基于改進(jìn)層次分析法的風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型

張海玉，張國(guó)鋒，李 明，羅忠游，趙立斌

（1.國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司電力科學(xué)研究院，新疆烏魯木齊 830011；2.國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司吐魯番供電公司，新疆 吐魯番 838000）

由于生態(tài)環(huán)境的不斷惡化和化石能源的日益消耗，可再生能源發(fā)電技術(shù)的研究越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的重視[1]。由于可再生能源發(fā)電具有不穩(wěn)定的時(shí)間特性和大規(guī)模發(fā)電的波動(dòng)性，為提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性，可再生能源技術(shù)不斷得到提升。但風(fēng)電和光伏電站的平臺(tái)差異較大，數(shù)據(jù)信息不統(tǒng)一，現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行環(huán)境各異，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。因此，可再生能源技術(shù)研究的第一步需要對(duì)風(fēng)能和太陽(yáng)能電站的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和奇異點(diǎn)檢測(cè)，以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并據(jù)此對(duì)主要部件和數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，將風(fēng)能和太陽(yáng)能儲(chǔ)能電站中常用的數(shù)據(jù)分析算法集成到一個(gè)統(tǒng)一的分析系統(tǒng)中，對(duì)風(fēng)能和光能等可再生能源的開(kāi)發(fā)具有積極意義[2]。

近年來(lái)，提出的對(duì)風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)方法中，各方案的綜合評(píng)價(jià)值差異不大，導(dǎo)致評(píng)價(jià)困難；其中，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法、專家評(píng)分方法和集值統(tǒng)計(jì)迭代方法較難實(shí)現(xiàn)風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。層次分析法可以將思維以數(shù)學(xué)的方式展現(xiàn)，通過(guò)定量定性方法分析問(wèn)題，確保綜合評(píng)價(jià)不再?gòu)?fù)雜化，這種方法十分適用于風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)權(quán)值測(cè)定。然而，該方法具有很強(qiáng)的主觀性，并不能保證評(píng)價(jià)結(jié)果為最優(yōu)[3]。

為解決傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法中存在的問(wèn)題，文中提出基于改進(jìn)層次分析法的風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型，并驗(yàn)證了其在風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)中的實(shí)際應(yīng)用效果。

1 風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)預(yù)處理

風(fēng)能和光伏的高波動(dòng)性導(dǎo)致了較高的功率滲透率。在微網(wǎng)絡(luò)中，無(wú)論是并網(wǎng)運(yùn)行的平穩(wěn)性，還是孤網(wǎng)運(yùn)行的內(nèi)部能量平衡，都需要配置動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度短、性能好、壽命長(zhǎng)、可靠性高的儲(chǔ)能系統(tǒng)[4]。各種能量?jī)?chǔ)存系統(tǒng)在響應(yīng)時(shí)間、使用壽命和轉(zhuǎn)換功率上存在很大差別，對(duì)各種能量?jī)?chǔ)存方式和混合多系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)缺點(diǎn)分析，對(duì)改善微網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)性能具有重要意義。風(fēng)光儲(chǔ)能電站總體結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 風(fēng)光儲(chǔ)能電站總體結(jié)構(gòu)

新能源輸出存在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)、故障診斷、儲(chǔ)能配置等問(wèn)題，文中以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行研究[5]。但由于各種因素，風(fēng)電場(chǎng)、光伏電站在現(xiàn)場(chǎng)收集的數(shù)據(jù)中存在一些問(wèn)題，如數(shù)據(jù)重復(fù)、錯(cuò)誤等，增加了分析數(shù)據(jù)的難度，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果出現(xiàn)偏差。為提高工作效率，在進(jìn)一步研究前必須對(duì)風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。選擇適當(dāng)?shù)奶幚硭惴ㄟM(jìn)行研究，該算法以C++語(yǔ)言為基礎(chǔ)編寫，減少動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的影響。在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，還可以為后續(xù)的分析做好準(zhǔn)備。

