离网型风光储互补发电系统容量优化研究
董爱华
（哈尔滨电气股份有限公司，中央研究院，哈尔滨150028）
摘要：对于离网型风光储互补发电系统容量匹配和设计计算，目前较为通用的商业软件是由美国国家可再生能源实验室NREL研发的HOMER混合电力系统分析设计软件及hybrid2款件.由于该类款件建模原理尚未公开，同时需要输入指定的数据资料，无法完全满足各种实际情况.文中经研究后以赵述岛实际风速测量数据、蓄电池实际使用情况、NASA辐射数据为 算法数据源，建立离网型风光储系统容量优化匹配模型及算法程序，并利用该程序进行实例分析和计算.
关键词：风光储互补系统：容量匹配模型：算法程序：数据源
中图分类号：TH133;TP183文献标志码：B文章编号：1009-3230（2018）06-0047-06
ComplementaryPower System
DONG Ai -hua(Central Academy. Harbin Electric Corporation Harbin 150o28 China)
Abstract: For capacity matching and design caculation on off grid wind soalr energy storedplementary power sysytem mercial software like HOMER hybrid power system analysis design and hybrid2 developed by the National Renewable Energy Laboratory NREL are mmonlyused at present. Because of the principle of modeling of these software has not been disclosed and inputting specified data is necessary it cant fully satisfy various practical occasions. Using observedwind speed actual usage of battery and NASA radiation data in Zhaoshuo Island as its alorihtem datascurce this article has a model of capacity optimization matching and algonhtem of off grid windrationality of this model is verified. solar energy stored system. Also it has the analysis and calculation by use of this algorihtem and
Key words: Wind - Solar - Energy stored plementary system; Capacity matching model; Al-gorihtem; Data source
0引言
气候条件影响，发电曲线具有波动性大、间歌性强、不稳定性特点.如何较为合理的利用海岛风能和太阳能资源，促进风能和太阳能合理健康发展，已成为该方向的重要研究课题
保障能源供应安全、稳定对于海岛具有重要意义.
太阳能和风能作为海岛可再生新型清洁能源重要组成部分，可重复利用率高，易受季节、地势、
基于海岛的风能、太阳能、储能的离网型多能互补独立发电系统，可利用风能和太阳能发电在时间上的互补性)，同时将超出用电负荷的电量储存在储能系统里，实现互补系统孤岛运行.
风光储互补系统的容量优化配置需要在整个互补系统的建设规划阶段完成，根据系统当地的风、光资源，对相应的储能系统进行合理配置，可提高风光储互补发电系统对负载的跟随能力，合理地配置储能系统容量，获得良好经济效益（”.
对于目前的风光互补独立系统来说较为主流的方法是借助于遗传算法对一次成本进行优化.实际上，对于该类型系统来说，还有其余的优化目标，如系统成本、失负荷概率、清洁能源浪费概率”，都可以作为单独优化目标，亦可联合进行考虑，变为多目标优化问题.
文中以海岛实测风速数据、蓄电池实际使用状况、NASA辐射数据为依托，以离网海岛风光储互补系统为研究对象，建立互补系统容量优化设计模型.该模型以互补系统供电可靠性为优化目标，通过定义全年负载缺电率（LPSP）的范围值，给出满足该指标范围的风光储系统匹配容量.
1离网型风光储互补系统模型
1.1风力发电机模型
文中拟采用最小二乘法对风力机风功率曲线进行多段拟合，拟合得到输出功率的分段函数关 系如下：
式中.P.、P分别为风力发电机的实际输出和额定功率；、v分别是风机的切人，额定和切出风速.
考虑到空气密度对发电量的修正，n台风力发电机在第：小时的发电量可由下式表示：
式中p为空气密度，估算表达式如下：
(1)
(2)
式中，p为大气压（Pa）；R为气体常数（J/kgK）；T为开尔文温度（K）.
对于风速的修正则采用幂指数公式对测量点轮毂处风速进行修正，修正表达式如下：
式中，为风机轮教高度（m）；为风速测量点高度（m）：a为风随高度变化指数，其取值大小按下垫面特征确定；（z）为风机轮毂处的风速（m/s）；（=）为测量点风速（m/s）.
1.2太阳能电池板的发电量模型
（1）人射到电池板平面上的太阳能辐射量H：
太阳能电池板的安装都是有一定的倾角的，投射到太阳能电池板平面的辐射总量H由太阳能倾斜面上的直接辐射量H、天空散射辐射量H、地面反射辐射量H.组成.
