DES -PSO與現有主要分布式能源規劃設計軟件的對比

葛興凱， 古云蛟

上海電氣集團股份有限公司 中央研究院 上海 200070

DES -PSO與現有主要分布式能源規劃設計軟件的對比

葛興凱， 古云蛟

上海電氣集團股份有限公司 中央研究院 上海 200070

為合理規劃分布式能源、提高能源利用效率，開發了分布式能源系統規劃設計軟件DES-PSO。將DES-PSO與國內外8款同類軟件進行了對比分析，指出了該軟件的優勢和不足，同時也為DES-PSO后續的開發與完善指明了方向。

分布式能源； 微電網； 規劃設計； 軟件

隨著能源枯竭與環境污染的日趨嚴重，分布式能源越來越受到人們的關注。與傳統能源相比，分布式能源具有污染低、效率高的特點，已逐漸成為傳統能源的重要補充。在應用分布式能源時，如何合理地規劃分布式能源、提高能源利用效率成為阻礙分布式能源推廣的一大難題。因此，國內外眾多研究機構均開展了分布式能源系統規劃設計軟件的研發，并取得了一定的成果。

1 DES-PSO簡介

DES-PSO(Distributed Energy System Planning Design & Optimization)以投資經濟性最優、CO2排放量最少為設計目標，針對典型分布式能源系統，采用針對性優化算法進行設計，可大大降低多種系統設計的耦合性，提高系統設計的可靠性。該軟件適用于多種分布式能源系統設計場景，可實現資源及負荷數據的生成與分析、系統配置的優化計算、設計結果比較與推薦等功能。軟件對于典型系統采用針對性優化算法，較為合理地確定分布式能源系統技術的組合和規模，是一種綜合性強、集成度高的分布式能源系統規劃設計工具，能夠有效實現分布式能源系統的優化設計，設計界面如圖1所示。

圖1 DES-PSO軟件設計界面

軟件采用流程化分布式能源系統設計方法，主要包括信息輸入、優化計算、結果輸出三個部分，如圖2所示。

圖2 分布式能源系統規劃設計流程圖

(1) 信息輸入。獲取并輸入以下信息： 用戶負荷數據，包括用戶的電負荷、冷負荷及熱負荷；市場信息數據，包括電價、氣價、設備成本、投資利率等；設備技術參數，包括設備發電效率、熱轉換效率等；環境資源數據，包括全年輻照強度、風速、溫度等。數據可以通過算法生成，也可以通過外部文件導入。

(2) 優化計算。在信息輸入部分的基礎上進行設備選型的優化計算，以滿足用戶負荷需求為約束，以實現系統投資成本最低或CO2排放最少為目標，通過計算得到構成該分布式能源系統的設備類型及容量配置。

(3) 結果輸出。在得到系統配置方案后，根據分布式能源系統所有設備全年運行結果計算投資回收期、投資回報率等經濟性參數，另外還可對系統進行各種因素的敏感性分析，如能源價格、設備價格、利率變化等對結果的影響程度。

2 國內外同類軟件

2.1 DER-CAM

DER-CAM是CERTS“微網研究與示范工程項目”進行的軟件開發項目之一。該模型在最早由伯克利實驗室的Chris Marnay等人提出的分布式電源客戶選擇經濟模型的基礎上發展而來[1，8]。DER-CAM能夠以微網年供能成本(購電成本、燃料成本、分布式能源年值成本及運行維護成本)最低和(或)CO2排放量最低為優化目標進行優化規劃，可確定微網內部分布式能源最優的容量組合及相應的運行計劃[1]。

2.2 μGrid

2.3 HOMER

HOMER是由NREL資助開發的可再生能源混合發電經濟技術環境優化分析計算模型，主要針對小功率可再生能源系統與常規能源發電系統組合形成的混合發電系統進行優化[3]。

2.4 HYBRID2

HYBRID2是由NREL與科羅拉多州立大學于1996年合作開發的混合發電系統仿真軟件。HYBRID2采用概率時序仿真模型，能夠對風、光、柴、蓄混合發電系統進行技術和經濟分析，可用于并網、孤島混合發電系統的工程級仿真[9]。