通過(guò)對(duì)風(fēng)電/光伏發(fā)電機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，由于許多因素，如采集工具和數(shù)據(jù)記錄過(guò)程等，產(chǎn)生了許多問(wèn)題。例如，在特定時(shí)間內(nèi)復(fù)制數(shù)據(jù)時(shí)存在的問(wèn)題如數(shù)據(jù)出錯(cuò)（稱為奇點(diǎn)）、數(shù)據(jù)丟失、噪音污染等；同時(shí)，分析數(shù)據(jù)時(shí)存在數(shù)據(jù)格式的多樣性，維度不一致過(guò)程中的多重?cái)?shù)據(jù)分析，需要從多組數(shù)據(jù)中提取主成分。當(dāng)數(shù)據(jù)存在重復(fù)時(shí)，根據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)間刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，僅保留一個(gè)值作為分析值；當(dāng)數(shù)據(jù)為單數(shù)時(shí)，將超過(guò)新能源發(fā)電站的容量，并且附近數(shù)據(jù)的變化將突出。將這種情況看作一種奇異性，對(duì)這種奇異性進(jìn)行修正；在分析數(shù)據(jù)時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和處理。采用聚類分析算法選取適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類[6]。

2 風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型

2.1 充放電時(shí)間儲(chǔ)能數(shù)據(jù)分析

當(dāng)風(fēng)電場(chǎng)和光伏發(fā)電系統(tǒng)中產(chǎn)生多余電能時(shí)，儲(chǔ)能電池組可以按照風(fēng)光太陽(yáng)能儲(chǔ)能系統(tǒng)功率控制系統(tǒng)指令進(jìn)行充電，當(dāng)兩個(gè)系統(tǒng)輸出有功功率不足時(shí)，電池組自行放電，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定輸出有功功率[7]，提高系統(tǒng)并網(wǎng)穩(wěn)定性；并網(wǎng)變換器完成直流能量與交流能量的轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)并網(wǎng)運(yùn)行；控制部分主要完成蓄電池充放電控制和變換器調(diào)節(jié)。

當(dāng)電網(wǎng)側(cè)向蓄電池儲(chǔ)能系統(tǒng)輸送電能時(shí)，針對(duì)蓄電池的充電特性，采用了恒流充電方式。蓄電池處于充電狀態(tài)，如圖2 所示。

圖2 儲(chǔ)能電池充電特性曲線

圖2 中，在初始階段，蓄電池的充電方式為恒流充電，其能夠確保充電電流保持不變，在這一階段，充電電壓和容量不斷增加，隨后采用恒壓充電，確保充電電壓不變，該階段的充電電流呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，且逐漸接近于零[8]。

當(dāng)電能從蓄電池儲(chǔ)能系統(tǒng)流向電網(wǎng)側(cè)時(shí)，蓄電池處于放電狀態(tài)，放電特性曲線如圖3 所示。

圖3 放電特性曲線

圖3 中，放電電流滿足如下關(guān)系：Ik＞Ik+1,k=1,2,3,4,5。隨著放電電流的增加，儲(chǔ)能電池的放電時(shí)間會(huì)不斷縮短，端電壓降低。當(dāng)放電電流恒定時(shí)，儲(chǔ)能電池的電壓出現(xiàn)變化，放電時(shí)間也會(huì)發(fā)生改變，從前期的增長(zhǎng)到迅速下降[9]。

2.2 風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)

在對(duì)風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)時(shí)，從代表性、系統(tǒng)適用性、模糊綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的適用性等方面建立模糊綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并建立相對(duì)成員評(píng)價(jià)指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)的模糊評(píng)價(jià)矩陣[10]。評(píng)價(jià)模型的最終目標(biāo)是比較各方案的優(yōu)劣，從中選擇一種相對(duì)最佳的方案，通過(guò)優(yōu)化后的相關(guān)性，確定理論領(lǐng)域內(nèi)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)隸屬度以及各評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)優(yōu)劣。

設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)共有n個(gè)，針對(duì)風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)的方案共有m個(gè)，則建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)樣本系為：

其中，x(i,j)表示指標(biāo)值為非負(fù)值，由于在最初階段不同的指標(biāo)都具有隸屬度，因此，需要進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)處理，消除指標(biāo)的量綱效應(yīng)，確保建模具有通用性，文中選用標(biāo)準(zhǔn)化處理，保證不同指標(biāo)的處理信息[11-13]。標(biāo)準(zhǔn)化處理計(jì)算公式為：

