基于粒子群算法的多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置研究

劉光輝

（新疆工程學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830023）

0 引 言

在以清潔能源為基礎(chǔ)的發(fā)電系統(tǒng)中，無論是風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電還是水力發(fā)電，在實(shí)際應(yīng)用中都表現(xiàn)出其特有的優(yōu)勢。為了提高發(fā)電系統(tǒng)的利用效率，對發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合成為電力系統(tǒng)的主流發(fā)展趨勢。各種能源表現(xiàn)出的互補(bǔ)性在適應(yīng)負(fù)載波動，提供穩(wěn)定可靠電能方面具有重要意義。值得注意的是，對多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)各機(jī)組出力進(jìn)行合理配置是實(shí)現(xiàn)其為負(fù)載提供持續(xù)、可靠電力供應(yīng)環(huán)境的重要基礎(chǔ)和前提。針對這一問題，諸多專家學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究，在不斷探索多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)特性的過程中，能源的綜合利用率得到一定程度的提升。粒子群算法作為一種重要的尋優(yōu)手段，將其應(yīng)用到系統(tǒng)的配置優(yōu)化研究中具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

為此，本文提出基于粒子群算法的多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置方法，并通過試驗(yàn)測試的方式分析驗(yàn)證了設(shè)計(jì)方法在實(shí)際應(yīng)用中的價值。希望通過本文的研究可以為相關(guān)多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)管理工作的開展提供幫助，助力清潔能源在電力系統(tǒng)中發(fā)揮更大的價值。

1 多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)配置優(yōu)化方法

1.1 構(gòu)建多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)功率分布模型

要實(shí)現(xiàn)對多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)配置的合理設(shè)置，首先需要對系統(tǒng)中各構(gòu)成機(jī)組的功率分布情況進(jìn)行計(jì)算，為此，本文結(jié)合Weibull分布構(gòu)建了多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)功率分布模型。

以Weibull 分布為基礎(chǔ)，本文將多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)中的能源看作是以密度為核心參數(shù)的值，密度分布越高，其在實(shí)際運(yùn)行中的出力能力也就越高，對應(yīng)的密度函數(shù)可以表示為：

以此為基礎(chǔ)，各個能源在多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行過程中的功率是以其密度分布函數(shù)為約束的，這就意味著密度函數(shù)在有效區(qū)間內(nèi)的疊加上限為其可調(diào)節(jié)的最大閾值。結(jié)合該理論，本文采用最小二乘法對各機(jī)組的發(fā)電功率分布進(jìn)行計(jì)算，可以表示為：

通過這種方式得到多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)中各機(jī)組的功率分布情況，為后續(xù)的配置調(diào)度提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.2 基于粒子群算法的系統(tǒng)配置參數(shù)尋優(yōu)

在上述數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，本文采用粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization,POS）實(shí)現(xiàn)對多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)最優(yōu)配置的設(shè)置，具體的實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示。

圖1 基于PSO 算法的電力系統(tǒng)配置參數(shù)計(jì)算流程

按照如圖1所示的方式，本文在利用PSO 算法對系統(tǒng)配置參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)的過程中，首先對粒子群進(jìn)行初始化處理，在該階段，本文將各個機(jī)組的輸出功率作為尋優(yōu)粒子，對應(yīng)的約束條件即為1.1 部分構(gòu)建模型的閾值。需要注意的是，在對含有制約條件的約束問題進(jìn)行求解的過程中，尋優(yōu)步長決定了最終輸出結(jié)果與最優(yōu)解之間的擬合度，為此，本文在對粒子移動步長進(jìn)行設(shè)置的階段，引入了多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的負(fù)荷波動參數(shù)，對應(yīng)的步長計(jì)算公式可以表示為：

在此基礎(chǔ)上，計(jì)算滿足系統(tǒng)負(fù)荷需求的各機(jī)組的輸出功率，并將粒子移動過程中擬合度最高的參數(shù)值作為尋優(yōu)結(jié)果，其中，適應(yīng)度計(jì)算公式可以表示為：

其中，表示系統(tǒng)負(fù)荷，表示適應(yīng)度函數(shù)，當(dāng)值達(dá)到最大值時，此時系統(tǒng)平抑出力最低。

通過這樣的方式，完成對多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)配置的優(yōu)化設(shè)置，確保各機(jī)組的輸出可最大限度地滿足用電需求。

2 測試分析

本文通過算例分析的方式，對所設(shè)計(jì)配置方法的應(yīng)用效果進(jìn)行驗(yàn)證，為了提高測試結(jié)果的可靠性，分別采用文獻(xiàn)[5]提出的以價值最優(yōu)為配置目標(biāo)的分層優(yōu)化配置方法以及文獻(xiàn)[6]提出的基于天牛須搜索遺傳算法的優(yōu)化配置方法進(jìn)行試驗(yàn)測試。