式中，H=HR.H-水平面上的太阳能直接辐射量.
式中，S为太阳常数（1367W/m²）：F为大气透明系数.m为大气质量，表达式如下：
式中，为当地海拔高度，单位（m）；P为所在地大气压；P.为标准大气压.
h-太阳高度角，可由下式求出：
式中，为系统安装地纬度；8为太阳赤纬角，8=23.45°sin[360（284n）/365]°，式中；n为年中从元旦算起的天数.
w-时角，正午为0，上午为负，下午为正，表达式为：
(3)
(4)
(3)
(4)
(5)
(6)
w=15°×（当地太阳时t -12）
当地太阳时：，计算公式如下：
式中，所在地点位于东半球取负号，西半球取正号；am-当地标准时间；E-时差修正（单位-min），主要是由于地球绕太阳作椭圆转动的速度不同造成的，精确表达式为：
E=9.87sin (1. 978n - 160.22)° _7. 53cos(0. 989n 80.11) ° - 1. 5sin (0.989n - 80.11)
式中，a为一年中从元旦算起的天数，1≤n≤365；L为制定当地标准时间采用的标准经度（°）；L为当地经度（°）；R为倾斜面上的直接辐射分量与水平面上直接辐射分量之比：
R = cos（-β)cossinw
式中，w，为水平面上日落时角：
式中，w为太阳能电池板采光面上日落时角：
=minw arceos[-tan（p -β）tan]（12)
β-太阳电池板的倾角
H计算模型一般为Hay的天空散射各项异向模型，该模型计算公式如下：
式中，H为水平面上的太阳能散射辐射量.
H为大气层外水平面上辐射量，任意时间段[，]对应的时角范围[=，∞]内的值H[w，w].表达式如下：
(360°× n/365)]×[cosqpcos5(sinar - sinw )
(7)
(8)
(9)
（10)
(11)
(14)
式中，1为太阳常数，1367w/（m²s）；n为一年中从元旦算起的天数；和x分别为t和t时刻时角.
H.的表达式如下：
式中，p为地面反射率，一般取0.2；H为水平面上的太阳能总辐射量.
式中，SZA为天顶角.
所以：
（2）温度修正因子：文中采用的温度修正因子
F.（t）表达式如下：
式中，为时刻：时组件的温度（℃）.
（3）PV电池板发电量计算：太阳能电池板的发电
量可以用其安装Wp数和温度修正因子等其他修正因子来表示，其计算公式：
式中，p为太阳能电池板安装瓦峰；H （t）为太阳能电池板：时刻的辐射强度（w/m²）；H为1000w/m²：F为积尘因子，一般取0.98：F.为系统性能失配因子，一般取0.95；F.为其余影响因子总和，一般取0.98.根据人射到电池板平面上太阳能小时辐射量，求取太阳能电池板发电量.
1.3蓄电池充放电模型
（a）蓄电池充电状态分析
（1）蓄电池组处于充电状态的条件如下：
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（17)
(18)
(20)
（2）蓄电池充电后电量状态如下：
式中，w（t）为：时刻安装的风力机的发电量；"（t）为安装的太阳能光伏电池：时刻的发电量；n为逆变器的效率；E（t）-t时刻负载耗电量；E（t-1）为：-1时刻蓄电池存储的电量；E为蓄电池组的最大存储电量，等于蓄电池组的额定容量；E（)为表示：时刻蓄电池存储的电量；8为蓄电池自放电率；na为蓄电池
的最小存储电量，可以由蓄电池组的最大放电深 蓄电池组的放电效率；Ea-蓄电池组度DOD确定，Em=Enx（1-DOD）.
（c）蓄电池静止状态分析
蓄电池的静止状态是指蓄电池既不充电也不放电的状态，蓄电池处于静止状态的条件有三种状况：
（1）发电量与负载耗电量相等
（2）蓄电池停止放电的系统缺电状态
（3）蓄电池停止充电的系统过电状态
蓄电池处于静止状态时电量变化为零，所以：
2风光储互补容量配比研究
一般来说，风光储规划建设时应尽量减少系统建设、运行成本、增加总收益.目前，风电、光伏的建设成本、运行成本各不相同，据此需要合理匹配各部分容量，使得互补系统在工程寿命周期内总收益最大.另外，互补性系统的最大优势在于
(25)
(26)
(27)
组的充电效率.