2.5 H2RES

H2RES是由克羅地亞薩格勒布大學于2000年開發的能源規劃程序。該程序能夠模擬不同研究場景(可再生能源與間歇式能源的不同滲透率、不同發電技術)下能源需求(水、電、熱、氫)、儲能(氫儲能、抽水蓄能、蓄電池)與供給(風、光、水、地熱、生物質、化石燃料或電網)之間的平衡。

2.6 HOGA

HOGA由西班牙薩拉戈薩大學電氣工程系開發，采用枚舉法與遺傳算法相結合對混合系統進行優化設計，仿真時間步長為1h，在此期間所有參數都假定為常數[6]。

2.7 DCOT

DCOT是中國科學院廣州能源研究所研發的面向節能設計者的集成通用代數建模系統(GAMS)與建筑熱環境設計模擬工具包(Dest)的輔助設計計算軟件,主要應用于需要進行能源優化設計(包括供電、供熱和供冷)的場合[10]。

2.8 PDMG

PDMG是天津大學在其配電網規劃軟件平臺基礎上研制的一套實用軟件,具備間歇性數據分析、分布式電源及儲能容量優化、儲能系統實現設計,以及結合專家干預的技術經濟比較等較為完整的微網規劃設計功能[7]。

3 DES-PSO與同類軟件的對比

將DES-PSO在應用場景、系統功能、設備類型、優化目標及方法等方面與其它軟件進行系統對比，確定其優勢與不足，從而為后續開發指明方向。

3.1 應用場景

DES-PSO充分考慮了分布式能源系統的不同應用場景，提供了并網和離網兩種設計模式。針對用戶多樣性的負荷需求，軟件設置了冷、熱、電等多種不同的負荷類型。因此，DES-PSO能夠應用于并、離網不同模式下的微電網系統和冷熱電聯供系統，可實現資源及負荷數據的生成與分析、系統配置的優化計算、設計結果的比較與推薦等功能。

DER-CAM可應用于250kW～2000kW的冷熱電聯供系統，但主要針對建筑樓宇，僅考慮并網模式。DCOT也是針對冷熱電聯供系統的，重點是對三聯供系統進行機組優化，對光伏、風機、儲能等考慮較少，這也限制了該軟件的應用。

HOMER、H2RES、HOGA在負荷類型中均包括了電與氫，所不同的是： HOMER考慮了熱負荷，可以應用到小功率可再生能源系統中；H2RES考慮了熱負荷和水負荷，適用于海島等獨立能源系統或與大電網連接比較薄弱的并網系統；HOGA考慮了水負荷，能夠應用到風、光、柴、儲的獨立微網系統中。

3.2 設備類型

DES-PSO支持多種類型的設備，包括： 光伏、風機、微型燃氣輪機等分布式發電設備；燃氣輪機、燃氣內燃機、制冷機、鍋爐等供能設備；儲電、儲熱等儲能設備。

DER-CAM與DES-PSO類似，考慮了分布式發電設備、供冷供熱設備及儲能設備，不同的是考慮了電動汽車，但沒有考慮風力發電。

HOMER、H2RES、HOGA由于在負荷類型中考慮了氫，因此儲能設備中均考慮了儲氫，但三者沒有考慮內燃機等供能設備，也不支持儲熱。

3.3 優化目標及方法

DES-PSO以投資經濟性最優、CO2排放最少為優化目標，可進行單目標或多目標優化。用戶輸入或導入數據、配置信息，DES-PSO計算得到設備類型及容量配置，在此基礎上計算投資回收期等經濟性參數，并進行敏感性分析。

DER-CAM以年供電成本最低或CO2排放最少為優化目標，可輸出最優容量配置、運行方案優化等結果。HOMER以凈現值成本最低為優化目標，可輸出電力平衡情況、成本等結果。PDMG以經濟性和技術性綜合最優為優化目標，輸出結果為微電網的設計方案。