2.1 測試環(huán)境參數(shù)概況

本文以某配置有光伏電池組、風(fēng)電機(jī)組的水電站作為測試環(huán)境，以負(fù)荷中心為基礎(chǔ)對其地理位置進(jìn)行分析，其處于負(fù)荷中心的西北側(cè)，具有充沛的風(fēng)能和光能資源，對于風(fēng)光出力波動問題，主要是通過儲能電池來實(shí)現(xiàn)對其的平抑。在此基礎(chǔ)上，該水電站形成了風(fēng)—光—水—儲多能互補(bǔ)的發(fā)電系統(tǒng)構(gòu)架，實(shí)現(xiàn)了為電網(wǎng)的穩(wěn)定供電，并且在極大程度上降低了傳統(tǒng)供電方式帶來的能源開采和環(huán)境污染問題，對可再生能源的綜合使用程度較高。對風(fēng)—光—水—儲多能互補(bǔ)的發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行分析，其水能裝機(jī)系統(tǒng)包括三臺單機(jī)容量為600.00 MW 的水輪機(jī)組，總?cè)萘繛? 800.00 MW，年平均發(fā)電量可以達(dá)到45.25 億千瓦時，光能裝機(jī)系統(tǒng)包括2 臺單機(jī)容量為1 000.00 MW 的光能機(jī)組，總?cè)萘繛? 000.00 MW，年平均發(fā)電量可以達(dá)到27.17 億千瓦時，風(fēng)能裝機(jī)系統(tǒng)包括2 臺單機(jī)容量為500.00 MW 的風(fēng)輪機(jī)組，總?cè)萘繛? 000.00 MW，年平均發(fā)電量可以達(dá)到20.80 億千瓦時。在汛期期間，承擔(dān)基荷的主要為水電機(jī)組，在枯水期，水電機(jī)組主要起到調(diào)峰作用。文章統(tǒng)計(jì)分析了測試機(jī)組系統(tǒng)的負(fù)荷數(shù)據(jù)，工業(yè)用電、農(nóng)、林、牧、漁、水利業(yè)用電、城市交通運(yùn)輸及照明用電等基礎(chǔ)用電為主要用電負(fù)荷，日平均負(fù)荷曲線表現(xiàn)出一定的波動性，對應(yīng)的平均負(fù)荷峰值和最低值分別為1 407.50 MW和530.45 MW。在此基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)了風(fēng)—光—水—儲多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行成本，具體如表1所示。

表1 風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電單位成本

在此基礎(chǔ)上，采用三種方法對其配置進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，并對其運(yùn)行效果進(jìn)行檢驗(yàn)。

2.2 測試結(jié)果

在上述基礎(chǔ)上，本文對不同供電損失概率（the Loss of Power Supply Probability,LPSP）條件下的風(fēng)—光—水—儲多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)配置結(jié)果如表2所示。

表2 本文風(fēng)—光—水—儲多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置結(jié)果

在此基礎(chǔ)上，分析了三種方法對應(yīng)系統(tǒng)平抑風(fēng)—光—水機(jī)組出力波動的情況，具體如圖2所示。

圖2 三種配置方法下系統(tǒng)平抑出力情況對比圖

從圖2中可以看出，對比三種方法的測試結(jié)果，應(yīng)用文獻(xiàn)[5]方法后系統(tǒng)的平抑出力最小值僅為220.45 MW，但是卻出現(xiàn)了較為明顯的波動，最大值達(dá)到266.45 MW。應(yīng)用文獻(xiàn)[6]方法后系統(tǒng)的平抑出力雖然穩(wěn)定性較高，但是其始終處于較高的水平，介于240.00 MW～270.00 MW 之間。相比之下，應(yīng)用本文提出的配置方法之后，系統(tǒng)的平抑出力始終具有較高的穩(wěn)定性，波動范圍不超過20.00 MW，且始終處于較低的水平，最大值僅為217.85 MW，最小值僅為203.15 MW。測試結(jié)果表明，本文提出的基于粒子群算法的多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置方法可以為發(fā)電站能源調(diào)度配置提供可靠的指導(dǎo)，降低平抑帶來的能源開銷，提升多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置效果。

在此基礎(chǔ)上，比較了文獻(xiàn)[5]方法、文獻(xiàn)[6]方法以及本文方法的多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置耗時，以此來驗(yàn)證不同方法的優(yōu)化配置效率，結(jié)果如表3所示。

表3 三種方法的多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置耗時比較結(jié)果（單位：s）

30 1.41 1.74 0.71 35 1.69 1.93 0.83 40 1.85 1.54 0.58平均值 1.60 2.03 0.75

分析表3中的數(shù)據(jù)可知，隨著實(shí)驗(yàn)次數(shù)的增加，不同方法的多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置耗時均呈現(xiàn)出波動變化趨勢，其中文獻(xiàn)[5]方法的多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置耗時最大值為1.96 s，最小值為1.25 s，平均值為1.60 s；文獻(xiàn)[6]方法的多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置耗時最大值為2.57 s，最小值為1.54 s，平均值為2.03 s；本文方法的多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置耗時最大值為0.86 s，最小值為0.58 s，平均值為0.75 s，與文獻(xiàn)[5]方法、文獻(xiàn)[6]方法相比，該方法的優(yōu)化配置耗時更短，證明基于粒子群算法的多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置方法的效率更高。

3 結(jié) 論

為了提升多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)配置效果，本文提出了基于粒子群算法的多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置方法，通過對多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)各構(gòu)成機(jī)組的出力分布情況進(jìn)行分析，利用具有較強(qiáng)尋優(yōu)能力的粒子群算法實(shí)現(xiàn)了對不同負(fù)荷條件下系統(tǒng)配置參數(shù)尋優(yōu)，大大降低了負(fù)荷曲線波動作用帶來的平抑輸出，保證多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)配置的均衡性，對于提高能源利用率具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。通過本文的研究，希望可以為促進(jìn)多能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的優(yōu)化發(fā)展提供有價值的參考，助力可再生能源在實(shí)際生產(chǎn)中發(fā)揮更大功用。