（b）蓄电池故电状态分析
（1）蓄电池组处于放电状态的条件如下：
（2）蓄电池放电后电量状态如下：
相对于单一能源的发电系统，如单独光伏电站、风力发电站等，利用了风、光资源在时间上的互补性.
其次，风光联合发电系统容量优化目标应该考虑对应的约束条件：一般来说需要考虑的约束条件有建设用地约束，风光资源利用率约束，风光资源互补特性约束，风光互补系统的总出力跟踪负荷曲线约束等.
再次，风光联合发电系统容量优化目标应该考虑对应的优化目标函数：一般来说优化目标函数需要考虑互补系统的可靠性和经济性等.比较常用的优化目标函数包括工程寿命周期内互补系统的总收益为最大，系统周期内负载缺电率和循环累计亏电量等.
最后，对建立的优化目标函数及对应的约束条件进行分析.分析待优化变量，如风机、光伏阵列数目和储能装置容量.确定其中的离散量和连续量，对于其中的连续量进行离散化，建立起优化算法流程.
下面以全年负载缺电率（LPSP）为优化目标进行说明，建立起风光储互补发电系统的优化评价体系.
（a）全年负载缺电率（LPSP）模型分析：
(21)
(22)
(23)
对风光储互补发电系统的可靠性优化设计，采用全年负载缺电率LPSP（theLossofPowerProbability）作为系统可靠性优化设计函数.全年负载缺电率（LPSP）等于全年8760h内负载缺电量与负载正常运行8760h耗电量的比值.其值介于0-1之间，数值越小可靠性越高.全年循环累计亏电量LPS（theLossofPower）表示全年8760h每小时缺电量的累计和.
第：小时缺电量LPS（r）计算公式可表示为：
当LPS（t）>0时，第：小时系统处于亏电状态，缺电量为LPS（t）.
全年循环累计亏电量为：
负载缺电率计算公式：
式中，LPS（t）为第：小时亏欠电量；LPS为全年循环累计亏欠电量.
（b）风光储互补发电系统容量优化配置算法
采取以反映供电可靠性的全年负载缺电率（LPSP）作为优化目标，进行风光储互补发电系统配置优化设计.风光储互补发电系统的优化步骤主要分为四步.第一步，首先设定选代计算的风力发电机安装数目的范围值、太阳能电池板安装容量的范围值和蓄电池的配置块数的范围值，并确定对应的选代步长，以及处理风光气象数据资料；第二步，根据建立的风光互补发电系统的发电量计算模型和光伏方阵倾角的优化模型，对风光储互补发电系统中光伏电板最佳倾角进行优化设计，计算出对应系统配置下的光伏方阵最佳倾角；第三步，在光伏电板最佳倾角的基础上，计算出各
种配置下的全年负载缺电率LPSP：第四步，设定全年负载缺电率（LPSP），筛选出满足供电可靠性要求的配置.
3容量配比案列分析
文中以赵述岛（16°58'N112°16'E）实测风速数据及其NASA辐射数据为算法数据源.风速经修正后数据及NASA辐射数据见表1；海水淡化负载见表2.
表1 月平均气象数据
水平面太阳 水平面太阳 水平面太阳月平均风速/ 能总辐射 能激射辐射/ 能直接辑射份 (m/s) （//)/(/x） （P/=)/1 3.77 4.68 1.40 5.812 3.76 5.54 1.51 6.523 4 2.96 3.22 6.29 6.92 1.71 1.82 6.85 7.295 4.92 6.62 2.07 6.494.62 6.28 2.14 5.957 5.80 6.17 2.17 5.728 9 1.65 3.52 5.82 5.42 2.06 2.20 5.14 4.9010 3.13 4.87 1.83 4.7711 4.16 4.30 1.59 4.6912 4.33 3.91 1.49 4.41表2 海水资化负载序号 负荷名称 负药/kW1 海水淡化装置 322 储能集装前空调 43 线路损耗 64 取水泵 4合计 46
使用风机额定容量为100kW，光伏电板安装瓦峰270W，蓄电池标称储能能量为110kWh.
在赵述岛当地的气象数据条件下，给出负载每天以额定功率工作12h，耗电量552kWh，据此给出部分可靠性条件下输出的容量配比结果见表3.