其中，xmax(i)表示樣本數(shù)據(jù)i的最大值，xmin(i)表示樣本數(shù)據(jù)i的最小值，r(i,j)表示經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后得到的評(píng)價(jià)指標(biāo)，即方案j對(duì)指標(biāo)i的相對(duì)隸屬度。在確定所有的r(i,j)后，建立模糊評(píng)價(jià)矩陣：

根據(jù)評(píng)價(jià)矩陣確定不同評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重[14-15]。選取n階判斷矩陣，設(shè)定約束條件，根據(jù)約束條件得到全局最小值。不同判斷矩陣對(duì)平均隨機(jī)一致性指標(biāo)系數(shù)值不同，即CIC(n)，文中設(shè)定的閾值為0.10，如果CIC(n)＜0.10，則證明得到的矩陣具有一致性，評(píng)價(jià)結(jié)果可以接受；否則證明不具備一致性，評(píng)價(jià)結(jié)果不能接受[16]。

通過(guò)相乘和累加相對(duì)隸屬度，得到基于改進(jìn)層次分析法的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)z(j)，計(jì)算公式為：

其中，z(j)代表得到的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，z(j)數(shù)值越大，則證明該方案越優(yōu)越。

3 實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證文中研究的基于改進(jìn)層次分析法的風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型的數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)效果，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析，實(shí)驗(yàn)環(huán)境如圖4 所示。

圖4 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表1 所示。

表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)參數(shù)，選擇基于模糊分析法的風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型和基于動(dòng)態(tài)等值分析法的風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型以及文中評(píng)價(jià)模型對(duì)風(fēng)光儲(chǔ)能電站數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，分析3 種評(píng)價(jià)模型的組合風(fēng)速評(píng)價(jià)結(jié)果、有功功率評(píng)價(jià)結(jié)果。根據(jù)有功功率誤差結(jié)果得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果。組合風(fēng)速評(píng)價(jià)結(jié)果如圖5 所示。

分析圖5 可知，在風(fēng)速平穩(wěn)的狀態(tài)下，文中評(píng)價(jià)模型與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)模型的評(píng)價(jià)結(jié)果相差度較小，雖然文中模型評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際值更加接近，但是并未過(guò)多高于傳統(tǒng)模型，然而當(dāng)風(fēng)速突然增加和降低時(shí)，文中模型的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度明顯高于傳統(tǒng)模型。

為了驗(yàn)證所提方法的科學(xué)有效性，實(shí)驗(yàn)分析了不同評(píng)價(jià)模型對(duì)有功功率的評(píng)價(jià)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。

根據(jù)圖6 可以得到有功功率評(píng)價(jià)誤差，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2 所示。

圖6 有功功率評(píng)價(jià)結(jié)果

表2 有功功率評(píng)價(jià)誤差

在存在風(fēng)速波動(dòng)和有功功率控制的情況下，文中設(shè)計(jì)的評(píng)價(jià)模型評(píng)價(jià)效果與實(shí)際評(píng)價(jià)結(jié)果基本一致，而傳統(tǒng)模型的評(píng)價(jià)落差較大，這是由于在實(shí)際評(píng)價(jià)中，風(fēng)光儲(chǔ)能電站的運(yùn)行狀態(tài)不同，傳統(tǒng)模型難以在短時(shí)間內(nèi)確定運(yùn)行狀態(tài)，因此評(píng)價(jià)結(jié)果精準(zhǔn)度不高，驗(yàn)證了所提方法的科學(xué)有效性。

4 結(jié)束語(yǔ)

風(fēng)光儲(chǔ)能電站的數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型主要難點(diǎn)是如何合理確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。為此，文中通過(guò)構(gòu)造判斷矩陣確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，并借助加速遺傳算法保證判斷矩陣的一致性，計(jì)算每個(gè)元素的權(quán)重層次分析。研究結(jié)果表明，改進(jìn)的層次分析法評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀、穩(wěn)定，方法通用性更強(qiáng)，在風(fēng)能太陽(yáng)能蓄能電站數(shù)據(jù)綜合評(píng)價(jià)中具有應(yīng)用價(jià)值。