優化配置問題。其中：

1）建立以系統投資成本最小為優化目標的上層目標函數，而在研究投資成本時，傳統的研究方法中很少考慮投資成本規模效應，即生產規模增大帶來的邊際成本遞減，本研究在計算混合能源系統建造總成本時，為更加精確地貼合實際將這一效應納入了模型中；

2）建立系統優化運行年售電收益最大為下層目標函數。

相較于其他研究，本文采用了不同的上、下層求解算法。上層混合能源系統規劃問題具有強非線性特性，啟發式算法是當前解決該問題的較好選擇。

本文采用了線性遞減慣性權重粒子群(Linearly Decreasing Inertia Weight, LDIW)算法對其進行求解，并對比其他算法證明其優越性，而下層運行問題則運用序列二次規劃(Sequential Quadratic Programming, SQP)算法進行求解。

利用LDIW算法和SQP算法求解文中的雙層規劃模型的具體流程圖如圖1所示。

圖1 混合能源系統雙層規劃模型求解流程

研究人員通過展示混合能源系統中最優容量的小水電站在有儲能方式與無儲能方式下優化運行的結果對比（圖2a）和有儲能方式時最優容量的抽水蓄能電站的運行結果（圖2b），證實雙層規劃模型優化系統運行的有效性，如圖2所示。

同時，通過有儲能方式與無儲能方式下混合能源系統在建造周期內獲得的經濟效益對比，表明容量優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的經濟效益

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

表1 各算法結果對比

結論

本研究以面向電力市場的新能源發電技術為基礎，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模型，并基于該模型提出一種行之有效的混合能源系統容量優化配置方法。

研究表明：

1）以建設成本和運行收益作為上下層目標函數的雙層規劃模型，在對系統每小時運行優化的前提下研究系統的容量配置，同時考慮各個主體電站投資成本的規模效應，是提高電力市場下混合能源系統經濟性的有效方法。

2）相較于無儲能方式的系統，具備抽水蓄能電站的混合能源系統不僅可以很大程度上緩解水電站棄水情況，而且還體現出更優良的經濟性，在項目周期內獲得的經濟效益是無儲能方式下的2.6倍。

3）針對本文提出的雙層規劃模型，利用LDIW算法求解上層規劃問題對比利用PSO算法、GA算法，無論是在計算時間還是求解最優解上都更具有優越性。

引用本文

羅仕華, 胡維昊, 黃琦, 韓曉言, 陳哲. 市場機制下光伏/小水電/抽水蓄能電站系統容量優化配置[J]. 電工技術學報, 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.