HOGA、DCOT均為在所提供配置基礎上的優化。HOGA可進行配置和運行優化，輸出系統配置、控制策略等優化方案。DCOT進行機組組合優化，可得出機組組合優化方案，并針對得出的不同方案進行經濟性評價。

H2RES以能量平衡為優化目標，可以輸出適合的可再生能源技術。

3.4 綜合對比

基于上述對應用場景、設備類型、優化目標及方法的對比分析，可以總結出如表1所示的不同軟件綜合對比結果。

表1 DES-PSO與國內外同類軟件的綜合對比結果

項目適用場景負荷類型設備類型優化目標輸出結果其它DES-PSO并離網微電網、冷熱聯供系統冷、熱、電光伏、風機、燃氣輪機、燃氣內燃機、制冷機、鍋爐、儲電、儲熱投資經濟性最優、CO2排放量最低系統優化配置方案、經濟性參數、敏感性分析DER-CAM250kW～2000kW冷熱電聯供建筑冷凍、供暖、熱水、電、天然氣光伏、光熱、發電機、熱電聯產、電儲能、熱儲能、熱泵、吸收式制冷機、電動汽車年供電成本最低、CO2排放量最低最優容量配置、優化運行方案、其他信息(成本、能耗、排放) 僅考慮并網運行Grid微電網系統電各種分布式電源—系統評估、動穩態分析、控制方案建模 建模能力較強,但不具備規劃優化功能HOMER小功率可再生能源系統熱、電、氫各種可再生能源、電源、儲電、儲氫凈現值成本最低系統電力平衡情況、成本、可再生能源發電規劃方案 包含仿真、優化和靈敏度分析功能HYBRID2風、光、柴、儲混合發電系統電光伏、風機、柴油發電機、儲電—年模擬運行結果 功能強大的仿真軟件,不具備規劃優化功能H2RES海島、偏遠地區的獨立系統或連接脆弱的并網系統熱、電、水、氫光伏、風電、水電、地熱、生物質、儲電、儲氫能量平衡適合的可再生能源技術 適于分析可再生能源的滲透率及利用率,考慮海水淡化HOGA風、光、柴、儲獨立微網系統水、電、氫光伏、風機、水輪機、柴油及其它燃料發電機、燃料電池、儲電、儲氫配置優化、運行優化配置優化方案、控制策略優化方案、蓄電池荷電狀態設置的優化方案 電負荷分為直流與交流DCOT冷熱電聯供系統冷、熱、電內燃機、燃氣輪機、余熱鍋爐、吸收式制冷機機組組合優化優化機組組合方案、經濟性評價 集成GAMS和DestPDMG微電網系統電光伏、風機、儲電經濟性與技術性綜合最優微網系統設計方案 可結合專家干預

通過DES-PSO與其它軟件的綜合對比，可以發現其具有如下優勢。

(1) 應用范圍廣。DES-PSO包括并網和離網兩種模式，設備類型包括分布式能源、供能設備、儲能設備等，負荷類型包括冷、熱、電，因此可以應用在并離網模式下的微電網、冷熱電三聯供等系統中，具有較大的科研價值。

(2) 多目標優化。DES-PSO的優化目標為投資經濟性最優或CO2排放最少，兩者可以同時考慮。可以根據不同的用戶需求、不同的優化目標進行系統設計，使得設計方案更符合實際。

(3) 輸出結果豐富。根據用戶選擇的技術類型，軟件可以計算出系統的優化配置方案，并根據分布式能源系統所有設備全年運行結果計算投資回收期、投資回報率等經濟性參數，同時還可對系統進行各種因素的敏感性分析。

但是，DES-PSO仍存在一些不足。

(1) 負荷類型。DES-PSO中的負荷類型包括冷、熱、電三種，而HOMER、H2RES等軟件還考慮了氫、水、天然氣等負荷。雖然冷、熱、電三種負荷類型滿足了大部分應用的設計需求，但DES-PSO還需要進一步擴充負荷類型。

(2) 設備類型。DES-PSO中的設備種類繁多，包括光伏、風機、燃氣輪機、燃氣內燃機、制冷機、鍋爐、儲電、儲熱等，設備涵蓋了應用最為廣泛的風光儲、冷熱電三聯供等系統，可滿足大多數的開發需求，但仍有擴充的空間，如電動汽車、生物質、燃料電池、儲氫等。

DES-PSO軟件目前仍在進一步開發中，在后續開發進程中，需要著重關注以下幾點。

(1) 優化模型算法，進一步提升模型的準確性和運行的效率。

(2) 界面設計優化，使軟件的設計界面更加友好。

(3) 負荷類型擴充，可以在冷、熱、電三種負荷類型的基礎上進一步增加氫、水等不同類型的負荷。

(4) 設備類型擴充，增加諸如生物質、燃料電池等設備，并根據增加的設備類型改進系統的優化算法。

4 結束語

為了促進分布式能源系統的發展，開發了分布式能源系統規劃設計軟件DES-PSO。軟件對典型分布式能源系統采用針對性優化算法進行設計，可實現資源及負荷數據的生成與分析、系統配置的優化計算、設計結果的比較與推薦等功能。與國內外8款規劃設計軟件在適用場景、設備類型、優化目標及方法等方面進行了綜合對比。從比較結果可知，DES-PSO在應用范圍、優化目標、輸出結果等方面具有優勢，但在負荷、設備類型等方面仍有進一步的開發空間。軟件的開發需要以不斷優化算法為基礎，進而有針對性地進行負荷和設備類型的擴充。同時需要將DES-PSO應用到更多工程實際中，驗證規劃設計效果并進行修正。

[1] STADLER M, MARNAY C. Distributed Energy Resources (DER) Web Optimization Service (WebOpt) Version 2.2. [CP/OL]． http：∥der.lbl.gov/der-cam/how-access-der-cam．

[2] 左文霞，李澍森，吳夕科，等．微電網技術及發展概況[J]．中國電力，2009，42(7)： 26-30．

[3] 趙波，曹一家．電力系統機組組合問題的改進粒子群優化算法[J]．電網技術，2004，28(21)： 6-10．

[4] HOMER ENERGY LLC． Energy Modeling Software for Hybrid Renewable Energy Systems [CP/OL]． http：∥homerenergy.com/index.html．

[5] UNIVERSITY OF ZAGREB. H2RES MODEL[CP/OL].http：∥h2res.fsb.hr/index.html．

[6] 喬蕾，段紹輝，汪偉，等．獨立微網系統優化規劃設計方法綜述[J]．電力系統及其自動化學報，2013，25(2)： 115-123．

[7] 肖峻，白臨泉，王成山，等．微網規劃設計方法與軟件[J]．中國電機工程學報，2012，32(25)： 149-157．

[8] STADLER M，MARNAY C，SIDDIQUI A，et al．Effect of Heat and Electricity Storage and Reliability on Microgrid Viability： A Study of Commercial Buildings in California and New York States[EB/OL]．http：∥der．lbl．gov/publications/effect-heat-electricity-storage-reliability-microgrid-viability-study-commercial-buildings-california-new-york-stat．

[9] MANWELL J F，ROGERS A，HAYMAN G，et al．Hybrid2. a Hybrid System Simulation Model： Theory Manual[M]．Washington: Notional Renewable Energy Laboratory,1998.

[10] 葛興凱，古云蛟．分布式能源系統規劃設計軟件分析對比[J]．電器與能效管理技術,2015(3)： 57-61,66.

Planning and design software DES-PSO for distributed energy system was developed for rational planning of distributed energy and improvement of energy efficiency. By comparing and analyzing DES-PSO with 8 similar softwares at home and abroad the advantages and disadvantages of the software were identified while designating the direction for subsequent development and improvement of DES-PSO.

Distributed Energy； Microgrid； Planning and Design； Software

2015年12月

葛興凱(1988— )，男，碩士，工程師，主要從事分布式能源系統規劃、能源技術仿真等研究工作， E-mail： gexingkai2008@163.com

TM92;TP715

A

1674-540X(2016)03-061-05